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| 本文作者： 張祥威 | 編輯：倫曉敏 | 2019-10-12 10:20 | 專題：2019 全球智能駕駛峰會 |
自動駕駛任重而道遠。雷鋒網新智駕注意到，汽車產業鏈在自動駕駛技術單點突破、行業協作和具體量產落地上正在進入積極而務實的階段。
當前，在歷經漸進式還是跳躍式發展、量產自動駕駛衡量標準、是否依賴高精地圖、域控制器安全冗余難題、激光雷達如何過車規等行業難題之后，自動駕駛徑直進入解決長尾問題的深水區。一大趨勢是，主機廠希望滿足安全性和低成本，科技公司開始尋求橫向合作，Tier 1、Tier 2則在另辟自動駕駛業務線的道路上集中突破，這些活力因子正驅動著汽車行業發生深刻的變革。
實際上，與國外資本繼續加注自動駕駛賽道相比，中國市場正面臨投資放緩的窘境，受此影響，部分自動駕駛初創公司已經感受到資本市場的寒意，繼續融資出現了困難。在這種情況下，身處其中的每個參與者除了靜待技術破局和資本市場回暖，還需要對行業和自身發展有所洞察。
近日，雷鋒網新智駕整理了涵蓋國內主機廠、科技公司、學術界，以及對中國市場興趣濃厚的國際Tier 1、Tier 2等代表公司的高管、負責人的最新觀點，他們對自動駕駛現狀和未來方向的描述一定意義上代表了整個行業的發展節奏。
國家特聘教授、悉尼科技大學教授、澳大利亞聯邦政府科學與工業研究院資深首席研究員、IEEE Fellow 毛國強 ：
自動駕駛的安全性和可靠性面臨巨大挑戰，智慧公路不僅是解決當前交通問題的有效手段，還是未來智能網聯駕駛乃至無人駕駛的必要選擇，是最終實現“零”擁堵，“零”事故終極目標的先決條件。智慧公路要結合物聯網的泛在感知、通信與大數據分析、人工智能，充分實現智慧公路“有感覺”、“會思考”、“能反應”。
香港科技大學自主駕駛中心主任劉明：
目前無人駕駛技術分為兩大類，一類是以深度強化學習為主的模式，另一類是工程模塊化系統，但兩者各有優劣勢。將兩者結合在一起是低速無人駕駛的技術路線的最佳選擇。目前，自主物流系統是無人駕駛領域最容易落地的行業，進一步細化可以包括最后一公里的遞送、監控、和倉內的點到點運輸。
沃爾沃汽車集團亞太區主動駕駛技術負責人張立存：
在實現自動駕駛的過程中，路端信息的加入是一個必需的過程，因為僅靠單車的智能，很多典型的駕駛場景是無法滿足安全駕駛需求的。不過這兩條路線的落地時間會有較大的差別，目前來看，一定是先從單車的智能化開始，然后逐步應用在部分場景、部分區域，之后隨著場景的擴充，加入路端信息，形成車路協同。
焦海濤認為，從來沒有一個行業像智能汽車這樣橫跨了這么多學科與技術。大數據、人工智能和區塊鏈，將會是車生活、應用方面的核心技術。
而智能汽車一定是開放的車輛，比亞迪的任務就是把車輛基礎打造好，包括計算力，以太網，OTA以及相應的感應系統，從而把車輛的可靠性做好。
通過用區塊鏈技術和比亞迪開放的接口獲取到車輛行駛的數據，尤其是新能源汽車行駛的數據，把這些數據轉換成碳減排的數據，形成碳分，通過碳分和合作伙伴一起打造一個生態，對新能源汽車的車主給予獎勵。在下一代新的技術浪潮中，比亞迪主要的目標就是作為智能汽車硬件標準平臺提供商，與開發者、開放平臺進行未來的合作。
采埃孚工程技術中心總監 綦平：
傳統汽車剎車、轉向兩者之間獨立，但進入到自動控制過程中，汽車主要核心是以汽車動態學原理為導向，從行駛方向，如縱向和橫向的動態作為控制基礎。我們要將車控制到什么狀態，同是要兼顧執行器的動態，給汽車一定的指令，彼此之間要進行相互的關聯。
