張澤華

在汽車電動(dòng)化滲透率不斷提高的背景下，汽車智能化較大可能成為下一個(gè)紅海競爭的破局點(diǎn)。相比上半場新能源的競爭態(tài)勢，汽車在智能化、網(wǎng)聯(lián)化變革涉及的領(lǐng)域更多，程度更深，可以想象的空間也更大。

在7月份召開的2023中國汽車論壇期間，一眾專家、學(xué)者圍繞自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)議題展開了一場含金量十足的探討，其中一個(gè)觀點(diǎn)被反復(fù)提及，那就是現(xiàn)在可能是智能汽車商業(yè)化應(yīng)用的關(guān)鍵一環(huán)。

那為什么會(huì)是現(xiàn)在呢？

技術(shù)是最根本的驅(qū)動(dòng)

這就不得不提自動(dòng)駕駛之濫觴了。

20世紀(jì)60年代出現(xiàn)了第一個(gè)無人車項(xiàng)目——Stanford Cart，這是第一輛能夠通過攝像頭和早期“學(xué)習(xí)系統(tǒng)”實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的產(chǎn)品，具備了一定程度上的自主避障、自主尋路的功能，雖然走得很慢，但就像是打開了潘多拉魔盒，引發(fā)人們前仆后繼地狂熱研究。當(dāng)然，Stanford Cart最重要的意義，是為后來者搭建了一個(gè)一直沿用至今的自動(dòng)駕駛基本架構(gòu)，即機(jī)器學(xué)習(xí)和硬件設(shè)備的結(jié)合。 就像黎明之前需等待的漫長黑暗，在之后相當(dāng)長的一段時(shí)間里，自動(dòng)駕駛的發(fā)展陷入瓶頸，其背后的人工智能、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也是一波三折，尤其是在上世紀(jì)90年代證明淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不具備處理簡單異或問題的能力，使得相關(guān)方面的研究進(jìn)入“至暗時(shí)刻”。

直到2012年，首個(gè)真正意義上的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Alex Net出現(xiàn)了，它有力證明了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視覺領(lǐng)域很好的應(yīng)用能力，這為強(qiáng)烈依賴于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)帶來了春天的氣息。在這之后，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的視覺為主的自動(dòng)駕駛方案發(fā)展非常之快，比如特斯拉、小鵬、華為等等，都在這條道路上加速飛馳。

“高階自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用是目前汽車行業(yè)難度最大、復(fù)雜度最廣的重大技術(shù)領(lǐng)域事情”，東風(fēng)技術(shù)中心首席總工程師邊寧在論壇上感嘆道。“從上海車展來看，高速領(lǐng)航、城區(qū)領(lǐng)航以及特定場景的擁堵領(lǐng)航為代表的高階自動(dòng)駕駛在未來2-3年內(nèi)會(huì)迎來高峰期，卷到這個(gè)地方去了?！?有機(jī)構(gòu)專門統(tǒng)計(jì)過車展上的484款新車，其中L2級(jí)別以上的有373款，具備高速NOA以上的有52款，中高端的新能源車L2+級(jí)別基本上已經(jīng)成為標(biāo)配。

成本是關(guān)鍵因素

今年伊始，業(yè)界關(guān)于降本的論調(diào)層出不窮，一方面競爭加劇促使各大主機(jī)廠被動(dòng)選擇降價(jià)保量，另一方面智能化硬件成本居高不下，車企寄托于大規(guī)模量產(chǎn)來攤平成本。由于高級(jí)別自動(dòng)駕駛方案對(duì)于感知要求更高，大多數(shù)車企采用激光雷達(dá)+毫米波+攝像頭等多種傳感器融合方案支持相關(guān)算法，這無疑帶來了成本端的大幅增加。

華泰研究曾基于市面上主流高級(jí)別輔助駕駛的硬件配置進(jìn)行成本測算，結(jié)果顯示各品牌旗艦車型智能駕駛硬件的平均總成本達(dá)14，181元，其中激光雷達(dá)占 41%、攝像頭占 20%、芯片占 15%、毫米波雷達(dá)占 10%、高精度地圖與定位占8%，V2X 占 5%、超聲波雷達(dá)占2%。

特斯拉可以持續(xù)降價(jià)的能力，關(guān)鍵就在于其始終堅(jiān)持的純視覺感知方案，即基于攝像頭的高級(jí)別智能駕駛，加上通過Transformer大模型帶來的感知算法效率提升，這使得其對(duì)于激光雷達(dá)等高成本傳感器的依賴性大幅度降低?？梢灶A(yù)見的是：基于Transformer大模型驅(qū)動(dòng)的 BEV+占據(jù)網(wǎng)絡(luò)算法將成為主流車企下一代自動(dòng)駕駛算法技術(shù)方向。

此外，特斯拉運(yùn)用的中央集中控制的電子電氣構(gòu)架也非常具有性價(jià)比。同濟(jì)大學(xué)教授朱西產(chǎn)指出現(xiàn)在國內(nèi)智能汽車在域控方面的缺陷，比如兩個(gè)域控制器里面重復(fù)放兩張地圖?！拔覀冞^去把這一代的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)叫做‘堆料，堆了很多東西，使成本居高不下?！蔽磥碇醒爰墒诫娮与姎饧軜?gòu)的廣泛運(yùn)用，能有效降低汽車的生產(chǎn)成本與后期維護(hù)成本。

