自動駕駛發展難。盡管技術和資本狂奔，市場熱情不減，自動駕駛商業化落地依舊處于困境。

       近年來，智能汽車在輔助駕駛、車路協同等方面不斷發力。目前，裝配有駕駛輔助系統的智能汽車也逐步成為了中高端汽車的“標配”，新車市場滲透率已超過三分之一。

       當搭載L2級自動駕駛的功能越發普遍時，這項科技感十足的技術便逐漸喪失了其原本的光芒。公眾開始將目光轉向更神秘、更復雜的高級別自動駕駛。

       不同于0級與1級，L2之后的每一次升級，都意味著自動駕駛的跨越式發展。L3以上的自動駕駛，于業內而言，尚且還是等待進一步探索的深海。

       關于高級別自動駕駛商業化落地的猜想，我們與幾位業內人士聊了聊。

       自動駕駛商業化的“三座大山”

       自動駕駛正處于一條正確的道路或許是業內共識，但就像一層層被包裹的繭，何時才能沖破束縛實現高級自動駕駛，無人敢保證。

       “目前，以消費者為購買主體的乘用車，普遍只具備L1或L2級別的輔助駕駛功能。”一汽研發總院的高先生講道，“具備L4及以上駕駛功能的車輛，主要是落地在一些封閉或半封閉園區內的一些Robotaxi和無人駕駛小巴。這種交通場景比較簡單，速度也比較低。”

       問及這種現象難以突破的原因，大部分被訪者提到的因素首先是法規制定尚不清晰。

       HERE大中華區總經理奚寧先生認為：“各國關于自動駕駛的法規相對滯后于行業發展。L3涉及到人機交互，什么場景下啟動自動駕駛，什么場景下由駕駛員接管；L4、L5級別自動駕駛的權責劃分，都是難題。”

       “相較于國外，我們國家的優勢在于基礎建設能力強，集中規劃，數字化程度高，但是在法規方面更嚴格一些，包括加密偏移、合規和審圖的要求，同時人口密度極大，路況更加復雜等。”

       這個問題，四維圖新ADS團隊研發總監李陽先生持有自己的觀點。他認為，自動駕駛的發展是緩慢且長期的過程，法規政策與行業相互促進。一個產品想穩健地在社會上生存，它和管理層必定是有機共生的關系。

       “當從業者里最強的人還沒有真正把它做出來，能夠服務千萬家、讓大家知道這套系統可以萬無一失的時候，法規很難給到明確的標準。我們很難要求政策制定者比技術專家還懂自動駕駛，這會是一個互相促進的過程。”

       在戰略層面上，自動駕駛汽車安全管理提升的確在緩慢地進行。

       2021年4月，公安部就《道路交通安全法（修訂建議稿）》向社會公開征求意見，其中已新增了自動駕駛相關管理要求，包括對具有自動駕駛功能汽車進行道路測試方面的相關要求，以及對具備自動駕駛且具備人工直接操作模式的汽車違法行為和事故責任的判定等。

       其次，技術壁壘難以突破、知識體系演進過程緩慢，是限制自動化發展不可忽視的因素。

       “自動駕駛是一個系統工程，要實現在全場景情況下使用，對感知、軟件和硬件的要求都很高。”奚寧先生認為，高精度地圖和實時的動態服務作為擴展的傳感器，對于提高自動駕駛汽車的感知和安全冗余都是非常重要的。

       “只有完善的法規，更成熟的識別和感知技術，控制系統的軟硬件集成能力的發展，自動駕駛汽車才能超越成熟的人類駕駛員的能力。這些都是自動駕駛發展的核心要素”。奚寧先生說。

       技術難以突破，成本相應難以降低。商業化必然跟成本、跟本來的價值有關。

       近年來，攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達技術在汽車上的應用越來越成熟，價格也不斷走低，目前業界對自動駕駛成本大幅降低持樂觀態度。

       根據統計，當前，車載攝像頭的單價持續走低，目前約為150元，預計未來降價空間有限；毫米波雷達的市場單價約為600元，未來還有一定降價空間；近年來，固態激光雷達等產品，開始替代傳統機械式雷達，工藝成本顯著下降，加上未來自動駕駛技術發展帶動供貨量上升，將有較大降價空間。

       “市場成熟量級越高，成本越低。如果全國每年生產千萬臺自動駕駛車，成本還會再降低。但目前已經比5年前便宜很多了”，李陽先生說。

       當前，高級別自動駕駛正受困于場景。

       眼下，自動駕駛應用場景主要以高速干線、末端配送、礦區、港口等為主的載貨場景以及環衛清潔等為主。這些場景封閉，容易實現自動駕駛技術。但即便作為剛需，局限性依舊存在：市場需求過小。

       “一線城市的乘客用商業軟件打Robotaxi，大部分都是去嘗嘗新鮮”，某業內人士稱，當前無人駕駛所帶來的乘車體驗感，與技術成熟的人力司機尚有差距。

       此外，他補充道：“在司機開車技術足夠成熟的前提下，有些場景隨機應變借道就能開過去；但自動駕駛的車為了保證安全，大部分策略做的比較保守，只能等著前面的車——前面的車不動，無人駕駛車就會一直等著。”

