揭秘自动驾驶到底有什么难题

近日，在AICC 2019人工智能计算大会自动驾驶分论坛上，部分车企智能驾驶研发负责人表示，自动驾驶真正的挑战仍然是安全性，汽车一百多年的历史，从诞生之初到现在，大家对于安全性的重视从未改变过。

车企与供应商的担忧

自动驾驶发展至今，从火热到逐渐降温，但趋势却始终未变。有车企研发人士表示，实现高度自动驾驶是人类社会出行的革命，基于安全的自动驾驶开发还需艰难跋涉，而且，自动驾驶的商业化是逐步实现的。那么，车企和供应商们到底在担心什么?

分级模糊；不止一家车企提到，现有的自动驾驶分级标准与车企实际研发进度并无绝对联系。算力不足；行业预测，L3级别自动驾驶需要20-30Tops的算力。传感器成本过高；成本是阻碍自动驾驶L3的天然屏障，因为消费者不可能购买一辆带有自动驾驶功能但价格飙升的汽车。难以满足安全性。雷锋网新智驾注意到，头部车企和供应商尤为注重功能安全。

当然，一个问题出现后，除了给出答案，另一个解决途径是直接从源头规避问题。这种方法论用在自动驾驶领域，就出现了车路协同这一“曲线救国”的技术。多位业内人士指出，由于中国道路负责、行人交通习惯、感知场景负杂等因素，车路协同很可能是解决自动驾驶上路的有效路径。

摘取自动驾驶明珠

汽车是工业链条的顶端，自动驾驶又被视为汽车业的明珠。但这颗明珠如何变现却难住了整个行业。业内普遍认为， 自动驾驶专用车辆的场景相对单一，可以最先做到商用化。自动驾驶出租车场景相对复杂，会受到标准化的城市路况和法规制约。最后，自动驾驶落地最难的领域是私家车，因为它不受制约的，是全工况、全场景的。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。