“發展智能汽車不是因為掌握了多么先進的技術，而是要去解決中國發展當中的問題，如交通安全、效率的問題，而這些問題是通過車輛自動駕駛，還是有秩序的系統去解決，不僅要考慮到公平，也要考慮到全社會能不能共享這種成果。”6月20日，國家發改委產業協調司處長吳衛在GIV2018全球智能汽車前沿峰會上表示。

近年，隨著電動汽車產業迅速發展，以及智能網聯技術不斷取得突破，智能汽車發展進程和路線備受關注，其中自動駕駛技術成為其重要一環，但要將這項技術落地，未來應用場景怎樣去搭建，需要各領域的企業去探討。

因此，場景的選擇對于自動駕駛技術研究顯得尤為關鍵。對此，美團無人配送部總經理夏華夏表示：“現在很多自動駕駛公司，苦苦找尋場景，但沒有落地的場景。原因在于自動駕駛要落地應用，需要大量的維保、測試、司機，以及監控人員，美團基于現有的團隊落地應用并沒有問題，但在汽車產業鏈條，美團不可能去做，而是希望與其他企業一起合作。”

測試場景的挑戰

在本次論壇上，對于測試場景，業內專家提出以下挑戰：一是自動駕駛的場景庫該怎么搭建，是合作還是自建；二是目前建立測試場成本太高，怎么降低成本，并將采購的設備進行本土化；三是測試之后要應用，從公交到物流再到社會實際交通，如何解決法律、標準問題的基礎上去構造一個出行生態系統。

目前大部分自動駕駛汽車尚處在研發測試階段，并且與傳統汽車技術不同，即使到銷售階段還會有持續不斷的測試和評價。千方集團副總裁孫亞夫表示：“目前測試的核心是怎么從測試場到開放道路的測試，增加車輛的認知能力以及學習的場景，而不是在車輛上路以后，以銷售階段的標準去要求上路測試的標準。”

當然，未來在道路上行駛的并不都是自動駕駛汽車，自動駕駛車和人駕駛車輛混行的情況會持續很長一段時間，這對道路安全帶來極大考驗。孫亞夫表示：“如何保證安全的核心層面是遵守現有的交通規則。自動駕駛研發公司非常核心的一個問題就是，研發階段是不是在遵循交通規則的情況下做研發設計的，企業在推動自動駕駛汽車從封閉場走向開放道路，盡量減少對現有交通的影響。”

同時，他還提到：“目前我們在北京做十多家廠商實際場地的測試服務，到目前為止發了三家廠商的牌照，近期會再發兩家，基本按照每個月有1到2家的速度往前推動。在我們設計的測試規程里，實際上涵蓋了美國高速公路28項規定，包括谷歌十多項的大部分測試內容。目前在北京的測試里面，還沒有廠商通過所有的測試，因為若完成所有測試基本上車輛已經到了L5級的水平。”

不僅如此，論壇上多位專家也給出建議稱，自動駕駛從測試期間需要考慮到如何培育自主的中國的知識產權體系，如人工智能芯片，同時希望國家能夠進入到汽車和交通行業，在傳感器、電子控制、人工智能芯片里參與設計，并且推動整車企業和自動駕駛軟件開發企業、零部件企業和集成電路企業相互之間深入合作。

“目前我們把自動駕駛測試分成三大類型：虛擬測試、平行測試、場地測試。其中在平行測試中，做測試儀器時候產品輸出面臨很多的問題，因為毫米波雷達、激光雷達等設備并不是國產的，很難拿到其內部的接口，所以只能做像素或者做物理層信號的注入，沒有辦法做算法的注入。因此，只有與零部件供應商配合，才能完成整個整車在環平行測試的環節。”吉利大學教授王健表示。

配送領域或率先落地

按照當下自動駕駛技術的解決方案有三個難點：一是需要長期、大量的研發投入，對企業資金提出更高的要求；二是使用環境仿真平臺，全特征的仿真非常難做；三尋找合適的應用落地場景。

目前在自動駕駛領域，不僅有互聯網、整車、零部件等企業，京東、順豐、美團等快遞外賣企業均在布局。其中美團響應最為積極，提出今年在園區內實現無人配送的落地，明年會實現地區規模化運營。

按照美團方面規劃，未來無人駕駛車室內以“小車”為主，室外以“大車”為主。同時，美團會與一些合作伙伴去解決不同的場景。夏華夏表示：“基于我們對無人配送車的判斷，未來三到五年內其效率并不比人低，雖然相比配送員在交互上不是那么靈活，但在轉載量和工作時間上具備更大優勢。此外，伴隨激光雷達成本飛快下降，無人配送車成本也會逐步下降。”

同時，他還提到：“研發階段企業不會特別在乎成本，但量產之后，即使是推出‘大車’，美團也可以把它控制在10萬元左右。

可以想象，隨著車輛沿著L3、L4、L5逐步升級，自動駕駛汽車承擔的責任越來越大，一旦車輛發生事故，如何能保證乘客安全，需要企業在測試的過程中重點去考慮。“無論自動駕駛汽車處于什么階段，場景永遠是一個切入點，因為只有明確場景才知道未來該如何開發，而場景的搭建或者完善過程必須由企業共同去做，不能單靠某一個廠家、某一個單位完成。”博世公司自動駕駛認知及制動系統高級經理高有才表示。