長安汽車智能化研究院智能駕駛所高級經(jīng)理梁鋒華在云棲大會期間的分論壇演講中，詳細(xì)解讀了當(dāng)今自動駕駛技術(shù)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。

云棲大會同期舉辦的《自動駕駛技術(shù)專場》分論壇中，長安汽車智能化研究院智能駕駛所高級經(jīng)理梁鋒華解讀了當(dāng)今自動駕駛現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。此外，阿里巴巴自動駕駛實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人王剛介紹了阿里在自動駕駛領(lǐng)域的研究。

本文將從這兩方面信息入手，解讀自動駕駛領(lǐng)域，并看一看阿里是怎么做的。

發(fā)展現(xiàn)狀

如今自動駕駛在全球范圍內(nèi)已經(jīng)進(jìn)入了快速發(fā)展期，但L1級仍是ADAS量產(chǎn)主力，未來2~3年L2將會是量產(chǎn)的主力。梁鋒華表示，曾經(jīng)汽車豪華品牌都是從國外往中國過渡，現(xiàn)狀自動駕駛行業(yè)，中國絕對是主力。今年中國L2的搭載量預(yù)計(jì)突破80萬，中國品牌占據(jù)絕大部分份額。

而L3-L4級自動駕駛系統(tǒng)還處于研發(fā)和小規(guī)模測試階段。

此外，各國正在推動開放測試道路、完善法律法規(guī)等政策。市場主體空前豐富，傳統(tǒng)主機(jī)廠、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、ICT企業(yè)、出行服務(wù)企業(yè)等紛紛加入。

安全可靠性與監(jiān)管體系仍需要加強(qiáng)。梁鋒華舉例稱，特斯拉制動駕駛在全球發(fā)生多起致命事故，Uber發(fā)生了全球第一起自動駕駛致行人死亡事故。這反應(yīng)了自動駕駛信息安全問題隱患幾大，這背后還是涉及國家交通安全、地理信息安全、數(shù)據(jù)安全、產(chǎn)業(yè)安全等一系列安全問題。

法規(guī)政策方面，從國際上來看：美、歐、日等發(fā)達(dá)國家密集出臺自動駕駛相關(guān)的法規(guī)政策，2017年9月，美國通過了《自動駕駛法案》，標(biāo)志自動駕駛上路正式合法化。

在國內(nèi)，2015年自動駕駛提上國家高度，2016年發(fā)布自動駕駛技術(shù)路線圖，2017年發(fā)布汽車產(chǎn)業(yè)中長期發(fā)展規(guī)則，2018年4月發(fā)布了首個國家級自動駕駛路測文件——《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試道理規(guī)范（試行）》，自動駕駛上路測試合法化：圍繞自動駕駛量產(chǎn)的法律以提上日程。

發(fā)展趨勢

趨勢一：L3/L4級將率先在低速特定場景下量產(chǎn)，自動泊車沒有L3形態(tài)，會從L2.5跨越到L4。

比如，奧迪在2018年宣布了L3自動駕駛車型A8，實(shí)現(xiàn)了低速擁堵場景L3級的自動駕駛。同一年，戴姆勒和博世合作研發(fā)的自動代客泊車技術(shù)在中國首次亮相。通過APP即可自動完成車位泊車。今年1月份長安聯(lián)合縱目科技實(shí)現(xiàn)了APA6.0代客泊車功能示范應(yīng)用。

趨勢二：基于自動駕駛的“出行服務(wù)”將成為下一輪出行革命的競爭起點(diǎn)。

比如國際巨頭如福特推出智能駕駛車隊(duì)；豐田去年發(fā)布e-Palette移動平臺，能適用多類型的移動需求；還有谷歌的Waymo平臺在2017年推出自動駕駛出行服務(wù)。

國內(nèi)企業(yè)方面，有長安汽車在2019年7月份在重慶啟動L4級自動駕駛車示范運(yùn)營，手機(jī)APP約自動駕駛車出行；百度和一汽紅旗共同打造的L4級自動駕駛出租車Robotaxi紅旗E界，亮相長沙展開測試。

趨勢三：自動駕駛的5G/V2X及云計(jì)算應(yīng)用時(shí)代即將帶來，聰明車+智慧路將是主要形態(tài)。

其中如華為、大唐等廠商已經(jīng)推出了 各自的LTE-V2X商用通信芯片或模組，同時(shí)支持PC5摳和Uu口雙模通信；星云互聯(lián)、東軟、千方等終端廠商推出各自終端設(shè)備，支持多種品牌LTE-V2X通信芯片。

而LTE-V2X也將快速過渡到5G-V2X。隨著5G牌照發(fā)放，標(biāo)志著中國進(jìn)入了5G時(shí)代。此外，5G R16標(biāo)準(zhǔn)將支持V2X場景。

不得不承認(rèn)，5G將會成為L4自動駕駛的關(guān)鍵備份。今年7月份，國內(nèi)收割5G自動駕駛公共服務(wù)平臺暨5G自動駕駛開放道路場景示范運(yùn)營基地在重慶正式啟用。北京亦莊在8月份宣布在年底開放40平方公里自動駕駛測試區(qū)域，全域覆蓋5G網(wǎng)絡(luò)。

趨勢四，自動駕駛“軟”安全重要性凸顯

“軟”安全可分為：1，功能安全：減少失效引起的危害；2，預(yù)期功能安全：減少感知或決策控制不合符（功能或設(shè)計(jì)）預(yù)期引起的危害；3，信息安全：建設(shè)網(wǎng)聯(lián)安全防護(hù)體系，抵御和減輕網(wǎng)絡(luò)攻擊引起的危害。

