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我们离智能驾驶还有多远?刑

智能驾驶商业化的时候,便是大规模普及的时候,也是我们真正进入智能驾驶时代的时候。

智能驾驶要想商业化,要走的路还很遥远。从价值上看,智能驾驶的商业化价值很高,包括现在针对私人用户的安全保障、出行效率、出行体验、人车家等,以及针对商业用户的降低驾驶疲劳、降低高速公路伤亡、降低能耗成本和提高车队运输效率等。

但是,要想实现智能驾驶的商业化,我们却要付出很大的代价,大到目前所不能实现。

说是代价,还不如说是高阶智能驾驶面临的挑战,主要有二:

其一是技术,关键在于智能感知的瓶颈。目前,企业能用10%的投入与时间解决90%的自动驾驶问题,但剩下的10%长尾问题可能需要90%投入与时间才能解决。从L1-L5,不断加大传感器数量、感知精度、算力,这些问题的解决难度呈指数级增长。

其二是商业落地的难度。道路设施环境,道路交通优化,以及车辆成本太高,都不足以支持车辆的商业化。尽管无论是选择激光雷达还是弱感知强视觉,还是选择视经网络还是PBT发展,最终是由市场来决定。但无论是选择什么样的发展路线,以上都是无法绕开的困难。

简而言之,目前关于智能驾驶所作出的所有努力,都是在摸石头过河,每一条道路都有可能在下一刻就摸索到尽头。但这并非说努力无用,正所谓失败是成功之母,基于现有的技术,以及对未来道路的不断摸索,才有可能找到一条最佳的发展路径,从而促进智能驾驶的最终落地。

中国,绝对是世界上最适合智能驾驶商业化的国家之一。自2015年以来,全球消费者为车内互联服务更换汽车品牌的意愿一直相当稳定,约为40%,中国居首。

这意味着中国消费者对无人驾驶的认可程度比较高,准确地说,应该是中国消费者对智能驾驶的可接受程度更高。之所以出现这种情况,主要原因有二:其一是中国作为发展较晚但发展较快的国家,国内的汽车市场变动一直很快,消费者一直都处于“动荡”之中,因而对新事物的接受程度较高。其二,则是源自中国人“我全都要”的消费观念。

毫无疑问,底层对智能驾驶的需求,将从最直接的层面上支撑起智能驾驶商业化的落地。但这不意味着智能驾驶就能够在中国一帆风顺,主要原因同样有二:

其一是智能驾驶的商业化必然离不开政府的支持。目前,我国智能汽车相关法律政策完善速度正在加快,但现行产品管理政策法规基于传统汽车制定,在测试示范、标准管理、产品准入、OTA升级等领域存在不足。需要明确的是,智能驾驶的安全责任主体仍是企业,政府的责任只是创造环境,并不是为企业兜底。

由其一导出其二,就是智能驾驶在国内出现的众多争议事件。无论是国内的新势力造车企业如蔚来、理想等,亦或者是外资企业特斯拉,均在国内出现过数量不一的争议事件。在这些事件中,关于智能驾驶是否安全、可靠、合理等问题,自然就成为了减慢智能驾驶落地的因素。

要想让智能驾驶商业化,首先要解决前文提到的各种问题:政策、道路基建、智能驾驶技术、成本、用户体验和安全性等。

对此,循序渐进或许是最佳的办法。自主泊车场景、高速公路等特定场景自动驾驶、以及自动驾驶出租车等手段,都能有效推动智能驾驶商业化。当然,这只是针对乘用车层面,对于商用车层面,其实也大体类似,不同的地方在于商用车对于能耗的需求会更高,因而会有所出入。但值得一提的是,目前世界范围内,对于商用车特定场景自动化已经有一定成果。

中国汽车技术研究中心资深首席专家吴松泉认为,2021-2024年是中高级ICV产业化准备阶段,自动驾驶技术将在2024年左右实现量产应用,其中落地场景根据道路交通复杂程度、配套设施完善程度在不同区域逐步展开,如干线物流等,单一场景无人驾驶将有望率先落地。而在2025-2030年,产业进一步发展,监管环境持续优化,商业模式不断丰富和成熟,市场接受度会逐步提升。

简单来说,根据专家预测,到2030年之前,能够实现智能驾驶商业化的基本落地。届时,智能驾驶大概率不能够全面普及,但在某些特定场景已经能够实现商业化,让消费者从纯粹的自我驾驶,过渡到部分智能熊猫债券驾驶中去。如此一来,既能够逐步提高消费者的接受程度,让消费者驾驶习惯做出改变,也能有更多的时间和资金去推动智能驾驶的最终实现。

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