最近借CES和北美車展之勢(shì)，自動(dòng)駕駛的話題又火了一把，各種報(bào)道和議論鋪天蓋地。有不少朋友問(wèn)我，自動(dòng)駕駛汽車的時(shí)代是不是要來(lái)了。但我的回答是，并不會(huì)那么快，目前的自動(dòng)駕駛還只是“半成品”。

　　必須承認(rèn)，自動(dòng)駕駛技術(shù)在最近兩三年取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，這從眾多在實(shí)際道路完成自動(dòng)駕駛測(cè)試的廠商上可見(jiàn)一斑。但有個(gè)問(wèn)題——目前絕大多數(shù)的自動(dòng) 駕駛汽車，包括我在CES上看到的一些，仍然是單純依靠傳感器和控制系統(tǒng)——傳感器探測(cè)周圍環(huán)境，控制系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并控制車輛完成整個(gè)行駛過(guò)程。

　　這種解決方案在技術(shù)上有著明顯的局限性，最直接的就是特定情況(如惡劣天氣)下傳感器的失效問(wèn)題。說(shuō)到底，把所有任務(wù)都交給車輛獨(dú)立完成，是把 雞蛋全部放進(jìn)一個(gè)籃子，成本難以控制、效果不好保證——如果要將自動(dòng)駕駛相關(guān)的所有信息儲(chǔ)存到一輛車上，只怕每輛車都得背上一個(gè)大體積的高性能計(jì)算機(jī)才可 以。這樣看來(lái)，做一兩輛測(cè)試車秀秀肌肉沒(méi)問(wèn)題，要實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，恐怕沒(méi)那么容易。

　　破解的關(guān)鍵是什么？海量數(shù)據(jù)挖掘和實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)。具體到關(guān)鍵能力上，則是高精度地圖和云計(jì)算服務(wù)。

　　高精度地圖就像自動(dòng)駕駛汽車的記憶，離開(kāi)了記憶，無(wú)論眼睛和思考速度有多么發(fā)達(dá)，還是無(wú)法對(duì)事件有全局把控。一輛能調(diào)用高精度地圖數(shù)據(jù)的自動(dòng)駕 駛汽車，能夠?qū)λ幍沫h(huán)境進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)判，提前選擇合適的行駛策略，而把對(duì)環(huán)境的監(jiān)測(cè)重點(diǎn)放在應(yīng)對(duì)突發(fā)情況上。在提升車輛安全性的情況下，還有助于降低車載 傳感器和控制系統(tǒng)的成本。

　　正如人的記憶能力各有差別，不同級(jí)別的高精度地圖，在精度和信息量上也差別明顯。例如，基礎(chǔ)ADAS地圖只需要精度達(dá)到米量級(jí)，而HAD級(jí)別高 精度地圖的精度則能達(dá)到厘米量級(jí)。在數(shù)據(jù)量方面，基礎(chǔ)ADAS地圖只記錄高精道路級(jí)別的數(shù)據(jù)(道路形狀、坡度、曲率、鋪設(shè)、方向等)，HAD級(jí)別地圖不僅 增加了車道屬性相關(guān)(車道線類型、車道寬度等)數(shù)據(jù)，更有諸如高架物體、防護(hù)欄、樹(shù)、道路邊緣類型、路邊地標(biāo)等大量目標(biāo)數(shù)據(jù)。

　　在CES上，采用“眾包”方式，通過(guò)量產(chǎn)車配裝的傳感器進(jìn)行地圖數(shù)據(jù)采集成為一種新思路。盡管通過(guò)這種方式采集的數(shù)據(jù)可能無(wú)法達(dá)到HAD級(jí)別，卻可以加快地圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集更新，也讓專業(yè)地圖廠商能夠更專注于高精度地圖數(shù)據(jù)的采集。

　　高精度地圖在應(yīng)用過(guò)程中，還要解決兩個(gè)問(wèn)題，那就是實(shí)時(shí)更新和實(shí)時(shí)同步。少了實(shí)時(shí)更新，地圖數(shù)據(jù)就不能反映道路的真實(shí)情況，記憶就會(huì)出現(xiàn)偏差。而少了實(shí)時(shí)同步，最新的數(shù)據(jù)就無(wú)法有效傳遞給每個(gè)交通參與者。

　　正因如此，云計(jì)算平臺(tái)至關(guān)重要。可以說(shuō)，只有和云計(jì)算平臺(tái)結(jié)合在一起時(shí)，高精度地圖才能夠真正發(fā)揮效果。

　　當(dāng)然，云計(jì)算平臺(tái)的作用還不僅如此，道路上行駛的不同車輛可以將道路情況實(shí)時(shí)上傳至云端，在通過(guò)云端對(duì)其他車輛進(jìn)行信息同步。于是，自動(dòng)駕駛汽 車可以提前知道前方5公里發(fā)生了交通事故，10公里處有臨時(shí)的施工，而在20公里以外已經(jīng)開(kāi)始下雨……從目前來(lái)看，利用云計(jì)算平臺(tái)實(shí)時(shí)更新，車與車、車與 路的通訊技術(shù)固然是一大難點(diǎn)，但更重要的是，提供云計(jì)算服務(wù)的平臺(tái)是否具備進(jìn)行海量數(shù)據(jù)收集、運(yùn)算、交互與分發(fā)的能力。

　　從這個(gè)角度說(shuō)，自動(dòng)駕駛的普及需要從云 端的層面入手，細(xì)節(jié)涉及方方面面，是一個(gè)各領(lǐng)域?qū)I(yè)公司之間協(xié)同發(fā)展的過(guò)程。這也是為什么最近很多看似不相干的公司宣布聯(lián)手合作的深層次原因，包括我們看到開(kāi)展自動(dòng)駕駛研究非常早的Google也在尋求車企合作。

　　在CES上，高德和德?tīng)柛Ｒ残剂藢⒃诟呔鹊貓D、精準(zhǔn)導(dǎo)航、高精度定位、LBS服務(wù)等方面展開(kāi)深入合作。德?tīng)柛Ｊ侨蝾I(lǐng)先的汽車零部件供應(yīng)商，在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)方面有深入研究，并在今年提出了傳感器和V2X技術(shù)上具備量產(chǎn)可能的現(xiàn)實(shí)解決方案。

　　汽車廠商對(duì)于汽車本身、以及駕駛的專業(yè)理解，加上互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算層面的積累，本身就是一種各取所需的高效方式。

　　在汽車誕生以來(lái)的一百多年間，曾經(jīng)歷過(guò)多次技術(shù)和生產(chǎn)方式上的重大革命。相信在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，專業(yè)公司之間的跨界合作將成為一種常態(tài)。而由此帶來(lái)的一種全新生態(tài)模式，大概才是自動(dòng)駕駛真正實(shí)現(xiàn)普及的關(guān)鍵所在。