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汽車智能時代開啟眾巨頭押寶無人駕駛
專家建議在法律框架內明確標準或門檻
當“互聯網＋”風潮席卷諸多傳統產業時，汽車產業也站上了“風口”。隨著電子信息領域智能化新技術不斷涌現，物聯網、云計算、大數據等技術紛紛向汽車業滲透，驅動實現跨越式發展。無人駕駛無疑是汽車行業最熱門的話題和最值得期待的領域，成為當下市場競逐的焦點。全球無人駕駛技術的發展正迎來新一輪熱潮，而中國企業也在積極布局無人駕駛領域的核心技術研發和產業化應用。
汽車產業邁向智能時代
隨著互聯網、超級計算等一系列技術的加速突破和廣泛應用，人工智能正在邁入歷史新階段，這一階段呈現出跨界融合、自主超控等一系列新特征。汽車是人工智能發力的重要領域之一，被認為很可能成為繼智能手機之后，智能應用的又一個集大成平臺。
科技部部長萬鋼此前出席在天津舉辦的首屆世界智能大會時表示，新一代人工智能技術將會帶來重大顛覆性、替代性影響，成為引領新一代產業革命的驅動力量。它催生了新產業、新業態和新模式，推動經濟社會從數字化、網絡化向智能化加速躍升，對生活方式、思維方式等產生前所未有的深刻影響。
其實，這幾年我國汽車業陷入“微增長”焦慮，一直在探索新的行業動能。據中國汽車工業協會發布的數據，今年1至6月，我國新車銷售1335萬輛，同比增長3.8%，增速遠低于去年同期的8.1%，更無法與過往動輒兩位數的增長相提并論。為緩解銷售壓力，上半年，長安、哈弗、寶駿等主流自主品牌及國外品牌有不少選擇降價或其他優惠措施以提振市場。可喜的是，智能科技開始為困頓中的汽車業開辟出一條發展的新路徑。
中國智能交通協會理事長吳忠澤說，為提高汽車的智能化及安全性能，汽車制造廠商正在為汽車零部件加裝越來越多的傳感器。從輪胎氣壓監測，到車身穩定控制技術、自適應巡航技術、車道偏離預警系統等，每輛汽車每小時基于各類傳感器的監測數據達到5G到250G。
新型概念車產生的數據則更多，如谷歌的無人駕駛汽車每秒就產生約1G的數據，汽車幾乎已經變成了一個數據工廠。同時，有關汽車安全以及位置信息服務的數據感知與交互也越來越受到重視，并成為汽車服務的重要內容。
中國智能交通協會副秘書長關積珍、吳忠澤等專家認為，隨著智能化、信息化步伐不斷加快，我國汽車大數據、智能化時代已經到來。快速增長的汽車在途狀態數據，一旦與現有的制造和研發數據結合起來，將為汽車生態系統內的所有公司提供巨大的價值拓展空間。
大數據時代的來臨將帶來汽車的電動化、輕量化、智能化、網絡化相互融合。此前，北京市交通信息中心就和日本日產汽車公司共同實施了動態路徑誘導和汽車節能駕駛輔助服務項目，探索智能交通和汽車節能的可能，已經取得了初步成效。
在智能化、大數據背景下的汽車時代，汽車產品本身甚至將不再是車企的主要盈利點，汽車產品上所搭載的定制化服務和用戶在使用服務時所產生的行為信息將成為未來汽車生態鏈中最大的盈利因素。大數據正在推動制造產業轉型升級為服務產業，將形成巨大的市場。
無人駕駛乘風而起備受期待
在智能時代，汽車行業最令人期待的應用莫過于無人駕駛。它的出現不但可以為駕駛提供更多可靠的安全保障，而且在貨物配送等領域有更大發揮空間。這一領域也成為當下市場競逐的焦點。
百度將無人駕駛視為公司的未來，投入了巨大的精力和財力。在首屆世界智能大會上，百度董事長兼首席執行官李彥宏就透露，百度將發布一個重大的整體戰略計劃，主要方向就是無人駕駛、自動駕駛。
就在8月底，江淮汽車向百度交付了數十輛瑞風S3汽車，助力百度高精地圖采集。在交付活動中，百度和江淮汽車對外透露了清晰的合作規劃：雙方將于2019年推出自動駕駛量產車型，這也成為百度發布Apollo開放平臺以來，其自動駕駛解決方案首批量產落地的里程碑式事件。
