一直謀求跨界造車，卻尚未公布實質進展的蘋果汽車，最近飽受關注。
“蘋果AppleCar項目團隊已經解散一段時間，如果想在2025年量產AppleCar，蘋果需要在3—6個月內進行團隊重組”。近日，一位知名證券分析師在社交媒體上發布的這條信息令人再次將目光聚焦蘋果汽車。
此前，海外媒體曾曝光了一組蘋果汽車首款車型的假想圖。新車定位為SUV，將搭載一系列智能配置，并可達到L5級自動駕駛水平。
雖然蘋果公司從未主動官宣自己要造一款什么車，但“染指”L5級自動駕駛的消息，還是令網友大為期待。如今團隊被曝解散，令眾多汽車發燒友迷茫，連具備頂流研發實力的蘋果都退出戰場，那么，L5級自動駕駛到底是有多難?
場景不同，需要的自動駕駛等級不同
汽車駕駛自動化作為全球汽車技術及產業的重要發展趨勢，正在為人們提供更加安全、舒適以及順暢的出行方式與物流解決方案。同時，汽車及相關產業與人工智能、信息通信、智慧城市與交通等的深度融合，也正在重塑這一產業的生態體系和價值鏈體系。
如何理解自動駕駛，在各國的自動駕駛分級標準中，可見一斑。
2013年，美國高速公路安全管理局率先提出將汽車駕駛自動化分為無自動化、特定功能自動化、組合功能自動化、有條件自動化和完全自動化共5個等級。
德國聯邦交通研究所根據研究，將汽車駕駛自動化分為僅駕駛員、輔助駕駛、部分自動駕駛、高度自動駕駛以及完全自動駕駛共5個等級。2021年12月，德國向奔馳公司頒發了全球首張L3級自動駕駛牌照，這是德國于2017年修改《道路交通法》并認可了3級系統的合法地位后，首次頒發針對該系統的牌照。
我國自今年3月1日起施行的《汽車駕駛自動化分級》國家標準，基于駕駛自動化系統能夠執行動態駕駛任務的程度，根據在執行動態駕駛任務中的角色分配以及有無設計運行范圍限制，將駕駛自動化分成0級至5級。
其中0級為應急輔助，1級為部分駕駛輔助，2級為組合駕駛輔助，3級為有條件自動駕駛，4級為高度自動駕駛，5級為完全自動駕駛。
“從L0到L5，每級之間可以從人工駕駛參與的程度看出差別，不同的場景，需要的自動駕駛等級也不同。有的場景不需要人工駕駛，就可以采用自動駕駛。”東南大學機械工程學院教授、國家杰出青年科學基金項目獲得者殷國棟告訴科技日報記者，在一些礦區、港口貨運碼頭、園區，由于作業環境安全、封閉、可控，已經實現了高度自動駕駛。但對于場景復雜，交通信號密集，人流如織的鬧市區，想實現高級別自動駕駛仍有很大挑戰。
多地試水，自動駕駛邁入商業化
如今，行走在北京經濟技術開發區，你可能隨時會與自動駕駛出租車不期而遇。在手機App下單，一鍵呼叫自動駕駛出租車，出租車便會達到乘客設置好的地點，乘客上車后輸入手機后4位尾號，并選擇開啟行程，車輛便起步駛向目的地。
2021年11月25日，國內首個自動駕駛出行服務商業化試點在北京正式啟動，百度和小馬智行成為首批獲許開展商業化試點服務的企業，其將在北京經濟技術開發區60平方公里范圍，投入不超過100輛自動駕駛車輛開展商業化試點服務。業內人士認為，這標志著國內自動駕駛領域從測試示范邁入商業化試點探索新階段。
捕捉自動駕駛行業先機的不止北京。目前，上海、廣州、長沙、滄州等多地已經開放自動駕駛常態化運營;上海嘉定、臨港、奉賢、金橋4個測試區開放了自動駕駛測試道路253條，測試場景超過5000個;江蘇無錫將常態化運營3條5G自動駕駛網約巴士;深圳在智能網聯汽車準入管理、事故責任認定等領域，開展法制化探索;廣州啟動智能網聯汽車與人類駕駛汽車混行試點……
