从测试到量产，真正解放双手的自动驾驶还有很长的路要走

作为人工智能领域最难以落地的技术之一，自动驾驶很久以前就以科幻形式存在于大量的文学影视作品中了。这不仅体现了人类在科学、艺术领域无限的创造力，更从侧面印证了人类对于这项充满魔力的技术的向往。

在2019年泰达论坛上，来自汽车行业的专家、企业高层就如何实现自动驾驶商业化落地进行了深度研讨。

所以要想实现这一系列操作就需要高精度的传感器和地图，因此为了承载这些大规模的数据就需要更快速的网络及运算效率更高的芯片来支撑。而从目前来看，无论是传感器本身，还是支持传感器的车载芯片，能够兼具成本和算力优势的解决方案少之又少，这就给实现自动驾驶汽车商业化落地带来了不小的挑战。

除此之外还有一个不可忽视的问题，就是法律配套问题，完善制定相关法律对于自动驾驶有着重大的意义。目前来说发生交通事故，责任归属一般是驾驶者。未来自动化驾驶下，如果发生事故，责任判定是驾驶者还是汽车厂商必须有更加明确的法律条例规定和说明。然而，自动驾驶存在的问题远不止于此，还有很多亟需解决，包括安全问题，场景化问题等。

在众多势力涌入自动驾驶领域之后，就出现了一个有意思的现象。随着L2技术成果的落地，L3技术的向上突破，个别造车新势力和自主品牌都“承诺”很快能实现L4级自动驾驶，再加上特斯拉偶尔也出来放个“卫星”，不少人都对厂家所说的自动驾驶将很快实现商业化落地这句话深信不疑。

对此，广汽研究院智能驾驶技术部负责人、广汽L3/L4无人驾驶技术总监郭继舜也在2019年泰达汽车论坛上发布演讲时表示：“广汽等车企在研发过程中充分认识软硬件的局限性。意识到如果达到L2以上，需要非常好的时效概率、现在的算法还需要尽可能多的打磨，才能在商业里面更可用。L3和L4从测试到量产还有非常长的路要走。”

然而这还只是自动驾驶走向商业化落地过程中的一小步，L3和L4看似只是一步之遥，但对于商业化落地来讲，则需要硬件及软件在内的整个产业链的融合及协同。郭继舜表示，在这种情况下，广汽对自动驾驶的规划是全局的渐进、局部的革新。自动驾驶有非常多的技术，它的技术链很长，并不是每一个技术控制都能够实现跃变，在面向十万、百万、千万的用户的时候，广汽选择渐变发展路径，大规模进行L3和L4的量产开发。同时也支持更多科技公司，让技术能够更好的落地。

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