自動駕駛發展趨勢

在剛剛結束的CES 2018上，無人駕駛再一次成為關注的焦點，眾多企業紛紛發布自家新品。隨著無人駕駛技術的研發熱潮遍及全球，世界知名車企、互聯網企業、零部件廠商、晶元廠商紛紛入局，驅動產業整體向前快速發展。預計2018年自動駕駛將進一步從技術層面走向商業化落地場景。

發展現狀

各國政府積極制定自動駕駛普及路線圖，放寬無人駕駛汽車相關法律法規。我國一直高度重視智能網聯汽車的發展，並出台了多項舉措。

發展路徑

目前，自動駕駛發展存在兩條路徑：ADAS 和人工智慧。

第一種以傳統車企為代表，包括通用、福特、大眾、寶馬、豐田等。

按照SAE標準，包括從0-5的六個等級。其中L1級是簡單的駕駛輔助。L2級是輔助型的半自動駕駛。L3級是在一定的條件下，實現無人駕駛。L4級和L5級則是高度和完全的無人駕駛。

傳統車企通過不斷完善和發展 ADAS 功能和技術，從L0級逐步升級到L5級，通過漸進提高汽車的自動化、智能化程度來不斷向完全自動駕駛發展，最終實現 L5 級全自動無人駕駛。

傳統車企具備豐富的整車製造經驗，完善的配套服務體系。核心技術是 ADAS 的各項自動控制系統，在汽車的行駛決策過程中，更多的是由人對周邊的狀況做出判斷，並採取執行措施，機器決策僅起到輔助作用。ADAS只是實現無人駕駛的過渡手段，此階段傳統車企佔主導地位，所有ADAS軟硬體提供者都是其供應商，涉及到感測器硬體、車輛執行端等車企及零部件傳統優勢產業，互聯網企業不其備優勢。

第二種以互聯網企業為代表，包括Google、英特爾、NVIDIA、百度等。

由於在高精度地圖以及人工智慧領域擁有絕對優勢，互聯網企業主要通過提高移動式機器人深度學習能力和自主決策能力來完成跨越式發展，直接定位 L4級、L5 級自動駕駛技術。

互聯網企業擁有先進的互聯網技術，成熟的演算法和雲服務平台，能夠通過人工智慧技術不斷提高機器的「駕駛經驗」，從而對行駛路況進行準確的判斷，降低人為因素干擾帶來的事故率。核心技術是人工智慧技術，在汽車的行駛決策過程中，完全由機器對周邊狀況進行決策並控制執行，人工智慧完全控制汽車的所有駕駛決策。

以Google為例，其無人駕駛汽車車頂的激光雷達能夠不斷収出光束，當光束接觸到周圍的物體後反射回來並且被接收，根據演算法能夠繪製周邊物體的3D模型，車前攝像頭通過邊緣識別技術，可以對交通信號燈和行人進行識別。這類數據模型會不斷被上傳到資料庫，通過演算法對模型進行深度比對和自學習，從而提高演算法的分辨精確度。無人車還可以通過自學方式提前預判周圍物體的運動軌跡，做出適合自己的路徑規劃。對於互聯網企業來說，此類演算法以及深度學習技術正是優勢所在。

以上兩種路徑並不是涇渭分明，而是越來越呈現出橫向合作的趨勢。

許多傳統車企積極通過合作、入股或是全資收購看中的科技公司，提高在人工智慧、大數據方面的技術能力，加速無人駕駛技術研發。比如福特 於2017年收購人工智慧企業 Argo AI ，將開發一款人工智慧的「虛擬駕駛員系統」，包括攝像頭、雷達、光探測和測距雷達，以及軟體和計算平台，以實現福特2021年推出一款全自動無人駕駛汽車的承諾。

通用於2016年收購創業公司 Cruise Automation，並於2018年1月發布了新一代無人駕駛汽車Cruise AV，為首輛無需駕駛員、方向盤和踏板就能實現安全駕駛的可量產汽車。

大眾則與NVIDIA達成合作，研究如何利用 NVIDIA DRIVETM IX 平台打造全新座駕體驗。NVIDIA將為德國汽車製造商的未來車型添加人工智慧功能，採取「智能型副駕駛」系統的形式。

寶馬已經與英特爾、Mobileye結成同盟，近期還與地圖服務商HERE合作，並宣布會在2021年推出符合SAE標準的L5 級自動駕駛汽車。

微軟與多家汽車製造商建立了大量的合作關係，以此研發連接互聯網的汽車和無人駕駛汽車，合作方包括寶馬、福特、雷諾日產、豐田以及沃爾沃等。

百度同英特爾、NVIDIA、博世、大陸等供應商達成戰略合作，形成了「百度+處理器+中國車企+博世、大陸」的聯盟。

騰訊則同廣汽聯手，發布iSPACE智聯電動概念車，該車搭載了騰訊「AI in Car」系統，已經在人車交互的場景智能方面取得了優勢。

未來發展趨勢

2017年底，普華永道思略特發布《2017年數字化汽車報告：動蕩的汽車行業》。該報告預測，2025年，美國、歐洲和中國的聯網汽車將達到4.7億輛，而2030年無人駕駛L4/L5級的汽車也將達到8000萬輛左右。2027-2028年，L5級無人駕駛汽車將開始成為市場主流，而到了2029至2029年，該層級的無人駕駛汽車將全線成為主流。報告還預測，截至2030年，共享無人駕駛汽車將佔到汽車總行駛里程的25%-37%，其中歐洲、美國和中國地區分別佔比26%、25%和37%;私人擁有的無人駕駛汽車在歐洲分布的最多。

