2020年，我們能否買到L5級別無人駕駛汽車？

整潔的車隊穿梭于香港珠海澳門大橋，但駕駛座上沒有人。。。這是百度無人駕駛汽車借助今年春晚正式亮相，也標志著無人駕駛技術正在將曾經的科幻場景帶入我們的現實生活。汽車行業的新口號：無人駕駛與自動駕駛不同。前者依靠龐大的云數據、精確到厘米級的高精度地圖和算法程序來取代人類作為“司機”來控制車輛，即人可以完全脫離駕駛座。后者在ADAS的輔助下完成了系統在有限條件下的自動駕駛，并在激烈駕駛（極端情況）時繼續切換回手動接管。定義無人駕駛和自動駕駛技術的標準仍由SAE International在2014年制定，共有5個級別：

SAE自動駕駛分類標準L0-L5：手動駕駛、輔助駕駛、半自動駕駛、高度自動駕駛、超高自動駕駛（手動接管）和全自動駕駛（完全無人駕駛）。在展示了自動駕駛平臺Apollo 2.0的技術成果后，百度宣布將于2019年與北汽集團完成L3級自動駕駛汽車的生產，并于2021完成L4級自動駕駛車的批量生產。L3和L4級別仍然需要有人坐在駕駛座上。換句話說，環境觀察和駕駛操作是由系統完成的，但人們需要響應所有系統請求，甚至在極端情況下隨時接管對汽車的控制。盡管如此，這兩個級別的智能都高于特斯拉當前Model系列的自動駕駛系統（L2級別）。L5級別似乎與現實生活相去甚遠，但全球幾乎所有大公司的無人駕駛汽車上市時間都統一到2020年。為什么是2020年？

互聯網+汽車公司與時間賽跑可以從分析上述無人駕駛汽車的時間表中獲得更直觀的信息。根據已公布的計劃，谷歌Waymo、百度和特斯拉等科技巨頭更關注L4和L5無人駕駛技術；寶馬和長安等傳統汽車制造商在2020年宣布，它們都處于L3級別；

其中，奧迪領先一步，在2017年9月發布的新一代A8（ADAS系統核心為zFAS）上搭載了L3級自動駕駛技術。可以預見，2020年后，汽車行業將進行洗牌，不可避免地會像一場血雨腥風一樣進行跨行業的整合和淘汰。但要知道，從L3到L4甚至L5，傳統車企一直在考慮研發成本。互聯網科技公司的利潤率領先于其他行業，但其先天基因并不具備造車能力。早在2014年，蘋果公司就宣布啟動“泰坦計劃”造車項目。由于造車技術難度大、成本高、風險大，該項目在過去三年中因各種原因被終止。相反，經過幾十年的發展，傳統車企的造車技術已經成熟，但對新車研發、制造、設備采購和裝配線工人和工程師的投資卻消耗了巨大的利潤。因此，截至2017年底，互聯網科技巨頭與汽車巨頭的合并已經完成。

長期以來，汽車工業的發展重點是解決傳統汽車工業的“能源、環境和安全”三大問題。基于純電動技術的成熟，電動機有可能取代內燃機。特斯拉Model系列、蔚來、北汽EU系列和EV系列、比亞迪E系列等都是時代的產物。在此基礎上，能源和環境問題確實得到了改善，剩下的最艱巨的任務是汽車安全，而解決這一問題的核心關鍵是汽車無人駕駛技術。可以說，電動+無人駕駛是未來汽車基礎的體現。從拓展新能源到電池技術瓶頸，從V2X到ADAS，從高精度地圖到AI芯片，互聯網科技公司和汽車制造商一邊爭分奪秒，一邊相互競爭，看誰能率先進入L4/L5級別。表面上看，它幾乎默認2020年作為這個時間節點，但實際上，這仍然是技術研發的速度。在這種大環境下產生的互利耦合關系更加安全。互聯網科技巨頭龐大的資金鏈助力汽車巨頭布局ADAS研發體系和智能生態鏈。這種合作正在加速汽車產業新格局的誕生。人工智能芯片是無人駕駛的最大瓶頸。目前，無人駕駛領域出現最多的兩款人工智能芯片，一款來自Mobileye（被英特爾收購）的EyeQ系列；

