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自動駕駛商業化大規模應用面對三大問題

鉅大LARGE  |  點擊量:485次  |  2022年10月27日  

從技術角度而言,高級別的自動駕駛不是一家公司就可以實現的,很可能是行業整體發展的結果,因為車輛在路上行駛并非孤立存在。


自動駕駛的發展進入全新階段。在2019上海車展期間,多家汽車產業鏈上游公司稱,在更高級別的自動駕駛應用方面已經有了相對清晰的時間表。


4月18日,安波福公司亞太區總裁楊曉明在接受21世紀經濟報道記者專訪時透露,安波福將在中國建立專門的自動駕駛技術中心,并與合作伙伴一同推動L4級別自動駕駛技術在中國市場的商業化落地。


安波福的前身是大型汽車零部件供應商德爾福公司,2017年德爾福分拆出動力總成業務后更名為安波福,專注智能網聯、自動駕駛方面的技術研發。安波福在相關領域積累了相對豐富的經驗,目前已經在美國拉斯維加斯與網約車服務商Lyft合作推出了自動駕駛網約車服務。按照規劃,安波福將在中國推出類似的商業化落地項目。


從全球范圍內看,自動駕駛的“賽道”已經涌入了多個參賽者,整車廠、零部件供應商、科技公司等都基于各自的優勢領域在自動駕駛方向上“奔跑”,但目前在市場上有所應用的最多只能達到L2級別,屬于高級駕駛輔助,距離真正的自動駕駛還有差距。

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事實上,除了安波福之外,近期,特斯拉也在發布其自研自動駕駛芯片時表示,最快將于2020年推出自動駕駛出租車服務;而傳統車企通用汽車投資的自動駕駛公司Cruise,也計劃于2019年在美國實現自動駕駛的商業化應用;上海車展前夕,物流平臺嬴徹科技則表示,將在2021年底實現L3級自動駕駛車輛的量產運營。


早期自動駕駛的落地對應用場景提出了很高的要求,比較常見的是公共出行、物流運輸等領域。實際上,從技術角度而言,實現車輛的主動安全等方面的控制的確可以實現,但在真正商用的過程中,保證安全性是自動駕駛難以落地的原因之一。


在實際布局中,更多企業走的還是漸進式的發展道路,即通過高級駕駛輔助等方面的發展進行突破,逐漸向自動駕駛靠攏。這樣的發展路徑更為穩妥,其構建出的產業生態也更為包容。


商業化提速


早前,安波福已經在新加坡、美國部分城市不同程度地開展了自動駕駛項目。2018年5月,安波福與Lyft、寶馬合作,在拉斯維加斯推出了面向公眾的自動駕駛網約車服務。一年來,自動駕駛服務出行超過4萬次,覆蓋了2100多個站點。

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盡管只有30余輛車在運行,但這是目前全球最大的自動駕駛商業項目。現在,安波福將嘗試在中國推進類似的商業化項目落地。


事實上,此前已經有不少車企宣布了在自動駕駛領域的“時間表”:奧迪早在2017年就推出了L3級別的量產車型;寶馬也透露,其首款電動L5級自動駕駛汽車將在2021年正式推出;沃爾沃則表示,第一款L4級別汽車將在2021年量產。不過,外界普遍認為,汽車能夠量產是一回事,商業化運行則是另一回事。無論從技術的發展還是應用的可行性來看,自動駕駛離大眾消費者還是太遠。


不過,安波福已經在拉斯維加斯開了個頭,與此同時,其在新加坡、德國的自動駕駛項目也在推進之中。在楊曉明看來,如果自動駕駛車輛只是停留在封閉場合測試技術,久久不進行商業化運營,這對未來出行方式變革的意義不大。


他對在中國推進商業化項目非常樂觀。“中國企業已經逐步建立了智能駕駛、自動駕駛方面的意識,對商業模式有了相對清晰的構想,中國政府也對發展智慧交通非常支持,并提供了公開道路測試這樣的基礎設施條件。”楊曉明說。


不過,技術的引進不能簡單地依靠復制,中國的應用場景具有自身的特點,本土化的研發團隊也至關重要,這是安波福專門再建一個研發中心的原因。除此之外,安波福還需要與本土的合作伙伴合作,包括整車廠、地圖供應商、移動出行公司等。


相比于整車廠的“謹慎”,汽車行業上下游企業對自動駕駛的商業化布局顯得更為“主動”。除了安波福之外,近期宣布進行無人駕駛商業化應用的企業是卡車運力平臺嬴徹科技,它的主要思路就是用商用車的完整場景來倒逼自動駕駛技術的研發。


嬴徹科技創始人兼CEO馬喆人表示,將在2021年底實現L3級自動駕駛車輛的量產運營。嬴徹科技由商用車管理公司G7聯合普洛斯、蔚來資本共同組建,目前已經與部分整車廠、一級供應商、物流車隊等達成了合作意向。


在物流運輸領域,自動駕駛能夠解決司機管理、安全、成本三大痛點,而物流運輸場景相對簡單,所需技術難度也較低,因此有不少業內人士認為,自動駕駛將率先在商用車,尤其是貨運卡車領域應用。


仍面臨多方面的問題


客觀來說,當前將高級別的自動駕駛項目落地并不容易。一個顯而易見的擔憂是,目前技術水平尚不夠成熟,尚未達到可以安全運營的條件。


一位國有汽車集團負責整車研發的人士告訴21世紀經濟報道記者,自動駕駛汽車行駛時,需通過云端通訊獲取、傳輸大量的車輛、道路、駕駛員等各方信息,在此過程中,如果系統出現漏洞或操作不當,很容易帶來安全隱患。


深層次的問題是,通過算法來應對各種情況下達指令并不難,但對于自動駕駛來說,足夠的冗余性才是保障。“如果一套機制失效了要怎么處理?在部分信號失效的時候,同樣能夠識別和運作,不需要人為干預,這才是高級自動駕駛需要達到的水平。”一家大型零部件供應商的相關人士對記者表示,這對算法、芯片等諸多技術都提出了很高的要求。


而即便技術上能夠做到,成本上是否能被接納也是個未知數。據悉,應用在自動駕駛汽車上的激光特種、芯片等軟硬件設施很多都沒有大規模量產,費用頗高。


除此之外,目前產業界在自動駕駛運營過程中的配套基礎設施建設、高精度地圖技術、自動駕駛數據、法律法規等方面也都面臨較大挑戰。例如,在基礎設施方面,目前國內的自動駕駛汽車和道路之間的協同只停留在示范區,尚未有哪個地方政府真正對自動駕駛汽車開放了道路。


不過,自動駕駛的研發和應用并非某一家公司能夠解決,這是一個龐大的產業鏈,除了傳統整車廠和零部件供應商,諸多科技公司也加入其中,上海車展期間引發較廣關注的華為便是其中之一。多位業內人士表示,未來的出行生態將會由這些產業鏈上的角色共同構建,無論是現在的智能駕駛,還是將來的自動駕駛,合作與開放都將是主旋律。


TomTom大中華區汽車導航銷售負責人張志宇也對21世紀經濟報道記者表示,從技術角度而言,高級別的自動駕駛不是一家公司就可以實現的,很可能是行業整體發展的結果,因為車輛在路上行駛并非孤立存在。


“例如,前面的車輛忽然啟動了防抱死系統,后面的車輛一定要知道。”張志宇表示,這就牽扯到定位技術很重要的一方面,即數據的采集、維護和發布,而高精地圖的信息,哪怕是通過不同的傳感器采集、擁有不同格式,也需要實現整合與對接。不過,從當前的情況看,數據的共享也是個巨大挑戰。

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