“自动驾驶（shǐ）正在（zài）进（jìn）入最好（hǎo）的时代！”

在近（jìn）期举办的第二届全球（qiú）智（zhì）能驾驶（shǐ）峰会上，苏州智加科技有限（xiàn）公司总裁郑皓指出，自（zì）动驾驶产业正（zhèng）迎来三大利好：一，资本、技术（shù）、生（shēng）态资源更加集中，协同发力；二，自动驾驶技术（shù）不再单打（dǎ）独斗，人（rén）工（gōng）智（zhì）能相关的（de）基础设施（shī）普及能够加速（sù）自动驾驶（shǐ）的发展（zhǎn），进而推动全世界认同和支持；三，社（shè）会发展与技（jì）术发（fā）展（zhǎn）相（xiàng）辅相成，政策智慧与技术发展（zhǎn）交互呼（hū）应，通过技（jì）术安全（quán）务（wù）实的（de）落地。

毋庸置（zhì）疑（yí），自动驾驶正在（zài）加速进（jìn）化，然而对于身处自动驾（jià）驶产业一线（xiàn）的企业来说，要推动自动驾驶向前（qián），尤其是实（shí）现全（quán）自动驾驶的量（liàng）产（chǎn），其（qí）中的（de）难（nán）关切实存在，并显得极难攻（gōng）克。

感（gǎn）知技术难度不小

在此次峰会上，江苏省新（xīn）能源汽车创新联盟执行理事长殷（yīn）国栋表示，自动驾驶（shǐ）的关键技术包（bāo）括智能感知、决策（cè）、控（kòng）制。不过在这些（xiē）过程中，困难（nán）非常多，“我们（men）所研究的场景与实际场景（jǐng）是不（bú）对称的，真实场景（jǐng）是非常复杂的，开发者要带着一种谨慎（shèn）的态度对待这（zhè）种事情。”

感知是自动驾（jià）驶（shǐ）的第一环，一个（gè）自动驾驶系统的整（zhěng）体上表（biǎo）现好坏（huài），很大程度上都取决（jué）于（yú）感知系统的好（hǎo）坏（huài）。目（mù）前来看，感知技术（shù）主流方案（àn）包（bāo）括摄（shè）像头、激光雷达、毫米波雷达、导航系（xì）统等（děng）。

而正如殷国栋所言，单个传感器已经无法适应自动驾驶精（jīng）准的感知需求，目（mù）前业界大多（duō）在研（yán）究多传感器（qì）融合的感知技术方案，“传感器的（de）类型越来越多，无论几种，一定（dìng）要分（fèn）类清楚，最终做到（dào）信息融合，以适（shì）应真（zhēn）正的应用场景（jǐng）。”

Roadstar．ai首席（xí）科学家周（zhōu）光曾在某次演（yǎn）讲（jiǎng）中指出，简单的传感器融合，无外乎就是每个传感器的数据能（néng）大（dà）致（zhì）在空（kōng）间跟时间上能得到（dào）对齐，而多传感（gǎn）器融（róng）合（hé）技术的核心（xīn）就在（zài）于高精度的时间以及（jí）空（kōng）间同步。

而众所周知，无人驾驶当（dāng）中（zhōng），毫（háo）米波雷达、激光雷达和超（chāo）声波都是完全不（bú）同的传感器（qì），让他们实现高精度的时间以及空间同（tóng）步无疑是非常难的，相关技术提供商还需要对机器人技术以及机器学（xué）习（xí）优（yōu）化技术有非常深（shēn）的（de）理解。

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图片来（lái）源（yuán）：森（sēn）思（sī）泰克

值得一提的是，在感知系统中（zhōng），高精（jīng）度地图也发（fā）挥着不可小（xiǎo）觑的（de）作用，它所（suǒ）采集的环（huán）境信息，例如车道（dào）标志、路缘等信息，可与通（tōng）过以上感知技术方案（àn）所获得的信息相互（hù）印证，从而实现“多传（chuán）感器融合”的效果，获得（dé）更为（wéi）准确的（de）位置信息。

Deepmap大中华（huá）区总经理刘澍泉表（biǎo）示，从用途上来说，传统地图更多（duō）在于导航搜索，包括目视（shì）导（dǎo）航，而高精地（dì）图（tú）包括环境感知、定位、路径规（guī）划（huá）、车（chē）辆控（kòng）制，它有更多的发挥空间，它能够降（jiàng）低（dī）感（gǎn）知（zhī）过（guò）程的难度。

大唐高（gāo）鸿车（chē）联网总监（jiān）张杰则（zé）指出，现在单车主要靠毫米波雷达、激光雷达、摄像头等一些传感器，这些都（dōu）可以认为是一种（zhǒng）视觉传感器。在人类驾驶员看不到的地方，它也（yě）是没有能力感知的，鬼探（tàn）头成为难以应对的场景。

