9月17日至19日，2018世界人工智能（AI）大會在上海舉辦，自動駕駛作為人工智能技術運用的重要領域，既有包括百度等大型企業(yè)的角逐和資本的青睞，亦有政府部門在政策和公共服務方面的支持。

企業(yè)競相角逐

作為人工智能重要的運用領域，自動駕駛首先獲得了政府方面的政策支持。

9月18日，與人工智能大會密切相關的2018世界智能網聯(lián)汽車大會在上海嘉定汽車會展中心舉行，會上正式發(fā)布了在嘉定和臨港兩個區(qū)域共有31.6公里的第二階段智能網聯(lián)汽車開放道路測試。加上此前公布的5.6公里測試道路，上海目前累計開放測試道路已達到37.2公里，其中嘉定區(qū)的11.1公里開放測試道路將聚焦于推進乘用車自動駕駛技術的研發(fā)測試，臨港地區(qū)的26.1公里開放測試道路將聚焦于推進商用車自動駕駛技術的研發(fā)測試。

上海國際汽車城董事長榮文偉介紹，第二階段開放區(qū)域難度也比第一階段有所提高，增加了包括農村路面等更多測試場景，目前已經有90多家企業(yè)提出測試申請，預計到今年底將有10家左右企業(yè)入駐。

事實上，今年以來已有多地對自動駕駛開“綠燈”，包括今年2月自動駕駛汽車在廣州南沙開放路段首次正式上路，3月22日北京發(fā)放首批自動駕駛車輛T3路測牌照，百度、小馬智行相繼獲得相關牌照。

與政府方面大力支持相伴隨的是，企業(yè)也競相角逐自動駕駛這片藍海。

涉足自動駕駛的企業(yè)之中，百度可以說是國內最為人所知的。在此次人工智能大會上，百度創(chuàng)始人兼董事長李彥宏再次表達：“未來沒有任何一家企業(yè)可以宣稱與AI無關”。對于自動駕駛，他稱，城市交通擁堵不僅造成了經濟的損失，還衍生了空氣污染和摩擦糾紛以及各種各樣的交通事故，無人駕駛和車路協(xié)同的技術可以對此進行有效的改善和治理。

初創(chuàng)型企業(yè)國內即有小馬智行、星行科技（Roadstar.ai）等，即便在當前這樣的資本寒冬，投資人對自動駕駛的熱情依舊。今年5月，星行科技宣布在其A輪融資中獲得1.28億美元，7月，小馬智行宣布完成1.02億美元的A1輪融資，加上1月宣布的1.12億美元融資，A輪整體融資達2.14億美元。

小馬智行（Pony.ai）聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO彭軍對第一財經記者稱，雖然人人都能坐上無人駕駛汽車為時尚遠，但自動駕駛的落地和商業(yè)化是一個過程，小馬智行預計兩年內實現(xiàn)一定規(guī)模的商業(yè)化。

真正落地還需多方破題

雖然有著政府方面的支持，企業(yè)也多信心滿滿，但自動駕駛要真正落地，仍舊是一件相當艱難的事。

從功能層面講，自動駕駛技術可定義為L0到L5共六個等級。其中L0~L1相當于高檔汽車配備的車道偏航預警和緊急剎車輔助等配置，L2~L3基本對標特斯拉的AutoPilot（自動駕駛儀）功能，L4實現(xiàn)晴好天氣下結構化道路的自主駕駛，L5實現(xiàn)全天候的完全自主駕駛。顯然，要做到讓自動駕駛大眾化或者真正上路，必須達到L5級。

事實上，第一財經記者從小馬智行等數家相關企業(yè)了解到，自動駕駛這六個等級分為L0~L3、L4~L5兩個層面，大部分專注于自動駕駛的企業(yè)直接從L4開始研發(fā)。

小馬智行一位技術研發(fā)人員對第一財經記者稱，公司目前八成以上員工為研發(fā)人員，目前在北京、廣州和美國硅谷設有研發(fā)中心。并且，除了北京路測牌照外，小馬智行還獲得了美國加州的路測牌照。第一財經記者在人工智能大會現(xiàn)場親測小馬智行目前的自動駕駛車輛發(fā)現(xiàn)，在封閉路段汽車基本能完成預定路線，但相對人工駕駛，舒適性欠佳。

雖然包括業(yè)內人士都承認，目前離無人駕駛真正落地還有很遠的路，但堅信這一天一定會到來。

從各地路測反饋的信息看，在自動駕駛上路的技術和法律層面都還有許多障礙。其中技術方面包括數據積累和高精度地圖研發(fā)，且中國道路上的人流量、車流量很大，路況也更加復雜。長安汽車等企業(yè)認為，目前自動駕駛技術發(fā)展最缺的是給車“看”的高精度地圖，百度方面則正在加緊編制北京首批確定的33條、105公里測試道路的高精度地圖。

法律及政策方面，雖然多地出臺了支持路測的細則，但目前的道路交通法律法規(guī)都是在有人駕駛的前提下制定的，如果未來完全自動駕駛汽車真要上路行駛，可能需要對現(xiàn)有的法規(guī)進行修改。

硅谷無人車創(chuàng)業(yè)公司Drive.Ai首席執(zhí)行官比吉特·哈爾德19日在人工智能大會上亦稱，自動駕駛會遇到非常多的場景，每個場景的具體解決方案也不一樣，這對我們的管理來說是一個非常大的挑戰(zhàn)。因此，自動駕駛需要通過各種場景進行深度學習，會給計算機很多的例子和規(guī)則，并讓它自己學習這些駕駛行為，但這和以前的計算機系統(tǒng)截然不同，因為既要做到環(huán)境感知，還需有海量的數據，甚至需要有意識的功能。