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自动驾驶商业化应用研究
2019-02-23 14:56:28· 来源：智车科技（IV_Technology） 作者：中国电动汽车百人会
三、自动驾驶商业化存在的挑战
（一）核心技术尚未成熟
自动驾驶汽车发展仍处于初期阶段，技术还尚未成熟。加州 DMV 公布的 2017 年度自动驾驶“脱离”报告显示，Waymo 平均发生 1 次“脱离”的英里数为 5595.95 英里，通用 Cruise 是 1254.25 英里，其他企业的“平均脱离里程”不足一千英里。
目前来看，激光雷达造价较高，产能有限，象征着未来趋势的低成本、小型化、固态化激光雷达还尚未完全成熟。视觉感知技术虽成本较低，但需要复杂算法及大数据模型的支撑，受环境影响较为严重。智能化计算芯片能耗较高，比如英伟达自动驾驶计算平台 Drive PX 2，功耗高达 425W，而下一代能够支持 L4 级别自动驾驶计算平台 Drive Pegasus，功耗为 500W，性能有待进一步提升。此外，基于车联网应用的 5G 通讯技术尚未正式投入商用，难以支持自动驾驶网联化协同感知、控制的高带宽、低延迟、高可靠等通信需求。
（二）自动驾驶产品成本较高
商业化运营公司所掌握的核心技术在于系统、平台、算法，以及车辆调度、策略等偏软的方面，而采购原型车辆，加装激光雷达、摄像头等感知设备，以及实现自动驾驶功能所需要芯片等硬件设备将会产生大量成本。以谷歌研发自动驾驶汽车为例，其搭载的激光雷达单个成本约为 10 万美元，高精度 GPS 和惯性导航系统成本共达 15 万美元，这意味着仅核心零部件方面的成本就高达 25 万美元，最终产品的市场价格将会高于 25 万美元，是普通汽车的数倍，较高的成本难以实现自动驾驶汽车大规模商业化落地。
因此，在产业发展前期，自动驾驶汽车难以在私家车市场得到大量部署，相比而言，如网约车平台公司、物流公司等 B 端企业，对价格容忍度较高，更加容易克服高成本的不利条件。由商用车市场先行普及自动驾驶汽车，能够率先开展商业化运营服务及应用，继而逐渐带动整个产业生态的发展，进一步完善技术水平，降低成本，再逐渐将自动驾驶汽车导入私人乘用车市场。
（三）缺乏可持续的商业模式
比如谁来负责车辆量产制造，哪些企业提供软、硬件技术和部件供应，谁来扮演服务运营商的角色，谁来投资建设基础设施，与此同时，开展商业服务的收益应该如何分配，服务中产生的大数据由谁来管理，又将如何释放核心价值，仍需要进一步探索。
自动驾驶汽车未来上路，不仅带动人工智能、车联网、智能芯片等新兴产业的发展，还将与通信网络、道路基础设施、交通管理平台、金融服务平台、信息管理平台等发生深度、频繁的交互，目前其商业化应用的模式尚未清晰，企业间应加强合作，需要建立一个跨领域协同发展的机制，以助推其健康、快速地发展。
（四）问责制度仍有欠缺
联合国《国际道路交通公约》修正案明确自动驾驶技术可以将驾驶的职责交给车辆，从而驾驶的责任人不再一定是人类驾驶员，也可能是车辆本身。与传统汽车不同，未来自动驾驶汽车或将不存在人类驾驶员，其驾驶行为的控制权将逐渐转向机器驾驶，车辆制造商、车辆拥有者、系统供应商、运营服务提供商将取代驾驶员成为新的责任主体，一旦发生事故，彼此间责任的分配方式存在较大争议，针对自动驾驶商业化应用也尚未有完善、明确的问责制度可供参考。
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