隨著5G的賦能到來，自動駕駛也更是成為了熱議話題，一波又一波的自動駕駛演示車的亮相都成為人們誤以為自動駕駛即將到來的信號。然而，演示車與量產車的概念并不相同，距離量產也還需很長時間的等待，這個時候著手于自動駕駛應用場景，解決駕駛痛點，反而更具現實意義。

自動駕駛量產車還很遙遠

實際上，自動駕駛的核心并不是在于汽車本身，而是在于讓汽車擁有一名優秀的駕駛員，讓一名擁有高超駕駛技術的“老司機”來替代現有的駕駛員。所以，人工智能在自動駕駛中擁有重要地位。但據中國工程院院李德毅分析，目前我國的人工智能研究和核心技術還落后于美國，但人工智能的應用技術和商業模式快于美國。

同時，目前自動駕駛的量產也還是產業的無人區，李德毅院士在第二屆龍灣論壇上表示新概念車、演示車、示范車并不等于量產。在10次試驗中5-6次成功就可以稱之為演示車，但是量產汽車一旦出現問題，該款車輛就可能要召回幾十萬輛，甚至是全部召回。另以全球2018年的自動駕駛汽車量產數量來看，所有公司均處在50-100輛的范圍，距離真正的大規模量產還有巨大差距。

事實上，量產的基本要素中最重要的是成本，根據馬克西-西爾伯斯通曲線， 當汽車年產量增加至一千輛到5萬輛時，成本將下降40%；5萬輛到10萬輛，成本下降15%；10萬輛到20萬輛，成本下降10%；20萬輛到40萬輛，成本下降5%。只有達到大規模量產，才能使價格變得被消費者所接受。顯然，目前各個公司所謂的量產數量還遠遠不夠上面的量級。

李德毅院士預測，根據現有全球車輛情況，依據汽車保有量維持在20億輛，每輛汽車壽命20年，每年固定新產1億輛車，2025年新車中自動駕駛車占1%，以后每兩年自動駕駛車翻一番的假設，要到2035年，新產車才會全部都是自動駕駛汽車，總產量達4.4億輛。大約到2054年甚至更長，才能完成70億輛車的全部更新。

解決痛點更具現實意義

李德毅院士表示：“決定自動駕駛技術影響力的不僅是技術先進水平，更要從現有系統痛點切入?！币簿褪钦f，沒有商業化應用就沒有量產，自動駕駛落地應用場景，如自動泊車、定點接送、快速公交、有限地域無人駕駛出租車等應用場景，如果能夠從中找到剛需場景進行切入，從而利用自動駕駛優勢創造出嶄新需求和全新生態則更具現實意義。

上述這些現實性的應用場景也具備更快實現的可能性，例如快速公交的自動駕駛在2024年在中國就有望試點，可以快速落地原因在于公交車是固定線路、定點停車運營，運營公司可以在總框架內進行遠程調度，為自動駕駛真正走進現實道路提供了機遇。

上周，目標解決駕駛者到達目的地后停車困難的自動駕駛技術現身，吉利汽車在第二屆龍灣論壇上正式發布了“爬行者智能系統”，該系統可以讓駕駛員在到達目的后直接離開，然后由汽車完成自動在停車場尋找車位，并完成停車的任務。而當駕駛者準備離開目的地時，汽車還會自動從停車場駛出，行駛至駕駛者所在位置，整個過程駕駛員通過手機App來發出指令?！芭佬姓咧悄芟到y”解決了目前經常需要面對“停車難”的問題。

另外根據現場演示來看，“爬行者智能系統”還可以通過V2X技術感知信號燈，即便是在天氣惡劣的情況下，汽車也能可以按照信號燈的指令來進行行進，同時還能禮讓路面上的行人，具備對包括前向碰撞預警、逆向超車預警、車輛時空預警、闖紅燈預警、弱勢交通參與者碰撞預警、綠波車速引導、擁堵提醒、近場支付、道路危險狀況提示等17種道路場景的安全識別，該系統可借助“云端”、“路端”、“停車場端”的輔助設施，實現100%自主泊車。

此外，由于“爬行者智能系統”基于L3車端硬件，并配合5G網絡，這也預示著采用“爬行者智能系統”的產品可以快速落地。一方面，5G網絡在今年已經在一些城市試點，下半年還有望開始試商用，2020年則將迎來全面商用。本次“爬行者智能系統”的遠程演示也正是使用5G網絡進行視頻傳輸來向觀眾進行呈現。

另一方面，吉利汽車目標在2020年實現L3級汽車的大規模量產，讓吉利汽車自動駕駛技術進入3.0階段，實現“有效解放雙眼”的目標。目前已經為此完成了1200萬公里的路試和1億公里的驗證。吉利利汽車集團CTO馮擎峰表示：“吉利汽車將在35萬公里的高速公路、22000公里城市快速路和30個城市率先實現L3級自動駕駛。”屆時，隨著高等級自動駕駛的普及將可減少90%的交通事故。

另在2020年杭州亞運會期間，吉利會依托5G網絡的低延時、超高速網絡環境，吉利汽通過40多個傳感器打造的單智能架構，結合5G V2X車路協同的融合路線，利完全自主研發的核算法實現在亞運區域內完全自動駕駛，助力L4級無人駕駛產品快速量產落地。