撰文 | 小魔
自從全球首款經認證的L3級自動駕駛系統——奔馳DRIVE PILOT宣布将在今年4月投放市場後，可能給許多期盼高階自動駕駛技術的人帶來了希望。
因為從L2到L3級的進化，不管從法律層面還是技術層面，都算得上是自動駕駛階段的一個真正分水嶺。
L3級意味着在駕駛中，車輛不再是以駕駛員做主導，系統做輔助，而是将整個控制權完全交由系統，盡管仍然需要滿足一定的“限制條件”，但此時的汽車是真正進入到一個自主駕駛的狀态中，并不需要人類的監管與幹涉。
那麼既然L3級已經到來，我們距離最期盼的自動駕駛終極階段——L5級還有多遠呢？樂觀一派認為随着硬體配置、算法和晶片的更新，以及系統的深度學習能力，實作這項技術不會用太長時間。
乘用車領域，特斯拉早在2020年前就放過話要在今年實作全自動駕駛，甚至它的許多使用者為了能享受這項技術都已經提前支付了1.2萬美元的費用。
不過要指出的是，特斯拉的FSD（自動駕駛系統）測試版目前仍然需要駕駛員的雙手支援，還隻能算作輔助駕駛類系統。
商用車領域，通用旗下的自動駕駛部門Cruise預計将在2023年初生産自動駕駛汽車。百度也在去年釋出過一款自動駕駛“汽車機器人”，并且其創始人李彥宏在2021年人工智能大會上還表示，百度計劃在未來2到3年，将共享無人車的服務推廣到全國30個城市。
但也有人對L5級自動駕駛的到來持悲觀态度，包括Waymo前首席執行官John Krafcik、華為前智能駕駛總裁蘇菁等人都認為百年内甚至永遠我們可能也等不來真正的自動駕駛。
除去法律與道德倫理問題不談，單純從技術上來講，悲觀人士們認為實作L5級自動駕駛有太多的阻礙。
比如硬體方面，采埃孚安全域控制單元産品組合總監Farid Khairallah就曾表示，一台L5級自動駕駛車至少需要11個攝像頭、8個雷達、5個雷射雷達，這本身就是一筆不低的成本費用。
硬體之外，資料的采集和儲存方面也需要付出極高的代價。然而這些還不是最重要的，即便能承受軟硬體的成本和資料采集的負擔，在系統算力方面，要讓車輛保證絕對的安全狀态，識别到各種交通環境并做出正确的應對，它的資料運算處理能力需要比普通汽車系統高出100萬倍，這是以當下的技術難以實作的。
其實在第八屆中國電動汽車百人會論壇上，也有專家注意到了這一點。全國政協經濟委員會副主任苗圩就表示：沒有V2X（Vehicle to Everything，車聯網）而光靠單車智能，也許做到L2還可以，做到L3、L4就很困難，算力、功耗都超過車輛本身承擔的極限。全國3億多輛汽車，全靠雲端，資料量大到無法承受。
苗圩指出，必須把一部分的算力從車移到路測，利用邊緣計算和端到端的通訊，實作車路協同，為未來車路雲圖的互聯互通打下基礎。
此外，他認為跨行業的深度協同，對汽車下一代的智能發展至關重要，不僅僅需要汽車主機廠的參與，更需要機械、通訊、人工智能，網際網路、晶片、道路交通、城市建設等多個領域的緊密協作，才能将汽車打造為大型的移動智能終端。
全國政協副主席、中國科學技術協會主席萬鋼則指出，面向新能源汽車跨産業界融合發展趨勢，需要進一步加強汽車與能源、交通、資訊通訊等産業，在政策、标準、前沿技術示範等方面的統籌規劃群組織協調，凝聚發展合力，實作産業融合發展。
當然在推進雙智（智能汽車和智能城市）試點方面，大陸也已經取得了一定進展。截至目前，全國已開放測試道路裡程超過5000公裡，安全測試裡程超過一千萬公裡，帶動智能化道路改造更新超過3500公裡。
苗圩認為，目前在十六個城市的智能汽車與智慧城市試點中，北京亦莊開發區是最有特色的兩個試點之一，北京亦莊把聰明的車、智慧的路、精确的圖、實時的雲和可靠的網五位一體組合到一起。
這裡已建成總長12.1公裡城市道路+10公裡高速道路的智能網聯基礎設施建設，可以實作L4級自動駕駛計程車、自主代客泊車等進階别應用場景，是目前全國試點中的典範。
而百度旗下的“蘿蔔快跑”無人駕駛計程車、無人駕駛客運巴士、無人配送車等等也先後在這裡開展了道路營運測試。
L5級自動駕駛到底什麼時候能到來？沒有誰能給出确切的答案。不過能明确的是，這條路無論是靠車企還是自動駕駛公司的單打獨鬥，都很難走下去，畢竟單車成本、車機晶片、算法水準需求都太高。
通過多個領域，包括車、路、圖、雲、網多方面協同發展對L5級的落地将會有很大的推動作用，一方面它能幫助降低自動駕駛車居高不下的成本，另一方面它對單車算力的需求能起到一定的分擔。
不過智慧城市、車路協同方面大家也都是在摸着石頭過河，特别是在國内面對複雜的道路情況，想要進行大規模聯網交通基礎建設的推廣同樣不簡單。即便是我們已經選擇了這個可能是發展高階自動駕駛的最優方案，這條路也并不是那麼好走。【iDaliycar】