本文轉自【中國汽車報網】；
如今，汽車產業正面臨人工智能等新技術跨界融合的大變局，尤其是隨着“新基建”的推進，我國智能網聯汽車產業獲得了更有利的發展機遇，市場參與者摩拳擦掌，正在醖釀一場巨大的變革。
在“新基建”背景下，國內智能駕駛供應商如何在市場競爭中突圍？智慧交通的實現還面臨哪些挑戰？這些都是擺在業內人士面前的課題。近日，由中國計算機學會（CCF）主辦，香港中文大學（深圳）、雷鋒網聯合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智能與機器人研究院協辦的第五屆CCF-GAIR全球人工智能與機器人峯會舉辦，行業專家、企業代表齊聚一堂，就高度關注的問題進行了深入探討。
■成本十分關鍵 用户付費才是真正的落地
自動駕駛行業經歷了初期的狂熱，正逐步迴歸冷靜，產業鏈各方現已將目光聚焦在技術和產品的落地上。從目前自動駕駛的發展路徑來看，主要有兩條路線：一是漸進式，即從傳統的L1、L2、L3級自動駕駛技術進行迭代，更關注功能本身，主要面對私人用户；一是跨越式，即直接涉足L3＋或L4級自動駕駛，主要對應無人駕駛出租車（Robotaxi）。
法雷奧中國區首席技術官顧劍民在峯會上表示，自動駕駛產業熱度非常高，但要實現真正的自動駕駛還有很長的路要走，產品也要經歷從Demo測試，到量產，再到大規模商業化的過程。
福瑞泰克總裁張林指出，從目前ADAS市場的發展來看，大家普遍認為L3級自動駕駛技術比較難實現商業化，或者想跳過這一階段，主要原因還在於技術和法規兩方面。此外，成本也是一個非常重要的因素，目前L3級自動駕駛可能用到激光雷達，一方面這類傳感器成本較高，另一方面符合車規的產品也需要時間沉澱。因此，對於大規模量產來講，L2與L3級自動駕駛在成本上存在斷層。
隨着軟件帶動汽車技術創新，軟硬件聯合共同賦能正逐漸成為汽車信息化、智能化發展的基礎和核心。根據麥肯錫的研究，2020～2030年汽車軟件市場的年複合增長率將達9％，至840億美元規模；屆時，軟件在一輛車中的佔比將超過30％。“儘管市場整體增速較快，但從ADAS系統中最受關注的幾個功能（BSD/DMS/AP/LDW/AEB等）來看，每個細分產品線的規模依然有限，因此加速拓展以及更多切入控制類細分產品領域，提升綜合性價比將是未來企業發展的重點。”昆仲資本創始合夥人姚海波表示，汽車行業將迎來技術與商業模式的雙重創新，簡而言之就是控制權和使用權的革命：控制權方面，從由人完全控制的傳統駕駛、進化到輔助駕駛、最終實現自動駕駛；使用權方面，從個人擁有車輛到最終實現汽車共享。在這兩條路線向前發展的過程中，會衍生出大量的增量市場和機會。
在顧劍民看來，進入一個新興領域的最好方法，是從小做起，從最簡單、低成本的自動駕駛技術做起，然後吸引一些願意付費的客户，再逐步把產品推向更大的市場。大家習慣性認為免費的最好，因此要爭取讓絕大部分客户自願付費使用產品，這樣才有盈利的可能。如果消費者不願意付費使用，那相關技術就不能算是真正的落地。
■守住安全底線 借人工智能提升自動駕駛安全性
汽車行業對產品質量和安全把控非常嚴格，新技術在汽車上的應用基本都是技術先行，國家相關的規範、標準緊隨其後，最後才是合規性的認證等流程。簡言之，技術應用一定比規範、標準和認證更超前。
“出行的重點是安全，當我們考慮做自動駕駛時，初心就是圍繞安全開始的。”滴滴自動駕駛公司首席運營官孟醒表示，保證滴滴自動駕駛安全的三個重點在於人工智能、數據和出行生態網絡。
