“無人駕駛汽車商業化還有多遠？”這個問題，行業有很多不同的答案版本，激進點的比如Google CEO Sergey Brin在2012年就放言，自動駕駛汽車5年內就能面向消費者，后繼者有埃隆·馬斯克，在2015年表示2018年特斯拉會推出全自動駕駛汽車。

這些激進的答案顯然與汽車消費者的認知并不一致，他們也缺少近距離接觸、了解無人駕駛汽車的機會，直到有了i-VISTA自動駕駛汽車挑戰賽。

一、 i-VISTA自動駕駛汽車挑戰賽

由中國汽車工程研究院在8月中旬舉辦的 i-VISTA自動駕駛汽車挑戰賽，是當前國內無人駕駛汽車領域最權威的賽事，自動駕駛創新應用挑戰賽是其中一個子賽事，主要考察各參賽隊伍L3-L4級自動駕駛前沿技術在城市真實天然道路及復雜場景中的創新應用能力。

自動駕駛創新應用挑戰賽賽道全程4.1公里，包括橋梁、急彎、長上下坡、S型彎路等城市道路和紅燈路口及人行橫道、事故車輛、公交車站、擁堵、同車道前車低速行駛、車道線模糊區域等在內的12個復雜交通場景，總分3000分，該賽事吸引包括車企、高校、創新公司等近20個車隊參加。

經過一天的激烈角逐，清華大學猛獅隊獲得一等獎，長安汽車、北汽福田等車企獲得了最佳技術獎，據賽事專家，北京易車首席汽車專家陳剛透露：“參賽隊伍有的表現出很高的水平，多個車隊都順利通過12個場景的無人駕駛功能考核獲得了滿分”。

據賽事執行總裁判長、同濟大學教授朱西產透露，本次自動駕駛創新應用挑戰賽，賽道支持V2X技術，能綜合考察參賽車輛的自動駕駛感知能力水平，由于各參賽隊伍技術方案不同，目前傳感器差異化比較大，甚至實際比賽中有些車隊依靠的是高精度定位技術完成挑戰賽，但由于這是第一屆比賽，明年將會細化比賽規則。

據福田汽車工程研究總院實驗高級經理張立博透露，福田智藍車隊是唯一一支商用車參賽隊伍，福田是國內較早研發自動駕駛技術的車企，獲得了國內首張商用車自動駕駛路測牌照，此次比賽獲得了3000分滿分，在商業化方面搭載智能駕駛技術的車型已經實現出口，未來將持續以智能科技布局自動駕駛場景應用，推動自動駕駛技術升級。

i-VISTA賽事總裁判長，同濟大學朱西產教授認為，“比賽中部分參賽無人駕駛車在行為上需要更像人，否則和傳統車混行時將無法共存，明年的比賽將在規則上加以約束”，這又對高等級無人駕駛汽車的操控性、舒適性提出了更高的要求。

從本次挑戰賽，車輛在參賽時均在低速工況下接受考驗，我們可以從中看到各車隊自動駕駛汽車技術方案有效性、適用性、可靠性，各車隊可以通過比賽發現技術方案中存在問題并加以優化，進一步向自動駕駛汽車商業化靠攏。

二、無人駕駛汽車現狀與挑戰

從國內外最新進展看，Waymo已經在亞利桑那州公共道路上測試超過800萬英里，百度推出的L4級別自動駕駛巴士“阿波龍”量產下線，具備L3級水準的奧迪A8已經實現了市場銷售。

國外也有機構統計過一個數據，全球至少有19家企業把無人駕駛汽車商業化節點定在2021年前，其中包括沃爾沃、通用這樣的傳統企業，也有不少新創技術公司。

從i-VISTA自動駕駛汽車創新應用挑戰賽我們可以看到當前國內高等級自動駕駛汽車的部分研發進展，客觀說要實現徹底商業化尚需時日。

筆者認為，高等級無人駕駛汽車要真正商業化必須最少適用于三大類場景，一是城際高速路況、二是城市復雜交通路況，三是包括街巷、停車場在內的最后一公里啟停工況。

i-VISTA比賽現場與參賽選手交流了解到，對車企而言，研發高等級無人駕駛汽車的優勢在于產品制造、底盤線控，但要全面提升車輛的智能化，則需要更強的環境感知、數據融合、算法決策能力，這需要多方面的努力。

以感知領域為例，傳感器不但了解周邊車輛的信息，還必須及時檢測到駕駛場景中的路人、車道、停止線、交通信號等，注意，這需要在各種光線條件、雨雪惡劣天氣、高速時都能做到。

激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭等各有優缺點，要低成本做到多傳感器融合解決方案，并且保證在各種狀態下沒有bug還存在很大的挑戰，至于高精度地圖等感知手段，面臨覆蓋范圍、精準度、實時更新等困難。

網聯化被認為是加速無人駕駛汽車商業化的技術方向，但是5G未普及前，無線網絡傳輸速率問題，車聯網復雜信息處理及計算問題，網聯化龐大的系統、信息維護和使用成本問題都是未知數。

再看決策層，機器學習與人工智能算法是技術的關鍵點，紐約大學的Gary Marcus認為，當前自動駕駛汽車深度學習能力還難以適應復雜的交通場景，有些公司已經轉向基于規則的人工智能。

據不完全統計，近三年國內外公開的，與高等級自動駕駛汽車相關的交通事故多達15起，其中有特拉斯Model S、Model X等這樣商業化先鋒，也有Uber、谷歌Waymo、蘋果公司這樣測試中的大咖。

雖然事故不一定都歸咎于自動駕駛技術短板，但客觀比較看，人類平均駕駛25萬公里才會出一次事故，而行業最優生Waymo，每行駛8.95千公里就需要一次人工干預，否則便會發生交通事故。

清華大學汽車工程系主任楊殿閣教授認為，L5級全自動駕駛還依賴很多汽車關鍵技術的突破，像包括 LIN 、CAN，FlexRay等總線在內的汽車硬件架構，當前汽車的軟硬件高度耦合模式、車輛網對基礎設施的依賴、 車輛的信息安全技術等，這需要5到10 年的準備期進行完善。

從i-VISTA參賽選手了解到，各參賽車隊自動駕駛系統成本有高有低，有的車隊搭載了16線激光雷達，單個售價就2萬多元，其實面向商業化的高等級自動駕駛汽車有之過而不不及，據法國技術商業研究公司 Yole Développement報告顯示，“2017 年一輛自動駕駛汽車的成本在 19 萬美元，到 2032 這一成本將降至 9.5 萬美元”，降成本也是當務之急。

自動駕駛汽車落地還面臨法規的約束，全新一代奧迪A8搭載L3級自動駕駛技術，能在時速低于60公里的交通場景中實現自動駕駛，如超出車輛能會通知駕駛者接管車輛，但是搭載該功能的A8車型智能在部分歐洲國家銷售，中國和美國的交通法規尚不支持其上路，中國最新的進展是2018年上半年允許自動駕駛汽車在指定公開道路測試。

筆者手記：從i-VISTA自動駕駛汽車挑戰賽的各種交流中可以感受到相關技術研發進展一直很快，但客觀看，無人駕駛系統要駕馭全開放駕駛場景還存在車輛技術、算法、成本、法規、基礎設施等多重挑戰，沒有人會懷疑自動駕駛商業化前景及顛覆性，更合理的商業化路徑是先從封閉場景、中低速工況落地，L3自動駕駛功能2021年前商業化不是夢想。

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