新勢(shì)力們攪渾汽車市場(chǎng)這潭水，也不全是壞事。

最起碼，保守甚至躺平的傳統(tǒng)車企們，也知道時(shí)不時(shí)地展望一下未來(lái)，放下身段去斬獲一些關(guān)注熱度了……

就比如，在智能化技術(shù)上已經(jīng)保守相當(dāng)一段長(zhǎng)時(shí)間的大眾，近日發(fā)布了一組GEN.TRAVEL的官圖。

零排放、零壓力的出行方式是其主打的展望賣點(diǎn)，L5級(jí)別的輔助駕駛和電驅(qū)動(dòng)是技術(shù)核心。

那么，大眾想象的這種未來(lái)產(chǎn)品究竟還離我們多遠(yuǎn)？

技術(shù)上，又需要工程師們做出哪些突破呢？

感知，是第一道坎

與真實(shí)的人學(xué)駕駛證需要視力體檢一樣，如何最大程度地感知環(huán)境，仍然是不少車企頭痛的關(guān)鍵問(wèn)題，盡管當(dāng)下各種雷達(dá)和攝像頭等已經(jīng)在汽車上普及。

這種感知并非簡(jiǎn)單地判斷一些相當(dāng)明顯的環(huán)境，對(duì)全工況下的環(huán)境判斷才是工程師們關(guān)注的重點(diǎn)。

比如，在大雨場(chǎng)景行駛中，以攝像頭為主的視覺(jué)方案已經(jīng)開始概率失效，毫米波雷達(dá)成了很好的補(bǔ)充。

又比如，在需要快速做出避障及緊急制動(dòng)的場(chǎng)景下，激光雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)又盡顯，傳感器的迭代，顯然是進(jìn)無(wú)止境的過(guò)程。

其次，在接收到如雷達(dá)、攝像頭、GPS、陀螺儀等多種傳感器信息之后，豐富度是有了，但考慮到有著上限的處理器，如何融合一樣是個(gè)不小的坎，畢竟直接無(wú)視某一傳感器上報(bào)的信息顯然太過(guò)不合理，對(duì)安全也是不小的挑戰(zhàn)。

算法和平臺(tái)，很關(guān)鍵

L5自動(dòng)駕駛的第二點(diǎn)，就是算法。

這點(diǎn)不用過(guò)多解釋。

在當(dāng)前，汽車產(chǎn)品已經(jīng)喊出了軟件定義汽車的口號(hào)，在接收到關(guān)鍵信息之后如何保證安全和誤報(bào)率的情況下做決斷一樣需要很多算法工程師“禿頭”，一定程度上，這點(diǎn)也是當(dāng)前算法工程師動(dòng)輒百萬(wàn)年薪的因素之一。

另外，算法完成之后，如何在處理器上讓這些代碼跑起來(lái)同樣是OEM頭痛的重點(diǎn)。

無(wú)論是英偉達(dá)的計(jì)算平臺(tái)，還是國(guó)內(nèi)的地平線，算力一直是自動(dòng)駕駛的瓶頸。

為了無(wú)限增大場(chǎng)景覆蓋度，代碼可以有很多行，但不管是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是其他的智能算法，總是要有算力來(lái)支撐，這些理解起來(lái)并不難。

帶頭吃螃蟹？是要有膽量的

最后，即便是算法開發(fā)完成，硬件平臺(tái)也在成本的支撐下達(dá)到門檻，感知系統(tǒng)也通過(guò)堆料做到了豪華。

但是否敢放到市場(chǎng)，也是極其考驗(yàn)?zāi)懥康?，不光是?duì)車企，對(duì)政府來(lái)說(shuō)也是一樣。

當(dāng)前自動(dòng)駕駛大多數(shù)卡在L2級(jí)別的關(guān)鍵是，在輔助駕駛過(guò)程中出了事故責(zé)任人在駕駛員，L3則是輔助駕駛系統(tǒng)開始承擔(dān)部分責(zé)任，在L4就已經(jīng)是輔助駕駛系統(tǒng)承擔(dān)全部責(zé)任。

也就是說(shuō)，一旦L4或者L5級(jí)別的智能駕駛產(chǎn)品遇到相當(dāng)特殊的場(chǎng)景而發(fā)生事故之后，車企需要對(duì)所有損失買單，這對(duì)任何一個(gè)品牌來(lái)說(shuō)都是堪稱存亡的挑戰(zhàn)，有這種底氣的OEM顯然相當(dāng)有限。

同時(shí)，敢于改變這種判罰標(biāo)準(zhǔn)的政府智庫(kù)，想要改變的壓力也是相當(dāng)龐大的。

結(jié)束語(yǔ)

作為汽車行業(yè)的一員，對(duì)于大眾GEN.TRAVEL暢想的“未來(lái)”，顯然我們對(duì)其成為現(xiàn)實(shí)是持正向態(tài)度的。但其最終落地的時(shí)間點(diǎn)，可能要比我們想象的長(zhǎng)得多，一方面是技術(shù)的開發(fā)，一方面是利益和責(zé)任的權(quán)衡，何時(shí)能達(dá)到所有的完美？可能要到5年或10年之后，才能有答案。

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