自動駕駛漸行漸近，還有哪些挑戰急需解決？
就在7月1日，北京市自動駕駛測試管理聯席小組發布了首批T4級別自動駕駛牌照。百度獲得了全部的首批5張T4級別自動駕駛測試牌照，成為中國第一家獲得次級別牌照的企業。
目前自動駕駛測試牌照分為五個級別，分別是T1、T2、T3、T4和T5。與T3級別相比，T4級牌照在以下幾個方面增加了要求和復雜度。
第一，在執行能力方面，增加了過限寬門、窄路掉頭、坡道停車和起步三項要求。
第二，在應用場景上，則增加了通過學校區域、通過隧道、超車、倒車入庫、側方停車這幾項要求，對于智能駕駛的要求更高。
也就是說T4級自動駕駛測試牌照需要汽車能夠通過《北京自動駕駛車輛道路測試能力評估內容與方法》中39項具體的測試要求的32個項目。
中國發了多少張自動駕駛測試牌照？
除了此次發布的T4級自動駕駛拍照，其實我國自從2018年3月開始已經陸續發布了100多張自動駕駛測試牌照。到目前為止已經有11家公司具備了T3級自動駕駛測試牌照。這為自動駕駛車輛的軟件和硬件智能技術不斷完善，未來在封閉環境（廠區、園區等場景），以及擁堵路段、部分高速公路等特定場景下的智能駕駛不斷推進，為L3，L4智能駕駛的落地奠定了良好的基礎。
最近的有6月21日，長沙市向中車時代、長沙智能駕駛研究員、北京福田戴姆勒、贏徹科技、百度等5家企業發放49張測試牌照，并宣布建設36條道路56個路段共計135公里城市開放測試道路，規劃100公里高速公路測試示范道路。
還有6月20日，廣州市交通運輸局、工業和信息化局、公安局正式給廣汽集團、文遠知行、小馬智行、景騏、裹動智駕、深蘭科技等六家企業發放了24張智能網聯汽車道路測試牌照。同時，廣州首批開放測試道路路段與道路定級發布，測試道路分布在廣州市黃埔、白云、花都、南沙等區，共有測試道路33條，總里程達45.644公里。
其中僅文遠知行（WeRide）獲得了“粵A0V01試”在內的10張牌照，是當前除百度外國內擁有智能網聯汽車路測牌照最多的企業；其次景騏科技也拿下了10張路測牌照。據悉，文遠知行已完成自動駕駛技術在3種不同車型上的適配，包括林肯MKZ、廣汽傳祺GE3和日產LEAF 2。本次獲得也是唯一一臺獲得牌照的“大巴”，是來自上海的人工智能企業——深蘭科技的熊貓智能科技。
自動駕駛商業化現狀
自動駕駛汽車的測試牌照越發越多，那商業化情況如何呢？目前大家已經知道的有2018年12月5日開始正式商用的自動駕駛叫車服務Waymo One。目前，Waymo One服務的區域是美國加州的鳳凰城四周的四個郊區，包括了Chandler、Mesa、Tempe和Gilbert，服務面積大約是100萬平方英里（比半個北京朝陽區面積大一點）。
根據Waymo官方的消息，目前能夠使用WaymoOne的用戶都是來自“早期騎手”項目的用戶，這是一個大約400人左右的群體。包括了上高中、大學的學生，視力受損的阿姨等等，Waymo的自動駕駛車輛，送這些用戶去上學、購物、約會、吃飯等日常生活活動。
在上周五的一個沙龍上，中國的小馬智行公司透露說，他們也打造了一個自動駕駛移動出行平臺Robotaxi，目前處于公司內測階段。他們在廣州南沙區有幾十輛車可用于公司員工的上下班和領導考察接送等。
圖1：小馬智行的Robotaxi項目。
小馬智行截止到2019年4月已經累計融資3億美元，目前估值17億美元左右。他們主要專注于中國市場，在中國廣州市南沙區落地了一支無人車隊的常態化試運營。
除了這些新興的自動駕駛汽車企業，老牌的整車廠商們也在加緊步伐跟上節奏。比如通用汽車計劃在2019年量產L4級別自動駕駛系統；上汽集團計劃2020年推出L4級別自動駕駛車型。
圖2：2012年~2030年主要車企自動駕駛技術導入時間表。
自動駕駛還有哪些挑戰急需解決？
