自动驾驶利好政策不断，中国L3级量产车“瓜熟蒂落”还需 ...

xubin · 发表于 2024-10-16 12:16:18

　　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。多光谱视觉技术https://www.foresightauto.com.cn/company/ 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。

　　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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