智能驾驶的狂想与现实落地

岳靈 2023-07-26 14:08:11

从1976年的PC推动数字化，到1996年的互联网推动网络化，再到2016年人工智能推动的智能化，无不在诉说着技术创新赋能产业，进而推动人类文明。

人类文明以城市为牵引，而交通技术对城市布局起着牵一发而动全身的作用。追溯以往，从原有步行而形成的城邦，到围绕火车而建造的小镇，有轨电车形成的社区，再到汽车造就的现代都市。毋庸置疑，“车”这个产物，推动了人类城市形态，但同时，也带来了交通拥堵，停车难，交通事故，大气污染等“城市之殇”。

人类文明要进步，城市想要更宜居，我们都在找寻“城市复兴”之路。随着人工智能技术的发展，智能驾驶似乎让很多人看到了曙光。

智能驾驶的狂想：“移动+X”的人类“第三生活空间”

关于智能驾驶的研究可追溯到1886年卡尔·本茨制造世界第一辆三轮汽车开始。

现在市面上主要采用的自动驾驶分级标准是2014年由SAE International发布的《标准道路机动车驾驶自动化系统分类与定义》，把自动驾驶分为L0-L5级。如下表所示：

产品经理，产品经理网站

（1）2007年人类实现L0级，为警告 ADAS系统的早期形态（以警告为主）。需要有驾驶员，有人监控，有人提供支援，但是场景是不限的。典型的代表是Mobileye，主要靠安装摄像头。

（2）L1级，为驾驶辅助，主要有自动紧急刹车AEB和自适应巡航ACC。需要人机共驾，监控还得要人。

（3）2015年人类实现了L2级，需要在封闭的机构化道路进行。系统的监控和支援还是需要人。主要靠摄像头，毫米波雷达，车身周围的超声波，盲区检测BSD，来感知环境。典型代表有特斯拉和通用的凯迪拉克。

（4）2017年我们实现了L3级，它是有条件的自动驾驶，驾驶行为可以由系统完成，监控也可以由系统完成，但人还需要提供支援。该级别的驾驶员可以分心别用，系统出现状况5-15秒内接管。汽车具备“优雅降级”能力，碰到紧急情况，会自行靠边。应用场景也更加宽泛，比如：收费站到收费站的自动驾驶，城市公路的自动驾驶。典型代表为奥迪A8，它除了有超声波，传统摄像头和雷达外，还增加了激光雷达。2018年，国内L2级的自动驾驶车上市，有长安CS75、长城F7、吉利缤瑞/缤越/博越GE、上汽Marvel。

（5）我们希望2020-2025年实现L4级，它可高度自动，真正实现城市工况的无人驾驶。除L0-L3级所带的装备外，还需要高精地图、V2X通讯等，硬件配置也应达到4级。典型代表有特斯拉新的AutoPilot，Google，百度，沃尔沃的行人气囊，大众，Uber和奔驰的概念车，F015。唯一的缺点是它还有场景限制。

（6）L5为完全自动，能在所有道路环境下完成自驾，救援，监控，这就是我们说的无人驾驶汽车了。

我们可以畅想一下，如果说未来的无人驾驶汽车可代替人类驾驶员，汽车将会变成“大型移动智能终端”、“商业空间”和“储能单元”的结合体，成为“移动+空间”的人类“第三生活空间”。车从一个管道，变成了一个终端，或者是商业活动中心，可移动的空间。

这时，智能驾驶将撬动房地产，广告娱乐，零售，服务业，保险，健康医疗，酒业的变革，重新设计价值链，改变竞争规则。也会有大量的土地被释放出来，无人智能超市，飞行汽车，移动办公室、电影院、咖啡馆，供人类活动、生活、休闲和娱乐，打开万亿市场，重新设计城市。

电影里面出现的画面，最终都会实现，想想都很沉醉。但真正要实现“第三生活空间”的路充满着荆棘，需要多方的共同努力。现实落地中的智能驾驶主要呈现如下情境：

一、政府加快政策和立法，为行业“冷启动”助力

《自动驾驶汽车成熟度指数报告》中指出，要衡量自动驾驶汽车是否成熟，主要看四项标准：政策和立法、技术和创新、基础设施建设和消费者的接受度。

其中一、三项是政府来主导的，中央政府从顶层战略上为智能驾驶制定发展方向，地方政府建立智能网联示范区，出台路测细则为相关企业的试运营提供合法的环境。可见，指引方向和给予路权是政府的两大重点作用。

法律方面，走得比较超前的是美国和德国，他们未来L3、L4的路测、时间表都很清晰；智能网联汽车保险方面，英国和日本做得较好。而我国主要在公共道路路测的障碍方面发力。

从2015年到2020年，中国政府相继出台《中国制造2025》《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》《汽车产业中长期发展规划》《车联网产业发展行动规划》《2019年智能网联汽车标准化工作要点》《智能汽车创新发展战略》《汽车驾驶自动化分级》方案，以及相关法律法规的出台，都可以看出自动驾驶已列入我国的国家顶层发展规划中，以求强化国家的核心竞争力。

截至2019年底，中国共有25个城市出台自动驾驶测试政策，主要在智能网联示范区，为企业提供自动驾驶路测场地。政府颁发路测牌照方面，除科技巨头、车企、外企和造车新势力外，还有小马智行、AutoX、图森未来、智加科技、Momenta、禾多科技、酷哇中联、飞步科技等。