當(dāng)然，受益于國內(nèi)在產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)產(chǎn)品性能的提升與下游自主品牌的崛起，零部件國產(chǎn)替代也成為“降本”的有效途徑。比如智能駕駛芯片領(lǐng)域，國內(nèi)玩家地平線、黑芝麻等與國外先行者距離逐步縮短；在域控制器及解決方案方面，德賽西威、經(jīng)緯恒潤等均已實(shí)現(xiàn)規(guī)?；宪?；在激光雷達(dá)領(lǐng)域，國產(chǎn)供應(yīng)商禾賽、圖達(dá)通、速騰等在量產(chǎn)節(jié)奏明顯加快……這些都為“智能降本”做出明顯貢獻(xiàn)。

只有成本降下來，智能汽車才有條件脫離特定場景，開始出入于大街小巷，“飛入尋常百姓家”了。

政策是先行條件

近年來從國家部委到地方政府對(duì)高級(jí)別自動(dòng)駕駛發(fā)布了一系列政策和法規(guī)，從基礎(chǔ)建設(shè)、測試標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全、高精地圖、商業(yè)運(yùn)營等方面進(jìn)行完善。但國內(nèi)L3 級(jí)別商業(yè)化落地的主要難點(diǎn)在于相關(guān)責(zé)任定義的缺失（L3屬于自動(dòng)駕駛，L2+屬于輔助駕駛），在實(shí)際操作中較難界定駕駛員和車企的責(zé)任。

“L3-、L3+是東風(fēng)2019年里提出來的，L3-最終停留在輔助駕駛范疇，發(fā)生交通事故還是人負(fù)責(zé)，L3+在某一類場景下如果發(fā)生安全事故，要系統(tǒng)來承擔(dān)責(zé)任?！?邊寧談及責(zé)任認(rèn)定時(shí)說道。清晰的責(zé)任認(rèn)定劃分能夠有效地識(shí)別車企在智能化維度的能力邊界，從而更加明確地推動(dòng)智能化進(jìn)程。

從全球范圍看，全球的汽車產(chǎn)業(yè)大國都在通過創(chuàng)新監(jiān)管措施，力圖消除政策法規(guī)對(duì)自動(dòng)駕駛發(fā)展的障礙，各國法律法規(guī)均致力于明確交通事故的責(zé)任劃定，要求其和人類駕駛員一樣嚴(yán)格遵守交通法規(guī)。目前歐盟關(guān)于L3級(jí)別的法規(guī)ECE R157已經(jīng)發(fā)布，并已經(jīng)有兩款車通過了驗(yàn)證。

中國的L3標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)認(rèn)證工作，實(shí)際上已經(jīng)啟動(dòng)了。此前工信部會(huì)同公安部組織起草了《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點(diǎn)工作的通知（征求意見稿）》，將遴選符合條件的和具備量產(chǎn)條件的搭載自動(dòng)駕駛功能（L3-L4級(jí)別）的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品，開展準(zhǔn)入試點(diǎn)，并在試點(diǎn)城市的限定公共道路區(qū)域內(nèi)開展上路通行試點(diǎn)；在試點(diǎn)過程中，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)功能激活狀態(tài)下，試點(diǎn)使用主體為責(zé)任方，但保留其對(duì)其余重要相關(guān)主體的追償權(quán)，試點(diǎn)車輛的車身應(yīng)當(dāng)以醒目標(biāo)識(shí)別以保證安全，在完成測試與安全評(píng)估后，方可向工信部提交準(zhǔn)入申請(qǐng)。

現(xiàn)在與將來

曙光雖然初現(xiàn)，長路依舊漫長。對(duì)自動(dòng)駕駛賽道的“選手”們而言，他們也才剛剛沖過起跑線。小鵬汽車算法專家劉德浩認(rèn)為，現(xiàn)下自動(dòng)駕駛已經(jīng)到了從上半場到下半場的拐點(diǎn) ：“自動(dòng)駕駛的上半場是冷啟動(dòng)的階段，是從 0 到 1 把功能做出來，在這個(gè)階段里拼的是爆發(fā)力，是算法的突破。而下半場需要從 1 到 10 做細(xì)節(jié)迭代，拼的是體系和效率 ， 量產(chǎn)的城市輔助駕駛的能力，以及全棧閉環(huán)能力解決長尾問題?！斌w系與效率，是進(jìn)入下半場的“入場券”。

業(yè)內(nèi)做自動(dòng)駕駛一般有兩條路徑 ：第一條是自下而上，通過充分的量產(chǎn)和經(jīng)營低等級(jí)的自動(dòng)駕駛能力，過程中通過積累大量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)與技術(shù)迭代，從而逐漸向更高級(jí)別的能力演進(jìn)。這其中的關(guān)鍵詞就是“量產(chǎn)”，如果沒有量產(chǎn)就無從積累大量的數(shù)據(jù)解決長尾問題。第二條是自上而下，直接定位到 L4 級(jí)別甚至 L5 級(jí)別，開始就做無人駕駛，其最大關(guān)鍵詞是“無人”，這種方式的商業(yè)化途徑是特定運(yùn)營場景，或者封閉或半封閉的場景。

但車企最適用的，還是通過量產(chǎn)自下而上的方式，用低成本、高魯棒性的硬件架構(gòu)實(shí)現(xiàn)更好的功能。在這一過程中，應(yīng)集合行業(yè)優(yōu)勢資源，堅(jiān)持技術(shù)創(chuàng)新，加快關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。同時(shí)，相 關(guān) 行 業(yè) 組 織 還 要 聯(lián)合好產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)共同發(fā)展，克服困難，著力 解 決 行 業(yè) 發(fā) 展 面 臨 的共性問題，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈安全可控，推進(jìn)我國汽產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化體系建設(shè)，助力汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。