高階智能駕駛正在以超預期的速度加快落地。“去年開始，高階智駕系統開始往更低價格車型上滲透。”地平線智駕產品市場總監劉文堯指出，到2025年底，高階智駕產品將進入規模化發展階段。
不過，同濟大學汽車學院副院長熊璐認為，當前智能駕駛汽車推廣還面臨很多安全性驗證的問題，需要有完善的測試與評價體系。傳統的測試方法環境條件簡單、場景范圍局限、性能與評價割裂，必須建立一個整體系統的場景連續動態的、多交通參與者的測試交通系統。
除卻測試體系，智能網聯汽車的發展還離不開數據要素的支撐，中汽協副秘書長楊中平認為，當前智能網聯汽車數據發展還面臨數據安全、數據準確、數據孤島、數據共享等一系列問題。他提出三點建議：一是強化數據安全的防護體系，將數據安全與隱私保護置于首位；二是優化數據質量管控流程，加強對數據生命周期的管理；三是促進數據共享與開放生態的形成，構建開放共享的數據平臺，充分釋放數據要素的價值。
中汽協技術部總監、眾鏈科技（北京）有限公司首席執行官韓昭也強調了數據共享的必要性。“自動駕駛本質是AI，AI的三要素是數據、算法、算力，海量的數據和算力‘投喂’出優秀的算法。現在國內企業在這一方面還落后于國外，數據體量嚴重不足，自動駕駛的核心數據積累，包括數據獲取成本偏高，都是目前產業面臨的問題。”他認為，當前國內自動駕駛數據存在企業數據孤島、數據安全、數據體量、數據變現、數據確權等挑戰，不僅需要企業加強對數據管理制度的建設，更需要通過協同共享和技術創新，促進不同品牌、平臺間的數據共享與交互。
在智駕技術演進上，針對近來備受推崇的端到端技術，深圳元戎啟行科技有限公司副總裁劉軒表示，端到端智能駕駛主要具備三大優勢：第一，在處理復雜場景時，比規則更容易處理；第二，信息處理無減損；第三，更加類人、人性化。智己汽車L4自動駕駛項目總工程師、賽可智能首席技術官于乾坤則指出，端到端自動駕駛的方案工程上面臨數據采集完備性、數據采集復用性等方面的挑戰。“One Model方案訓練難度較大、算力需求較高，在當前資源有限，尤其是高端顯卡被限制的情況下，Two Model架構更加適合。”于乾坤稱。
從圖商角度出發，高德汽車業務中心副總經理苗路生表示，自動駕駛行業對地圖的真正需求有四點：一張圖、實時更新、高質量、全覆蓋。在他看來，行業所追求的“無圖化”并非真正無圖，而是無高精地圖，實際上需要導航地圖及部分輕地圖。另外，解決“全國都能開”“全國都好開”一定需要車道級數據。（中國汽車報記者 張奕雯）
（責任編輯：蔡文斌）
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