2020年，突如其來的新型冠狀病毒給汽車行業(yè)蒙上了一層灰，卻帶來了限定場景自動駕駛的“春天”：武漢市青山區(qū)吉林街上，京東物流自主研發(fā)的智能配送車每天往返于配送點(diǎn)和醫(yī)院之間；湖北仙桃，無人快遞車“漢馬”承擔(dān)起了其市區(qū)郵政的投遞任務(wù)；廈門金龍廠區(qū)，百度Apollo的自動駕駛小巴阿波龍變身送餐員，為員工進(jìn)行快餐配送服務(wù)……

技術(shù)不能永遠(yuǎn)關(guān)在籠子里，在這個自動駕駛前行之路充滿坎坷的節(jié)點(diǎn)，這場疫情無疑為自動駕駛企業(yè)提供了一次“實(shí)戰(zhàn)”的機(jī)會，讓自動駕駛在正式商業(yè)落地之前，能對技術(shù)的完善度，產(chǎn)品的成熟度進(jìn)行更多檢測。

當(dāng)然，當(dāng)前無論從技術(shù)的發(fā)展還是應(yīng)用的可行性來看，自動駕駛離大眾消費(fèi)者還是太遠(yuǎn)。它需要解決包括技術(shù)、安全、法律法規(guī)以及成本在內(nèi)的多個問題。

眾所周知，自動駕駛在行駛時，是依靠各種各樣的傳感器來收集周邊信息。盡管傳感器的發(fā)展已經(jīng)極為迅速，但仍存在視覺盲點(diǎn)。此外5G技術(shù)還未大面積普及，云端數(shù)據(jù)延時也會帶來安全隱患。更深層次的問題，即便技術(shù)上能夠做到安全，自動駕駛也還不能真正在道路上行駛。至少目前國內(nèi)的自動駕駛汽車和道路之間的協(xié)同只停留在示范區(qū)，還未有哪個地方政府真正對自動駕駛汽車開放了道路。

另外，現(xiàn)有法律也不適宜自動駕駛，尤其是在人車界線不明確的L3和L4之間，車輛出事，責(zé)任在誰？這些都需要完善的法律法規(guī)來說明。而最為現(xiàn)實(shí)的則是成本以及利潤問題，激光雷達(dá)、芯片等軟硬件設(shè)施還沒大規(guī)模量產(chǎn)，車企購買相關(guān)設(shè)備，費(fèi)用頗高……此外，包括高精地圖、自動駕駛運(yùn)營過程中的配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面都還面臨較大挑戰(zhàn)。

不過，值得慶幸的是，這些年，在政府、企業(yè)等各方的協(xié)同下，難題正在逐漸被攻克。

可量產(chǎn)關(guān)鍵技術(shù)逐漸成熟

對于自動駕駛而言，傳感器和地圖層面的技術(shù)尤為關(guān)鍵。

作為自動駕駛的“眼睛”，傳感器有多種類型，常見的主要是攝像頭、超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)，而這些不同種類的雷達(dá)中，激光雷達(dá)擁有十分重要的地位。其不受光線等環(huán)境因素的影響，能精確獲得前方物體的三維位置信息，高精度識別周圍信息。但由于激光雷達(dá)的成本較高，遲遲沒辦法量產(chǎn)。

然而近年來隨著激光雷達(dá)技術(shù)的成熟，大量科技公司的入局，已經(jīng)有激光雷達(dá)價(jià)格低至100美元，盡管其在性能上并不能與高達(dá)數(shù)萬美元的產(chǎn)品相比較，但做到如此價(jià)格已屬不易。更為關(guān)鍵的是，由此業(yè)界看到了激光雷達(dá)成本降低的可能性，曾經(jīng)的激光雷達(dá)量產(chǎn)之困、成本降低之難，或許并沒有那么難解。未來，激光雷達(dá)的價(jià)格下降幅度可期，達(dá)到可量產(chǎn)的100美元-1000美元級別的水平，或許已然不遠(yuǎn)。

感知技術(shù)之外，精確的定位不僅是自動駕駛的基礎(chǔ)，還是核心。故而，高精地圖成為了自動駕駛領(lǐng)域炙手可熱的“風(fēng)云人物”。除了傳統(tǒng)的圖商，諸如BAT等科技巨頭以及BBA等傳統(tǒng)車企，都在紛紛借助收購、投資或者合作等手段進(jìn)入高精度地圖領(lǐng)域，甚至還誕生了一大批初創(chuàng)型企業(yè)，如Momenta、寬凳、晶眾等。目前已經(jīng)有二十幾家企業(yè)拿到了國內(nèi)的高精地圖繪測資質(zhì)，包括最新入局的華為、順豐和京東物流等。相信隨著越來越多的企業(yè)的入局，高精地圖的精確度會有更明顯的提升，可適用的場景也會越來越多。

