2022年的春天，智能驾驶进入下半场，两大阵营开始迅速排兵布阵。
在大幕一角即将被拉开的同时，更多的车企则开始瞄向“视觉为主解决方案”。
全球智能驾驶发展到了什么水平？未来的市场空间到底有多大？影响和制约智能驾驶发展的主要因素有哪些？带着这些问题，中国财富网近日专访了鉴智机器人联合创始人都大龙。
被吹爆的新风口
2021年被行业公认为智能驾驶进入L3级别的元年，中美欧各国都处在加速产业布局、政策支持引导的阶段。
有机构预计，到2025年全球自动驾驶（辅助）功能的汽车出货量（包含L1至L5级）为6332万辆，市场空间也会从2020年的171亿美元大幅提升到2025年的781亿美元。
中国财富网：您如何看待全球智能驾驶发展以及未来的商业化？
都大龙：智能驾驶的领军企业主要在美国和中国。美国具备资本和技术的双重先发性，从Tesla、Waymo和被Intel收购的Mobileye等公司的发展可见一斑。
政策的支持也足够，比如加州政府多年来持续地对智能驾驶进行政策积极引导与监管法规松绑。中国是新能源汽车最大的市场，在新技术政策、数据法规支持等层面具有独特的优势，比如蔚小理等新势力、面向乘用车大规模量产的自动驾驶公司以及直接面向L4的RoboTaxi和RoboTruck等公司。
此外，由于欧洲是汽车工业的发源地，在技术应用上也有一定的领先性。今年出现了很多行业标志性事件，比如计划2022年上半年交付的梅赛德斯-奔驰S级(参数|图片)，将成为世界第一款批量交付、合法上路的L3级别自动驾驶汽车，能在最高60公里/小时的速度下启用自动驾驶模式。
另外，保时捷也正在准备IPO，这将会是欧洲历史上最大的汽车IPO，融资目的也明确表态是用来支持电动化和智能化方向的投资。
我们可以看到，自动驾驶在全球范围内都处于激烈竞争的态势，这也侧面证明了商业化、规模化落地的大幕已经拉开。
中国财富网：在您看来，中国的自动驾驶发展最核心的优势在哪里？
都大龙：中国一直在大力扶持电动汽车的发展。2021年中国电动汽车销量约300万辆，占世界约60%，预计到2030年中国电动车销量有望达1400万。我们也看到，国内诞生了非常多优秀的电动车品牌，比如蔚来、小鹏、理想、比亚迪等。
目前阶段，中国自动驾驶发展的核心优势主要体现在以下三个方面：
第一，投融环境方面。由于中国拥有世界第一的市场规模和未来预期，可以消化硬科技行业前期的创新成本。所以，国内创新企业目前的创业融资环境是相对较好的。鉴智机器人成立于2021年8月，半年内获得了三轮融资。5月18日，我们刚刚完成由渶策资本领投的3000万美元A轮融资。本轮融资方还包括Atypical Ventures, 五源资本，金沙江创投等在内的老股东，战略投资人地平线在商业落地方面也给予支持。
第二，Kaiyun官方网站app登录 方面。国内的工程师优势开始凸显，并在国际舞台上逐步建立影响力。优秀的Kaiyun官方网站app登录 开始崭露头角，他们在国内外的顶尖院校学习科研，后在世界级的公司工作，随着时代的变化，他们有能力也有意愿去创新创业。2000年是互联网创业潮，现在则更像是硬科技和先进制造的创业潮。
第三，技术方面。因为中国有全球最高的电动车保有数量和未来出货量，故而在自动驾驶的AI装机量上也具有很大优势，这可以进一步加速和驱动AI的深度学习和改进。
如何跨越从L2到L3“死亡谷”
有人这样形容L2到L3：L2是1-2岁的婴儿，自己能跌跌撞撞走动几步；L3是3-5岁的儿童，在平路上可以走动，但是还需要家长帮扶。
中国财富网：业内有这么一个说法，L2向L3级别的跨越是一个质变的阶跃点，可以被称之为类似“死亡谷”式的跨越？您如何看待这个跨越难度？
都大龙：从责任主体角度来讲，L2 跨越到L3，驾驶的责任主体由人到车。L3是让消费者在限定的条件下将决策权交给汽车，这时候，人是完全不需要指令和操作的，由机器进行判定和决策，所以，汽车及背后的厂商需为可能出现的的事故负责。
换言之，到L3级别，汽车就不仅仅是“交通工具”，逐渐变为“智能机器人”。鉴智机器人最终的愿景就是“机器与现实世界的智能交互”，实现通用智能机器人，而自动驾驶汽车将是当前规模最大、天花板最高的机器人市场，这也是为什么我们将品牌命名为“鉴智机器人”。未来的产品是能规模化量产并能够取代驾驶员的，需要代替人的决策，并承担对应的责任。
