自動駕駛汽車仿佛離我們很近，各大企業公布的自動駕駛量產時間大都集中在2020～2025年，多方資本前仆后繼，各地的自動駕駛道路測試工作也如火如荼，不少科技公司試圖“一步到位”。
但不可否認的是，自動駕駛技術還面臨諸多挑戰和瓶頸，中國工程院院士、北京郵電大學計算機學院院長李德毅直言：“在自動駕駛汽車落地方面的規劃要具體，不要‘假大空’，不要光講概念，要讓消費者真正得到實惠。”
■量產還屬于無人區
在全球范圍內，消費者對于自動駕駛的接受程度逐年提高。近日，Capgemini咨詢公司對超過5500名消費者和280名汽車企業高管進行了一項調查，結果顯示，在受訪者中，對自動駕駛汽車表達“期待”的占59％，表示“驚訝”的為52％，32％的受訪者選擇了“信任”，認為有“信心”的占比為28％。其中，中國消費者的積極度最高，有高達53％的受訪者表示，在未來五年內，自動駕駛汽車將成為他們的首選交通工具。與普通汽車相比，大多數人愿意為自動駕駛汽車支付高達20％的溢價。
此外，今年初發布的2018年德勤《全球汽車消費者研究》指出，消費者對自動駕駛汽車安全性的疑問相較2017年大大減少：2018年，有47％的美國消費者認為自動駕駛汽車不安全，這一數字在2017年是74％；在韓國，認為自動駕駛汽車不安全的消費者比例從上一年的81％下降至54％；抱持同樣看法的德國受訪者占比也從上一年的72％下降至45％。
消費者如此高漲的熱情值得車企給予相同的重視。
李德毅表示，自動駕駛汽車企業要給消費者帶來真真實實的獲得感，就得量產。然而，“量產是一個相當沉重的話題。”李德毅指出，當前無人駕駛汽車量產仍然還屬于無人區，全球范圍內的量產產品沒有超過50輛。
■剛需場景決定技術影響力
李德毅認為，決定自動駕駛技術影響力的不僅是技術先進性，更要從現有系統痛點切入，找到剛需應用場景。只有當自動駕駛技術和商業化應用市場“投緣”時，才能擦出火花，完成孵化期的“驚險一躍”。李德毅強調，當下能更快實現落地的應用場景有自主泊車、定點接送、快速公交和限定區域內無人駕駛出租車等。
值得肯定的是，上述場景正成為車企技術布局的著力點。自去年以來，我國自動駕駛產業逐漸從喧囂轉為冷靜，越來越多的國內企業告別浮躁心態，變得更加理性和實際，從過去大而全的技術解決方案轉向尋求更容易落地的細分技術。
一位不愿透露姓名的企業人士告訴記者，公司現在主要集中在港口和園區這一類封閉場地中開展自動駕駛技術測試，原因之一就是在封閉場景中，自動駕駛技術更易落地，實現產業化。
當前，自動駕駛領域的共識是：與其追求L4～L5級別自動駕駛技術的盡快落地，不如著力推進L2和L3級別技術的提升和完善，這些技術更易進行大規模推廣，對于消費者來說，是能更容易先享受到的“高科技”。
■智能汽車要不要像高水平駕駛員
調查表明，在消費者購買自動駕駛汽車的諸多因素中，舒適性僅次于安全性，排位第二，但這恰是當前自動駕駛技術研發環節所忽略的。
吉林大學汽車研究院院長管欣在接受《中國汽車報》記者采訪時指出，自動駕駛汽車開發的難關是擬人化的智能化水平，即車開得像不像高水平駕駛員，能否讓駕乘者舒服和放心。
“先進的智能輔助駕駛系統科技含量高、操作復雜，不容易被大眾接受并使用。目前各專業化評價體系聚焦于系統的安全性和技術先進性，多服務于產品開發的驗證，亟需從消費者和用戶角度對智能汽車及系統進行評價。”管欣表示。
“要加強人工智能的分量。”李德毅提出，優秀的智能汽車應該成為智能駕駛的代理，在汽車產品本身沒有問題的前提下，如果患有“小兒麻痹”，汽車就“跳不好芭蕾舞”。李德毅認為，人工智能不僅有望規模化復制“標桿駕駛員”，成為打敗圍棋高手的“阿爾法狗”，更重要的是，人工智能可以彌補人在情緒失控下的理智缺失，避免在危險場景中，人本能做出錯誤的駕駛行為，從而導致交通事故。
不過，清華大學蘇州汽車研究院智能網聯汽車中心主任戴一凡在接受《中國汽車報》記者采訪時表示：“加強人工智能研究是肯定且必須的，但要解決人工智能的‘黑盒問題’，擬人化不一定是最好的。”
據了解，“黑盒問題”主要在決策控制層面，通過定義安全邊界，靠人工智能算法進行決策優化，即人工智能方法與傳統規則方法相結合。雖然現在的自動駕駛技術在一定程度上確實參考了人的駕駛經驗，但戴一凡認為，未必需要過多強調擬人化或者參考人類駕駛員，因為人類駕駛員很難被稱為最優化的控制模型。
李德毅指出，1984～2018年是無人駕駛汽車的科研探索期，走過的是“0～1”的階段；接下來直到2025年，產業都將處于產品孵化期，完成“1～10”；但如果要完成從“10～10n”這一階段，恐怕最終的時間點是2060年。“基于此，中國人工智能從業者不要太著急，如果產品的可靠性不強、成本降不下來，靠忽悠是沒有用的。”李德毅如是說。
