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當(dāng)前，想要順利推進(jìn)自動駕駛L3量產(chǎn)，算力、道路測試、傳感器成本、道路法規(guī)、基礎(chǔ)設(shè)施、消費(fèi)者認(rèn)知等方面均需要有質(zhì)的突破。但歸結(jié)到底，恐怕還是一個(gè)安全性的問題。

近日，在AICC 2019人工智能計(jì)算大會自動駕駛分論壇上，部分車企智能駕駛研發(fā)負(fù)責(zé)人表示，自動駕駛真正的挑戰(zhàn)仍然是安全性，汽車一百多年的歷史，從誕生之初到現(xiàn)在，大家對于安全性的重視從未改變過。

同日，來自吉利、廣汽、英偉達(dá)、浪潮、四維圖新、清華大學(xué)和交通運(yùn)輸相關(guān)部門的業(yè)內(nèi)人士還分別從算力、平臺、生態(tài)、人工智能、地圖和車路協(xié)同等角度，剖析了自動駕駛量產(chǎn)的難點(diǎn)和解決路徑。

在他們看來，如期推進(jìn)自動駕駛，既需要埋頭攻關(guān)，更需要強(qiáng)化溝通，在同一個(gè)語境下解決安全和成本等難題。

車企與供應(yīng)商的擔(dān)憂

自動駕駛發(fā)展至今，從火熱到逐漸降溫，但趨勢卻始終未變。

有車企研發(fā)人士表示，實(shí)現(xiàn)高度自動駕駛是人類社會出行的革命，基于安全的自動駕駛開發(fā)還需艱難跋涉，而且，自動駕駛的商業(yè)化是逐步實(shí)現(xiàn)的。

大方向既定，但通往未來的路上還要解決不少問題。畢竟，汽車不是手機(jī)、智能電視等消費(fèi)電子產(chǎn)品，它是高速行駛且制造工藝復(fù)雜的工業(yè)產(chǎn)品。尤其是想要進(jìn)入自動駕駛時(shí)代，需要集成的方案和技術(shù)的數(shù)量更是以指數(shù)級增長。

“汽車制造業(yè)融合了很多制造、IT和CT技術(shù)，其中，后兩者做整合就是未來的自動駕駛藍(lán)圖。這件事其實(shí)很難的，這里面有云、邊、端、人工智能和5G，所有大家能想到的新技術(shù)，可能在自動駕駛上都體現(xiàn)出來了。”浪潮集團(tuán)高級副總裁王虹莉如是感慨。

那么，車企和供應(yīng)商們到底在擔(dān)心什么?

雷鋒網(wǎng)新智駕注意到，從自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)到最終的量產(chǎn)落地，以下幾個(gè)問題被反復(fù)提及：

一、分級模糊。不止一家車企提到，現(xiàn)有的自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)與車企實(shí)際研發(fā)進(jìn)度并無絕對聯(lián)系。“L0到L5的自動駕駛分級非常的模糊，它對量產(chǎn)沒有有任何的指導(dǎo)意義。原因在于只設(shè)計(jì)了場景，卻沒有設(shè)計(jì)功能。” 廣汽研究院智能駕駛部部長郭繼舜認(rèn)為。

基于此，許多車企在銷售時(shí)雖然也在打出L2或L2.5口號，但實(shí)際研發(fā)時(shí)卻更強(qiáng)調(diào)究竟能帶來什么功能，各個(gè)級別的界限并非涇渭分明。

二、算力不足。行業(yè)預(yù)測，L3級別自動駕駛需要20-30Tops的算力。但現(xiàn)狀是，由于必須要滿足高低溫、抗震、穩(wěn)定性等車規(guī)級要求，即使現(xiàn)有的車規(guī)級芯片中算力最大的高通驍龍8155，也大約需要6-8片才能完成基本的異構(gòu)計(jì)算。

當(dāng)然，一些國際供應(yīng)商如采埃孚、博世等均在開發(fā)滿足巨大算力的產(chǎn)品，只不過實(shí)現(xiàn)真正量產(chǎn)上車仍需要時(shí)間。

