关于自动驾驶话题的讨论，似乎变得越来越矛盾。
一方面，资金不断涌入，巨头争相布局，新创企业层出不穷让这个行业变得火热无比，更有各国家各地区的相关政策相继出台，让自动驾驶在市场上活跃度急剧升高。
而另一方面，当问起身边的朋友，给你一辆自动驾驶的汽车，你敢开吗？大部分回答都是不。
它看起来是那么的遥不可及，可同时又仿佛近在咫尺。崛起之路十分生猛，商业化道路却仍十分漫长。[星宇佳科技]
政企油门一踩，白热化竞争加剧近日，北京市发放无人化载人示范应用通知书，百度、小马智行成为首批获准企业，北京也由此开启乘用车无人化运营试点。此前，上海正式落地全国首个关于智能网联车辆的立法；广州则在尝试将Robotaxi与网约车、出租车纳入统一管理；深圳提出“允许车辆无安全员”，企业可以进行远程监控。[星宇佳科技]
不仅如此，北京、广州、深圳、重庆、武汉、苏州等城市更是推出了重磅、丰富的补贴，鼓励企业进行技术创新、商业探索。
企业这一头也在持续加码前进，梅赛德斯-奔驰官方宣布自5月17日起，德国市场销售的奔驰S级和奔驰EQS将可选装Drive Pilot系统（L3级自动驾驶系统）。而国内的小鹏依靠全栈自研，于2021年1月发布了业内领先的NGP自动导航辅助驾驶系统。在 5 月 7 日晚的极狐阿尔法 S 华为 HI 版发布会上，华为常务董事、终端 BG CEO、智能汽车解决方案 BU CEO 余承东则更是直言，“极狐阿尔法 S 华为 HI 版的自动驾驶系统是世界最强的，没有之一，但软件还需要打磨，需要迭代升级。”
似乎，自动驾驶领域百花齐放，繁荣至极。
困境仍有，发展亦不停歇[星宇佳科技]然而横看成岭侧成峰,远近高低各不同，自动驾驶领域的庐山真面目却不像企业家们所言的那么一帆风顺。
提及自动驾驶，我们不得不提的是自动驾驶的分级标准。
2022年3月1日，针对自动驾驶功能的《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准（GB/T 40429-2021），正式实施。
图注：国标GB/T 40429-2021文件截图
在这个国标文件里面我们可以分析得出，3级（L3）是驾驶自动化的分水岭，在3级之前的驾驶自动化，都只能算作驾驶辅助系统。达到3级的自动驾驶系统，持续的车辆横向和纵向运动控制以及对目标和事件的探测与响应都是由系统执行的，这也就意味一定程度上无需人类驾驶员进行操作。
所以现有的自动驾驶汽车到达L3了吗？[星宇佳科技]
IDC发布的《中国自动驾驶汽车市场数据追踪报告》显示，2022年第一季度L2级自动驾驶在乘用车市场的新车渗透率达23.2%，整个市场处于L2向L3发展的阶段。
同时，IDC还表示，目前车企大多通过拼接不同的功能来实现L2，但L3想要落地，或许需要采用集中控制来提高车辆的决策能力。
这其实也就意味着，其实大多车企连L2级别都难以完全做到。
来源：IDC中国
而在自动驾驶拥有绝对实力的引领者特斯拉频频出现的召回事件，更是让普通民众对自动驾驶的实际应用产生了深深的担忧。[星宇佳科技]
芯查查数据显示，从2021年2月至今，特斯拉在中国召回8次，涉及车辆56万多辆。虽然不是每一次召回的原因都涉及自动驾驶功能，但频繁召回对自动驾驶商业化过程中民众的心理建设是一个极大的考验。
试想一下，在一个开放道路上，一辆自动驾驶汽车若想畅通无阻，需要听从操着方言的交警的指挥，需要判断路上突然冲出来的小狗会往哪边走。这种极端情况，完全没有人员的干预可行吗？答案自然是不可以的。自动驾驶本身就仍在发展过程中，而如果它想应用至商业化场景，因为涉及到人身安全，这其中的复杂性急剧增加。
但是我们也不应过度悲观。
商业的本质是价值、交换（交互）、利润。如果自动驾驶不能在极端场景中完全做到商业化，那么它是否可以在简单一点的环境下实现商业化呢？美国自动驾驶初创公司Nuro正式可收费就是很好的一个例证。
2021年12月24日，美国自动驾驶初创公司Nuro，正式获得加州机动车管理局（DMV）的许可，可以在加州公共道路上推出付费的自动驾驶送货服务，成为全球首家获批提供此类服务的公司。[星宇佳科技]
可以看出，在货运场景中，可量产、可无人、可收费的商业闭环已经形成。
此外，在刚刚设想的极端情景里，我们也可以注意到，其实自动驾驶能否落地，在技术上的要求主要是落脚于对AI芯片的要求。如果AI芯片能做到最大程度地自动识别，拥有极大的算力，与其余技术相辅相成，自动驾驶或许就指日可待了。
正是因为意识到这一点，芯片厂商目前围绕自动驾驶芯片的竞赛正在如火如荼的展开。
英伟达刚量产的自动驾驶芯片Orin单颗算力达到254TOPS，是目前业界唯一单颗算力达标200TOPS的厂商。而且其下一颗自动驾驶芯片Atlan的单颗算力将达到1000TOPS，是Orin芯片算力的4倍，将于2023年向开发者提供样品，2025年量产装车。除此之外，地平线、高通、Mobileye等芯片商已不断更新出支持更高级别自动驾驶的相关芯片。
可以看出，在商业场景的变换下，在技术的加持下，自动驾驶发展似乎有另外的可能。当然，任何涉及人工智能技术的产业商业化落地之路都不是单单技术到位了就可以解决的，还牵涉诸如法律、伦理方面的问题，自动驾驶必须在批量部署之前克服多重挑战。这也是为什么说自动驾驶之路还十分漫长的原因。那么，对于自动驾驶，你怎么看？欢迎评论区留言讨论~[星宇佳科技]
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