热点:智能驾驶“开”到哪儿了？规模化应用仍很遥远网络法治频道

本篇文章3195字，读完约8分钟

“智能熊猫巴士”无人巴士亮相江苏常州国际会议展示中心。 人民的视觉

上海交通大学校园新人站无人驾驶快递。 人民的视觉

陕西大荔枝实现萝卜播种机无人驾驶的精确作业。 人民的视觉

无人驾驶公共汽车出现在北京首钢园。 人民的视觉

回顾历史，你会发现，每次危机都会产生新的机会，任何困难都阻挡不了科技创新前进的步伐。 袭击全球新冠引起的肺炎疫情，给智能驾驶、智能医疗等新兴科学技术带来那些机会吗？ 量子计算，卫星网络的尖端技术取得了那些新的进展吗？ 稳步推进的新基础设施会对这些新技术的迅速发展产生什么样的影响呢？

本版从今天开始发表“新技术新进展”系列的报道，介绍智能驾驶、智能医疗、量子计算、卫星网络等新技术的最新进展，请注意。

——编者

打开网络约车软件，登录，等待审批稿通过后，客户可以免费调用自动驾驶车，在开放测试道路上体验试驾……日前，上海智能网络汽车规模化载人示范应用启动，滴滴旅行首次公开。

这个信息再次引起了公众对智能驾驶的热烈期待:什么时候真的没有人，如何保障彻底的安全，现在面对那些困难，离大规模的商业化有多远？

记者就此采访了许多行业相关人士。

核心原理不变，但技术总是优化的。

进入今年以来，关于智能驾驶的信息层出不穷。

由俞势科技开发的无人物流车顺利行驶于上汽通用五菱宝骏基地。 这是国内第一个厂区无人驾驶物流项目，已经有80辆无人物流车投入运行，不配备保安人员，全面提高基地内部物流运输力和效率，帮助客户降低本插件。

我国第一条支持自动驾驶技术运用的“智能高速”杭绍甬高速公路，其相关项目也在推进中。

其实，智能驾驶并不是新的。 专家将其分为五个快速发展阶段:驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化、高度自动化、完全自动化，最终阶段是无人驾驶。 产业界现在有两条快速的发展路径。 一个是渐进路径，在以前传来的汽车上一点一点地追加自动驾驶的功能，最终转移到完全自动驾驶。 二是进一步，从头开始开发完整的自动驾驶车。 这辆车就像“四个车轮的电脑”。

智能驾驶是现代科学技术的集大成者，汇集了视觉、语音、语言、深度学习等多种人工智能成果。 在智能驾驶技术中，介绍了感知就像人眼和耳朵，帮助车辆注意周围的环境。 就像大脑一样，决定实时分解可行驶空间和其他交通参加者的行动意图。 控制依赖系统控制车辆，打方向，踩油门，踩刹车等完成驾驶行为。

目前智能驾驶技术已应用于不同的车型、不同的场景、载人或舞台。 中国科学院自动化研究所研究员、复杂系统管理与控制国家要点实验室主任王跃介绍说，智能驾驶的应用场景通常分为开放道路场景、半封闭和封闭场景。 前者有智能驾驶出租车等，后者有高速物流、BRT、矿山、园区、物流、港口等。

现在的智能驾驶技术与几年前相比核心原理没有大的变化，但芯片、算法、操作系统、传感器、雷达等技术总是经过优化。 最近，蚂蚁发布的“单帧3D点云语义分割”算法大幅提高了车辆障碍物的精细化识别水平，即使行驶中暂时提升的警戒线宽度仅为3厘米，车辆也能简单地识别和绕行。 另外，例如，雨天行驶是世界智能驾驶企业面临的课题。 滴滴移动CTO兼自动驾驶企业CEO张博表示，雨天的水花容易引起噪音，路滑会影响轮胎的抓地力，这些环境变化对自动驾驶系统的算法和控制系统提出更高的要求。 根据至今为止的实况注意，滴滴自动驾驶网的约车即使遇到大雨也能顺利运行，能正常订货。

要实现大规模开放公路的商业化，还有很长的路要走。

到目前为止，关于智能驾驶的疑问和争论不断，公众的期待也在提高。

智能驾驶行业也确实面临着制约快速发展的一系列弱点。

芯片就像智能汽车的数字引擎一样，负责把数据转换成知识，其效率直接决定决定好坏。

“根据我们的统计，自动驾驶每上一级小费的计算能力就上升一位数。 另外，在车规级人工智能芯片的开发领域有极高的要求和标准。 ”。 水平线企业创始人余凯认为，技术是一切的基本，只有以更低的单位价格实现更高的计算能力，使算法和芯片架构尽可能一致，才能使车辆更“聪明”。 搭载地平线征途2芯片的长安车的新车型UNI—T于今年内发售。 这是中国第一辆量产乘用车的车规级AI芯片。

