自动驾驶高阶智能驾驶商业化黎明将至

高阶智能驾驶正在以超预期的速度加快落地。“去年开始，高阶智驾系统开始往更低价格车型上渗透。”地平线智驾产品市场总监刘文尧指出，到2025年底，高阶智驾产品将进入规模化发展阶段。

不过，同济大学汽车学院副院长熊璐认为，当前智能驾驶汽车推广还面临很多安全性验证的问题，需要有完善的测试与评价体系。传统的测试方法环境条件简单、场景范围局限、性能与评价割裂，必须建立一个整体系统的场景连续动态的、多交通参与者的测试交通系统。

除却测试体系，智能网联汽车的发展还离不开数据要素的支撑，中汽协副秘书长杨中平认为，当前智能网联汽车数据发展还面临数据安全、数据准确、数据孤岛、数据共享等一系列问题。他提出三点建议:一是强化数据安全的防护体系，将数据安全与隐私保护置于首位；二是优化数据质量管控流程，加强对数据生命周期的管理；三是促进数据共享与开放生态的形成，构建开放共享的数据平台，充分释放数据要素的价值。

中汽协技术部总监、众链科技有限公司首席执行官韩昭也强调了数据共享的必要性。“自动驾驶本质是AI，AI的三要素是数据、算法、算力，海量的数据和算力‘投喂’出优秀的算法。现在国内企业在这一方面还落后于国外，数据体量严重不足，自动驾驶的核心数据积累，包括数据获取成本偏高，都是目前产业面临的问题。”他认为，当前国内自动驾驶数据存在企业数据孤岛、数据安全、数据体量、数据变现、数据确权等挑战，不仅需要企业加强对数据管理制度的建设，更需要通过协同共享和技术创新，促进不同品牌、平台间的数据共享与交互。

在智驾技术演进上，针对近来备受推崇的端到端技术，深圳元戎启行科技有限公司副总裁刘轩表示，端到端智能驾驶主要具备三大优势:第一，在处理复杂场景时，比规则更容易处理；第二，信息处理无减损；第三，更加类人、人性化。智己汽车L4自动驾驶项目总工程师、赛可智能首席技术官于乾坤则指出，端到端自动驾驶的方案工程上面临数据采集完备性、数据采集复用性等方面的挑战。“One Model方案训练难度较大、算力需求较高，在当前资源有限，尤其是高端显卡被限制的情况下，Two Model架构更加适合。”于乾坤称。

从图商角度出发，高德汽车业务中心副总经理苗路生表示，自动驾驶行业对地图的真正需求有四点:一张图、实时更新、高质量、全覆盖。在他看来，行业所追求的“无图化”并非真正无图，而是无高精地图，实际上需要导航地图及部分轻地图。另外，解决“全国都能开”“全国都好开”一定需要车道级数据。本报记者　张奕雯《中国汽车报》

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