騰訊產業安全運營部總經理呂一平表示，騰訊有一些實踐方法，保證軟件快速迭代過程中的安全，但汽車行業有自己的特殊性，很多方法需要做深入的實踐，同時要契合實際情況。在人的層面，先做到“有專門團隊負責信息安全”，再考慮“信息安全是每個人的責任”，找專業的人做專業的事情；在技術層面，將PC、移動端已經成熟的技術結合具體業務場景定製、按優先級順序應用到智能網聯汽車上，並選擇合適的自動化工具，應用於安全開發流程中；在流程層面，需要“安全左移”，大多數安全隱患可以在需求設計階段解決，實現低成本高回報，同時通過測試，驗證是否滿足需求，發現安全問題。
鋭明技術首席技術官李恆指出，自動駕駛雖然正加速到來，但安全運輸的壓力一直存在。就鋭明技術而言，希望藉助AI技術結合碎片化的安全場景需求，去解決目前存在的一些運輸安全問題。AI技術在這一領域的使用又可以分為多種，包括路面感知、駕駛員行為識別、AI/TOF客流統計、貨載狀態識別等。
■瞄準應用場景 智慧汽車和智慧出行重塑汽車業
誰能將自動駕駛技術應用在真實場景中，誰就能夠在商業化過程中搶佔先機，擁有更多話語權。圍繞自動駕駛落地的技術路線話題，行業人士在本屆峯會上也展開熱烈討論。
Mobileye大中華區總經理童立豐表示，在實現消費級自動駕駛的過程中，自動駕駛出租車是必經之路，主要有兩大原因：第一，目前自動駕駛從複雜性和成本上來看，個人消費者在短期內都沒有辦法接受；第二，自動駕駛的發展除了技術和商業模式本身外，還需要外部環境的支持，包括消費者對自動駕駛的認識以及相關部門的監管措施。而自動駕駛出租車是特定場景下的自動駕駛，更便於落地。
對出行市場而言，自動駕駛技術節約了大量的人力成本，可以佔到運營成本的60％以上。因此，從理論上説，提供出行服務的車輛除了維護、加油或充電，可以24小時不間斷運營，運營效率則是隨着使用時間、里程的增加不斷提高。換句話説，出行服務領域的自動駕駛會更容易、更早落地。麥肯錫方面預計，到2030年或2040年，大量自動駕駛汽車將上市，其中80％以上的行駛里程由出行服務貢獻。
阿里巴巴自動駕駛實驗室主任王剛表示，行業人士談論的自動駕駛很多與Robotaxi、ADAS有關，但阿里致力於物流行業的無人駕駛。在他看來，自動駕駛在末端物流落地上會帶來很多便利。末端道路車流及周圍交通參與者的速度都比較慢，遇到不確定的情況，可以用系統化的手段解決。“我們可以重新定義自動駕駛，對系統進行正向開發，確定每個模塊到底做什麼、怎麼做以及如何實現模塊之間的協同。我認為，通過思維方式的轉變，在未來幾年裏，低速無人駕駛汽車必然實現產品化和規模化。”他説。
隨着新基建的發展和5G網絡在國內的建設與應用，自動駕駛商業化正呈加速落地之勢。主線科技合夥人、前瞻院院長王超表示，5G對於自動駕駛的商業化主要起到兩方面作用：V2X和雲計算。5G為傳輸提供更寬、更廣、更平實的道路，是質的提升，但如何利用數據、如何路測、如何在本地和雲端利用傳輸的內容做計算，以及為自動駕駛服務，還需針對不同的場景，不同的技術路線，不同的體系架構，進行針對性討論。
“從整車企業的角度出發，我們認為軟件賦能汽車，特別是隨着自動駕駛程度的提升，未來智能汽車數字生態、人機交互及個性化的定製，會變得越來越重要。”東風汽車技術中心智能網聯部部長邊寧表示，總體來講，未來汽車產業會朝兩個方向發展：一是智慧汽車，車輛將擁有高階自動駕駛系統和能夠提供舒適體驗的智能座艙或人機交互功能；二是智慧出行，出行公司整合資源，打造智慧出行的生態鏈。
梳理智能網聯技術的發展可以看出，汽車行業未來會為用户提供極致體驗的移動出行服務和高度自動駕駛的汽車產品。中國車聯網正在快速發展，自動駕駛和移動出行的技術與商業模式融合、交替創新將推動汽車產業重塑。我國也以政策支持、建設示範區等方式，大力助推在智能網聯汽車產業發展。目前，全國智能網聯示範區共計50多個，一線、中東部二線城市基本實現全覆蓋。