“自动驾驶（shǐ）正在进（jìn）入最（zuì）好的时（shí）代！”

在近（jìn）期举办的第二（èr）届全球智能驾驶峰会上，苏州智加（jiā）科技有限公司总（zǒng）裁郑皓指出，自动驾驶产业正迎（yíng）来三大（dà）利（lì）好：一，资本、技术、生态资源更加集中，协同发力；二，自动驾驶技（jì）术不（bú）再单打独（dú）斗，人工（gōng）智能相关的基（jī）础（chǔ）设施普及（jí）能（néng）够加速自动（dòng）驾驶的发展，进（jìn）而推动全世界（jiè）认同和支持；三，社（shè）会发展与技术发（fā）展相（xiàng）辅相成，政策智慧（huì）与技术发展交互呼应，通过技（jì）术安全务实的（de）落（luò）地。

毋庸置疑，自动（dòng）驾（jià）驶正在加速进化，然而（ér）对于身处自动（dòng）驾驶（shǐ）产（chǎn）业一线的企（qǐ）业来说，要推动自动驾驶向前，尤（yóu）其（qí）是实现全自（zì）动（dòng）驾（jià）驶的量（liàng）产（chǎn），其中的（de）难关切（qiē）实存在，并显得极难攻克。

感知技术（shù）难度不小

在此次峰（fēng）会上，江苏省新能源汽车创（chuàng）新（xīn）联盟执行理事（shì）长（zhǎng）殷国（guó）栋表示，自动驾驶的关键技术包（bāo）括智能感（gǎn）知、决（jué）策（cè）、控（kòng）制。不过（guò）在这些过程中，困难非常多，“我们（men）所研究的场景与实际场景是不（bú）对称的，真实场景是非常复杂（zá）的，开发者要带（dài）着一种谨慎的态（tài）度对待这种事情。”

感（gǎn）知是自动驾驶的第一环（huán），一个自（zì）动驾（jià）驶系统的整体（tǐ）上表现好坏，很大程度上（shàng）都取决于（yú）感知系（xì）统的好坏。目前来看，感知技术主流方案包（bāo）括摄像（xiàng）头、激光雷达、毫米（mǐ）波雷达、导航（háng）系统等。

而正如殷国栋所言，单个（gè）传（chuán）感器已经无法（fǎ）适应自动驾驶精准的感（gǎn）知需（xū）求（qiú），目前业界（jiè）大多在（zài）研究多传（chuán）感器融合的感知技术方案，“传感器的（de）类型越（yuè）来越多，无论几种，一定要分类清楚（chǔ），最终做到信息融合，以（yǐ）适应真正的应（yīng）用场景。”

Roadstar．ai首席科学家周光（guāng）曾（céng）在（zài）某次演讲中指出，简单的传感器（qì）融合，无外乎就（jiù）是每（měi）个传感（gǎn）器的数据能大致在（zài）空间跟时间上能得到对（duì）齐，而多传感器融合技术的核心就在于高精（jīng）度的时（shí）间以（yǐ）及空间同步。

而众所周知（zhī），无人驾驶当中，毫米波雷达、激光雷达（dá）和超声（shēng）波都是（shì）完全（quán）不同的传感器，让他们（men）实现高精度的时间以及空间同（tóng）步（bù）无（wú）疑是非常难的（de），相（xiàng）关技（jì）术提供商还需（xū）要对机器人技术以及机器学习优化技术有非常深（shēn）的理解。

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值得一提的（de）是，在感知（zhī）系统中，高精度地图（tú）也发挥（huī）着不可小觑的作用，它所采集的环境信息，例如（rú）车道标（biāo）志、路缘等信（xìn）息，可与通过以上感（gǎn）知技术（shù）方（fāng）案所获（huò）得的信（xìn）息相互印证，从而实现（xiàn）“多传感（gǎn）器融合”的效果，获得（dé）更为准确的（de）位置信息（xī）。

Deepmap大中（zhōng）华（huá）区总经理刘（liú）澍泉表示，从用途上来说（shuō），传统地图更多（duō）在于导航搜索，包括目视导航，而高（gāo）精地图（tú）包括（kuò）环境感知、定位、路径规划、车（chē）辆（liàng）控（kòng）制，它有更（gèng）多的发挥空（kōng）间，它能够（gòu）降低感知过程的（de）难（nán）度。

大唐高鸿（hóng）车（chē）联网总监张杰则指出，现（xiàn）在单（dān）车（chē）主（zhǔ）要靠（kào）毫米波雷达、激光雷达、摄像头（tóu）等一些传（chuán）感器（qì），这些都可以认（rèn）为（wéi）是一种视觉（jiào）传感器。在人类驾驶（shǐ）员看不到的地方，它（tā）也是没（méi）有能力（lì）感知的，鬼探头成为（wéi）难以应对的场景。

