自动驾驶技术落地挑战

简述信息一览：

• 1、解放双手、自动驾驶想想就很美好,自动驾驶还面临着哪些技术挑战?
• 2、智能网联驶入快车道,如何推进自动驾驶大规模商业化落地?
• 3、智能汽车的高级别自动驾驶如今面临哪些问题?
• 4、自动驾驶:99分等于0,最后1分需要20年
• 5、承认自动驾驶难度大,特斯拉计划扩建美国工厂

解放双手、自动驾驶想想就很美好,自动驾驶还面临着哪些技术挑战?

综上所述，自动驾驶领域的挑战既包括技术上的难题，也涉及到行业生态的变革。只有深度理解物理规律，开发出先进的算法，才能在这场技术革命中抢占先机，推动自动驾驶真正走进日常生活。未来，我们期待看到技术的融合和突破，以实现更安全、更智能的移动出行。

宁波一辆汽车自动驾驶功能出现事故，自动驾驶作为一个新兴的行业，除了面临着自动驾驶技术成熟度以及安全性上的挑战外，还面临着人们对于自动驾驶的接受程度以及法律法规等方面的挑战。

目前自动驾驶面临两个很大的挑战，一个是大数据不够完备，一个是机器对理解“人类意图”有极大困难。自动驾驶要精准有效地解决问题，需要尽可能地保证所收集到的大数据的完备性。但事实是，我们现在所掌握的数据漏洞百出。

传感器技术：自动驾驶汽车上，前后左右装有认识周围环境、道路、交通状况的各种传感器。光学摄像头包括单摄像头、多摄像头，多普勒雷达包括短距离雷达、远距离雷达，还有激光雷达就是车顶上那个旋转的机器，GPS定位装置，等等，构成汽车认识环境的眼睛。

智能网联驶入快车道,如何推进自动驾驶大规模商业化落地?

为推进高级别自动驾驶商业化落地，***需完善政策体系，优化发展环境。产业界应打造良好的场景生态，完善智能网联汽车动态安全测试认证体系，建立真实丰富的运行大数据平台。同时，加强国际交流和跨行业协作至关重要。企业方面，需在技术、产品和用户体验方面实现多轮驱动，推动自动驾驶的商业化应用。

加大自动驾驶技术研发力度。重点围绕车规级芯片、汽车操作系统、人工智能算法等组织开展研发，并充分考虑学科间、领域间的耦合作用，使系统综合性能达到最优。

每一次的工业革命，都是从能源、交通、信息这三大领域推动。随着国家对新能源产业发展的大力支持、大带宽、低延时的5G通信网络普及、以及智慧化的道路建设，自动驾驶将进入发展快车道。

不过，中国第一汽车集团有限公司研发总院副院长李丹表示：当前，很多智能网联汽车技术仍处于示范区测试或示范运营阶段，距离大范围的推广使用还有很长的路要走。自动驾驶技术的应用必将改变汽业行业传统的商业模式，众多车企正基于智能化积极转型共享化，通过无缝化服务，实现出行即服务模式。

智能汽车的高级别自动驾驶如今面临哪些问题?

而第三条的事故责任划分问题，只说了如果是因为硬件缺陷问题导致了事故，车辆的所有者可以向生产者和销售者追偿，这一点其实与深圳目前实现的L3级法规比较相似，深圳的法规是“因智能网联汽车质量缺陷造成交通事故的，驾驶人依法承担损害赔偿责任后，可以向智能网联汽车的生产者、销售者追偿。

环境感知问题：这是最基本的问题，汽车需要通过多种传感器（如雷达、摄像头等）感知周围环境，如车距、行人距离、交通信号灯状态、车辆位置和路面状况等。这些数据需要被收集、分析和判断，以便汽车做出相应的决策。 智能决策问题：这是核心问题，必须基于人工智能技术来解决。

LL5自动驾驶技术的应用普及将面临传感器、车辆系统、基础设施等方面的成本问题。虽然这些成本会随着技术发展而下降，但降速相对L2车辆比较缓慢，较汽车的常规价格仍然很高。在相当一段时间内，受限于公众消费能力和汽车企业营销策略，L4车辆数量少，难以通过规模生产降低成本。

政策法规：政策法规其实也是会影响无人驾驶发展的一大因素。把人的生命权交给人工智能来决断是否合适，这在法律***上有很大的争议。其他由无人驾驶所带来的新法律问题，对于现行法律尤其是法律***无异于颠覆；量产落地：当我们在讨论无人驾驶时，我们其实很容易忽略量产这个问题。

