自动驾驶何时能迎来“全无人”时代？我们和ChatGPT聊了聊

在过去的几年里，自动驾驶给科技行业带来了巨大的惊喜。在该行业的巅峰时期，玩家们投入了巨额资金，急切地等待着全自动驾驶汽车大规模生产的那一天。然而，随着时间的推移，一些公司遇到了量产困难、资金链断裂、自动驾驶安全事故等问题。我们不得不承认，全自动驾驶的道路远比想象中的困难。到目前为止，该行业仍在朝着这个目标努力。

图片来源：Apollo智能驾驶最近，恰逢ChatGPT爆炸，盖世汽车向其谈到了这个问题：我们离完全自动驾驶还有多远？技术和法规都有缺陷，“全无人化”还没有到来。首先，格士汽车问它，“目前自动驾驶汽车能否实现完全无人驾驶？”查特GPT回答说，“自动驾驶技术已经取得了很大进步，但实现完全无人化还需要一段时间，但自动驾驶技术的发展趋势非常乐观。”

这也是业内的主流观点。在一轮泡沫破灭后，玩家开始变得务实，并逐渐发展出自动驾驶技术。目前，ADAS辅助驾驶技术发展迅速，小鹏、极狐、陌陌等国内玩家已经可以实现更高水平的城市导航辅助驾驶。根据格施汽车研究院的预测，到2025年，中国乘用车L1-L2 ADAS的渗透率预计将达到65%。与此同时，更高级别的自动驾驶系统的市场份额也将逐步上升。全无人驾驶技术也在有序推进，国内外许多地区已经允许自动驾驶道路测试和所有无人车的商业运营。百度L4级自动驾驶运营测试累计里程超过4000万公里，萝卜快跑累计订单量超过140万。然而，全自动驾驶汽车无法像普通汽车一样获得牌照，在开放道路上行驶时尚未达到量产阶段。关于尚未实现完全无人化运营的原因，ChatGPT从自动驾驶感知、路径规划和监管标准等关键技术进行了多项分析。

例如，在感知方面，人们普遍认为激光雷达是实现高阶辅助驾驶和未来完全无人驾驶的重要传感设备。然而，现阶段仍有许多问题需要解决，如处理数据的刷新帧率低、响应时间长，不适合在高速等场景中使用；

在恶劣的天气、灰尘和其他气候环境中，以及高度重复的场景中，其性能将受到影响。目前，激光雷达也缺乏统一的车辆法规和标准，许多产品的耐用性和可靠性值得怀疑。此外，随着越来越多的车辆配备激光雷达，激光雷达之间可能存在串扰问题。这些都是激光雷达行业在大规模生产后需要回答的问题。在监管控制方面，广汽也提出了质疑：

在ChatGPT提到的“复杂交通场景”中，如城市和高速公路，自动驾驶的监管确实存在一定的困难。许多用户报告称，智能驾驶系统在超车和并线、识别路障等场景中表现不佳，过于强调安全，决策保守，经常需要人来接管。对于监管问题，ChatGPT认为，目前不完善的法规确实阻碍了自动驾驶技术的推广。然而，它的答案是相对一般的。

目前，在技术发展不成熟的背景下，自动驾驶法规不允许L4级车辆在开放道路上行驶，德国、日本等法规更为开放的国家也只是在逐步放开L3级自动驾驶的路权。此外，关于权利和责任问题，尽管有规定，但仍需改进。例如，深圳去年出台的法规规定，自动驾驶汽车有人驾驶时由驾驶员负责，无人驾驶时由车主负责，这很容易导致“人接管系统”的问题。此外，ChatGPT提到的保险制度、国际标准等问题确实是现行法规的不足。L4公司如何盈利？国内外许多玩家都致力于L4及以上的自动驾驶行业，如Waymo、百度、小马智行等。但在技术和市场不成熟的背景下，这些公司遇到了一定的盈利困难，也在进行战略转型。对此，格士汽车还与查特GPT讨论了全自动驾驶的市场和商业模式。首先，正如广汽所问，以Robotaxi为代表的全自动驾驶目前的盈利困难是什么？