“车（chē）辆需要获得周围车辆行驶意图，没有通信手（shǒu）段（duàn）是难以实（shí）现的。在投（tóu）放的（de）早期，一定会面临和有（yǒu）人驾驶的（de）这样一个混合交通状况，有一些人类驾（jià）驶员行为还是不够规（guī）范，在正（zhèng）常运行道路（lù）上面有一些工程（chéng）车辆（liàng），这（zhè）些（xiē）车辆（liàng）的一些信息，包括尾灯位置（zhì）、信号标识都和常规乘（chéng）用车有很（hěn）大不同（tóng），想要识别他们启动或者（zhě）是停（tíng）止的意图，对自（zì）动驾驶来说还是（shì）一个（gè）比较（jiào）困难的事（shì）情。”

而在这（zhè）时候（hòu），V2X就能帮上（shàng）忙了。张杰在演讲中提到，使用C－V2X之后可以提（tí）供一（yī）个环境全息感知，可以把（bǎ）单车（chē）感知范围从车上移动到路（lù）端，这有很多好（hǎo）处（chù）：一方（fāng）面（miàn）它安装（zhuāng）角度（dù）变高了，站的（de）高看的远（yuǎn），自然探测（cè）距（jù）离远远大（dà）于单车，另外可以以静制动，因为它是一（yī）个（gè）静止点去观测，所以在很多判断上会比（bǐ）单（dān）车（chē）一些摄（shè）像头有（yǒu）更多图像（xiàng）处（chù）理的优势。并且在一些复杂路段（duàn），可以从多个角度进行（háng）传感器（qì）部署，实（shí）现（xiàn）多传（chuán）感器信息（xī）融合。

人（rén）工智能（néng）也并非易事

人工智能逐渐（jiàn）被认为（wéi）是实现自（zì）动（dòng）驾驶（shǐ）汽车的关键所（suǒ）在，是推（tuī）动自（zì）动驾驶商（shāng）业（yè）化的核心。

IEEE Fellow、中（zhōng）科院（yuàn）无线传感网与（yǔ）通信重（chóng）点实验室主任（rèn）先杨旸（yáng）认为：“未来（lái），整个环境当中都会发（fā）生（shēng）智（zhì）能化的改造，所谓的云物边缘（yuán）和传感器网（wǎng）络（luò）的融合，使（shǐ）得我（wǒ）们的计算变的无处不在。有了无处（chù）不在计算以后（hòu），我们才可以有（yǒu）无处不在的智能。”

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图片来（lái）源：businesskorea．co．kr

然而（ér）人工智能显然（rán）并非易事。

希（xī）迪智驾工程副总裁黄英君（jun1）指出（chū），不同的场景所适用的感知算法，以及决策和规划算（suàn）法差距都（dōu）非常大，因此很难拿出一套通用（yòng）全栈L4级（jí）自动驾驶架构，满足所有这些场景（jǐng），很多（duō）时候要（yào）定制（zhì），而（ér）如若需要定制，模块训练使用不（bú）同场景，包括适应不同芯片、不（bú）同平台（tái），都是问题。

德国汉（hàn）堡科学院院（yuàn）士（shì）张建伟（wěi）表示：“大家都说中国人脸（liǎn）识别技（jì）术最（zuì）强，但是在（zài）汽车量产方面，模糊场景识别是一个非（fēi）常（cháng）重要（yào）的一个题目，但（dàn）是在这种模糊人脸识（shí）别里头，现在人工（gōng）智能深度学（xué）习算法是（shì）做不到（dào）准确识别，未来，强人工智（zhì）能对（duì）汽车以及对自动驾驶还是有非（fēi）常大的挑（tiāo）战（zhàn）。”

与此同时，他也指出，下一（yī）步人工智能和未来驾驶的结（jié）合是（shì）多种最新前沿技（jì）术的融（róng）合，包括AI、IOT、虚拟（nǐ）现实，机器人可穿戴设备、5G通讯这些都会给（gěi）未来自动（dòng）驾驶新技（jì）术带来新突破。

华夏芯（xīn）（北京）通用处理器技术有限公司CTO John Glossner表（biǎo）示，从高层角度来讲，智（zhì）能驾驶中最核心应（yīng）该是（shì）处（chù）理器，也能够驱动着相关智能驾驶（shǐ）设计核心，应（yīng）该（gāi）是以这些处理器功能为（wéi）关注的，也要考（kǎo）虑到如（rú）何（hé）把AI应用（yòng）到这些智能驾驶（shǐ）中。

而针对（duì）企业布（bù）局（jú），大众问问CEO张人杰表示：“我（wǒ）始终认为一个企业要想生（shēng）存，必须要集中，不（bú）能发（fā）散，可以发（fā）散，当你非常强大的时候，你如果是华为，你（nǐ）可以尝试一下，但是大家可以看到，即使是华为，成功的点无非就是两（liǎng）个：通讯设（shè）备和手机。现在很多AI企（qǐ）业说我要赋能百业，意（yì）味着对每一（yī）个行业都很精通，事实上每一个人只能对一小块领域比较擅长（zhǎng），你要想做（zuò）好整（zhěng）个垂直领域整（zhěng）合（hé），必须要专注聚（jù）焦于一（yī）个领域。”

