自動駕駛或無人駕駛汽車，已有超過百年的發(fā)展歷程。從發(fā)展歷史看，全球自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)可劃分為三個(gè)階段。第一階段在20世紀(jì)初期，稱為自動駕駛探索期，出于戰(zhàn)爭中減少傷亡的需求，初次研發(fā)并應(yīng)用自動駕駛汽車。第二階段在20世紀(jì)20年代到21世紀(jì)初期，稱為自動駕駛發(fā)展期，隨著高精度傳感、信息通訊、高性能半導(dǎo)體、控制理論等技術(shù)的發(fā)展，自動駕駛技術(shù)緩慢發(fā)展。當(dāng)前正處于第三階段，是自動駕駛測試應(yīng)用期。近五年來，在高算力半導(dǎo)體、5G通信、人工智能大模型、仿真計(jì)算、高精度地圖等技術(shù)加持下，智能涌現(xiàn)推動自動駕駛技術(shù)從量變到質(zhì)變。
自動駕駛汽車可牽引多領(lǐng)域尖端科技發(fā)展，整體提高制造業(yè)水平。自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)可以說是對汽車產(chǎn)業(yè)的徹底顛覆，全球各汽車強(qiáng)國都將目光瞄準(zhǔn)自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)，期望在新技術(shù)競賽中保持領(lǐng)先，以確保本國汽車產(chǎn)業(yè)在全球市場中的競爭地位。
由于涉及車輛工程、交通工程、控制工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、通信工程、機(jī)器學(xué)習(xí)等，自動駕駛技術(shù)屬于一項(xiàng)跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、高度復(fù)雜的系統(tǒng)性工程。當(dāng)前具備競爭籌碼的國家和地區(qū)主要包括美國、中國、歐洲和日本。
從發(fā)展戰(zhàn)略看，美國、歐洲、日本先于中國發(fā)布自動駕駛汽車國家戰(zhàn)略。從自動駕駛立法情況看，美國制定自動駕駛汽車專項(xiàng)法律，鼓勵技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展；德國和日本在現(xiàn)有法律框架下，通過對現(xiàn)有法律進(jìn)行修訂滿足自動駕駛上路需求。從產(chǎn)業(yè)鏈角度看，美國擁有特斯拉、Waymo、Cruise等核心企業(yè)；德國主要擁有戴姆勒、博世等核心企業(yè)；日本擁有豐田、本田等核心企業(yè)；中國則擁有華為、比亞迪、momenta、百度、元戎等核心企業(yè)。從市場應(yīng)用情況看，中國已成為全球最大的智能駕駛汽車市場和自動駕駛測試運(yùn)營國家?？傮w來說，中國更為復(fù)雜多樣的交通環(huán)境使自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展更具潛力。
以交通場景適應(yīng)程度作為劃分邊界，自動駕駛技術(shù)競爭分為“0到1”“1到99”“99到無限接近100”三個(gè)層級，三個(gè)層級對應(yīng)的競爭要素及著力點(diǎn)不同。全球已完成了從0到1的競爭，當(dāng)前主要處于1到99的競爭，部分主體已經(jīng)開始角逐99到無限接近100的競爭。
第一層級下，全球自動駕駛技術(shù)競爭要素為“工程師+算法+數(shù)據(jù)”，其中工程師占主導(dǎo)地位，依靠大量工程師，基于交通規(guī)則開發(fā)自動駕駛算法，并根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)修正算法。這種方式會產(chǎn)生臃腫的代碼系統(tǒng)，執(zhí)行效率較低，行駛體驗(yàn)較差，車輛基本只能在限定的結(jié)構(gòu)化交通場景中安全運(yùn)行，但為自動駕駛的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)邏輯。
第二層級下，自動駕駛競爭要素演化為“大模型+數(shù)據(jù)+工程師+算力”，降低了對工程師規(guī)模的依賴程度。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，端到端大模型應(yīng)用于自動駕駛技術(shù)，大模型將自動駕駛基于規(guī)則的算法轉(zhuǎn)化為基于概率統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提升了車輛運(yùn)行體驗(yàn)和交通場景適應(yīng)能力。該層級將逐步壓縮自動駕駛算法代碼量，自動駕駛汽車將逐步在更多的交通場景中安全運(yùn)行。
第三層級下，自動駕駛技術(shù)競爭要素演化為“數(shù)據(jù)+算力+大模型+工程師”，數(shù)據(jù)和算力將成為自動駕駛汽車技術(shù)競爭的必要條件，二者將進(jìn)一步推動大模型的成熟和可靠，使得自動駕駛汽車安全場景覆蓋度無限接近100%。
科學(xué)認(rèn)知自動駕駛技術(shù)特性，并理解人工智能與自動駕駛之間的關(guān)系，可以對自動駕駛生產(chǎn)關(guān)系重塑有更好的理解。
以往，自動駕駛技術(shù)路線不清晰，外部供應(yīng)商方案未成型，整車企業(yè)自動駕駛戰(zhàn)略以自研為主，自研對整車企業(yè)組織架構(gòu)、流程體系、質(zhì)量效率等形成巨大挑戰(zhàn)，但多數(shù)整車企業(yè)以失敗告終。當(dāng)前，自動駕駛技術(shù)趨于收斂，外部供應(yīng)商方案逐步成熟，產(chǎn)業(yè)進(jìn)入“快魚吃慢魚”階段，整車企業(yè)自動駕駛戰(zhàn)略以外購為主。供應(yīng)商依靠大模型體系、車輛運(yùn)行收集的大量數(shù)據(jù)資源、研發(fā)成本攤銷等，形成滾動放大優(yōu)勢。同時(shí)，數(shù)據(jù)是自動駕駛技術(shù)的競爭要素之一，也是自動駕駛技術(shù)迭代的必要條件，在部分整車企業(yè)采用自研戰(zhàn)略的背景下，誰擁有較大的市場份額，誰就具備了競爭的前提條件之一。
展望未來，我們與超級人工智能(ASI)還相距甚遠(yuǎn)。從使用角度看，自動駕駛未來競爭的是體驗(yàn)和安全。從企業(yè)角度看，自動駕駛未來競爭的是更大規(guī)模的數(shù)據(jù)和算力資源，大模型或許在人工智能發(fā)展推動下變得相對易得。在未來的自動駕駛技術(shù)發(fā)展中，企業(yè)應(yīng)將數(shù)據(jù)提升到更高的重視程度。汽車將變成真正的智能終端，其中軟件的價(jià)值占比將持續(xù)提升，整車企業(yè)要想在未來的競爭中保持優(yōu)勢，應(yīng)根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、技術(shù)成熟度、自身優(yōu)勢和資源等，科學(xué)制定自動駕駛發(fā)展戰(zhàn)略。(來源：經(jīng)濟(jì)參考報(bào)作者朱云堯)
(作者系中國汽車工程研究院股份有限公司政研咨詢中心副總工程師)
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