是科技产业界的“流量明星”，也是机遇挑战并存的“种子选手”自动驾驶，渐行渐近 人民日报记者 喻思南
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作为目前科技产业界的热门领域，自动驾驶的发展引人关注。一方面，随着人工智能技术的助推，自动驾驶的产业远景令人期待；另一方面，应用场景有待明确，安全性能亟须保障，自动驾驶落地的技术挑战也不少。
经过最初的探索，整个行业已渐趋务实和理性。自动驾驶要“进化”，需要软硬件性能的全面提升，也离不开基础设施、政策法规等产业体系的搭建和完善。
科技产业界的“流量明星”自动驾驶面孔多样：极具潜力的远景给人无限期待，高度复杂的挑战又令人心生迟疑。
一方面各大企业携最新产品亮相，为自动驾驶“吆喝”；另一方面专家为自动驾驶落地把脉，应用前景仍不明朗。日前在贵阳举办的2019数博会上，自动驾驶就呈现出这样不同的面孔。
从理念到产品，自动驾驶能否迈过技术长河，将在哪些领域率先应用，离你我还有多远？
形态革新汽车变得更聪明
自动驾驶之所以曾看似遥不可及，很重要的原因是机器太“笨”了。而今，借助最新的人工智能、雷达、地理信息等技术，机器变得更聪明：不仅能“看”，还没有盲区；有了“智商”，懂得变道和转弯、加速和刹车。路口是红灯还是绿灯、左转还是右转、与前车保持多远距离……理论上，都可以通过机器来判断。
从有人到无人，变化的不仅是驾驶形态。在自动驾驶专家、驭势科技联合创始人吴甘沙看来，出行方式的革新还将创造新的业态——乘客经济，即在路上工作、消费和娱乐。
我国较早探索无人驾驶立法和测试体系。北京汽车股份有限公司汽车研究院智能化部部长张永刚建议，国家层面应形成一套统一的标准测试体系，从场景、算法、测试方法等多方面完善对自动驾驶的评价。
技术升级攻关是一场艰难的“长征”
前景看似很美妙，但在自动驾驶面前有一条技术长河，大家都在“摸着石头过河”。
自动驾驶涉及的技术非常广，涵盖软硬件多方面，任何一个环节“瘸腿”都跑不起来。
要让无人车根据环境做出选择，还需要高效的“大脑”。然而，自动驾驶是遵守规则的“好学生”，现实中的路况通常瞬息万变，机器难以对一些突发情况做出合理的决策。
安全，是研发自动驾驶汽车的初衷。某机构测算，要证明无人驾驶在绝大多数情况下比人驾驶安全，需要跑上110亿英里，这意味着用100辆车没日没夜跑500年。业界把每行驶多少里程需要人工干预一次，作为衡量自动驾驶技术成熟度的标准之一。目前，表现最优秀的无人车的数据是1.1万英里。“建立自动驾驶安全性的全球标准很重要。”专家表示。
应用落地“步步为营”成业界共识
根据车辆的智能程度由低到高，业界把自动驾驶分为从L0级到L5级的6个等级。其中，L1、L2等辅助驾驶技术应用已经比较普遍，但L3级别以上还未大规模落地。
倪凯介绍，大体来说，产业界有两种研发路径。一是“一步到位”的模式，即研发L4级别的自动驾驶汽车；二是“步步为营”的模式，即在传统汽车上逐渐新增一些自动驾驶的功能，再向完全自动驾驶过渡。
经过多年尝试，“步步为营”的路线逐渐获得业界认同。
事实上，自动驾驶兴起头几年，产业界对技术的估计过于乐观，加上国际上数起资本并购的刺激，出现了一些泡沫。2018年以来，一些产品交付不如预期，又发生了几起无人车事故，自动驾驶明显降温。
IDG资本执行总监丁飞说，自动驾驶热的降温，是成长过程中要交的学费。
倪凯介绍，人工智能技术正从各领域助推自动驾驶发展，整个行业也在努力提升软硬件性能。业界预计，未来3到5年，某些L3级别自动驾驶车辆将实现规模量产，而在代客泊车、高速公路等限定场景下，L4级自动驾驶将开始应用，下一个10年或是落地关键期。
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