中国自动驾驶进入战略机遇期，如何克服同国外巨头的数据差距

随着“软件定义汽车”和“智能网联”等新一代汽车概念的普及，自动驾驶已经成为一条热门赛道，但它也面临着技术、安全、伦理等方面的诸多争议。不久前，一位31岁的企业家在驾驶一辆具有“自动驾驶”功能的汽车时发生事故，不幸去世。与此同时，特斯拉的辅助驾驶系统Autopilot也面临美国监管机构的调查。再加上上海车展上围绕车主权益问题的持续舆论，自动驾驶的安全性已成为公众关注和讨论的焦点。在9月22日举行的第十一届陆家嘴（600663，股吧）产业金融论坛上，大量业内人士与汽车行业的整体发展共谋，认为中国的自动驾驶公司正面临着非常好的战略发展机遇，中国可以说处于产业转型的中心。得益于政策引导，中国正在积极实施新的创新解决方案，以解决交通和出行面临的一些痛点，这将成为出行企业转型的催化剂。

会议组织者提供了图片，但与特斯拉等外国巨头相比，与会者在讨论自动驾驶在中国的发展时提到了数据收集方面的困难。由于中国公司不像特斯拉那样既是汽车工厂又是自动驾驶公司，因此很难直接获得大量数据。然而，数据在算法的不断迭代中起着至关重要的作用，而高质量的数据和算法一样，是自动驾驶软件的核心。作为一种对策，格物钛业、楚航科技、青州智能导航等自动驾驶领域的创新企业提出建立模拟场景库，创建虚拟环境，充分利用现有数据的价值，从而弥补了场景道路测试数据量不足的缺点，提高了道路测试效率。此外，格物钛业和中海庭、楚航科技、高合汽车、尚奇投资、金邦资本也提出了另一种可能性——数据集共享。通过在汽车制造商和自动驾驶公司之间共享数据，我们旨在丰富他们各自的数据库和数据集，进一步优化算法，提高安全性。与会者普遍认为，数据开放具有重要意义，倡导有条件、渐进、相应的数据开放机制和标准，在安全的前提下促进数据开放和车路协同，对推动自动驾驶技术的落地发挥关键作用。行业大变革——中国机遇：与会嘉宾首先对自动驾驶在中国的发展前景给予了高度评价。宏景智能驾驶战略与业务发展副总裁杨武表示，汽车有“四化”，即无人驾驶、电力系统、共享出行和智能网联。现阶段，中国的科技公司，包括那些从事自动驾驶的公司，面临着非常好的战略发展机遇：从角度来看，中国的发展是一个内外循环，以内循环为主要重点，对本土技术高质量发展的需求越来越高。整个智能汽车和新能源汽车作为国家的关键支柱产业，受到了政策的高度重视和支持。此外，随着新的基础设施的发展，中国继续有一些地方政府主导的智能道路和在智能城市中推广新基础设施，这也将推动自动驾驶的蓬勃发展；从经济角度来看，预计中国经济将继续稳步增长，数字化比重将逐步提高。这对初创公司来说非常友好，资本市场也发生了积极的变化；从社会角度来看，随着人口老龄化，实际上对工厂自动化以及未来交通和旅游业自动化的需求越来越大。城市化也促进了技术产品的规模；

从技术角度来看，四个现代化正在不断推动不同层次的变革，自动驾驶技术已经达到稳步发展的阶段。高合汽车首席技术官Mark Stanton认为，汽车行业已经到了一个转折点。在现代技术的支持下，软件在汽车发展中发挥着越来越重要的作用。自动驾驶和其他相关技术已经将汽车变成了更复杂的机器，越来越多的汽车制造商开始考虑如何将汽车不仅仅作为一种运营手段来销售。未来五年，汽车行业将发生比过去50年更多的变化。

咨询公司麦肯锡表示，未来10年，与汽车市场相关的软件市场市值将翻一番，达到4690亿美元，未来90%的汽车创新将基于软件。一些机构预测，到2040年，自动驾驶汽车的数量将达到3300万辆。但他认为，这一数字被低估了，未来自动驾驶将变得越来越普遍、更安全、更有效，而中国正处于这种变化的中心。斯坦顿承认，他之所以在三年前选择来到中国，并致力于中国新能源汽车的发展，是因为他看到中国正在积极利用政策指导来实施新的创新解决方案，以解决交通运输面临的一些痛点。因此，中国将成为旅游企业转型的催化剂，他坚信越来越多的技术将支持全球汽车行业的发展。车路合作-中国路线。那么，中国的自动驾驶应该依靠自行车智能还是车路协同？与会嘉宾普遍对后者持乐观态度。Mark Stanton表示，车路协同可以为无人车的安全提供巨大价值，未来是无人驾驶落地的大好机会。初航科技高级顾问浦伟达指出，自行车智能化的成本是无法降低的。通过互联网连接提供更多关于辅助驾驶的信息可以显著降低自行车的成本。此外，网络确实反映了我们国家体系的优势。中国的高速公路可以集中控制，不像一些国家的许多高速公路由财团控制，这使得实现这一目标变得困难。此外，中国的5G通信技术具有最佳的布局条件，如果条件允许，可以在所有高速公路和城市主干道上实施5G通信。尚奇资本股权投资部董事总经理胡哲军认为，智能自行车和智能网联的发展战略最适合中国国情。中国在人口密度、通信技术和资源方面具有优势，政府有强大的执行力。从公共交通的角度来看，推动车路合作阻力相对较小。数据收集-中国的挑战然而，要想在自动驾驶方面取得优异成绩，有一个障碍是无法克服的——数据。高质量的数据和算法是自动驾驶软件的核心。目前，自动驾驶的商业模式正在发生深刻变化，数据与算法紧密结合的方式正在逐渐获得市场认可。视觉和雷达解决方案本质上都是一套服务于汽车行业的完整软件解决方案，数据在其中的作用是促进算法不断迭代的基础设施。美国自动驾驶巨头、汽车制造商特斯拉曾表示，他们现在最大的竞争力不在于自动驾驶算法，而在于每天在路上行驶的约40万辆汽车及其每天贡献的数据。特斯拉可以通过这些数据不断优化其自动驾驶算法和模型，进一步增强其竞争力。在胡哲军看来，不同的汽车制造商在硬件方面没有显著差异，许多国产品牌在软件方面也有显著竞争力。然而，国内公司并不具备特斯拉的先天优势。一些自动驾驶公司可能更轻资产和软件化，难以运营更大的车队并持续获取如此大量的数据。汽车制造业也是如此……

