“自动驾驶正（zhèng）在进入最好的时代！”

在近期举（jǔ）办的第二届全球智能驾驶（shǐ）峰会上，苏州智加科技有限（xiàn）公司总裁（cái）郑皓指出，自动驾驶产业正迎来（lái）三大利好（hǎo）：一，资本、技术（shù）、生态资源更（gèng）加（jiā）集中，协同发（fā）力；二（èr），自动驾驶技术不（bú）再单（dān）打（dǎ）独斗，人工智能相关的基（jī）础设施普及（jí）能够加速自动驾驶的发展（zhǎn），进而推动全世界（jiè）认同和支（zhī）持；三（sān），社会发（fā）展与技术发展相辅相成（chéng），政策（cè）智慧与技术发展（zhǎn）交互呼应，通过技术安全务实的（de）落（luò）地。

毋庸置疑，自动（dòng）驾驶正在加（jiā）速（sù）进化，然而对于身（shēn）处（chù）自动驾驶产业一线的企业来说，要推动自动驾驶向前，尤（yóu）其是（shì）实现全自动驾（jià）驶（shǐ）的量产，其（qí）中的难关切实存在，并显得极难攻克。

感知技术难度不小

在此次峰会（huì）上，江苏省新（xīn）能源（yuán）汽车创新（xīn）联盟执行理事（shì）长殷国栋表示（shì），自动驾驶的关键技术包括（kuò）智能感（gǎn）知、决策、控制（zhì）。不过在（zài）这些（xiē）过（guò）程中，困（kùn）难（nán）非常多，“我们所研究的（de）场景与实际（jì）场景是不对称的，真（zhēn）实场景是非常复杂的（de），开发者要（yào）带着一种谨（jǐn）慎的态度对（duì）待这种（zhǒng）事情（qíng）。”

感知是（shì）自动驾驶（shǐ）的（de）第一（yī）环，一个自动驾驶系统的（de）整体上表现好坏，很大程度上都取决于感知系统的好坏。目（mù）前来看，感（gǎn）知技术主（zhǔ）流方案包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、导航系（xì）统（tǒng）等。

而正如殷国栋所言，单个传感器（qì）已经无法适应自动驾驶精准的（de）感知需求，目（mù）前业界大多（duō）在研究（jiū）多传感（gǎn）器融合的感知技术方案，“传感器的类型越来（lái）越多，无论几（jǐ）种，一定（dìng）要分类清（qīng）楚，最（zuì）终做到信息融合，以适应真正的应用场景。”

Roadstar．ai首席科学家周（zhōu）光曾在某（mǒu）次演讲中指出，简单的传感器融合，无外（wài）乎就是（shì）每个（gè）传感（gǎn）器的数据（jù）能大致在空间跟时间（jiān）上能得到对齐，而多传感器融（róng）合（hé）技术的核心就（jiù）在于（yú）高精度的时（shí）间以（yǐ）及空间同步。

而（ér）众所周知，无人驾（jià）驶当中，毫米（mǐ）波（bō）雷达、激光雷（léi）达和超（chāo）声波都是完全不同的传（chuán）感器（qì），让他（tā）们实现高精度（dù）的（de）时间（jiān）以及（jí）空（kōng）间（jiān）同步无疑是非常难（nán）的，相关（guān）技术提（tí）供商还需要对机器人技术以及机器学习优化技术有非常（cháng）深（shēn）的（de）理解。

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图片（piàn）来源：森思泰克

值得一提的（de）是，在（zài）感知系统中（zhōng），高（gāo）精度地图也（yě）发挥（huī）着不可小（xiǎo）觑（qù）的作用，它所（suǒ）采集的环境信息，例如车道标志、路缘等信息，可与通（tōng）过以上感知技术方案所获得（dé）的信息相互印证，从而实现“多传感（gǎn）器融合”的效（xiào）果（guǒ），获得更为（wéi）准确的位置信息。

Deepmap大（dà）中华（huá）区总经理刘澍（shù）泉表示，从用（yòng）途上来说，传（chuán）统地图更多在（zài）于（yú）导（dǎo）航搜索，包括目（mù）视导航，而高精地图包括环境感知（zhī）、定位（wèi）、路径（jìng）规划、车辆控制，它有更多的发挥（huī）空间，它能够降低感知过程（chéng）的难度。

大唐高鸿车联网（wǎng）总监张杰则（zé）指出，现在单车主要靠（kào）毫米（mǐ）波雷达（dá）、激光雷达、摄（shè）像头等一些（xiē）传感器（qì），这些都可（kě）以认（rèn）为是一种视（shì）觉传感器。在人类驾驶员看（kàn）不（bú）到的地方，它也（yě）是没有（yǒu）能力感（gǎn）知的，鬼探头成为难以应对的场景。

