自動駕駛和智能網聯已經成為全球汽車行業的最重要的核心技術趨勢之一，尤其是在中國。1月5日，發改委發佈《智能汽車創新發展戰略》（徵求意見稿）公開徵求意見公告，該戰略提出了中國智能汽車的戰略願景：到2020年，智能汽車新車佔比達到50%，中高級別智能汽車實現市場化應用，重點區域示範運行取得成效。可以預見到，中國市場即將迎來自動駕駛和智能網聯的技術產業應用的新時代。
業內專家認為，自動駕駛固然好，如果不能落地，不能找到可持續盈利的商業模式，則是一個空中樓閣。
那麼，自動駕駛的運營模式有哪些？哪種將會成為主流？目前的自動駕駛發展到了什麼程度？自動駕駛要實現大規模產業化落地又需要具備哪些條件？
日前，在由蓋世汽車主辦的2018全球自動駕駛論壇上，法雷奧中國區CTO顧劍民指出，自動駕駛的產業化落地意義重大：第一是為了安全，人為的失誤是導致交通事故的很大的因素，百分之九十幾以上。第二是給大家一個選擇，讓大家在駕駛過程當中可以選擇自動駕駛或者人工駕駛，避免或者是提高大家有這個時間的利用率。
法雷奧中國區CTO顧劍民
當前，自動駕駛的商業模式有兩種：一種模式是把車輛賣給私人或者自動駕駛車輛私人擁有。用戶可以選擇自己駕駛，也可以讓這車自動駕駛，但是車的擁有者是私人客戶；另外一種模式是車輛歸出行服務商，不論是共享出行還是網約車、或無人駕駛的出租車，它的終端客戶雖然是使用者，但並不是擁有者。
“第一種模式是我們通常講的OEM整車廠，他們會來生產私人擁有的自動駕駛車輛，比如說奧迪A8，它有自動駕駛的能力，不管是L3或者L4的能力，由奧迪生產，這是傳統的車輛生產方式。對於第二種模式，例如Waymo已經從整車廠購買來幾萬輛車，然後自己進行改裝改制，然後把它們變成最後有自動駕駛功能的無人駕駛出租車或網約車，這裡整車廠就成為代工廠了。這是兩種模式。”顧劍民解釋說。
對於這兩種模式來說，哪一種將會成為未來的主流？
麥肯錫的市場調研顯示：從2018年到2030年，大部分的車輛里程數是由非自動駕駛來承擔，到2040年，將有2/3是由自動駕駛車輛來完成這些里程數。而在自動駕駛車輛中，出行服務商運營的自動駕駛車輛數佔比大，而私人擁有的自動駕駛車輛佔比小。
很顯然，雖說私人擁有汽車到目前為止是一個主流的模式，但不難預測，將來，出行服務運營商使用自動駕駛車輛比個人擁自動駕駛車輛的佔比大。
一般來看，私人擁有的車輛，即使是自動駕駛，每天使用的時間一般就是上下班幾個小時而已。但相比之下，運營商使用這些自動駕駛車輛，從理論上講可以是每天24小時。而且使用的時間越長，它的單位運行成本就越低。運營成本隨著使用時常增加而降低，反過來又會刺激或者是鼓勵使用增加的情況。
“一輛車如果是運營商使用，既可以用來運送貨物也可以當交通車使用，在不同的時間可以不同場景的使用。單位時間內運用的成本相比私人擁有要低。另外，對運營商來講，可以把駕駛員省略掉，這是一個非常大的成本因素，而且人力成本隨時間的推移會顯得越來越重要，佔總成本的比列會越來越高。”顧劍民解釋說。
毫無疑問，出行服務運營商使用自動駕駛車輛的運行效率高。
Domino披薩連鎖店自動駕駛送餐車
記者瞭解到，國際上，在美國的Domino披薩連鎖店，總部在密西根的安娜堡，他們已經開始試用自動駕駛車輛來送披薩。
業內專家認為，對於不同的細分市場，車輛的自動駕駛級別需求不太一樣。在考慮自動駕駛如何產業落地，如何實現盈利的商業模式的時候必須要注意到。
一部分豪華車目前已經具備L2的駕駛輔助功能
如今，對於市場上的一般車輛，比如POLO或者福特、吉利一般的車型，它們至今為止只有一些簡單的ADAS功能，甚至沒達到L1級別。隨著推時間的推移，它們會增加相應的ADAS功能，例如AEB自動剎車和泊車輔助功能。在可預期的將來，它們還是會處於在L1和L2的區間。相對來說，對於奔馳、寶馬、沃爾沃等這樣的豪華車細分市場來說，目前它們已經具備L2的駕駛輔助功能，它們會越來越多地增加這些功能，逐漸演變成L3或者L4自動駕駛，在泊車、堵車和高速駕駛時解放駕駛員。
