“雖然很多城市對自動駕駛是積極的，但出發點不一樣，落地方式也不一樣。有的希望做一次招商廣告，很多企業去了但無法參與，因為這樣的城市不是真心想做自動駕駛。”
在第三屆全球智能汽車前沿峯會上，中國電動汽車百人會秘書長兼首席專家張永偉的一席話語出驚人，而類似這樣的金句，在本屆峯會上比比皆是。
自動駕駛的“痛點”到底是什麼？
在遭遇“Uber在美國撞死行人”的標誌性事件後，自動駕駛行業開始逐漸變冷，直到今年3月，業內傳出自動駕駛再次被催熱的聲音，原因是禾賽科技、小馬智行、Waymo、馭勢科技等自動駕駛公司相繼拿到大筆投資，Waymo的融資金額更是高達22.5億美元。
然而，融資潮的來臨並不能掩蓋諸多痛點的存在。
中國電動汽車百人會理事長陳清泰
中國電動汽車百人會理事長陳清泰認為，雖然汽車革命的下一步是智能化和網聯化，但智能汽車的發展仍需要加強核心技術和關鍵零部件的創新和研發，且跨界融合、協同創新將是成敗的關鍵。
“中國汽車產業對零部件的關注度和投入度都很不足，使我國汽車行業飽嘗核心零部件空心化的苦果。這個現象在今年新冠疫情爆發和國際形勢變化時，暴露得更加明顯。”他表示，中國汽車的產銷量已經穩居全球之首，但是在核心技術和關鍵零部件方面，仍存在諸多弱點和痛點。
中國電動汽車百人會秘書長兼首席專家張永偉
陳清泰將核心痛點指向零部件產業，張永偉則對部分城市發展自動駕駛的出發點提出了質疑，他認為有些城市將自動駕駛視為招商引資的“利器”，並且由於這個產業太新、太大，操作起來有很多盲目性，大家走了不少的彎路，單一主體推動的頂層設計也會導致創新模式被曲解。但同時，他對積極務實的城市給予了認可，“有一些城市從頂層設計到實施步驟都比較清晰、穩妥，雖然還在探索當中，但是值得點贊。”
張永偉還指出，“過於注重短期收益，缺乏戰略眼光”也是自動駕駛產業發展的一大阻礙，“大家對城市做自動駕駛確實還是有短期的追求，希望儘快見效，缺乏長期的戰略性投入，因此把一些本不應該急於盈利的項目當作短期商業化項目來對待，影響了對一些戰略性項目的投資，比如基礎設施、雲控平台等。”
作為企業代表，廣州汽車集團股份有限公司總經理馮興亞的觀點更具有實踐意義，他認為，智能汽車產業的發展已走到關鍵節點，“過去幾年，智能汽車以超高關注度吸引了大量的資本投入，從去年開始大家明顯感覺到智能汽車投資的熱度在下降，我們認為智能汽車發展逐漸進入了冷靜期，這是一件好事情。”
馮興亞表示，目前這個階段企業、資本和公眾等各方不再被概念所迷惑，而是進入冷靜期。但要承認，智能汽車在關鍵技術領域仍然面臨着很多難題，自動駕駛輔助技術和無人駕駛汽車之間的鴻溝可能遠比看到的要深。
“高昂的單車成本和基礎設施投入是制約規模化量產的重要因素，根據Gartner（高德納）公司技術成熟度曲線，L4、L5級自動駕駛汽車量產還需要十年時間。以5G為例，每週新增基站1.5萬個，速度是全球領先，但5G在全國範圍的應用可能還需要5年以上的時間。”
除了技術本身，馮興亞還提到了幾個公認的痛點：監管層面、道德倫理以及法律法規帶來的考驗。他明確指出，短期內無人駕駛汽車有望在嚴格約束條件下開始小範圍示範運行，例如在城市限定區域低速行駛或者在某些特定的高速路段行駛。但是長期來看，自動駕駛背景下的交通事故責任歸屬尚未理清，“智能汽車涉及到的軟硬件安全和數據的安全也是一大課題，上述種種在包容審慎的監管理念下依然有很長的路要走。”
關於企業間的融合和協作，馮興亞的觀點與陳清泰一致，“我們相信只有主機廠牽頭才能做到系統的設計和整合，沒有任何一家供應商能夠單獨完成。未來整車廠的整合能力反而會變得越來越重要，當然前提是主機廠能夠活下來。”
在智能化的時代，主機廠、一級供應商、二級供應商、運營商……這些所謂的各司其職早已被不復存在，大家的角色定位愈發模糊。談到這個問題時，法雷奧中國區首席技術官顧劍民認為，隨着一些科技公司、新出行服務公司紛紛進軍汽車行業，它們既可能是客户，也有可能會是合作伙伴、供應商，甚至是競爭對手。
真正的無人駕駛，離我們還有多遠？ 今年7月，廣汽舉辦了2020廣汽科技日活動，當天發佈了包括三維孔結構石墨烯在內的多項黑科技，以及ADiGO智駕互聯生態系統的最新成果——ADiGO3.0，其中ADiGO3.0在自動駕駛系統、智能物聯繫統、人工智能三大方面迎來了全新升級。
根據規劃，廣汽下一步將會把更多精力放在L4自動駕駛的落地上。對此馮興亞介紹説，將力爭在2023年實現L4級自動駕駛的區域示範運營。