另一個是NVIDIA的Drive PX系列。特斯拉曾利用它們與自己的自動駕駛系統合作，但最終因為無法滿足馬斯克對Model系列的功能升級而分手。原因是這兩款人工智能芯片的“算力”跟不上特斯拉無人駕駛技術的迭代速度。英偉達曾公開透露，當自動駕駛儀從L3升級到L4時，計算量將增加50倍。在說出這句話的時候，NVIDIA自己的L3 Drvie PX 2芯片的價格是10000美元/片。可以想象，未來普通消費者將不得不為搭載L4甚至L5芯片的無人駕駛汽車支付大量額外費用。目前，降低人工智能芯片的成本迫在眉睫。2017年12月8日，特斯拉首席執行官馬斯克和硬件副總裁吉姆·凱勒在人工智能領域的A級會議“NIPS”上發言：“吉姆正在開發我們認為將是世界上最好的專業人工智能硬件。”因此，特斯拉啟動了自研人工智能芯片項目，馬斯克表示將“以天線為代價提供10倍的功率”。高性能、低功耗的人工智能芯片一直是自動駕駛領域最迫切的需求，這不僅降低了制造成本，還提高了“算力”的威力。就在2017年12月，國內初創公司地平線發布了一款符合L3計算要求的ASIC芯片“Journey”，其性能功率比（0.666T計算功率/W）是NVIDIA第二代Drive PX芯片（24T計算功率/150W）的三倍多。只有在詳細分析了其他數據曲線后，結論才是顯而易見的：“旅程”的絕對算力明顯低于驅動PX 2，此時驅動PX 2的算力水平不會超過L3水平。由此可見，國內人工智能芯片研發還有很長的路要走，但在2020年的這個時間節點，留給他們的時間已經不多了。我們能買L5級無人駕駛汽車嗎？最終，普通消費者肯定能買到真正的無人駕駛汽車，但顯然在2020年買不到。由此可見，電動+無人駕駛是未來汽車基礎的展示形式，也是解決汽車安全問題的核心關鍵。剩下的值得猜測的話題是：我們可以先買誰的L5無人駕駛汽車？這是一輛特立獨行的特斯拉嗎？答案不一定。半個月前，馬斯克的SpaceX（美國太空探索技術公司）成功發射了世界上推力最強的火箭“獵鷹重型”，并在幾分鐘內成功回收了兩枚助推火箭，這是航天發展史上的兩次輝煌。然而，回到汽車領域，馬斯克仍然面臨著新Model 3車型產能跟不上的困境。承諾的月產量為2萬輛，而現在的最新數據是，三個月內只生產了1542輛汽車。這樣一來，很難相信正在同步進行的獨立人工智能芯片研發項目沒有受到干擾。

它會像通用、豐田和奧迪那樣成為傳統的汽車巨頭嗎？答案不一定。要突破無人駕駛技術的瓶頸，需要在解決三大傳感器融合、車輛通信模塊和AI決策芯片成熟度后，實現厘米級的高精度地圖數據庫，這是互聯網科技巨頭的優勢。從那時起，從谷歌、英特爾和百度購買L5級無人駕駛汽車真的成為可能。2017年12月18日，北京市交通委網站發布通知，宣布正式印發《北京市關于加快自動駕駛汽車道路測試的指導意見（試行）》和《北京市自動駕駛汽車路面測試管理實施細則（試行））》。這兩個文件正式對北京的自動駕駛考試活動提出了管理規范，這是一件好事。在2020年，它很快就會到來。本文為任鴛鴦提交的稿件；轉載請注明作者姓名和“來源：億歐”；

