众专家深挖自动驾驶痛点，何时才能“扔掉”方向盘？

“虽然很多城市对自动驾驶是积极的，但出发点不一样，落地方式也不一样。有的希望做一次招商广告，很多企业去了但无法参与，因为这样的城市不是真心想做自动驾驶。”

在第三届全球智能汽车前沿峰会上，中国电动汽车百人会秘书长兼首席专家张永伟的一席话语出惊人，而类似这样的金句，在本届峰会上比比皆是。

自动驾驶的“痛点”到底是什么？

在遭遇“Uber在美国撞死行人”的标志性事件后，自动驾驶行业开始逐渐变冷，直到今年3月，业内传出自动驾驶再次被催热的声音，原因是禾赛科技、小马智行、Waymo、驭势科技等自动驾驶公司相继拿到大笔投资，Waymo的融资金额更是高达22.5亿美元。

然而，融资潮的来临并不能掩盖诸多痛点的存在。

中国电动汽车百人会理事长陈清泰

中国电动汽车百人会理事长陈清泰认为，虽然汽车革命的下一步是智能化和网联化，但智能汽车的发展仍需要加强核心技术和关键零部件的创新和研发，且跨界融合、协同创新将是成败的关键。

“中国汽车产业对零部件的关注度和投入度都很不足，使我国汽车行业饱尝核心零部件空心化的苦果。这个现象在今年新冠疫情爆发和国际形势变化时，暴露得更加明显。”他表示，中国汽车的产销量已经稳居全球之首，但是在核心技术和关键零部件方面，仍存在诸多弱点和痛点。

中国电动汽车百人会秘书长兼首席专家张永伟

陈清泰将核心痛点指向零部件产业，张永伟则对部分城市发展自动驾驶的出发点提出了质疑，他认为有些城市将自动驾驶视为招商引资的“利器”，并且由于这个产业太新、太大，操作起来有很多盲目性，大家走了不少的弯路，单一主体推动的顶层设计也会导致创新模式被曲解。但同时，他对积极务实的城市给予了认可，“有一些城市从顶层设计到实施步骤都比较清晰、稳妥，虽然还在探索当中，但是值得点赞。”

张永伟还指出，“过于注重短期收益，缺乏战略眼光”也是自动驾驶产业发展的一大阻碍，“大家对城市做自动驾驶确实还是有短期的追求，希望尽快见效，缺乏长期的战略性投入，因此把一些本不应该急于盈利的项目当作短期商业化项目来对待，影响了对一些战略性项目的投资，比如基础设施、云控平台等。”

作为企业代表，广州汽车集团股份有限公司总经理冯兴亚的观点更具有实践意义，他认为，智能汽车产业的发展已走到关键节点，“过去几年，智能汽车以超高关注度吸引了大量的资本投入，从去年开始大家明显感觉到智能汽车投资的热度在下降，我们认为智能汽车发展逐渐进入了冷静期，这是一件好事情。”

冯兴亚表示，目前这个阶段企业、资本和公众等各方不再被概念所迷惑，而是进入冷静期。但要承认，智能汽车在关键技术领域仍然面临着很多难题，自动驾驶辅助技术和无人驾驶汽车之间的鸿沟可能远比看到的要深。

“高昂的单车成本和基础设施投入是制约规模化量产的重要因素，根据Gartner（高德纳）公司技术成熟度曲线，L4、L5级自动驾驶汽车量产还需要十年时间。以5G为例，每周新增基站1.5万个，速度是全球领先，但5G在全国范围的应用可能还需要5年以上的时间。”

除了技术本身，冯兴亚还提到了几个公认的痛点：监管层面、道德伦理以及法律法规带来的考验。他明确指出，短期内无人驾驶汽车有望在严格约束条件下开始小范围示范运行，例如在城市限定区域低速行驶或者在某些特定的高速路段行驶。但是长期来看，自动驾驶背景下的交通事故责任归属尚未理清，“智能汽车涉及到的软硬件安全和数据的安全也是一大课题，上述种种在包容审慎的监管理念下依然有很长的路要走。”

关于企业间的融合和协作，冯兴亚的观点与陈清泰一致，“我们相信只有主机厂牵头才能做到系统的设计和整合，没有任何一家供应商能够单独完成。未来整车厂的整合能力反而会变得越来越重要，当然前提是主机厂能够活下来。”

在智能化的时代，主机厂、一级供应商、二级供应商、运营商……这些所谓的各司其职早已被不复存在，大家的角色定位愈发模糊。谈到这个问题时，法雷奥中国区首席技术官顾剑民认为，随着一些科技公司、新出行服务公司纷纷进军汽车行业，它们既可能是客户，也有可能会是合作伙伴、供应商，甚至是竞争对手。

真正的无人驾驶，离我们还有多远？ 今年7月，广汽举办了2020广汽科技日活动，当天发布了包括三维孔结构石墨烯在内的多项黑科技，以及ADiGO智驾互联生态系统的最新成果——ADiGO3.0，其中ADiGO3.0在自动驾驶系统、智能物联系统、人工智能三大方面迎来了全新升级。

