一场中国主导的自动驾驶肌肉秀

作者／ IT时 报记 者 潘少颖

(相关资料图)

编辑／ 钱立富 孙妍

上海车展是新车的秀场，也是技术的秀场。

智能出行、自动驾驶、雷达、芯片、高精地图……放眼本届上海车展，“科技感”被拉满，而自动驾驶堪称是最“卷”的领域之一。此前，交通运输部曾明确表示，将加快推动智慧交通发展，持续健全自动驾驶技术和测试体系，组织开展自动驾驶应用示范。

不过，就在本届车展开幕前夕，比亚迪董事长王传福的一席话引爆了有关自动驾驶的“口舌之争”。在王传福看来，自动驾驶都是扯淡、忽悠，只是被资本裹挟和炒作的概念，最终就是一个高级辅助驾驶。

百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总裁李震宇则认为，未来几年内，没有用户愿意为不智能的汽车买单。

目前各大车企、零部件供应商依旧在发力自动驾驶是不争的事实，从摄像头、毫米波雷达到超声波雷达、高精地图，自动驾驶的操作逐渐丝滑。但是，自动驾驶真的已经发展成为大众想象中的自动驾驶了吗？

“目前，飞凡F7拥有L2级别的辅助驾驶系统，整车配置了32个传感器，包括800万像素摄像头、增强版远距离点云角雷达等，可以通过雷达识别前方500米的物体，并形成成像。如果是雾天，可以识别前方约250米的物体，驾驶员要虚握方向盘。”上汽旗下飞凡汽车展台的工作人员告诉《IT时报》记者，对于大多数车主而言，一般L2级别的智驾系统已经够用，如果要升级到L4级别，需要加载一个2万元的硬件包，包括12个摄像头、12个超声波雷达等。

在这位工作人员看来，目前大多数具备所谓自动驾驶功能的汽车都达到L2级水平，从技术上说，要想达到L4级也没有问题。 “以最重要的算力为例，英伟达目前已量产的自动驾驶Orin X芯片，单颗算力为254TOPS，L4级别的自动驾驶车辆要求芯片算力达到1000 TOPS，多装几颗芯片能就能到达算力要求。”

自动驾驶的竞争实际上是算力的竞争，汽车从L1、L2向L3、L4、L5不断推进，对算力需求呈指数级上升。2021年4月，英伟达发布了算力为1000TOPS的DRIVE Atlan芯片，2022年又推出了芯片Thor，算力达到2000TOPS，并且计划在2025年投产。

虽然在算力上有了“底气”，但是L4技术的普及之路还很漫长。“要达到L4级别，就要使用多颗激光雷达，对厂商来说成本难以降下来。同时，很多城市没有或者很少开放L4测试道路，无法进行大规模的测试。”一位业内人士向《IT时报》记者表示。

上海车展上，大部分车企展台工作人员告诉《IT时报》记者，目前基本上能达到L2级别，逐渐向L3级别靠近。

在问界汽车展台，记者了解到，问界M5正在接近L3级别，搭载了1个激光雷达、11个摄像头、3个毫米波雷达等。“目前可以实现城市领航功能以及跨楼层代客泊车，能识别100多种车位，泊车成功率超过90%。”问界M5展台技术人员向记者介绍。在他看来，要想达到更高级别的自动驾驶级别，一个关键的突破点在于接管次数的减少，次数越少，人工干预的间隔越长，就说明自动驾驶系统越稳定。“路障、跟车、加塞，要面对的场景非常多，接管次数多少能够在一定程度上反映出企业的技术水平，目前华为的测试结果是110公里左右接管一次。”这位人士说道。

“自动驾驶市场处于L2向L3发展的阶段，大规模商业化应用还有较长一段距离，企业需要探索自动驾驶发展的新路径、新模式、新场景。”资深人工智能专家郭涛向记者表示。

在走访上海车展的过程中，记者发现“高阶智驾”和“行泊一体”是两个高频词，比如M5智驾版同时搭载HUAWEI ADS 2.0高阶智能驾驶系统和鸿蒙智能座舱3.0的车型，理想L9所搭载的AD MAX系统已进阶为3.0版本，开放了城市NOA功能，车主可以免费升级。

在不少业内人士看来，当下及未来商业模式正在走向更容易实现的高速及城区NOA（Navigate on Autopilot，自动辅助导航驾驶或智驾领航辅助），这是高阶智驾体验升级的必然方向。

行泊一体将原本独立的行车、泊车控制器集成在一个域控制器里，可以实现传感器硬件复用，不仅可以节省开发成本，也可以让高阶智能驾驶功能，如自动变道、上下匝道、记忆泊车等，在中低端车型上实现。