人工智能是一个关键技术。它有助于汽车感知周围环境并作出决定。“自动驾驶将带来更多的舒适性和便利性，”奥迪高级开发自动驾驶总监兼永久网络成员MiklosKiss说。“这将使交通更安全。”今天，所有事故中的百分之九十都是由人为错误造成的。车辆中的人工智能有望显着减少道路交通事故的数量。

数据量指数级增长 我们日常生活中普通的汽车通常只有二十多种接收数据的传感器，主要为了检测汽车自身的运转功能。然而自动驾驶汽车还需要实时检测周边交通环境、交换***地图数据乃至天气的情况、汽车内外的人的情况等各种实时数据，是普通汽车的三千倍。

自动驾驶:99分等于0,最后1分需要20年

1、他认为，因为自动驾驶是99分等于0分，所以不能做错一道题，而99分到100分之间差的这1分，可能需要20年的时间。为什么？因为它是一套无限题库的题，你可能永远会碰到新的题。而我们今天大量的算法是基于概率的，所以它肯定会出错。 商业化就必须得考100分。怎么考到100分？他梳理出来三条道路。

2、虽然它从辅助驾驶开始，但从FSD（Full Self-Driving）的命名，以及马斯克描绘的愿景来看，特斯拉的最终目标还是要实现完全的无人驾驶。 无人驾驶的难点在于，99分等于0分，你不能错一道题。

3、此外，我国在2021年发布的国家标准GB/T40429中也对自动驾驶分级做了规定，尽管我国的分级体系称之为0级、1级，但其与J3016最新版规定的等级基本保持一致。0级 0级驾驶自动化对应L0，主要包括预警类功能，这些功能仅提供预警，不对驾驶员的控制进行干预。

4、自动驾驶分级标准是根据驾驶自动化系统执行，分为5个等级。其中，0级为应急辅助，1级为部分驾驶辅助，2级为组合驾驶辅助，3级为有条件驾驶辅助，4级为高度自动驾驶，5级为完全自动驾驶。这个标准是由工信部在2020年3月9日发布的，并预计于2021年1月1日正式实施。

5、自动驾驶技术分为六个阶段，从L0到L5级，分别由美国高速公路安全管理局（简称NHTSA）和国际自动机工程师学会（简称SAE）提出的分级制度。以下是这六个阶段的介绍：L0无自动化：没有任何自动驾驶功能或技术，人类驾驶员对汽车所有功能拥有绝对控制权。驾驶员需要负责转向、加速、制动和观察道路状况。

6、其实早在1925年美国陆军的电子工程师Francis P. Houdina，就通过无线电波来控制前方车辆的方向盘，离合器，制动器等部件来完成的，虽然很不完美，但被视作为人类无人驾驶汽车的雏形，来开了自动驾驶的帷幕，这2年随着人工智能的火爆， 自动驾驶作为人工智能重要的应用场景 ，发展速度也快了起来。

承认自动驾驶难度大,特斯拉***扩建美国工厂

财经网汽车讯 当地时间6月15日，特斯拉AI部门总监Andrej Karpathy参加了CVPR 2020研讨会，毫不避讳地承认了特斯拉自动驾驶技术正面临挑战。这位总监表示，目前不同自动驾驶方案最主要的区别体现在，有些技术依靠计算机视觉，另一些技术则依靠***地图，特斯拉***用的是前者。

盖世汽车讯 据外媒报道，日前，特斯拉AI和计算机视觉主管Andrej Karpathy承认，特斯拉在自动驾驶方面所***用的方法比业内大多数公司更难，但他表示，这是扩展的唯一途径。

从特斯拉的申请书中可以发现，3月25日，“特斯拉拓展5000辆产能”（Tesla 5K Expansion）项目获批，特斯拉希望在弗里蒙特工厂新建一条Model Y车型的生产线，对其命名为GA5。预计建成后，特斯拉Model Y的周产量将达5000辆。

据悉，特斯拉 将在新工厂投产电动皮卡Cybertruck和Model Y 。在今年4月的财务电话会议上，马斯克表示，美国第三家工厂的选址可能在一个月内公布，并称为“巨型工厂”。

关于自动驾驶技术落地挑战，以及自动驾驶技术突破的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。