對於無人駕駛的共享汽車或者是出行服務運營商的汽車，他們在這個領域可能更多的會推向L5，目標是提供不需要乘客干預的城市交通。
對於一個衍生的無人送餐或者送貨車這個細分市場來說，這是一個全新的領域，這種車輛必須做到完全無人駕駛，達到L5，因為無人送餐、無人送貨的車上面沒有人，只有貨物。
顯然，針對不同的車輛細分市場，自動駕駛功能或者級別的需求也是不同的，它們的落地情況顯然也不相同。
眾所周知，要實現自動駕駛首先需要從感知開始，也就是通過各種傳感器感知環境和發現可能的障礙物。因為傳感器是自動駕駛的基礎，要做自動駕駛，具備傳感器是必須的。
目前，已有很多諸如法雷奧這樣的汽車零部件供應商把傳感器作為產品強項。記者瞭解到，法雷奧目前擁有汽車行業內譜系最全面的傳感器組合。從雨量傳感器，到超聲波傳感器，到攝像頭，到毫米波雷達，到最近的激光雷達都有量產。從整個市場份額來看，法雷奧的傳感器佔整個傳感器市場20%以上。目前，法雷奧已經向全球提供了7億多個用於泊車和駕駛輔助的傳感器。
業內專家認為，目前還並不能預測自動駕駛的落地時間，並且目前自動駕駛的難點其實不是在L4、L5技術上。從技術上來講，L3是非常不容易做到量產的。除了法律法規和人機共駕責任劃分的原因外，L2到L3是一個非常大的技術飛躍，這個區間還是空白。
比如，目前已經量產的L2級別的自動駕駛車輛上大部分都會用攝像頭和毫米波雷達這兩種傳感器。它們在性能上是互補的，但是它們缺乏感知冗餘。這是一個很大的問題，在過去的幾年中，比如某個車型品牌先後就發生了在自動駕駛模式下的多起車毀人亡的事故。很大一部分原因就是因為它的傳感器配置不冗餘。所以，迄今為止，所有的L2自動駕駛的車輛不論它名字叫什麼系統，這些系統都會有一個警告：在使用自動駕駛系統的時候，駕駛員必須要隨時準備接管。駕駛者的手不能離開方向盤或眼睛離開正前方，大多規定如果你這樣做了超過比如十秒鐘，這個系統會警告並自動退出。它們是靠人或者人眼作為一個感知功能補充，以達到冗餘。也就是說即使有了攝像頭和毫米波雷達，還需要人的器官做一個冗餘感知。
所以，如果沒有激光雷達提供真正冗餘的感知就沒辦法做到真正的L3或L3以上的自動駕駛。業內的普遍的共識是：自動駕駛L3以上需要激光雷達。
正因如此，法雷奧在過去的近十年時間中，投入了非常大的力度和資源來開發激光雷達（激光掃描儀）。
具體到車型上，隨著2017年下半年奧迪A8的上市，法雷奧正式量產了ScaLa激光雷達，也稱激光掃描儀。這是迄今為止，行業內第一款也是唯一一款量產的車規級激光雷達。它前向的水平視角是145度，故正面前方的障礙物都能看見。它有效探測距離是150米，隨著障礙物的大小，反射率的不同，探測距離也可能會更遠或者更近。不論是在白天還是黑夜，它都可以探測到靜態或者動態的障礙物，這是ScaLa激光雷達的基本性能。
記者瞭解到，在今年底或者明年初時，法雷奧還會量產基於第一代激光雷達的環視激光雷達，它由多顆激光雷達組成，以達到全方位360度的障礙物探測功能。在明年年初，法雷奧也會量產第二代ScaLa激光雷達，相比第一代，垂向的視角增加三倍，同時探測距離和分辨率也會改善，這是基於已被驗證的第一代原理的第二代激光雷達，也是一個機械式的。在今年拉斯維加斯的CES展上，法雷奧第一次展出了第三代的ScaLa激光雷達。與第一代和第二代不一樣的是，這將會是一個基於MEMS技術的固態激光雷達，探測距離和分辨率都會有更大的提高和改善。今年展出的環視激光雷達只是一個功能樣機，具體的量產時間還沒有確定。
除了奧迪A8外，沃爾沃的Drive Me項目，它第一階段自動駕駛車輛也是用一顆激光雷達，在進氣格柵下方。Navya自動駕駛出租車則有七顆激光雷達。為了達到360度環視探測，可以依靠用多顆激光雷達來完成。