商汤展台展示了绝影智能车舱，分为高速领航、城市领航和记忆泊车三个平台，广汽AION LX Plus就是采用了绝影智驾的相机感知、激光雷达感知及融合感知在内的全套智能驾驶感知解决方案，实现了高速和城区NDA。

“比如高速领航中，可以实现大曲率匝道通行，车辆可以在半径50米的弯道上保持前行，这比直线前行的难度要高出很多，有视线盲区，现在可以做到区域补盲；另外向城市领航中的无保护左转，对于车辆来说，不仅是一个转弯，左转还要考虑对面来车，现在可以实现避让对面直行车后完成左转；记忆泊车可以实现在复杂的多层车库中，面对推车、行人等，车辆可以避让，实现沿途车位泊入，下次再来这个停车场时，车辆已经把停车场存入记忆中，可以辨别路线。”商汤工作人员向记者介绍。

以行泊一体功能为代表的智驾产品迎来前装量产潮，2022年，绝影智能车舱和智能驾驶产品完成了27款车型的适配和量产交付，量产交付数超50万辆。

据东软睿驰测算，对比1V1R+APA方案，行泊一体方案能够降本20%~30%。中信证券预计2025年L2级自动驾驶渗透率有望达到60%，行泊一体背后的域控制器为自动驾驶决策层核心产品，有助于传感器融合与高级别功能的实现。

当智能汽车产业进入快速增长期，多场景落地成为玩家们比拼的重点。上海车展上，除了乘用车大秀自动驾驶的“肌肉”，卡车也不例外。从种种迹象来看，自动驾驶卡车的发展并不逊色于自动驾驶汽车。

一辆无人接管的自动驾驶卡车，从夜里开到白天，穿过隧道、踩过积水，躲避了故障车、慢速车、大拖挂车，开了6个小时。这是自动驾驶公司小马智行放出的旗下自动驾驶卡车在高速路上行驶的视频。

“从技术的角度出发，自动驾驶卡车的研发有独特的技术难点，比如卡车负重大、惯性强、刹车距离更长、车身与车头之间柔性连接等特点，对探测距离的要求更高。但从用车场景出发，自动驾驶卡车的用车场景以干线物流为主，路线基本是高速路，没有人车混行等复杂路况，这也降低了对自动驾驶卡车的技术要求。”一位业内人士告诉《IT时报》记者。

据交通运输部统计，近五年，物流行业依然面临着高污染、TCO敏感度高、招工难和安全事故多发等痛点。

在滴滴出行展台，滴滴自动驾驶货运KargoBot打造了一款最适合大宗货运的混合无人化解决方案，核心产品为混合智能编队系统KargoOne。KargoOne包括一台由一名司机驾驶的带智能驾驶功能的领航车辆以及多辆L4级自动驾驶卡车构成，实现短、中、长途各种复杂场景的端到端物流运输。领航司机可随时了解整个车队的状态，指挥无人驾驶车辆进行编队、靠边停车、解散队列等操作。

“大宗物流业务量庞大，运输路线业务集中度高，且大宗货主对运费敏感，自动驾驶技术能带来巨大价值。然而，完全无人的卡车在公开道路的实际运营中会面临诸多挑战，在未来很长的一段时间，无人化货运落地都需要通过混合智能的方式来解决。”KargoBot负责人韦峻青表示，该混合无人化的模式让KargoBot面对复杂场景的处理能力提升了50倍，核心安全指标提升了20倍，同时减少5%~10%的能源消耗。

截至目前，已经有超350台卡车接入了混合运力调度平台KargoCloud，每年有超过3亿元规模的物流业务由该平台调度。

在郭涛看来，虽然完全自动驾驶大规模落地条件还有待完善，但在一些特定场景，如机场、港口、园区等，自动驾驶开始承担起繁重的运输任务。

西井科技WESTWELL在上海车展上发布了全球首款“可升级自动驾驶”的智能网联新能源重卡Qomolo E-Truck，实现“有人驾驶”与“无人驾驶”的灵活切换。

在中国最大的综合性国际贸易港口之一天津港，也实现了L4级自动驾驶技术的应用，在特定的场景和条件下，大卡车可以完全由自动系统控制，不需要人类干预。

在一些业内人士看来，货运重卡或成L4“首战场”，但同样面临着技术、供应链、法律法规等问题，大多数业内企业还处在试运营阶段。

排版／ 季嘉颖

图片／ IT时报 pixabay

来源／《IT时报》公众号vittimes