7月15日讯 近日，由东浩兰生和「Auto Byte」联合主办，“E车汇”战略合作的「WAIC智慧出行论坛」在上海世博展览馆举办。该论坛不仅得到了华为车云、高通、福特等行业巨头的支持，也得到了驭势科技、赢彻科技及AutoX等迅速崛起的自动驾驶第一梯队的响应。
多位行业重磅人物的参与，令该场论坛成为2021年度世界人工智能大会上，最引人关注的相关领域论坛之一。各位行业大咖的参与，使得本次智慧出行论坛的议题涉及数据学习、芯片、云端拟真训练、C-V2X直到整车软硬件。
而在圆桌讨论环节上，各位顶级技术专家及行业重磅嘉宾更是引发了一场「自动驾驶路线之争」，使得当下自动驾驶面临的「成本、普及、商业化」等路径问题被集中摆上桌面。
数据是自动驾驶的根本
自动驾驶还远远没有普及，最根本的原因在于，技术上还没有达到在任何天气和任何条件下都能驾驶的最高等级L5。自动驾驶的场景太多太复杂，目前计算机的算法还达不到要求，工程师也没有办法提前预测，只能依靠积累大量的数据来训练算法适应不同场景。
而场景无处不在，各种可能性都有，其复杂程度堪比天上繁星。所有自动驾驶车都需要面对某种不可预见的情况，没有十全十美的自动驾驶系统能应对所有场景，自动驾驶最重要的一环就是收集数据，而多大的数据量可以实现自动驾驶？“这个问题没有一个统一的答案。
在圆桌讨论环节，华为智能车云服务CTO喻杰从数据的角度出发进行探讨，表示若要实现全场景自动驾驶所需的数据量，并没有统一的答案。
“我们对于数据的积累追求是无止境的，我们要不断提高自己的能力。”喻杰同时提出，“我们还要强调数据的有效性，如果在封闭园区不断转圈也可以积累很多里程，但是出去对于别的场景可能就是无效的。”
这样一个观点得到了其他嘉宾的一致同意，那就是一定要积累有效数据。
AutoX创始人及CEO肖建雄表示认同，“业界大家经常觉得数据越多越好，其实这有个前提条件，就是有效数据越多越好，另外有效数据很重要的一点，就是高质量的数据越多越好。”
但同时肖建雄表示，拥有大量数据之后如何分析、学习是更大的难题。“比如说我们在做无人驾驶，有激光雷达、毫米波雷达等等，这么大的数据量每个小时可能产生超过1TB的数据量，这是有效数据。”
肖建雄做了一组简单的计算：每台车每小时产生超过1TB，假设每天就跑10小时，一台就有10TB的数据，你有几百台车，每天就有将近1PB的数据。这些数据需要先有人来标注，才能让机器学习，而如此庞大的数据是没有任何一家公司可以标注完的。“全世界我没有看到任何一家公司敢号称有1PB的数据全部被标注过，1PB的数据只是几百台车跑一天10个小时的数据。”
无人驾驶几时真正普及
在讲到自动驾驶等级的发展路线时，嬴彻科技CTO杨睿刚表示认可L3-L5的渐进式迭代。首先，他认为L3与L4、L5的自动驾驶车辆，机器成为驾驶主体，不论是从软件架构、传感器配置、对车辆底盘的要求，都没有本质区别。
另外，如果车辆配备全套的传感器，且拥有足够360°全像数据记录的能力，即可为迭代发展提供有效数据。
不过，嬴彻科技CTO 杨睿刚提出了一个质疑，“是不是传感器越多就有越多的有效数据？”
杨睿刚表示，做量产的自动驾驶是戴着“紧箍咒”的自动驾驶，要考虑的不光是安全、舒适性，还得考虑到车规级的硬件、功能的安全，特别重要是要考虑到成本。
“只有在成本可控的情况下，自动驾驶技术才能够普及，这一点我在嬴彻做自动驾驶深有体会。我觉得我们现在已经过了通过堆料来做自动驾驶，我们必须在成本可控的情况下做可量产的，能让大家普及的自动驾驶。”
但肖建雄对此则提出了异议：「传感器并非越多越好，但是一定要够，不够绝对无法实现无人驾驶。」而且他认为，数据有效是限制在同类数据的，从经济性上考虑，如果车上的传感器及价格已是L4级别，那么就没必要再从L3开始渐进式发展。
那么高阶自动驾驶的普及，还要2-3年还是5-10年？
对此，的卢技术有限公司创始人兼CEO张英谈到，“自动驾驶未来要克服的问题，不仅仅是法规问题、技术问题，更大的坎儿等着我们，是消费者如何理解你，如果你的消费者不买单，你永远也是零。”
杨睿刚对普及自动驾驶的时间认知则是5-10年，他表示，“高阶自动驾驶现在就有，纯无人矿卡在澳大利亚那边开了三五年了。如果说要变成普及的大家都可以感受到的，不管从技术来说还是法律法规上来说，我个人觉得至少得有5-10年才能真正感受到脱手，车真正变成大玩具。”
新能源汽车已经成为大趋势，而自动驾驶也必将是未来车企不可或缺的技术之一。从目前现售的量产车来看，特斯拉早已达到了L2的级别，已经跨越到所谓的L2.5，也是目前市面上可以买到的自动驾驶程度最高的车型之一，可距离真正的无人驾驶还是有很长一段路要走。
L4级别以上的自动驾驶，看似近在眼前，但距离我们还很遥远。
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