近日，由集邦咨詢、VehicleTrend車勢主辦，北京中汽四方公司協辦的2017全球智能與新能源汽車產業發展趨勢高峰論壇在中國北京國家會議中心309A報告廳落下帷幕，到場嘉賓共議智能與新能源汽車的未來大勢。

　　智能網聯汽車正以勃勃雄心占領未來。根據我國汽車產業中長期發展規劃，到2025年，我國的智能網聯汽車將進入世界先進行列，尤其是汽車的DI（有駕駛輔助系統）級別、PI（部分自動駕駛）級別及CI（自動駕駛）級別的新車裝配率將達到80%。

　　那么，自動駕駛的未來將給我們帶來哪些新機會？還存在哪些挑戰？自動駕駛的發展究竟是漸進式還是顛覆式？本次論壇都給出了一個比較圓滿的解釋。

　　自動駕駛將帶來900億美金大蛋糕

　　集邦咨詢拓墣產業研究院的的研究報告顯示，全球車市在2016年新車銷售數量已經超過9100萬輛，預估今年2017年底、2018年也將有進一步增長，分別是9300萬輛和9700萬輛。此外，到2020年左右整車新車的銷售將達到1億輛的全球規模。

　　集邦咨詢拓墣產業研究院白忠哲博士

　　基于汽車保有量的提升和未來發展趨勢，集邦咨詢拓墣產業研究院白忠哲博士認為整合大勢已經來臨，智能網聯汽車將整合IOT物聯網、巨量的資料、大數據、人工智能演算法和機器人等技術。“在全球汽車巨大保有量的前提下，智能網聯汽車基礎設施和相關配套的完善，都是推動自動駕駛落實的關鍵。”白忠哲博士說。

　　細分來看，自動駕駛汽車的傳感器，比如長、短距離雷達和攝像機、激光雷達部分，都是未來自動駕駛的一些關鍵零部件。另外，不同層次的自動駕駛所應用到的配套零部件也有所不同。白忠哲博士指出，L2級自動駕駛在車道維持、車道轉換，以及適應性巡航等基本功能，需要攝像機和傳感距離的雷達等。而在L3或者L4、L5級別自動駕駛的情景中，自動駕駛汽車則會用到感測器，感測器的種類和數量都會增加。“比如說激光雷達在L3以上會應用到，在L4或者L5就用到了四個激光雷達。”

　　“不同級別無人駕駛汽車的關鍵零組件數量以及種類會逐漸增加，這是未來的商機。”根據白忠哲博士介紹，預估到2020年，自動駕駛輔助系統的市場價值將達到300億美金。到2025年還會有數倍的增長，接近900億美金左右。

　　深度學習與信息安全成為挑戰

　　在白忠哲博士看來，如果把自動駕駛的系統分成整合控制、智能決策和感知系統這三個子系統，那么整合控制及智能決策部分主要由整車廠來主導，而零部件供應商則應該從感知系統部分切入。“感測器整合融合、深度學習或者是人工智慧的演算，來決定汽車駕駛的一些方向或者是要剎車、加速等，這些都要靠感測器融合的技術和演算法。”

　　可見，深度學習也將是自動駕駛汽車的重要部分。“深度學習在計算機視覺、自然語言處理、語音識別領域已經超過了人類的水平。深度學習技術可應用于自動駕駛的各種模塊。”英偉達汽車事業部汽車解決方案架構師程亞冰認為，得益于算法領域的改進，深度學習近幾年發展非常快。

　　但是，當人工智能應用于自動駕駛汽車中，也存在諸多挑戰。“其中最大的挑戰就是決策路徑規劃。”程亞冰指出，現實世界的車道完全未知且錯綜復雜，也就意味著路況存在著無數種可能。“基于傳統狀態機制的規則無法全部覆蓋所有的路況信息，因此，目前業界開始嘗試強化學習去做決策路徑規劃。”

　　程亞冰強調，強化學習是一個獎懲機制的人工智能技術。自動駕駛汽車通過強化學習，最后學會了一套規則。但是，強化學習操作很困難，我們無法在現實世界中讓人類司機駕駛汽車去做強化學習，剛開始的階段無法保證安全可控，“大家都在用3D模擬器去做強化學習，相當于在虛擬世界中模擬了一個現實世界，這個難度非常大。”

　　另外，要保障智能駕駛健康發展，智能駕駛的信息安全是一個重要的話題。中興通訊的汽車電子技術總監湯新寧指出，隨著現在車聯網的發展，智能駕駛汽車的信息安全將會面臨全面的挑戰，尤其汽車目前的網絡是一個非常原始的網絡，對信息安全的防御十分薄弱，容易受到攻擊。

　　湯新寧強調，由于汽車網絡的控制程序非常簡單，沒有更多的保護，因此汽車網絡是很脆弱的，很容易被攻擊。此外，L3或者是L4級的車輛上路以后，信息安全就不僅是單個車輛的信息安全，而是可能會涉及到一個國家的信息安全，如果車輛被控制，不僅僅癱瘓整個交通，汽車甚至會變成一個武器。

　　自動駕駛應遵循漸進式發展過程

　　從自動駕駛發展的趨勢可以看出，未來汽車就是一部移動電腦。因此白忠哲博士認為，自動駕駛的重要研發方向，一是感知的自系統，二是建立深度學習影像的技術和大規模的訓練資料庫。

　　另外，各國都在針對特定場域的自動駕駛進行測試，以降低環境的不確定性和法規的限制，從而加速自動駕駛真正落地。“還有法律法規的健全以及可靠度的測試認證等等，這也都是我們自動駕駛上路前必要的一些環節。”白忠哲博士說。

　　當然，自動駕駛究竟會遵循著L0-L5循序漸進的過程發展，還是將會超越輔助駕駛而實現跨越式發展？對此業界爭議頗多。谷歌方面就曾指出將超越輔助駕駛，直接攻克完全自動駕駛。而卡耐基梅隆大學自動駕駛的研究教授則認為，應用于自動駕駛全能通用的人工智慧不會很快出現，由于歐美以及中國等國家之間的實際情況都有所差異，因此實現完全的自動駕駛還需要長時間的測試和落實。

　　白忠哲博士認為，自動駕駛技術目前還處于萌芽期，即將進入快速成長階段，各類解決方案、演算法、芯片開發過程中，傳統車企與新興公司都有著不同的側重和發展策略。此外，除了技術的推動，還有需求面的拉動，消費者是否對自動駕駛有信心，以及配套的法規是否能跟上，隱私、責任、公眾的支持、車輛聯網、自動化等一系列關鍵的問題還需要克服。

　　因此在白忠哲博士看來，自動駕駛是一個漸進式的過程，而不是顛覆式的過程。