引言
自动驾驶,也被称为无人驾驶,是指交通工具在没有人类操作的情况下,能够完成环境的感知与导航,顺利到达目的地。
认真研究国内外车企的新技术发展趋势,我们对中国自动驾驶技术的发展提出如下政策建议:
(参考阅读请点击:
《1000 辆佑驾创新无人车开进中东!中国自动驾驶开启出海2.0时代,从“产品出海”到“生态落地”的降维竞争》)

1.确定自动驾驶基础模式。
在自动驾驶技术发展早期,我国车企进行了多路径的技术探索,多数采取“单车智能+车路协同”的模块化模式。
特斯拉率先推出端到端纯视觉模式,构建多任务学习神经网络算法,标志着AI大模型赋能已经渗透智能驾驶领域。
特斯拉的自动驾驶软件FSD还采用一次性买断和按月订阅的盈利模式,也将成为一种新的汽车商业模式。
(参考阅读请点击:
《特斯拉vs英伟达vs谷歌Waymo:谁将主宰自动驾驶未来?2032年美国无人驾驶市场70%份额将被Waymo和特斯拉瓜分?》)

我国车企与特斯拉的自动驾驶技术的基础差别主要在感知部分,要推动感知的特征融合,采取AI大模型赋能策略,推动感知决策一体化。
在自动驾驶技术研发过程中,要以企业为中心,鼓励产学研融合,努力消化吸收国外最新研究成果,加快国内自动驾驶技术的创新步伐。
2.研发自动驾驶高端芯片。
车载智能芯片是实现智能汽车功能的核心组件,它们不仅为智能汽车提供强大的计算能力,还支持从智能座舱到自动驾驶等一系列先进功能。
研究数据表明,我国智能汽车计算和控制类芯片的对外依存度达到95%。
近几年,在国家一系列政策的扶持下,我国汽车级半导体出现突破迹象,华为开发的昇腾310和610芯片,在全球AI及自动驾驶控制计算中展现较强竞争力。
我们要采取各种措施支持华为、比亚迪等自主国产车载芯片的研发和芯片科技企业成长,从进口替代到向高端芯片迈进,防止芯片成为中国汽车行业发展的“软肋”,形成不受美国“卡脖子”影响的汽车自主芯片产业链。
3.促进自动驾驶数据共享。
自动驾驶技术的发展高度依赖于汽车运行数据的收集、处理和分析,大量优质数据为自动驾驶汽车的高精度控制提供了可能性。
特斯拉一家车企拥有大量优质数据,我国车企众多,数据分散,自动驾驶数据严重不足。
今年8月份,工信部组织制定《智能网联汽车自动记录系统》等三项强制标准,这三项标准既可用于事故发生后的责任认定,也为实现自动驾驶数据互通和共享创造了条件。
国家有关部门要努力构建汽车数据的共享机制,制定自动驾驶数据的共享规范,促进汽车数据的共享使用,建立中国智能汽车的数据“护城河”。
4.构建自动驾驶超算中心。
随着自动驾驶技术的发展,对算力的需求持续增加。
自动驾驶系统的训练需要巨大的算力支持,以满足算法的迭代和模型的训练要求。
现在,各车企都在逐步建设自己的超算中心。
超算中心建设投资大、周期长,高端芯片受美国“卡脖子”。
国家层面对算力基础设施的建设给予了政策支持,要促进车企联合建设自动驾驶超算中心或改造一些地方政府建设的超算中心为车企所用,避免重复建设,并由政府给予一定的政策补贴,努力降低算力成本。通过开放的算力平台,推动自动驾驶技术发展。
5.发展中国低轨卫星通信。
马斯克的SpaceX公司拥有的“星链计划”尚未为自动驾驶FSD服务,将来可能通过覆盖全球的高速互联网介入,发挥增强通信能力、提高定位精度和可靠性、支持车联网通讯、提高远程监控和控制能力等优势,对自动驾驶技术发展起到重要推动作用。
中国也正在积极发展低轨卫星通信技术,并在这一领域取得了显著进展。但全球范围内,卫星通信领域的竞争日益加剧,中国需要在技术创新、市场开拓和国际合作方面保持持续的努力,以增强竞争优势。
未来,期望中国低轨卫星通信也能够为自动驾驶发展起到保驾护航作用。
在智能时代,科技的迭代升级日新月异,科技企业显示出“赢者通吃”的趋势。
从根本上讲,我们要因势利导,加快新能源汽车行业整合步伐,培育新能源汽车强大的龙头企业,引领中国新能源汽车大步向前!
来源:节选自 长江产业发展研究院 研报《徐鸣:我国自动驾驶技术的发展研究》 作者:徐鸣
备注:本文略有编辑,标题有修改
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