自动驾驶商业化前夜：大规模应用面临三大问题

（原标题：自动驾驶商业化前夜：大规模应用面临三大问题）

导读

从技术角度而言，高级别的自动驾驶不是一家公司就可以实现的，很可能是行业整体发展的结果，因为车辆在路上行驶并非孤立存在。

自动驾驶的发展进入全新阶段。在2019上海车展期间，多家汽车产业链上游公司称，在更高级别的自动驾驶应用方面已经有了相对清晰的时间表。

4月18日，安波福公司亚太区总裁杨晓明在接受21世纪经济报道记者专访时透露，安波福将在中国建立专门的自动驾驶技术中心，并与合作伙伴一同推动L4级别自动驾驶技术在中国市场的商业化落地。

安波福的前身是大型汽车零部件供应商德尔福公司，2017年德尔福分拆出动力总成业务后更名为安波福，专注智能网联、自动驾驶方面的技术研发。安波福在相关领域积累了相对丰富的经验，目前已经在美国拉斯维加斯与网约车服务商Lyft合作推出了自动驾驶网约车服务。按照规划，安波福将在中国推出类似的商业化落地项目。

从全球范围内看，自动驾驶的“赛道”已经涌入了多个参赛者，整车厂、零部件供应商、科技公司等都基于各自的优势领域在自动驾驶方向上“奔跑”，但目前在市场上有所应用的最多只能达到L2级别，属于高级驾驶辅助，距离真正的自动驾驶还有差距。

事实上，除了安波福之外，近期，特斯拉也在发布其自研自动驾驶芯片时表示，最快将于2020年推出自动驾驶出租车服务；而传统车企通用汽车投资的自动驾驶公司Cruise，也计划于2019年在美国实现自动驾驶的商业化应用；上海车展前夕，物流平台嬴彻科技则表示，将在2021年底实现L3级自动驾驶车辆的量产运营。

早期自动驾驶的落地对应用场景提出了很高的要求，比较常见的是公共出行、物流运输等领域。实际上，从技术角度而言，实现车辆的主动安全等方面的控制的确可以实现，但在真正商用的过程中，保证安全性是自动驾驶难以落地的原因之一。

在实际布局中，更多企业走的还是渐进式的发展道路，即通过高级驾驶辅助等方面的发展进行突破，逐渐向自动驾驶靠拢。这样的发展路径更为稳妥，其构建出的产业生态也更为包容。

商业化提速

早前，安波福已经在新加坡、美国部分城市不同程度地开展了自动驾驶项目。2018年5月，安波福与Lyft、宝马合作，在拉斯维加斯推出了面向公众的自动驾驶网约车服务。一年来，自动驾驶服务出行超过4万次，覆盖了2100多个站点。

尽管只有30余辆车在运行，但这是目前全球最大的自动驾驶商业项目。现在，安波福将尝试在中国推进类似的商业化项目落地。

事实上，此前已经有不少车企宣布了在自动驾驶领域的“时间表”：奥迪早在2017年就推出了L3级别的量产车型；宝马也透露，其首款电动L5级自动驾驶汽车将在2021年正式推出；沃尔沃则表示，第一款L4级别汽车将在2021年量产。不过，外界普遍认为，汽车能够量产是一回事，商业化运行则是另一回事。无论从技术的发展还是应用的可行性来看，自动驾驶离大众消费者还是太远。

不过，安波福已经在拉斯维加斯开了个头，与此同时，其在新加坡、德国的自动驾驶项目也在推进之中。在杨晓明看来，如果自动驾驶车辆只是停留在封闭场合测试技术，久久不进行商业化运营，这对未来出行方式变革的意义不大。

他对在中国推进商业化项目非常乐观。“中国企业已经逐步建立了智能驾驶、自动驾驶方面的意识，对商业模式有了相对清晰的构想，中国政府也对发展智慧交通非常支持，并提供了公开道路测试这样的基础设施条件。”杨晓明说。

不过，技术的引进不能简单地依靠复制，中国的应用场景具有自身的特点，本土化的研发团队也至关重要，这是安波福专门再建一个研发中心的原因。除此之外，安波福还需要与本土的合作伙伴合作，包括整车厂、地图供应商、移动出行公司等。

相比于整车厂的“谨慎”，汽车行业上下游企业对自动驾驶的商业化布局显得更为“主动”。除了安波福之外，近期宣布进行无人驾驶商业化应用的企业是卡车运力平台嬴彻科技，它的主要思路就是用商用车的完整场景来倒逼自动驾驶技术的研发。

嬴彻科技创始人兼CEO马喆人表示，将在2021年底实现L3级自动驾驶车辆的量产运营。嬴彻科技由商用车管理公司G7联合普洛斯、蔚来资本共同组建，目前已经与部分整车厂、一级供应商、物流车队等达成了合作意向。

在物流运输领域，自动驾驶能够解决司机管理、安全、成本三大痛点，而物流运输场景相对简单，所需技术难度也较低，因此有不少业内人士认为，自动驾驶将率先在商用车，尤其是货运卡车领域应用。

仍面临多方面的问题

客观来说，当前将高级别的自动驾驶项目落地并不容易。一个显而易见的担忧是，目前技术水平尚不够成熟，尚未达到可以安全运营的条件。

一位国有汽车集团负责整车研发的人士告诉21世纪经济报道记者，自动驾驶汽车行驶时，需通过云端通讯获取、传输大量的车辆、道路、驾驶员等各方信息，在此过程中，如果系统出现漏洞或操作不当，很容易带来安全隐患。

深层次的问题是，通过算法来应对各种情况下达指令并不难，但对于自动驾驶来说，足够的冗余性才是保障。“如果一套机制失效了要怎么处理？在部分信号失效的时候，同样能够识别和运作，不需要人为干预，这才是高级自动驾驶需要达到的水平。”一家大型零部件供应商的相关人士对记者表示，这对算法、芯片等诸多技术都提出了很高的要求。

而即便技术上能够做到，成本上是否能被接纳也是个未知数。据悉，应用在自动驾驶汽车上的激光雷达、芯片等软硬件设施很多都没有大规模量产，费用颇高。

除此之外，目前产业界在自动驾驶运营过程中的配套基础设施建设、高精度地图技术、自动驾驶数据、法律法规等方面也都面临较大挑战。例如，在基础设施方面，目前国内的自动驾驶汽车和道路之间的协同只停留在示范区，尚未有哪个地方政府真正对自动驾驶汽车开放了道路。

不过，自动驾驶的研发和应用并非某一家公司能够解决，这是一个庞大的产业链，除了传统整车厂和零部件供应商，诸多科技公司也加入其中，上海车展期间引发较广关注的华为便是其中之一。多位业内人士表示，未来的出行生态将会由这些产业链上的角色共同构建，无论是现在的智能驾驶，还是将来的自动驾驶，合作与开放都将是主旋律。

TomTom大中华区汽车导航销售负责人张志宇也对21世纪经济报道记者表示，从技术角度而言，高级别的自动驾驶不是一家公司就可以实现的，很可能是行业整体发展的结果，因为车辆在路上行驶并非孤立存在。

“例如，前面的车辆忽然启动了防抱死系统，后面的车辆一定要知道。”张志宇表示，这就牵扯到定位技术很重要的一方面，即数据的采集、维护和发布，而高精地图的信息，哪怕是通过不同的传感器采集、拥有不同格式，也需要实现整合与对接。不过，从当前的情况看，数据的共享也是个巨大挑战。