“车辆需（xū）要获得周围车辆（liàng）行驶意图（tú），没（méi）有通信手段是难以实（shí）现（xiàn）的。在投放（fàng）的（de）早期，一定会（huì）面（miàn）临和（hé）有人驾（jià）驶的这样（yàng）一个混合交通状况，有（yǒu）一些人类驾驶员行为还（hái）是不够（gòu）规范，在正常运行道（dào）路（lù）上面有一（yī）些工程车辆，这些车辆的一（yī）些信息，包括尾灯位置、信号（hào）标识（shí）都和常规乘用（yòng）车有很大（dà）不同，想（xiǎng）要识别他们启（qǐ）动或者是停止的意图，对（duì）自动驾（jià）驶（shǐ）来说还是（shì）一个比较困难（nán）的事（shì）情。”

而在这（zhè）时候，V2X就能帮上忙（máng）了（le）。张杰在演讲中提到，使用C－V2X之后可以提供（gòng）一个环境（jìng）全息感知，可以把单车感知范围从车（chē）上移（yí）动（dòng）到路（lù）端，这有很（hěn）多好处：一方面（miàn）它（tā）安装角（jiǎo）度变高了，站的高（gāo）看的远，自然探测距离（lí）远远大于单车，另外可以以静制动，因为（wéi）它是一个静（jìng）止点去观测，所以在很多判断上会（huì）比单（dān）车一些（xiē）摄像（xiàng）头有更多（duō）图像处理的优势。并且在一些复杂路段，可以从多个角（jiǎo）度进行（háng）传感器部（bù）署，实现多传感器信息融（róng）合。

人（rén）工智（zhì）能也并非易事

人工智能逐渐被认（rèn）为（wéi）是实现自动驾驶汽车的关（guān）键（jiàn）所在，是推动自动驾驶商业化的核心。

IEEE Fellow、中科（kē）院无线传感网与通信重点实验室主任先杨（yáng）旸认为：“未来，整个环境当中都会发生（shēng）智能化的改造，所谓的云物边缘和传感器（qì）网络的（de）融合，使得我们的计算变的无处不（bú）在。有了无处不（bú）在计算以后，我们才可（kě）以有（yǒu）无（wú）处不在的智能。”

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图片（piàn）来源：businesskorea．co．kr

然而人工智能显然（rán）并（bìng）非易（yì）事。

希迪智驾工程副总（zǒng）裁黄英君指出，不同（tóng）的场景所适用的（de）感知算法，以及决策和规划算（suàn）法差（chà）距都（dōu）非常大，因此很难（nán）拿出一套通用全栈L4级自动驾驶架构，满足所（suǒ）有这些场景，很多（duō）时候要定制，而如若需（xū）要定制，模块训练使（shǐ）用不同（tóng）场景，包括适（shì）应（yīng）不同芯片、不同平台，都是问题。

德国汉堡科学院院士张建（jiàn）伟表示：“大家都说中国人脸识（shí）别技术最强，但（dàn）是在汽车量产方面（miàn），模糊场景（jǐng）识别是一个（gè）非常重要的一个题目，但是在这种模糊人脸（liǎn）识别里头，现（xiàn）在人工智能深度学习算法是（shì）做不到准确识别，未来，强（qiáng）人工（gōng）智能对（duì）汽车以及（jí）对自动驾驶还是有非常大的挑战（zhàn）。”

与此同时，他也指出，下一步人工智能和（hé）未来驾驶的结（jié）合是多种最新前沿技术的融合，包括（kuò）AI、IOT、虚拟现（xiàn）实，机器（qì）人可穿戴设备、5G通讯这些都会（huì）给未来自（zì）动驾驶新（xīn）技术带（dài）来新（xīn）突破。

华夏芯（北京）通用处（chù）理器技（jì）术（shù）有限（xiàn）公（gōng）司CTO John Glossner表示，从（cóng）高层角度（dù）来讲，智能驾驶中最核心（xīn）应（yīng）该是处理器（qì），也能够驱动着相关智能驾驶设（shè）计（jì）核心，应该是以这些处理器功能为关注的，也（yě）要考虑（lǜ）到如何（hé）把AI应用到（dào）这些智能驾驶中。

而针（zhēn）对（duì）企业布局，大众问问CEO张（zhāng）人（rén）杰表示：“我（wǒ）始终认为（wéi）一个企业要想生存，必须要集中，不能发散，可以（yǐ）发散，当你非常强大的时候，你如果是华为，你可以尝（cháng）试一下，但是（shì）大家可以看到，即使是华（huá）为，成功的点（diǎn）无非就是两个（gè）：通讯设备和手机。现在很多（duō）AI企业说我（wǒ）要赋能百业（yè），意味着对每一个行业都（dōu）很精通，事实上每一个人只能对（duì）一小块领域比较擅长，你要想做好整个垂（chuí）直领域整合，必须要专注（zhù）聚焦（jiāo）于（yú）一个领域。”

