热点：距离彻底解放双手 自动驾驶还有很长路要走

中国汽车信息网新闻作为人工智能行业最难落地的技术之一，自动驾驶自古以来以科幻形式存在于许多文学电影作品中。 这不仅体现了人类在科学艺术行业中的无限创造性，而且从侧面印证了人类对这种充满魔力的技术的向往。

对很多人来说，自动驾驶在上车后只要轻轻按压，就可以在没有驾驶者控制的情况下自动实现跟踪车、超车、减速等一系列操作。 但是，从现在的辅助驾驶功能来看，离完全放开双手还有很长的距离。

2019年泰达论坛从汽车领域的专家、公司的高层对如何实现自动驾驶的商业化落地进行了深入的探讨。

不仅是技术难题

那么，实现真正的自动驾驶有多难呢？

自动驾驶中重要的核心技术之一是高精度地图，要求自动驾驶的车辆如果像人类司机一样敏锐地评价路面，则现在的高德、百度地图、gps定位精度明显不够。

其实，从现在来看，为了实现真正意义上的自动驾驶，弱点是如何在多个传感器之间进行有机的合作。 自动驾驶中，人工智能机器通过正确识别交通状况进行了评价。

简单来说，有必要在车辆之间交换行驶速度和目的地新闻，实现自动超车和变道。 在设置了信号灯的交叉路口，为了减速、及时通过交叉路口，需要事先进行新闻交流。

因此，为了实现这一系列操作，需要高精度的传感器和地图，为了搭载这些大规模的数据，需要更高速的互联网和运算效率高的芯片。 现在，无论是传感器本身，还是支持传感器的车载芯片，兼具价格和计算能力特征的处理方案都很少，为实现自动驾驶车的商业化落地而挑战不少。

对此，长安汽车智能化研究院总经理在2019泰达论坛上也表示，目前在技术水平上的自动驾驶存在很多瓶颈。 包括激光雷达、地图精度，特别是中国的特殊情况，我们的地图需要偏转。 我们怎么拉回来，还有很多问题。

除此之外的另一个不可忽视的问题是法律组合问题，完全制定相关法律对自动驾驶有重要意义。 现在发生了交通事故，责任归属通常是司机。 在将来的自动驾驶中，在发生事故的情况下，有责任判断是驾驶者还是汽车制造商。 但是，自动驾驶不仅如此，还有安全问题、场景化问题等很多要求尽快应对的问题。

资源整合是必然的趋势

但是，即使面对巨大的挑战，也无法动摇各势力进入自动驾驶行业的决心。 从现在来看，第一有四种自动驾驶技术开发公司。 第一个是谷歌和百度等软件和互联网企业。 第二类是以前传来的汽车公司，包括通用、日产、丰田、本田、宝马等企业。 第三类是跨境公司，如uber、滴滴、苹果等企业。 四是以特斯拉为代表的汽车制造新动力。

许多势力流入自动驾驶行业后出现了有趣的现象。 随着l2技术成果的落地，l3技术的向上突破，个别造车的新势力和自主企业品牌承诺很快实现l4级自动驾驶，特斯拉也偶尔发出卫星，很多人相信制造商说的自动驾驶很快就会实现商业化落地的话

但是，以前汽车企业很平静，所以不能说自动驾驶的时代已经接近了。 博世等零部件巨头也表示:“自动驾驶是一个漫长的过程，谁也不能说自己能全面解决。

对此，广汽研究院智能驾驶技术部负责人、广汽l3/l4无人驾驶技术总监郭继舜在2019年泰达汽车论坛上发表演讲时表示，广汽等企业在研发过程中充分认识到硬件和软件的局限性。 到了l2以上，需要非常好的时效概率，现在的算法意识到需要尽可能多的打磨，在商业上可以使用。 l3和l4从测试到量产还有非常长的路要走。

值得一提的是，广汽新能源在7月28日的广汽智能科学技术大会上宣布，将在9月推出的aion lx豪华智能超跑suv上配备adigo生态系统和l3级自动驾驶技术。 这不仅是广汽的技术突破，而且是全领域自动驾驶行业的新突破。

但是，这还只是自动驾驶走向商业化落地过程中的一小步，l3和l4看起来只是一小步，但商业化落地需要包括硬件和软件在内的产业链整体的融合和协同。 郭继舜说，在这种情况下，广汽对自动驾驶的计划是全球渐进的、局部的改革创新。 自动驾驶有非常多的技术，其技术链很长，并不是所有的技术控制都能飞跃性地实现，面向10万、百万、数千万的客户，广汽选择了迅速的发展路径，大规模地进行着l3和l4的量产开发。 另外，支持越来越多的科技企业，使技术能够更好地落地。

郭继舜说，由于自动驾驶的多与杂，oem和tier1从竞争关系出发，产业链出现了共生共赢的关系。 除此之外，各车厂之间开始形成联盟和抱团，开发合格的可量产l3级驾驶需要200亿人民币，这不是比较薄弱的oem所能负担的。 他认为，为了最终实现人类移动的死伤零，市场oem之间，在t tier1之间空前团结在一起。

随着技术水平的提高，研发的增大，以及有点领域性和社会性的课题，仅靠一个公司的力量显然难以持续，结成联盟是必然的。 对此，何举刚总结了在以前汽车传来的整车厂，以前传来的汽车厂是1+4的核心能力，是四项技术和发动机。 智能网络背景下整车厂的核心能力是什么，是资源的整合，这是整体的大体。