文/專欄作家 賽迪智庫(kù)工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所赫榮亮 張凱
隨著人工智能等技術(shù)取得長(zhǎng)足進(jìn)步，人工視覺、生物識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、深度學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)取得突破，應(yīng)用到汽車工業(yè)，“智能化”已是汽車技術(shù)升級(jí)的重要方向。
9月22日，武漢市發(fā)布了全國(guó)首張自動(dòng)駕駛商用牌照，相較以往各地的自動(dòng)駕駛測(cè)試牌照，汽車智能化發(fā)展取得了更大的進(jìn)步。本文回溯了國(guó)內(nèi)國(guó)外自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)等智能汽車發(fā)展進(jìn)展，認(rèn)為未來(lái)汽車智能化將創(chuàng)造更多場(chǎng)景和商業(yè)機(jī)會(huì)，深刻改變?nèi)祟惖某鲂泻蜕罘绞健?/p>
隨著人工智能等技術(shù)取得長(zhǎng)足進(jìn)步，人工視覺、生物識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、深度學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)取得突破，應(yīng)用到汽車工業(yè)，“智能化”已是汽車技術(shù)升級(jí)的重要方向。智能化汽車，即具備智能化系統(tǒng)的汽車能夠?qū)θ祟愸{駛員的行為進(jìn)行抽象和模擬，包括利用傳感器來(lái)表征駕駛員的視覺、聽覺，用計(jì)算機(jī)模擬駕駛員的駕駛決策和規(guī)劃，用自動(dòng)化技術(shù)代替駕駛員的轉(zhuǎn)向、加速、制動(dòng)等行為動(dòng)作。
當(dāng)前階段，智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展成為我國(guó)汽車智能化發(fā)展的重要載體，2016年《中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖》將智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)分為車輛設(shè)施關(guān)鍵技術(shù)、信息交互技術(shù)、基礎(chǔ)支撐技術(shù)。目前，自動(dòng)駕駛技術(shù)和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是我國(guó)汽車智能化的兩個(gè)重要技術(shù)路徑。
一、自動(dòng)駕駛技術(shù)將成為顛覆人類駕駛行為的新興技術(shù)
自動(dòng)駕駛依靠人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒(méi)有人類主動(dòng)操作下，自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車輛，目前自動(dòng)駕駛技術(shù)已進(jìn)入大規(guī)模測(cè)試階段，作為顛覆人類駕駛行為的新興技術(shù)，已處在商業(yè)化的前夜。
從國(guó)際看，特斯拉、寶馬、奧迪、福特等汽車企業(yè)投入研發(fā)高級(jí)別自動(dòng)駕駛技術(shù)。從國(guó)內(nèi)看，已形成自動(dòng)駕駛?cè)a(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢(shì)，在環(huán)境感知、運(yùn)算決策、執(zhí)行層各環(huán)節(jié)培育一批企業(yè)，大量企業(yè)在集中攻關(guān)傳感器、人工智能芯片、高精地圖、深度學(xué)習(xí)算法等核心技術(shù)。其中，百度開發(fā)AI算法、高精地圖等軟件，通過(guò)Apollo系統(tǒng)整合芯片、傳感系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)等硬件供應(yīng)商，再賦能給車企，實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈整合。
（一）自動(dòng)駕駛開始逐步進(jìn)入試商用階段
從全球看，美國(guó)起步最早，在2015年加州自動(dòng)駕駛道路測(cè)試算起，已連續(xù)四年發(fā)布測(cè)試報(bào)告。道路測(cè)試是檢測(cè)自動(dòng)駕駛汽車系統(tǒng)性能的必要環(huán)節(jié)，目前，美國(guó)在測(cè)試?yán)锍毯烷_放城市方面，已大幅領(lǐng)先，全美已有41個(gè)州允許進(jìn)行自動(dòng)駕駛測(cè)試，占到全國(guó)州政府?dāng)?shù)量的80%。2018年共有48家企業(yè)參與“加州路測(cè)”，496臺(tái)車輛累計(jì)完成測(cè)試行駛路程325.81萬(wàn)公里，其中，Waymo、GM Cruise行駛里程分別達(dá)203萬(wàn)公里和71.6萬(wàn)公里，比前一年增長(zhǎng)2.6倍和2.4倍，平均每次“脫離”行駛里程分別為17846公里和8327公里，增長(zhǎng)1倍和3.2倍。
