距离彻底解放双手，自动驾驶还有很长一段路要走

自动驾驶作为人工智能领域最难实现的技术之一，长期以来以科幻小说的形式存在于大量文学、影视作品中。这不仅反映了人类在科学和艺术领域的无限创造力，也间接证实了人类对这项神奇技术的向往。

在许多人看来，自动驾驶是指上车后只需按一下，就可以在没有驾驶员控制的情况下自动实现跟车、超车、减速等一系列操作。不过，从目前的辅助驾驶功能来看，距离彻底“解放双手”还有一定距离。

在2019泰达论坛上，来自汽车行业的专家和高管就如何实现自动驾驶的商业化进行了深入探讨。

不仅仅是技术挑战

那么，实现真正的自动驾驶有多难呢？

自动驾驶中一项非常重要的核心技术是“高精度地图”——如果你要求自动驾驶汽车像人类司机一样敏锐地判断路面，那么目前的高德、百度地图和GPS定位精度显然不够。

为了表达实现这项技术的高难度，你可以通过这个视频来体验。

事实上，从目前的角度来看，要实现真正的自动驾驶，痛点在于如何有机地辅助多个传感器。在自动驾驶过程中，人工智能机器通过准确识别交通状况来做出判断。

简单地说，这意味着车辆需要相互交换行驶速度和目的地信息，以实现自动超车和变道；在有红绿灯的十字路口，更需要提前交换信息，以便及时减速或通过十字路口。

因此，为了实现这一系列操作，需要高精度的传感器和地图。因此，为了承载这些大规模数据，需要更快的网络和计算效率更高的芯片来支持。从目前的角度来看，无论是传感器本身还是支持传感器的板载芯片，都很少有解决方案能够结合成本和计算能力的优势，这给自动驾驶汽车的商业化带来了巨大的挑战。

对此，长安汽车（000625）智能研究院总经理何举刚也在2019泰达论坛上表示，“自动驾驶在技术层面仍然存在许多瓶颈，包括激光雷达、地图精度，尤其是在中国的特殊情况下。我们的地图需要偏转，如何才能拉回来？还有很多问题需要解决

此外，还有一个不容忽视的问题，那就是法律支持问题。完善和制定相关法律对自动驾驶具有重要意义。目前，如果发生交通事故，责任通常属于驾驶员。在自动驾驶的未来，如果发生事故，必须有更明确的法律法规和解释来确定是驾驶员还是汽车制造商应对此负责。然而，自动驾驶的问题远远不止于此，还有许多紧迫的问题需要解决，包括安全问题、基于场景的问题等等。

资源整合是必然趋势

然而，即使面对巨大的挑战，也未能动摇各方势力进军自动驾驶领域的决心。目前，自动驾驶技术研发企业主要有四类。首先是软件和互联网公司，如谷歌、百度等；第二类是传统汽车企业，包括通用汽车、日产、丰田、本田、宝马等公司；第三类是跨境企业，如优步、滴滴、苹果等公司；

第四类是以特斯拉为代表的造车新势力。

在众多力量涌入自动驾驶领域后，一个有趣的现象出现了。随着L2技术成果的落地和L3技术的向上突破，一些新造车企业和自主品牌已经“承诺”很快实现L4级自动驾驶。此外，特斯拉偶尔会发布一颗“卫星”，许多人坚信制造商关于自动驾驶即将商业化的说法。

然而，传统车企要冷静得多，永远不要低估自动驾驶时代即将到来。就连博世等零部件巨头也表示：“自动驾驶是一段漫长而艰巨的旅程，没有人敢说他们能驾驭一切

对此，广汽研究院智能驾驶技术部部长、广汽L3/L4无人驾驶技术总监郭吉顺也在2019泰达汽车论坛上发言表示， “像广汽这样的汽车公司充分认识到软件和硬件在研发过程中的局限性。他们意识到，实现L2或更高级别需要非常好的时间效率概率，而当前的算法需要尽可能地打磨才能在业务中更具可用性。L3和L4从测试到量产还有很长的路要走生产

值得一提的是，广汽新能源在7月28日的广汽智能技术大会上宣布，将于9月上市的Aion LX“豪华智能超级跑车SUV”将搭载ADiGO（智能驾驶互联）生态系统和L3级自动驾驶技术。这不仅是广汽的技术突破，也是整个行业在自动驾驶领域的新突破。

然而，这只是自动驾驶商业化的一小步。L3和L4似乎只有一步之遥，但要实现商业化，需要包括硬件和软件在内的整个产业链的集成和协作。郭吉顺表示，在这种情况下，广汽对自动驾驶的规划是一种渐进的、本地化的创新。自动驾驶有很多技术，而且它的技术链非常长。并不是每一项技术控制都能实现飞跃。在面对10万、百万、百万用户时，广汽选择了循序渐进的发展道路，正在大规模生产和开发L3和L4。同时，我们也支持更多的科技公司更好地实施技术。

郭吉顺表示，由于自动驾驶的复杂性，从竞争的角度来看，代工和Tier1在产业链上形成了共生共赢的关系。与此同时，各汽车制造商之间已经开始形成联盟和联盟，而开发一个合格的能够量产的L3级驾驶员需要200亿元，这不是相对较弱的原始设备制造商能够负担得起的。他认为，为了最终实现人类旅行的零伤亡，市场上原始设备制造商和T Tier1之间出现了前所未有的团结。

随着技术水平的提高，研发成本的增加，以及一些行业和社会的挑战，单个企业显然很难维持下去，组建联盟是不可避免的。对此，何举刚还表示，“在传统车厂，我们总结出传统车厂有1+4的核心能力，四大流程和引擎。在智能网联的背景下，车厂的核心能力是什么？是资源整合，这是总体原则。”

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