自動駕駛的「演進之路」

隨著深度學習技術的崛起、人工智慧的備受關注，自動駕駛作為AI中備受關注的重要落腳點，也被炒得火熱，更讓人充滿了幻想。無論是互聯網科技公司，還是汽車行業中的前瞻性企業，大家都想在這股浪潮中分一杯「羹」，但自動駕駛技術目前發展得並不算成熟，上個月Uber自動駕駛車致人死亡事件又將「自動駕駛」推上風口浪尖，大家對自動駕駛的討論又一次熱鬧起來，自動駕駛技術目前到底發展到何種地步？離真正的安全駕駛還有多遠？我們可以從下面幾個方面來全面的了解一下自動駕駛目前的發展情況。

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國內自動駕駛行業現狀

現階段，自動駕駛技術發展正如火如荼，大大小小做自動駕駛技術的公司如「雨後春筍」般「冒出來」。其實，早期在自動駕駛領域開始探索的主要是一些互聯網巨頭，如百度、騰訊、阿里、華為……無論是從戰略布局還是技術實力來看，都是同時期「競爭池」裡面的佼佼者，其間，技術水平發展最好的還是百度。

百度是「BAT」里唯一一家高調押注無人駕駛技術的公司，早在2013年百度無人駕駛項目就開始起步，直到2017年4月，百度宣布了「Apollo（阿波羅）計劃」，快速搭建一套屬於自己的完整自動駕駛系統。在這期間，百度已經經過多次技術上的研發和試驗。騰訊是在2016年下半年，成立自動駕駛實驗室， 2017年5月與上海國際汽車城簽約，將其無人駕駛汽車路測項目組落戶上海。阿里在2017年4月攜手上汽推出首款互聯網汽車，這是繼阿里巴巴2015年3月宣布設立10億元的「互聯網汽車基金」以來做出的首個成果，也是為未來開發無人駕駛所做的熱身運動。

傳統汽車行業領域的廣汽、北汽等都在積極部署和研發，爭取在「自動駕駛」領域分得一杯羹。

接下來就是初創公司。與其他領域蓬勃井噴的創業公司數量相比，自動駕駛這一領域的初創企業並不多，而真正具有核心技術並擁有一定成熟商業模式的創業公司更是鳳毛麟角，而且大多主要都是聚焦於某一細分技術上，例如，目前最被看好的創業公司蔚來科技，屬於新能源領域的一顆新星，被譽為「中國特斯拉」； 地平線機器人是一家提供計算機視覺晶元系統和自動駕駛平台研發的企業； 縱目科技、馭勢科技、天隼圖像等企業，都是聚焦於計算機視覺領域中輔助駕駛、智能監控或模式識別等方面的解決方案。

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園區自動駕駛領域企業

上文提到的縱目科技2013年1月份成立於張江，目前已經在三個地方成立了分公司。縱目科技的產品包括環視ADAS（高級駕駛輔助系統）系統，在同一硬體平台上集成了3D全景泊車、車道偏離預警、盲點檢測和移動物體檢測等多種ADAS功能，是目前市場上最具競爭力的產品之一。

縱目科技CEO 唐銳

公司的創始團隊是由技術人員和投資人才構成，其中CEO唐銳是清華大學電子工程碩士，有著14年接觸汽車電子半導體和軟體的經歷，公司在2017年2月完成B輪融資，進入全新發展階段。縱目科技在一開始是做ADAS（高級駕駛輔助系統）相關的產品，包括ADAS的功能和應用開發。後來隨著業務的發展，縱目科技開始用環視的角度切入ADAS市場。

據CEO唐銳介紹，創業出發點是做環式技術，最早做360°全景影像，做全景泊車，提供拼接之後的環式，幫助駕駛員在泊車過程中觀看輔助功能。其後，又延伸出了很多新的功能，包括用攝像頭做車道偏離預警、開門預警等等。從這個層面來講是屬於自動駕駛中L1、L2層級的功能，可能在馬路上行駛的幾十萬輛汽車，都在使用這個產品和技術。目前縱目科技正處於L3向L4邁進階段，在環式的基礎上繼續擴展研發生產邊界，L3是做基於環式自動泊車的產品，L4是做基於環式自主泊車的系統，最後達到完全多工況的自動駕駛。

