文/意见领袖专栏作家 刘玉书
能否商业化，是高科技产品生命力的关键。为何2021年以来中国的RoboTaxi商业化运营会引起全球的热议呢？以YouTube为例，中国的自动驾驶相关视频与谷歌自动驾驶Waymo是相关领域最受关注的。如同SpaceX 的星链和火箭一样，大部分高科技产品能否商业化运营，是判断该产品是否有生命力关键。
自动驾驶的商业化，目前中美的发展是最快的，但依然面临诸多挑战。今年四月底，《福布斯》杂志官网刊文指出，自动驾驶要实现商业化，需要实现六项要求：一是它可以在广泛、开放的区域运行，而不是仅限于特定的端对端场景；二是它能为广泛普通大众提供服务；三是它能实现真正的商业运营，收取有市场竞争力但有利可图的票价；四是在任何复杂路况下都不需要安全司机干预；五是任何远程操作中心只是为了偶尔提供指导建议，而且远程操作人员的数量要在自动驾驶车辆总数的25%及以下；六是要有鼓励自动驾驶在复杂路段运行的激励机制。
《福布斯》评论指出，“目前还没有公司能完全达到以上六条要求。谷歌的Waymo最接近，但他们的服务区域目前是有限的，而且他们没有披露远程操作人员与车辆的比例。”基于谷歌Waymo的现状，所以当中国传来自动驾驶商业化运营的消息时，会备受关注。为什么中美的互联网大公司会对自动驾驶如此关注呢？例如谷歌、百度等公司，过去数年来，不惜代价持续追加投资的原因是什么？
自动驾驶的突破，是人工智能进一步接近人脑智能的突破。为什么自动驾驶重要？这要对自动驾驶的原理有所了解。通俗而言，自动驾驶是通过人工智能、视觉计算（部分技术路线还包含语音计算）、雷达、监控装置和导航定位系统协同实现在没有人主动干预的情况下，实现智能化、自动化机动车辆安全操作。从自动驾驶的基本原理可以看出，自动驾驶事实上代表了人类当前人工智能在工程领域实践的重要前沿。因为道路场景是无限多的，而基于大数据对自动驾驶智能的训练是有限的，这是人工智能最接近人的智能的挑战之一。过去五年，大部风投机构对自动驾驶都持相对保守的态度，最重要的原因就是自动驾驶要面对开放的场景，没有一个相对封闭的数据空间，因此该项技术的研发具有很大的不确定性。从这个层次上看，自动驾驶的突破，是人工智能进一步接近人脑智能的一次突破。
近日，市场监管总局（标准委）针对自动驾驶功能正式出台了《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准（GB/T 40429-2021）（本文简称《标准》）。据悉，新标准将于2022年3月1日起正式实施。根据《标准》，从动态驾驶任务、最小风险状态、最小风险策略等多角度考量，将汽车自动驾驶划分为0级-5级。其中，0级为应急辅助，车辆横向及纵向运动控制均由驾驶员完成。1级为部分驾驶辅助，驾驶自动化系统在其设计运行条件内能够持续地执行车辆横向或纵向运动控制。2级为组合驾驶辅助，除上述功能外，还具备部分目标和事件探测与响应的能力。3级为有条件自动驾驶，驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务，动态驾驶任务接管用户能够以适当的方式执行动态驾驶任务接管。4级为驾驶自动化（高度自动驾驶），驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。5级为驾驶自动化（完全自动驾驶），驾驶自动化系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。
自动驾驶有利于拉动我国多项“被卡脖子”技术的创新突破。从《标准》分级看，自动驾驶商业化运营，说明我国的自动驾驶技术已经达到了L4级标准。未来如果我国大规模实现L4甚至L5级别自动驾驶的商业化运营，有多项“被卡脖子”的技术需要突破。首当其冲的就是芯片问题。2021年上半年汽车缺“芯”波及全球，未来较长一段时间，这个隐患依然还在。根据《汽车观察》9月刊文指出，“据预测，得益于政策促进，2020 年—2025 年中国自动驾驶渗透率增长速度将快于全球，或将成为全球最大的自动驾驶芯片市场。如此大规模的市场，势必引来国内外各大芯片企业的角逐，导致激烈的市场竞争。中国企业要考虑如何抢占自动驾驶产业的先机实现自主供应链的完备与较高的市场占有率，避免出现如今国内汽车产业缺乏核心技术和市场话语权的窘境。”
当前自动驾驶SoC 芯片制造基于先进制程，但是国产先进SoC芯片市占率低，供应链不完善，使得美方技术禁运始终是高风险的存在。“什么时候路上跑的无人汽车肚里能装上中国自己的芯片？”这个问题随着未来自动驾驶商业化需求的暴增也会更为突出，在强大的市场需求刺激下，也将会进一步推动我国相关“卡脖子”技术的发展。
最后需要指出的是，自动驾驶研发背后的科技创新模式比产品本身更重要。自动驾驶在我国起步并不晚，清华大学、国防科大早在二十年前的相关研究就已经接近世界前沿水平。但只靠大学推动，发展依然较慢。近年来，百度、滴滴等国内公司相关项目的上马，北京等地方政府的支持，使得相关技术和产业走出了实验室，奔向了快速发展的车道。对于前沿科技，我们未来需要什么样的产学研融合体系？自动驾驶行业为我们打开了思路，值得进一步思考、借鉴。
【参考文献】
(本文作者介绍：中国人民大学重阳金融研究院宏观研究部主任、研究员，AI专家。)
责任编辑：于胜男
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