點開網約車軟件、報名、等待審核通過，用戶就能免費呼叫自動駕駛車輛，在開放測試道路上進行試乘體驗……前不久，上海智能網聯(lián)汽車規(guī)?；d人示范應用啟動，滴滴出行首次面向公眾開放自動駕駛服務。

這則新聞再次激發(fā)了公眾對智能駕駛的熱切期待：什么時候真正無人，如何保障徹底的安全，目前還面臨哪些困難，離大規(guī)模商業(yè)化還有多遠?

記者就此采訪了多位業(yè)內人士。

核心原理沒有變，但技術一直在持續(xù)優(yōu)化

今年以來，有關智能駕駛的消息接二連三——

由馭勢科技研發(fā)的無人物流車，平穩(wěn)地行駛在上汽通用五菱寶駿基地。這是國內首個廠區(qū)無人駕駛物流項目，已有80臺無人物流車投入運營，不再配置安全員，全面提升了基地內部物流運力與效率，幫助客戶降本增效。

我國第一條支持自動駕駛技術運用的“智慧高速”——杭紹甬高速公路，其相關項目也在推進中。

其實，智能駕駛不是一個新事物。專家將其劃分為5個發(fā)展階段——駕駛支持、部分自動化、有條件自動化、高度自動化、完全自動化，最后一個階段即無人駕駛。產業(yè)界目前有兩種發(fā)展路徑：一是漸進路線，在傳統(tǒng)汽車上逐步新增一些自動駕駛的功能，最終過渡至完全自動駕駛;二是一步到位路線，從一開始就研發(fā)完全的自動駕駛汽車，這種汽車就像“四個輪子的電腦”。

智能駕駛是現代科學技術的集大成者，匯聚了視覺、語音、語言、深度學習等多項人工智能成果。據介紹，在智能駕駛技術中，感知就像人類的眼睛和耳朵，幫助車輛觀察周圍環(huán)境;決策就像大腦，實時分析可行駛空間和其他交通參與者的行為意圖;控制則依托系統(tǒng)控制車輛，通過打方向、踩油門、踩剎車等完成駕駛行為。

當前，智能駕駛技術已應用到不同車型、不同場景，載人或載物。中國科學院自動化研究所研究員、復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍介紹，智能駕駛的應用場景一般分為開放道路場景、半封閉及封閉場景。前者包括智能駕駛出租車等，后者包括高速物流、BRT、礦山、園區(qū)、物流、港口等等。

如今的智能駕駛技術，和若干年前相比，核心原理并沒有發(fā)生大的質變，但芯片、算法、操作系統(tǒng)、傳感器、雷達等技術一直在持續(xù)優(yōu)化。最近，阿里推出的“單幀3D點云語義分割”算法大幅提升了車輛對障礙物的精細化識別水平，即便行駛中臨時拉起的警戒線寬僅有3厘米，車輛也能輕松識別并繞道而行。再比如，雨天行駛是全球智能駕駛公司面臨的難題。滴滴出行CTO兼自動駕駛公司CEO張博介紹，雨天的水花易引發(fā)噪點，路滑影響輪胎抓力，這些環(huán)境變化會對自動駕駛系統(tǒng)的算法和控制系統(tǒng)提出更高要求。據此前的實況觀察，滴滴自動駕駛網約車即使遭遇了大雨，依然能平穩(wěn)運行，正常接單。

實現大規(guī)模開放道路的商業(yè)化，要走的路還很長

一直以來，圍繞智能駕駛的疑問、爭論不斷，公眾的期待也很高。

智能駕駛領域也的確面臨一系列制約發(fā)展的痛點。

芯片如同智能汽車的數字發(fā)動機，負責將數據轉化成知識，其效率直接決定了決策的好壞。

“按照我們的統(tǒng)計，自動駕駛每往上走一級，芯片算力就要翻一個數量級。而且，車規(guī)級人工智能芯片的研發(fā)行業(yè)內有著極高的要求和標準。”地平線公司創(chuàng)始人余凱認為，技術是一切的根本，只有實現更低單位成本下更高的算力，讓算法和芯片架構盡可能契合，才能讓車輛更“聰明”。據了解，搭載地平線征程2芯片的長安汽車全新車型UNI—T，已于今年年中上市，這是中國首款量產上車的車規(guī)級AI芯片。