在測(cè)試路網(wǎng)方面，美國(guó)測(cè)試場(chǎng)景豐富，加州、鳳凰城等地進(jìn)入實(shí)地商業(yè)部署，測(cè)試路網(wǎng)更貼近實(shí)際路網(wǎng)。并且，美國(guó)道路測(cè)試已積累了一定數(shù)量的真實(shí)交通案例，整體比較可靠，統(tǒng)計(jì)顯示，2014-2018年加州處于自動(dòng)駕駛模式下的汽車在行駛過(guò)程中發(fā)生交通案例38例，除1例以外，其余案例都是人類過(guò)錯(cuò)責(zé)任。
相比之下，中國(guó)處于跟隨狀態(tài)，截至2019年6月，我國(guó)17個(gè)城市累積發(fā)放183張自動(dòng)駕駛路測(cè)牌照。其中，國(guó)內(nèi)最早啟動(dòng)測(cè)試工作的北京市，牌照數(shù)量最多是60張，僅是加州牌照數(shù)量的1/10左右。2018年“北京路測(cè)”共有8家企業(yè)參與，54輛車?yán)鄯e完成測(cè)試?yán)锍?5萬(wàn)公里，僅是加州路測(cè)里程的4.6%，其中，百度完成行駛里程14萬(wàn)公里，占全部企業(yè)測(cè)試?yán)锍痰?0%（百度也參與了2018年“加州路測(cè)”，測(cè)試?yán)锍?.9萬(wàn)公里）。
在測(cè)試進(jìn)度方面，美國(guó)開始從公開道路測(cè)試向商業(yè)部署過(guò)渡，國(guó)內(nèi)還處在開放道路測(cè)試階段。加州自動(dòng)駕駛已完成封閉測(cè)試場(chǎng)測(cè)試、道路測(cè)試、區(qū)域測(cè)試，目前處在商業(yè)預(yù)部署，且已有數(shù)家企業(yè)開始商業(yè)開發(fā)。截至2019年7月，已有兩家企業(yè)獲得自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)牌照：一是AutoX，成為首家獲準(zhǔn)在加州開展自動(dòng)駕駛出租車的公司；二是Zoox成為首家提供自動(dòng)駕駛班車服務(wù)的公司。相比之下，北京在2018年2月才正式開放第一個(gè)封閉測(cè)試場(chǎng)，經(jīng)過(guò)一年半的運(yùn)營(yíng)，目前處在自動(dòng)駕駛開放道路測(cè)試階段，自動(dòng)駕駛測(cè)試至少比加州測(cè)試落后兩個(gè)階段（分別是開放區(qū)域測(cè)試階段、商業(yè)預(yù)部署）。
目前看，我國(guó)測(cè)試道路建設(shè)仍需加強(qiáng)，我國(guó)自動(dòng)駕駛廠商數(shù)量在 170 家以上，自動(dòng)駕駛測(cè)試需求旺盛，但國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)建設(shè)數(shù)量不足，公開道路測(cè)試開放區(qū)域和路段較少，自動(dòng)駕駛功能測(cè)試場(chǎng)景有限。截至2018年末，北京自動(dòng)駕駛測(cè)試道路為123公里，上海、重慶和杭州分別為32.6公里、12.5公里和3.2公里，部分城市還限定可進(jìn)行測(cè)試的天氣狀況以及時(shí)間段，據(jù)參與測(cè)試的企業(yè)反饋，北京123公里測(cè)試道路一般情況下只有35%的路段可用。
（二）自動(dòng)駕駛的零部件和方案已開始量產(chǎn)
2018 年國(guó)內(nèi)部分自主品牌已實(shí)現(xiàn) L2 級(jí)自動(dòng)駕駛車的量產(chǎn)，具備 ICC 智能領(lǐng)航、 AEB 自動(dòng)剎車、 ACC 自適應(yīng)巡航等功能。部分企業(yè)推出了 L3/L4 級(jí)量產(chǎn)產(chǎn)品和方案，如，知行科技已推出L3級(jí)自動(dòng)駕駛量產(chǎn)級(jí)解決方案，紐勱科技、百度均已推出以視覺感知為主的L4級(jí)自動(dòng)駕駛解決方案。
從自動(dòng)駕駛量產(chǎn)價(jià)格和時(shí)間來(lái)看，L2級(jí)自動(dòng)駕駛?cè)加蛙噧r(jià)格主要集中在10-20萬(wàn)，純電動(dòng)車價(jià)格在20-50萬(wàn)元之間，相對(duì)較高。目前，自動(dòng)駕駛零部件和方案供應(yīng)商已基本開發(fā)出 L2 級(jí)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品并量產(chǎn)，正在籌備2019年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。采用激光雷達(dá)方案的L3/L4級(jí)自動(dòng)駕駛方案價(jià)格較高，還不具備量產(chǎn)條件，以視角感知為主的自動(dòng)駕駛量產(chǎn)方案價(jià)格較低，短期內(nèi)可實(shí)現(xiàn)。由于國(guó)內(nèi)多數(shù)整車廠計(jì)劃在 2020 年實(shí)現(xiàn) L3 或 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品的推出或量產(chǎn)，那么上游供應(yīng)商則需要更加提前實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，2019-2020年將是各零部件和方案供應(yīng)商的量產(chǎn)和商業(yè)化的落地年。
