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中国企业有哪些机遇和挑战?

制图:蔡华伟 李 亮

驾车行驶在城市高架路或城际高速公路上,你的双手可以完全松开方向盘,遍布车外的摄像头与传感器实时监测着路面:即便是弯道、上下坡、匝道出入口,车辆都可平稳地在车道中间行驶;无论加减速还是急刹车,都能以特定的安全距离紧跟前车;在你注意力不集中、道路标线不清晰、GPS无信号等特殊情况下,驾驶员注意力保持系统将使用多级警示提醒驾驶员接管车?#31350;?#21046;,确保安全。

在日前举办的2018亚洲消费电子展上,上汽通用汽车推出了搭载智能驾驶系?#36710;目?#36842;拉克CT6。对这套业内首个量产并可真正实现在高速公路上?#22836;?#21452;手的智能驾驶?#38469;酰?#19978;汽通用汽车将其定义为L2(部分自动化)。

与传统车企的谨慎不同,谷歌旗下的Waymo,共享租车企业Uber、Lyft,以及众多自动驾驶初创公司,则直接将目标瞄向了L4(高度自动化)。7月4日,百度AI(人工智能)开发者大会上,百度董事长兼首席执行官李彦宏更是宣布,全球首款L4级量产自动驾驶巴士阿波龙量产下线。

我们离真正意义上的自动驾驶究竟有多远?面对这场?#38469;?#21019;新的?#20998;?#25112;,中国企业有哪些机遇和挑战?

传统车企与互联网企业选择的自动驾驶?#38469;?#36335;线各不相同

7月6日,戴姆勒集团宣布成为首家获得北京市自动驾驶车辆道路测试牌照的国际汽车制造商。此前,上汽、长安、北汽、广汽、蔚来等车企,以及百度、腾讯等互联网企业,相继拿到了上海、北京、重庆等地的自动驾驶车辆道路测试牌照。长安、百度以及电动汽车初创公司小鹏汽车、SF Moters等,还获得了美国加利福尼亚州的测试牌照。

?#36824;?#21516;样是自动驾驶测试,车企与互联网企业测试?#21738;?#23481;?#21019;?#19981;相同。已在今年率先量产L2?#38469;?#30340;长?#36130;?#36710;,正在美国加州、密歇根州进行L3级别的自动驾驶测试,累计测试里程已达100万公里。小鹏汽车选择了超级自动泊车系统作为自动驾驶的切入点,目前,正在为首款量产车型G3进行场景覆盖率和用户体验的优化测试。Waymo公司的测试车队已在美国25个城市以无人驾驶模式行驶了超过800万公里。百度阿波龙开放平台的3辆L4级别自动驾驶汽车,今年5月14日起,也开始在雄安市民服务中心园区展开了?#20013;?#25968;日的昼夜真实道路测试。

按照行业分级,自动驾驶共分为驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化、高度自动化、完全自动化5个层级,也就是业内俗称的L1至L5。传统车企倾向于选择驾驶辅助顺序迭代的?#38469;?#36335;线,目前正处于L2向L3跃进的关键阶段。而互联网企业大多选择了直接开发L4自动驾驶?#38469;酰?#24182;组建自动驾驶车队进?#26032;?#35797;。

“看到有企业宣称正在进行L4级别的测试,或者已经实现了L4级别的量产,你首先要?#27492;?#22522;于什么场景。”浙江零跑科技有限公司副总裁徐?#20811;担?#22312;园区道路上实现高度自动驾驶,只是限定场景的L4。真正实现全场景的L4,不仅需要高精地图,还要实现V2X(车与外界的信息交换),这就离不开智慧城市建设以及基础设施的改造,没有10年时间很难实现。因此,目前行业的普遍共识是,2020年,L3将规模量产,而在半封闭场景,或者?#36842;?#23450;场景下, L4级自动驾驶将出现在东京奥运会上;2030年左右,全场景L4有望落地。

当然,互联网企业?#27492;?#28608;进的?#38469;?#36335;线,也有其合理性。直接开发L4,既绕开了汽车产业百年?#21019;?#24314;的高?#38469;?#38376;槛,又规避了L3最难突破的人机共驾这一难关,此外,通过积累尽量多的实地测试里程,进行各种危急场景?#21738;?#25311;感应测试,不断积累数据,提升系?#36710;?#28145;度学习能力,恰恰是互联网企业的长处。

?#36824;?#22312;安全这道红线前,问题还是屡屡出现。今年3月,Uber一辆自动驾驶汽车发生了撞死路人的事故,直接导致其在亚利桑那的路测许可被暂停。至于特斯拉因Autopilot辅助驾驶系统而导致的驾驶员死亡事故,更是不止一起。

“安全是自动驾驶研发中的第一要义。” 凯迪拉克CT6首席工程师李林登表示,为确保安全,充足的冗余设计必不可少。据了解,通用汽车正在测试的自动驾驶车辆,安装了5台激光雷达、16个摄像头、21个毫米波雷达,除此之外,还搭载了两套同时工作的计算系统、两套从高压电池转换的供电系统、采用了额外冗余路径的信号传输系统、采用两套执行方式的刹车系统……