不仅是芯片，操作系统、传感器、高清地图等硬件和软件也可以协同工作，实现最大利益。

为了更聪明，机器需要快速学习大量的数据。 俞势科技首席执行官吴甘沙表示，从统计学上看，自动驾驶系统要比人类驾驶安全性能提高20%，需要110亿公里的道路测试数据。 领域为此积极努力，摸索虚实结合的做法来减少测试的价格和风险。 据了解，蚂蚁将建设世界上第一个自动驾驶“混合仿真平台”，系统每天的虚拟测试距离可超过800万公里。

“滴滴自主开发的车载设备橙视涵盖了滴滴平台上50%以上的订单。 通过这一简单的实现，滴滴每年可以得到近1000亿公里的运行场景数据，实现自动运行算法的反复。 ”。 张博表示，为了恢复实际路况的不明确性，需要包罗一切可能性，系统能够正确应对实际路况的突发状况。

除此之外，科学家们也使用强化学习、模仿、生物学等手段，将人类的社会经验知识化，赋予车辆“知道这个也知道那个理由”的能力，但现在处于非常基础的探索阶段。

安全是智能驾驶的重要价值，也是最基本的要求。 在后续技术迭代中，在保障安全的基础上降低研发价格，维持价格和效率的平衡，仍然是作业人员面临的严峻挑战。

只有技术是不够的，才能实现大规模的商业化应用程序。 专家认为，要实现这个目标，至少必须满足五个条件。 技术成熟，社会基础完整性，法律法规同步，价格下降，社会接受度良好。 很明显，每个条件还有很长的路要走。

目前国内智能驾驶的许多封闭场景逐步落地，实现了一定程度的商业化。 但是专家说，要实现大规模开放公路的商业化，还有很长的路要走。

新的基础设施政策的出台、实施，会给智能驾驶带来很多好处。

突然新冠引起的肺炎疫情，大幅度提高了整个社会对“智能”和“无人”的诉求，给整个智能驾驶领域带来了新的经济增长点。

4月16日，工信部发布了“2020年智能网联汽车标准化事业重点”，指出今年将形成支持驾驶支持和低级自动驾驶的智能网联汽车标准系统，建立智能网联汽车标准制定和实施判断机制。

从今年1月到5月，国内智能驾驶行业进行了大量的投资融资。 中国拥有世界上最大的汽车支出集团，预计2020年中国智能驾驶领域的市场规模将超过1700亿元。

可以说智能驾驶迎来了良好的快速发展机遇。

与国外相比，我国智能驾驶有自己的优势。 庞大复杂的交通线路状况为智能驾驶提供了丰富的数据和场景。 再劳动的再生产诉求和经济的迅速发展趋势，为智能交通提供了广阔的市场。 从政府到公司和公众，对智能驾驶这种新东西的认识度很高。 一系列新的基础设施政策的出台和实施将为智能驾驶构建更完整的硬件和软件支持。

“新基础设施布局5G技术和人工智能技术，可以更好地满足车、道、人等协同的新要求，在下一代通信技术基础设施中更好地实现互联。 ”吴甘沙说。

历史上，新技术、新应用的诞生，经常经历着蜂拥而至、泡沫破裂、旗帜鼓重建的阶段。 受访者表示，智能驾驶也希望经过大浪洗沙的过程，成为智能驾驶领域的领导者。 不仅仅要借助力量调动机会，还必须磨练自己，专心研究。

“公司在通用技术行业拥有独特的原创产品，具有独家深入的技术能力，在垂直行业结合应用场景迅速落地，真实处理领域问题，拥有自主知识产权的操作系统、芯片等核心硬件和 然后要坚持不懈地推进整个产业链的协同快速发展，为我国智能驾驶系统的快进做好充分准备。 ”王飞跃说。

现在，国内很多主流车企业与网络公司跨境融合，结合人工智能和硬件设施，共同开发智能驾驶汽车等。 更多的智能驾驶创业企业自主研究核心技术，寻找最佳的利润模式和应用场景。 面向未来，接受变化，追求实用性，我相信国内智能驾驶领域会迎来更好的增长和蜕变。

标题：热点:智能驾驶“开”到哪儿了？规模化应用仍很遥远网络法治频道    地址：http://www.leixj.com/gy/2021/0326/43725.html