来自ChatGPT的答案可以用一句话概括：研发投入过多，但技术不成熟，市场扩张不完全。尽管Robotaxi已经可以在某些地区进行完全无人化的商业运营，但在地点和服务交付时间方面存在重大限制，其收入与其巨额支出相当。值得注意的是，ChatGPT提到了驱动程序服务。司机可以根据交通拥堵情况灵活选择最佳路线，在乘客有紧急时间时加速，并与乘客聊天。相比之下，无人驾驶的自动驾驶是否有优势，目前还不得而知。在成本方面，ChatGPT提到了建造高精度地图。所以，针对这个问题，盖世汽车继续追问：自动驾驶一定需要高精度地图吗？

ChatGPT的答案是“不一定，但高精度地图有很大的影响。”城市场景很复杂，有红绿灯和车道线等信息。仅仅依靠感知需要大量的计算能力。此外，在潮汐车道、阴影道路和隧道等特殊场景中，智能驾驶系统可以很容易地显示视觉盲点，并需要高精度地图的辅助。目前，小鹏、极狐等车企已经集成了用于辅助驾驶的高精度地图。然而，高精度地图城市试点进展缓慢，无法实时更新，成本极高。业内不少观点认为，高精度地图正逐渐从自动驾驶的“拐杖”变成“绊脚石”。因此，一些业内人士已经提出了强调感知而非地图的口号。理想在L7发布会上多次强调，理想城市NOA将使用BEV算法来摆脱对高p的过度依赖……

决策图；小鹏表示，到2023年，从高速公路到城市的导航辅助将不再依赖高精度地图；百度的ANP3.0已经可以在没有图像的情况下识别红绿灯了。也许在未来，正如ChatGPT所说，自动驾驶技术可以独立于高精度地图。随后，盖世汽车向ChatGPT咨询了这家全自动驾驶公司的盈利策略。它认为，为了让Robotaxi公司实现盈利，它需要不断创新、降低成本、提高使用率、扩大市场份额、推出增值服务、资本运营等方法来满足客户需求，提高服务质量，降低成本，扩大市场规模，实现盈利。值得注意的是，高级自动驾驶的落地并没有达到预期。目前，许多L4玩家正试图与车企合作，大规模生产汽车级前端装置，并通过“降维”销售ADAS系统来获取利润。尽管L4的规模还远未确定，但高级辅助驾驶已经成为发动机制造商竞相追求的特征，相应的解决方案也拥有相对广阔的市场。许多玩家已经在这方面采取了行动，比如小马智行，它成立了一个独立的业务部门来运营乘用车辅助自动驾驶业务。去年，文远智行宣布与博世建立合作伙伴关系，首次明确了自动驾驶解决方案在L2至L3前端汽车量产中的应用。随后，盖世汽车就自动驾驶公司在哪些情况下更有利可图征求了ChatGPT的意见？

来自ChatGPT的回答也与当前行业主流观点基本一致，商用车自动驾驶的短期盈利前景相对乐观。所谓商用车自动驾驶主要包括以下场景：干线物流、港口运输、物流园区、矿区场景、机场场景、终端配送、无人清洁。与复杂的高速和城市场景相比，由于路况简单、行驶路线固定、限速严格，上述场景的技术要求相对较低。人们普遍认为，Robotaxi比开放场景更容易实现大规模落地。目前，在采矿等场景中，一些公司可以实现完全无人化和常态化运营。在无人配送等领域，玩家实现了有效的成本降低，智行已经能够将自行车成本降低到10万元以下。因此，与乘用车的自动驾驶相比，业内普遍认为，商用车可以通过自动驾驶更快地达到盈亏平衡点。ChatGPT的观点实际上是行业共识，从它的回答中，我们可以清楚地看到自动驾驶行业的现状。乘用车的“完全自动驾驶”仍然是一个遥远的目标，还有许多技术和监管问题需要解决。然而，实现这一目标的努力从未停止。另一方面，先进的辅助驾驶和商用车自动驾驶逐渐得到推广和普及。自动驾驶行业可以说是“仰望星空，脚踏实地”。

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