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它伴随的是系列基础支撑体系的重构

商业化伴随系列基础支撑体系的重构

作者 | Jane

来自帮宁工作室（gbngzs）的报道

在自动驾驶、智能网联等新技术的驱动下，全球汽车行业的重大变革正蓄势待发。但从验证技术的成功到实现商业盈利，寄托人们对未来美好生活向往的自动驾驶技术，其商业化之路依然还是一场漫长的马拉松。

尽管在推进自动驾驶商业化的过程中，诸多难题亟待突破，但这似乎并不影响大家对自动驾驶的思考与希冀：当5G进入商用元年，自动驾驶离商业化落地还有多远？在美国自动驾驶技术还处在领先地位的背景下，中国的自动驾驶又如何走出一条中国特色道路？当真正走上商业化之路，大规模应用前它会面临哪些挑战……

2020年1月10日至12日，以“把握形势 聚焦转型 引领创新”为主题的2020中国电动汽车百人会论坛在钓鱼台国宾馆召开。秉持“传递权威信息、广泛展开讨论、促进沟通合作”的目标，论坛邀请各国政府有关部门和汽车、能源、交通、城市、通讯等领域的行业机构和领先企业代表，探讨及回应产业关切的问题，寻找今后3-5年产业调整的方向及路径，聚焦全球视角下的产业变革与发展趋势。

如何推动自动驾驶商业化落地，就该领域外界关切的系列问题，业内专业人士在厘清方向的同时也在尝试给出答案。

在1月10日论坛上，中国工程院院士邬贺铨发表主题为“5G车联网的挑战”的演讲。

在邬贺铨看来，5G的增强移动宽带、高可靠低时延、广覆盖以及大连接特征正是车联网发展所需，且与现有无线技术相比，5G更适合车联网的应用，但5G要满足车联网要求还有很大挑战。

邬贺铨认为，虽然整个5G考虑了车联网，但准确地说，它首先还是为公众通信而设计，但公众通信与车联网之间存在很大不同，其差异主要体现在五个方面。

其一，公众通信面向广大客户，地域范围很宽，但城市中车联网的通讯范围较小，仅限于车与车前后几十米。

其二，与公众通信80%位于室内且大多处于非移动状态相比，城市车联网80%是位于室外的行驶状态，对移动性管理要求更高。

其三，车联网在行驶中始终在线，不存在信道在线占用的概念。

其四，城市车联网在V2V场景下是点到多点和多点到点的方式。

其五，车联网中每一辆车所发送的信息不受车主控制。

因而，在此背景下，邬贺铨表示，城市车联网对5G也会提出全新的需求，比如在城市中可能还需要建设一个支持车联网的5G专网，但另一方面，这不仅会带来地面终端处理的难题，其成本的挑战也将进一步加剧。

在自动驾驶商业化进程的诸多因素中，除了5G技术本身还需完善，在中国公路学会自动驾驶工作委员会主任冉斌看来，单车智能成本太高也是自动驾驶目前发展的最大障碍之一。

冉斌表示，价格昂贵的自动驾驶汽车不容易实现大规模量产，但如果通过路车设施、一体化发展，让部分自动驾驶功能通过聪明的道路来替代，可以大规模降低成本，车载成本最高降幅可达到90%-95%。

这也意味着，通过单车智能实现自动驾驶，高昂的系统设备价格短时间很难下降，但车路协同的实现能进一步分摊成本，也从而能更快推进自动驾驶技术应用。

亦因此，在推进自动驾驶商业化的进程中，为其打造一个相应的“生态环境”就变得尤为关键。

中国工程院院士李德毅在报告中也强调了打造自动驾驶生态的重要性，他表示，当智能技术向汽车渗透后，汽车不是四个轮子加计算机，它是我们移动生活代步的机器人，而与美国更强调单车智能的自动驾驶方向相比，人-车-路三个要素结合起来，是中国的自动驾驶和智能网联的特色。

那到底如何在自动驾驶领域走出中国特色道路？清华大学车辆与运载学院教授李克强对此做了进一步解析。

李克强称，中国将来要做新一代自动驾驶一定是融为一体的中国方案，智能网联汽车的发展要满足中国基础设施标准，在这种情况下，产品结构会发生变化，新的汽车产品会出现。更为重要的是，未来智能的基础设施、智能的运营系统、信息安全系统以及针对这个体系新的汽车单车硬件结构，都将在同一个体系下运行，在这一背景下，最重要的则是云的协同关系。

如何理解这里的云？

在李克强看来，这个云可以称为云平台，是协同感知、协同决策的概念，是一种云控概念。“这样的控制系统组成里面，基础平台很重要，它是未来云控系统中具有国家属性的基础设施。”他进一步强调，“未来我们的发展目标是智慧城市、智慧交通，这里面要完成一系列的复杂系统工作，云控平台将会是非常重要的基础设施。”

然而，抛开技术因素本身，相关法律法规的完善程度也是制约自动驾驶商业化应用的重要原因。

此前，清华大学车辆与运载学院院长杨殿阁在接受帮宁工作室的采访时表示，在传统的道德法律体系和驾驶情境下，事故法律主体的界定非常清晰，但自动驾驶技术的出现，会让卷入交通事故中的责任主体变得难以界定。

“实际上自动驾驶是在打破传统的法律体系，让一套新的体系来适应它。”在杨殿阁看来，我们今天所有的交通规则，表面看起来是现代才建立的，但实际上是经历了一千年到两千年的历史形成的，也是根据我们传统的道德准则来的，想要短时间改变它并不容易。

可以看到，自动驾驶商业化所面临的不仅仅是一系列基础支撑体系的重新建构，包括5G与车联网、道路智能化设施、云控平台、安全保障体系、人工智能与算法等。更为重要的是，其背后涉及的还有体系定位、建设与运营模式、法律法规突破等诸多更为复杂的难题，此番种种，都让自动驾驶的商业化面临极大挑战。