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自动驾驶技术商业化落地挑战:很难量产 时间:2018-6-4 8:33:09

自动驾驶技术的进步推动了商业化的进程,但商业化的落地仍然面临很多挑战。

“目前全球整个自动驾驶基本都走到L3这一级,我指的是商业化。到2020年或者2022年之间,可能部分厂家会实现L4,行业预测实现L5在2028年、2030年或者2035年。”一汽集团总经理助理董海洋日前表示,实现L4级自动驾驶仍然面临很大的挑战,取决于未来商业应用场景的规划和技术自主发展的程度。

商业化的条件

由中国汽车工程学会和丰田汽车联合发布的《中国汽车技术发展报告(2017)》中指出,美、日欧传统车企、科技公司已全面开展智能网联汽车大规模测试示范,预计2020年左右实现高等级自动驾驶的量产化。在中国,HA级和FA级(完全自动驾驶)智能网联汽车的量产计划一半在2025年前后。

奥迪在去年7月份首次推出了包含自动驾驶功能的车型,是全球首款实现自动驾驶Level3级别的量产车型。奔驰方面也透露,预计到2020年奔驰大部分车型将能实现自动驾驶。宝马首款电动自动驾驶车——iNext将于2021年正式推出,并计划搭载L5级别的自动驾驶技术。沃尔沃第一辆L4级无人驾驶汽车将在2021年量产。通用则计划于2019年在美国大规模部署自动驾驶汽车。

尽管各大汽车厂商都给出了实现自动驾驶的时间表,但商业化的落地需要应用场景和技术做支撑。

“商业化实现需要技术做支撑,但也必须要有客户买单,得有营创的收入。”安波福亚太区总裁杨晓明对记者表示。按照计划,安波福自动驾驶技术系统实现L4的量产化在2019年。目前,安波福已经与共享平台运营商Lyft达成合作,在Lyft拉斯维加斯的运营网络上推出30辆自动驾驶汽车。

在奇点汽车自动驾驶架构总监李建鹏看来,自动驾驶在产业化方面面临多项挑战。“比如算法。现在很多主机厂进行自动驾驶汽车研发时,都是放一台很大的电脑在车上,从商业化的角度,这样的方案其实很难量产——特别在考虑成本和功耗的情况下,所以现在很多企业都把目光放在了研发高性能芯片上。传感器也是一样,虽然激光雷达在环境感知方面有很好的表现,但碍于成本,激光雷达现在离量产也还有很远一段距离。”

技术路径的选择

目前,实现全面自动驾驶存在两个技术路径。

一类是传统公司提供的循序渐进式方式,通过逐步升级做到完全自动驾驶;另一类是新兴技术公司,它们会直接切入到L4级技术,实现一步到位。传统汽车主机厂更偏向于渐进路线,未来通过软件升级,可使车辆实现更高级别自动驾驶。

在自动驾驶公司Momenta创始人曹旭东看来,以谷歌为代表的跨越式发展主要采用了激光雷达,其成本较高,产品不是2C而是2B,商业模式可以是共享出行或者无人货运。而渐进式发展路径主要采用的是视觉的方法,成本较低,从L2升级到L3再升级到L4。但成本因素也是推动自动驾驶发展的一大瓶颈。

实际上,随着自动驾驶技术的推进,汽车厂商在选择技术路径上也发生了一些改变。“我们走了两条路线,自动驾驶做完L1做L2,在L2基础上做到L3是有可能的,但从L3到L4不是一个积累过程,而是一个跳跃过程。所以不是渐进式、学习式能够达到L4、L5,必须是两条路线一起走。”董海洋说,传统自动驾驶零部件公司有足够的量产经验和系统整合能力,更容易将产品快速推向市场。而新兴技术公司如谷歌等,它们在局部传感感知算法和人工智能的局部应用上有优势。

“一个是渐进量产式,以可靠稳定为原则,以成本为优势,另外一个是跨越学习式,在这个领域我们就把它全部模块化,整合最好的资源,通过主机厂把这些优质资源整合起来,进行更深度的开发。”广汽研究院首席技术官兼智能网联技术研发中心主任黄少堂也认为完全自动驾驶技术的实现需要两种技术路线相结合。

不管是哪种技术路径,当前,自动驾驶的研发成本整体仍然较高,为了确保安全性,自动驾驶车辆一般都会配备多系统冗余设计,也需配备更多传感器,这就提高了单车成本。

“自动驾驶系统成本很高,这类系统在2025年前很难在私人用汽车上大量部署。不过车队运营商能较为轻松地适应成本高的不利,商用车市场最有可能广泛普及自动驾驶系统。商用车先起步,因为它对成本的容忍度会比较高,只要有投入产出比就可以用,逐渐带动整个产业链,降低成本,进一步完善,然后再扩展到个人使用的乘用车的场景里面去。”G7总裁马喆人说。

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