趨勢五：業(yè)內(nèi)合作、跨界協(xié)同是必然趨勢

其中包括：車企間合作，如寶馬與奔馳將共同研發(fā)L3和L4級別的自動駕駛技術(shù)，并計(jì)劃在2025年推出搭載雙方合作成功的應(yīng)用；本田也通過投資通用Cruise與之形成合作。

另外還有跨界合作，案例就是華為與長安、奧迪、上汽等國內(nèi)外多家汽車企業(yè)開展深度合作，發(fā)揮其在5G、IoT、云計(jì)算、人工智能等領(lǐng)域的優(yōu)勢，幫助企業(yè)造好車。

從2019年起，日本國家自動駕駛研發(fā)計(jì)劃進(jìn)入2.0階段，2014年啟動的SIP-adus，取得了多項(xiàng)領(lǐng)先成果，成立了日本自動駕駛基礎(chǔ)地圖平臺公司（DMP）。

挑戰(zhàn)

1，發(fā)展環(huán)境層面

首先是法律法規(guī)缺失，高度自動駕駛商品汽車上路面臨法律法規(guī)的制約。如果依照現(xiàn)行《道路安全法》、《道路交通安全法實(shí)施條例》規(guī)定，有駕駛員手離開方向盤駕駛情形，屬于“其他妨礙安全行車的行為”。

其次，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與自動駕駛汽車的發(fā)展缺少協(xié)調(diào)和統(tǒng)籌，道路本身的智能化建設(shè)推動力度亟待加強(qiáng)。交通設(shè)施、交通標(biāo)志的設(shè)置及維護(hù)，與自動駕駛的需求存在較大差距。另外，LTE-V2X測試認(rèn)證體系仍不完善，商業(yè)模式仍不清晰，路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋度不足。

2，技術(shù)層面

目前汽車智能技術(shù)仍處于發(fā)展迭代期，激光雷達(dá)、高精度地圖和定位、云平臺及大數(shù)據(jù)等在汽車領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)鏈資源依然不成熟。

拿激光雷達(dá)來說，目前只有極少數(shù)零部件企業(yè)能提供車規(guī)級量產(chǎn)產(chǎn)品，但存在誤識別率、漏檢率高等問題；另外，多數(shù)企業(yè)自動駕駛樣車上使用的32線或64線機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)，成本高且不滿足車規(guī)級要求。

在高精度地圖方面，該技術(shù)缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，形態(tài)仍處于探索中；另外，中國道路復(fù)雜，棘突更新升級也在探索中。

高精度定位方面，目前覆蓋全國、能夠提供分米級絕對定位精度的差分網(wǎng)絡(luò)還在建設(shè)中，只有少數(shù)企業(yè)參與。另一方面，基于高清地圖以及傳感器的SLAM高精度匹配定位技術(shù)，在行業(yè)內(nèi)尚處于研發(fā)階段，且其定位精度還達(dá)不到全工況厘米級的定位要求。

云平臺及大數(shù)據(jù)方面，在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，騰訊、阿里、華為等企業(yè)在云平臺及大數(shù)據(jù)具有優(yōu)勢，但在整體領(lǐng)域涉及較淺，尚無法完全支撐自動駕駛的需求。

3，成本層面

自動駕駛作為新技術(shù)的載體，存在新技術(shù)開發(fā)費(fèi)用高、零部件成本高兩大挑戰(zhàn)，同時(shí)由于成本消化模式不清晰，面臨費(fèi)用消化困難的問題，導(dǎo)致自動駕駛的發(fā)展受阻。

阿里的自動駕駛思路

阿里巴巴自動駕駛實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人王剛介紹了阿里自動駕駛業(yè)務(wù)，他表示阿里在自動駕駛方面更集中于物流行業(yè)。去年雙11一天，就產(chǎn)生了10億個包裹，未來還將會有各色平臺產(chǎn)生更多包裹，加之人口老齡化危機(jī)，自動駕駛物流未來可期。

此外，阿里也在復(fù)雜的城市地形，進(jìn)行過自動駕駛汽車的路測，車速40到50邁，能夠處理復(fù)雜的場景。

王剛表示，自動駕駛技術(shù)總體來說還是非常困難的存在。從算法角度來講，最需要解決的就是非常多樣化的交通場景。至此，王剛引出了人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典理論——No Free Lunch理論。

“用通用算法處理問題，并不能在所有問題上都產(chǎn)生好結(jié)果，我們需要把問題分解為A、B、C等一些小問題，在進(jìn)行開發(fā)優(yōu)化?！蓖鮿?cè)绱私榻B道：“阿里巴巴內(nèi)部也有自己的場景庫，以cut in為例，該團(tuán)隊(duì)將這一場景進(jìn)一步分為25個小類，每個小類對應(yīng)一個優(yōu)化算法。”

阿里巴巴研發(fā)出Autodrive平臺，通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行智能的搜索、發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)，以適合每個場景下相應(yīng)的算法、規(guī)則、模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)等。據(jù)王剛介紹，目前他們的算法已經(jīng)取得了初步成果。比如，在路口防碰撞方面，相對于人工效率，利用Autodrive平臺能夠?qū)⒎琅鲎渤晒β侍岣?6.5%。研發(fā)效率方面則在人工效率的基礎(chǔ)上提高了5倍。

不管怎么說，兩位嘉賓的觀點(diǎn)都表達(dá)了自動駕駛還處于初級階段，不管是硬件還是算法層，都有很長的路要走。