陈超峰 弈投

随着人工智能、大数据等新一代信息技术在汽车行业的广泛应用，智能汽车正在步入加速发展阶段，自动驾驶已成为汽车领域最火热的风口之一。

1、全球自动驾驶融资那些事儿

据不完全统计，2015—2017年，全球自动驾驶汽车领域发生近200起融资事件，完成融资额近1450亿美元。进入2018年，资本对自动驾驶的追捧热度仍在持续，根据已披露的数据，2018年1-8月，全球自动驾驶共发生近40起融资事件，完成融资金额超过67亿美元。

2、自动驾驶的分级

国际自动机械工程师学会（简称“SAE”）将自动驾驶分为L0—L5共六个级别，这也是目前全球通用的标准。

自动驾驶的六个级别

L0：传统的人工驾驶；

L1：辅助驾驶，在L0的基础上加了单一辅助驾驶功能，如车道偏离预警（LDW）、前撞预警（FCW）、盲点检测（BSD）等；

L2：部分自动驾驶，具备组合功能辅助，但由人来观测驾驶环境，并做判断；

L3：有条件自动驾驶，在L2的基础上，由机器来观测驾驶环境，驾驶员不需要手握方向盘，紧急情况下通过计算机操作进行判别干预。

L4：高度自动驾驶，不需要驾驶员，可以无方向盘、油门、刹车踏板，但限定区域（如园区、景区内），或限定环境条件（如雨雪天、夜晚不能开）；

L5：真正的无人驾驶，全区域，全功能。

在通往自动驾驶时代的道路上，传统车企与科技巨头通往驾驶的路径差别较大。传统车企大多以辅助驾驶为核心，逐步试验并配备高级辅助驾驶系统，由辅助驾驶过渡到自动驾驶；而科技巨头则直接从无人驾驶切入，以人工智能、高精度地图和激光雷达等技术综合实现最高级无人驾驶。

目前，L1级已经基本普及，L2级已有部分车型量产，如长安、吉利、沃尔沃、特斯拉、凯迪拉克等汽车品牌均有L2级车型上市；L3级正在开始商业化应用，如新一代奥迪A8就已配备了L3级自动驾驶系统；L4级是目前绝大多数科技巨头研发和测试的重点；L5级是自动驾驶的终极目标，离商业化距离较远。

我们统计了全球各大汽车品牌和科技巨头对自动驾驶汽车的量产规划。

从上图我们可以看到，包括东风、长安、本田、日产等品牌在内的大多数汽车厂商预计在2020年实现L3级有条件自动驾驶的量产，而蔚来汽车、德尔福、谷歌、英特尔、Mobileye、百度等科技巨头均预计在2021年实现L4级高度自动驾驶量产，微软、博世、大众等企业则预计在2022年开始实现L5级完全自动驾驶量产。按照目前的自动驾驶技术和业态发展速度，2020年实现L3级自动驾驶量产，这基本没有问题，但L3—L4—L5的跨越，仅需1年，这基本无法实现。

3、自动驾驶的产业规划

我们再看看我国的自动驾驶产业规划。

根据我国的智能网联汽车技术发展路线图，我国自动驾驶将按照三步走的战略，2020年实现L3级及下级的新车装备率达到50%， 2025年实现L4级新车装备率约15%，2030年实现L5级新车装备率接近10%。再结合接下来要提到的自动驾驶发展遇到的难题，我们认为大多数科技巨头对L4和L5级自动驾驶汽车的商业化过于乐观。

4、自动驾驶面临的难题

我们将自动驾驶面临的难题分为3个方面——技术难题、法律难题、伦理难题，任何一个问题没解决好，L4、L5级自动驾驶的商业化就会受到严重阻碍。

技术难题主要包括传感器、地图、人工智能、通信技术、车联网等。

第一个技术难题是传感器。目前的传感器的性能稳定性、精度尚无法达到高度自动驾驶的要求，激光雷达、毫米波雷达、摄像头等不同类型传感器的性能均有缺陷，2018年3月Uber无人驾驶汽车的撞人事件有一部分原因就是传感器未检测到行人。另一方面，高性能传感器动辄上万的价格也不支持高度自动驾驶的商业化普及。

第二个技术难题是地图。目前的地图数据无法满足高度自动驾驶汽车的需求，主要难题有以下几点：

（1）高度自动驾驶汽车需要一张精确到厘米级的高精3D地图，目前地图精度无法达到要求，百度的高精度地图也只能将误差控制在20cm以内；

（2）地图要保持每时每刻持续更新，目前生成地图所需的人工智能并不完美，百度地图的人工智能也只能处理90%的数据，需要一大群人来检查和仔细标记这些地图，无法实现地图数据的实时更新。

第三个技术难题是人工智能算法，目前正在上路测试的无人驾驶汽车，人工智能均有各种缺陷，以人工智能算法技术最领先的谷歌为例，在其2016-2017年的测试中，其无人驾驶汽车总共“主动脱离无人驾驶状态”272次，还有69次驾驶员选择取消无人驾驶状态。谷歌表示，如果没有驾驶员的介入，无人驾驶车可能会发生13次交通碰撞事故。

第四个技术难题是通信技术，自动驾驶的推广需要大带宽、低延迟的5G网络的能力，以便实时更新路况和获取大量信息，做出正确判断。

第五个技术难题是车联网V2X技术，目前的V2X技术只能实现最简单的应用场景应用，如车辆与交通灯、其他车辆、障碍物等，还无法与传感器数据进行融合，且通信端的信息无法百分之百地保证精确。

除了以上技术难题外，高度自动驾驶还面临法律难题、伦理难题。自动驾驶技术可能涉及的立法领域包括：车辆许可制度、车辆技术标准、驾驶员资格制度、道路交通规范、交通事故责任制度等，各国对自动驾驶的立法仍在摸索中，尚不完善。关于高度自动驾驶汽车的保险制度也是难题。

伦理难题主要是指当遇到危险情况时，自动驾驶系统是应该保护车主，还是应该保护车外面的人？保护少数人，还是保护多数人？

因此，我们预计， L3级自动驾驶是未来5年智能汽车市场的主流； L4级和L5级自动驾驶的商业化要到5年、10年之后。