三、傳感器成本過高。成本是阻礙自動駕駛L3的天然屏障，因?yàn)橄M(fèi)者不可能購買一輛帶有自動駕駛功能但價(jià)格飆升的汽車。一個(gè)例子可以反證這一點(diǎn)。以實(shí)現(xiàn)自動駕駛最快的物流卡車領(lǐng)域?yàn)槔朔忾]式的高速道路外，成本絕對是自動駕駛為何在此領(lǐng)域率先推進(jìn)的重要原因。

四、難以滿足安全性。雷鋒網(wǎng)新智駕注意到，頭部車企和供應(yīng)商尤為注重功能安全。“功能安全涉及到要重新設(shè)計(jì)軟件、增加信號和對關(guān)聯(lián)系統(tǒng)提要求等，很多車企選擇開發(fā)L3、L4時(shí)，但又沒有把安全落到產(chǎn)品上。”霍克說。

強(qiáng)化合作

針對上述問題，包括芯片、高精地圖、傳感器等領(lǐng)域的公司等正在集中攻關(guān)。

雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))新智駕了解到，自動駕駛領(lǐng)域目前有云端、邊緣和車端三種算力需求。不過，現(xiàn)階段很難依賴任何一種處理器去滿足L3—L5量產(chǎn)的要求。基于此，打造算法和硬件結(jié)合的解決方案是解決路徑之一。而要做一個(gè)這樣的方案，又要解決算法和芯片如何綁定的問題，這需要生態(tài)層面的協(xié)作。

王虹莉說，汽車產(chǎn)業(yè)鏈分工程度超過現(xiàn)在X86服務(wù)器產(chǎn)業(yè)，復(fù)雜度更高，自動駕駛的計(jì)算平臺不僅包括GPU、CPU，還有各類串型芯片、傳感器芯片，支持模擬信號，也支持?jǐn)?shù)字信號的，要把這么多技術(shù)整合在一起，而且很好的控制成本。這僅是硬件層面，此外數(shù)據(jù)和算法層面技術(shù)也十分復(fù)雜，所以自動駕駛一定需要一個(gè)強(qiáng)有力的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。

浪潮集團(tuán)人工智能產(chǎn)品經(jīng)理韓進(jìn)杰認(rèn)為，車載計(jì)算平臺合作必須以場景或用戶需求為驅(qū)動。而且，未來主機(jī)廠一定要具備自己的自動駕駛解決方案整合能力，如果依賴傳統(tǒng)的Tier 1廠商則會喪失一定的競爭力。

韓進(jìn)杰還表示，自動駕駛包含的數(shù)據(jù)、算法和算力三個(gè)要素中，每個(gè)要素都需要大量的合作伙伴參與其中。三者的關(guān)系是，自動駕駛路測數(shù)據(jù)是為了給算法提供更好的指導(dǎo)，進(jìn)而訓(xùn)練出高精度的自動駕駛訓(xùn)練模型。隨著模型精度的提升，反過來又可以指導(dǎo)數(shù)據(jù)采集。在這一過程中，算力又起到了提供基礎(chǔ)設(shè)施保障的作用。

當(dāng)然，一個(gè)問題出現(xiàn)后，除了給出答案，另一個(gè)解決途徑是直接從源頭規(guī)避問題。這種方法論用在自動駕駛領(lǐng)域，就出現(xiàn)了車路協(xié)同這一“曲線救國”的技術(shù)。多位業(yè)內(nèi)人士指出，由于中國道路負(fù)責(zé)、行人交通習(xí)慣、感知場景負(fù)雜等因素，車路協(xié)同很可能是解決自動駕駛上路的有效路徑。

“我們做了大量的試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人類司機(jī)在相對復(fù)雜場景里面離散度是非常高的，以至于用同樣的模型參考一百位司機(jī)的錯(cuò)法，無論怎么調(diào)整參數(shù)準(zhǔn)確度不會達(dá)到50%，也就是說，無論怎么感知都是不夠好的，還需要更多、更準(zhǔn)確的外部信息，所以我們需要V2X。”郭繼舜稱。

