中國自動駕駛進入戰略機遇期，如何克服同國外巨頭的數據差距
【文/觀察者網 李煥宇】隨着“軟件定義汽車”、“智能網聯”等新一代汽車概念的普及，自動駕駛已成熱門賽道，但也面臨着技術、安全、倫理等多方面的諸多爭議。不久前，31歲的企業家在駕駛帶有“自動駕駛”功能汽車途中發生事故，不幸逝世。與此同時，特斯拉輔助駕駛系統Autopilot也面臨來自美國監管機構的調查，加上此前上海車展車主維權事件的輿論持續發酵，自動駕駛的安全性成為大眾關注和討論的焦點。
在9月22日舉辦的第11屆陸家嘴產業金融論壇上，一大批行業人士共謀汽車產業發展大局，認為中國的自動駕駛公司正面臨着一個非常好的戰略性發展機遇，而中國可以説正處於行業變革的中心地帶。因為受益於政策引導，中國正積極實現一些新的創新方案，來解決交通出行所面臨的一些痛點，這將成為出行企業變革的催化劑。
大會現場 主辦方供圖
不過，相比於特斯拉這樣的外國巨頭，與會嘉賓在談及國內自動駕駛發展時不約而同地提到了在數據採集上的難處。因為中國企業們不像特斯拉既是車廠又是自動駕駛公司，很難直接獲取大量數據，可數據又在算法的持續迭代中扮演者關鍵角色，高質量的數據同算法一樣是自動駕駛軟件的核心。
作為對策，格物鈦、楚航科技、輕舟智航等自動駕駛領域創新企業提出，可以建立一個仿真場景庫，創造一種虛擬環境把現有數據的價值重新發揮出來，從而彌補在稀缺場景路測數據量上的劣勢，提升路測效率。
除此之外，格物鈦及中海庭、楚航科技、高合汽車、尚頎投資和勁邦資本還提出了另一種可能性——數據集的共享。即通過車廠、自動駕駛公司之間的數據共享去豐富各自的數據庫和數據集，進一步優化算法，提高安全性。與會嘉賓普遍認為數據開放具有重要意義，倡導有條件的、逐步的、有相應機制和標準的數據開放，推動安全前提下的數據開放與車路協同，對推動自動駕駛技術落地有關鍵作用。
行業鉅變——中國的機遇
與會的各位嘉賓首先對自動駕駛在中國的發展前景給予了高度評價。宏景智駕戰略和業務拓展副總裁楊武表示，汽車有“四化”，即司機無人化、動力系統電動化、出行共享化、智能網聯化，而中國在現在這個階段，它的科技公司，包括做自動駕駛的公司在內，面臨着一個非常好的戰略性發展機遇：
從政治角度來講，中國發展是內外循環，內循環為主，對本土的科技高質量發展要求越來越高。整個智能汽車和新能源汽車作為國家的重點支柱產業受到了政策極大的關注和支持。再加上新基建，中國不斷有一些地方政府主導的智慧之路、智慧城市的新基建的推動，也會帶動自動駕駛的蓬勃發展；
從經濟角度來講，預計中國的經濟會持續穩定的增長，數字化的比重在逐漸加大，這對創業公司是非常友好的，資本市場也出現了積極的變化；
從社會角度來講，隨着人口老齡化，不管是對於工廠自動化還是對於未來的交通行業、出行行業的自動化，其實都有不斷增漲的需求，城鎮化還推動了科技產品的規模化；
從技術層面來講，四化不同層面在持續的推動變化，自動駕駛技術已經到了穩步發展的階段。
高合汽車首席技術官（CTO）馬克·斯坦頓認為，汽車行業已經到了一個轉折點。在現代技術支持下，軟件在汽車的發展過程中扮演着越來越重要的角色，自動駕駛以及其他相關技術把車變成了更加複雜的機器，越來越多的汽車製造商開始思考如何把他們的車不止作為一輛出行工具來銷售。未來5年，汽車行業的變化將會比過去50年還要更多。
馬克·斯坦頓 主辦方供圖
據諮詢機構麥肯錫預測，在接下來10年的時間，跟汽車市場相關的軟件市場的市值會翻番，達到4690億美元，未來汽車的創新90%都會基於軟件。還有機構預測，到2040年，自動駕駛的車輛將達到3300萬輛。
但他認為，這個數字是被低估的，未來自動駕駛將會變得越來越平常，而且越安全越有效，而中國正處於這樣的變革的中心地帶。
斯坦頓坦言，自己之所以三年前選擇來到中國，致力於中國新能源汽車的發展，就是因為看到中國正積極利用政策引導，實現一些新的創新方案，來解決交通出行所面臨的一些痛點。所以，中國將會成為出行企業變革的催化劑，同時他堅信越來越多的技術將會支撐全球的汽車產業發展。
車路協同——中國的路線
那麼，中國的自動駕駛是該走單車智能還是車路協同？與會嘉賓普遍看好後者。
馬克·斯坦頓稱，車路協同能給無人車的安全性提供非常大的價值，未來是無人駕駛落地非常好的契機。
楚航科技高級顧問浦維達指出，單車智能的成本始終降不下來，通過網聯來提供輔助駕駛更多的信息，可以使單車成本大幅下降。而且，網聯化真正體現了我們國家舉國體制的優勢，中國的高速公路可以集中控制，不像有一些國家它的高速公路很多都是財團控制的，所以做起來比較難。
不僅如此，中國的5G通信技術還是佈局條件最好的，有條件的話可以在所有高速公路和城市的骨幹道路上實施5G通信技術。
尚頎資本股權投資部董事總經理胡哲俊則認為，單車智能加智能網聯是最適合我國國情的發展策略，我國在人口密度、通信技術和資源上都具備優勢，政府的執行力強，從公共交通的層面去推車路協同相對來説阻力更小。
