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自动驾驶商业化真相其实还有很长的距离才能落地( 三 )


因此 ， 这些数据如何储存及有效的处理、应用 ， 也将对人类带来新的挑战 。
其三 ， 难以规模化量产 。
通过上文百度自动驾驶汽车量产下线仅100量 ， 以及2018年3月 ， 国际自动驾驶汽车头部企业Waymo 表示到2020年将增配2万辆搭配自动驾驶技术的捷豹 I-PACE车型 ， 也不难看出 ， 无人驾驶汽车的规模化量产存在巨大的困难 。
这一方面是因为 ， 硬件难以规模化 。 要知道 ， 如果将 L4 或者 L5 级别的无自动驾驶汽车视为未来无人车上的主角 ， 也即马路上跑的全部是不需要人类接管的车辆 ， 那么这些车一定会装备大量的传感器 ， 包括激光雷达、毫米波雷达以及多个摄像头等等 。 这也意味着 ， 如果真的要急速扩大无人驾驶汽车的规模 ， 传感器的生产规模也必须跟上 。 这对于现阶段的传感器制造商来说 ， 无疑是一个比较大的问题 。
除了无人驾驶车需要大量的传感器阻碍其规模化外 ， 无人驾驶汽车的批量生产 ， 瓶颈也非常明显 。 一方面 ， 传感器装载在车辆后 ， 能否承受不间断的应用 ， 其可靠性还没有实际验证 ， 这也意味着存在着不可预知的风险 。
另一方面 ， 因为传感器在实际应用中可能出现的故障 ， 那么就像现在的充电车难于普及一样 ， 也将需要在全国各地布局相应的维护传感器、车载计算机 ， 以及修复或更换各类零部件 ， 这不仅需要有掌握这些新型技术的人才来匹配这样的市场需求 。 也需要有并高效率的、系统化、专业化的运营团队 。
而目前无人驾驶公司的精力都在技术研发上 ， 对于建立全国性甚至国际化的运营团队 ， 几乎没有任何经验 。 加上行业基础数据与相关标准的缺失 ， 也将毫无疑问会带来极大的挑战 。
最后 ， 不同国家的驾驶习惯与法律条款不同 ， 可能面临伦理挑战 。 不难理解 ， 一套自动驾驶系统基本不可能在两个国家使用 ， 而且 ， 如果车辆违反交通规则 ， 责任归属也难以界定 。 换句话说 ， 无人驾驶汽车很难进行规模复制 ， 不管是地图、区域 ， 或者是国家 。 也就是说 ， 这是一个难以形成国际标准的行业 ， 注定会因此导致规模受限 。
结语
在路面的车辆越来越多、道路越来越拥挤的当下 ， 自动驾驶汽车无疑是未来的趋势 。 但一个新兴行业的出现 ， 必然是一个完整的生态链 。 自动驾驶汽车从研发到应用 ， 从生产到销售、运营也一定是个系统工程 。 而目前大多数企业还只是停留在技术层面、实验室阶段 。 即使是有一些车型号称已经开始量产 ， 在蓝科技看来 ， 也不过是小批量试 ， 距离商业化还有很远的距离 。
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