這時就需要強大的“大腦”進行處理，原來由駕駛員單獨控制的這些子系統的工作，需要由采埃孚的“協調員”—cubiX綜合管理。
偉世通全球首席架構師王凱：
對于一個架在科技公司和主機廠之間，起到橋梁作用的自動駕駛平臺，生態系統的豐富性尤為重要。此外，隨著自動駕駛的全面發展，互聯網車輛不斷增加，數據處理壓力也會不斷增加，我們的策略是當車輛跨過L3級自動駕駛后，車輛可以保證永久更新和并受到監控。
在自動駕駛分級L0到L5中，我們認為，目前挑戰最大的是從L2到L3的這樣一個跨越，原因有很多。首先是因為我們現在已經量產的在路面上跑的車輛搭載的大多是L2或L2以下的系統，包括特斯拉和沃爾沃。嚴格意義上講L2不是自動駕駛，它只是駕駛輔助而已。L3是人機共駕，從L2到L3，這是一個很大的跨越。這里面有很多原因，有技術上的、性能上的，也有魯棒性的要求，還有驗證方面的，從L2到L3并不是我們想象的稍微增加一些驗證工作量。
自動駕駛整體解決方案商：
騰訊自動駕駛總經理蘇奎峰：
自動駕駛的成敗其實考驗的是一個公司在系統資源方面的整合能力，包括底層系統工程化能力等等。另外，其中的核心技術是對數據的利用效率，無論是做決策、還是感知層，公司的技術最終要體現在數據的利用效率上。所以，能夠把數據利用效率提高、把數據價值挖掘得更高、相應的工作積累更深等要素綜合在一起的公司才有核心競爭力，而不是短期內做一個模型，或者做一個小的算法來獲得競爭力。
嬴徹科技創始人兼CEO馬喆人 ：
L3級自動駕駛最理想的落地場景是行駛在城市間高速公路上的貨車。一個非常成熟的L3即有人值守的自動駕駛技術可以把現有的城際大貨車全年總經營成本節約大約12%～15%，大約可節省10萬～15萬人民幣。假設一輛車是四年的壽命，就可以節省40萬～60萬人民幣。在技術完全成熟的時候，這可以為產業節省很多。
文遠知行聯合創始人兼CEO韓旭：
自動駕駛車與傳統汽車不同，不應用私家車的量產標準來衡量自動駕駛。量產概念不是簡單的數量問題，在保證安全的前提下，有足夠的技術和信心把安全員從車上拿掉，這才是量產的標志。
智加科技高級副總裁、中國區總經理容力：
要實現L4級別的自動駕駛（即無人駕駛）就需要經歷原型期、工程驗證期、設計驗證期、生產驗證期和量產五個階段，這一周期至少就需要五年。同時，汽車產業的鏈條足夠長，需要制造商、技術公司和運營商的通力合作。
可以看到，整個汽車行業技術發展和消費者對自動駕駛的理解和接受度均處于初期階段，但趨勢不可逆轉，自動駕駛技術就像一個潘多拉魔盒，一旦打開便再難關上。
在孟慶昕看來，作為汽車工業的頂尖科技，自動駕駛汽車離不開高精度地圖。她指出，高精度地圖擁有高速與普通路場景兼容的產品標準，厘米級的數據精度，多維度的數據更新技術，以及實時在線的數據分發服務，是自動駕駛系統中實時的、高可靠性同時也是不可或缺的傳感器。
在高精度地圖領域，為滿足自動駕駛地圖實時更新的需求，OEM廠商及合作伙伴會將車輛實時產生的傳感器數據上傳至云端，方便圖商更新自動駕駛地圖，同時圖商也將實時更新的地圖數據上傳至云端，再按需下發給車輛。自動駕駛車輛感知到的實時環境數據、和自動駕駛系統及自動駕駛地圖的先驗信息及知識，每輛車每天都會產生數以T計的數據。
5G技術的高速率、低時延的傳輸方式將便利跟自動駕駛相關的數據上傳及下發功能，并形成自動駕駛的生命循環，使得端和云之間的界限變得模糊，傳輸的提速會大幅度提高云上信息儲量和豐富程度，存儲和算法的界限也將開始重疊，高精度地圖的上傳下發問題也將迎刃而解。