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自動駕駛產業發展瓶頸

「自動駕駛是長跑，在這條路上，我們確實在推動一個行業的技術真真正正往前走，在保持自己理念的同時，也在積極建設核心競爭力。」正如縱目科技CEO唐銳所說的那樣，在自動駕駛領域最為重要的還是要建設自己的核心競爭力，中國非常缺乏原創性的核心競爭力，一直是跟隨者的姿態，但原創核心競爭力需要知識結構。

市場研究機構Navigant發布的最新報告中，列出了未來10年內最有可能把L2、L3、L4級別自動駕駛汽車帶進消費市場的18家公司，還根據技術、市場戰略、生產實力、耐力、銷售，營銷和分銷等9個不同維度對各公司的自動駕駛進展打分排名。其中，福特、通用（GM）、尼桑、戴姆勒位於第一梯隊，而常被我們提起的Google Waymo、Tesla與寶馬等分布在第二梯隊，百度、Uber等位於第三梯度。在這份報告中國內自動企業入圍的只有百度一家，還僅僅是位於第三梯度，可見，國內自動駕駛的發展還需要加把力。

從技術實現角度來說，自動駕駛系統是否有足夠的能力處理各種複雜的、突發的異常駕駛狀況，充分保障安全呢？就目前的技術來說，的確還無法實現全自動駕駛（L5等級），L4階段都還存在很多困難。

另外自動駕駛在法律政策和倫理道德層面也存在一些問題，例如當自動駕駛汽車出現交通事故時，如何判斷責任主體，到底是坐在車裡的人還是汽車本身？再者當自動駕駛汽車在面臨緊急情況時來不及避讓，在撞人還是撞物上如何抉擇？這些問題都值得去思考。

最後還有數據安全問題，自動駕駛汽車是通過智能化操作系統來進行控制，該系統如果被不法分子入侵了該如何解決？

這些有關技術、安全、法律、倫理道德的問題都是「自動駕駛」在前進的道路上必須面臨的障礙，跨越了它，後面的路也許是一馬平川。如果沒有翻過去，後面的發展道路將艱難曲折。

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自動駕駛相關產業鏈

自動駕駛上下游涉及眾多行業，其中包括感測器、計算平台、演算法集成、車輛控制、汽車通訊等方面。

自動駕駛汽車的感測器部分，主要由攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等多種方式共同組成。在攝像頭部分張江園區相關企業較少，目前有Maxieye提供相關的車載視覺技術產品。

自動駕駛系統的計算量、數據流都非常大，同時又需要較快的反應速度，因此就需要匹配合適效能的計算資源，保證計算工作的正常運行。計算平台的核心就是晶元，張江作為浦東乃至上海重要的集成電路產業園，在計算晶元上有眾多企業。當然這些都是國際巨頭之間的較量，如英偉達、英特爾、微軟、恩智浦、德州儀器、高通等。

但在計算機視覺識別方面，園區企業圖麟、雲從都可以提供相應的解決方案。自動駕駛在張江產業鏈上，都有不錯的公司和產品提供支撐，但目前還未能形成完整的上下游產業鏈。自動駕駛完整產業鏈的形成，任重而道遠。

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自動駕駛未來與展望

自動駕駛不僅是在行業內資本和技術「扎堆」湧入，在政府層面也得到了一定的鼓勵和支持，在2015年，國務院印發了《中國製造2025》，將智能網聯汽車列入未來十年國家智能製造發展的重點領域，明確指出到2020年要掌握智能輔助駕駛總體技術及各項關鍵技術。至今，已陸續出台《中國智能網聯汽車標準體系建設》、《先進駕駛輔助系統術語和定義》、《中國智能網聯汽車技術發展路線圖》、《中國智能網聯汽車技術發展路線圖》。從國家政策標準可以看到國家對未來自動駕駛的支持與看好，但也看得出自動駕駛的發展將是一個比較漫長的過程。

我們目前對自動駕駛的種種期待相信在不久的將來會逐一實現，隨著車載深度學習晶元開發、感測器的融合/替代方案研究、高精度地圖的製作、決策與控制系統的研發、安全保障技術的提升，這一天離我們不會太遠。

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