根据规划，广汽下一步将会把更多精力放在L4自动驾驶的落地上。对此冯兴亚介绍说，将力争在2023年实现L4级自动驾驶的区域示范运营。

今年3月，工信部曾发布了《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准（报批稿），标准规定了汽车驾驶自动化功能的分级，拟于2021年1月1日开始实施。谈及自动驾驶分级，业内始终争论不休，有人说L3级就是鸡肋，可以从L2级直接跨入L4级；也有人认为应按照自动驾驶发展路线走，每一级都有它存在的意义。

相对于单纯的分级，按照场景划分或许更加合理。在本届峰会上，罗兰贝格全球高级合伙人、大中华区副总裁郑赟给出了各个场景下自动驾驶的预期落地时间，“停产场自主泊车有望于2020-2023年实现，城际无人客运巴士的落地实现时间点将为2023-2025年，而全场景无人驾驶私家车、全场景无人驾驶Robocab出行服务以及全场景无人驾驶移动服务平台要等到2030年以后才能实现。”

但有人不这么认为，他就是狂人马斯克。

2017年5月，特斯拉CEO埃隆·马斯克曾信誓旦旦地表示，特斯拉距离L5级自动驾驶大约还有2年的时间。三年后的2020年世界人工智能大会上，马斯克再次放出豪言，“特斯拉已经非常接近L5级自动驾驶了，我们有信心在今年完成L5级别的基本功能开发。”可想而知，大家对他的壮志目标已半信半疑。

“我认为L5级的完全无人驾驶需要时间。但是马斯克是非常特殊的，很多时候看不懂。关于他说的很多东西、做的很多事情，我们最开始感觉她又在胡思乱想，但他说的有些事情最后反而搞定了。我个人觉得，L5级无人驾驶的落地时间尚早。”清华大学自动化系工程研究所教授姚丹亚评论道。

目前行业的共识是，想要实现高级别自动驾驶，车路协同是必经之路，单车智能的视觉、计算功能太有限。“车路协同主要是把路和车考虑成一个完整的系统，用聪明的道路弥补智能网联汽车的不足，提高它的安全性、可靠性以及相关的功能，让所有的老百姓买得起、用得起，快速的大规模推动系统的实施，达到系统优化。”东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌表示。

文远知行COO张力也认为，自动驾驶汽车需要有强大的软硬件的能力，在没有5G、4G网络或者其他单车以外的辅助下实现安全的自动驾驶。在这个基础上，车路协同对无人驾驶而言是一个重要的安全冗余，超视距、云端等都是可以为单车智能补强。“拿红绿灯举例，在车路协同的帮助下，路端设备可以直接把红绿灯信号发送给无人驾驶汽车，让车辆获得红绿灯现在的信息，以及多少秒后会发生变化，帮助车辆更好地做出规划，以防止因为光线折射、暴雨暴雪、树枝遮挡等外部原因，影响自动驾驶汽车对红绿灯判断的错误，从而提升安全性。”

就目前来说，想要实现乘用车高级别自动驾驶的落地，还有一个很重要的方法，即Robotaxi（自动驾驶出租车）。

今年2月，文远知行发布了国内首份L4级自动驾驶出租车的试运营报告。据悉，文远粤行试运营首月（2019年12月01日至31日）共完成8396个出行订单，没有安全事故，日均出行服务270.8次，单天最多订单数为438单，服务订单总里程达41140公里，共服务4683名用户。但是，这样的成绩仍是建立在有安全员的基础上实现的，对此张力曾坦言，真正把安全员拿下去，自动驾驶出租车的业务模型本身才具有真正的意义。

在本届峰会上，张力给出了明确的时间表，“今年我们会继续扩大和加深Robotaxi的运营，同时拿到无人驾驶的路测许可，到2021年我们希望能够在部分区域里面去掉安全员，实现无人驾驶Robotaxi小范围的运营，2023年在广州大部分区域可以实现全无人驾驶出租的运营服务。”

这次我有幸短暂体验了RoboTaxi，从后排的显示屏可以看到多传感器融合建立高精度地图后的效果，视线范围外的行人和车辆位置清晰可见，不过当遇到社会车辆违章行车时，RoboTaxi在一些情况下仍需要安全员来接管车辆。据悉，这些接管操作会被完整记录并进行后期分析。

坦白讲，现阶段的RoboTaxi需要接管非常正常，在此前滴滴的那场“雨天直播”中，一辆静止的三轮车突然出现在车道上，后排的显示屏中也可以看到该障碍物，面对这种偶发事件，滴滴自动驾驶也需要进行远程协助。在滴滴看来，未来1-2年内相关安全员依旧不能被取代，他的作用至关重要，这点也是基于法律法规的需求。

写在最后：

当然，自动驾驶面临的难题远不止这些，广州市工业和信息化局局长江智涛还提出了“混行障碍”、“规则歧视”，以及前文曾提到的“伦理悖论”等。就现有的人文观念，机器自身的容错率极低，人们不允许商业化的自动驾驶技术存在不可靠因素。与此同时，一定比例的自动驾驶车辆若强行混入社会车辆中，反而会让交通更加混乱。正如小马智行(广州)总经理莫璐怡所说，现阶段做的很多商业尝试，都是为了更快达到无人化和规模化的目标，从而抢占未来的市场先机。

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