文/意見領袖專欄作家 劉玉書

能否商業化，是高科技產品生命力的關鍵。

為何2021年以來中國的RoboTaxi商業化運營會引起全球的熱議呢？以YouTube為例，中國的自動駕駛相關影片與谷歌自動駕駛Waymo是相關領域最受關注的。如同SpaceX 的星鏈和火箭一樣，大部分高科技產品能否商業化運營，是判斷該產品是否有生命力關鍵。

自動駕駛的商業化，目前中美的發展是最快的，但依然面臨諸多挑戰。今年四月底，《福布斯》雜誌官網刊文指出，自動駕駛要實現商業化，需要實現六項要求：一是它可以在廣泛、開放的區域執行，而不是僅限於特定的端對端場景；二是它能為廣泛普通大眾提供服務；三是它能實現真正的商業運營，收取有市場競爭力但有利可圖的票價；四是在任何複雜路況下都不需要安全司機干預；五是任何遠端操作中心只是為了偶爾提供指導建議，而且遠端操作人員的數量要在自動駕駛車輛總數的25%及以下；六是要有鼓勵自動駕駛在複雜路段執行的激勵機制。

《福布斯》評論指出，“目前還沒有公司能完全達到以上六條要求。谷歌的Waymo最接近，但他們的服務區域目前是有限的，而且他們沒有披露遠端操作人員與車輛的比例。”基於谷歌Waymo的現狀，所以當中國傳來自動駕駛商業化運營的訊息時，會備受關注。為什麼中美的網際網路大公司會對自動駕駛如此關注呢？例如谷歌、百度等公司，過去數年來，不惜代價持續追加投資的原因是什麼？

自動駕駛的突破，是人工智慧進一步接近人腦智慧的突破。

為什麼自動駕駛重要？這要對自動駕駛的原理有所瞭解。通俗而言，自動駕駛是透過人工智慧、視覺計算（部分技術路線還包含語音計算）、雷達、監控裝置和導航定位系統協同實現在沒有人主動干預的情況下，實現智慧化、自動化機動車輛安全操作。從自動駕駛的基本原理可以看出，自動駕駛事實上代表了人類當前人工智慧在工程領域實踐的重要前沿。因為道路場景是無限多的，而基於大資料對自動駕駛智慧的訓練是有限的，這是人工智慧最接近人的智慧的挑戰之一。過去五年，大部風投機構對自動駕駛都持相對保守的態度，最重要的原因就是自動駕駛要面對開放的場景，沒有一個相對封閉的資料空間，因此該項技術的研發具有很大的不確定性。從這個層次上看，自動駕駛的突破，是人工智慧進一步接近人腦智慧的一次突破。

近日，市場監管總局（標準委）針對自動駕駛功能正式出臺了《汽車駕駛自動化分級》國家推薦標準（GB/T 40429-2021）（本文簡稱《標準》）。據悉，新標準將於2022年3月1日起正式實施。根據《標準》，從動態駕駛任務、最小風險狀態、最小風險策略等多角度考量，將汽車自動駕駛劃分為0級-5級。其中，0級為應急輔助，車輛橫向及縱向運動控制均由駕駛員完成。1級為部分駕駛輔助，駕駛自動化系統在其設計執行條件內能夠持續地執行車輛橫向或縱向運動控制。2級為組合駕駛輔助，除上述功能外，還具備部分目標和事件探測與響應的能力。3級為有條件自動駕駛，駕駛自動化系統在其設計執行條件內持續地執行全部動態駕駛任務，動態駕駛任務接管使用者能夠以適當的方式執行動態駕駛任務接管。4級為駕駛自動化（高度自動駕駛），駕駛自動化系統在其設計執行條件內持續地執行全部動態駕駛任務和執行動態駕駛任務接管。5級為駕駛自動化（完全自動駕駛），駕駛自動化系統在任何可行駛條件下持續地執行全部動態駕駛任務和執行動態駕駛任務接管。

自動駕駛有利於拉動我國多項“被卡脖子”技術的創新突破。

從《標準》分級看，自動駕駛商業化運營，說明我國的自動駕駛技術已經達到了L4級標準。未來如果我國大規模實現L4甚至L5級別自動駕駛的商業化運營，有多項“被卡脖子”的技術需要突破。首當其衝的就是晶片問題。2021年上半年汽車缺“芯”波及全球，未來較長一段時間，這個隱患依然還在。根據《汽車觀察》9月刊文指出，“據預測，得益於政策促進，2020 年—2025 年中國自動駕駛滲透率增長速度將快於全球，或將成為全球最大的自動駕駛晶片市場。如此大規模的市場，勢必引來國內外各大晶片企業的角逐，導致激烈的市場競爭。中國企業要考慮如何搶佔自動駕駛產業的先機實現自主供應鏈的完備與較高的市場佔有率，避免出現如今國內汽車產業缺乏核心技術和市場話語權的窘境。”

當前自動駕駛SoC 晶片製造基於先進製程，但是國產先進SoC晶片市佔率低，供應鏈不完善，使得美方技術禁運始終是高風險的存在。“什麼時候路上跑的無人汽車肚裡能裝上中國自己的晶片？”這個問題隨著未來自動駕駛商業化需求的暴增也會更為突出，在強大的市場需求刺激下，也將會進一步推動我國相關“卡脖子”技術的發展。

最後需要指出的是，自動駕駛研發背後的科技創新模式比產品本身更重要。自動駕駛在我國起步並不晚，清華大學、國防科大早在二十年前的相關研究就已經接近世界前沿水平。但只靠大學推動，發展依然較慢。近年來，百度、滴滴等國內公司相關專案的上馬，北京等地方政府的支援，使得相關技術和產業走出了實驗室，奔向了快速發展的車道。對於前沿科技，我們未來需要什麼樣的產學研融合體系？自動駕駛行業為我們打開了思路，值得進一步思考、借鑑。

【參考文獻】

中國自動駕駛晶片的現狀、機遇與風險［J］．汽車觀察，2021（09）：75-79．

（本文作者介紹：中國人民大學重陽金融研究院宏觀研究部主任、研究員，AI專家。）