“自动驾驶正在（zài）进入最好的时代！”

在近期举办的第（dì）二（èr）届全球智能驾驶峰会上，苏州智（zhì）加科技有限公司总裁郑皓指出，自动（dòng）驾驶产业正（zhèng）迎来三大（dà）利好：一，资（zī）本、技术、生态（tài）资源更加集中，协同发力；二，自动驾驶（shǐ）技术不（bú）再单打（dǎ）独斗，人工智能相关的基础（chǔ）设施普（pǔ）及能够加速自动驾（jià）驶的发（fā）展，进而推动全世界认（rèn）同和支持；三（sān），社会发展与技术发（fā）展相辅相成，政策（cè）智慧与技术发展交互呼（hū）应（yīng），通过技术安全（quán）务实的落地。

毋庸置（zhì）疑（yí），自动驾驶正在加速（sù）进化，然而对于身处自动（dòng）驾驶产业一线的企业来说，要（yào）推动（dòng）自动驾驶向前，尤其是实现全自动驾驶的量产（chǎn），其中的难（nán）关切实存（cún）在，并显得极难攻克。

感知技（jì）术难（nán）度不小

在（zài）此次峰会（huì）上，江苏（sū）省新能源汽车创（chuàng）新联盟（méng）执行理事长殷（yīn）国栋表示，自动驾驶的关键技术包括（kuò）智能感知（zhī）、决（jué）策、控制。不过在这些过程（chéng）中（zhōng），困（kùn）难非常多，“我（wǒ）们所研究的场景与实际场景是不对（duì）称的，真实场景是非常复杂（zá）的（de），开（kāi）发者要带着一种（zhǒng）谨（jǐn）慎的态度对待这种事情。”

感知是自动驾驶的第一环，一个（gè）自动驾驶（shǐ）系统（tǒng）的整（zhěng）体上表现好坏，很大程度上都（dōu）取决于感知系统的好（hǎo）坏。目前（qián）来看，感知技术（shù）主流（liú）方案包（bāo）括摄像头、激（jī）光雷达、毫米波雷达（dá）、导航系统（tǒng）等。

而（ér）正如殷国栋所（suǒ）言，单个传感器已经无法适应自动驾驶精准的（de）感知需求，目前业界大多在研究多传感器融（róng）合的感知技术方案，“传（chuán）感器的类型越来越多，无论几种，一定要分类清（qīng）楚，最终（zhōng）做到（dào）信息融合，以适（shì）应真正的应用场景。”

Roadstar．ai首席科学家周光曾在（zài）某次演讲中指出，简单的传感器融合，无外乎就是每（měi）个传（chuán）感（gǎn）器的数（shù）据能大致在空（kōng）间跟时间上能得到对（duì）齐，而多传（chuán）感器融合（hé）技术的核心就（jiù）在于高精度的时间（jiān）以及（jí）空间同（tóng）步。

而众所周知，无人驾驶（shǐ）当中，毫米波雷达、激光雷达和超声（shēng）波都是（shì）完全不同的传（chuán）感器，让他们实现（xiàn）高精（jīng）度的时间以及（jí）空间同（tóng）步无（wú）疑是非常（cháng）难的（de），相关技术提（tí）供（gòng）商（shāng）还需（xū）要对（duì）机器人技术以及机器学（xué）习优化技术有非常深的理解。

portant;" />

图片来（lái）源：森思（sī）泰克

值得一（yī）提的是，在感知系统中，高精（jīng）度（dù）地图也（yě）发挥着不（bú）可小觑的（de）作用，它所采（cǎi）集（jí）的（de）环（huán）境（jìng）信息，例如车道标志、路缘等信（xìn）息（xī），可与通过以上感知技术（shù）方案（àn）所获得的信息相互印证，从而实现“多传感器（qì）融合”的效果（guǒ），获得更为准（zhǔn）确的位（wèi）置信息。

Deepmap大中华区总（zǒng）经理刘澍泉表示，从用途上来说，传统地图（tú）更（gèng）多（duō）在（zài）于导航搜（sōu）索，包（bāo）括目视导航（háng），而高精地图包（bāo）括环（huán）境感知、定位（wèi）、路径规划、车辆控制，它有更多的发挥（huī）空（kōng）间，它能够（gòu）降低（dī）感（gǎn）知过程的难度。

大唐高鸿车（chē）联网总监张杰则指出，现在单（dān）车主要（yào）靠毫（háo）米波雷达、激光雷达、摄像头等（děng）一些传感器，这些都可以认为是一种视觉传感（gǎn）器。在人类驾驶员看不到的（de）地（dì）方，它（tā）也是没（méi）有能力感知的，鬼探头（tóu）成为（wéi）难（nán）以应对的场景。

