从CES 2017看今年智能汽车发展趋势之二：自动驾驶还得再等等

自动驾驶商业化可行性验证还需要很长一段时间。

随着2020年自动驾驶实现商用化的时间节点越来越近，今年CES展会“简单粗暴”的成为了各大车企、汽车零件供应商、互联网科技公司“秀肌肉”的展会。汽车科技展区的面积，更是接近3万平方米，今年的CES俨然沦为了半个车展。

而这些参展企业展示的所有新技术几乎都是围绕一个核心科技——自动驾驶。那么，今天镁客君就给大家分析一下，今年的自动驾驶会有哪些发展趋势。

车企依然是自动驾驶商用化的主力军

在今年的CES展会上，传统车企的展位比去年增加了约25%，并且也是本次CES参展商中的主力军。更有激进的车企，比方说克莱斯勒集团，更是放弃了紧接着CES举行的北美车展，选择在CES上发布其最新车型。而其他车企，基本上都毫无保留的展示了其最新的自动驾驶技术。

“话题王”法拉第未来（镁客君暂且将其归类为车企，而非科技公司），在今年的CES上正式发布了旗下首款量产车：FF91。可上下伸缩、隐藏在车辆前引擎盖中的激光雷达，以及全车近30多个传感器，算是搭载于FF91上实现自动驾驶的所有硬件。而且在演示现场，FF91也向众人展示了自动寻找车位、自动泊车的功能。不过FF91预计要到2018年才能实际交付，消费者想要使用这一功能，恐怕还得再等等。此外，上个展示该项技术的公司是特斯拉，他们旗下的Model X也同样可以实现这一功能，而且实现的时间也同样是2018年。

宝马自动驾驶原型车正式亮相，而且还有英特尔、Mobileye作为技术支持。展会期间，这辆宝马5系自动驾驶汽车展示了自动驾驶技术、自动泊车搭配自动驾驶技术和云端互联技术等一系列研发成果。在无人驾驶模式下，车载计算机将不断对比车辆实时环境与地图，使车辆精确地保持在车道内行驶。不过，该车目前还只是展示，实际路测还得等到今年的下半年才正式展开。

奥迪虽然本次展会并没有独立展台，但是与英伟达、百度的合作关系，也同样让其展示了最新的自动驾驶技术。凭借小巧的Xavier人工智能超级计算机、能看懂面相的AI Co-Pilot辅助驾驶员驾驶的深度神经网络、全新NVIDIA 人工智能汽车平台（AI Car Computing Platform），奥迪计划在2020年实现自动驾驶商用化。

福特第二代Fusion混动自动驾驶测试车也同样在CES上亮相，该车型也被认为是最接近量产的自动驾驶车型，也是福特耗时近3年的最新研究成果。第二代自动驾驶系统新增了激光雷达，可探测更广更远的范围；配置了更加灵敏的传感器，但数量由原来的四个减少至现在的两个；搭载了运算能力更高的中央计算机。不过，就算是最接近量产，按照福特的计划来看，也得等到2021年才能实现。

化繁为简，是现代IONIQ无人驾驶汽车的设计理念。放眼全球，几乎所有的车企都有自己的自动驾驶研发计划，但是想要真正实现量产，成本问题是最不容忽视的环节之一。现代IONIQ无人驾驶汽车就是以此为出发点，采用更加简易的传感器系统，将成本降低，使无人驾驶可以更加亲民。只不过，这样一套系统的可行性，还有待进一步测试验证。

除了上述几家发布实际自动驾驶汽车的车企之外，还有诸如发布Concept-i自动驾驶概念车的丰田、展示NeuV智能电动车的本田。只不过，这些还只是概念车，目前连使用量产车型改造而来的自动驾驶汽车还尚未落地，概念车就离我们更加遥远。

科技公司和汽车零件供应商也不甘示弱

包括科技公司英伟达、高通、英特尔、百度，以及汽车零件供应商法雷奥、德尔福、采埃孚在内的众多企业，同样在今年的CES上展示了最新的自动驾驶技术。

雷奥带了5项新技术参展，分别是eCruise4U混合动力自动驾驶汽车、XtraVue超级视距、360度自动紧急刹车系统、C-Stream穹顶式座舱系统以及法雷奥驾驶舱。德尔福联手Mobileye，在展会期间进行了10公里自动驾驶车辆的演示，可以说这套自动驾驶解决方案也算是接近量产的产品之一。采埃孚则是联合了英伟达，推出了基于 Nvidia Drive PX 2 的 ZF ProA 自动驾驶芯片系统，成为首家把 Drive PX 2 带进商业化产品的一级汽车供应商。

而来自中国的百度，算是今年CES展会上“声音”最大的中国企业，开放AI自动驾驶平台的消息更是引发热议。百度在展会期间正式推出了Road Hackers百度自动驾驶开放平台，它是一款基于百度先进人工智能网络算法的高级自动驾驶模型。而这一平台也是最懂国内道路情况的自动驾驶平台，现如今开放的数据，也有助于百度进一步优化其自动驾驶算法模型。除此之外，与北汽集团的合作，或许也将加速百度自动驾驶解决方案的落地。

自动驾驶技术方案已经成熟，但想要“平稳落地”还需再等等

纵观全球各大企业的自动驾驶研发进度，成套的解决方案架构已经基本定型。一定数量的传感器和摄像头、高性能的芯片 、拥有海量数据的算法模型等等，已经基本被认定为自动驾驶解决方案中不可或缺的组成部分。

但是，自动驾驶想要真正实现商用化，在今年还是很难实现的。首先一个就是成本问题，比方说售价高昂的激光雷达，尚未实现大规模生产，所以导致实现自动驾驶的成本居高不下。再有就是实际道路测试尚未完成，因为自动驾驶技术是搭载于汽车上的高科技，摆脱了人类操纵的车辆，在计算机的控制下随时有出错的可能。如此一来，海量的道路测试在所难免，而这需要耗费大量的时间。

所以说，自动驾驶现如今虽然已经有了相对成熟的整套解决方案架构，但是想要真正实现商用化，还有很长的路要走。

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