傳統地圖授權的方式，是地圖廠商通過運營測繪車隊掃描道路繪制地圖，然后它會向所有的客戶授權同一份基本一致的地圖。在這種情況下，客戶其實是得到了一份使用授權，但并不具有數據的所有權。同時這些客戶也不具有數據相關的一些衍生權限，這不止是針對傳統像TomTom、Here這樣的傳統廠商，比如Mobileye的客戶遇到的情況也是這樣的。
Mobileye的案例也說明，在地圖領域，有時候整個系統就像一個黑盒子，你看不到地圖的原始數據，也無法拿到基于原始數據衍生的一些信息。這對自動駕駛來說是一個很大的挑戰，而自動駕駛的技術核心是怎樣獲取到更多的數據，來不斷訓練你的系統，來進行測試和模擬等等。
英偉達自動駕駛中國區負責人董方亮：
英偉達認為，自動駕駛安全的邊界尤為重要。因為自動駕駛需要在特定條件才能實現。從駕駛的行為來講，自動駕駛首先是一個車輛，是一個智能體。
首先要保證功能安全。即保證端到端的安全，在整個系統滿足車輛車規安全的前提下，。還要從計算平臺、軟件、架構上保證車輛的安全，比如在感知模塊運用人工智能算法、用深度學習算法保證安全和高可靠性。在感知算法上，英偉達會用多種網絡做校驗，這個結果能夠保證較高的感知穩定性和準確率。
另外，自動駕駛要做大量測試的工作，測試代表了幾個方面：首先要建立場景庫，然后要做虛擬測試的工具和平臺。如此一來，場景庫能夠保證做盡量多的測試，保證自動駕駛的行為能夠盡量在場景庫里被驗證和測試。模擬與仿真的系統能夠極大補充路測的不足，能夠保證智能駕駛的安全性。
英偉達對于自動駕駛的布局更多的在芯片和測試方面進行著手。除了與豐田合作以共同推出自動駕駛模擬云平臺之外，還與ARM、恩智浦、通用汽車和豐田汽車等成立自動駕駛汽車計算聯盟（AVCC），以共同發展符合自動駕車汽車需求的系統架構及運算平臺。
目前來看，宣傳達到L3級別的車其實更多還是在L2.5或者是L2+的水平上。L2級別跨越到L3級別還面臨著法律法規和人機交互等多重挑戰。根據市場反饋，真正的L3級別自動駕駛的量產還是要往后推遲3年左右，大約在2022年左右。在整個業界來看，L4、L5還是面臨很多技術挑戰的，例如很多常規的場景和安全性都是挑戰。
預告一下：
雷鋒網新智駕將于10月26日 、10月27日在蘇州相城舉行“2019全球智能駕駛峰會”。由江蘇省工業和信息化廳、江蘇省公安廳、江蘇省交通運輸廳、蘇州市人民政府、長三角G60科創走廊聯席會議辦公室指導，蘇州市相城區人民政府主辦，蘇州高鐵新城管理委員會、雷鋒網新智駕承辦。2019全球智能駕駛峰會將延續過去強大陣容，鏈接主機廠、國內外一級供應商，自動駕駛解決方案商、核心零部件等自動駕駛上下游企業，以及國際通訊商、5G巨頭、車路協同代表企業、 最大的出行運營商，從不同的視角共同探索自動駕駛應該如何走向量產化，單車智能和車路協同之間應該如何相互演進、并且有效促進自動駕駛的商業化進程。（詳情請見文末長圖）
除了在全球智能駕駛峰會聆聽嘉賓們的技術分享與行業洞見外，我們還精心準備自動駕駛試乘體驗的環節。
全球智能駕駛峰會期間，我們將舉辦一場為期一天的自動駕駛汽車乘坐體驗，目前正與相關自動駕駛公司敲定路測以及體驗細節。屆時參會觀眾將有機會試乘體驗自動駕駛車輛。
新智駕讀者福利：分享本篇文章至朋友圈，并截圖給新智駕客服（微信號：AI-DriveClub），即有機會領取價值999元全球智能駕駛峰會入場券一張。
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