而市場研究公司IHS則預測，2025年全球無人駕駛汽車銷量將達到23萬輛，2035年將達到1180萬輛，屆時無人駕駛汽車保有量將達到5400萬輛。其中，2035年4級完全無人駕駛汽車每年銷量可達到480萬輛，其中北美市場份額將達到29%，中國為24%，西歐為20%。

根據波士頓諮詢的研究數據，2025年自動駕駛汽車的市場規模將達到420億美元，到2035年，全球有四分之一汽車都將是自動駕駛汽車。而大多數汽車製造商都把研發出第一款全自動駕駛汽車的時間鎖定在2021年左右。從現在到2021年，行業將會發生大量的瞄準零部件供應商以及技術合作夥伴的投資併購。

從商業模式看，無人駕駛汽車推向市場面向C端將以 " 銷售產品 " 或 " 提供服務 " 兩種形式出現。前者指的是直接將汽車作為產品賣給消費者；後者包括B2B2B和B2B2C兩種模式。而" 提供服務 " 將是未來主流業務模式。

從推廣的角度來看，作為B2B2B模式的代表，無人駕駛卡車有望率先實現商業化。無人駕駛技術目前面臨的最大障礙就是複雜的路況。特別是在城市路段，無人駕駛需要高精度的地圖導航。由於路網每天都有變化，如整修、道路標識線磨損及重漆、交通標示改變等，這些變化需要及時反映在高精地圖上以確保無人車行駛安全。在我國，由於交通基礎設施更新迭代極為快速，給無人駕駛帶來更大的困難。因此，目前大多數無人駕駛車輛的路測主要在低速和封閉的場景進行。相比於路況複雜的城市路段，卡車主要應用在高速公路這一相對簡單的駕駛場景，從技術上更加易於實現。未來可能按照幹線物流——城際物流——市內物流，行駛環境由簡單到複雜循序漸進逐步推進。

同時，採用無人駕駛卡車後，一方面，由於直接取代了司機的地位，人力成本直接降為0。另一方面，在編隊行駛的狀態下，位於車隊中間的卡車能夠節省 20% 的燃料消耗，隊尾的卡車能夠節省 15% 的燃料消耗。車隊越長，整體的燃料節省率越高。通過降低人力成本以及燃料成本，實現降低物流成本的目的，因此無人駕駛卡車的市場前景極為廣闊。

隨著產業規模不斷擴大，商用進程日益加快，自動駕駛的發展也將深刻改變周邊行業，一些職業面臨著轉型甚至淘汰的命運。以無人駕駛卡車為例，因為高級別無人駕駛（L4級-L5級）意味著汽車的大部分行為由系統主宰，司機需要完成角色的轉變。他們將不再駕駛，轉而負責其它工作，例如訂單處理、庫存管理、客戶服務和銷售。此外，未來將出現一個全新的崗位——遠程車輛操作員。企業可能創建指揮中心，與空中交通管制中心類似，用以監控無人車的運行，一旦車輛遇到麻煩便接管駕駛工作。現在，美國加州正在草擬規定，要求建立無人駕駛汽車的遠程通信鏈接。目前很多汽車製造商都在研發遠程控制中心相關技術。

針對我國的建議

當前，自動駕駛無論在技術還是成本上都存在改進空間，相關的法律標準也亟需逐步完善。應借鑒國際經驗，從三個方面推動我國自動駕駛的發展：

一是健全法律，明確責任劃分。可以借鑒美國《無人駕駛法案》以及德國無人駕駛汽車法律，立足我國實際，在《道路安全法》、《標準化法》、《測繪法》的基礎上進行豁免、解釋或修訂。以法律形式，明確規定無人駕駛汽車批量生產、銷售、牌照發放、駕駛員資質要求、上路行駛，以及無人駕駛汽車所需的公共道路標準、無人駕駛汽車發生交通事故的法律後果、法律責任主體、法律責任劃分等規定。

二是完善標準，保障規範安全。可以借鑒美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）在車道探測、倒車攝像頭、防碰撞剎車系統、車到車通信（V2V）技術等領域建立的無人駕駛技術標準，完善我國無人駕駛汽車標準體系建設，建立無人駕駛汽車的產品許可制度，出台影響車輛安全和信息安全的技術標準規範，從源頭上保障無人駕駛汽車的安全性和可靠性。

三是組織研發，提升技術水平。可以借鑒美國交通運輸部（DOT）與美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）聯合發布的《自動駕駛系統2.0：安全展望》，發布符合中國國情的指南，作為無人駕駛研發的規則手冊。指南應列出無人駕駛製造商和研發人員自願評估的方面，包括系統安全、對象和事件檢測和響應、車輛網路安全、耐撞性等，以支持無人駕駛行業的創新者在這項技術的部署。同時，需要加強產學研用聯動，對感測器、控制器、執行器等關鍵設備等共性問題聯合攻關。

結語：作為一項顛覆式的創新，自動駕駛將對人類的出行方式、城市布局和生產生活帶來巨大變革，包括政府、企業、個人在內的所有利益攸關方都不可避免地以各自的方式參與其中，見證這一偉大的進程。

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