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[智能应用]我们为什么要发展自动驾驶 [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 昨天 16:54
近日,工业和信息化部正式公布我国首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可,两款分别适配城市拥堵、高速路段的车型将在北京、重庆指定区域开展上路试点。这些自动驾驶领域的新“动作”,为更高阶的无人驾驶商业化落地开辟了合规路径。

  自动驾驶是人工智能与物理世界深度结合,具备实现高价值、规模化落地的“第一场景”。它能够加深AI对物理世界的理解和交互,是通往通用人工智能(AGI)的关键路径。从产业的角度看,自动驾驶作为复杂技术的系统级集成平台,能够强力驱动上下游产业链升级,逐步释放出强大的产业辐射效应。自动驾驶既能强力牵引人工智能算法、车规级芯片、高精传感器、网联通信等产业链升级,也能为低空经济等新领域提供先行经验,推动全空间无人体系协同演进。

  自动驾驶的智能化程度可以分为低阶和高阶两阶段。低阶自动驾驶为L0—L2,以驾驶员为核心,AI辅助感知和控制,大模型应用有限,驾驶员依然为责任主体,系统仅提供辅助功能;高阶自动驾驶为L3—L5,以大模型为“大脑”,系统在特定条件下主导驾驶,具备环境理解、决策规划和执行能力。也就是说,高阶自动驾驶阶段,系统在特定条件下可独立完成全部驾驶任务,甚至无需人类接管,这也带来了重新定义“驾驶活动”责任主体的挑战。

  随着L3级自动驾驶政策落地,我国释放出大力发展自动驾驶的明确信号。未来,产业竞争的核心将聚焦于L4乃至L5级别的无人驾驶。塑造未来的出行格局,当前有两个焦点:一是持续优化技术路线,业界的多传感器融合路线和纯视觉路线正在融合迭代;二是如何在落地运行中,获得真实路况的数据,我国已有企业率先在中东国家实现全无人驾驶规模化运营。与此同时,美国也在底特律、华盛顿等多地加速无人驾驶落地。

  在抢占这个科技发展制高点的关键入口,竞争的时间窗口有限,慢一步就可能差一个时代。因此,尽管目前我国已取得一定优势,但仍不能松懈,毕竟最终胜负还要看“下半场”——随着复杂道路环境、真实场景运营不断拓展,安全性持续提升,高阶自动驾驶处理复杂场景的能力将不断提升,从限定场景向更开放环境拓展,从而获得L4乃至L5级别的全场景能力。而率先具备全场景能力,就能在标准制定、产业生态和规则话语权方面占据主动。

  必须清醒地认识到,无人驾驶正成为下一代汽车产业的“大脑”。一旦发达国家在无人驾驶技术上形成代际领先,其通过“硬件(芯片)+软件(算法)+服务(出行网络)”的生态捆绑,将重构全球智能汽车产业链价值分配,我国目前在自动驾驶领域取得的优势,以及新能源汽车产业的优势将面临被“架空”的挑战,汽车产业有再度陷入“硬件组装”这一被动局面的风险。

  2025年11月,国务院办公厅印发的《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》,将全空间无人体系列为重点培育的22类新场景之一。中国信息通信研究院近期发布的报告也提出,围绕自动驾驶等无人技术,应充分授权有条件的地区,因地制宜,探索更广范围、更多场景的应用,从而实现从技术驱动向规模化商业化驱动的关键跨越。

  我国道路交通场景复杂,能产生大量数据,在多元场景、应用生态、基础设施建设等方面具有得天独厚的优势。有国外知名投资机构预测,一旦在一线城市实现自动驾驶规模化部署,将为中国从“技术应用者”向“规则输出者”的角色转变提供关键跳板。

  与L3相比,L4级无人驾驶的核心在于系统全程负责驾驶任务,无需人类干预,真正实现“无人化”运营。这种技术代际的差异,决定了L3是渐进式创新的重要阶段,而L4才是重构出行体验、打造全新商业生态的关键跃升。在汽车产业智能化竞争的“下半场”,谁能率先实现L4级无人驾驶规模化落地,谁就能在未来出行生态中掌握定义权与话语权。

  需要注意的是,迈向完全成熟的L4、L5级高阶自动驾驶,既需要积极作为,又需要谨慎行事。笔者认为,亟须加强以下三方面的工作:

  一是加大技术长尾难题的解决力度。自动驾驶系统在处理城市复杂路口的交通博弈、识别罕见或异形障碍物等“边缘场景”时仍面临挑战。对此,应由产业界联手解决,共享相关成果。

  二是法规与责任认定。目前,L3级及以上自动驾驶的权责划分、事故责任认定等法律框架仍在不断完善中。例如,L3级系统要求驾驶员在必要时接管,但接管的具体预警时间等细节仍需明确,因此需要“体系化、可量化、可审计”的政策法规体系,合理界定车企、系统供应商、服务平台,尤其是保险、事故认定等关键环节,各个不同参与方的责任边界,为产业安全有序创新发展筑牢制度基石。