顧劍民特意指出，有了激光雷達以後，還需要有其它傳感器，特別是攝像頭，它們的特點是容易受泥土、灰塵或者其它障礙物的遮蔽。“我們不能要求已經量產的車輛只在晴朗的天氣和潔淨的環境中使用，下雨的時候不能用，野外不能去，泥漿地不能去，這是不可能的。你也不能要求我們的客戶在駕駛一段時間以後就下車來一個一個擦拭激光雷達和攝像頭。為了保持傳感器的清潔狀態，我們開發了傳感器自動清潔系統，通過可伸縮的或者固定的噴頭噴灑清洗液來清洗傳感器表面，然後通過壓縮空氣或者車輛本來在行駛過程中可以自然風乾，來達到傳感器的自動清潔。這種類型的傳感器清潔系統將在今年下半年隨歐洲一個車型上市而正式量產。”顧劍民說。在他看來，沒有自動傳感器清潔系統，就沒有真正的自動駕駛。他形象地舉例說：“就像你的眼睛一樣，如果你的眼睛都不能保持清潔的話，是沒法探測周圍的環境，你也沒法駕駛車輛。”
總之，自動駕駛的基礎是傳感器，傳感器是為了達到感知的功能，駕駛者通過不同傳感器，把感知信息傳輸給融合控制器，然後決策，最後達到控制或者執行。至於怎麼做決策，有很多工作要做，一部分是通過基於深度學習的人工智能新技術，深度學習核心的優勢主要是它的自動學習特徵。當然，距離工程化應用方面仍然還有很多的技術困難需要克服。另外，在自動駕駛中，深度學習應用最多的是感知領域，而不是決策算法，原因在於深度學習沒有可解釋性，這是整個業內需要解決的問題。
記者瞭解到，目前已經有自動駕駛技術實現量產，也有自動駕駛車輛開始嘗試商業化運營，並初見成效。
在國內，比如Park4U全自動遙控泊車系統，車上搭載此係統後，駕駛員既可以在車內，也可以在車外通過遙控，來讓車輛自己尋找車位完成全自動泊車。這項技術已經在2016年率先在奔馳的E-Class上量產了，迄今為止，奔馳的E-Class和S-Class都有量產。去年，長安也量產了此全自動遙控泊車系統的簡化版。
在國際上，法雷奧的Drive4U全自動駕駛平臺已經量產。它是在城市道路環境下的L4級別全自動駕駛系統，可以應對複雜和密集的交通狀況。它可以既適用於私人擁有車輛，也可以應用於出行服務車隊。在巴黎市區的自動駕駛演示時，Drive4U可以完成L4級別的城市全自動駕駛，自動變道，避讓自行車，然後識別交通信號燈，交叉路口，人行道和行人的避讓，隧道。
記者瞭解到，Drive4U全自動駕駛車的傳感器配置一共有5個攝像頭（4個環視攝像頭，1個是前視攝像頭）、4個毫米波雷達（在車身的4個角上面）、12個超聲波傳感器和8個激光雷達，形成環視感知。所有這些傳感器都已經量產，故它們是滿足量產車規級的要求。也就是說，雖然自動駕駛車輛還是一個概念車，但它的傳感器技術已經產業化。
類似的自動駕駛技術也已經在Navya無人駕駛出租車上做驗證和運營。
Navya bus
據記者瞭解，Navya在2015年成立時就以100%的自動駕駛開始設計產品。目前他有兩大類產品：一是無人駕駛的小巴，它是沿著固定的路線行駛，在固定的站點上下客，就像公共汽車一樣，載客量比較大，行駛速度比較低。另一種是無人駕駛的出租車，跟滴滴一樣，用戶可以通過智能手機來呼叫此無人駕駛的出租車，它會來接你，然後把你送到指定的地點。第二種產品因為行駛路線和最高的行駛速度不固定，它的技術難度，包括傳感器的種類和數量都會比第一類無人駕駛的小巴高更多。值得一提的是，Navya的無人駕駛小巴是全球第一個投放市場的，它們的無人駕駛出租車也是世界上第一輛同類型的自動駕駛出租車，它在2017年11月份就開始做展示運營。
到2018年年底，Navya已經在全球共銷售了超過116輛的自動駕駛小巴，目前在20國家運營（包括我國香港試點運營）。值得注意的是，這些運營並不完全只是測試和演示，有一些已經開始了半商業化的運營。2018年，整個公司的營收達1900萬歐元。可以說，它不只是僅僅做科研的一個初創公司，它已經開始嘗試產業化落地。
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