除了芯片，操作系統(tǒng)、傳感器、高精地圖等軟硬件協(xié)同發(fā)力，才能實現最大效益。

為了更智能，機器還需要快速學習大量的數據。馭勢科技首席執(zhí)行官吳甘沙說，從統(tǒng)計學看，要證明一個自動駕駛系統(tǒng)比人的駕駛安全性能提升20%，需要110億公里的道路測試數據。行業(yè)正在為此積極努力，探索虛實結合的方法減少測試的成本和風險。據了解，阿里搭建全球首個自動駕駛“混合式仿真測試平臺”，系統(tǒng)每日虛擬測試里程可超過800萬公里。

“滴滴自主研發(fā)的車載設備桔視，覆蓋了滴滴平臺上50%以上的訂單。通過這種簡單的安裝，滴滴每年可以獲得近1000億公里的駕駛場景數據，從而實現自動駕駛算法的迭代。”張博表示，只有窮盡所有的可能性，才能還原真實路況的不確定性，系統(tǒng)才能精準應對真實路況的突發(fā)情況。

與此同時，科學家們也正在運用強化學習、模仿、生物學等手段，將人的社會閱歷知識化，賦予車輛一些“知其然也知其所以然”的能力，但目前仍處于非?；A的探索階段。

安全是智能駕駛的重要價值，也是最基本的要求。在后續(xù)技術迭代中，在保障安全的前提下，不斷降低研發(fā)成本，維持成本與效率的平衡，仍是從業(yè)者面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。

想實現大規(guī)模商業(yè)化應用，光有技術還不夠。專家認為，想達到這個目標，起碼要同時滿足5個條件——技術成熟、社會基礎完善、法律法規(guī)同步、成本下降、社會接受度良好。顯然，每個條件都還有一段很長的路要走。

目前，國內智能駕駛眾多封閉場景在逐步落地，實現了一定程度的商業(yè)化。但專家表示，距離實現大規(guī)模開放道路的商業(yè)化，要走的路還很長。

新基建政策的出臺、實施，為智能駕駛帶來諸多利好

突如其來的新冠肺炎疫情，讓全社會對“智能”和“無人”的需求大幅提升，為整個智能駕駛行業(yè)帶來新的經濟增長點。

4月16日，工信部發(fā)布了《2020年智能網聯(lián)汽車標準化工作要點》，指出今年要形成支持駕駛輔助和低級別自動駕駛的智能網聯(lián)汽車標準體系，建立智能網聯(lián)汽車標準制定和實施評估機制。

今年1至5月，國內智能駕駛領域發(fā)生多起大額投融資事件。中國擁有世界上最為龐大的汽車消費群體，有機構預測，2020年中國智能駕駛行業(yè)市場規(guī)模將超1700億元。

可以說，智能駕駛正迎來良好的發(fā)展機遇。

相比國外，我國智能駕駛有自己的特點。巨量復雜的交通路況，為智能駕駛提供了豐富數據和場景。復工復產需求和經濟發(fā)展勢頭，為智能交通提供了廣闊市場。從政府到企業(yè)和公眾，對智能駕駛這一新生事物的認同度較高。一系列新基建政策的出臺和實施，將為智能駕駛打造更完善的軟硬件支撐。

“新基建對5G技術和人工智能技術進行布局，能夠更好滿足車、路、人等協(xié)同的新要求，在新一代通信技術基礎設施上更好實現互聯(lián)互通。”吳甘沙說。

歷史上，新技術、新應用的誕生，往往經歷著蜂擁而入、泡沫破裂、重整旗鼓的階段。在受訪者看來，智能駕駛也正經歷著大浪淘沙的過程，想要成為智能駕駛行業(yè)中的佼佼者，除了順勢而為、抓住機遇，更要磨礪自身，潛心鉆研。

“企業(yè)要在通用技術領域有自己的原創(chuàng)產品，具有獨家、深度的技術能力，在垂直領域要結合應用場景做到快速落地，真實地解決行業(yè)問題，在具有自主知識產權的操作系統(tǒng)、芯片等核心軟硬件領域持續(xù)積累。同時，還要堅持不懈地推動整個產業(yè)鏈的協(xié)同發(fā)展，為我國智能駕駛系統(tǒng)性的快進做好充分準備。”王飛躍表示。

目前，國內多家主流車企和互聯(lián)網企業(yè)跨界融合，把人工智能和硬件設施結合，共同開發(fā)智能駕駛汽車等。越來越多的智能駕駛創(chuàng)業(yè)公司，自主鉆研核心技術，尋找最合適的盈利模式和應用場景。面對未來，擁抱變化，求精務實，相信國內智能駕駛行業(yè)會迎來更好的成長和蛻變。(本報記者劉詩瑤)