“车辆需要获得周围车辆行驶意图，没有通（tōng）信手段（duàn）是（shì）难以实现的。在投放的早期，一定会面临和有人驾驶（shǐ）的这样一个（gè）混合交通状（zhuàng）况，有一（yī）些人类驾驶（shǐ）员行为还是（shì）不够规（guī）范（fàn），在正常运行道路上面有一些工程车辆（liàng），这些车辆的一些（xiē）信息（xī），包括尾灯位置、信号（hào）标识都和（hé）常规乘用车有（yǒu）很大不同，想要识（shí）别他（tā）们启动或者是停止的（de）意图，对自动驾驶来说还是一个比（bǐ）较困难的事情。”

而在这时候，V2X就能帮（bāng）上忙了。张杰在（zài）演讲中提到，使用C－V2X之后可以（yǐ）提供一个环（huán）境全息感知，可以把单车感知范围从车上（shàng）移动到路（lù）端，这（zhè）有很（hěn）多好处（chù）：一方面（miàn）它安装角度（dù）变（biàn）高（gāo）了，站的高看的远，自然（rán）探测距离远远大于单车（chē），另（lìng）外可以以（yǐ）静制动，因为它（tā）是一个静（jìng）止点去观测，所以（yǐ）在很多判断（duàn）上会比单（dān）车一些摄像头（tóu）有（yǒu）更多图像处理（lǐ）的优势。并且在一些复杂路段，可以从（cóng）多个角度进行（háng）传感器部署，实现多传感器信息融合。

人工（gōng）智能也并非易事

人工智能逐渐（jiàn）被认为是实（shí）现自动驾驶汽车的关键所在，是推动自动（dòng）驾驶商业（yè）化的核（hé）心（xīn）。

IEEE Fellow、中科院无线传（chuán）感网与通（tōng）信重点实验室主（zhǔ）任先（xiān）杨（yáng）旸认为：“未来，整个（gè）环境当中都会发生智能化的改造，所谓（wèi）的云物边缘和传感（gǎn）器网络的融合，使得（dé）我们的（de）计算变的无（wú）处不在。有了无处不在计算（suàn）以后，我们（men）才可以有无处不在（zài）的智能。”

portant;" />

图片来源：businesskorea．co．kr

然而人工智能显然（rán）并（bìng）非易事（shì）。

希迪（dí）智驾工程副总裁（cái）黄英君指出，不同的场景所适用（yòng）的感知（zhī）算（suàn）法，以及决（jué）策和规划算法差距都非（fēi）常（cháng）大，因此很难拿出（chū）一套通用全栈L4级自动（dòng）驾驶架（jià）构，满足所有这些（xiē）场景，很多时候要定（dìng）制，而如若（ruò）需要定（dìng）制，模（mó）块训练使用不同场（chǎng）景，包括适应不同芯片、不同平台，都是问（wèn）题。

德国汉（hàn）堡科学院院（yuàn）士张建伟表示：“大家都说中国人脸识别（bié）技（jì）术（shù）最强，但是在（zài）汽车量产方（fāng）面，模糊场景识别（bié）是（shì）一个非（fēi）常（cháng）重要的一个题（tí）目，但是在这种模糊人脸（liǎn）识（shí）别里头，现在（zài）人（rén）工（gōng）智能深度学习算法是做不到（dào）准确识别，未来，强人工智能对汽车以及对自动驾驶（shǐ）还是有非常大的挑战。”

与此同时，他也指出，下一步人工智能和未（wèi）来驾（jià）驶的结（jié）合是多种最新前（qián）沿技术的融合（hé），包括AI、IOT、虚拟（nǐ）现实，机器人可穿（chuān）戴设备、5G通讯这些都会给未（wèi）来自动驾驶新技术带来新突（tū）破（pò）。

华夏（xià）芯（北京）通用处（chù）理器技术有（yǒu）限（xiàn）公司CTO John Glossner表示，从高层角（jiǎo）度来讲（jiǎng），智能驾驶中最核心应该是（shì）处理器（qì），也（yě）能够驱动着相关智能驾驶设计（jì）核心，应该（gāi）是以这些处理器功（gōng）能为关注的，也要考（kǎo）虑到如何（hé）把AI应用到这些智能驾驶中。

而（ér）针对企业（yè）布局，大（dà）众问问CEO张人杰（jié）表示：“我（wǒ）始终认为一个企（qǐ）业要想生存，必（bì）须要集中，不（bú）能发散，可以发散，当（dāng）你非常强大（dà）的时候，你如（rú）果是华（huá）为（wéi），你可以尝试一下，但是大（dà）家可以看到（dào），即使是华为，成功的点无非就是两个：通讯（xùn）设备和手（shǒu）机。现在很（hěn）多AI企（qǐ）业说我要赋能百（bǎi）业（yè），意（yì）味着对每一个行（háng）业都很精通（tōng），事实上每一个人只能对一小块（kuài）领域比较擅长，你（nǐ）要想做（zuò）好整个（gè）垂直领域整合，必须要专注聚焦于（yú）一个领域（yù）。”