不過，車路協(xié)同領(lǐng)域也存在一定的差異。“很多車廠的朋友進(jìn)行交流時(shí)，交流得越多會發(fā)現(xiàn)，路方的文化和車方的文化中間存在很大的差異。”交通運(yùn)輸部路網(wǎng)監(jiān)測與應(yīng)急處置中心副主任王剛認(rèn)為，雙方要有共同的語言和關(guān)注焦點(diǎn)，這樣才能發(fā)現(xiàn)并解決一些關(guān)鍵問題。

值得注意的是，由中國交通運(yùn)輸協(xié)會牽頭成立的自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟已經(jīng)正式成立。雷鋒網(wǎng)新智駕了解到，該組織將為成員單位提供自動駕駛模型訓(xùn)練，收集并提供最新的海外自動駕駛信息和技術(shù)，以及聯(lián)合進(jìn)行國家級自動駕駛項(xiàng)目的申報(bào)研發(fā)。一定意義上，這對于加快產(chǎn)業(yè)協(xié)同有著重要作用。

摘取自動駕駛明珠

汽車是工業(yè)鏈條的頂端，自動駕駛又被視為汽車業(yè)的明珠。但這顆明珠如何變現(xiàn)卻難住了整個(gè)行業(yè)。

清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院副院長王建強(qiáng)認(rèn)為，自動駕駛會帶來產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈的調(diào)整。其中，產(chǎn)業(yè)鏈調(diào)整不僅包括傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)，還包括計(jì)算機(jī)、通訊、人工智能等。基于有限場景開發(fā)的自動駕駛汽車僅僅能夠適合于特定的場景、特定的區(qū)域、特定的路況。

“我們覺得L3和L4最大的商業(yè)模式區(qū)別在于，L3是C端的老百姓來買，享受它整體的駕駛樂趣，但L4更多的是交給B端，由B端定制、購買和運(yùn)營，通過高效率運(yùn)營來收回如此高昂的硬件成本。”郭繼舜表示。

不過，這些商業(yè)模式的實(shí)現(xiàn)有一個(gè)前提，那就是自動駕駛必須量產(chǎn)落地。

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為， 自動駕駛專用車輛的場景相對單一，可以最先做到商用化。自動駕駛出租車場景相對復(fù)雜，會受到標(biāo)準(zhǔn)化的城市路況和法規(guī)制約。最后，自動駕駛落地最難的領(lǐng)域是私家車，因?yàn)樗皇苤萍s的，是全工況、全場景的。

而要實(shí)現(xiàn)真正的落地，又回到上面提到的功能落地、功能安全以及傳感器成本等問題。越來越多的行業(yè)參與者表示，希望將算力平臺服務(wù)商、通信運(yùn)營商和云服務(wù)供應(yīng)商等整合在一起，將5G、V2X、單車智能和云端進(jìn)行結(jié)合，這背后又需要行業(yè)和政府之間不斷強(qiáng)化協(xié)作。

需要注意的是，發(fā)展自動駕駛的過程中還需要時(shí)刻保持警醒。

王建強(qiáng)指出，以場景為驅(qū)動的開放模式，能否把自動駕駛推向L4、L5。“大家試想一下，我們建立了多少能夠涵蓋面臨問題的數(shù)據(jù)庫?場景庫是有限的，但是我們面臨的場景是無窮盡的，(在這種情況下)開放的自動駕駛汽車、自動駕駛產(chǎn)品僅僅能夠適合于特定的場景、特定的區(qū)域、特定的路況。”

總體來看，車企關(guān)注自動駕駛安全和成本，供應(yīng)商關(guān)心產(chǎn)品落地場景和盈利，監(jiān)管層希望通過自動駕駛來提升交通出行效率，這些因素匯聚在一起時(shí)，如何平衡各方利益點(diǎn)至關(guān)重要。

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