從2017年4月，BAT巨頭百度發(fā)布“阿波羅計劃”，到7月奧迪發(fā)布具有“全球首款L3自動駕駛量產車型”之稱的全新一代A8，再到2018年初，初創(chuàng)公司小馬智行和景馳科技就雙雙在廣州開啟無人駕駛車試運營，北京市發(fā)布自動駕駛路測相關文件，明確自動駕駛車輛可以在北京上路進行測試……
回顧過去一年，自動駕駛在硬件、算法等核心技術日趨成熟，相關法律法規(guī)體系不斷完善的大背景下，正逐漸從車企、零部件企業(yè)和科技公司爭相搶占的熱點技術，變?yōu)榕c大多數消費者出行息息相關的民生熱點，越來越深入普通大眾的生活。
然正如奇點汽車自動駕駛架構總監(jiān)李建鵬1月底在由蓋世汽車主辦的2018全球自動駕駛論壇上所說，自動駕駛給社會帶來便利的同時，其實也對大家提出了更多的挑。特別在近兩年，全球發(fā)生了多例自動駕駛汽車事故，充分說明了這項技術目前還不夠成熟，未達到可以運營的條件。
一個突出的問題是安全，眾所周知自動駕駛汽車運行時，需通過與云端通訊，來獲取車輛本身和交通相關的信息，同時自動駕駛汽車也會頻繁上傳一些信息到云端。在這個過程中，如果系統(tǒng)本身存在漏洞，或者操作不當，很容易給黑客提供攻擊的便利，這在之前已經有真實的案例，由此給自動駕駛汽車提出了一些關于安全的新課題，特別是網絡安全。
此外，李建鵬認為自動駕駛在產業(yè)化方面，也面臨多項挑戰(zhàn)。比如算法，現在很多主機廠進行自動駕駛汽車研發(fā)時，都是放一臺很大的電腦在車上，從商業(yè)化的角度，這樣的方案其實很難量產——特別在考慮成本和功耗的情況下，所以現在很多企業(yè)都把目光放在了研發(fā)高性能芯片上。傳感器也是一樣，雖然在很多研發(fā)自動駕駛汽車的企業(yè)看來，激光雷達在環(huán)境感知方面有很好的的表現，但礙于成本，激光雷達現在離量產也還有很遠一段距離。
而除了上述技術方面的挑戰(zhàn)，在李建鵬看來，目前產業(yè)界在自動駕駛運營過程中的配套基礎設施建設、高精度地圖技術、自動駕駛數據、法律法規(guī)以及人才方面，也都面臨較大的挑戰(zhàn)。
“以基礎設施為例，現在自動駕駛汽車和路之間的協(xié)同只停留在示范區(qū)，盡管車跑得很快，但是沒有‘路’。”中國汽車技術研究中心智能汽車研究室暨汽車軟件測評中心主任王羽分析道。“還有法律法規(guī)問題，大家可以看到，北京自動駕駛走得很快，率先進行了路試。但是建立管理規(guī)范以后有一個問題——什么車上路？政府領導對這個問題很謹慎。還有上路以后風險誰來承擔？也是一個不容忽略的問題。”
博世底盤控制系統(tǒng)中國區(qū)自動駕駛產品經理黃羅毅對自動駕駛在技術方面面臨的挑戰(zhàn)作了更深入的闡述。在他看來主要有五點：安全挑戰(zhàn)，包括人身安全、功能安全和信息安全三個方面，尤其是將來自動駕駛汽車都會聯(lián)網，車輛必須具備處理車內和車外各種信息安全的能力。傳感技術挑戰(zhàn)，就自動駕駛汽車而言，如果想最終量產并上路，需要360°、高可靠、高準確度、可以優(yōu)勢互補的傳感器方案。電子電氣架構方面的挑戰(zhàn)，特別要考慮諸如電源的冗余、傳感器的冗余、制動系統(tǒng)的冗余、轉向系統(tǒng)的冗余等。系統(tǒng)智能上的挑戰(zhàn)，雖然在很多人的觀點里，研發(fā)自動駕駛汽車就是開發(fā)一個可以代替人類駕駛員開車的機器，但這個機器不應該是冷冰冰的、沒有感情的，而應該能夠像人類一樣思考，能懂得人類的思維。定位技術上的挑戰(zhàn)，特別是能夠實時、精準地對自動駕駛汽車進行定位，這一點格外重要。
隨后，黃羅毅特別針對AI技術在自動駕駛汽車上的應用挑戰(zhàn)進行了分析，他認為主要的難題有四個：第一，傳統(tǒng)汽車的感知技術是基于規(guī)則的，一旦出現問題，很容易找出問題所在，但AI技術就像一個“黑匣子”，出了問題更多的時候只是知道調整參數，而不知道問題的根源。第二，AI算法需要非常大的功耗，而如果要將其運用在量產車上，就需要把AI算法進行壓縮，放在特定的芯片上，這在目前也很難實現。第三，基于AI技術的自動駕駛汽車，一旦出現問題，該如何快速發(fā)現問題并進行修復，消除隱患。第四，對于搭載了大量算法和軟件的自動駕駛汽車，該如何做驗證，驗證每一項功能的安全性、有效性，每一項技術是可靠、可信、可使用的。
來自奇瑞汽車智能車技術中心的黃勇角度則與上面兩位嘉賓有所不同，他主要從技術創(chuàng)新和市場競爭方面切入，分析了目前自動駕駛所面臨的挑戰(zhàn)。特別是市場競爭，現在很多二級和三級供應商直接參與了自動駕駛前沿合作，行業(yè)已經不像之前那樣，由整車廠和一級供應商合作生產汽車，賣給經銷商，然后經銷商賣給終端用戶。而是隨著新一輪產業(yè)變革的日趨深入，出現了更多新的模式，跨界合作及競爭就是其中一種，這在之前是沒有的，需要參與其中的企業(yè)去學習。此外，黃勇認為，目前自動駕駛在產品專業(yè)化和人才方面，也有很多需要努力的地方，尤其是人才，當前汽車電子從硬件、軟件到芯片、人工智能算法，對人才的需求都是越來越大。
不過，就像蓋世汽車CEO周曉鶯所說的那樣，中國市場顯著的特色是人多、錢多、市場大、容錯率高，很容易扎堆跟風推波助瀾，當所有的聰明人（未必是技術專家）都扎進來之后，競爭變得無比殘酷，而能適應市場并生存下來的，往往是能因地制宜靈活進行技術應用的實干家，這是中國獨特的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。產業(yè)發(fā)展到一定的濃度和深度，氛圍起來了，就非常容易形成群體性創(chuàng)新，很容易結合區(qū)域特色，形成應用型創(chuàng)新模式。所以，盡管目前國內在自動駕駛汽車研發(fā)和產業(yè)化方面面臨諸多挑戰(zhàn)，當“玩家”越來越多，大家集思廣益，中國汽車產業(yè)或許真的可以借助自動駕駛“彎道超車”也未可知。