文章的內容是作者的個人觀點，并不意味著Yiou同意或支持該觀點。整潔的車隊穿梭于香港珠海澳門大橋，但駕駛座上沒有人。。。這是百度無人駕駛汽車借助今年春晚正式亮相，也標志著無人駕駛技術正在將曾經的科幻場景帶入我們的現實生活。汽車行業的新口號：無人駕駛與自動駕駛不同。前者依靠龐大的云數據、精確到厘米級的高精度地圖和算法程序來取代人類作為“司機”來控制車輛，即人可以完全脫離駕駛座。后者在ADAS的輔助下完成了系統在有限條件下的自動駕駛，并在激烈駕駛（極端情況）時繼續切換回手動接管。定義無人駕駛和自動駕駛技術的標準仍由SAE International在2014年制定，共有5個級別：

SAE自動駕駛分類標準L0-L5：手動駕駛、輔助駕駛、半自動駕駛、高度自動駕駛、超高自動駕駛（手動接管）和全自動駕駛（完全無人駕駛）。在展示了自動駕駛平臺Apollo 2.0的技術成果后，百度宣布將于2019年與北汽集團完成L3級自動駕駛汽車的生產，并于2021完成L4級自動駕駛車的批量生產。L3和L4級別仍然需要有人坐在駕駛座上。換句話說，環境觀察和駕駛操作是由系統完成的，但人們需要響應所有系統請求，甚至在極端情況下隨時接管對汽車的控制。盡管如此，這兩個級別的智能都高于特斯拉當前Model系列的自動駕駛系統（L2級別）。L5級別似乎與現實生活相去甚遠，但全球幾乎所有大公司的無人駕駛汽車上市時間都統一到2020年。為什么是2020年？

互聯網+汽車公司與時間賽跑可以從分析上述無人駕駛汽車的時間表中獲得更直觀的信息。根據已公布的計劃，谷歌Waymo、百度和特斯拉等科技巨頭更關注L4和L5無人駕駛技術；寶馬和長安等傳統汽車制造商在2020年宣布，它們都處于L3級別；

其中，奧迪領先一步，在2017年9月發布的新一代A8（ADAS系統核心為zFAS）上搭載了L3級自動駕駛技術。可以預見，2020年后，汽車行業將進行洗牌，不可避免地會像一場血雨腥風一樣進行跨行業的整合和淘汰。但要知道，從L3到L4甚至L5，傳統車企一直在考慮研發成本。互聯網科技公司的利潤率領先于其他行業，但其先天基因并不具備造車能力。早在2014年，蘋果公司就宣布啟動“泰坦計劃”造車項目。由于造車技術難度大、成本高、風險大，該項目在過去三年中因各種原因被終止。相反，經過幾十年的發展，傳統車企的造車技術已經成熟，但對新車研發、制造、設備采購和裝配線工人和工程師的投資卻消耗了巨大的利潤。因此，截至2017年底，互聯網科技巨頭與汽車巨頭的合并已經完成。

長期以來，汽車工業的發展重點是解決傳統汽車工業的“能源、環境和安全”三大問題。基于純電動技術的成熟，電動機有可能取代內燃機。特斯拉Model系列、蔚來、北汽EU系列和EV系列、比亞迪E系列等都是時代的產物。在此基礎上，能源和環境問題確實得到了改善，剩下的最艱巨的任務是汽車安全，而解決這一問題的核心關鍵是汽車無人駕駛技術。可以說，電動+無人駕駛是未來汽車基礎的體現。從拓展新能源到電池技術瓶頸，從V2X到ADAS，從高精度地圖到AI芯片，互聯網科技公司和汽車制造商一邊爭分奪秒，一邊相互競爭，看誰能率先進入L4/L5級別。表面上看，它幾乎默認2020年作為這個時間節點，但實際上，這仍然是技術研發的速度。在這種大環境下產生的互利耦合關系更加安全。互聯網科技巨頭龐大的資金鏈助力汽車巨頭布局ADAS研發體系和智能生態鏈。這種合作正在加速汽車產業新格局的誕生。人工智能芯片是無人駕駛的最大瓶頸。目前，無人駕駛領域出現最多的兩款人工智能芯片，一款來自Mobileye（被英特爾收購）的EyeQ系列；