“车（chē）辆需要获（huò）得周围（wéi）车（chē）辆行驶意图，没有（yǒu）通信手（shǒu）段（duàn）是（shì）难以实现的（de）。在投放的早期，一定会面临和（hé）有（yǒu）人（rén）驾驶（shǐ）的这（zhè）样一个混合交通状况（kuàng），有一些（xiē）人（rén）类驾（jià）驶员行为还是不够规范，在（zài）正常运行道路上面有一些（xiē）工（gōng）程车辆，这些车辆的一些（xiē）信息，包括尾灯位置、信号标识都和常规乘用车有很（hěn）大不同，想要识别他们启动或者是停止的意图，对自动驾驶来（lái）说（shuō）还（hái）是（shì）一个比较困难的事情。”

而在（zài）这时候，V2X就能帮上忙了。张（zhāng）杰在演讲中提到，使用C－V2X之后可以提供一个环境全息感知，可以把单车感知范（fàn）围从车上移动（dòng）到路端（duān），这（zhè）有很多好（hǎo）处：一方（fāng）面它安装角度变高了，站的高看的远，自然探测（cè）距离远远大于单车，另外可以以静（jìng）制动，因为它（tā）是（shì）一个静止点去观测，所以在很多判（pàn）断上会比单（dān）车一些（xiē）摄（shè）像（xiàng）头（tóu）有更多图像处理的优势。并且在一些复（fù）杂路段，可以从（cóng）多个角（jiǎo）度进行传（chuán）感器部（bù）署（shǔ），实现（xiàn）多传感器信息融合。

人工智（zhì）能（néng）也并（bìng）非易事（shì）

人工智（zhì）能逐渐被认（rèn）为是实现（xiàn）自动（dòng）驾（jià）驶（shǐ）汽车的关（guān）键所在，是推动（dòng）自动驾驶商（shāng）业（yè）化的核心。

IEEE Fellow、中科院无（wú）线传（chuán）感网（wǎng）与通信重点实验室主任先（xiān）杨（yáng）旸认为：“未来，整个环境当中都会发（fā）生智能化的改造，所（suǒ）谓的云物边缘和（hé）传（chuán）感器（qì）网（wǎng）络的融合，使得我（wǒ）们的计算变的（de）无处不（bú）在。有了（le）无处（chù）不在计算以后，我们才可（kě）以有（yǒu）无处不（bú）在的（de）智（zhì）能。”

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图片来源：businesskorea．co．kr

然而人工智能（néng）显然并非易事。

希（xī）迪智（zhì）驾工程副总（zǒng）裁黄英君指出，不同的场景所适用的感知算法，以及决策和（hé）规划算法差距都非常（cháng）大，因（yīn）此很难拿（ná）出（chū）一套通用（yòng）全栈L4级自动驾驶（shǐ）架构，满足所有这（zhè）些（xiē）场景，很多（duō）时候要定制，而（ér）如若需（xū）要（yào）定制，模块训练使用不（bú）同场景（jǐng），包括适应不（bú）同芯片、不（bú）同平台，都是问题。

德国（guó）汉（hàn）堡科学院院士张建伟表（biǎo）示：“大家都说中国人（rén）脸识别（bié）技术最强，但是（shì）在汽（qì）车量产（chǎn）方面，模糊场景（jǐng）识别是一个非常重要的一（yī）个题目（mù），但是在这种模糊（hú）人脸识（shí）别里头，现在人工智能深度（dù）学习算法是做（zuò）不到准确识别，未来（lái），强人工智能（néng）对汽车以及对自动驾（jià）驶（shǐ）还是有（yǒu）非常大的挑战（zhàn）。”

与（yǔ）此（cǐ）同时，他（tā）也指出，下一（yī）步人工智能和未来驾驶的结（jié）合是多种最新前沿技术（shù）的（de）融合（hé），包括AI、IOT、虚（xū）拟现实，机器人（rén）可穿（chuān）戴（dài）设备、5G通讯这些都会（huì）给未来自动驾（jià）驶新技术带（dài）来（lái）新突破。

华夏芯（北京）通用处理器技术有限公司CTO John Glossner表示，从高层角度来讲，智能（néng）驾驶中（zhōng）最核心应该是处理（lǐ）器（qì），也能够驱动着相关（guān）智能驾驶设计核心，应该（gāi）是以这些（xiē）处理器功能为关（guān）注的，也要考虑到如何把AI应用到这（zhè）些智能驾驶中。

而针对企业布（bù）局（jú），大众（zhòng）问问CEO张（zhāng）人杰表示：“我始（shǐ）终认为一个企（qǐ）业要（yào）想生存，必须（xū）要集（jí）中，不能发散（sàn），可以发散（sàn），当你（nǐ）非常强大的时候，你如果是（shì）华为，你可以尝试一下（xià），但是大家可以看到，即（jí）使是华为，成功的点无非就是两个：通（tōng）讯（xùn）设备和手机（jī）。现在很多AI企业说我要赋（fù）能百（bǎi）业，意味着对每一（yī）个行业都很精通，事实（shí）上（shàng）每一个（gè）人只能对（duì）一小块领域比较擅长，你要（yào）想（xiǎng）做好整个垂（chuí）直领域整合，必须要专注聚焦于（yú）一个（gè）领域。”