“自动驾驶要给用户带来安全、效率、便捷,这是研发的初衷。”长?#36130;?#36710;智能化研究院院长何举刚认为,自动驾驶?#38469;?#36719;件、?#24067;?#30340;成熟需要时间,许多新?#38469;?#25104;本亟待降?#20572;?#20174;L1到L4逐级演进更符合产业发展规律。但与此同时,自动驾驶具有很长的产业链,有很多?#38469;?#28857;需要突破,虽然目前投资者众多,?#38469;?#36335;线各异,但经过大浪淘沙,胜出者会形成自己的核?#21738;?#21147;,行业分工?#19981;?#26356;明晰。

中国的自动驾驶只能由中国人自己来解决

——2018年底,Waymo无人驾驶汽车公司计划在美国亚利桑那州推出自动驾驶出租车服务;

——2019年,通用汽车旗下Cruise团队研发的自动驾驶汽车将在美国大规模商业化部署;

——2020年,梅赛德斯—奔驰全新S级轿车将首次搭载L3级自动驾驶?#38469;?

——2020年,长?#36130;?#36710;L3级自动驾驶车将实现量产;

——2020年,小鹏汽车L3级自动驾驶量产落地;

——2020年,丰田自动驾驶汽车将在东京奥运会场馆间穿梭运行;

——2021年,沃尔沃第一台L4级无人驾驶汽车将量产……

据美国布鲁金斯学会统计,2014年—2017年,全球自动驾驶领域的投资总额超过了800亿美元。另一家独立智库的统计显示,2017年投到自动驾驶?#38469;?#39046;域的资金,占到全球汽车科技行业投资总额的七成多。

各类企业争相投资自动驾驶,看中的自然是其巨大的市场潜力。英特尔联合一家研究公司近期发布报告预计,全球自动驾驶汽车市场规模将在2050年达到7万亿美元。波士顿咨询公司则称,到2035年全球自动驾驶汽车销量将达1200万辆,其中超过1/4在中国售出。

自动驾驶汽车的巨大市场红利,能转化为中国汽车产业后来居上的机遇吗?

“与2005年左右就开始研发的谷歌相比,我国自动驾驶起步较晚,在数据、算法、人才、方法论上面的积累也较少,但我认为中国的自动驾驶只能由中国人自己来解决。”小鹏汽车自动驾驶副总裁谷俊丽博?#20811;担?#19981;同于其它?#38469;酰?#33258;动驾驶的国?#39542;?#26377;很多局限性。

谷俊丽解释,由于我国交通密度高,行人、非机动车与汽车混行,?#20064;?#29289;多,交通行为的随意性大等,西方现成的自动驾驶算法拿来之后几乎需要重?#30784;?#20026;了构建一?#36164;?#24212;中国法规和交通场景的自动驾驶解决方?#31119;?#23567;鹏汽车正在搭建一套从驾驶大数据抽取,到场景绘制、算法编制,再到验证和评估、算法迭代演进的垂直系统,其中首先要针对车辆传感器进行深度定制——通过多维摄像头、多维测距雷达、超声波以及其它传感器,进行异构多重传感器的融合,以实现多场景、全?#27573;А?#26080;死角的覆盖。“在即将交付的小鹏G3上,我们搭载了近20个传感器,正在研发的具备L3级自动驾驶功能的车辆,搭载的传感器更是有30个之多。”谷俊丽说。

?#36824;?#23613;管有“主场优势”,面对巨大的市场“?#26696;?rdquo;,中国企业究竟能否迈向产业链中高端,进而享有?#38469;?#30340;话语权和丰厚的产业利润,关键还?#21019;?#24863;器、人工智能芯片、高精地图、算法等核心?#38469;?#19978;能否实现突破。

“英伟达、恩智浦、TI、Mobileye等国?#25163;?#27969;芯片厂家,都在大力发展人工智能芯片,但在自动驾驶领域,除了Mobileye之外,还没有成熟的解决方?#31119;?#36825;是国内集成电路设计厂?#19994;?#22909;机会。”徐?#20811;担?#36825;就是零跑不仅自己做传感器,而且?#21277;行?#29255;的原因。依托大华科技在安防摄像头领域的深厚积累,?#21277;行?#29255;的成本只要外采的一半,更重要的是,内部同一团队进行算法架构的对接和优化,效?#39542;?#26356;高。

而在地平线智能解决方案与芯片事业部总经理张永谦看来,由于人工智能需求的碎片化,传统行业巨头想利用规模、资金、渠道能力甚至人海战术打败创业公司,几乎不太可能。这也给地平线这样的中国人工智能芯片设计企业提供了发展壮大的机会。

“在激光雷达、高精地图和人工智能芯片领域,长安与国内外供应商都有合作。”何举刚说,中国的产业优势是拥有从原始物料到一级供应商、二级供应商,再到主机厂,最后到出行服务商的全产业?#30784;?#23613;管?#38469;?#38376;槛很高,但这个链条上的国内企业很拼,追?#31995;?#24456;快,差距也在不断缩小。

“?#36824;?#22269;内企业在需要深挖的基础科学、多维?#38469;?#31561;领域,往往做得?#36824;?#21040;位。”谷俊丽说,在自动驾驶这个风口上,创业企业和资本方只有摒弃炒概念、博眼球、讲故事的老套路,沉下心来,把该补的课补齐,把该深挖的底层?#38469;?#25366;?#31119;?#25165;能真正把握住巨大的商业机会。



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