新興技術往往“落地”最難。許多人把2021定義為自動駕駛元年，在這一階段，電氣化、智能化趨勢正沖擊着傳統汽車産業鍊，疫情讓國内使用者也有了很強的無人化需求。然而，骐骥一躍不能十步，要想實作L4-L5的完全自動化，自動駕駛還要走很長的路。
作者丨曉宇
編輯 | 西貝
複盤2021年以來的自動駕駛技術，不管是AI晶片，還是車規級傳感器，都呈現出多個裡程碑式的進展。與此同時，技術催生了智能化場景，多産業齊發力，在疫情、貿易戰、缺芯潮等黑天鵝事件的催化下，自動駕駛終端應用迸發出前所未有的需求，但新技術的誕生總是伴随着或大或小的難題。自動駕駛的2022，還要邁幾道“坎”？
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自動化算力提升難
2022年3月1日，市場監管總局針對自動駕駛功能釋出的《汽車駕駛自動化分級》國家标準将正式實施。
随着自動駕駛等級的提高，所需的算力高速提升。汽車自動駕駛的智能化水準取決于算法是否強大，從L1到L5，自動駕駛每提升一個等級，算力要求也同樣提升一個等級。
目前，駕駛輔助技術已經在量産車上部署，即“進階駕駛輔助系統”。全球目前的自動駕駛輔助技術還隻是處于L2-L3等級之間。
L3之前，自動駕駛所需算力較低；L3需要的AI算力達到20TOPS；L3之後，算力要求數十倍增長，L4接近400TOPS，L5算力要求更為嚴苛，達到4000+TOPS。每增加一級自動駕駛等級，算力需求則相應增長一個數量級。根據英特爾推算，在全自動駕駛時代，每輛汽車每天産生的資料量将高達4000GB。
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AI晶片上車難
随着自動駕駛汽車智能化水準越來越高，需要處理的資料體量越來越大，高精地圖、傳感器、雷射雷達等軟硬體裝置對計算提出更高要求，是以在高精度的傳感器之外，AI加速晶片成為主流。
評估晶片性能，算力、能耗、效率缺一不可。
目前，市面上可供選擇的車規級AI晶片屈指可數。國外以特斯拉、英偉達、英特爾、Moblieye為主，而國内的華為海思、寒武紀、地平線等初創公司正“借勢而起”。
2021年，車企在自動駕駛晶片的選擇中開始向NVIDA傾斜，在對未來車型布局中也大量選擇了NVIDA Orin X、高通骁龍Ride、華為MDC等大算力晶片，越來越多的主機廠采用高算力自動駕駛晶片。
可見，AI晶片想要“上車”，核心即“高速度，高精度，高準度”。
以奧迪A8為例，全車共有12個超音波傳感器、4個全景攝像頭、1個前置攝像頭、4個中程雷達、1個紅外錄影機。除此之外，還有超音波雷達、毫米波雷達及雷射雷達。上述傳感器同時工作，每秒能産生數GB環境偵測資料。
在60km/h以下，自動駕駛系統可以完成的動作包括啟動、加速、轉向以及制動，且一旦自動駕駛系統的操控達到極限，就會立刻通知駕駛者重新掌控駕駛。這也被認為是繼特斯拉Autopilot2.0之後，從L2至L3的一項突破。
除晶片和傳感器外，不得不提的就是高精度地圖。
自動駕駛汽車需要準确地知道自己在地圖上的位置，包括每個車道的坡度、曲率、航向、高程，側傾的資料。車道線的種類、顔色；每條車道的限速要求、推薦速度；隔離帶的寬度、材質；道路上的箭頭、文字的内容、所在位置；紅綠燈、人行橫道等交通參與物的絕對地理坐标，實體尺寸以及他們的特質特性……所有這些資訊也都需要準确的反映在高精度地圖之中。
L3 及以上級别的自動駕駛汽車必須依賴其精準定位，才能夠有效地彌補傳感器的性能邊界。對于自動駕駛來說，高精度地圖是實作高度自動化駕駛的重要保障。
目前，百度、四維圖新、高德占據主要份額，國内市場呈現“三足鼎立”。根據 IDC統計，2020 年國内高精度地圖行業市場佔有率前五名公司為百度、四維圖新、高德、易圖通以及 Here，其中 CR3 超過 65%，呈現“三足鼎立”的局面。