  三是构筑支持创新的客观包容社会氛围。无人驾驶技术的发展是与复杂的真实世界持续对话、不断学习调适的过程,引导社会各界以科学、理性、发展的眼光看待技术进步,并给予创新以足够的时间和耐心,无人驾驶技术才能在真正的迭代中成熟。

  自动驾驶,是一场关乎未来技术主权、产业生态与全球标准话语权的系统性竞争。我国凭借复杂的场景优势、领先的应用规模与快速迭代的企业能力,已在第一回合中占据有利身位。下一步,必须保持战略定力,将先发优势转化为持续领先,才能真正夺得AI时代科技发展的制高点。
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只看该作者 沙发  发表于: 昨天 17:45
自动驾驶领域发展综述与策略分析
一、政策与产业进展
1. L3级准入试点落地  
工业和信息化部公布首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可,两款车型分别适配城市拥堵和高速场景,在北京、重庆开展试点。  
意义:为L4/L5级无人驾驶商业化提供合规路径,明确国家发展自动驾驶的战略方向。

2. 高阶自动驾驶竞争焦点  
技术路线融合:多传感器融合(激光雷达+摄像头)与纯视觉路线迭代加速,例如特斯拉坚持纯视觉,而华为、小鹏等采用融合方案。  
数据获取:真实路况数据成为关键,中国企业已在中东实现全无人驾驶规模化运营,美国在底特律等地加速测试。

3. 政策支持与场景开放  
2025年国务院将全空间无人体系列为重点新场景,中国信通院提出探索更广范围应用,推动技术向商业化跨越。  
优势:中国复杂交通场景产生海量数据,为技术迭代提供独特土壤。
二、技术分级与核心挑战
1. 自动驾驶分级  
低阶(L0-L2):以驾驶员为核心,AI辅助(如自适应巡航),责任主体为人。  
高阶(L3-L5):  
L3:特定条件下系统主导,驾驶员需随时接管(如奔驰Drive Pilot)。  
L4:全程无需干预,实现“无人化”运营(如Robotaxi)。  
L5:全场景、全天气自适应,目前尚未落地。

2. L4级技术代际差异  
核心突破:系统独立处理复杂场景(如无保护左转、突发障碍物),重构出行体验与商业生态。  
竞争焦点:2030年前实现L4规模化落地,掌握标准制定与产业话语权。

3. 技术长尾难题  
边缘场景挑战:城市路口 交通博弈、异形障碍物识别(如倒下的树木、动物)。  
解决方案:产业界共享数据与算法,通过仿真测试与真实路测结合突破瓶颈。
三、风险与应对策略
1. 国际竞争压力  
代际领先风险:若发达国家在L4/L5形成技术垄断,可能通过“芯片+算法+服务”生态捆绑,重构全球产业链价值分配。  
中国风险:新能源汽车优势或被“架空”,汽车产业退化为硬件组装。

2. 法规与责任认定  
L3级权责模糊:接管预警时间、事故责任划分需明确(如系统故障导致事故,车企与供应商如何担责)。  
建议:建立“可量化、可审计”的政策体系,明确车企、保险公司、平台方的责任边界。

3. 社会接受度  
公众信任问题:需通过试点项目(如武汉萝卜快跑)展示安全性,引导理性看待技术迭代。  
教育普及:加强自动驾驶伦理、安全性的公众沟通,减少“技术恐惧症”。
四、未来展望与战略建议
1. 保持技术领先  
加大研发投入:聚焦AI算法、车规级芯片、高精地图等核心领域,突破“卡脖子”技术。  
数据驱动迭代:利用中国复杂路况数据优势,构建全球领先的自动驾驶训练集。

2. 构建产业生态  
跨行业协作:推动车企、科技公司、通信运营商(如5G-V2X)深度合作,形成“硬件+软件+服务”闭环。  
标准制定参与:主导国际自动驾驶标准(如ISO 21448预期功能安全),抢占规则话语权。

3. 政策与基础设施配套  
法规先行:加快《自动驾驶法》立法,明确数据归属、隐私保护、跨境传输规则。  
基建升级:建设智能路侧单元(RSU)、高精度定位网络,降低单车智能成本。

4. 全球化布局  
技术输出:通过“一带一路”推广中国自动驾驶解决方案(如东南亚、中东市场)。  
反制封锁:建立自主可控的供应链,减少对海外芯片、传感器的依赖。
五、结语
自动驾驶是AI时代“皇冠上的明珠”,其竞争已超越技术范畴,涉及产业主权、经济安全与全球规则重塑。中国需以“复杂场景优势+快速迭代能力”为基石,通过技术突破、生态构建与政策创新,将先发优势转化为持续领先,最终在AI驱动的未来出行格局中占据核心地位。

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