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數(shù)據(jù)和算力推動 自動駕駛“進階提速”

來源:經(jīng)濟參考報  發(fā)布時間:2025-3-3 9:45

  自動駕駛或無人駕駛汽車,已有超過百年的發(fā)展歷程。從發(fā)展歷史看,全球自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)可劃分為三個階段。第一階段在20世紀初期,稱為自動駕駛探索期,出于戰(zhàn)爭中減少傷亡的需求,初次研發(fā)并應(yīng)用自動駕駛汽車。第二階段在20世紀20年代到21世紀初期,稱為自動駕駛發(fā)展期,隨著高精度傳感、信息通訊、高性能半導(dǎo)體、控制理論等技術(shù)的發(fā)展,自動駕駛技術(shù)緩慢發(fā)展。當前正處于第三階段,是自動駕駛測試應(yīng)用期。近五年來,在高算力半導(dǎo)體、5G通信、人工智能大模型、仿真計算、高精度地圖等技術(shù)加持下,智能涌現(xiàn)推動自動駕駛技術(shù)從量變到質(zhì)變。

  自動駕駛汽車可牽引多領(lǐng)域尖端科技發(fā)展,整體提高制造業(yè)水平。自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)可以說是對汽車產(chǎn)業(yè)的徹底顛覆,全球各汽車強國都將目光瞄準自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè),期望在新技術(shù)競賽中保持領(lǐng)先,以確保本國汽車產(chǎn)業(yè)在全球市場中的競爭地位。

  由于涉及車輛工程、交通工程、控制工程、計算機科學(xué)、電子工程、通信工程、機器學(xué)習(xí)等,自動駕駛技術(shù)屬于一項跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、高度復(fù)雜的系統(tǒng)性工程。當前具備競爭籌碼的國家和地區(qū)主要包括美國、中國、歐洲和日本。

  從發(fā)展戰(zhàn)略看,美國、歐洲、日本先于中國發(fā)布自動駕駛汽車國家戰(zhàn)略。從自動駕駛立法情況看,美國制定自動駕駛汽車專項法律,鼓勵技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展;德國和日本在現(xiàn)有法律框架下,通過對現(xiàn)有法律進行修訂滿足自動駕駛上路需求。從產(chǎn)業(yè)鏈角度看,美國擁有特斯拉、Waymo、Cruise等核心企業(yè);德國主要擁有戴姆勒、博世等核心企業(yè);日本擁有豐田、本田等核心企業(yè);中國則擁有華為、比亞迪、momenta、百度、元戎等核心企業(yè)。從市場應(yīng)用情況看,中國已成為全球最大的智能駕駛汽車市場和自動駕駛測試運營國家。總體來說,中國更為復(fù)雜多樣的交通環(huán)境使自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展更具潛力。

  以交通場景適應(yīng)程度作為劃分邊界,自動駕駛技術(shù)競爭分為“0到1”“1到99”“99到無限接近100”三個層級,三個層級對應(yīng)的競爭要素及著力點不同。全球已完成了從0到1的競爭,當前主要處于1到99的競爭,部分主體已經(jīng)開始角逐99到無限接近100的競爭。

  第一層級下,全球自動駕駛技術(shù)競爭要素為“工程師+算法+數(shù)據(jù)”,其中工程師占主導(dǎo)地位,依靠大量工程師,基于交通規(guī)則開發(fā)自動駕駛算法,并根據(jù)運行數(shù)據(jù)修正算法。這種方式會產(chǎn)生臃腫的代碼系統(tǒng),執(zhí)行效率較低,行駛體驗較差,車輛基本只能在限定的結(jié)構(gòu)化交通場景中安全運行,但為自動駕駛的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)邏輯。

  第二層級下,自動駕駛競爭要素演化為“大模型+數(shù)據(jù)+工程師+算力”,降低了對工程師規(guī)模的依賴程度。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,端到端大模型應(yīng)用于自動駕駛技術(shù),大模型將自動駕駛基于規(guī)則的算法轉(zhuǎn)化為基于概率統(tǒng)計的機器學(xué)習(xí)算法,提升了車輛運行體驗和交通場景適應(yīng)能力。該層級將逐步壓縮自動駕駛算法代碼量,自動駕駛汽車將逐步在更多的交通場景中安全運行。

  第三層級下,自動駕駛技術(shù)競爭要素演化為“數(shù)據(jù)+算力+大模型+工程師”,數(shù)據(jù)和算力將成為自動駕駛汽車技術(shù)競爭的必要條件,二者將進一步推動大模型的成熟和可靠,使得自動駕駛汽車安全場景覆蓋度無限接近100%。

  科學(xué)認知自動駕駛技術(shù)特性,并理解人工智能與自動駕駛之間的關(guān)系,可以對自動駕駛生產(chǎn)關(guān)系重塑有更好的理解。

  以往,自動駕駛技術(shù)路線不清晰,外部供應(yīng)商方案未成型,整車企業(yè)自動駕駛戰(zhàn)略以自研為主,自研對整車企業(yè)組織架構(gòu)、流程體系、質(zhì)量效率等形成巨大挑戰(zhàn),但多數(shù)整車企業(yè)以失敗告終。當前,自動駕駛技術(shù)趨于收斂,外部供應(yīng)商方案逐步成熟,產(chǎn)業(yè)進入“快魚吃慢魚”階段,整車企業(yè)自動駕駛戰(zhàn)略以外購為主。供應(yīng)商依靠大模型體系、車輛運行收集的大量數(shù)據(jù)資源、研發(fā)成本攤銷等,形成滾動放大優(yōu)勢。同時,數(shù)據(jù)是自動駕駛技術(shù)的競爭要素之一,也是自動駕駛技術(shù)迭代的必要條件,在部分整車企業(yè)采用自研戰(zhàn)略的背景下,誰擁有較大的市場份額,誰就具備了競爭的前提條件之一。

  展望未來,我們與超級人工智能(ASI)還相距甚遠。從使用角度看,自動駕駛未來競爭的是體驗和安全。從企業(yè)角度看,自動駕駛未來競爭的是更大規(guī)模的數(shù)據(jù)和算力資源,大模型或許在人工智能發(fā)展推動下變得相對易得。在未來的自動駕駛技術(shù)發(fā)展中,企業(yè)應(yīng)將數(shù)據(jù)提升到更高的重視程度。汽車將變成真正的智能終端,其中軟件的價值占比將持續(xù)提升,整車企業(yè)要想在未來的競爭中保持優(yōu)勢,應(yīng)根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、技術(shù)成熟度、自身優(yōu)勢和資源等,科學(xué)制定自動駕駛發(fā)展戰(zhàn)略。

  (作者系中國汽車工程研究院股份有限公司政研咨詢中心副總工程師)

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