在2019年上海車展中，智能汽車成了一大焦點。智能汽車的功能日漸多樣化，開始在生活方面都提供便利服務。不過最受歡迎的還是與輔助駕駛乃至自動駕駛有關的功能。

據上海汽車報不完全統計，在車展展出的141輛智能汽車中，有95輛配備了高級輔助駕駛系統（ADAS），41輛有自動駕駛相關功能。生活類功能目前還不是主流，比如允許車主參與遠程會議、聯網安裝辦公軟件等的辦公功能，以及能夠一鍵呼叫救援、發送定位等的醫療功能和可以分享實時定位、與其他車主車聯社交等的社交功能。

數據來源：上海汽車報

什么是自動駕駛？

國際汽車工程師學會根據自動化程度將自動駕駛汽車分成了6個等級。通常而言，L2級以下仍被稱為輔助駕駛，以上才稱自動駕駛。但其實只要是L4等級以下的車輛對人為操作都存在不同程度的依賴，只是到了L3人為控制的介入已經很低。

圖片來源：36Kr

圖片來源：SAE中文網

“半自動駕駛”是我國智能新車主力軍

近年來渴望在自動駕駛領域大展拳腳的企業不少，不僅初創型企業如雨后春筍般出現，連互聯網巨頭百度、阿里、騰訊也都紛紛開始“招兵買馬”，“拉幫結派”，建立自己的自動駕駛產業“朋友圈”。從2019年上海車展展出的自動駕駛車型來看，在企業的競相研發下，國內的智能車技術上基本實現了從L2等級到L3等級的過渡。

廣州日報曾預測，2019年L2級技術將普及，2020年L3級將進入量產階段。長安、北汽、廣汽、奇瑞等車企也都曾立下“flag”，表示要在2020年實現L3自動駕駛車的量產。從車展數據來看，目前國內自動駕駛的發展狀況與預測的發展時間線基本吻合。但就在各家企業都熱情昂揚地朝既定目標穩定前行的情況下，關于自動駕駛產業的負面傳言也層出不窮。美國咨詢公司Gartner曾稱自動駕駛正在走向低谷。表面的繁榮真的是泡沫嗎？

其實對于目前較為普及的L2級車輛而言，并不存在所謂的低谷，反而市場規模很大。據億歐智庫發布的《2018中國自動駕駛產業年度報告》，長安、長城、吉利、上汽等車企均在2018年成功發布L2級量產車型，并會在2019-2020年間進行更大規模量產。2018年國家發改委在《智能汽車創新發展戰略》也指出，我國智能新車占比期望在2020年達到50%。而屆時L3并未普及，可以推測L2級車輛將會成為智能車的主力軍。

同時，從L2級車輛的普遍價格來看，其生產成本應該也在合理范圍，且L2級車輛的人為駕駛介入程度還是非常高，技術研發上并不需要大規模資金支持，自然也就不會造成投資過熱的泡沫。

數據來源：各車企官網

高程度自動駕駛還在艱難爬坡

或許目前許多智能車輛五花八門的功能已經足夠讓人驚嘆，比如今年上海車展展出的141輛智能駕駛汽車中，有42.5%安裝了語音識別的人工智能技術，47.5%搭載了智能系統，包括智能網聯、智能車載等。但這些功能再花俏其實都戳不中L4的核心。對高級的自動駕駛車輛來說，傳感器、芯片、算法這些硬核科技才是剛需。

高程度的自動駕駛對機器的依賴程度提升，對傳感器、芯片、算法的要求自然也會更高，尤其到L4級——幾乎脫離人為操作的等級以上，對視覺算法、決策算法精確程度的要求可想而知。對高級別自動駕駛車輛來說，科技便是第一生產力，因此各大企業在增強生產力，擴大自動駕駛事業版圖上，投資毫不手軟。

2016年，通用汽車5.8億美金收購自動駕駛初創公司Cruise Automation，Cruise成為通用體系內負責L4級以上自動駕駛研發的核心力量；2017年3月，英特爾153億美元收購以色列計算機視覺算法和ADAS（高級輔助駕駛系統）芯片技術研究公司Mobileye, 并入自己的自動駕駛事業部；去年，芯片制造商賽靈思收購深鑒科技，使深鑒科技的主賽道放在自動駕駛和輔助駕駛領域，金額被估計在3億美元左右。

企業積極布局自動駕駛技術的研發，但全自動駕駛，即無人駕駛的實現仍遙遙無期。公開資料顯示，目前國外通用汽車及谷歌旗下的Waymo已具備量產L4級車輛的條件，Waymo在今年年初宣布將建設L4級駕駛汽車的工廠，國內則有百度。而像福特、沃爾沃、寶馬等知名車企，預估的L4級車輛的量產時間均在2021年以后，其他初創企業更是榜上無名。

技術的難度是一大門檻，而制造成本也是阻礙L4級車輛普及的重大原因。據科技日報，光是L4級車輛的核心傳感器部件激光雷達便價格不菲，可以高達8萬美元。一個零部件的價格便超過整臺L2級車輛，高昂的價格必將影響無人駕駛車輛的全民性。而激光雷達作為無人駕駛車輛的剛需，想要價格親民，還需經歷不斷研發、降低成本的過程。

L4級別車輛聽起來尚且任重道遠，更何況在任何場景、狀況下都能精明地做出決策的L5。大眾商用車負責人托馬斯·塞蘭德在《歐洲汽車新聞》采訪時曾稱，L5自動駕駛的實現難度堪比人類火星探測。

盡管如此，國內外車企仍前仆后繼地往L4領域進軍，高難度的技術研發必將吸引更多源源不斷的資本投入。技術爬坡的低谷確實存在，但并不意味著自動駕駛市場的冷卻，更多的是因技術研發所需的高時間成本造成的發展停滯。