智能驾驶暗潮汹涌！看看这些不同领域的人怎么看它的未来

2012年，中国汽车市场还没有迈入2000万辆大关，新能源汽车更是只有屈指可数的1.2万年销量，还不如如今一款电动车月销量高。

在汽车市场飞速发展的十年里，中国汽车市场在持续的保持规模化的同时，科技创新正在引领着这个领域，开启了一轮跨越式发展。当算力、自动驾驶、智能座舱成为一场新车发布会的主角时，也让我们意识到，智能汽车的时代已经来临了。

只不过，我们仍然在迎接变化。围绕智能汽车背后的技术路线讨论如火如荼，主机厂们在比拼L2+级的智能驾驶场景化落地，产业链、以自动驾驶技术为驱动的创业公司在不同细分领域开始角逐，如何让自动驾驶更安全的落地以及推动自动驾驶技术快速迭代，成为新的技术方向。

围绕着这些话题，在品玩十周年开放麦活动中，品驾也邀请到了不少行业里的老朋友：

毫末智行首席运营官COO侯军

AutoLab&每日汽车电讯创始人赵奕

千挂科技CEO陶吉

蔚来自动驾驶研发负责人任少卿

一起来聊了聊智能驾驶的发展历程、创新成果和未来趋势。

图源：品玩版权图库

随着自动驾驶技术的发展，我们发现，在Robotaxi领域，主驾无人的无人驾驶车已经可以上路，无人卡车成为了资本市场的新热点。造车领域，城市NOA的落地只差临门一脚，在L2+级，整车企业开始了场景比拼。而这些都是在自动驾驶技术不断积累中诞生的。

从技术角度来看，毫末智行首席运营官COO侯军认为，从人工智能的核心三要素：算法、算力和数据，都有突飞猛进的发展，并且在今天达到了从量变到质变的基点。

作为资深媒体从业者，AutoLab&每日汽车电讯创始人赵奕在过去十年见证汽车向智能化的发展的同时，也逐渐感受到，越来越多的车型已经开始搭载LCC、ACC、NGP这样的智能驾驶辅助的功能，汽车用户已经对车内语音交互习以为常，前卫的线控转向技术已经开始上车。而围绕着技术发展的同时，一些诸如宁德时代、比亚迪等产业链头部巨头已经快速成长，激光雷达、智能芯片等创业公司也在不断崛起，在中国，消费者能够率先享受到技术快速迭代带来的非常激动人心的技术和产品。

作为自动驾驶技术领域的老兵，千挂科技CEO陶吉在回忆过去时间技术飞速发展时举了一个例子：

早期做自动驾驶，传感器硬件是没什么可选的，特别是激光雷达，只有美国一家公司有，也不具备车规条件，安装上车要进行很多线束改装，上路测试遇到下雨天时，工程师甚至脱下自己的衣服去保护激光雷达，在今天已经实现前装量产的条件下，是很难想象自动驾驶技术在发展之初所面临的困难的。

过去十年，在投入自动驾驶卡车创业之前，陶吉的自动驾驶技术经历都在与百度一同成长，在陶吉看来，2013年百度成立深度学习实验室启动无人驾驶项目，也让中国自动驾驶产业从火种走向爆发，同时百度开放阿波罗平台，也让自动驾驶生态在短时间内真正繁荣起来。与此同时，2018年特斯拉领航辅助功能上车，加速了高速领航辅助驾驶在量产车型上的落地，也将自动驾驶技术的落地推向了新的高潮。当2021年，大家都在谈进入自动驾驶商业化下半场的时候，实际上是在过去十年里积累起来的前置条件、硬件产业链发展相对成熟的基础上，才让今天的自动驾驶技术在细分赛道有了落地和商业化的可能。

从自动驾驶创业公司到投身造车企业，蔚来自动驾驶研发负责人任少卿感觉，整车企业更多是围绕用户体验去做软硬件结合，而如今大家都在谈的全栈自研，其核心也是希望能够跟用户做第一手交互，基于用户的反馈做到功能快速迭代和研发方向指引。从技术发展进程来看，任少卿认为，如今整车企业对于车端的数据利用和车端的数据闭环，相比于几年之前已经发生了翻天覆地的变化，而且这些能力的变化是长期的，通过这种底层力量的推进，使得最上层的功能能够持续的迭代和进步。