高精地圖是自動駕駛實現規劃決策與保證安全性的關鍵所在。據百度高精地圖負責人介紹，高精地圖在自動駕駛過程中主要有三大功能：自動駕駛的“千里眼”——提前知曉位置信息，精確規劃行駛路線；自動駕駛的“透視鏡”——在攝像頭看不清或雷達檢測不到的地方，及時反饋數據；充當自動駕駛過程中的“安全員”——精確識別交通標志、標線等上百種目標，提前做出準確判斷和決策。百度高精地圖的研發工作早在2013年就啟動，這也為其后期自動無人駕駛技術提供支撐。
在“排放門”事件中遭受挫折的大眾集團也將無人駕駛和新能源車作為翻盤的關鍵一步。不久前，大眾汽車投資參股了德國人工智能研究中心，以進一步強化其在面向未來無人駕駛與數字化技術領域的競爭力。
此外，廣汽集團也已介入無人駕駛研發中。據廣汽集團相關負責人說，廣汽集團新能源無人駕駛汽車開發采取分階段推進方式：第一階段，進行自動駕駛關鍵技術的開發，完成自動駕駛樣車的高速、低速初步路試；第二階段，將車聯網和車網充電引入智能汽車中，實現信息化智能駕駛；第三階段，整合相關資源建立“信息云”、“能量云”平臺，實現新能源智能汽車的示范運營和關鍵零部件的產業化。
目前，廣汽已完成第一階段，即無人駕駛關鍵技術開發。由其設計的無人駕駛增程式純電動概念車已在國內各大車展以及底特律車展上亮相。下一步，廣汽集團為支撐未來車輛的無人、清潔行駛，正在探索搭建新能源無人駕駛汽車“能量云”平臺。新能源無人駕駛汽車將成為“能量云”的組成部分，作為分布式儲能器，幫助電網“削峰填谷”。
相關配套制度尚未跟上
不過，與無人駕駛參與各方的亢奮不同，來自政策上的限制很可能會潑上一盆冷水。目前，我國有關部門尚未制定和公布無人駕駛的相關法律法規。從國際范圍看，無人駕駛由于是太過前沿的新生事物，普遍存在立法缺失。
今年7月5日，百度在舉辦的“百度AI開發者大會”上，正式發布了其Apollo無人駕駛平臺計劃，李彥宏更是為Apollo親自站臺，坐著Apollo無人駕駛平臺開發的無人駕駛車抵達會場。
不過，事后北京市交管部門表示，公安交管部門支持無人駕駛技術創新，但應當依法、安全、科學進行。對于百度無人駕駛車上路違反《中華人民共和國道路交通安全法》等法律法規的行為，公安交管部門將依法予以查處。
早在2016年李彥宏參加全國“兩會”時，其提案就聚焦加快制定無人駕駛車政策法規。在他看來，無人駕駛車具有巨大的節能潛力，在減少交通事故、改善擁堵、提高道路及車輛利用率等方面意義深遠。針對現有汽車行業的相關行業標準、技術標準、法律法規及保險等都不適用于無人駕駛車的問題，他建議盡快修訂和完善無人駕駛相關的法律法規，為無人駕駛汽車的研發、測試和商業化應用提供制度保障。
目前，我國有關部門尚未制定和公布無人駕駛的相關法律法規，這給百度等一批正在研發無人駕駛汽車的企業造成了一定困難。有業內人士表示，更尷尬的是，不僅研發公司進入開放道路測試無人駕駛汽車不合法，交通管理部門對這樣的行為進行處罰其實也缺乏法律依據。
從國際范圍看，無人駕駛由于是太過前沿的新生事物，普遍存在立法缺失。只有聯合國歐洲經濟委員會及美國等少數國際組織、國家以條約、準則等形式規范無人駕駛的上路行駛，但這并不意味著無人駕駛完成專業立法。
特斯拉是無人駕駛領域的先行者，年初，有關特斯拉在國內一起事故中開啟自動駕駛后導致4車連環相撞的消息在網絡上發酵。記者向特斯拉中國公司求證，對方表示，經核實，特斯拉駕駛員在事故發生時并未開啟自動輔助駕駛功能。
2016年5月，在美國也曾發生一起特斯拉駕駛員在使用自動駕駛功能時發生事故死亡的案例。美國國家公路交通安全管理局在今年初公布的調查結果稱，未檢測到特斯拉自動緊急制動系統與自動輔助駕駛系統存在設計與表現缺陷。
這些事故為無人駕駛技術的普及推廣蒙上了一層陰影。美國權威IT研究與顧問咨詢公司高德納的一項最新調查發現，民眾對于乘坐無人駕駛汽車仍然持謹慎態度。這項調查針對美國和德國近1500人進行了訪問。結果顯示，55%的人不愿搭乘全自動駕駛的汽車主要出于兩大憂慮：擔心汽車可能在發生意外時出現系統故障，并且擔心系統故障可能會危及他們的生命安全。
大數據共享引發“暴露”擔憂
