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    自動駕駛技術商業化落地挑戰困難重重

    放大字體??縮小字體 發布日期:2018-06-05
    核心提示:自動駕駛技術的進步推動了商業化的進程,但商業化的落地仍然面臨很多挑戰。
      自動駕駛技術的進步推動了商業化的進程,但商業化的落地仍然面臨很多挑戰。
     
      “目前全球整個自動駕駛基本都走到L3這一級,我指的是商業化。到2020年或者2022年之間,可能部分廠家會實現L4,行業預測實現L5在2028年、2030年或者2035年。”一汽集團總經理助理董海洋日前表示,實現L4級自動駕駛仍然面臨很大的挑戰,取決于未來商業應用場景的規劃和技術自主發展的程度。
     
      商業化的條件
     
      由中國汽車工程學會和豐田汽車聯合發布的《中國汽車技術發展報告(2017)》中指出,美、日歐傳統車企、科技公司已全面開展智能網聯汽車大規模測試示范,預計2020年左右實現高等級自動駕駛的量產化。在中國,HA級和FA級(完全自動駕駛)智能網聯汽車的量產計劃一半在2025年前后。
     
      奧迪在去年7月份首次推出了包含自動駕駛功能的車型,是全球首款實現自動駕駛Level3級別的量產車型。奔馳方面也透露,預計到2020年奔馳大部分車型將能實現自動駕駛。寶馬首款電動自動駕駛車——iNext將于2021年正式推出,并計劃搭載L5級別的自動駕駛技術。沃爾沃第一輛L4級無人駕駛汽車將在2021年量產。通用則計劃于2019年在美國大規模部署自動駕駛汽車。
     
      盡管各大汽車廠商都給出了實現自動駕駛的時間表,但商業化的落地需要應用場景和技術做支撐。
     
      “商業化實現需要技術做支撐,但也必須要有客戶買單,得有營創的收入。”安波福亞太區總裁楊曉明對記者表示。按照計劃,安波福自動駕駛技術系統實現L4的量產化在2019年。目前,安波福已經與共享平臺運營商Lyft達成合作,在Lyft拉斯維加斯的運營網絡上推出30輛自動駕駛汽車。
     
      在奇點汽車自動駕駛架構總監李建鵬看來,自動駕駛在產業化方面面臨多項挑戰。“比如算法。現在很多主機廠進行自動駕駛汽車研發時,都是放一臺很大的電腦在車上,從商業化的角度,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,所以現在很多企業都把目光放在了研發高性能芯片上。傳感器也是一樣,雖然激光雷達在環境感知方面有很好的表現,但礙于成本,激光雷達現在離量產也還有很遠一段距離。”

      技術路徑的選擇
     
      目前,實現全面自動駕駛存在兩個技術路徑。
     
      一類是傳統公司提供的循序漸進式方式,通過逐步升級做到完全自動駕駛;另一類是新興技術公司,它們會直接切入到L4級技術,實現一步到位。傳統汽車主機廠更偏向于漸進路線,未來通過軟件升級,可使車輛實現更高級別自動駕駛。
     
      在自動駕駛公司Momenta創始人曹旭東看來,以谷歌為代表的跨越式發展主要采用了激光雷達,其成本較高,產品不是2C而是2B,商業模式可以是共享出行或者無人貨運。而漸進式發展路徑主要采用的是視覺的方法,成本較低,從L2升級到L3再升級到L4。但成本因素也是推動自動駕駛發展的一大瓶頸。
     
      實際上,隨著自動駕駛技術的推進,汽車廠商在選擇技術路徑上也發生了一些改變。“我們走了兩條路線,自動駕駛做完L1做L2,在L2基礎上做到L3是有可能的,但從L3到L4不是一個積累過程,而是一個跳躍過程。所以不是漸進式、學習式能夠達到L4、L5,必須是兩條路線一起走。”董海洋說,傳統自動駕駛零部件公司有足夠的量產經驗和系統整合能力,更容易將產品快速推向市場。而新興技術公司如谷歌等,它們在局部傳感感知算法和人工智能的局部應用上有優勢。
     
      “一個是漸進量產式,以可靠穩定為原則,以成本為優勢,另外一個是跨越學習式,在這個領域我們就把它全部模塊化,整合最好的資源,通過主機廠把這些優質資源整合起來,進行更深度的開發。”廣汽研究院首席技術官兼智能網聯技術研發中心主任黃少堂也認為完全自動駕駛技術的實現需要兩種技術路線相結合。
     
      不管是哪種技術路徑,當前,自動駕駛的研發成本整體仍然較高,為了確保安全性,自動駕駛車輛一般都會配備多系統冗余設計,也需配備更多傳感器,這就提高了單車成本。
     
      G7總裁馬喆人說:“自動駕駛系統成本很高,這類系統在2025年前很難在私人用汽車上大量部署。不過車隊運營商能較為輕松地適應成本高的不利,商用車市場最有可能廣泛普及自動駕駛系統。商用車先起步,因為它對成本的容忍度會比較高,只要有投入產出比就可以用,逐漸帶動整個產業鏈,降低成本,進一步完善,然后再擴展到個人使用的乘用車的場景里面去。”

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