今年3月，工信部曾發佈了《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標準（報批稿），標準規定了汽車駕駛自動化功能的分級，擬於2021年1月1日開始實施。談及自動駕駛分級，業內始終爭論不休，有人説L3級就是雞肋，可以從L2級直接跨入L4級；也有人認為應按照自動駕駛發展路線走，每一級都有它存在的意義。
相對於單純的分級，按照場景劃分或許更加合理。在本屆峯會上，羅蘭貝格全球高級合夥人、大中華區副總裁鄭贇給出了各個場景下自動駕駛的預期落地時間，“停產場自主泊車有望於2020-2023年實現，城際無人客運巴士的落地實現時間點將為2023-2025年，而全場景無人駕駛私家車、全場景無人駕駛Robocab出行服務以及全場景無人駕駛移動服務平台要等到2030年以後才能實現。”
但有人不這麼認為，他就是狂人馬斯克。
2017年5月，特斯拉CEO埃隆·馬斯克曾信誓旦旦地表示，特斯拉距離L5級自動駕駛大約還有2年的時間。三年後的2020年世界人工智能大會上，馬斯克再次放出豪言，“特斯拉已經非常接近L5級自動駕駛了，我們有信心在今年完成L5級別的基本功能開發。”可想而知，大家對他的壯志目標已半信半疑。
“我認為L5級的完全無人駕駛需要時間。但是馬斯克是非常特殊的，很多時候看不懂。關於他説的很多東西、做的很多事情，我們最開始感覺她又在胡思亂想，但他説的有些事情最後反而搞定了。我個人覺得，L5級無人駕駛的落地時間尚早。”清華大學自動化系工程研究所教授姚丹亞評論道。
目前行業的共識是，想要實現高級別自動駕駛，車路協同是必經之路，單車智能的視覺、計算功能太有限。“車路協同主要是把路和車考慮成一個完整的系統，用聰明的道路彌補智能網聯汽車的不足，提高它的安全性、可靠性以及相關的功能，讓所有的老百姓買得起、用得起，快速的大規模推動系統的實施，達到系統優化。”東南大學-威斯康星大學智能網聯交通聯合研究院院長冉斌表示。
文遠知行COO張力也認為，自動駕駛汽車需要有強大的軟硬件的能力，在沒有5G、4G網絡或者其他單車以外的輔助下實現安全的自動駕駛。在這個基礎上，車路協同對無人駕駛而言是一個重要的安全冗餘，超視距、雲端等都是可以為單車智能補強。“拿紅綠燈舉例，在車路協同的幫助下，路端設備可以直接把紅綠燈信號發送給無人駕駛汽車，讓車輛獲得紅綠燈現在的信息，以及多少秒後會發生變化，幫助車輛更好地做出規劃，以防止因為光線折射、暴雨暴雪、樹枝遮擋等外部原因，影響自動駕駛汽車對紅綠燈判斷的錯誤，從而提升安全性。”
就目前來説，想要實現乘用車高級別自動駕駛的落地，還有一個很重要的方法，即Robotaxi（自動駕駛出租車）。
今年2月，文遠知行發佈了國內首份L4級自動駕駛出租車的試運營報告。據悉，文遠粵行試運營首月（2019年12月01日至31日）共完成8396個出行訂單，沒有安全事故，日均出行服務270.8次，單天最多訂單數為438單，服務訂單總里程達41140公里，共服務4683名用户。但是，這樣的成績仍是建立在有安全員的基礎上實現的，對此張力曾坦言，真正把安全員拿下去，自動駕駛出租車的業務模型本身才具有真正的意義。
在本屆峯會上，張力給出了明確的時間表，“今年我們會繼續擴大和加深Robotaxi的運營，同時拿到無人駕駛的路測許可，到2021年我們希望能夠在部分區域裏面去掉安全員，實現無人駕駛Robotaxi小範圍的運營，2023年在廣州大部分區域可以實現全無人駕駛出租的運營服務。”
這次我有幸短暫體驗了RoboTaxi，從後排的顯示屏可以看到多傳感器融合建立高精度地圖後的效果，視線範圍外的行人和車輛位置清晰可見，不過當遇到社會車輛違章行車時，RoboTaxi在一些情況下仍需要安全員來接管車輛。據悉，這些接管操作會被完整記錄並進行後期分析。
坦白講，現階段的RoboTaxi需要接管非常正常，在此前滴滴的那場“雨天直播”中，一輛靜止的三輪車突然出現在車道上，後排的顯示屏中也可以看到該障礙物，面對這種偶發事件，滴滴自動駕駛也需要進行遠程協助。在滴滴看來，未來1-2年內相關安全員依舊不能被取代，他的作用至關重要，這點也是基於法律法規的需求。
寫在最後：
當然，自動駕駛面臨的難題遠不止這些，廣州市工業和信息化局局長江智濤還提出了“混行障礙”、“規則歧視”，以及前文曾提到的“倫理悖論”等。就現有的人文觀念，機器自身的容錯率極低，人們不允許商業化的自動駕駛技術存在不可靠因素。與此同時，一定比例的自動駕駛車輛若強行混入社會車輛中，反而會讓交通更加混亂。正如小馬智行(廣州)總經理莫璐怡所説，現階段做的很多商業嘗試，都是為了更快達到無人化和規模化的目標，從而搶佔未來的市場先機。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。