二、智能驾驶由技术研究阶段到产品落地阶段，多“场景化”开花

2014年百度进入智能驾驶产业，随后很多中国企业如雨后春笋般涌现，共同探索应用落地场景，Appolo搅浑了生态，也激活了生态。

目前有不少限定场景已有高等级的自动驾驶，如：园区的Apollo，美团无人配送，菜鸟，苏宁物流，京东事业部，新石器，DeepBlue；矿区的慧拓，易控智驾，CIDI；港口的图森未来；机场的UISEE。主要的智能驾驶车辆有无人行李车、无人接驳车、自动驾驶公交车、无人配送车、自动驾驶宽体自卸车、无人清扫车、自动驾驶矿卡以及具有AVP功能的乘用车。

除此之外，也有做开放道路场景的，如：做城市道路的Apollo，滴滴，中智行，autox；做高速公路的图森未来，智加科技。

但由于开放道路技术发展局限，供应链不成熟，成本高，政府路权供给问题，商业化变现难度非常大。而限定性场景因为驾驶范围的限制，环境可控，车速稳定，可在未来几年率先实现商业化。

有人会问，为什么停车场没占有一席之地？那是因为停车场主要以乘用车为主，国内法规并未给智能驾驶汽车在停车场行驶的路权。但百度、Momenta、吉利、长城、驭势科技也有相关试点。全球首个自动代客泊车在2019年7月的斯图加特的奔驰博物馆停车场浮出水面。

三、各方势力从“蠢蠢欲动”、“剑拔弩张”到“联盟共生”

上汽在前瞻技术论坛上，首次提出自动驾驶应“电动化、共享化、智能化、网联化”。今天中国两亿多台车，如果10%能转成电动车，它基本能够把我们现在可再生能源全部储存起来，可以说“电动化”能够推进新的能源产业的到来，由单个发电变为分布式发电。“电动化”可以让后来者进入这个产业，但它只是弯道超车之举。“共享化”是现在的分时租赁模式，改变人们的消费模式。而真正能引起大变动的是“智能化”和“网联化”。“智能化”可以把“人”这个不可控制的因素拿掉，“网联化“则可使车与车、车与人、车与路相协同。

正是因为大家看到了智能驾驶作为“移动+X”，可实现“人的移动”衍生到“物的移动”，一时间风起云涌，好不热闹：

（1）零部件企业通过图像识别、高精度地图等技术，想要占领自动驾驶“新高地”；

（2）互联网大企业纷纷联盟抱团：AMD和特斯拉；Lyft、GM和DRIVE.AI；Intel、docomo、Toyota、denso和ericsson；德尔福、法雷奥、采埃孚也在加速布局上下游产业链，合纵连横；北汽与百度2017年签署战略合作等。

（3）小马智行、禾多科技、主线科技等自动驾驶新秀诞生；

（4）传统车企担心自己会变成“代工造车”，需求和产品规格由出行服务商提供，运营和运维的利润被科技企业或造成新势力的供应商赚走。吉利、长安、长城、奇瑞、东风、上汽、北汽、长安等也陆续公布自动驾驶战略规划。安吉星也在布局互联网，出行和自动驾驶。除此之外，传统车企想拥有技术和出售技术，2016年通用花了10亿美金买了Cruise Automation创业公司；2017年2月，福特也花了10亿美金与Argo AI成立合资公司；

（5）地图厂商都有BAT的身影。

四、车路协同的技术突破，将成为自动驾驶强有力的助推器

借助新一代的无线通信和互联网技术，V2X从基础设施方面为完全无人驾驶的实现提供另一种可能。

目前，主流的技术路线以DSRC和C-V2X为主，以期保证交通安全，提高通行效率。相较单车智能，车路协同增加路端、云端部署，可有效地降低单车智能技术的难度，因此有其很好的名字，叫“上帝之眼”。

“感知——决策——执行”是自动驾驶最关键的三大系统，代替人类的眼睛、大脑和四肢。

“感知层”通过加装车载视觉系统（单/双/多目摄像头）、雷达系统（激光雷达/毫米波雷达/超声波雷达）等传感器设备来感知环境，辅以车辆信息，如：惯性导航（IMU），MEMS传感器，GNSS；
“决策层”通过接收感知层的数据来分析、判断当下，并作出合理规划，主要有算法/软件供应商（算法、内容软件）和芯片供应商（CPU/GPU、计算平台）；
“执行层”通过接收决策层的数据，来完成实际的行驶动作，主要的执行机构有电子驱动、电子转向、电子制动和其它汽车零部件。

就目前来说，执行层基本被国际Tier 1供应商所垄断，感知层和决策层的企业丰富，典型代表有禾赛科技、速腾聚创、大疆、地平线、黑芝麻等。高精度定位模块，其中，2019年，千寻位置、导远科技、戴世智能还完成过新一轮融资。作为老牌车联网赛道的网阔信息公司也有相关布局。

政府也陆续出台《推进智慧交通发展行动计划》、《数字交通发展规划纲要》、《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》、《推进综合交通大数据发展行动纲要（2020-2025年）》等多项政策和资金扶持来推动车路协同和智能网联汽车的发展。