在各地紛紛試水自動駕駛的背后，是我國在智能網聯汽車發展、技術標準制定、準入管理等方面的齊頭并進。
工信部裝備工業一司副司長郭守剛表示，目前我國正在推動自動駕駛基礎平臺、車載操作系統等的聯合攻關，搭建測試驗證公共服務平臺，加速技術研發和產業化應用;同時大力部署5G通信設備、路側聯網設備等基礎設施，不斷擴大車載聯網終端裝車應用規模。
在技術標準方面，我國已建立智能網聯汽車“十四五”標準體系，發布乘用車自動緊急制動、汽車信息安全等多項標準，申請整車信息安全、軟件升級、數據記錄系統等強制性國家標準項目立項，積極參與國際標準制定協調，2021年提交技術提案50多項，整體工作進度與國際保持同步。
目前，我國組合輔助駕駛系統的乘用車新車搭載率提高到20%左右，其中新能源汽車新車搭載率超過30%;車載基礎計算平臺實現裝車應用，車規級激光雷達等達到國際先進水平;全國開放測試區域5000平方公里、測試總里程超過1000萬公里，發放道路測試牌照800多張，3500多公里的道路實現智能化改造升級，大型港口貨運車輛自動駕駛應用占比達50%。
技術迭代，其他相關問題需同步跟進
“從全球發展水平來看，我國在自動駕駛產業基礎、政策力度、人才儲備等方面都有不錯的積累，且自動駕駛技術相關的智能網聯、信息安全、云控平臺、編隊技術等領域，都與世界各國齊頭并進。”殷國棟說。
不過，在殷國棟看來，如果想在沒有人工駕駛參與、沒有設計運行范圍限制的條件下，實現完全自動駕駛，至少在車輛的感知、決策、執行系統等方面還需加強關鍵共性技術的研發。
“L5的關鍵問題是要解決對周圍環境的識別和在混合交通下的駕駛安全。”殷國棟解釋，對于自動駕駛汽車來說，追求的響應速度在秒級以下，感知系統要能快速實時地處理復雜的天氣、道路、移動物體等信息。
“現在感知的難點在于場景不夠豐富，需要建立一個場景模型庫來訓練汽車的感知系統，讓它能夠在各種復雜的行駛場景中都能做出精準判斷，例如在鬧市區，有人橫穿馬路，寵物突然沖過來，周圍車輛突然變道時該怎么處理等。”
決策系統則要根據高精度地圖精準定位，對行車路線進行局部優化和全局優化，并根據路況情況隨時調整，這涉及5G、北斗導航、車路協同、與交通信號燈的交互等多種技術的融合。“決策系統要解決在信號微弱的情況下如何輔助定位這個問題，例如過隧道、山洞，或者穿行在高樓大廈間，信號被阻隔時該怎么判斷，車距最大誤差要能定位到毫米級。”殷國棟說。
“而執行系統最關鍵的是汽車底盤控制系統，其中轉向靈敏度要提高，要符合自動駕駛的快速響應速度。而自動駕駛汽車基本都是基于純電動汽車來設計的，所以輪轂電機驅動的底盤系統更能確保車輛的快速響應、精準制動，滿足智能化和電動化的精確需求。”他坦言，這意味著汽車的底盤系統要重構，包括轉向、制動、驅動以及懸架系統都要重新設計，也就是現在科研和市場追求的智能底盤系統，可自主適應傳感、決策的需求，以提高汽車的可靠性和安全等級。
在殷國棟看來，與技術迭代需齊頭并進的是，自動駕駛車輛上路還需要法律依據、厘清交通事故權責等問題。
中國高級別的自動駕駛何時能夢想照進現實?按照《新能源汽車產業發展規劃(2021—2035年)》制定的路線圖，到2025年，我國高度自動駕駛汽車要實現限定區域和特定場景商業化應用，到2035年，高度自動駕駛汽車要實現規模化應用。
“自動駕駛代表著人類對駕駛體驗的高級追求，雖然目前還存在技術瓶頸，但未來可期。”殷國棟說。(金鳳)
