2020年，我们能否买到L5级别无人驾驶汽车？

整洁的车队穿梭于香港珠海澳门大桥，但驾驶座上没有人。。。这是百度无人驾驶汽车借助今年春晚正式亮相，也标志着无人驾驶技术正在将曾经的科幻场景带入我们的现实生活。汽车行业的新口号：无人驾驶与自动驾驶不同。前者依靠庞大的云数据、精确到厘米级的高精度地图和算法程序来取代人类作为“司机”来控制车辆，即人可以完全脱离驾驶座。后者在ADAS的辅助下完成了系统在有限条件下的自动驾驶，并在激烈驾驶（极端情况）时继续切换回手动接管。定义无人驾驶和自动驾驶技术的标准仍由SAE International在2014年制定，共有5个级别：

SAE自动驾驶分类标准L0-L5：手动驾驶、辅助驾驶、半自动驾驶、高度自动驾驶、超高自动驾驶（手动接管）和全自动驾驶（完全无人驾驶）。在展示了自动驾驶平台Apollo 2.0的技术成果后，百度宣布将于2019年与北汽集团完成L3级自动驾驶汽车的生产，并于2021完成L4级自动驾驶车的批量生产。L3和L4级别仍然需要有人坐在驾驶座上。换句话说，环境观察和驾驶操作是由系统完成的，但人们需要响应所有系统请求，甚至在极端情况下随时接管对汽车的控制。尽管如此，这两个级别的智能都高于特斯拉当前Model系列的自动驾驶系统（L2级别）。L5级别似乎与现实生活相去甚远，但全球几乎所有大公司的无人驾驶汽车上市时间都统一到2020年。为什么是2020年？

互联网+汽车公司与时间赛跑可以从分析上述无人驾驶汽车的时间表中获得更直观的信息。根据已公布的计划，谷歌Waymo、百度和特斯拉等科技巨头更关注L4和L5无人驾驶技术；宝马和长安等传统汽车制造商在2020年宣布，它们都处于L3级别；

其中，奥迪领先一步，在2017年9月发布的新一代A8（ADAS系统核心为zFAS）上搭载了L3级自动驾驶技术。可以预见，2020年后，汽车行业将进行洗牌，不可避免地会像一场血雨腥风一样进行跨行业的整合和淘汰。但要知道，从L3到L4甚至L5，传统车企一直在考虑研发成本。互联网科技公司的利润率领先于其他行业，但其先天基因并不具备造车能力。早在2014年，苹果公司就宣布启动“泰坦计划”造车项目。由于造车技术难度大、成本高、风险大，该项目在过去三年中因各种原因被终止。相反，经过几十年的发展，传统车企的造车技术已经成熟，但对新车研发、制造、设备采购和装配线工人和工程师的投资却消耗了巨大的利润。因此，截至2017年底，互联网科技巨头与汽车巨头的合并已经完成。

长期以来，汽车工业的发展重点是解决传统汽车工业的“能源、环境和安全”三大问题。基于纯电动技术的成熟，电动机有可能取代内燃机。特斯拉Model系列、蔚来、北汽EU系列和EV系列、比亚迪E系列等都是时代的产物。在此基础上，能源和环境问题确实得到了改善，剩下的最艰巨的任务是汽车安全，而解决这一问题的核心关键是汽车无人驾驶技术。可以说，电动+无人驾驶是未来汽车基础的体现。从拓展新能源到电池技术瓶颈，从V2X到ADAS，从高精度地图到AI芯片，互联网科技公司和汽车制造商一边争分夺秒，一边相互竞争，看谁能率先进入L4/L5级别。表面上看，它几乎默认2020年作为这个时间节点，但实际上，这仍然是技术研发的速度。在这种大环境下产生的互利耦合关系更加安全。互联网科技巨头庞大的资金链助力汽车巨头布局ADAS研发体系和智能生态链。这种合作正在加速汽车产业新格局的诞生。人工智能芯片是无人驾驶的最大瓶颈。目前，无人驾驶领域出现最多的两款人工智能芯片，一款来自Mobileye（被英特尔收购）的EyeQ系列；

