進入2019年，關(guān)于自動駕駛商業(yè)化的話題，繼續(xù)發(fā)酵。

日前，在由蓋世汽車主辦的第二屆全球自動駕駛論壇上，多位與會嘉賓均表示從今年開始，自動駕駛將逐漸步入量產(chǎn)前的最后沖刺階段，部分車企最快將于今年底或者明年初推出其首款自動駕駛汽車。

譬如廣汽，據(jù)悉其L3級別的自動駕駛量產(chǎn)車將在2020年第一季度量產(chǎn)，而這款車的中低配版本在今年10月份就將面向社會發(fā)布。另外，諸如一汽紅旗、長安、奇瑞、比亞迪、奇點汽車等，此前也都在不同場合透露了明年量產(chǎn)L3自動駕駛汽車的計劃。由此讓更多的人堅信2020年將是自動駕駛汽車量產(chǎn)元年，特別是自主品牌的自動駕駛產(chǎn)品，有望從明年開始真正普及。

L3自動駕駛步入量產(chǎn)沖刺階段

自動駕駛汽車何時才能真正量產(chǎn)？對于這個問題，業(yè)界其實已經(jīng)討論了很多年，如今答案正慢慢清晰——很快。究竟有多快？在廣汽研究院智駕技術(shù)部負責人郭繼舜看來，從2019年年底到2020年年初，這段時間將成為中國自主品牌自動駕駛真正普及的關(guān)鍵節(jié)點。

郭繼舜此言不無道理。據(jù)不完全統(tǒng)計，除了跨國車企和科技公司，目前至少有近十家自主車企已經(jīng)宣布將于2020年前后量產(chǎn)L3級自動駕駛汽車。首當其沖的是廣汽，最快將于今年10月份推出L3級自動駕駛量產(chǎn)車型的中低配版本。一旦此量產(chǎn)計劃落實，據(jù)悉廣汽將成為業(yè)內(nèi)第一家真正推出自動駕駛車輛的車企。

長安汽車作為較早涉足自動駕駛技術(shù)研發(fā)的自主車企之一，亦在快速推進L3自動駕駛技術(shù)的工程化開發(fā)。據(jù)了解，過去幾年里長安汽車在深入系統(tǒng)工程、環(huán)境感知、中央決策、功能安全、人機交互、測試評價、控制執(zhí)行等7個方面，已先后掌握超30項關(guān)鍵核心技術(shù)，實現(xiàn)了八大核心功能。基于已有成就，目前長安汽車已經(jīng)進入了量產(chǎn)化開發(fā)階段，預計到2020年正式實現(xiàn)L3技術(shù)的量產(chǎn)。

而奇瑞、一汽紅旗、比亞迪、長城等，借助與百度的合作，此前也紛紛立Flag，稱將在明年量產(chǎn)L3級別的自動駕駛汽車。其中奇瑞，據(jù)了解在2018年已經(jīng)有部分車型搭載了L2級輔助駕駛系統(tǒng)，今年奇瑞計劃逐步在實車上搭載更多的高級輔助駕駛功能，如ACC、AEB、APA等，最終于2020年實現(xiàn) L3級有條件的自動駕駛，2025年實現(xiàn) L4 級高度自動駕駛。一汽紅旗則略微有些“激進”，欲在2020年就實現(xiàn) L4 級自動駕駛乘用車的小批量下線示范運行，并在2020年大批量投放更多城市運營，實現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)。

另外諸如奇點汽車、小鵬汽車、蔚來汽車、零跑汽車等造車新勢力，在制定自動駕駛量產(chǎn)計劃時，同樣瞄準的是2020年。其中奇點汽車，據(jù)悉將利用英偉達自動駕駛平臺提供的計算能力和安全性，于2019年正式完成L3技術(shù)研發(fā)，2020年實現(xiàn)L3自動駕駛量產(chǎn)落地。小鵬汽車則是攜手德賽西威來推動L3相關(guān)技術(shù)在2019年的量產(chǎn)落地。零跑汽車略有不同，根據(jù)該公司此前公布的自動駕駛路線圖，將通過OTA方式來推進L3自動駕駛技術(shù)的量產(chǎn)。

不過，盡管目前L3自動駕駛市場形勢一片大好，郭繼舜認為還有幾個問題不容忽視。首先是法規(guī)層面，究竟什么時候能夠完全承認并且接受這項技術(shù)。一個典型的例子是全新一代奧迪A8，雖然該車在2017年就已經(jīng)具備了量產(chǎn)能力，但受法律法規(guī)等方面的制約，目前這款車僅能夠在德國的少數(shù)道路上釋放L3自動駕駛功能，而無法完全發(fā)揮其所有的智能化功能。

其次是技術(shù)層面的問題，主要有三點：第一，人工智能芯片價格過高，且大多數(shù)在性能上還不能滿足自動駕駛的需求，遠遠小于行業(yè)之前對其的預期；第二，目前自動駕駛平臺的硬件和傳感器冗余還無法完全達到自動駕駛所需要的安全要求；第三，現(xiàn)有的自動駕駛系統(tǒng)還無法達到整體的功能安全的要求。

“從這一點上來講，目前自動駕駛其實正處于一個喜憂參半的震蕩期，是自動駕駛產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵節(jié)點，決定著行業(yè)能否真正實現(xiàn)由車輛對交通結(jié)果負責的跨越式發(fā)展?！惫^舜指出。

