“車路云”中國方案提速

近日，有外媒報道稱，特斯拉FSD（Full-Self Driving，全自動駕駛系統(tǒng)）入華或遇阻。由于對特斯拉軟件在美國引發(fā)的事故以及數據安全問題的擔憂，中國審批部門目前尚未批準特斯拉的最新自動駕駛技術。

對于上述傳聞以及特斯拉FSD的入華時間節(jié)點，特斯拉中國方面向中國新聞周刊回應：“沒有相關信息。”

今年4月，特斯拉CEO馬斯克曾“閃電式訪華”，意在推動特斯拉FSD系統(tǒng)在華落地。在第二季度財報電話會議上，馬斯克也對外表示，特斯拉有望在今年年底前在其他市場獲得FSD的許可，例如歐洲和中國。

“特斯拉FSD是變革性的技術，對行業(yè)是極大的鼓舞。”在近日舉辦的第四屆沈陽智能網聯汽車大會上，中國工程院院士李克強肯定了特斯拉FSD。不過李克強也表示，特斯拉FSD實際仍是高階的輔助駕駛，是“影子模式”+“端到端大模型”。大模型真正意義上所需要的完備性的數據底座，車路云一體化具有天然的優(yōu)勢。“新一代FSD和車路云一體化是不矛盾的”，李克強說。

2019年，特斯拉在中國實現本土化生產，成為刺激國內新能源汽車發(fā)展的鲇魚。如今，特斯拉FSD入華箭在弦上，或再一次成為刺激國內智能駕駛領域發(fā)展的鲇魚。

狼來了？機遇與挑戰(zhàn)并存

早在2016年，馬斯克曾設想過特斯拉車主的美好未來：有事車自動駕駛送人，無事車出門接活賺錢。

八年過去了，馬斯克暢想的未來雖然還未真正到來，但智能駕駛帶給行業(yè)的想象空間在不斷發(fā)展壯大。

圖片來源：特斯拉

“智能駕駛，包括車路云一體化的復雜系統(tǒng)，即將進入規(guī)�；瘧�用階段。”據李克強介紹，今年前五個月，我國新車智能駕駛輔助系統(tǒng)裝車已超過50%，L3級的進入準商業(yè)化階段，包括L4級示范范圍正在擴大。

同濟大學汽車學院教授朱西產表示：“特斯拉的端到端、人工智能讓自動駕駛更加成為可能，端到端被特斯拉帶火了，國內的車企都在說端到端。”不過在朱西產看來，國內企業(yè)在數據量和AI訓練的算力方面與特斯拉還有不小差距。“小鵬汽車的AI算力在國內比較強大，但跟特斯拉比也差了幾十倍。”

對于特斯拉FSD即將進入中國市場，北汽藍谷董秘趙冀對中國新聞周刊表示：“該來的還是會來，這也將是對國內企業(yè)技術實力的又一次考驗。”今年上半年，武漢蘿卜快跑吸引了大量關注，極狐也因此得到一定的關注度。而在今年6月工業(yè)和信息化部發(fā)布的公示中，極狐汽車獲得首批智能網聯汽車準入和上路通行試點名單。“目前，極狐在智能座艙和智駕領域，搭載了鴻蒙OS智能座艙和華為駕駛輔助系統(tǒng)，與強者聯合應對汽車產業(yè)智能化的轉型。”趙冀說。

東軟睿馳總裁兼CTO杜強告訴中國新聞周刊：“特斯拉FSD的進入，是鲇魚效應，對我們整個國內的自動駕駛有挑戰(zhàn)，也是一種激勵，更長遠來講，是對整個自動駕駛能力提升非常好的契機。”

“面對挑戰(zhàn)，各個車企有不同的技術路線，有的與特斯拉類似，構建純視覺的方案，朝著端到端方案去走，這條路線的挑戰(zhàn)在于如何構建這么大規(guī)模的數據中心；有的車企則堅持高成本激光雷達去發(fā)力。”杜強特別提及車路云一體化的中國方案，“特斯拉是以單車智能+云端超大算力為基礎，車路云一體化的方案更多去利用路端一些信息、設備去補全，在路端相對有覆蓋的主要的城市、主要的主干道高速路、快速路上能夠實現自動駕駛規(guī)�；瘓鼍皯�用。”

FSD與“車路云一體化”并不對立

實現自動駕駛，一般認為有兩種技術路線，一種是FSD，另一種叫做“車路云一體化”，但二者并不是完全對立的。

簡單來說，特斯拉FSD實現自動駕駛，是給車安裝上眼睛，把大腦安裝在車里，讓AI通過眼睛看路，來學習開車。而車路云一體化可以理解為，車端、路邊分別有信號收發(fā)機器，然后共同傳到云上，通過云來指揮車輛和路口來進行自動駕駛。

李克強表示，FSD可以在多種道路上進入輔助駕駛模式，但由于場景有限，存在感知盲區(qū)與超視距感知局限，城市MPI（接管里程）仍較短，實際是高階的輔助駕駛。

李克強認為，特斯拉FSD是“影子模式”+“端到端大模型”，是車云協(xié)同的應用模式，并非傳統(tǒng)的單車智能。FSD決策同駕駛人決策不一致時，數據回傳云端用于FSD訓練，通過優(yōu)化訓練結果OTA部署于車端，從而使駕駛水平不斷接近人類水平。

