售价49.98万元起的奥迪A6L增加了两款四驱车型
05-18
近日，北京市年度自动驾驶汽车道路测试资质公布：丰田汽车研发中心（中国）有限公司获得资质，投资4辆。
上榜的还有百度、小马智行、戴姆勒、奥迪、美团点评旗下三块在线，共6家企业。
得益于5G网络的商用和推广，无人驾驶再次被推到风口浪尖。
除了上述企业外，今年应该是很多科技和汽车厂商推出无人驾驶汽车量产的重要节点。
但回望岁末，我们只能看到受疫情影响的世界以及背后严峻的国际形势。
自动驾驶这个话题很少再被提及。
不可否认，2018年无人驾驶汽车的异军突起给我们带来了很多惊喜。
Waymo和Uber的无人驾驶道路测试震动了整个行业，也让许多汽车公司面临压力。
此后，我们见证了Waymo和Uber从汽车公司采购了数千万辆汽车用于自动驾驶汽车的研发、改装和生产，也见证了通用汽车和福特汽车在自动驾驶方面的巨额投资。
但随着时间的推移，无人驾驶汽车引发的车祸、安全员的讨论、企业间针对“逃亡者”的诉讼等逐渐让人叹息多于惊喜。
即使在科技发展如此迅猛的今天，我们也不得不承认，自动驾驶的发展之路远比我们想象的艰难。
所以。
自动驾驶真正商业化之前我们还需要做什么？硬件大规模量产的需求难以满足。
如果以L4或者L5级别的非自动驾驶汽车作为本文的主角，即所有在路上行驶的车辆都不需要人类来接管，那么这些汽车肯定会配备大量的传感器。
包括激光雷达、毫米波雷达、多个摄像头等。
如今的自动驾驶汽车在数量上与普通汽车相比根本不算什么。
如果真想快速扩大无人驾驶汽车的规模，传感器的生产规模也必须跟上。
对于传感器制造商来说，这是一个比较大的问题。
就激光雷达而言，最著名的厂商Velodyne的产品已经经过多年的实际验证和使用。
技术相对成熟，在市场上处于领先地位。
然而，由于精密光学组装和调整的工作量复杂，Velodyne目前的产能受到严重限制，远远跟不上市场需求。
如果规模扩大到数百万辆怎么办？恐怕不是短期内能够完成的事情。
多传感器带来的软件计算能力无法开发的问题，也埋下了下一个问题的隐患，那就是芯片的性能。
如果需要更全面地了解外部路况，就需要部署更多的传感器。
更多的传感器对融合提出了更高的要求，而在高速行驶时，由于路况信息的变化，它们带来的数据信息也更大。
根据英特尔的计算，无人驾驶汽车配备了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器。
这些设备每天将生成约 4TB 的传感器数据需要处理。
如此庞大的数据量必须要有强大的计算设备来支撑。
即使是这样顶级的GPU公司，在算力和功耗的平衡上也几乎已经到了天花板。
因此，近年来专用计算平台更多地走进了人们的视野，包括谷歌投入应用的AI专用芯片TPU、国内顶尖创业公司地平线推出的BPU，特斯拉也在大力投入研究无人驾驶芯片。
短时间内，这些都将是自动驾驶需要克服的巨大技术障碍。
V2X之前的交互问题如果使用V2V（车辆对车辆）通信来让车辆进行交互，可能会对无人驾驶的交通状况有所帮助。
但现在，采用V2V通信技术的无人驾驶汽车基本不存在。
一旦规模扩大，成千上万辆无人驾驶汽车在路上行驶，互相发出V2V电子信号，数据会不会出现爆炸式增长？ Cruise 是一家与 Waymo 直接竞争的自动驾驶公司，它被寄予厚望。
Cruise曾表示将在年底前推出大规模无人驾驶出租车服务，但不出意外的是，该服务被推迟了。
其首席执行官表示，将进一步扩大 Cruise 在旧金山的测试基础设施，为未来大规模推出无人驾驶出租车做好准备。
准备好驾驶出租车服务。
Cruise的例子证明，大规模推出自动驾驶并不是一件容易的事。
相比之下，已在国内推出无人驾驶出租车服务的百度已在长沙推出了首批45辆量产车，在特定路段提供试乘服务。
另一家自动驾驶公司小马智行首席执行官彭军表示：“自动驾驶汽车行业的分水岭在于规模和数量。
一辆自动驾驶汽车是一个门槛。
很多企业如果做不到这一步，就会去融资。
综上所述，在真正的无人驾驶到来之前，我们可以预见的困难远不止这些。
交通法规的完善、道路设施的完善、AI技术的不断成熟都将是关键而且，当技术研发发展到相对成熟的水平时，规模可能是自动驾驶行业最重要的事情。
如何将梦想变成现实才是最重要的。
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