另一个是NVIDIA的Drive PX系列。特斯拉曾利用它们与自己的自动驾驶系统合作，但最终因为无法满足马斯克对Model系列的功能升级而分手。原因是这两款人工智能芯片的“算力”跟不上特斯拉无人驾驶技术的迭代速度。英伟达曾公开透露，当自动驾驶仪从L3升级到L4时，计算量将增加50倍。在说出这句话的时候，NVIDIA自己的L3 Drvie PX 2芯片的价格是10000美元/片。可以想象，未来普通消费者将不得不为搭载L4甚至L5芯片的无人驾驶汽车支付大量额外费用。目前，降低人工智能芯片的成本迫在眉睫。2017年12月8日，特斯拉首席执行官马斯克和硬件副总裁吉姆·凯勒在人工智能领域的A级会议“NIPS”上发言：“吉姆正在开发我们认为将是世界上最好的专业人工智能硬件。”因此，特斯拉启动了自研人工智能芯片项目，马斯克表示将“以天线为代价提供10倍的功率”。高性能、低功耗的人工智能芯片一直是自动驾驶领域最迫切的需求，这不仅降低了制造成本，还提高了“算力”的威力。就在2017年12月，国内初创公司地平线发布了一款符合L3计算要求的ASIC芯片“Journey”，其性能功率比（0.666T计算功率/W）是NVIDIA第二代Drive PX芯片（24T计算功率/150W）的三倍多。只有在详细分析了其他数据曲线后，结论才是显而易见的：“旅程”的绝对算力明显低于驱动PX 2，此时驱动PX 2的算力水平不会超过L3水平。由此可见，国内人工智能芯片研发还有很长的路要走，但在2020年的这个时间节点，留给他们的时间已经不多了。我们能买L5级无人驾驶汽车吗？最终，普通消费者肯定能买到真正的无人驾驶汽车，但显然在2020年买不到。由此可见，电动+无人驾驶是未来汽车基础的展示形式，也是解决汽车安全问题的核心关键。剩下的值得猜测的话题是：我们可以先买谁的L5无人驾驶汽车？这是一辆特立独行的特斯拉吗？答案不一定。半个月前，马斯克的SpaceX（美国太空探索技术公司）成功发射了世界上推力最强的火箭“猎鹰重型”，并在几分钟内成功回收了两枚助推火箭，这是航天发展史上的两次辉煌。然而，回到汽车领域，马斯克仍然面临着新Model 3车型产能跟不上的困境。承诺的月产量为2万辆，而现在的最新数据是，三个月内只生产了1542辆汽车。这样一来，很难相信正在同步进行的独立人工智能芯片研发项目没有受到干扰。

它会像通用、丰田和奥迪那样成为传统的汽车巨头吗？答案不一定。要突破无人驾驶技术的瓶颈，需要在解决三大传感器融合、车辆通信模块和AI决策芯片成熟度后，实现厘米级的高精度地图数据库，这是互联网科技巨头的优势。从那时起，从谷歌、英特尔和百度购买L5级无人驾驶汽车真的成为可能。2017年12月18日，北京市交通委网站发布通知，宣布正式印发《北京市关于加快自动驾驶汽车道路测试的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶汽车路面测试管理实施细则（试行））》。这两个文件正式对北京的自动驾驶考试活动提出了管理规范，这是一件好事。在2020年，它很快就会到来。本文为任鸳鸯提交的稿件；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；

文章的内容是作者的个人观点，并不意味着Yiou同意或支持该观点。整洁的车队穿梭于香港珠海澳门大桥，但驾驶座上没有人。。。这是百度无人驾驶汽车借助今年春晚正式亮相，也标志着无人驾驶技术正在将曾经的科幻场景带入我们的现实生活。汽车行业的新口号：无人驾驶与自动驾驶不同。前者依靠庞大的云数据、精确到厘米级的高精度地图和算法程序来取代人类作为“司机”来控制车辆，即人可以完全脱离驾驶座。后者在ADAS的辅助下完成了系统在有限条件下的自动驾驶，并在激烈驾驶（极端情况）时继续切换回手动接管。定义无人驾驶和自动驾驶技术的标准仍由SAE International在2014年制定，共有5个级别：

SAE自动驾驶分类标准L0-L5：手动驾驶、辅助驾驶、半自动驾驶、高度自动驾驶、超高自动驾驶（手动接管）和全自动驾驶（完全无人驾驶）。在展示了自动驾驶平台Apollo 2.0的技术成果后，百度宣布将于2019年与北汽集团完成L3级自动驾驶汽车的生产，并于2021完成L4级自动驾驶车的批量生产。L3和L4级别仍然需要有人坐在驾驶座上。换句话说，环境观察和驾驶操作是由系统完成的，但人们需要响应所有系统请求，甚至在极端情况下随时接管对汽车的控制。尽管如此，这两个级别的智能都高于特斯拉当前Model系列的自动驾驶系统（L2级别）。L5级别似乎与现实生活相去甚远，但全球几乎所有大公司的无人驾驶汽车上市时间都统一到2020年。为什么是2020年？

互联网+汽车公司与时间赛跑可以从分析上述无人驾驶汽车的时间表中获得更直观的信息。根据已公布的计划，谷歌Waymo、百度和特斯拉等科技巨头更关注L4和L5无人驾驶技术；宝马和长安等传统汽车制造商在2020年宣布，它们都处于L3级别；

其中，奥迪领先一步，在2017年9月发布的新一代A8（ADAS系统核心为zFAS）上搭载了L3级自动驾驶技术。可以预见，2020年后，汽车行业将进行洗牌，不可避免地会像一场血雨腥风一样进行跨行业的整合和淘汰。但要知道，从L3到L4甚至L5，传统车企一直在考虑研发成本。互联网科技公司的利润率领先于其他行业，但其先天基因并不具备造车能力。早在2014年，苹果公司就宣布启动“泰坦计划”造车项目。由于造车技术难度大、成本高、风险大，该项目在过去三年中因各种原因被终止。相反，经过几十年的发展，传统车企的造车技术已经成熟，但对新车研发、制造、设备采购和装配线工人和工程师的投资却消耗了巨大的利润。因此，截至2017年底，互联网科技巨头与汽车巨头的合并已经完成。