5G还要再等等

实（shí）现靠谱的自（zì）动驾驶，目前主（zhǔ）要有两种（zhǒng）主流方（fāng）向：单车智能和车路协同。前者主（zhǔ）要与（yǔ）激光雷（léi）达（dá）等各（gè）种感（gǎn）知技术以及AI技（jì）术等相关，而后者由于是要通过网络让所（suǒ）有交通参与者（zhě）（包（bāo）括路标、信号灯、骑（qí）行者（zhě）以及行人等）实现在（zài）线互联（lián），因此需要5G网络技术的支持。

清华大学计算系（xì）教授、中国自动化（huà）学会 智能自动化专委（wěi）会主任邓志东指出，今年是中国（guó）正式进（jìn）入5G商用（yòng）元年，正式颁（bān）布了商用牌照。5G有什（shí）么特点（diǎn）？增强了移动（dòng）带宽、高可靠、低时延、大连接、广覆盖。“4G解（jiě）决人与人之间连接，5G不仅可以解决人（rén）与（yǔ）人之间连接，还可（kě）以人与物之间的连接，实现互联互通，因（yīn）为它具有非常高的连接数。”

中国移动（dòng）（上海）产业研（yán）究院副院长陈豫蓉表示，跟（gēn）4G相比，5G将在智能网联汽车方面实现非常多的突破，促进整个车载的导航（háng）系（xì）统，车内娱乐系（xì）统升级（jí），推动整个车路（lù）协（xié）同的发展，为自动驾驶铺平道路。5G为（wéi）车路协同会带来（lái）什么样的变化？应该（gāi）会有（yǒu）什么样的趋势呢？我（wǒ）们理解有三大方面（miàn）：

一，整个场景会更加精细（xì）化。限定场景下车路系统这种技术将率先落地，比如说（shuō）我们的（de）说的高速公路，矿（kuàng）区，港口，园区（qū）等等。这点在（zài）业内外都（dōu）得（dé）到了（le）普遍的认同，像自主泊车，定点接送（sòng），快速公交，有（yǒu）限地域无人驾驶出（chū）租车（chē），很可能（néng）成为自动量产首个商业化应用场景，进而利用自（zì）动驾驶这（zhè）样的（de）优势创造（zào）出来崭新的（de）需求（qiú）、巨大（dà）的产业（yè）和全新的生态（tài）。

二（èr），车路协同化。过去是单车智能化，我（wǒ）们在一（yī）辆（liàng）车上（shàng）安装（zhuāng）了高清摄像头，毫（háo）米波雷达（dá）等（děng）等（děng）各种设备，让（ràng）整（zhěng）车变的（de）更加智（zhì）能。这（zhè）样车的反应是有一些局限性，今（jīn）天走向（xiàng）了（le）车（chē）路协同，随着自动（dòng）驾驶级别的发展，单（dān）车智能对芯片，对（duì）算力的要求（qiú）会成一个指（zhǐ）数级的上升。车路协同（tóng）是什（shí）么平台呢？它实现是人，车，路，云这（zhè）样一个协同，它会具备（bèi）边缘计（jì）算（suàn）的能力（lì）。通过边缘计算的一个（gè）算力卸载，我（wǒ）们（men）实（shí）现一个自（zì）动化（huà）算力均（jun1）衡分（fèn）布，实现整个单（dān）车智能的（de）升级（jí），这（zhè）也是自动驾驶未来的一个主要技术路线这是（shì）。

三，推广会是一（yī）个（gè）渐进的过（guò）程。可（kě）以肯定，面向更（gèng）高级别（bié）自动（dòng）驾驶，可能它对道路的配套升级改造要求（qiú），对（duì）产（chǎn）业链资源整合的要（yào）求，对前沿技（jì）术（shù）的突破要求，以及法律法规等等相应（yīng）配套，都有更高的需求，这决定了它（tā）的推广（guǎng）不是一蹴而就的过程。将来车路协同（tóng）技术（shù）落地（dì），首先是从区域化、场景化（huà）开始，逐步再（zài）推广到全场景（jǐng）、全区域，是一个渐进的过（guò）程。

大众问（wèn）问CEO张人杰则从商业模式方面阐述了5G的难点，“现在大家谈5G谈的（de）比较热，但是5G是不是真（zhēn）的能（néng）产生价值（zhí）？其实依（yī）赖于商业模式，现在4G比较（jiào）成功了，因为每一（yī）个月花费已（yǐ）经能够（gòu）让运（yùn）营商去支撑它目前4G网（wǎng）络运（yùn）营，但是大（dà）家想（xiǎng）一想，5G投资是巨大的，5G基站数目（mù）是现在的数十倍。在这种情况下，意味着运营商要投入更多的钱（qián）去建这样的（de）基础设施，如果你的（de）商业模式，如果（guǒ）运（yùn）营（yíng）商还是只能（néng）收到每（měi）月几十块钱、几百（bǎi）块（kuài）钱花费，那么运营商肯（kěn）定会亏损，对于（yú）汽车也是一样，汽车在新场景（jǐng）下必须要有（yǒu）新的商业模式。”