（中国财富网制表）
中国财富网：要想实现这个跨越（从L2到L3)，有哪些不同的技术路线？他们的优劣势分别是什么？
都大龙：从一个几个月的婴儿变成可以独立行走的儿童，对人类来说，需要经过几年的成长，对于技术来说，也需要一些关键的技术路线，目前的主流观点是两条：
第一种是“渐进式”路线。从驾驶辅助系统（ADAS）起步生产应用，并逐步研发升级到无人驾驶阶段，通过规模化量产的问题与数据闭环，并且升级不断完善自动驾驶系统，最终实现无人驾驶。众多乘用车主机厂和特斯拉等新势力属于此类路线。优势在于成本较低，步伐较稳，但需要兼容产品演进过程中人车共驾的需求。
第二种是“革命式”路线。这类企业先专注研发L4或者L5级自动驾驶，再将功能逐渐下探应用至各类具体使用场景，如谷歌、福特等公司在尝试这一路线。优势在于研发成功后的降维，属于瀑布式革新。
目前这些技术路线遇到的难题，就是对行车环境事无巨细的3D层面的感知和理解，这个过程类似于人类在儿童时代，不停地从现实世界了解信息，然后再学习和加工的一个过程。
两大阵营的对决
当前的自动驾驶感知技术主要有两大技术路线：一种以视觉为主传感器的强单车智能路线，更多强调AI能力构建和持续提升，避免过多传感器的堆砌；另外一种是依赖传感器的测量能力，强调通过这种能力提升增强对物理世界的感知能力。
中国财富网：在您看来，影响和制约自动驾驶发展的主要因素有哪些？
都大龙：目前阶段，我认为影响和制约自动驾驶发展的因素有三个：
也正是因为看到行业发展在3D空间智能上的痛点和需求，我们创建了鉴智机器人，希望能帮助并带动行业的发展。
（2）其次是商业角度。如果从商业层面来考虑，核心问题是成本与效益之比，即自动驾驶系统的使用成本（含潜在风险），相较于解放人类驾驶行为而产生的效益，何时能突破临界点，便是大规模落地的时候。鉴智机器人推出的以视觉为主的自动驾驶解决方案更加强调通过AI能力和AI算力的提升，来持续增强对于现实世界的理解能力，并通过双目视觉雷达等增加更多几何约束提升数据的利用效率，是一套成本可控、性能可持续迭代的范式。
（3）最后是用户层面。解决了技术和商业还需要考虑用户层面的接受度。用户心理也是很重要的因素。涉及到很多子项，比如控制驾驶水平的稳定性、事故与风险的概率、场景的普遍适用性等等。让用户彻底信任机器是一件漫长的事情，这需要整个产业不断陪伴用户成长。
中国财富网：相比于激光雷达等技术路线，视觉AI技术的优点有哪些？护城河有多高？为什么特斯拉更青睐这个选项？
都大龙：这(纯视觉路线)是一条难而正确的路，它能推升真正的AI。目前国际市场上，使用纯视觉技术路线最主流的车企是特斯拉，还有一些企业在近期也宣布了走视觉为主的路线，例如丰田。在国内市场上，能做到以视觉为核心的企业主要有以下几家：Momenta、大疆、地平线、鉴智机器人等。
视觉AI技术的优点主要在于：
第一，成本可控，更具规模化效应 。相比于激光雷达，摄像头的成本是最低的。单目相机的价格一般低于100美元，而激光雷达的价格现在大约在数千美元，有专家预测未来几年随着激光雷达的普及，成本会降至500美元以下，但仍然会远高于摄像头的成本。规模化效应带来规模化的问题和数据，可以极大推进视觉AI技术的发展。
第二，系统天花板高。首先，摄像头本身具备最高的信息量，人类99%以上的信息获得来自视觉，视觉为主方案会有更高的天花板。其次，道路系统本身就是为人类视觉而设计的，视觉为主的方案可以更好地适应现有基础设施。再者，人类和各种动物在进化中最终形成了视觉AI系统，视觉为主方案将更好地适应多变的现实世界，并具备无限可能。
中国财富网：有说法认为，不同传感器之间的数据可能会相互影响。您如何看待加载了双系统的智能汽车？
都大龙：无论是双系统还是多系统，最终仍然需要一套决策机制进行最终的决策。其实从本质上来讲，摄像头和激光雷达都是传感器，区别仅仅是摄像头具备远高于其他传感器的信息承载量，而只是单纯提升摄像头的分辨率或者激光雷达的测距性能是无法实现自动驾驶的。
自动驾驶汽车最本质的不是传感器而是AI，最终决定自动驾驶性能的是，面向现实世界的人工智能是否能够事无巨细的处理随时发生的各种各样的状况。