法律法規(guī)體系愈發(fā)完善

隨著自動駕駛技術(shù)的越發(fā)成熟，相關(guān)的自動駕駛標(biāo)準(zhǔn)也開始上路，自動駕駛已并非無“標(biāo)”可依。

不久前，韓國便一馬當(dāng)先，發(fā)布《自動駕駛汽車安全標(biāo)準(zhǔn)》，其主要內(nèi)容包括：L3級別自動駕駛汽車的自動車道保持，汽車行駛過程中針對在突發(fā)情況下駕駛員的狀態(tài)監(jiān)控，以及未及時做出人工反應(yīng)時自動減速、啟動緊急警告信號，消減危險(xiǎn)等輔助功能等，韓國也因此成為全球首個為L3自動駕駛制定安全標(biāo)準(zhǔn)并制定商用化標(biāo)準(zhǔn)的國家。

當(dāng)然，除韓國以外，美國交通部（USDOT）也公布了最新的自動駕駛汽車準(zhǔn)則4.0（AV 4.0），這是美國自2016年以來的第四個版本。其他西方國家亦紛紛在完善相關(guān)法律標(biāo)準(zhǔn)：西班牙于2014 年對交通條例進(jìn)行了修改；德國聯(lián)邦參議院也于2017年發(fā)布相關(guān)法案。

在自動駕駛法律層面，中國也從未停止探索的腳步。去年7月，工信部便發(fā)布公告稱，根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制修訂計(jì)劃，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)組織已完成了《道路車輛先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）術(shù)語及定義》、《道路車輛盲區(qū)監(jiān)測（BSD）系統(tǒng)性能要求及試驗(yàn)方法》、《乘用車車道保持輔助（LKA）系統(tǒng)性能要求及試驗(yàn)方法》3項(xiàng)汽車行業(yè)推薦性國家標(biāo)準(zhǔn)的制修訂工作，現(xiàn)在只待進(jìn)一步結(jié)合社會各界意見，做最終的發(fā)布。

多個國家有關(guān)自動駕駛法律的相繼出臺，無疑為自動駕駛帶來黎明的曙光，也開啟了自動駕駛又一重要里程碑。

車輛場景實(shí)測等智能化基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模擴(kuò)大

自動駕駛落地困難，還面臨安全性的問題：如何證明自動駕駛系統(tǒng)的高度安全性和可靠性，是當(dāng)前幾乎所有自動駕駛玩家面臨的難題。

其實(shí)證明很簡單，無非就是大量的測試，用數(shù)據(jù)說話，畢竟實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。

1.真實(shí)場景的大量測試

一周前，文遠(yuǎn)知行WeRide攜旗下合資公司文遠(yuǎn)粵行發(fā)布了中國首份L4級自動駕駛出租車Robo-Taxi的試運(yùn)營報(bào)告。文遠(yuǎn)粵行試運(yùn)營首月，即2019年12月01日至31日，共完成8，396個出行訂單，零安全事故，日均出行服務(wù)270.8次，單天最多訂單達(dá)到438單，服務(wù)訂單總里程達(dá)41，140公里，共服務(wù)4，683名用戶。

作為自動駕駛領(lǐng)域當(dāng)之無愧的領(lǐng)頭羊，在今年的CES展上，Waymo也宣布其無人駕駛車隊(duì)已經(jīng)在公共道路上行駛了 2000 多萬英里（3218萬公里），目前已載客超過10萬人，且現(xiàn)階段每個月已經(jīng)有1500名的穩(wěn)定用戶，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其競爭對手。

此外，百度、Cruise小馬智行、智加科技等諸多企業(yè)也已在自動駕駛測試方面做了諸多的工作，而這將會為自動駕駛測試帶來更多更為真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)，也勢必將加速自動駕駛的商業(yè)化落地。

2.多地自動駕駛測試場所的建立

要想更多的自動駕駛汽車上路，單單靠企業(yè)的努力顯然是不夠的，還需要各地政府的支持。截止目前，北京、重慶、上海、廣州、武漢、深圳、江蘇等各地方已出臺相關(guān)政策、放開路測，為自動駕駛商業(yè)化推波助瀾。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截止目前，國內(nèi)已經(jīng)頒發(fā)了近300張路測牌照，包括傳統(tǒng)車企，造車新勢力、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科技公司等都獲得了數(shù)額不等的測試牌照。更有甚者，如武漢、北京等地已經(jīng)準(zhǔn)許自動駕駛車輛進(jìn)行載人、載物測試。無疑，國家層面的推動，對自動駕駛里程數(shù)的積累有著舉足輕重的作用。自動駕駛車輛，只有不斷的測試，才能增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可靠性，行駛的安全性。

3.仿真測試技術(shù)趨于成熟

美國著名智庫蘭德公司曾經(jīng)估計(jì)，如果想讓一輛L5級別的自動駕駛車輛正式上路，需要經(jīng)過110億英里的測試。這就意味著即便是一支擁有100輛測試車的自動駕駛車隊(duì)，7X24小時一刻不停歇地測試，要想完成110億英里的測試?yán)锍桃残枰ㄙM(fèi)大約500年的時間。所以，如果依靠真實(shí)的路測，顯然是不夠的。故而，虛擬仿真測試成為了積累自動駕駛汽車測試?yán)锍痰闹匾侄沃弧?/p>