5G还要再等（děng）等

实（shí）现靠谱的自动驾驶，目前主要有两（liǎng）种主流方向：单车智能（néng）和车路协同（tóng）。前者主要与激光雷达等各（gè）种感知技（jì）术以及AI技术（shù）等相关，而后者由于是要（yào）通过网络让所有（yǒu）交通参与者（包括路标（biāo）、信号（hào）灯（dēng）、骑行者（zhě）以及行人等）实现在线互（hù）联，因此需要5G网络技术（shù）的支（zhī）持。

清华大学计算系教授、中（zhōng）国自动化学会 智（zhì）能自动化（huà）专委会主任邓志东指出，今年是中国正式（shì）进入5G商用元（yuán）年，正式颁布了商用牌照。5G有什么特点？增强了移动带宽、高可靠、低（dī）时延、大（dà）连接、广覆盖。“4G解决人与人之间连接，5G不仅可以解决人（rén）与（yǔ）人（rén）之间（jiān）连接，还可（kě）以人与物之间的连接，实现互联（lián）互通，因为它具有非（fēi）常（cháng）高的连接数。”

中国移（yí）动（上海）产（chǎn）业研究院副院长陈豫蓉表示，跟4G相（xiàng）比（bǐ），5G将在（zài）智（zhì）能网联汽车方（fāng）面实现非（fēi）常多的突破，促（cù）进（jìn）整个车载的导航系统，车内娱（yú）乐（lè）系统升级，推动整个车路协同的（de）发展，为（wéi）自（zì）动（dòng）驾驶铺平道路（lù）。5G为车路协同（tóng）会带来什么样的变化？应该（gāi）会有什么样的（de）趋势（shì）呢（ne）？我（wǒ）们理（lǐ）解有三（sān）大（dà）方面：

一，整个场景会更（gèng）加精细（xì）化。限定场景下车路系统这（zhè）种技术（shù）将（jiāng）率先落地，比如说我们的说的（de）高速公路，矿区，港口（kǒu），园区等等。这点在业内外都得到了普遍的认同，像自（zì）主泊（bó）车，定点（diǎn）接送，快速公交（jiāo），有限地域无人（rén）驾驶出租车（chē），很可能（néng）成为自动量产首个商业化应用（yòng）场景（jǐng），进而利用自动驾驶（shǐ）这样的优势创造出来崭新的需求、巨大（dà）的产业和全新的生态。

二，车路协同化。过去是（shì）单车（chē）智能化，我们在一辆（liàng）车上安装了高清摄像头，毫米波（bō）雷达等等各种（zhǒng）设备，让整车变的更加智（zhì）能。这样车（chē）的反（fǎn）应是有一些局限性，今天（tiān）走向了车路协同，随着自动（dòng）驾（jià）驶级别的发展，单车（chē）智能对芯片，对（duì）算力的要求会成（chéng）一个指数级的上升。车路（lù）协同是什么平（píng）台呢？它（tā）实现是（shì）人，车，路（lù），云这样一个（gè）协同（tóng），它会具备（bèi）边缘（yuán）计算的能（néng）力（lì）。通过边（biān）缘计算的一个算（suàn）力卸载（zǎi），我们实现一个自动化算力均衡分布，实现整个（gè）单（dān）车智能的升（shēng）级，这也是自动驾驶未来（lái）的一个主要技术路线这是。

三，推广会是一（yī）个渐进的过程（chéng）。可以肯定，面向更高级别（bié）自动驾驶，可（kě）能它对道路（lù）的（de）配套升（shēng）级改造要（yào）求（qiú），对产（chǎn）业链资源整合的要（yào）求，对前沿技术（shù）的突破（pò）要求，以及法律法规等等（děng）相应配（pèi）套，都有更高的需求，这决定（dìng）了它（tā）的（de）推（tuī）广不是一蹴而就（jiù）的过程。将（jiāng）来车路协（xié）同技术落地，首先（xiān）是从区域化、场景化开始，逐步再推广到全场景、全区（qū）域，是一个渐进（jìn）的过程。

大众问（wèn）问CEO张人杰则从（cóng）商业（yè）模式方面阐述了5G的难点，“现在大家谈5G谈（tán）的比较热，但是5G是不是真的（de）能（néng）产（chǎn）生价值？其实依赖于商业模式，现在4G比（bǐ）较成功（gōng）了，因为每一个（gè）月花费已（yǐ）经能够（gòu）让运营商去支撑它目（mù）前4G网络（luò）运营，但是大家（jiā）想一想，5G投资是（shì）巨大的，5G基站数（shù）目是（shì）现在的（de）数（shù）十倍（bèi）。在这（zhè）种情况（kuàng）下，意味着运营商要投入更（gèng）多（duō）的钱去建这样的（de）基础（chǔ）设施，如果你的（de）商业模式，如果运营商还（hái）是只能（néng）收到每月几十块钱、几百块钱（qián）花费，那么运营商肯（kěn）定会亏损，对于汽车也是一（yī）样，汽车在新场景下必须（xū）要有新的商业模式。”