自動駕駛到底離我們還有多遠？今年或能用上L4！

時至今日，自動駕駛到底發展到什麽地步了？先別著急，了解一下自動駕駛的等級劃分！

（美國汽車工程師學會制定的自動駕駛技術標準）

新能源、智能網聯、自動駕駛是車企每逢戰略發布會，必談的三大話題。新車型中以此為噱頭的，新Audi A8（非國內的A8L）實際上屬於L3級別；特斯拉旗下最新款車型搭載的Autopilot，嚴格上說屬於L2.5級別；還有包括不少自主品牌車型在內的，配備了最新一代ACC自適應巡航，以及各類預碰撞輔助作業系統，可以歸為L2級別。

也就是說，其實真正意義上的自動駕駛離我們還有距離。關於L5級別的自動駕駛，車叔覺得可以用一個場景來描繪：當你下班後，踏入車內啟動自動駕駛命令，於是你就可以半躺著玩手機，並且車型在行駛過程中自動躲過一些計程車司機、公車司機蠻橫的加塞，又及時避開了橫穿馬路的行人和貓狗，最終順利突圍把你送回小區的車庫。

這將是未來人類的日常出行，短期內肯定會有大量的技術難題亟待解決。至少，技術的可靠性還需要系統的優化和測試。至於配套的交通法規，如果技術發展到那一步，倒不算什麽大問題。這兩年來，自動駕駛技術的發展相當迅猛，傳統車企、供應商、“PPT造車黨”、IT巨頭都在不同場合公布了自己的技術成果和未來規劃，未來正一步步被拉近現實。

概念車、宣傳片、“新生態”、“未來暢想”……如果你長期關注自動駕駛領域，估計已經見慣了這些“鏡中花、水中月”。今天，車叔要說的是比亞迪和百度這兩大高級“玩家”，它倆很可能成為自動駕駛全面普及的關鍵推動者。尤其是百度，率先完成了L4級自動駕駛平台的建造和產品化。

全球首款L4級別自動駕駛巴士——“阿波龍”

前幾天，在2018年百度AI開發者大會上，李彥巨集宣布百度和金龍客車合作研發的全球首款L4級別自動駕駛巴士“阿波龍”量產下線，首期100台發往北京、雄安、廣州、深圳、武漢、日本、平潭等地區，並直接開展商業化運營。

不同於業界某些大咖，李彥巨集這次可沒有吹牛逼。據悉。阿波龍車內沒有方向盤、油門、踏板，是真刀真槍的無人駕駛。而且，阿波龍也是“安全舒適”的，“充電2小時，能跑百公里”。不過要注意，阿波龍的主要應用場景是園區、小區這樣的封閉式路線。比如在日本，阿波龍隻用於核電站內部的人員接駁，不能上城市公路。

“昆侖”芯片+Apollo開放平台很強大

雖然阿波龍離L5級自動駕駛還有些距離，但作為一款符合L4級自動駕駛定義的量產化產品，已經可以作為自動駕駛發展史的一個歷史節點了。金龍客車主要是代工，百度提供自動駕駛的核心技術，依靠麾下兩大神器——“昆侖”芯片、Apollo開放平台。

AI技術現在大家都不陌生，在PC、手機、機器人各類終端上得到廣泛的應用。要處理AI技術海量的數據，就必須依靠更強有力的芯片。“昆侖”是由百度自主研發首款雲端全功能AI芯片，百度自稱基於8年CPU、GPU和FPGA的AI加速器的研發，20多次迭代而生，具備很強的通用靈活性。不少IT媒體已經給“昆侖”帶上了各種大帽子：“全球最強”、“業內算力最高”雲雲。

李彥巨集自己似乎對“昆侖”也非常滿意和自信，幾次對外喊出“厲不厲害，自己用了就知道”。此外，會上李彥巨集還與比亞迪總裁王傳福聯合開啟了Apollo3.0。Apollo是一個人工智能服務平台，可以類比於手機上的安卓系統，它是一個相對開放的平台，不斷的學習和豐富。開發者可以利用Apollo3.0和相關的自動駕駛套件，短短幾天至幾個月的時間打造屬於自己的“阿波龍”，大大提高研發效率。

曾經，車叔對百度下限太低的競價排名略表不齒。如今，百度已經站在國內自動駕駛領域的“C位”，打造了全球最大規模的自動駕駛生態，很了不起。中國企業裡面注重自主研發，並產出巨大成果的，應該值得我們點讚。比亞迪也是如此，作為新能源“一哥”，自動駕駛玩的是風生水起。

比亞迪硬體平台開放度驚人

還記得2018年春晚上，比亞迪聯合百度在港珠澳大橋搞的無人駕駛秀嗎？比亞迪在燃油車領域經營的一塌糊塗，目前把主要籌碼押在新能源上，自動駕駛或許將成為比亞迪彎道超車的風口。

為此，比亞迪成為Apollo平台重要合作夥伴，推出了獨具一格的DiLink智能網聯繫統，開放了汽車341個傳感器、66項控制權，接近於所有權限了。這對於一家車企，尤其是傳統車企來說非同小可。眾所周知，汽車的產業鏈特別長，供應鏈方面主機廠未必有足夠的掌控力，天生就是相對封閉的。如今，比亞迪此舉也是為了實現高等級的自動駕駛鋪路。

目前，比亞迪打造出了一個自動駕駛硬體開放平台，全面開放線控底盤、人機互動、傳感器接口及開發者接入技術，與百度Apollo體系全面、深入對接。即將上市的比亞迪秦Pro將是首款出自Apollo體系下的車型，號稱5.9秒破百，並且自動駕駛性能會隨著百度Apollo同步成長，直指L5級完全自動駕駛！

車叔總結：完全自動駕駛無疑是人類今後5年要去攻克的巨集大應用場景，從目前的資訊來看，各階段時間點越來越清晰。未來何時到來，就在我們的掌握中，這一切就讓我們拭目以待！