一文读懂自动驾驶：在中美AI竞赛上，中国凭什么赢？

Posted 2021-04-27 腾讯AI加速器

来源：AI报道

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美剧《权力的游戏》描绘了一个“夏天持续数十年，冬天能持续一辈子”的维斯特洛大陆。在这一严酷的自然环境中，“凛冬将至”这句话一直让大陆北境的史塔克家族常怀警惕之心，做好死战的准备。 

而在现实生活中，有哪个行业像自动驾驶这样正面临冰火两重天的境地？

一方面是极高的预期，仅中国市场就有机构预测将拥有万亿的规模，从而吸引了传统汽车厂商、造车新势力、初创企业以及科技公司的竞相入局。

另一方面，事故、内斗、偷技术、撤资、倒闭等不利因素层出不穷，更关键的是落地难，让人不禁联想到“凛冬将至”。

事实上，自今年5月Cruise获得11.5亿美元巨额融资之后，自动驾驶领域就鲜有令人振奋的消息曝出。但是，唱衰的声音却持续不断。

究竟是暂时的瓶颈期，还是凛冬将至？

想要找到答案，还是要从读懂自动驾驶行业的格局开始。

什么是自动驾驶？

 

作为AI重要的应用场景，自动驾驶一直受到政府、厂商、媒体及用户多方的高度重视和关注。

但是，到底该如何定义自动驾驶？一直存在争议。

不过，眼看着特斯拉宣传语从最初的“无人驾驶”改为“完全自动驾驶”，再到“自动辅助驾驶”， 让人终于从厂商和媒体的过度宣传和“文字游戏”中走出来。

至此，“无人”不再是重点，而是回到着重汽车本身的“自动化”这条正规上来

其实，目前中国提出的“智能网联汽车”这一新概念，才真正诠释了自动驾驶的精髓。

 

从字面上来看，智能网联汽车就是“汽车”与“智能”、“网联”两大元素的融合。所以，无论是“智能汽车”，还是“车联网”，都不能称之为“自动驾驶”。

 

 

从自动驾驶与人类驾驶的区别来看，两者都大致分为感知、决策和控制三个环节。区别在于人类依靠的是眼睛、耳朵、大脑和手脚；自动驾驶则需要配备专用的传感、控制和执行器件。

从AI的角度来说，相当于传统汽车+AI大脑+智能传感器的组合。除此之外，它还包含云计算、大数据、物联网、5G等一系列前沿信息和通信技术，可以说是当今科技的集大成者。

简单来说，自动驾驶就是让汽车学会通过传感器实现对外部信息的感知，并借助智能大脑做出判断；在这一过程中，还需要执行自动行驶的任务，同时保持互联状态，以实时获取高清地图、路况、其他车辆行驶状态及自身定位等信息。

由此可见，自动驾驶汽车不仅是一台具备移动功能的超级智能终端，更可以看作是一台自动驾驶机器人！

 全球产业格局：烧钱游戏、抱团取暖

 

自动驾驶是一条极为复杂的产业链，除了整车厂商所在的执行层外，还包括感知层（通讯、互联）和决策层（操作+决策），其中各大零配件厂商也同样占据重要地位。

 

 

例如，用于感知的摄像头、激光雷达、超声波雷达等，汽车通讯方面的车联网、高精度地图等，决策中的算法、芯片及平台等，还有实现汽车控制的制动、转向、油门，甚至照明等等，涵盖方方面面，极为庞大。

其中，即使是AI大脑所在的决策层都无法独立存在，必须与其他层级和配件实现高度配合。在整个产业链中，任何一个元素都至关重要。比如，一旦缺少摄像头、雷达等感知零件，必然将大大提高驾驶危险性。而如果不注重与制动、转向、油门汽车传统部件的配合，同样会给汽车的操控和行驶带来致命的影响。

此外，车联网、高精度地图等互联部件和应用的缺失，也会让AI大脑不知所措，难以及时做出判断、规划和决策，无法驾驭整台汽车。

可见，自动驾驶产业链中的每一个环节和元素都环环相扣，且极为复杂，更无统一标准。整个产业都处于摸索和试错的解读，用“烧钱游戏”来形容丝毫不为过。

因此，厂商不仅要有创新力和技术能力，更要有雄厚的财力。

除了初创企业“背靠金主”外，甚至连传统汽车巨头也选择“抱团取暖”。 目前，全球自动驾驶已形成了通用旗下的Cruise联盟、福特大众的Argo AI联盟、谷歌的Waymo联盟、大众的NAV联盟以及百度阿波罗（Apollo）联盟等多个阵营。

