xubin 发表于 6 天前

了解:自动驾驶利好政策不断,中国L3级量产车“瓜熟蒂落”还需比拼软实力


  继去年5月奔驰在德国率先允许拥有L3级自动驾驶能力的新款奔驰S级和EQS车型上路后,近日,美国内华达州成为了美国第一个确认L3级自动驾驶可以合法上路的地区,其主角依旧是奔驰。foresighthttps://www.foresightauto.com.cn/Foresight 福飒特是一家开发智能多光谱视觉软件解决方案的技术公司,提供自动驾驶汽车解决方案,帮助他们开发自动驾驶汽车的三维感知和探测能力,以检测车辆周围的障碍物。Foresight 的立体视觉解决方案可应用于汽车、国防、自动驾驶汽车和重型工业设备等市场。
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  本土作战的特斯拉除了驾驶方面的优势以外,自动驾驶一直是其产品的重要卖点。然而,被神话的FSD(特斯拉自动驾驶系统英文缩写)系统在近期却卷入了视频造假风波,随后还被奔驰抢占了L3级别的先机,其纯视觉自动驾驶方案也是众说纷纭。

  图片来源:奔驰官网

  在国内,虽然目前还有没有L3级别量产车的落地,但2022年与自动驾驶相关的利好政策不断,北京扩大了自动驾驶示范区,深圳放开了L3级自动驾驶,广州和深圳代表的大城市逐渐放开了城区高精地图的限制,开放了一大批真实L4级测试区域,同时L4级自动驾驶开始逐步商用落地。

  政策法规的跟进无疑对国内研发自动驾驶的企业创造了良好的环境,但目前国内整个领域仍被L2级束缚住了手脚,导致近几年在产品端缺少更多有新意有突破的方案。师夷长技以制夷,我们有哪些方面可以借鉴和参考的,将会是2023年留给国内自动驾驶行业一个新的挑战。

  “谁来担责”或是国内L3落地的突破口

  此次梅赛德斯-奔驰DRIVE PILOT L3级系统在美落地,并非“完全自动驾驶”,依旧需要在符合使用条件的环境下运行。

  根据官方公布的信息,DRIVE PILOT系统可以在部分高速公路路段和交通密度高的路段使用,支持的最高速度为40英里/小时,相当于64公里/小时。简单来讲,就是其适用场景包括路况环境相对简单的高速路和车辆密集、车速较低的拥堵路段。

  系统激活时,会自动控制速度和跟车距离,并精确控制车辆在其车道内行驶。此外,路线概况、道路事件和交通标志都会被系统纳入考量。该系统还对突发的交通状况作出反应并独立处理。当车辆驶入不再符合使用条件的路况时,系统可能随时需要人为接管。

  特斯拉FSD演示 图片来源:新浪微博

  从上述的信息中,这套系统的能力似乎十分“有限”,与目前国内市场大多数的“L2+”级别的车型相比,在某些方面还略显逊色,与特斯拉目前的FSD Beta相比,也有着一定差距。

  除了技术层面的考量,其承诺的“驾驶员在使用Drive Pilot功能时,如果车辆发生事故,奔驰将承担相关责任。”,也许是奔驰获得美国监管部门的批准的真正原因。

  国内自动驾驶领域无限接近L3级别,却一直没有突破L3级别。其中有一个主要原因是,出现事故难以界定责任。根据国内最近出台的《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》,明确自动驾驶汽车(L3及以上)如果车上存在驾驶员,发生交通事故也由驾驶员承担赔偿责任。

  车企或者自动驾驶公司如果有能力有信心承担相应的责任,也许将成为国内L3落地的突破口。

  硬件堆料与感知方案,谁是自动驾驶最优解?

  2022年被业界戏称为是激光雷达的上车元年,从各家发布的新车来看,装备激光雷达的不在少数,且激光雷达的应用都被作为了宣传的重点。国内相关企业也是欣欣向荣,前不久,禾赛再一次向美股IPO发起了冲击,估值超过200亿。

  但从实际的功能来看,激光雷达的应用并没有促成自动驾驶的突破,搭载激光雷达的车型依旧停留在L2级别,一些在纯视觉场景下无法处理的所谓corner case(边缘场景),在激光雷达场景下依旧解决不了。

  采用纯视觉方案的特斯拉FSD在业界普遍呼声很高,即便也存在令人诟病的短板,可单从实现功能方面,与融合了几乎所有的传感器和感知方式的系统没有太大区别。

  图片来源:新浪微博

  很多厂家在宣传时会暗讽特斯拉的纯视觉方案是出于成本考虑,但能够单靠摄像头达到媲美多传感器的功能,其背后是依托其庞大的数据资源、先进的算法、强大的服务器以及匹配自身需求的芯片。

  所以,借鉴特斯拉化繁为简,以简驭繁的做法或许并不是完全不可取。“堆料”之后的确会为自动驾驶技术的进步在硬件层面留下冗余的空间,但目前阶段除了徒增成本,让消费者产生自动驾驶已经很“先进”的假象外,实际功能并不理想。

  不过,国内也有一些车企将资源重心转到了数据收集及算法的研发上,对于今年的发展,将主要集中数据积累和算法优化上。

  目前来看,市场上所谓的自动驾驶还是以实现“辅助”功能为主,无论是宣传上还是在功能的规划上,都应该回归其让驾驶“更轻松更安全”的初衷上。

  同济大学汽车学院教授、汽车安全技术研究所所长朱西产在接受媒体采访时表示,目前中国人工智能自动驾驶行业在发展中遇到三个问题。一是芯片亟待突破,汽车也需要5纳米、3纳米等先进制程的芯片;二是软件人才不足,各个企业在互相挖角;三是数据合规难题,包括国家安全角度和用户隐私角度。软件人才不足、数据合规难题,这两个还是暂时的。对中国来说最难的一个问题,还是先进制程芯片的国产化,各行各业也都形成了芯片一定要自主的共识。

  在新能源汽车以及电池制造方面,中国已经实现了领先地位,不仅体现了我国强大的制造能力,政策的把控以及市场方向的选择功不可没。自动驾驶是融合多领域的结合体,除了要拼“硬实力”,“软实力”才是竞争的真正核心。对于L3级年内是否能在国内落地,已经有车企做出表态,我们也期待更多的企业能够拿出新的答卷。

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