南京力争到2026年实现全市智能网联汽车道路测试与示范应用全域开放，各大车企推动自动驾驶技术的更新迭代，产业正迎来发展的“加速期”
近日，南京市召开智能网联汽车产业高质量发展暨国家“车路云一体化”应用试点政策发布会，会上发布的行动计划称，力争到2026年实现全市智能网联汽车道路测试与示范应用全域开放。作为网约车行业排名第二的企业，T3出行获颁南京首批智能网联汽车道路测试牌照，计划于2026年在南京全域开展自动驾驶服务。
当前，全球汽车行业正经历深刻变革，在飞速发展的人工智能助力下，自动驾驶成为全球各大汽车制造商重点攻坚的核心技术“高地”。现在距离完全自动驾驶还有多远？提高这项技术的实用性和安全性面临哪些挑战？这些问题受到消费者越来越多的关注和讨论。
自动驾驶是这样“练”成的
自动驾驶是这样“练”成的
自动驾驶是这样“练”成的
自动驾驶功能是伴随着车辆全使用周期动态进化而逐步实现的。一款新车型刚上市时，其自动驾驶功能并非“完全体”。
一般情况下，自动驾驶功能需依靠车辆搭载的摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器获取道路信息，通过车载计算平台集成融合成以车身为中心的路况“鸟瞰图”，车辆的自动驾驶算法会以此“推理”出相应行驶路径。相关数据在脱敏后也会通过互联网上传到云计算平台，“喂”给人工智能大模型进行训练，持续迭代升级算法，进化出新版本后再向用户车辆推送，不断优化车辆驾驶体验。
根据国际汽车工程师协会制定的标准，广义的自动驾驶从L0至L5共分为6个层级。L0只提供预警信息，不介入驾驶操作。L1和L2还是以驾驶员为主，称其为辅助驾驶更准确。只有到L3及以上才算是逐步减少直至摆脱驾驶员干预的自动驾驶。
当自动驾驶进化到等级L4时，也就是高度自动驾驶。在一定的运行设计域内，原则上自动驾驶系统承担全部的驾驶控制。由于驾驶员不再需要介入，所以仅限于运行设计域内的行驶，可以实现无人驾驶的车辆行驶状态。在发生预想之外场景时，虽然也会存在手动介入的情况，但基本上自动驾驶系统在基于环境感知，可以自主行驶到安全的地方，并可以完成车辆起步、停止等驾驶操作。
目前正试行中的自动驾驶公共出行服务以及物流配送服务，大多以等级L4为目标，致力于稳固和提升像巴士路线一样的规定路线，或者像出租车一样特定区域内无人行驶的技术。等级L4自动驾驶的主要应用场景，是无人通勤用车辆和无人出租车的运营车辆，而并非是通常大家可以购买到的私家车。
完全自动驾驶的等级L5，则在任何状况下都能够依靠自动驾驶系统完成完全自主行驶。也就是说，自动驾驶系统应持续且无限制地自主执行所有的动态驾驶车辆的任务，包括驾驶困难度高的场景。即便持续处在驾驶困难度高的场景时，也不期待车辆乘车人员响应介入。
无论是高速路，还是在一般城市道路，只要是手动驾驶车可以行驶的道路，即使行人走在道路旁边，等级L5自动驾驶车辆也应能很好地应对。在一些恶劣的天气情况下，自动驾驶车辆可以使用感知传感器，在满足各道路限速的前提下，完成安全行驶。如果车辆燃料或者电池电量需要补给的情况下，自动进行路线规划，驶往附近加油站或充电站。
“数据怎么来”成为重大难点
“数据怎么来”成为重大难点
“数据怎么来”成为重大难点
近日，位于南京市的江苏软件园智能网联示范区自动驾驶测试路段上，几台无人驾驶出租车和公交车正进行测试。
像南京这样，省内不少城市的园区集聚了智能网联汽车相关企业，有的已开展自动驾驶技术测试多年。
在智能车联网方面，苏州工业园区集聚了金龙、博世、华为、知行、九识等产业链企业近百家，涵盖智能驾驶算法、整车、雷达、测试、地图等30余个细分领域，构建了示范应用、云控平台等产业公共服务体系。以无人小巴为例，通过投放10台L4级别无人小巴，建设智能网联覆盖道路21.3公里的4条线路。
8月份，常州新北区和优咔科技针对robotaxi运营出租车的场景化验证测试签约。上海优咔网络科技有限公司CTO、优咔（常州）网络技术有限公司总经理李勋宏介绍，在常州更多还是进行面向技术的验证测试，主要是落地验证各种场景解决方案的可行性。
一直在测试和示范，何时能真正大规模商用？
“无人驾驶技术在铁路、航空和地铁等特定交通场景中已实现商业化运营，技术成熟。然而，在城市道路环境中，尤其在人车混合交通场景下，确保所有交通参与者的安全和秩序仍面临诸多挑战，无人驾驶还有很长的路要走。”南京市城市与交通规划设计研究院院长杨涛坦言。李勋宏也表示，“大规模商用一是由政府牵头、企业配合来做；二是有些问题亟须解决，例如怎样确保在各种场景下服务是安全可用的。”
技术创新十分依赖于路测数据。我国幅员辽阔，城市众多，路况复杂。业内人士估算，想要实现可规模化的L4级自动驾驶，就需要用试验车“跑”出1000亿公里的数据才够支撑，这相当于100万台车一年跑10万公里，成本高、实现难。因此，“数据怎么来”成了实现规模化的L4级自动驾驶面临的重大难点。