二、5G商用助推車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展
車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，作為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在交通系統(tǒng)領(lǐng)域的典型應(yīng)用，隨著5G無(wú)線通信技術(shù)的逐步商用，開始進(jìn)入試驗(yàn)運(yùn)營(yíng)階段。以車內(nèi)網(wǎng)、車際網(wǎng)和車載移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，按照約定的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)，在車-X（X：車、路、行人及互聯(lián)網(wǎng)等）之間，進(jìn)行無(wú)線通訊和信息交換的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)智能化交通管理、智能動(dòng)態(tài)信息服務(wù)和車輛智能化控制。
車聯(lián)網(wǎng)有助于提高自動(dòng)駕駛等級(jí)，直至實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛，美國(guó)、日本、德國(guó)企業(yè)均在較早時(shí)期布局車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，例如，日本政府牽頭大規(guī)模部署車路協(xié)同測(cè)試示范項(xiàng)目，日系車企在車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域已有一定積累，2018年4月，豐田提出發(fā)展DSRC（專用短程通信）技術(shù)是實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)路徑之一。
但5G通信時(shí)代到來(lái)，5G C-V2X技術(shù)作為全球車聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)路線，我國(guó)優(yōu)勢(shì)開始體現(xiàn)出來(lái)。我國(guó)擁有全球領(lǐng)先的5G技術(shù)，形成5G車內(nèi)網(wǎng)、車際網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)互連標(biāo)準(zhǔn)，已在北京首鋼園、重慶仙桃和禮嘉、浙江云棲小鎮(zhèn)和桐鄉(xiāng)烏鎮(zhèn)等地進(jìn)行5G車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用示范，其中，華為與通信商深度合作，建設(shè)基于5G技術(shù)的C-V2X智能交通，全國(guó)智能交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)，我國(guó)具有統(tǒng)一部署的5G通信等智能化道路基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢(shì)。
2016年10月，我國(guó)車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)路線圖正式發(fā)布，首次明確了我國(guó)車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展路徑。2017年12月發(fā)布《國(guó)家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）》提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車標(biāo)準(zhǔn)體系發(fā)展目標(biāo)。2018年底，工信部發(fā)布《車聯(lián)網(wǎng)（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，大力推動(dòng)車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。
從車聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)階段的重點(diǎn)技術(shù)來(lái)看，V2X（Vehicle to Everything）技術(shù)是車聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)，能夠彌補(bǔ)單車智能化在復(fù)雜路況下的自動(dòng)駕駛難題，它主要包括汽車與汽車（V2V）、汽車與路側(cè)設(shè)備（V2R）、汽車與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）以及汽車與行人（V2P）等多種應(yīng)用場(chǎng)景。