如果说去年是自动驾驶商业化落地的下半场，那么我们也发现，围绕自动驾驶技术趋势的讨论也越来越多，激光雷达的上车有无必要？软件付费究竟应该是怎样的模式？而涉及到这些技术路线、商业模式争论的背后，是站在今天的发展阶段，来如何更清醒地理解自动驾驶未来将如何发展。

在侯军看来，目前在自动驾驶赛道上，分为以Robotaxi、Robotruck为代表的L4跨越式技术发展路线，以及以整车企业智能驾驶技术发展为代表的从辅助驾驶到自动驾驶的渐进式路线。而这其中又产生了不同的技术方向，也涉及到诸如高精地图落地的成本和相关政策问题，那么目前来看还是遇到一些挑战。最终大家比拼的不是技术方向，而是谁跑得更快，谁做得更深，谁能更快的大规模落地。

从现阶段一些辅助驾驶事故来看，赵奕认为，很多事故都是在高速领航辅助驾驶功能开启下发生的，如果车辆搭载了激光雷达，可能会在很大程度上避免事故的发生。

关于激光雷达上车的必要性，陶吉也认为，如今的很多自动驾驶事故都与感知能力不足有关系，但是搭载激光雷达也不意味着能够做到万无一失，因为激光雷达的视距有限，同时，目前激光雷达的感知算法也是基于模型去标注样本和训练的，这意味着仍然存在发生漏检的风险。

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围绕智能驾驶产生的软件付费模式，也成为一种新的、尚在发展中的商业模式。在赵奕看来，从智能手机迁移到智能汽车以后，软件付费模式会成为一种常态，在未来并不会给客户造成很多困扰。

关于付费模式的讨论，任少卿举了个例子：十年前Office专业版要上千元，个人版也要几千元，买的人很少。如今很多人会选择Office365的订阅制。订阅制让使用门槛大幅降低，从智能驾驶发展的角度来看，随着用户使用门槛降低，更多用户使用智能驾驶软件，也会推动企业不断完善技术。

今年以来，我国关于自动驾驶相关落地政策越来越完善，技术商业化落地也迎来了新阶段，不过在侯军看来，自动驾驶的技术、标准、监管等方面实际上是一个系统化的工程，不可能一蹶而就，今天虽然已经有了很多方面的支撑，但自动驾驶在短期内一定会经历很长时间的波峰、波谷，依然是渐进式的发展路线。

当然，智能化的浪潮已经不可阻挡了，赵奕说，虽然现阶段来看，智能汽车在目前的使用过程中，仍然会给用户带来一些困扰，比如车内屏幕太多，驾驶会不会分神，信息安全如何保证等等。但是长期来看，智能化会让驾驶体验越来越好，就如同智能手机带来的新体验一样，未来，智能化的升级，很可能让我们再也无法回到传统汽车时代了。

从自动驾驶技术发展角度来看，陶吉认为，如今大家都在努力构建数据闭环，并将深度学习能力逐渐往下游渗透，比如对周边障碍物的预测和自身的决策变成一个大的深度学习模型。

同时，陶吉在与一些新势力企业自动驾驶团队交流中也发现，一些头部企业也在构建数据闭环的能力，包括怎么去以场景化的方式触发数据的回传，回传之后的数据在平台上的打通流动等，这种趋势已经在中国造车新势力的技术发展中有所体现。

如今很多车企开始构建全栈自研的能力，关于全栈自研，任少卿解释，其实更核心的方面就是对一家造车企业，能把哪些东西放在一起，产生1+1>2这个效果，比如传感器和算法，如果分开了，可能各自有各自的问题，但是如果合在一起的话，互相弥补，最终能达到的结果更好。

智能驾驶经历了飞速发展的十年，将迎来的无疑更加高速发展的新十年。在智能驾驶的大变革节点，希望我们与智能驾驶各个领域佼佼者们的对话， 能为智能驾驶未来十年的发展提供注脚。

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