“robotaxi现在主要的难点还在于大规模应用时候的安全、平滑驾驶的能力，要解决这些还是首先依赖数据闭环，积累海量数据，不断通过云端训练提升驾驶体验。”李勋宏表示，这就需要更多的车辆和更多的数据采集方案，这也是在常州开展实验的目的，即实现更开放的运营，积累更多实用数据。
同一家企业数据可共享，企业间就不太容易。“‘跑数据’成本高，可成立一个AI数据联盟，成员之间的数据实现共享，这是一个有效的解决途径。”中汽创智智能驾驶开发部副总经理司胜营介绍了中汽创智在车路云一体化技术路线上的实践——依托一汽、东风、长安三家车厂搭建数据联盟，共享数据以节省成本。“但需要解决两个问题：一是技术问题，比如参数不同的数据如何统一标准；二是商业模式问题，比如不同车企汇集的数据，以何种方式进行交易流通，平衡各自利益最大化的需求。”
“边角案例”需要准确“推理”
“边角案例”需要准确“推理”
“边角案例”需要准确“推理”
业内普遍认为，当前技术水平下，汽车要摆脱驾驶员而完全自动驾驶尚有难度。蔚来公司创始人李斌表示，当前自动驾驶仍处于“人车共驾”阶段，“从有这个技术到真正好用，正在经过这样一个（过渡）阶段。”
“感觉是让AI帮助我开车，而不是完全替我开车。”白国龙是一名传统燃油车用户，他在体验某款车型的自动驾驶功能后表示，车辆的确能够应对绝大部分常见路况，但当出现与他预期不符的路况应对或驾驶动作时，他会果断接管。
汽车行业媒体“电动星球”负责人欧阳晨说，当前自动驾驶功能在通过复杂路段时，比如转弯时遇到过斑马线的大量人流，通行效率依然比不上驾驶员。
目前，自动驾驶技术仍面临一些技术瓶颈和难点。例如，自动紧急制动系统理论上可以帮助车辆在紧急情况下自动刹停，避免碰撞。但博世智能驾控事业部公关负责人潘嘉汇表示，这项功能有相应的触发条件，“当遇险时驾驶员有转动方向盘的动作，或车辆行驶在较大的弯道上，或者车速超过系统定义的阈值等情况下，AEB都可能无法触发。”此外，行驶过程中识别并避让突然出现的低速、静止目标或异形车辆也是业内的难点之一，“目前很难做到100%识别避让。”
梅赛德斯-奔驰（中国）执行副总裁王忻表示，自动驾驶面对纷繁复杂的路况，尤其是特殊路况时出现的“边角案例”，需要准确“推理”出安全的行驶路径，“这还需要在算法、算力和有效数据训练三个方面持续精进。”
自动驾驶产业迎来“加速期”
自动驾驶产业迎来“加速期”
自动驾驶产业迎来“加速期”
目前，中国自动驾驶产业正迎来发展的“加速期”。
8月27日，公安部交通管理局局长王强在国新办举行的“推动高质量发展”系列主题新闻发布会上表示，公安机关已累计发放自动驾驶汽车测试号牌1.6万张，开放公共测试道路3.2万公里。
8月份举办的第四届沈阳智能网联汽车大会上传出消息，今年前5个月我国L2级乘用车占有率超过50%，L3级进入准商业化阶段，L4级示范规模正在持续扩大，智能驾驶、“车路云一体化”有望加快进入规模化应用阶段。
7月初，工信部等5部门发布《关于公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单的通知》，确定北京、上海、深圳、广州、武汉、重庆等20个城市（联合体）作为首批“车路云一体化”应用试点城市，以加快形成全国可复制可推广的经验。
除了政策支持外，各大车企也在推动自动驾驶技术的更新迭代。2020年10月，特斯拉首次向早期访问程序测试人员发布了其FSDbeta测试版，支持在城市道路使用NOA（高阶智能驾驶）。2022年末，小鹏汽车向广州用户推送了城市NGP（不同车企叫法不同，同样为高阶智能驾驶，下面的NCA同理）。2023年底，华为实现了全国城区NCA。
2024年7月，小鹏XNGP从“全国都能开”正式升级为“全国都好用”，实现“不限城市、不限路线、不限路况的”全国全量开放。同一个月，理想向全量理想ADMax用户推送“全国都能开”的无图NOA功能。
整体来看，中国汽车行业正向L2及更高级别自动驾驶功能过渡。中国国家智能网联汽车创新中心发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》预计，到2025年L2~L3级智能网联汽车销量将占总销量超过50%，并在特定场景实现L4级车辆的商业应用。到2030年，L2~L3级车辆销量占比预计超过70%，L4级车辆将在高速公路和部分城市道路广泛应用。
自动驾驶的发展，也将催生产业链机遇。高工汽车提供的数据显示，对于Tier1（一级供应商，跟主机厂签订供应合同的供应商）、Tier2（二级供应商，跟一级供应商签订合同的供应商）来说，在基础L2阶段，智驾产品（一体机）的单车价值量为1000元左右，NOA（域控+传感器）的单车价值量提到3000元~30000元左右，市场空间将出现数量级提升。
据《证券时报》《新华日报》