從V2X技術(shù)路線，目前，在國(guó)際上存在兩大V2X技術(shù)陣營(yíng)，一種是比較成熟的由IEEE主導(dǎo)的DSRC方案，另一種是由3GPP主導(dǎo)的LTE-V方案。我國(guó)正在積極推動(dòng)LTE-V（C-V2X）技術(shù)從理論階段走向工程實(shí)施階段，V2X技術(shù)頻譜研究工作已經(jīng)啟動(dòng)，并已初步確定目標(biāo)頻段。
從我國(guó)V2X目前發(fā)展情況來(lái)看，近幾年行業(yè)內(nèi)對(duì)V2X 的認(rèn)知和可度進(jìn)一步提升， 華為、阿里、騰訊、百度、大唐電信等巨頭紛紛布局，企業(yè)間的合作研發(fā)主要朝著LTE-V和5G兩個(gè)方向。
從我國(guó)V2X未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，由于5G網(wǎng)絡(luò)在延遲性等方面優(yōu)于LTE技術(shù)，滿足自動(dòng)駕駛車輛與一切互聯(lián)的時(shí)間需求和汽車內(nèi)數(shù)字服務(wù)的數(shù)據(jù)處理時(shí)間需求，未來(lái)V2X將沿著LTE-V向5G發(fā)展，5G技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用將推動(dòng)V2X落地和商業(yè)化。2018年，中國(guó)移動(dòng)已發(fā)布國(guó)內(nèi)第一條 5G 自動(dòng)駕駛車輛測(cè)試道路，多家企業(yè)已在園區(qū)內(nèi)測(cè)試。北京發(fā)布了《北京市智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)方案（2019年-2022年）》，計(jì)劃2020年在重點(diǎn)區(qū)域完成5G車聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，形成連接車與云的車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力。通過(guò)整合網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商、設(shè)備提供商、研究院所等多方力量，形成智能網(wǎng)聯(lián)汽車車內(nèi)網(wǎng)、車際網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)互連標(biāo)準(zhǔn)。支持5G車聯(lián)網(wǎng)芯片、通信基站、路側(cè)單元、車載終端等聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備的研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化。
三、汽車智能化發(fā)展趨勢(shì)展望
（一）2020年的趨勢(shì)展望
L3/L4級(jí)別自動(dòng)駕駛將商業(yè)化落地。目前，國(guó)內(nèi)L2級(jí)自動(dòng)駕駛方案正在量產(chǎn)，小鵬汽車、零跑汽車等車企已發(fā)布具備L2.5級(jí)別的輔助自動(dòng)駕駛車輛。部分企業(yè)推出L3/L4級(jí)別量產(chǎn)方案，由百度和一汽紅旗打造的中國(guó)首條L4乘用車前裝產(chǎn)線，目前正式投產(chǎn)下線，首批量產(chǎn)的L4級(jí)自動(dòng)駕駛乘用車將率先落地湖南長(zhǎng)沙，預(yù)計(jì)2020年，主流車企部分車型將適配L3/L4級(jí)別自動(dòng)駕駛車輛。
5G推動(dòng)車聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化落地加快。5G技術(shù)高可靠低延遲的特性能夠解決V2X技術(shù)對(duì)于延遲的要求，將給V2X商業(yè)化落地帶來(lái)可能。但由于V2X的落地不僅局限于技術(shù)，車路協(xié)同還需要不同車輛、道路，網(wǎng)絡(luò)、交通系統(tǒng)和平臺(tái)間相互配合，從技術(shù)完善到平臺(tái)搭建到生態(tài)建立，需要大量時(shí)間，預(yù)計(jì)2020年將成為V2X商業(yè)化落地探索的元年。
（二）遠(yuǎn)期趨勢(shì)展望
智能汽車是繼手機(jī)之后的第二大互聯(lián)生態(tài)和服務(wù)集成，智能化終將改變汽車的定義，在完全自動(dòng)駕駛成為現(xiàn)實(shí)之后，智能汽車將成為移動(dòng)的智能空間和場(chǎng)景生態(tài)服務(wù)體驗(yàn)終端，成為工作、生活、娛樂(lè)的新載體。在AI算法的加持下，未來(lái)智能汽車會(huì)具有超級(jí)計(jì)算能力，可以實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜的運(yùn)算。比亞迪董事局主席王傳福認(rèn)為，智能汽車就是長(zhǎng)了腿的超級(jí)手機(jī)，“以前是人懂車，以后是車懂人”，汽車智能化將創(chuàng)造更多場(chǎng)景和商業(yè)機(jī)會(huì)，深刻改變?nèi)祟惖某鲂泻蜕罘绞健?/p>
(本文作者介紹：賽迪智庫(kù)新能源汽車分析師、高級(jí)經(jīng)濟(jì)師)
責(zé)任編輯：陳鑫
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