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自動駕駛技術(shù)商業(yè)化落地挑戰(zhàn)困難重重

放大字體??縮小字體 發(fā)布日期:2018-06-05
核心提示:自動駕駛技術(shù)的進步推動了商業(yè)化的進程,但商業(yè)化的落地仍然面臨很多挑戰(zhàn)。
  自動駕駛技術(shù)的進步推動了商業(yè)化的進程,但商業(yè)化的落地仍然面臨很多挑戰(zhàn)。
 
  “目前全球整個自動駕駛基本都走到L3這一級,我指的是商業(yè)化。到2020年或者2022年之間,可能部分廠家會實現(xiàn)L4,行業(yè)預(yù)測實現(xiàn)L5在2028年、2030年或者2035年。”一汽集團總經(jīng)理助理董海洋日前表示,實現(xiàn)L4級自動駕駛?cè)匀幻媾R很大的挑戰(zhàn),取決于未來商業(yè)應(yīng)用場景的規(guī)劃和技術(shù)自主發(fā)展的程度。
 
  商業(yè)化的條件
 
  由中國汽車工程學(xué)會和豐田汽車聯(lián)合發(fā)布的《中國汽車技術(shù)發(fā)展報告(2017)》中指出,美、日歐傳統(tǒng)車企、科技公司已全面開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車大規(guī)模測試示范,預(yù)計2020年左右實現(xiàn)高等級自動駕駛的量產(chǎn)化。在中國,HA級和FA級(完全自動駕駛)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的量產(chǎn)計劃一半在2025年前后。
 
  奧迪在去年7月份首次推出了包含自動駕駛功能的車型,是全球首款實現(xiàn)自動駕駛Level3級別的量產(chǎn)車型。奔馳方面也透露,預(yù)計到2020年奔馳大部分車型將能實現(xiàn)自動駕駛。寶馬首款電動自動駕駛車——iNext將于2021年正式推出,并計劃搭載L5級別的自動駕駛技術(shù)。沃爾沃第一輛L4級無人駕駛汽車將在2021年量產(chǎn)。通用則計劃于2019年在美國大規(guī)模部署自動駕駛汽車。
 
  盡管各大汽車廠商都給出了實現(xiàn)自動駕駛的時間表,但商業(yè)化的落地需要應(yīng)用場景和技術(shù)做支撐。
 
  “商業(yè)化實現(xiàn)需要技術(shù)做支撐,但也必須要有客戶買單,得有營創(chuàng)的收入。”安波福亞太區(qū)總裁楊曉明對記者表示。按照計劃,安波福自動駕駛技術(shù)系統(tǒng)實現(xiàn)L4的量產(chǎn)化在2019年。目前,安波福已經(jīng)與共享平臺運營商Lyft達成合作,在Lyft拉斯維加斯的運營網(wǎng)絡(luò)上推出30輛自動駕駛汽車。
 
  在奇點汽車自動駕駛架構(gòu)總監(jiān)李建鵬看來,自動駕駛在產(chǎn)業(yè)化方面面臨多項挑戰(zhàn)。“比如算法?,F(xiàn)在很多主機廠進行自動駕駛汽車研發(fā)時,都是放一臺很大的電腦在車上,從商業(yè)化的角度,這樣的方案其實很難量產(chǎn)——特別在考慮成本和功耗的情況下,所以現(xiàn)在很多企業(yè)都把目光放在了研發(fā)高性能芯片上。傳感器也是一樣,雖然激光雷達在環(huán)境感知方面有很好的表現(xiàn),但礙于成本,激光雷達現(xiàn)在離量產(chǎn)也還有很遠(yuǎn)一段距離。”

  技術(shù)路徑的選擇
 
  目前,實現(xiàn)全面自動駕駛存在兩個技術(shù)路徑。
 
  一類是傳統(tǒng)公司提供的循序漸進式方式,通過逐步升級做到完全自動駕駛;另一類是新興技術(shù)公司,它們會直接切入到L4級技術(shù),實現(xiàn)一步到位。傳統(tǒng)汽車主機廠更偏向于漸進路線,未來通過軟件升級,可使車輛實現(xiàn)更高級別自動駕駛。
 
  在自動駕駛公司Momenta創(chuàng)始人曹旭東看來,以谷歌為代表的跨越式發(fā)展主要采用了激光雷達,其成本較高,產(chǎn)品不是2C而是2B,商業(yè)模式可以是共享出行或者無人貨運。而漸進式發(fā)展路徑主要采用的是視覺的方法,成本較低,從L2升級到L3再升級到L4。但成本因素也是推動自動駕駛發(fā)展的一大瓶頸。
 
  實際上,隨著自動駕駛技術(shù)的推進,汽車廠商在選擇技術(shù)路徑上也發(fā)生了一些改變。“我們走了兩條路線,自動駕駛做完L1做L2,在L2基礎(chǔ)上做到L3是有可能的,但從L3到L4不是一個積累過程,而是一個跳躍過程。所以不是漸進式、學(xué)習(xí)式能夠達到L4、L5,必須是兩條路線一起走。”董海洋說,傳統(tǒng)自動駕駛零部件公司有足夠的量產(chǎn)經(jīng)驗和系統(tǒng)整合能力,更容易將產(chǎn)品快速推向市場。而新興技術(shù)公司如谷歌等,它們在局部傳感感知算法和人工智能的局部應(yīng)用上有優(yōu)勢。
 
  “一個是漸進量產(chǎn)式,以可靠穩(wěn)定為原則,以成本為優(yōu)勢,另外一個是跨越學(xué)習(xí)式,在這個領(lǐng)域我們就把它全部模塊化,整合最好的資源,通過主機廠把這些優(yōu)質(zhì)資源整合起來,進行更深度的開發(fā)。”廣汽研究院首席技術(shù)官兼智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)研發(fā)中心主任黃少堂也認(rèn)為完全自動駕駛技術(shù)的實現(xiàn)需要兩種技術(shù)路線相結(jié)合。
 
  不管是哪種技術(shù)路徑,當(dāng)前,自動駕駛的研發(fā)成本整體仍然較高,為了確保安全性,自動駕駛車輛一般都會配備多系統(tǒng)冗余設(shè)計,也需配備更多傳感器,這就提高了單車成本。
 
  G7總裁馬喆人說:“自動駕駛系統(tǒng)成本很高,這類系統(tǒng)在2025年前很難在私人用汽車上大量部署。不過車隊運營商能較為輕松地適應(yīng)成本高的不利,商用車市場最有可能廣泛普及自動駕駛系統(tǒng)。商用車先起步,因為它對成本的容忍度會比較高,只要有投入產(chǎn)出比就可以用,逐漸帶動整個產(chǎn)業(yè)鏈,降低成本,進一步完善,然后再擴展到個人使用的乘用車的場景里面去。”

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