仿真測試，簡單的來說就是通過傳感器仿真、車輛動力學(xué)仿真、高級圖形處理、交通流仿真、數(shù)字仿真、道路建模等技術(shù)模擬路測環(huán)境，建立現(xiàn)實(shí)靜態(tài)環(huán)境與動態(tài)交通場景的數(shù)學(xué)模型，讓自動駕駛汽車與算法在虛擬交通場景中進(jìn)行駕駛測試，其最大化地覆蓋場景，以在短時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)生活中難以達(dá)到的測試?yán)锍?。更為重要的是，它可以解決現(xiàn)實(shí)路測中的諸多局限，尤其是針對一些在實(shí)際道路上基本沒有辦法測試的極端場景。

近年來，隨著谷歌、英偉達(dá)、百度、騰訊等科技巨頭的入局，以及5G通訊技術(shù)的到來，仿真測試數(shù)據(jù)接收延時問題得到了極大的解決。此外，該領(lǐng)域也涌現(xiàn)出了一批新創(chuàng)玩家，如AAI、51WORLD、Cognata、Panosim、Parallel Domain、RightHook以及剛剛被Waymo收購的Latent Logic等，令仿真測試技術(shù)越來越成熟，測試場景也越來越接近真實(shí)場景。

企業(yè)相繼入局，拉快自動駕駛量產(chǎn)進(jìn)度條

自動駕駛很難實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的一定離不開現(xiàn)實(shí)的因素：制作成本太高，尤其是尚處在探索階段時期，因?yàn)闆]有一家公司能夠憑借一己之力解決智能汽車產(chǎn)業(yè)化的問題。由于自動駕駛涉及面廣、技術(shù)要求高，單個企業(yè)難以形成有效的競爭力。要想盡早完成這項(xiàng)浩大工程，就必須集合車企、供應(yīng)商、互聯(lián)網(wǎng)以及諸多科技公司，發(fā)揮好行業(yè)的力量，從而加速相關(guān)方案的落地。

好在，現(xiàn)如今越來越多的企業(yè)看到了自動駕駛的商機(jī)，紛紛入局，不僅有傳統(tǒng)車企、初創(chuàng)科技公司、BAT也加入了這一戰(zhàn)場，更多ICT（信息和通信技術(shù)）巨頭，如華為、蘋果等亦紛紛進(jìn)入自動駕駛領(lǐng)域，全場景布局汽車產(chǎn)品。而有關(guān)成本的問題，隨著企業(yè)的通力合作、大面積的量產(chǎn)以及商業(yè)模式的完善，一定是往更低的趨勢前行的。

當(dāng)然，如果非要給自動駕駛何時到來一個確切的時間的話，諸多企業(yè)已經(jīng)給出了明確的量產(chǎn)時間，2020-2022年或?qū)⑹亲詣玉{駛車型量產(chǎn)大年。

在今年紅旗H9的發(fā)布會上，該企業(yè)就明確表示新紅旗將會在2020年實(shí)現(xiàn)L3級自動駕駛量產(chǎn)，2021年實(shí)現(xiàn)L4級別的量產(chǎn)；同樣要在2020年實(shí)現(xiàn)L3級自動駕駛量產(chǎn)的還有吉利、廣汽；此外，通用此前也發(fā)布了一款量產(chǎn)車Origin，按照通用汽車的預(yù)計(jì)，將于2021年底，最晚于2022年開始生產(chǎn)Origin；大眾則計(jì)劃2021年推出L4級別自動駕駛汽車；奔馳與寶馬將分別于2020年與2021年推出L4、L5級別自動駕駛汽車；沃爾沃和福特不約而同地將量產(chǎn)時間定在了2021年。

除了傳統(tǒng)車企之外，造車新勢力也紛紛公布自己的自動駕駛的量產(chǎn)時間。

小鵬汽車計(jì)劃2020年實(shí)現(xiàn)高速自動駕駛量產(chǎn)，搭載車型小鵬P7車型；威馬汽車也將在2020年實(shí)現(xiàn)L3級自動駕駛的量產(chǎn)及搭載；零跑汽車則表示在2020年前，全系車型可通過軟件升級到L3級別自動駕駛功能；奇點(diǎn)汽車預(yù)計(jì)2020年實(shí)現(xiàn)L3自動駕駛量產(chǎn)落地，同時計(jì)劃在后期通過OTA方式升級到L4；特斯拉也表示將在2020年實(shí)現(xiàn)自動駕駛。

蓋世小結(jié)：自動駕駛已然離我們越來越近了，這個曾處在襁褓里的“新生兒”，很快就要自己站起來了。相信隨著車企量產(chǎn)時間表的落地，自動駕駛商業(yè)化步伐也會越來越快?；蛟S，自動駕駛車輛“飛入尋常百姓家”也并非是很遙遠(yuǎn)的事情。