。传统汽车制造商并不直接面对消费者，因此很难获得这些数据，也缺乏中间渠道。而且，即使找到了获取数据的途径，数据的长尾效应也一直困扰着自动驾驶研发团队。如何在2%稀缺的复杂场景中高效获取和使用高质量的数据始终是一个问题。青洲智行联合创始人兼首席执行官于谦指出，稀缺场景下的路测数据量实际上非常有限。有必要创建一个虚拟环境，以充分利用现有数据的价值，验证算法修改和系统更改是否安全可靠，加快开发过程，提高道路测试效率。已经布局该领域的格物钛业首席运营官吴琼静表示，模拟场景库将是一个非常好的应用。因为长期路边收集的成本很高，就像一辆数据收集车每天收集10TB的数据一样，100辆车就是PB的数据。如果能够在海量数据中快速找到符合要求的复杂场景数据，进入模型训练阶段，并将收集到的真实数据转换为模拟场景库，在模拟场景库中可以进行调整，例如将相邻平行线的速度提高或降低15%，或者调整角度。这种方法可以模拟创建更多的数据，以取代昂贵的数据收集工作，这方面的解决方案可以通过数据平台实现。

图像开放共享的组织者吴琼静-中国的尝试不仅增加了用户数据获取和模拟测试的渠道，还提出了另一种可能性：数据集共享，通过汽车制造商和自动驾驶公司之间的数据共享来丰富各自的数据库和数据集，进一步优化算法，以及提高安全性。Pu Weida对此表示赞同，并认为数据的安全利用具有巨大的商业价值。各家车企在道路上积累的数百万公里的驾驶数据，现在都是通过多辆车的叠加积累起来的，单车的续航里程和面积相对有限。在这一点上，每个人都有必要在公共平台上分享、交换，甚至进行交易。小企业可能没有太多的人力和资源来投资于高成本的数据收集和运营工作，这可以通过购买服务来解决。总的来说，这些数据可以不断重复使用，以产生规模经济，政府和行业组织都应该提倡这种方法。

Purveda主办方提供的照片中的海庭首席执行官刘芬也对数据开放持坚定的支持态度。必须承认的是，汽车行业仍然相当保守，数据掌握在每一家车企手中，其流动性和价值被远远低估。如果数据能够开放，一个超越所有人想象的商业时代将真正到来。在这个嗜血的“数字智能”时代，数据开放将极大地提高社会运营效率。不过，金邦资本合伙人王荣进提出，数据共享是有条件的，应该根据具体情况来决定。例如，与具有某些公共属性的交通状况相关的数据应该积极共享，但关于用户和自行车的数据仍可能被汽车公司保留。胡哲军进一步补充道，数据应该在一定程度上在特定的生态系统内共享，而不是无限制地向全社会全面开放。这种不受限制的数据共享可能会带来负面的安全风险。数据共享的具体形式及其可能受到的限制需要整个行业的参与者进一步深入研究。在这方面，Grid Titanium已经率先进行了一些尝试。在今年的世界人工智能大会上，格物钛业与上海白玉兰开源研究院联合发布了《白玉兰开放数据许可协议》，希望推动数据向社会开放的标准化和制度化，从法律角度提供“社区行为标准”，加快数据开放共享。会议结束时，与会者表示，自动驾驶一定会让人们在未来的出行和生活变得更好，但他们不能保持过于乐观的态度。这是一件“困难而正确的事情”，需要坚持不懈……

这条路很长很难走，但一个人生来就是幸运的。想象一下，未来，自动驾驶在全球的渗透率将达到10%甚至15%以上，所有技术问题将从汽车行业的智能网联扩展到智能交通的运营和管理，自动驾驶将重塑城市形态和生活方式，商业模式和产业边界将进行重组，新的规则体系将应运而生。身处这样一个革命性的时代，值得每个人证明和实践，而现在所有自动驾驶赛道玩家都在提前制定规则，以加速这个时代的到来。作为一家专注于构建新型人工智能基础设施的初创公司，格物钛业通过以数据为中心的开发方法，为全球人工智能创新团队、尖端大学实验室和机器学习开发者社区提供数据平台支持，协助自动驾驶的安全发展。

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