长期以来，汽车工业的发展重点是解决传统汽车工业的“能源、环境和安全”三大问题。基于纯电动技术的成熟，电动机有可能取代内燃机。特斯拉Model系列、蔚来、北汽EU系列和EV系列、比亚迪E系列等都是时代的产物。在此基础上，能源和环境问题确实得到了改善，剩下的最艰巨的任务是汽车安全，而解决这一问题的核心关键是汽车无人驾驶技术。可以说，电动+无人驾驶是未来汽车基础的体现。从拓展新能源到电池技术瓶颈，从V2X到ADAS，从高精度地图到AI芯片，互联网科技公司和汽车制造商一边争分夺秒，一边相互竞争，看谁能率先进入L4/L5级别。表面上看，它几乎默认2020年作为这个时间节点，但实际上，这仍然是技术研发的速度。在这种大环境下产生的互利耦合关系更加安全。互联网科技巨头庞大的资金链助力汽车巨头布局ADAS研发体系和智能生态链。这种合作正在加速汽车产业新格局的诞生。人工智能芯片是无人驾驶的最大瓶颈。目前，无人驾驶领域出现最多的两款人工智能芯片，一款来自Mobileye（被英特尔收购）的EyeQ系列；

另一个是NVIDIA的Drive PX系列。特斯拉曾利用它们与自己的自动驾驶系统合作，但最终因为无法满足马斯克对Model系列的功能升级而分手。原因是这两款人工智能芯片的“算力”跟不上特斯拉无人驾驶技术的迭代速度。英伟达曾公开透露，当自动驾驶仪从L3升级到L4时，计算量将增加50倍。在说出这句话的时候，NVIDIA自己的L3 Drvie PX 2芯片的价格是10000美元/片。可以想象，未来普通消费者将不得不为搭载L4甚至L5芯片的无人驾驶汽车支付大量额外费用。目前，降低人工智能芯片的成本迫在眉睫。2017年12月8日，特斯拉首席执行官马斯克和硬件副总裁吉姆·凯勒在人工智能领域的A级会议“NIPS”上发言：“吉姆正在开发我们认为将是世界上最好的专业人工智能硬件。”因此，特斯拉启动了自研人工智能芯片项目，马斯克表示将“以天线为代价提供10倍的功率”。高性能、低功耗的人工智能芯片一直是自动驾驶领域最迫切的需求，这不仅降低了制造成本，还提高了“算力”的威力。就在2017年12月，国内初创公司地平线发布了一款符合L3计算要求的ASIC芯片“Journey”，其性能功率比（0.666T计算功率/W）是NVIDIA第二代Drive PX芯片（24T计算功率/150W）的三倍多。只有在详细分析了其他数据曲线后，结论才是显而易见的：“旅程”的绝对算力明显低于驱动PX 2，此时驱动PX 2的算力水平不会超过L3水平。由此可见，国内人工智能芯片研发还有很长的路要走，但在2020年的这个时间节点，留给他们的时间已经不多了。我们能买L5级无人驾驶汽车吗？最终，普通消费者肯定能买到真正的无人驾驶汽车，但显然在2020年买不到。由此可见，电动+无人驾驶是未来汽车基础的展示形式，也是解决汽车安全问题的核心关键。剩下的值得猜测的话题是：我们可以先买谁的L5无人驾驶汽车？这是一辆特立独行的特斯拉吗？答案不一定。半个月前，马斯克的SpaceX（美国太空探索技术公司）成功发射了世界上推力最强的火箭“猎鹰重型”，并在几分钟内成功回收了两枚助推火箭，这是航天发展史上的两次辉煌。然而，回到汽车领域，马斯克仍然面临着新Model 3车型产能跟不上的困境。承诺的月产量为2万辆，而现在的最新数据是，三个月内只生产了1542辆汽车。这样一来，很难相信正在同步进行的独立人工智能芯片研发项目没有受到干扰。

它会像通用、丰田和奥迪那样成为传统的汽车巨头吗？答案不一定。要突破无人驾驶技术的瓶颈，需要在解决三大传感器融合、车辆通信模块和AI决策芯片成熟度后，实现厘米级的高精度地图数据库，这是互联网科技巨头的优势。从那时起，从谷歌、英特尔和百度购买L5级无人驾驶汽车真的成为可能。2017年12月18日，北京市交通委网站发布通知，宣布正式印发《北京市关于加快自动驾驶汽车道路测试的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶汽车路面测试管理实施细则（试行））》。这两个文件正式对北京的自动驾驶考试活动提出了管理规范，这是一件好事。在2020年，它很快就会到来。本文为任鸳鸯提交的稿件；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章的内容是作者的个人观点，并不意味着Yiou同意或支持该观点。

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