最近借CES和北美車展之勢，自動駕駛的話題又火了一把，各種報道和議論鋪天蓋地。有不少朋友問我，自動駕駛汽車的時代是不是要來了。但我的回答是，并不會那么快，目前的自動駕駛還只是“半成品”。

必須承認，自動駕駛技術在最近兩三年取得了長足進步，這從眾多在實際道路完成自動駕駛測試的廠商上可見一斑。但有個問題——目前絕大多數(shù)的自動駕駛汽車，包括我在CES上看到的一些，仍然是單純依靠傳感器和控制系統(tǒng)——傳感器探測周圍環(huán)境，控制系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理并控制車輛完成整個行駛過程。

這種解決方案在技術上有著明顯的局限性，最直接的就是特定情況(如惡劣天氣)下傳感器的失效問題。說到底，把所有任務都交給車輛獨立完成，是把雞蛋全部放進一個籃子，成本難以控制、效果不好保證——如果要將自動駕駛相關的所有信息儲存到一輛車上，只怕每輛車都得背上一個大體積的高性能計算機才可以。這樣看來，做一兩輛測試車秀秀肌肉沒問題，要實現(xiàn)量產，恐怕沒那么容易。

破解的關鍵是什么?海量數(shù)據(jù)挖掘和實時聯(lián)網(wǎng)。具體到關鍵能力上，則是高精度地圖和云計算服務。

高精度地圖就像自動駕駛汽車的記憶，離開了記憶，無論眼睛和思考速度有多么發(fā)達，還是無法對事件有全局把控。一輛能調用高精度地圖數(shù)據(jù)的自動駕駛汽車，能夠對所處的環(huán)境進行精準預判，提前選擇合適的行駛策略，而把對環(huán)境的監(jiān)測重點放在應對突發(fā)情況上。在提升車輛安全性的情況下，還有助于降低車載傳感器和控制系統(tǒng)的成本。

正如人的記憶能力各有差別，不同級別的高精度地圖，在精度和信息量上也差別明顯。例如，基礎ADAS地圖只需要精度達到米量級，而HAD級別高精度地圖的精度則能達到厘米量級。在數(shù)據(jù)量方面，基礎ADAS地圖只記錄高精道路級別的數(shù)據(jù)(道路形狀、坡度、曲率、鋪設、方向等)，HAD級別地圖不僅增加了車道屬性相關(車道線類型、車道寬度等)數(shù)據(jù)，更有諸如高架物體、防護欄、樹、道路邊緣類型、路邊地標等大量目標數(shù)據(jù)。

在CES上，采用“眾包”方式，通過量產車配裝的傳感器進行地圖數(shù)據(jù)采集成為一種新思路。盡管通過這種方式采集的數(shù)據(jù)可能無法達到HAD級別，卻可以加快地圖基礎數(shù)據(jù)的采集更新，也讓專業(yè)地圖廠商能夠更專注于高精度地圖數(shù)據(jù)的采集。

高精度地圖在應用過程中，還要解決兩個問題，那就是實時更新和實時同步。少了實時更新，地圖數(shù)據(jù)就不能反映道路的真實情況，記憶就會出現(xiàn)偏差。而少了實時同步，最新的數(shù)據(jù)就無法有效傳遞給每個交通參與者。

正因如此，云計算平臺至關重要。可以說，只有和云計算平臺結合在一起時，高精度地圖才能夠真正發(fā)揮效果。

當然，云計算平臺的作用還不僅如此，道路上行駛的不同車輛可以將道路情況實時上傳至云端，在通過云端對其他車輛進行信息同步。于是，自動駕駛汽車可以提前知道前方5公里發(fā)生了交通事故，10公里處有臨時的施工，而在20公里以外已經開始下雨……從目前來看，利用云計算平臺實時更新，車與車、車與路的通訊技術固然是一大難點，但更重要的是，提供云計算服務的平臺是否具備進行海量數(shù)據(jù)收集、運算、交互與分發(fā)的能力。

從這個角度說，自動駕駛的普及需要從云+端的層面入手，細節(jié)涉及方方面面，是一個各領域專業(yè)公司之間協(xié)同發(fā)展的過程。這也是為什么最近很多看似不相干的公司宣布聯(lián)手合作的深層次原因，包括我們看到開展自動駕駛研究非常早的Google也在尋求車企合作。

在CES上，高德和德爾福也宣布了將在高精度地圖、精準導航、高精度定位、LBS服務等方面展開深入合作。德爾福是全球領先的汽車零部件供應商，在自動駕駛系統(tǒng)方面有深入研究，并在今年提出了傳感器和V2X技術上具備量產可能的現(xiàn)實解決方案。

高德的強項則體現(xiàn)在高精度地圖和云計算平臺上。其中高精度地圖的覆蓋里程數(shù)和精度(10cm)都是國內第一，并且高德已經拿到了國內首個高精度地圖的商業(yè)訂單;在云服務方面，高德已經能夠通過阿里云平臺的支持，建立面向車輛的自學習平臺及實時信息發(fā)布平臺，實現(xiàn)從靜態(tài)道路信息到動態(tài)車輛行為，甚至車主個人駕車習慣等內容的系統(tǒng)自主學習判別。

汽車廠商對于汽車本身、以及駕駛的專業(yè)理解，加上互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)和云計算層面的積累，本身就是一種各取所需的高效方式。

在汽車誕生以來的一百多年間，曾經歷過多次技術和生產方式上的重大革命。相信在自動駕駛領域，專業(yè)公司之間的跨界合作將成為一種常態(tài)。而由此帶來的一種全新生態(tài)模式，大概才是自動駕駛真正實現(xiàn)普及的關鍵所在。