与很多人工智能应用类似 ， 与国际领先国家相比 ， 我国在算法、核心硬件上相对较弱 ， 但有数据和应用场景的“主场优势” 。 “当前自动驾驶技术还不成熟 ， 一个影响因素是计算效率不够高 。 ”地平线创始人兼首席执行官余凯说 。
自动驾驶专家、禾多科技创始人倪凯介绍 ， 我国交通密度大、场景比较丰富、市场大 ， 有助于本土企业积累丰富的道路测试数据 ， 形成一套适应我国情况的解决方案 。
安全 ， 是研发自动驾驶汽车的初衷 。 某机构测算 ， 要证明无人驾驶在绝大多数情况下比人驾驶安全 ， 需要跑上110亿英里 ， 这意味着用100辆车没日没夜跑500年 。 业界把每行驶多少里程需要人工干预一次 ， 作为衡量自动驾驶技术成熟度的标准之一 。 目前 ， 表现最优秀的无人车的数据是1.1万英里 。 “建立自动驾驶安全性的全球标准很重要 。 ”专家表示 。
应用落地
“步步为营”成业界共识
根据车辆的智能程度由低到高 ， 业界把自动驾驶分为从L0级到L5级的6个等级 。 其中 ， L1、L2等辅助驾驶技术应用已经比较普遍 ， 但L3级别以上还未大规模落地 。
如果向业内人士询问自动驾驶的应用场景 ， 你可能会得到多种甚至对立的答案 。
倪凯介绍 ， 大体来说 ， 产业界有两种研发路径 。 一是“一步到位”的模式 ， 即研发L4级别的自动驾驶汽车；二是“步步为营”的模式 ， 即在传统汽车上逐渐新增一些自动驾驶的功能 ， 再向完全自动驾驶过渡 。
王飞跃的判断是 ， 自动驾驶会从厂区、机场、码头等特定封闭场景普及 ， 之后是市政公交、出租车 ， 最后才是开放的城市道路 。
经过多年尝试 ， “步步为营”的路线逐渐获得业界认同 。
事实上 ， 自动驾驶兴起头几年 ， 产业界对技术的估计过于乐观 ， 加上国际上数起资本并购的刺激 ， 出现了一些泡沫 。 2018年以来 ， 一些产品交付不如预期 ， 又发生了几起无人车事故 ， 自动驾驶明显降温 。
“自动驾驶比较容易做出展示 ， 但要落地很难 。 ”IDG资本执行总监丁飞说 ， 自动驾驶热的降温 ， 是成长过程中要交的学费 。
然而不少业界专家认为 ， 当前 ， 自动驾驶降温 ， 对行业可能是好事 ， 有利于真正做创新的企业冒出来 ， 从而在自动驾驶全球产业链中占据一席之地 。
倪凯介绍 ， 人工智能技术正从各领域助推自动驾驶发展 ， 整个行业也在努力提升软硬件性能 。 业界预计 ， 未来3到5年 ， 某些L3级别自动驾驶车辆将实现规模量产 ， 而在代客泊车、高速公路等限定场景下 ， L4级自动驾驶将开始应用 ， 下一个10年或是落地关键期 。
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