在李克強看來，單一車企大模型訓練數據存在固有弊端。首先是數據體量有限，無法實現訓練數據的海量性；其次是數據種類不全，無法保證訓練數據的完備性。而車路云一體化系統(tǒng)融合車輛自主上報和路側感知統(tǒng)一采集的數據獲取模式，覆蓋范圍更廣泛、交通場景更復雜、數據種類更完備，具有天然的優(yōu)勢。

伴隨人工智能新一代信息通信技術加速汽車產業(yè)變革，我國率先提出“車路云一體化”智能網聯汽車創(chuàng)新發(fā)展路徑，國家政府加速頂層設計與政策法規(guī)制定，各地城市測試示范蓬勃開展，產業(yè)各界凝聚發(fā)展路徑共識，為我國智能網聯汽車發(fā)展指明新的方向。

圖片來源：東軟睿馳

東軟睿馳方面認為，目前自動駕駛行業(yè)正在從L2向L3級別快速普及，市場競爭主要圍繞傳感器配置和芯片算力展開，性能及硬件成本正在面臨瓶頸。在此背景下，車企通過結合云端大模型、邊緣計算的通信基礎，并借助路端感知與實時動態(tài)數據分析，成為其未來實現汽車智能化升級的創(chuàng)新發(fā)展路徑。面向未來智能汽車的不斷發(fā)展，東軟睿馳打造的車云一體化全棧產品，通過車端產品技術能力構建與云端平臺能力部署，賦能車企智能化高效創(chuàng)新、持續(xù)迭代，同時為智能網聯汽車規(guī)�；瘧�用落地提供前瞻技術支撐。

“車路云”如何實現商業(yè)化落地？

“智能網聯汽車是一個高新技術的產品，而一個高新技術產業(yè)化應該具備兩個條件，技術閉環(huán)和商業(yè)閉環(huán)。如果有技術閉環(huán)未必有商業(yè)閉環(huán)，但是沒有技術閉環(huán)一定沒有商業(yè)閉環(huán)。”李克強說。

在李克強看來，網聯式智能駕駛迄今為止尚未形成商業(yè)閉環(huán)，主要有兩大原因，一是當前車路云一體化研發(fā)及示范仍為初級階段，系統(tǒng)以單車智能為主，車企數據尚未接入，也未能接入；二是當前絕大部分車路云一體化系統(tǒng)仍為煙囪型架構，未實現分層解耦、跨域共用。 他希望通過示范應用能解決這兩個問題。

作為車路云一體化自動駕駛企業(yè)，蘑菇車聯近兩年在全國十幾個省、市有智能網聯車路云一體化項目。蘑菇車聯CTO郭杏榮向中國新聞周刊表示，車路云落地過程中遇到問題的原因是多方面的。

圖片來源：中國電動汽車百人會

首先是大家對于這件事情的定位和判斷，我們到底把路側、服務于智能網聯的基礎設施認為是一個公共基礎設施，還是把它當作一個可以變現的資產去建設？

另外，是把智能網聯這樣的車路一體化的項目，當作一種示范性項目去探索，還是把它當作規(guī)模化的應用來看待。

“在早期階段做了很多小規(guī)模的建設，比如建設一條路十公里、五公里，或者劃定一片區(qū)域十平方公里、二十平方公里。小規(guī)模建設雖然有利于控制投入成本，但是從現在來看，小規(guī)模示范已經不能滿足于車企和用戶的需要，以及行業(yè)的未來發(fā)展需求。”郭杏榮表示，“車企的普遍要求是，能夠像NOA的車一樣，全國都能開，如果只是給一個五平方公里、十平方公里的區(qū)域，其實對用戶收益是不大的，所以他就沒有太大興趣做這個事情。”

“對于行業(yè)發(fā)展同樣如此，這個行業(yè)能夠快速發(fā)展，一定是需要規(guī)模化效應，規(guī)�；�之后一方面成本可以快速下降，另一方面整個行業(yè)會帶動起來。”郭杏榮說。

第三，中國過往已經比較擅長傳統(tǒng)基礎設施的建設，比如路、橋、房地產這樣的開發(fā)建設，在此基礎上，疊加了偏新的商業(yè)或者技術模式，需要有新的技術運營商去運營，現在有人稱之為“新質運營商”。“新質運營商”一方面要去規(guī)劃整個城市的路側交通設施的選點、布設，要去建設云平臺，還要通過路和云的數據去賦能到自動駕駛和智能網聯汽車，在當地還要去投放和運營各種自動駕駛汽車，所以需要很多高科技企業(yè)的參與。另外，需要有這樣的運營商，它有路側的經驗、有云的經驗、有車的經驗，將車路云三端數據真正實現融合。“只建設不運營是產生不了最終效果的。”郭杏榮表示。

“車路云一體化發(fā)展符合技術和產業(yè)發(fā)展趨勢，保持戰(zhàn)略定力持續(xù)推動技術落地。”李克強表示，要客觀看待問題，充分認識當前亟待解決的問題，以及產生問題的解決，形成高質量解決方案，系統(tǒng)化推進。“應該形成凝聚發(fā)展路徑的共識，抓緊發(fā)展窗口期，需要持續(xù)迭代投入，發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢，通過全局統(tǒng)籌，進一步加大投入，解決問題，早日實現大規(guī)模的產業(yè)化目標。”李克強說。

       原文標題 : 特斯拉FSD入華箭在弦上，將再一次“攪局”？