机遇与动荡 智能驾驶商业化还有多远?

2021-09-29 13:00:09来源:作者: 网络阅读量:

  [汽车网 行业]  据公安部道路交通事故统计,我国道路交通事故死亡人数和万车死亡率的基数大,与世界强国相比差距明显。安全水平提升仍需要不懈努力,而智能驾驶为解决交通的安全问题带来了契机。

  眼下的问题是,在单车智能成本和道路设施的高投入下,如何让高阶自动驾驶实现商业化?如何率先为用户提供价值?自动驾驶的商业化道路还需要迈过几道关卡?在中国车谷2021智能汽车产业创新论坛上,多位与会专家对自动驾驶的商业化发展展开了一场头脑风暴。


技术路线最终要由市场选择

  “中国智能驾驶技术发展的必然路径就是高度车路协同的自动驾驶。”东风汽车集团有限公司技术中心主任谈民强认为,当前由L2级辅助驾驶技术升级迭代,逐步突破;在道路智能之后,依托V2X、高精地图和法规监管健全,达成车路协同的L4级自动驾驶。

  从技术策略来看,L2已处于量产竞赛阶段,L3则需要在技术、成本、法规、用户体验等方面寻求进一步突破的机会;对于L4选择提前布局,在技术、产业模式等方面反哺L2。

  中国电动汽车百人会副秘书长许艳华描述了两个圈,分别代表了全球自动驾驶汽车产业的技术风向标――车企们L2逐渐发展到L3、L4的渐进式路线,以及科技企业直接跳跃到L4级Robotaxi路线。


  “在科技企业这个圈中,现在也处于一种调整动荡的状态。”许艳华称。Uber出局,Waymo商业计划远未达成,Zoox出售给沃尔玛,后者联手福特、ARGO AI搭建无人送货商用生态,阿波罗在调整模式和策略,PONY在推双跨发展。

  在车企的渐进式路线上,智能网联汽车保持快速发展,今年1-8月,L2级智能网联乘用车市场占比达到20%。预计2030年全球生产的汽车中L2或L2 级别汽车约占70%。“预计未来2年内,车企会推出多款高阶自动驾驶车型,那时,仍会遇到激进式企业的共同问题,有些关卡我们过不去。”许艳华如是说。

  高阶自动驾驶会面临两大挑战。一是技术,智能感知的瓶颈;二是商业落地。

  中国信息通信科技集团有限公司副总经理、专家委主任陈山枝述说了目前单车智能存在的问题。目前,企业能用10%的投入与时间解决90%的自动驾驶问题,但剩下的10%长尾问题可能需要90%投入与时间才能解决。从L1-L5,不断加大传感器数量、感知精度、算力,这些呈指数级增长。


  另一方面,道路设施环境,道路交通优化,以及车辆成本太高,都不足以支持车辆的商业化。商业实现包容多种技术路线。在许艳华看来,无论是激光雷达派或弱感知强视觉派,特斯拉的神经网络派或谷歌Waymo的PBT派,都是基于企业对技术的认知和商业逻辑决定,最终要市场选择。

  当下,几乎所有人,包括马斯克,以及前不久辞职的Waymo CEO约翰都认为,自动驾驶(L5)大规模上路在可见的未来仍不乐观。“不过,这并不意味着全球为汽车高度智能化所付出的努力没有意义,而是我们要基于已掌握的技术找到一条最佳商业实现路径,必须通过价值体现促进市场发展。”许艳华强调。


智能驾驶商业化还有多远?

  商业价值体现在针对私人用户的安全保障、出行效率、出行体验、人车家等,以及针对商业用户的降低驾驶疲劳、降低高速公路伤亡、降低能耗成本和提高车队运输效率等。

  在乘用车方面,中国汽车技术研究中心资深首席专家吴松泉列举了三个类型的自动驾驶应用场景。

  一是自主泊车场景,L2级的自动泊车辅助系统(APA)已经广泛应用于量产车型,在高端车型的渗透率超过80%,仅2019年有近50款车型搭配APA功能。而在高级别自动驾驶技术方面,L3级的远程遥感泊车辅助系统(RPA)和L4级的自主代客泊车(AVP)日趋成熟,AVP有望率先实现高级别自动驾驶在城市场景的商业化络地。

  二是高速公路等特定场景自动驾驶。高速公路场景因路况相对简单、基础设施建设投入集中将成为自动驾驶落地的重要场景。不过,受我国法律法规因素制约,目前高级别自动驾驶暂未落地,我国北京、海南已面向高速公路自动驾驶采取政策豁免等措施,推进产业从试点示范向大规模应用逐步开展。


  三是自动驾驶出租车(Robotaxi)。在完全无人化下,自动驾驶系统对城市道路中海量的有效识别和反应是产业化的难点,硬件层面的感知能力和软件层面的数据处理能力双向提升才能以应对快速变化的复杂城市路况。但V2X车路云协同技术可帮助Robotaxi实现城市出行路径规划和安全驾驶。

  对于智能汽车产业发展前景,吴松泉较为乐观,他认为,2021-2024年是中高级ICV产业化准备阶段,自动驾驶技术将在2024年左右实现量产应用,其中落地场景根据道路交通复杂程度、配套设施完善程度在不同区域逐步展开,如干线物流等,单一场景无人驾驶将有望率先落地。而在2025-2030年,产业进一步发展,监管环境持续优化,商业模式不断丰富和成熟,市场接受度会逐步提升。

消费者、政策和资本为底层推动力

  在谈民强看来,自动驾驶正在逐步落地,而车路协同、法规政策和客户安全信任是高度自动驾驶商业化的重要瓶颈。

  用户层面,中国消费者对无人驾驶的认可程度比较高,且消费者对自动驾驶的了解程度是使用的越多,认知程度越高,购买信心也越强。由此可见,加强消费者对自动驾驶的认知和信心,是驱动消费者购买的关键。

  麦肯锡全球董事合伙人管鸣宇称,“付费使用ADAS功能意愿在全球范围内都很高,在中国的平均支付意愿最高。”


  自2015年以来,全球消费者为车内互联服务更换汽车品牌的意愿一直相当稳定,约为40%,中国居首。

  根据麦肯锡调研,在中国,大部分消费者重视智能汽车技术,10%-40%的消费者愿意为这些智能网联功能买单。其中,消费者认为自动驾驶相关功能的价值最高。另一方面,云端升级OTA对中国车主愈发重要,约60%的消费者愿意为此买单。

  其次是资本的推动,麦肯锡统计,新四化方向投资至今超过4450多亿美元,超过前十大传统车企市值总和的一半。“在过去的十年,已有新的资本相当于把前七家车企重新投资了一遍,希望去再造这样一个新行业,规模非常惊人。”管鸣宇感叹道。


  最后是法规方面,德国下议院批准了一项法案,新法案希望最晚在2022年允许无人驾驶出租车和无人驾驶货运车辆上路。可能在政策法规上会加速支持高阶自动驾驶落地。

  近期,我国智能汽车相关法律政策完善速度正在加快。不过,吴松泉称,现行产品管理政策法规基于传统汽车制定,在测试示范、标准管理、产品准入、OTA升级等领域存在不足。当前最急迫的是需要解决产品准入、交通责任界定、网络与数据安全保障等三方面问题。

  不过需要注意的是,“自动驾驶商业实现必然离不开政府支持。智能驾驶的安全责任主体仍是企业,政府的责任只是创造环境,并不是为企业兜底。”许艳华强调。(文/汽车网 彭斐)

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