 

国内阵营：各自为政、难以整合

 

正如整个AI产业体系一样，国内自动驾驶行业依旧面临核心技术和底层构架缺失的窘境。

然而，更严峻的是，自动驾驶产业还包括摄像头、雷达、互联、车载以及传统的汽车和零配件制造等复杂环节，更需要相互的整合、协同，其难度不言而喻。

这与国内尚未形成开放的生态体系和合作意识有关。造车新势力和初创企业具备新技术和创新力，但不具备传感器和汽车制造的能力，只得寄希望于找主机厂代工。科技巨头在软件和云端上实力雄厚，同样苦于缺少造车和其他零配件的经验。传统汽车厂商具备造车等硬件优势，但缺乏软件开发的能力。

同时，即使结盟和合作，也由于整合和协同不利的原因，无法实现“软硬结合”，难以形成合力，这是当前国内自动驾驶产业的关键问题所在。

所以，国内迫切需要一家能够实现真正“软硬结合”的科技公司或主机厂商。 以更开放、更包容的心态，改变各自为政的态势，形成整合、协同的合作体系，更重要的是将软件、AI、通讯、汽车制造以及各个配件的完整融合。

由此可见，建立一个统一的标准和规范，不仅将是国内，更是全球自动驾驶产业亟待突破的难题。

然而，还有一个更关键的问题始终困扰整个行业，那就是商业化落地。

这更让自动驾驶成为中美AI竞争的主战场。

 

自动驾驶：中美AI竞争的主战场

 

众所周知，AI的发展离不开与应用场景的融合和商业化落地。 

甚至出现了，应用场景和商业化落地倒逼技术进步和革新的情况。尤其在中国，丰富的应用场景和海量的数据，成为我国推动AI技术的应用和落地的“利器”，能够与美国在各个领域一争高下。 

在自动驾驶领域，中国政府给予大力的支持，无论从政策上，还是资源上，都为产业发展提供了强有力的保障和扶持。例如，近年来，国内各大城市针对测试场地、道路的建设以及测试牌照的发放等方面，均做足了功夫。这不仅有利于AI的训练和学习，也是数据积累，更能够打造更逼真的自动驾驶基础设施和应用场景。

毋庸置疑的是，中国拥有最复杂、最多样的道路场景，并结合目前互联网、云计算、5G等基础设施的建设，势必将推动自动驾驶技术，乃至智能交通产业的全面发展和进步。尽管美国多个州在自动驾驶路测方面都有布局，但由于各州之间的法律、法规的不同，难免出行统筹和标准化等不利因素。

反观国内，在推进AI技术、算法研发和进步的同时，结合长期、有效的路测，并且通过收集反馈数据，并加以调整和优化，从而促进技术和应用的共进发展，商业化落地也就不会遥远。

目前，无人出租车（RoboTaxi）、无人巴士、无人物流车、无人卡车等均已在国内有相应的落地，从不同维度和领域出发，都成为实践和探索自动驾驶落地的有效途径。

综上所述，自动驾驶是一个复杂且高难度的综合性产业链。因此，需要全球产业链的共同参与，推动协同和融合，才能解决技术、应用场景、商业化落地等一系列难题。对于传统主机厂商来说，自动驾驶是突破传统禁锢，获得新发展的绝佳契机；对于科技公司来说，自动驾驶是将科技与实体经济融合，实现新突破的不错途径；对于造车新势力来说，自动驾驶也是实现“弯道超车”的良机；对于初创企业来说，自动驾驶更是实现“一飞冲天”的难得机遇。

在中美竞争方面，中国尽管在核心技术上仍然有明显的不足，还有不少“卡脖子”的技术难题，甚至有被美国“技术封锁”的风险，但从我国的科技发展史来看，中国始终能够突破重重阻碍，在较短的时间内实现技术的飞跃发展。如今，随着互联网的高速发展，中国AI技术也借助数据、应用场景等优势，已经走出了自己的路。面对自动驾驶这块“难啃的骨头”，中国通过政策、路测场地的建设、牌照的发放等多方面的深入布局，势必加快赶超美国的步伐。

尽管眼前的道路依旧坎坷，但相信海量的数据和逼真和丰富的应用场景，始终是中国企业的“杀手锏”，助力我国自动驾驶产业的崛起和腾飞。

总之，即便凛冽的寒风还未到来，也要有决一死战的决心！

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来源：AI报道

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