娛樂城官網免費註冊描述：：原標題：L3級別自動駕駛量產在即：技術向前，行業標準化向右 2009年，谷歌的Waymo將自動駕駛汽車推到了世人面前。 十年間，在先驅玩家們勾勒出的商業前景撩撥下，整車廠、互聯網公司、創業團隊、零部件供應商等汽車產業鏈上的企業紛紛加入自動駕駛行業，爭奪這塊預計高達1.9萬億美元規模的大蛋糕。 十年時間過去，自動駕駛從最初的概念到L2級別的部分自動駕駛，并正在朝著L3級別（有條件的自動駕駛）邁進，個別玩家甚至表示將跨入L4級別（高度自動駕駛）。 根據整車廠的設想，2020年將是自動駕駛進入L3級別的標志性一年，吉利、上汽、長安、廣汽、長城、小鵬等車企都已經向外界透露了L3級別自動駕駛車輛的量產時間表。 但進入2019年來，明星創業團隊Roadstar.ai被曝解散，資本挑選項目時變得更加謹慎，玩家們因為各種難題正在重新審視自動駕駛行業的商業化機會，全球頭部汽車供應商幾乎都放緩了L3級自動駕駛的落地進度，車企也許將轉變此前過于樂觀的心態。 阻礙L3級別自動駕駛量產步伐的難題 L3級別和L2級別的自動駕駛都離不開人的參與，但是其間存在跨越式進步，最大的區別在于交通事故的責任人從“人”變為了“車”，這對L3級別系統的可靠性、安全性提出了更嚴苛要求，需要解決的困難，例如技術問題、市場環境問題、成本問題等遠比想象中多。 包括自動駕駛在內的所有新技術真正成熟大致都需要三個階段——技術成熟、商業成熟和法規成熟。 從現有的自動駕駛技術水平看，環境感知、規劃決策與線控執行等技術的成熟度尚不足以支撐L3等高級別自動駕駛技術大規模量產應用，同時這些技術的穩定性也需要加強。另外，自動駕駛不僅涉及汽車產品本身，還需要車、網、路、云一體化協同發展，需要建設智能化道路、無線通信網絡、高精度位置服務等各種基礎設施。 實際上，很多玩家仍卡在L3級別，主要原因在于系統冗余做得仍然不夠。L3級別自動駕駛系統已經完全取代駕駛員的操作，只是在緊急不可控情況下留給駕駛員6-8s以上的時間接管車輛即可，為保證系統出現故障時也要繼續正常工作一段時間——讓駕駛員有足夠的時間來接管車輛，需要整個自動駕駛系統在感知、決策和執行層面都要有“冗余”，冗余的傳感器、冗余的執行器、冗余的電源、冗余的通訊等都要有備份，這對系統是嚴峻的考驗。 若要實現“冗余”，車輛在硬件、軟件等方面都需要元件堆砌，最終結果就是整車成本過高，高成本導致的結果就是商業化進程不得不放慢腳步。如比較熱門的自動駕駛出租車、自動駕駛物流貨運等運營服務能否實現商業盈利，尚存疑問。 目前，自動駕駛行業尚處于技術不完全成熟，大規模商業化也還沒有開。未來一段時間內，自動駕駛車輛造價依然會非常高昂，道路交通長期需要人工駕駛和自動駕駛并存。 即使如此，從業者仍要面臨的最大難題——行業法律法規。 國內在法律法規層面對自動駕駛十分謹慎，已出臺的《道路交通安全法》《公路法》《保險法》等都鮮有涉及這方面的內容，L3級別自動駕駛汽車上路仍屬于法律法規明令禁止的范疇。換句話說，市面上所有以L3為賣點的宣傳“都是假的”。此外，雖然部分地區已陸續開放有道路測試區域、頒發試運營牌照等，但自動駕駛汽車高速公路測試、載人測試以及地圖應用等方面尚受到嚴格限制。 L3量產何時實現 L3的量產之路現狀并不樂觀。 要實現L3的量產，降低成本是首先要做的。根據摩爾定律，技術投入和規模效應對于一款產品的性能提升和成本降低會有巨大推動作用。以自動駕駛中最重要的元器件之一激光雷達為例，一個64線的激光雷達造價高達8萬美元，而曾經的毫米波雷達從2005年的1萬美元降到100美元，10多年間價格降到只有原來的1/100。有國外激光雷達公司宣稱，如果訂單能夠達到1百萬個，就能夠讓激光雷達的成本降至幾百美金一個。隨著激光雷達及其控制系統的市場成熟，激光雷達將有望迎來一個合理的價格期望值。 自動駕駛終究是一場“規模游戲”。 除“降本”之外，L3級別自動駕駛技術還要面對行業標準化的安全問題，安全和標準化既促進了自動駕駛技術的進步，也在一定程度上阻礙了其發展。想要解決這一問題，無論主機廠還是供應商必須要遵循同一套被認可的安全驗證標準。據報道，戴姆勒、寶馬、大眾、奧迪和菲亞特克萊斯勒等與安波福、大陸、博世等主要一級零部件供應商聯手，開始推動L3級自動駕駛的安全驗證標準，但這仍需要兩年左右的時間。 2018年，奧迪推出了具備L3級自動駕駛旗艦轎車A8，但這套名為Traffic Jam Pilot的L3級自動駕駛系統目前還沒有得到歐洲監管機構的批準。因行業缺乏標準化，現階段歐洲自動駕駛發展仍然存在多重障礙。 對政府和自動駕駛監管機構而言，重要的是盡快出臺完整的L3自動駕駛相關法規，包括開放的平臺、開放的道路以及健全的法律規范。例如，從技術上看，實現L3級別自動駕駛要比ACC等更復雜，需要大量測試才可以實現，然而這方面政策還沒有放寬。比如自動駕駛過程中采集到的數據安全問題如何規范等，目前的法律法規還沒有相關條款。 自動駕駛的華麗新裝，還需要步驟繁多和進展緩慢的剪裁修正過程，只有這樣，才能達到技術極客們暢想變革產業和人類社會的初衷。