雖然已經有公司邁出了商業化的步伐，但其實自動駕駛汽車還面臨著很多挑戰需要解決。自動駕駛系統主要由三部分組成：感知、決策和執行。
其中感知層硬件包括雷達、攝像頭等傳感器，用于探測汽車周圍的環境信息，為其他兩個功能模塊提供信息支持。決策層涉及算法、應用軟件與芯片。攝像頭、雷達等傳感器測量到的數據，還要與發動機、底盤、車身上的其他各類傳感器測量到的數據配合。不同處理器處理的信息通過總線通信，最后給執行層發出指令。執行層則對應電子剎車、電子助力轉向、電子車身穩定系統等。
圖3：自動駕駛的架構。
傳感器主要有超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達和攝像頭4類。不同傳感器的原理和功能各不相同，能在不同的場景中發揮各自的優勢，因此，目前來看，難以相互替代。比如攝像頭識別場景豐富，可以識別交通指示牌等，但是受視野影響較大。激光雷達測量精度高，但是成本高；毫米波雷達不受天氣和夜間影響，但是對行人的反射波比較弱。
圖4：4類不同雷達的比較。
圖5：自動駕駛系統上的傳感器分布情況。
對于激光雷達，雖然特斯拉的馬斯克對其在自動駕駛汽車上的應用嗤之以鼻，認為“傻子才用激光雷達”。但小馬智行負責自動駕駛硬件模塊技術研發的彭健卻不這么認為，在他看來激光雷達對自動駕駛汽車來說不可或缺。
圖6：小馬智行負責自動駕駛硬件模塊技術研發的彭健。
根據Market Research Reports的統計，全球的激光雷達制造商主要集中在美國，比如Velodyne可以說是自動駕駛系統的標配，目前已經被Google、百度等多家自動駕駛公司采用。
圖7：全球前十大激光雷達制造商。（數據來源：Market Research Reports）
同時，彭健也談到了自動駕駛系統面臨的一些機械挑戰和電子系統挑戰問題。在機械方面，第一個挑戰是，彭健認為在“顏值即正義”的現在，在汽車上加上一個“帽子”確實顯得比較難看，如何讓這個外加的結構更加復合大眾的審美是一個比較難的問題。
第二是尺寸和重量問題的挑戰，現在很多地方，特別是地下車庫，一般會限高2.2米，如果加上自動駕駛系統后，高于這個高度，就會帶來很大的麻煩；還有汽車頂上的行李架主要是為放置一些簡單的行李而設計的，承重大概50~60千克，也就是說自動駕駛系統不能超過這個重量；此外，還有車尾的后備箱其實也空間有限。
第三是寬溫度范圍，一般的惡劣環境是-40℃到+90℃，而要想自動駕駛系統能夠穩定運行卻需要保證所有器件和設備能夠在-40℃到+125℃環境下能正常工作。
第四是熱管理挑戰，自動駕駛系統的需要處理很多數據，需要很強的計算能力，需要支持這么達的計算能力，就要有大功率電源，同時還要有相應的如何處理掉電源工作過程中產生的大量熱量。
第五個問題是沖擊和震動對系統的影響，畢竟汽車是運行在不同環境中的，有的地方震動會很強烈，如何保證系統在遭受沖擊和震動時仍然能正常工作也是設計師必須要考慮的問題。
第六個問題是如何應對雨雪等惡劣天氣的影響。汽車需要在下雨、下雪、大風、雷雨、大霧、霧霾等等天氣狀況下運行，這些不同惡劣天氣狀況會給自動駕駛帶來的影響，設計師在開始就必須考慮到。
在電子方面的挑戰，彭健提到了寬溫度范圍對元器件選擇的問題，由于自動駕駛系統要求很寬的溫度范圍，現在可以選擇的元器件并不多，一個是廠商一般不會提供這么寬溫度范圍的器件，即使可以提供也是相當昂貴的。此外，還有設計的時候需要考慮沖擊和震動，以及整車的MEI/EMC問題，以及嚴格的汽車測試標準問題。
圖8：小馬智行的車頂傳感器系統。
圖9：小馬智行的計算架構系統。
總之，汽車自動駕駛正逐漸向我們走來，但商用化進程還比較緩慢，因為自動駕駛仍然還面臨著諸多挑戰需要解決。
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