除了無人駕駛的安全性，智能化時代的汽車行業還引發了人們的更多擔憂，比如數據共享存壁壘、數據安全缺保障以及市場化應用難推廣等。
——汽車廠商眾多數據共享存在難題。目前，國內外汽車廠商數量眾多，相關數據檢測方式多樣，信息模式復雜，造成數據種類繁多，且缺乏統一的標準，各廠商的數據資源缺乏互通與共享。長遠看，這將成為汽車大數據使用的瓶頸與障礙。
——數據資源安全性面臨挑戰。事實上，在數據開放的同時，需要探討如何從法律和行政法規上確保和加強數據的安全監管，提高數據資源的安全性，尊重和保護相關政府部門、汽車制造商以及個人的機密和隱私不受侵犯。
——數據利用率不高。吳忠澤稱，數據的類型多種多樣，海量數據中可能有很多并不見得能發揮多大作用。如何提升汽車數據資源的綜合利用效率，將汽車相關數據信息進行有效地聯系、匯聚和發掘，改善汽車使用者的服務水平是擺在面前的主要問題。
——大數據市場化應用尚缺乏相應機制。目前汽車行業尚缺乏有效的市場化推進機制，基于汽車大數據的信息服務產業鏈、價值鏈尚未真正形成。
——汽車行業大數據缺乏頂層設計。大數據使用的各個環節均需要加強統籌協調，不過，目前汽車及相關產業的數據壁壘沒有打通，豐富且分散的數據資源不能有效協調利用。
打破瓶頸加快行業轉型
智能時代是難以阻擋的歷史潮流，更是汽車等傳統產業發展的難得機遇。與其抗拒變革，不如擁抱變革，如此，才能成為弄潮兒，不被時代所拋棄。
行業專家表示，迎接大數據、智能化時代對汽車產業技術發展帶來的機遇與挑戰，應立足國情、運用新技術手段，結合智能交通系統建設發展，加快汽車大數據分析技術研發，促進汽車制造商服務轉型，這將是我國汽車產業重要的發展方向。
首先，無人駕駛應在法律法規框架內明確標準或門檻，為行業創新留下空間。
專家表示，無人駕駛技術可以直接帶動智能汽車后市場等產業的快速發展。當前，全球無人駕駛技術的發展正迎來新一輪熱潮，而中國企業也在積極布局無人駕駛領域的核心技術研發和產業化應用。在這種背景下，政策制定在經過一段時間觀察后，應盡快出手，為無人駕駛技術的發展規劃好路徑。如果認為其安全性存疑，就應在無人駕駛上路準入上制定高標準門檻，而不是放任行業無序發展。
同時，要加快發展車聯網、車路協同、智能汽車等關鍵技術，推廣汽車融合技術的應用。車聯網將有可能實現汽車大數據的產業化。可探索建立統一的車車、車路通信協議，加強海量異質車輛數據的采集、傳輸、存儲與發布技術研發。在車輛動態組網、狀態實時獲取、環境智能感知、車路信息交互等前沿技術領域取得突破。綜合交通出行大數據，完善汽車相關大數據采集與交互技術體系，持續提升車輛感知智能化水平。
吳忠澤建議，推進汽車行業的數據標準化建設，建立和完善接口規范和數據標準體系，為跨部門、跨區域、跨廠商的汽車及交通信息系統的互聯互通奠定基礎。
與此同時，加強數據安全防范措施，提升數據監管和保護能力，維護數據的安全使用。整合汽車結構化與非結構化的數據資源，形成汽車大數據資源的共享與服務平臺，提升汽車相關數據資源的整體服務能力。
此外，要創新汽車大數據分析應用，實現基于大數據技術的智能化輔助設計與制造、維修、銷售新模式。整合汽車車輛及零部件生產制造的相關數據，指導車輛的設計、制造過程，優化汽車各種性能，提升汽車的行駛安全性，減少排放。可以預見的是，通過大數據分析能改善原有的維修模式，由定期檢修向實時狀態檢修轉變，由被動安全向主動安全轉變，及早發現隱患，并采取措施，提高汽車安全性的同時節約維修費用。
專家還表示，基于移動互聯，可構建新一代智能出行信息服務系統，改善和提高公眾出行的服務水平。為解決大城市“打車難”等出行難題，可綜合應用大數據、云計算、移動互聯、移動智能終端等新技術，推進個性化的移動服務發展，鼓勵汽車制造商、交通管理部門、信息通信產業、金融保險業等多方組成聯盟，共同推進新一代智能化交通信息服務系統的建立。創造新型商業模式，探索“互聯網＋汽車＋交通”的商業模式，發掘類似滴滴打車、百度導航等智能出行信息服務系統，讓民眾真正享受到交通信息智能服務帶來的便利，緩解城市交通擁堵。
