技術檻

業界普遍認為，智能駕駛開始進入發展快車道。比如北京、上海、重慶、深圳、武漢等地都在積極推進地方智能駕駛測試工作。這為智能駕駛技術發展創造了良好的應用環境。據公開資料，2021年，我國乘用車新車市場中具備L2級智能駕駛功能的車型銷售476．6萬輛，滲透率達到23．5％。

而且，在L2級基礎上還在不斷拓展功能配置和應用場景。目前，L3級落地問題備受關注。比如，歐洲具備L3級智能駕駛功能的車輛可以上路，中國也在積極推進。事實上，很多企業也擬定了L3級落地目標。甚至，L4級智能駕駛也有了初步眉目。

但不能否認，智能駕駛技術總體上仍不成熟，依然有很多技術難關有待攻關和突破。比如，高精度傳感器、芯片、操作系統、線控執行器、仿真軟件、基礎工業軟件等核心基礎技術都有待突破。同時，伴隨著千人千面的個性化發展，智能汽車的技術創新還有很長的路要走。

安全檻

2022年7月21日，國家互聯網信息辦公室發布對滴滴全球股份有限公司（下稱“滴滴公司”）作出相關行政處罰決定，對滴滴公司處人民幣80．26億元罰款，對滴滴公司董事長兼CEO程維、總裁柳青各處人民幣100萬元罰款。該決定指出，滴滴公司存在8個方面的16項違法事實，包括違法收集用戶手機相冊中的截圖信息，過度收集用戶剪切板信息、應用列表信息，過度收集乘客人臉識別信息、年齡段信息、職業信息、親情關系信息等；存在嚴重影響國家安全的數據處理活動等。據媒體報道，最近滴滴還被撤銷了導航電子地圖制作甲級測繪資質。這對滴滴打造智能駕駛的計劃有很大影響。但這只是智能駕駛領域涉及數據安全的一個典型例子。

其實，智能駕駛安全問題牽涉到很多方面。比如，近年來，駕駛智能汽車出現各種安全事故的案例也不少，其中除了人為操作失誤因素外，更多的恐怕是智能駕駛技術本身還不夠成熟的問題。

7月28日，國務院安委會辦公室發布了“關于印發《“十四五”全國道路交通安全規劃》的通知”。該規劃提到，深化道路交通安全科技創新應用，推動可信數字身份在車聯網、自動駕駛技術等方面的應用。這將促進智能駕駛安全領域的發展。

在智能駕駛發展方面，從企業而言，需要加強安全合規意識，建立自身的安全管理體系，不斷提升智能駕駛技術水平；從國家層面而言，需要完善相關法律法規，全面加強包括智能駕駛技術在內的監管。這樣才能逐漸解除民眾對智能駕駛的安全疑慮。

路線檻

對于智能駕駛，業內通常認為，主要有單車智能和車路協同兩條路線。李克強指出，國外形成了兩條智能汽車發展路徑：一是以車輛為核心的單車智能發展路徑，二是依托移動通信技術推進的網聯化發展路徑。

目前國內外大部分汽車企業以單車智能路線為主。而單車智能又分為以激光雷達和高精地圖等為核心的融合感知方案，以及視覺感知方案。特斯拉采用以視覺感知為主的方案，大部分企業采用融合感知方案，比如谷歌。

對車路協同路線，李克強進一步提出要車路云融合。但對于這兩條技術路線，業內意見并不統一。有人認同單車智能路線，有人認為車路協同路線更具優勢。比如，李克強認為，車路云融合的智能網聯汽車是突破國外單車智能瓶頸的全新發展路徑，是智能網聯汽車發展的中國方案。

目前，北京經開區自動駕駛示范區走的就是車路云一體化融合之路。從汽車技術、成本、路權分配等角度而言，單車智能路線似乎更實際；而車路協同路線存在復雜的系統架構設計難度大、云端和車端核心軟硬件平臺缺失、車輛廣域協同性能差等難題。因此，有專家認為，車路協同是一個偽需求，商業模式走不通，車企沒必要過于依賴車路協同，以免自我束縛。

投入檻

還有一個不可忽視的事實，搞智能駕駛，不僅研發難度大，而且投入也大，是一項非常費錢的工程，可能還是一個無底洞。華為終端BG CEO余承東曾直言，華為每年在汽車業務上僅研發投入就達十幾億美元，而且“汽車業務是華為唯一虧損的業務”。

有媒體報道，百度每年研發投入超過200億元。小鵬汽車2021年全年研發投入41．14億元，占總營收的19．6％。蔚來汽車和理想汽車2021年研發收入占比達12％以上。蔚來方面表示，2022年全年研發投入將同比增長1倍。理想汽車今年一季度研發投入13．7億元，創季度歷史新高。小米今年一季度研發支出35億元，同比增長16％。

作為行業龍頭企業，特斯拉僅去年研發支出便高達25．91億美元，同比增長74％，今年二季度研發支出6．67億美元。據StockApps報告，特斯拉每輛汽車的研發費用為2984美元，是行業平均值的3倍左右。

傳統車企也沒閑著，在智能駕駛領域的研發投入同樣不遺余力。比如，上汽2021年合計研發投入205．95億元。大眾2021財年研發成本達156億歐元；2018年計劃到2023年底在電動汽車、智能駕駛等領域投資440億歐元。

當然，這些研發投入并非局限于智能駕駛領域。可以說，搞智能駕駛也是一場“燒錢”游戲，要是沒有雄厚財力做支撐，可能笑不到最后。

總之，各界對智能汽車未來發展充滿期待，但智能駕駛是一項復雜的系統工程，需要社會各界共同參與，并一起創造適宜環境。而打造這個適宜環境就需要跨越法律、生態、技術、安全、路線和投入等欄檻。

       原文標題 : 智能駕駛落地“負面清單” | 封面故事：智能駕駛跨欄期來臨(一)