难过安全大关 车企、供应商与监管层应强化合作

利推进自动驾驶L3量产，算力、道路测试、传感器成本、道路法规、基础设施、消费者认知等方面均需要有质的突破。但归结到底，恐怕还是一个安全性的问题。

近日，在AICC 2019人工智能计算大会自动驾驶分论坛上，部分车企智能驾驶研发负责人表示，自动驾驶真正的挑战仍然是安全性，汽车一百多年的历史，从诞生之初到现在，大家对于安全性的重视从未改变过。

同日，来自吉利、广汽、英伟达、浪潮、四维图新、清华大学和交通运输相关部门的业内人士还分别从算力、平台、生态、人工智能、地图和车路协同等角度，剖析了自动驾驶量产的难点和解决路径。

在他们看来，如期推进自动驾驶，既需要埋头攻关，更需要强化沟通，在同一个语境下解决安全和成本等难题。

车企与供应商的担忧

自动驾驶发展至今，从火热到逐渐降温，但趋势却始终未变。

有车企研发人士表示，实现高度自动驾驶是人类社会出行的革命，基于安全的自动驾驶开发还需艰难跋涉，而且，自动驾驶的商业化是逐步实现的。

大方向既定，但通往未来的路上还要解决不少问题。毕竟，汽车不是手机、智能电视等消费电子产品，它是高速行驶且制造工艺复杂的工业产品。尤其是想要进入自动驾驶时代，需要集成的方案和技术的数量更是以指数级增长。

“汽车制造业融合了很多制造、IT和CT技术，其中，后两者做整合就是未来的自动驾驶蓝图。这件事其实很难的，这里面有云、边、端、人工智能和5G，所有大家能想到的新技术，可能在自动驾驶上都体现出来了。”浪潮集团高级副总裁王虹莉如是感慨。

那么，车企和供应商们到底在担心什么?

雷锋网新智驾注意到，从自动驾驶分级标准到最终的量产落地，以下几个问题被反复提及：

一、分级模糊。不止一家车企提到，现有的自动驾驶分级标准与车企实际研发进度并无绝对联系。“L0到L5的自动驾驶分级非常的模糊，它对量产没有有任何的指导意义。原因在于只设计了场景，却没有设计功能。” 广汽研究院智能驾驶部部长郭继舜认为。

基于此，许多车企在销售时虽然也在打出L2或L2.5口号，但实际研发时却更强调究竟能带来什么功能，各个级别的界限并非泾渭分明。

二、算力不足。行业预测，L3级别自动驾驶需要20-30Tops的算力。但现状是，由于必须要满足高低温、抗震、稳定性等车规级要求，即使现有的车规级芯片中算力最大的高通骁龙8155，也大约需要6-8片才能完成基本的异构计算。

当然，一些国际供应商如采埃孚、博世等均在开发满足巨大算力的产品，只不过实现真正量产上车仍需要时间。

三、传感器成本过高。成本是阻碍自动驾驶L3的天然屏障，因为消费者不可能购买一辆带有自动驾驶功能但价格飙升的汽车。一个例子可以反证这

（编辑：济宁站长网）

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