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雷射雷達成本居高不下
目前，自動駕駛主流市場中存在“弱感覺+超強智能”和“強感覺+強智能”兩大感覺路徑，而特斯拉采用的便是前者。
“弱感覺+超強智能”是指主要依賴攝像頭與深度學習技術實作環境感覺，而不依賴于雷射雷達。将攝像頭傳回的圖像通過算法進行計算，再經由控制器與執行機構實作操作，這便是馬斯克的選項，然而所謂的“超強智能”，則需要足夠強大的終端算理和算法來提供支撐。
2月10日，美國監管機構表示，特斯拉正在美國召回 578607 輛汽車，因為行人可能無法聽到汽車駛近時所發出的必要警報聲。
除此之外，特斯拉在不同場景仍存在一定問題，如駛入了電車軌道、遠距離停車、無法辨認某些交通标志、撞上護柱等。想要實作高精度的環境感覺，還有更多的細節性技術難點需要研究和攻破。
與特斯拉在“攝像頭+人工智能”上的執着不同，國内許多自動駕駛頂流勢力把傳感器的賭注押在了雷射雷達上，走一條“強感覺+強智能”的路。谷歌Waymo、百度Apollo、Uber、福特汽車、通用汽車等自動駕駛企業，以及傳統車企，都處在“強感覺+強智能”的技術陣營中。
其中，百度選擇了禾賽，包括基于dTOF的機械旋轉式（Pandar系列）和MEMS微振鏡（GT系列）等相對成熟的産品；華為雷射雷達技術路線選擇的是半固态的MEMS微振鏡技術路線。
2022年初，蔚來預計釋出的ET7、ET5等全新車型中也配備了1個超遠距高精度雷射雷達，以及7顆800萬像素高清攝像頭、4顆300萬像素高感光環視專用攝像頭、5個毫米波雷達、12個超音波傳感器、2個高精度定位單元和V2X車路協同。
目前，機械式雷射雷達的價格十分昂貴，Velodyne在售的64線/32線/16線産品的官方定價分别為8萬/4萬/8千美元。
據預計，2022年至2025年，全球乘用車市場雷射雷達需求量将由22萬顆提升至2134萬顆，滲透率将由2021年的0.2%增至2025年的14%，彼時成本有望下降。
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政策法規落地難
技術落地，安全先行，自動駕駛離真正的“成熟”還有一定的距離。當高度有序的程式控制和高度無序的有人駕駛相結合，立法就變得複雜起來。方向盤的控制權該交給誰，成為自動駕駛領域的一個問題。
對于新技術的接納，國内往往采取較為穩健的政策。
2021年，工信部網安局、市場監管總局品質發展局出台了衆多汽車網絡安全的相關政策，不過大陸尚未出台專門的自動駕駛資料法律規範，與其相關的規定分散在其他法律中。
目前，國内仍然缺乏專門的自動駕駛資料法律法規，汽車在采集地理資訊時資料歸屬權仍不清晰，“重要資料”具體定義還未明确。
相較于國内，2021年12月，德國在法律層面認可L3自動駕駛上路。
與此同時，奔馳成為了歐洲第一家滿足UN-R157法規的車企，成為了全球第一家以在開放道路上使用L3輔助駕駛的品牌，但這也僅限幹在德國的高速公路上使用該功能。
根據SAE對L3級自動駕駛的定義，L3級自動駕駛開啟時，如果出現意外事故，駕駛員不需要負責，而是車企對此負責。
為了避免各種意外情況發生，奔馳還是對L3級自動駕駛的開啟條件作了嚴苛的規定，該系統僅可以在時速低于60km/h的狀态下開啟，雖然該系統分許駕駛員雙手離開方向盤，但是仍然要保持雙眼觀察路面情況，以便随時接管車輛。
目前，UN-R157法規的締約國有歐盟國家、英國、日本、南韓、澳洲等，奔馳的L3級自動駕駛車輛都可以在這些國家銷售。
新興技術往往“落地”最難。許多人把2021定義為自動駕駛元年，在這一階段，電氣化、智能化趨勢正沖擊着傳統汽車産業鍊，疫情讓國内使用者也有了很強的無人化需求。
然而，骐骥一躍不能十步，要想實作L4-L5的完全自動化，自動駕駛還要走很長的路，有很多技術在最初也是不被看好的。待到商業落地的條件足夠成熟，希望自動駕駛向更加開放的場景邁進。