5G还要再等等（děng）

实现靠谱（pǔ）的自动驾驶，目前（qián）主要有两种主（zhǔ）流方向：单（dān）车智能和车路协同。前者（zhě）主（zhǔ）要与（yǔ）激光雷（léi）达等（děng）各种（zhǒng）感知（zhī）技术以及AI技术等相关，而后者由于（yú）是（shì）要通过网络（luò）让所有交通参与者（包括（kuò）路标、信号（hào）灯、骑（qí）行者以及（jí）行人等）实现在（zài）线（xiàn）互联，因（yīn）此需（xū）要5G网络技术（shù）的（de）支持（chí）。

清华大学计算（suàn）系教授（shòu）、中国（guó）自（zì）动化（huà）学会 智（zhì）能（néng）自动化专委会主任邓（dèng）志东（dōng）指出，今年是中国正式进入（rù）5G商（shāng）用（yòng）元年，正式颁布了商用（yòng）牌照（zhào）。5G有（yǒu）什（shí）么（me）特点？增强了（le）移（yí）动带宽、高可靠、低时延、大连接、广（guǎng）覆盖。“4G解决人与人之间连接，5G不（bú）仅可以解决人与（yǔ）人之间连接（jiē），还可以人与（yǔ）物之间的连接，实（shí）现互联互通，因（yīn）为它具有非常高的（de）连接数。”

中（zhōng）国移（yí）动（dòng）（上海）产业研究院副院长陈（chén）豫蓉表示，跟（gēn）4G相比，5G将在智能网（wǎng）联汽车方（fāng）面实现非常多的突破（pò），促进整个车载的（de）导航系统，车内娱乐系统升级（jí），推动整个车路协同的发展（zhǎn），为自动驾驶（shǐ）铺平道（dào）路。5G为车路协同会带来什么样的变化（huà）？应该会（huì）有什么样的趋势呢？我（wǒ）们理解有三大方面：

一，整个场景会更加精（jīng）细化。限定场景下车路（lù）系统这种技术将率先落（luò）地，比如说我（wǒ）们的说的高速公路，矿区，港（gǎng）口，园区等等。这点在（zài）业内（nèi）外都得到（dào）了（le）普遍的（de）认（rèn）同，像自主泊车，定点接送，快（kuài）速公（gōng）交，有限（xiàn）地域无人驾驶出租车，很可能（néng）成为自动量产首个（gè）商业化应（yīng）用场景，进而利用自（zì）动驾驶这样的优势创造出来崭新（xīn）的需求、巨大的产业和（hé）全新的（de）生态。

二，车路（lù）协同化。过去是单（dān）车智能化，我们在一辆（liàng）车上安装了高清摄（shè）像（xiàng）头，毫米（mǐ）波雷达（dá）等等各种（zhǒng）设（shè）备，让整车变的更加智能。这样车的反应（yīng）是有一些局限（xiàn）性，今（jīn）天走向了车路协同，随（suí）着自（zì）动（dòng）驾驶级别的发展，单（dān）车智能对芯片，对算力的要求（qiú）会成（chéng）一个指（zhǐ）数级（jí）的上升。车（chē）路协同是（shì）什么（me）平（píng）台呢？它实现是人，车（chē），路（lù），云这样一个协同，它（tā）会具备边缘计算（suàn）的能力。通过边缘计算（suàn）的一（yī）个算力（lì）卸载，我们实现一个自动（dòng）化算力均衡（héng）分布（bù），实现整个单（dān）车智能的升级，这也是自（zì）动驾驶未来的一个主要技术路线这（zhè）是。

三（sān），推广会是一个渐进（jìn）的过程。可以肯定，面向更高级别（bié）自（zì）动（dòng）驾驶，可能它对道路的配套（tào）升级改造要求，对产业（yè）链资源整（zhěng）合的要求，对前沿技术的突破要求，以及（jí）法律法规（guī）等等相应配（pèi）套，都有更高的需求，这决定了（le）它的推广不是一（yī）蹴（cù）而就的（de）过程。将来车（chē）路协同技术（shù）落地，首先（xiān）是（shì）从区域化（huà）、场景化开始，逐步再推广到全场（chǎng）景、全区域，是（shì）一个渐进的（de）过（guò）程。

大众（zhòng）问问CEO张（zhāng）人杰（jié）则从商业模式方（fāng）面阐（chǎn）述了5G的难（nán）点，“现在大家（jiā）谈5G谈的比较热，但是5G是不是真的能产生价值（zhí）？其实依赖（lài）于商业模式，现在4G比较成功（gōng）了，因为每一（yī）个月（yuè）花费（fèi）已（yǐ）经能够让运（yùn）营商去（qù）支撑它目前（qián）4G网络运营，但是大家想（xiǎng）一（yī）想（xiǎng），5G投资是巨大的（de），5G基站（zhàn）数目是现在的数十倍（bèi）。在这种情（qíng）况下（xià），意味着运营商要（yào）投（tóu）入更多的钱去建这样的基础设（shè）施，如果你的商业模（mó）式，如（rú）果（guǒ）运（yùn）营商还是只能收到每月几十块钱（qián）、几百（bǎi）块钱花（huā）费，那么运营商肯（kěn）定会亏损，对于汽（qì）车也是一样，汽车在新场景下必（bì）须要有新的商业（yè）模（mó）式。”