L4特定場景和功能先行

除了L3自動駕駛技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，在此次論壇上郭繼舜還重點提到了更高級別自動駕駛技術(shù)的商業(yè)化問題。

郭繼舜指出，目前L4技術(shù)的發(fā)展還面臨很多問題，特別是在芯片、冗余和執(zhí)行器件方面，還有待進一步的突破。所以L4的商業(yè)模式可能是從一個很小的區(qū)域開始，通過諸如區(qū)內(nèi)點到點的自動駕駛約車服務，來快速商業(yè)化。之后再逐漸擴大運營區(qū)域，使各個區(qū)域互相連接，最終形成一個整體?！霸诮衲昴甑?，很多公司就會逐步在中國推出自動駕駛汽車，我們現(xiàn)在知道的情況是，至少有不下十家公司有這樣的計劃?！?/p>

另外一條L4商業(yè)化路徑則是園區(qū)內(nèi)的自動駕駛，主要針對的是商用領(lǐng)域，包括倉庫對倉庫的無人駕駛，在郭繼舜看來也將是未來發(fā)展的方向。“其實從2015年開始，自動駕駛物流就開始熱了起來，分析背后的原因主要有以下幾點：第一，自動駕駛汽車在園區(qū)內(nèi)上路幾乎不存在法律法規(guī)的約束；第二，場景相對較簡單；第三，園區(qū)內(nèi)的自動駕駛需要實現(xiàn)的功能相對較單一，可以更好地滿足各項安全要求?！?/p>

法雷奧中國區(qū)CTO顧劍民的觀點與之類似。他指出目前自動駕駛的商業(yè)模式主要有三種：第一種是私人擁有的自動駕駛汽車，今后會有相關(guān)的自動駕駛功能選裝，但也正因為車輛是消費者私人的，所以成本就需要用戶承擔，敏感度比較高。且由于很多私家車一般使用時間較短，這種情況下用戶使用自動駕駛車輛的成本和時間將不成比例。

第二種是運營商擁有的自動駕駛車輛，比如出行服務的運營商、共享汽車，還有無人駕駛出租車，這些車輛因為是運營商在運營，理論上每天可以24小時自動駕駛，其運營成本會隨著使用的時間越長而變得越低。再加上自動駕駛可以省掉駕駛員，所以這種模式帶來的成本增加相對比較容易接受、比較不敏感，有望被更多的用戶所接受。

第三種是無人駕駛運貨車或者送餐車，也就是說車輛所搭載的不是人，而是貨物，或者是我們點的外賣。這就要求車輛必須做到L5，即在任何場景下都可以無人駕駛，因為車上沒有駕駛員。但也正因為如此，這一模式對車輛被動安全的要求相對而言就不那么嚴格了，畢竟貨物如果有了損失是可以用一定數(shù)量的金錢來彌補的，不像人身安全。其中后面兩種技術(shù)路線，相對而言可能更容易落地，也有望更早落地。

縱目科技CEO唐銳則從另一個角度發(fā)表了他對自動駕駛商業(yè)化的看法。唐銳認為，隨著地理圍欄的逐步打開，場景的逐步擴散，自動駕駛?cè)绻獙崿F(xiàn)從封閉的高速環(huán)境到全場景覆蓋的跨越，可能還需要十年以上的時間。正因為如此，縱目科技選擇了從低速限定場景的自主泊車這一特殊的功能做起。在唐銳看來，自主泊車將是一個非常明確的、短期內(nèi)就有可能進行大規(guī)模商業(yè)化落地的L4自動駕駛應用，也是自動駕駛技術(shù)最終大規(guī)模量產(chǎn)的必經(jīng)之路。

“為什么這么說呢？因為L4如果要實現(xiàn)真正的商業(yè)化，我個人覺得需要滿足三個條件：成本可控，質(zhì)量過硬，和完善的供應鏈體系。而自主泊車由于主要是低速場景，要實現(xiàn)商業(yè)化不會有太多的法律障礙，加之低速場景下行車，制動距離非常短，并不需要看的很遠，在傳感器配置方面就少了激光雷達這一個必選項，成本也就會大幅度降低。另外我們可以看到，泊車其實是強剛需，如果可以實現(xiàn)無人化，無疑會解決很多城市用車痛點?！彼跃C合考慮之下，唐銳覺得自主泊車會是L4在中國甚至全球范圍內(nèi)最先落地的一個場景，快的話可能兩三年內(nèi)就可以在我們的生活中大規(guī)模商業(yè)化。

不僅如此，唐銳強調(diào)通過自主泊車的率先商業(yè)化，其實還有助于行業(yè)探索社會體系、法律法規(guī)等與自動駕駛技術(shù)更好的匹配，從而為后期研發(fā)更多開放城區(qū)的L4場景提供一些經(jīng)驗借鑒，使這項技術(shù)最終得以在更廣的范圍內(nèi)落地。“正因為如此，我們可以看到當前幾乎所有的主機廠在談論自動駕駛時，都會重點提到自主泊車，因為這是一個很重要的應用場景，其市場規(guī)模在未來幾年里甚至有望會達到近10倍的增速。”

而如果看的更長遠一些的話，郭繼舜認為人機共駕在一個相對較長的時間段內(nèi)將會成為行業(yè)主流的做法，因為可量產(chǎn)的自動駕駛必須依托技術(shù)和配套的相互作用才能更好地往前發(fā)展，在短時間內(nèi)這兩點還無法完全滿足行業(yè)的需求——無論是對L3還是高級別的L4，抑或是完全自動駕駛而言。