另一個是NVIDIA的Drive PX系列。特斯拉曾利用它們與自己的自動駕駛系統合作，但最終因為無法滿足馬斯克對Model系列的功能升級而分手。原因是這兩款人工智能芯片的“算力”跟不上特斯拉無人駕駛技術的迭代速度。英偉達曾公開透露，當自動駕駛儀從L3升級到L4時，計算量將增加50倍。在說出這句話的時候，NVIDIA自己的L3 Drvie PX 2芯片的價格是10000美元/片。可以想象，未來普通消費者將不得不為搭載L4甚至L5芯片的無人駕駛汽車支付大量額外費用。目前，降低人工智能芯片的成本迫在眉睫。2017年12月8日，特斯拉首席執行官馬斯克和硬件副總裁吉姆·凱勒在人工智能領域的A級會議“NIPS”上發言：“吉姆正在開發我們認為將是世界上最好的專業人工智能硬件。”因此，特斯拉啟動了自研人工智能芯片項目，馬斯克表示將“以天線為代價提供10倍的功率”。高性能、低功耗的人工智能芯片一直是自動駕駛領域最迫切的需求，這不僅降低了制造成本，還提高了“算力”的威力。就在2017年12月，國內初創公司地平線發布了一款符合L3計算要求的ASIC芯片“Journey”，其性能功率比（0.666T計算功率/W）是NVIDIA第二代Drive PX芯片（24T計算功率/150W）的三倍多。只有在詳細分析了其他數據曲線后，結論才是顯而易見的：“旅程”的絕對算力明顯低于驅動PX 2，此時驅動PX 2的算力水平不會超過L3水平。由此可見，國內人工智能芯片研發還有很長的路要走，但在2020年的這個時間節點，留給他們的時間已經不多了。我們能買L5級無人駕駛汽車嗎？最終，普通消費者肯定能買到真正的無人駕駛汽車，但顯然在2020年買不到。由此可見，電動+無人駕駛是未來汽車基礎的展示形式，也是解決汽車安全問題的核心關鍵。剩下的值得猜測的話題是：我們可以先買誰的L5無人駕駛汽車？這是一輛特立獨行的特斯拉嗎？答案不一定。半個月前，馬斯克的SpaceX（美國太空探索技術公司）成功發射了世界上推力最強的火箭“獵鷹重型”，并在幾分鐘內成功回收了兩枚助推火箭，這是航天發展史上的兩次輝煌。然而，回到汽車領域，馬斯克仍然面臨著新Model 3車型產能跟不上的困境。承諾的月產量為2萬輛，而現在的最新數據是，三個月內只生產了1542輛汽車。這樣一來，很難相信正在同步進行的獨立人工智能芯片研發項目沒有受到干擾。

它會像通用、豐田和奧迪那樣成為傳統的汽車巨頭嗎？答案不一定。要突破無人駕駛技術的瓶頸，需要在解決三大傳感器融合、車輛通信模塊和AI決策芯片成熟度后，實現厘米級的高精度地圖數據庫，這是互聯網科技巨頭的優勢。從那時起，從谷歌、英特爾和百度購買L5級無人駕駛汽車真的成為可能。2017年12月18日，北京市交通委網站發布通知，宣布正式印發《北京市關于加快自動駕駛汽車道路測試的指導意見（試行）》和《北京市自動駕駛汽車路面測試管理實施細則（試行））》。這兩個文件正式對北京的自動駕駛考試活動提出了管理規范，這是一件好事。在2020年，它很快就會到來。本文為任鴛鴦提交的稿件；轉載請注明作者姓名和“來源：億歐”；文章的內容是作者的個人觀點，并不意味著Yiou同意或支持該觀點。

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