       自動駕駛作為新事物，市場接受度和需求度并不高。與其急促地等待它落地，是否更應該想想：我們真的準備好迎接它的到來了嗎？

       摸黑階段，事故難以避免

       近期，特斯拉方面表示，公司的 Autopilot 自動輔助駕駛已讓行車安全達到了美國平均水平的8.9倍。

       據追蹤特斯拉事故的網站TeslaDeaths.com統計，截至2021年5月7日，全球涉及特斯拉車輛的車禍已導致181人死亡，其中6人涉及AP（Autopilot，自動輔助駕駛）或FSD（Full Self-Driving，完全自動駕駛）。

       2021年8月，國內一位車主駕駛蔚來 ES8 在高速上發生交通事故，不幸逝世，事故發生時在使用自動駕駛輔助功能。9月，小鵬汽車一位車主在高速上打開NGP，在與前方一輛載物板車會車時產生碰撞，車主事后因腦震蕩住院。這位小鵬車主表示：“以為NGP可以自動識別板車并避開，但當我發現它不行時，剎車已經來不及了。”

       自動駕駛功能真的安全嗎？

       “首先，研究汽車使用說明書時我們會發現，功能想要開啟，汽車所具備的交通環境必須良好�，F在發生的交通事故，所處環境大都惡劣，或者汽車根本識別不出障礙物。在這種狀況下，事故發生就難以避免。消費者的使用場景很復雜，現有技術并不能完全覆蓋所有場景。”高先生認為，目前，自動駕駛還處于摸黑前行的階段，事故的發生我們難以避免。

       “自動駕駛太新了，人們對它的早期認知過于樂觀。”四維圖新李陽先生認為，當理論不斷打造，經過驗證時就會發現問題，調整時就會經歷一個低谷，自動駕駛的發展會有一個蟄伏的過程。

       他說：“從充滿波折到逐漸清晰，這就是事物發展的自然過程。”

       對于頻發的事故，此前，埃隆·馬斯克在接受《時代》采訪時表示：“當我們開始追求自動駕駛技術時，有人對我說過這樣一句話：即使你拯救了90%的生命，但未能拯救的那10%人也會起訴你。”

       “所以我認為，你不一定會因為挽救了生命而獲得獎勵，但一定會因為沒能挽救生命而受到指責。”

       每一年都是自動駕駛“元年”

       在車輛越來越多、道路越來越擁擠的當下，自動駕駛汽車無疑是未來的趨勢。有分析認為，2022年是自動駕駛商業化分水嶺的一年。

       “作為迅猛發展的新技術，自動駕駛每年都有突破性進展，每年都可以說是元年。2021年也是有很多亮點的一年，奔馳L3級別的自動駕駛系統獲得德國聯邦汽車運輸管理局的批準上路，成為全球第一個量產上路的L3級別自動駕駛平臺。”HERE首席架構師陳艷女士認為。

       在她看來，自動駕駛的研發是一個厚積薄發的過程：“中國自動駕駛的市場潛力巨大，每一家車企和自動駕駛玩家也有自己方案和路線圖，在我看來，每年都是自動駕駛技術的新起點，技術不斷創新，數字化智能化的應用迅猛發展，中國的車企和自動駕駛玩家會在整個行業中創造更多里程碑。”

       而李陽先生則認為，與其說2022年是自動駕駛商業化的元年，不如說是自動駕駛交付的元年。

       “如果從一個浪潮的最初信號來看， 2021年已經給出充足的信號來證明哪個是原點，哪個是分水嶺。2022年更多要觀望量產是否能夠交付。”

       “在過去，車企愿意釋放機會給國內供應商，或者說，車廠們愿意大踏步進入L2+、接近L3這個領域，因此大家都在2021年拿到了訂單。到2022年年底，供應商如果無法如期交付，這個項目可能就會被取消，或者供應商被更換。”

       短期內，高級自動駕駛商業化落地或許仍舊受困。談到終極自動駕駛，大部分從業者并不樂觀。甚至，有人認為它不一定會到來。

       “因為周期過長，我們只能在具體商業語境下來討論自動駕駛。目前看，自動駕駛的商業動力是充足的，如果沒有可能性的話，沒人有動力去做。我認為，按照成本算，至少還需要5年，自動駕駛才能夠迎來正向的商業情況。近期無法判斷。”

       李陽認為，相比展示激進的技術，他更愿意看到自動駕駛自身的價值。

       “推進自動駕駛的商業化落地，應該聚焦自動駕駛本身帶來的產品價值及社會價值，扎實做好產品，而不是單純追求自動駕駛的cool。做自動駕駛的人，心里大概都有一個更大的未來：通過解放駕駛員去減少交通事故、去救人，提升效率實現交通智能化，真正做出社會價值。”