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车家号 汽车科技风口丨背后是不断更迭的技术壁垒


车家号 汽车科技风口丨背后是不断更迭的技术壁垒
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丨图片来源：pexels素材库
雷军说过：站在风口上 ， 猪都能飞 。 但这些年却有很多人在追风热潮下 ， 逐渐迷失了方向 。 作为满腔抱负的逐风者 ， 他们足够勤奋 ， 足够优秀 ， 但为何到头来却一无所获 。 其实 ， 雷军还说过一句话：人不一定能胜天 ， 但需要顺势而为 。
相较于汽车工业百年历程 ， 智能化与新能源概念直到近几年才步入大众视野 。 如果说前期探索旨在让汽车跑得更快更远 ， 那么延续到今时今日的汽车行业 ， 又将背负上怎样的使命？
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汽车智能化长期以来其实都处于一个超时代的发展阶段 ， 大部分车型在尝试智能化演进的途中 ， 将车载导航、车道偏离预警、并线辅助甚至无人驾驶等智能化功能奉为目标 ， 这些看似即将解放驾驶者双手的配置虽然让驾驶充满无限幻想与可能 ， 但研发者却似乎忽略了智能汽车的场景连接属性 。
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当前国内智能汽车的普及率相对较低 ， 很多智能车型甚至缺乏信息交互所必备的数据终端 。 也就是说 ， 智能化汽车的功能属性将基于“工具”展开拓展 ， 而并非“玩具” 。
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即便是当下 ， 在5G已经步入商用的前提下 ， 数据连接速率已经远超过去 ， 但是我们幻想中的L5无人驾驶也有很多难关尚未突破 ， 驾驶规则的全面梳理、更迭 ， 技术层面的安全锁定 ， 突发事件的风险控制 ， 太多的关键问题悬而未决 ， 致使真正意义上的无人驾驶始终无法一锤定音 。
不只是百度
更是全球范围的瓶颈
根据国际自动机工程师学会（SAEInternational）规定 ， 车辆的自动驾驶程度 ， 可以分为6层（Level）：
L0是“非自动化” ， 是驾驶员具有绝对控制权的阶段 。
L1～L3是“辅助驾驶”到“有条件地自动化” 。 在这三个档次里 ， 车辆的自动化程度逐步提升 。 其中 ， 在L3级别 ， 绝大部分驾驶操作由车辆完成 ， 但人类驾驶员仍需集中注意力 ， 以备不时之需 。
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L4则是“高度自动化” ， 是指自动驾驶系统可以完成所有驾驶操作 ， 但系统仅支持部分驾驶模式 ， 并不能适应于全部场景 。 从L4开始 ， 系统给驾驶者提供“足够宽裕之转换时间” ， 因此驾驶员不必再集中注意力 。
L5被称为“全自动化” 。 在这一阶段中 ， 系统能够支持所有的驾驶模式 ， 且不再需要任何驾驶员 。
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“L5”是自动驾驶的终极目标 ， 但根据现有的技术 ， 要实现“L5”显然遥遥无期 。 相对而言 ， “L4”是短期内可望实现的最高水准 。
那么 ， 就目前而言 ， 关于无人驾驶技术壁垒 ， 目前最关键的是哪些？
更好的软件
更精细的地图
更加廉价和性能优秀的传感器
汽车之间能否进行有效沟通
基于大数据云计算实现智能的共享
人工智能技术突破
需要开展自主等级和安全测评
丨当下正在攻克的技术难题
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丨图片来源：时代财经
行业断崖 ， 前赴后继的梦碎者
2015年、2016年一度是自动化驾驶的”大跃进”时期 ， 似乎所有对自动驾驶有所了解的人都莫名对它有着十足的信心 。 然而 ， 当他们真正进入行业以后 ， 却又如“围城”一般 ， 行业里的人想出去 ， 行业外的人想进来 。 15年初 ， 围绕着自动驾驶领域 ， 大批资本、企业争相涌入 ， 传统车企、科技企业也纷纷入局 。 但是直到现在 ， 依然存活的企业 ， 在传感系统、计算平台、算法集成、车辆控制、汽车通讯、方面都有所建树 ， 甚至这些技术已经延伸至别的行业 ， 并已经成熟运用 。 但是 ， 真正意义上的L5却依然没有实现 。 这不禁让人深思 ， 我们对于自动化驾驶的实现是否想的过于简单 。


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