5G还要再等等

实现靠（kào）谱的自（zì）动驾驶，目前（qián）主要有（yǒu）两种主流方向（xiàng）：单车智能（néng）和车路协（xié）同。前者主要与激光雷达等各种感知（zhī）技术以（yǐ）及AI技术等相关（guān），而后者由于是要通（tōng）过网络让所有交通（tōng）参与者（包括路标（biāo）、信号灯（dēng）、骑行（háng）者以（yǐ）及行人（rén）等（děng））实现在线互联，因（yīn）此需要5G网络技术（shù）的支（zhī）持。

清华大学计算（suàn）系教授、中（zhōng）国自动化学会（huì） 智能自动化专委会主任邓志东指出，今年是中国正式进入5G商用元（yuán）年（nián），正式颁布了商用（yòng）牌（pái）照。5G有什（shí）么特点？增强了移动带宽、高可靠、低时延、大（dà）连接、广覆盖。“4G解决人与人之间连接，5G不仅可以解（jiě）决人与人（rén）之间连接，还可以（yǐ）人（rén）与物之（zhī）间的连接，实现互联互通，因为它具有非常（cháng）高的连接数。”

中（zhōng）国（guó）移（yí）动（上（shàng）海）产业研究院（yuàn）副院长陈（chén）豫蓉表（biǎo）示，跟4G相比（bǐ），5G将在智能（néng）网联汽车方面实现非（fēi）常多的突破，促进（jìn）整（zhěng）个车载的（de）导航系（xì）统，车内娱乐（lè）系（xì）统升（shēng）级，推动（dòng）整个车（chē）路协（xié）同的发展，为自动（dòng）驾（jià）驶铺平道路。5G为车路协同会带来什么样的变化？应（yīng）该会有什么（me）样的（de）趋（qū）势呢？我们理解有三大方面：

一（yī），整个（gè）场景会更加精（jīng）细化（huà）。限定场（chǎng）景（jǐng）下车路（lù）系统这（zhè）种技术将率先落（luò）地，比如说我们的说的高速（sù）公（gōng）路（lù），矿区，港口，园（yuán）区等等。这点在业内（nèi）外都得到了普（pǔ）遍（biàn）的（de）认同，像自主（zhǔ）泊车，定点接送（sòng），快速公交，有限地域无人驾驶出租车，很可能成为（wéi）自动（dòng）量（liàng）产首个商业化（huà）应（yīng）用场景，进（jìn）而利（lì）用（yòng）自（zì）动驾驶这样的优（yōu）势创造出来（lái）崭新的需求、巨大的产业和全新的生态（tài）。

二，车路协同化。过去是单车智能化，我们在一（yī）辆车上安装了高清摄像头，毫米波雷达等等各种设备（bèi），让整车变（biàn）的更加智（zhì）能。这样车的反（fǎn）应（yīng）是有一些局限（xiàn）性（xìng），今天走向了车路协同，随着自动驾驶级别（bié）的发展（zhǎn），单车智能对芯片，对算力的要求会成一（yī）个指数级的上升（shēng）。车路协同是（shì）什么平台呢？它实（shí）现是人，车，路，云这样一（yī）个协（xié）同，它会具备边缘计算的（de）能力。通过边缘计算的一个算（suàn）力（lì）卸载，我们实现一个自（zì）动化算力均（jun1）衡分布，实现整个单车智（zhì）能的（de）升级（jí），这（zhè）也是自动驾驶未来的一（yī）个主要技（jì）术路线这是。

三，推广会（huì）是一个渐进的（de）过程。可以（yǐ）肯定，面向更高级别自动驾驶，可能它（tā）对道路的配（pèi）套升级改造要求，对产业（yè）链资源整合的要求，对（duì）前沿技（jì）术的突破要求（qiú），以及法律法规等等相应配套，都有更高的（de）需求，这决定了它的推广不是一蹴而就的过程。将来车路协同技术（shù）落地，首先是从区域化、场景化开始，逐步再（zài）推广到全（quán）场景（jǐng）、全区域，是一（yī）个（gè）渐进的过程。

大（dà）众问问CEO张人杰则从商业模式方（fāng）面阐（chǎn）述了5G的难点，“现在（zài）大（dà）家（jiā）谈5G谈（tán）的比较热，但（dàn）是5G是不是真（zhēn）的能产生（shēng）价（jià）值（zhí）？其实（shí）依赖于商业模式（shì），现（xiàn）在4G比较成（chéng）功了（le），因为每一个月花费已经能够让运营商去支撑（chēng）它目前4G网（wǎng）络运营，但是大家想一想，5G投（tóu）资是巨大的，5G基站数目是现（xiàn）在（zài）的数十倍。在这种（zhǒng）情况下，意味着运营（yíng）商要投入更多的钱去建（jiàn）这样的基础设施，如果你的商业模（mó）式，如果运（yùn）营商还（hái）是只能（néng）收到每（měi）月（yuè）几十块钱、几百块钱花费（fèi），那么运（yùn）营商肯定（dìng）会亏损，对于汽车也（yě）是一样，汽车在新场景下必（bì）须要（yào）有新（xīn）的商业模式。”