數據採集——中國的挑戰
不過，要做好自動駕駛，有一道坎是繞不過去的——數據。
高質量數據和算法是自動駕駛軟件的核心。目前自動駕駛商業模式正在發生深刻變化，數據和算法緊密結合的做法逐漸得到市場的認可。無論是視覺還是雷達方案，本質上都是一整套服務於汽車工業的軟件解決方案，而數據在其中扮演的角色是促進算法持續迭代的基礎設施。
美國自動駕駛巨頭，同時也是車輛製造商的特斯拉曾表示，他們現在最大的競爭力其實不是在自動駕駛的算法，而是每天在路上跑的大概40多萬輛的車和這些車每天貢獻的數據。特斯拉可以通過這些數據可以不斷優化自動駕駛的算法、模型，進一步加強它的競爭力。
據胡哲俊介紹，現在各家車廠在硬件層面已經差異不大，軟件這一塊很多自主品牌也具備比較大的競爭力，但國內公司沒有特斯拉這樣的先天優勢。一些自動駕駛公司可能更多程度上都是輕資產、偏軟件的，很難運營比較大的車隊，持續去獲得這麼大量的數據。車廠也是一樣，傳統車廠不直接面對消費者，所以很難獲得這些數據，缺少中間渠道。
而且，即便找到了數據獲取的途徑，數據的長尾效應（注：在數據訓練中，一小部分的類別佔據了大多數的訓練樣本，而大部分的類別只有極少數的訓練樣本）也一直困擾着自動駕駛研發團隊，如何高效獲取和使用2%稀缺複雜場景下的高質量數據始終是個難題。輕舟智航聯合創始人兼CEO於騫指出，實際上稀缺場景的路測數據量是十分有限的，需要創造一種虛擬環境把現有數據的價值重新發揮出來，驗證算法的修改、系統的變化是否安全可靠，加速開發流程，提升路測效率。
已佈局這一領域的格物鈦首席運營官吳瓊婧表示，仿真場景庫會是一個非常好的應用。因為長期路側採集的成本很高，像一輛數據採集車每天會採集10TB的數據，100台車就是PB級的數據量。如果能在海量的數據中快速找到符合需求的複雜場景數據進入模型訓練階段，並且把採集的真實數據轉化成仿真場景庫，在仿真場景庫中做調優，例如把旁邊併線的車速提高或者降低15%、或調整角度。這種做法可以仿真創造出更多的數據，來替代高成本的數據採集工作，這一方面的解決方案都可以用數據平台的方式來實現。
吳瓊婧 主辦方供圖
共享開放**——中國的嘗試**
除了增加用户端數據獲取的渠道和仿真測試，胡哲俊提出了另一種可能性：數據集的共享，通過車廠、自動駕駛公司之間的數據共享去豐富各自的數據庫和數據集，進一步優化算法，提高安全性。
浦維達表示贊同，他認為數據的安全利用是很有商業價值的。現在在馬路上各家車企積累的上百萬公里的行駛數據，是通過很多輛車疊加起來的，單一車輛的行駛里程和區域也是相對有限的。這個時候就需要大家把數據放在一個公共平台上進行共享、交流，甚至進行交易。小企業或許沒有太多人力物力投入到高成本的採集數據運營工作中，這些都可以通過購買服務來解決。綜合而言，這些數據是可以不斷複用產生規模效益的，無論是政府還是行業組織都應該倡導這種做法。
浦維達 主辦方供圖
中海庭首席執行官劉奮也對數據開放抱有持堅定不移的支持態度，必須承認汽車工業還是相當保守的，數據掌握在每個車企手中，它的流動性和價值被遠遠低估了。如果一旦數據能被開放出來，一個超過所有人想象力的商業時代就真的來臨了，在這個讓人熱血沸騰的“數智化”時代，數據開放會極大促進社會運行效率。
不過，勁邦資本合夥人王榮進提出，數據共享是有條件的，應該視具體情況來決定是否開放。比如帶有一定公共屬性的、和交通路況相關的數據是應該拿出來被積極共享的，但是用户和單車的數據可能車企還會有所保留。胡哲俊進一步補充道：數據應當是在特定生態圈裏有限度地被共享，而不是完全面向全社會的、不加限制的開放。這種不加限制的數據共享可能會帶來負面的安全隱患。數據具體應該以什麼樣的形式被共享，會受到怎樣的限制是需要整個行業的參與方進一步深入研究的。
在這方面，格物鈦率先進行了一些嘗試。在今年世界人工智能大會上，格物鈦和上海白玉蘭開源開放研究院共同發佈了《木蘭-白玉蘭開放數據許可協議》，希望向社會倡導數據開放的標準化、機制化，從法律層面提供一種“社區行為標準”去加速數據開放共享。
堅持難而正確的事情
會議最後，與會嘉賓們表示自動駕駛未來肯定會使人們的出行、生活變得更美好，但是也不能過於保持樂觀的態度，這是一件需要堅持的“難而正確的事情”。
道阻且長，生而又有幸。試想未來在全球範圍內自動駕駛的滲透率達到10%甚至15%以上，所有的技術問題會從汽車工業的智能網聯化拓展到智慧交通的運營管理，自動駕駛將重塑城市形態與生活方式，商業模式和產業邊界會經歷重構，全新的規則體系會應運而生，身處於這樣一個變革時代值得每一個人去證明、實踐自己，而現在所有自動駕駛賽道玩家正在做的就是提前佈局規則，加速這一時代的到來。
作為一家專注於打造人工智能新型基礎設施的初創企業，格物鈦正在以數據為中心的開發方式，向全球AI創新團隊、前沿高校實驗室和機器學習開發者社區提供數據平台支持，助力自動駕駛安全發展。