汽车AI逾2000亿美元蛋糕怎么切 BAT间必有

在无人驾驶商业化还遥遥无期，包括像自动泊车这样眼下最容易实现的技术，商业化空间尚十分有限的背景下，AI要如何赋能于，才能从行业中顺利掘金？

随着5G时代的开启，业内一致认为5G＋AI（人工智能）将为汽车行业带来巨大的商业机会。

麦肯锡咨询公司在此前发布的一份报告中表示，到2025年，AI将为全球汽车厂商（OEM）带来每年高达2150亿美的总收益。这相当于汽车行业息税前收益总额的9%，或是理论上过去7年里1.3%的年平均生产力提升值。

要吃到这块大蛋糕并不容易，在无人驾驶商业化还遥遥无期，包括像自动泊车这样眼下最容易实现的技术，商业化空间尚十分有限的背景下，AI要如何赋能于汽车，才能从行业中顺利掘金？

押注L3还是L4

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）将对汽车自动驾驶的阶段分为4个级别：L4是完全自动化阶段，汽车无需人为干预，可以自行做出决定。L2是特定的辅助驾驶技术，可以帮助驾驶员更好地驾驶，而是有条件自动驾驶。

有部分科技公司将眼光着眼于L3级别自动驾驶的后装市场。比如创始人团队曾为Autopilot团队核心成员的纽励科技，今年6月份就在发布了基于L3级别的自动驾驶系统解决方案——MAX 1.0，这个系统不依赖激光雷达、高精地图，就可实现高速代驾、拥堵跟车、自主泊车等功能。此外，搭载这套系统的车有望在2020年实现量产定点，在随后的两年内开始投产（SOP）。

但更多的公司已经不看好L3的技术和商业空间。在今年的百度AI开发者大会上，百度明确表示在自动驾驶领域发力，从此前聚焦高速场景致力于自动驾驶辅助系统研发的L3，转向以自动泊车为商业落地重心的L4，后者是目前主流车企都在争夺的自动驾驶入口之一。百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇表示，目前自动驾驶汽车主要是依靠整车生产以后，后期加装感应器等零部件的方式，因为这辆车设计和生产的时候没有考虑到这些零部件的加入，所以可能会出现兼容性的问题，并影响稳定性能。

不只是百度，包括福特和沃尔沃都明确表示将放弃L3级别自动驾驶，直接进入L4级别自动驾驶。福特的顾虑在于L2 是特定的辅助驾驶技术，可以帮助驾驶员更好地驾驶，主要的责任人是驾驶员。L4则是全自动驾驶汽车，汽车接管所有控制权，驾驶员不用承担责任。而L3 的挑战在于未能给车辆和驾驶员划分一个清晰的责任认定：到底是人还是机器在驾驶。这带来一定的责任风险的同时，从成本投入和商业收益来看，也没有太大的回报空间。

但是，L4级别的无人驾驶何时可以到来？

Waymo公司CEO John Krafcik在WSJ D.Live技术大会上坦言自动驾驶道路漫长，他认为现实中出现了自动驾驶汽车，但它们还远远没有普及。最主要的原因在于，自动驾驶技术还没有达到在任何天气和任何条件下都能驾驶的最高等级。

就在近期，一度闪耀硅谷的无人车初创公司Drive.ai宣布被苹果收购，让业界对于无人驾驶的落地效率表示悲观。而从车企近期发布的目标和愿景来看，越来越多的车企也开始推迟无人驾驶汽车商业化的实现时间。无人驾驶的量产落地不仅面临环境、成本、技术和法规问题，还有业内最为关注的安全和可靠性问题。

地平线创始人余凯在2019斑马智行探索大会上谈到，面向4G、5G的自动驾驶一辆车所产生的数据是1000个TB，2000辆的自动驾驶汽车在一天所产生的数据相当于2015年整个人类文明一天产生的数据。汹涌澎湃的数据会通过联网的汽车、无数的智能终端传到网络端，这给边缘计算的应用带来机会的同时，也对底层的算力提出了极高的要求，要让算力支撑上层丰富的人工智能的软件框架，需要的是整个芯片产业与时俱进的进步。虽然人工智能技术发展迅速，但是到今天为止并不是那么尽如人意。

对于自动驾驶来说，下层的计算能力是非常重要的制约因素，整个自动驾驶链条也非常的长，目前在算力上还有很多需要解决的问题。在目前自动驾驶的算法模块里面，定位算法比较成熟，感知也还可以。但在预测上非常困难，表现于车在自动驾驶的状态下对于周围车的动向和趋势，很难作出精准的判断。

所以从根本上看，目前的自动驾驶在技术尚未达到成熟阶段，在车路协同方面也还有很长的路要走，短期内主要的商业应用还将会聚焦在辅助驾驶。

AI如何从汽车行业掘金