新基建之下，能否为自动驾驶铺开一条快速路？

新基建带来的话题热度还在继续。

5G基建、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能....随便拎一个出来都是深水炸弹，都在不断拓宽着各自行业的边界。

幸运如自动驾驶，就站在5G、AI、大数据中心几大领域的交汇处，随时等待新基建变革能量的到来。

这也引发了业内对自动驾驶与新基建两者关系的思考。近日，业内举办了一场“自动驾驶助力新基建”的线上媒体沙龙。

沙龙上，多位业内人士认为，新基建将为自动驾驶和整个智能驾驶行业在中国市场的发展、落地创造前所未有的窗口期。行业的发展、科技的进步又会反哺新基建进程，从而推进中国经济向智能化、科技引领的道路持续转型升级。

自动驾驶企业小马智行(Pony.ai)联合创始人兼CEO彭军表示，自动驾驶就是依靠高科技和人工智能为汽车“安装智能的大脑”，使出行更安全、可靠、高效；在新基建的进程中，自动驾驶将会成为智能交通的重要组成部分，促进智慧城市建设。”

自动驾驶如何赶上新基建快车？

Pony.ai联合创始人兼CEO彭军表示，随着公众对自动化行业的零接触、高效调度物资有更多认识和了解，未来无人化将成为一大趋势。

那么，在新基建发展火热的背景下，自动驾驶行业能否赶上这趟“东风快车”？

媒体沙龙上，罗兰贝格全球合伙人、大中华区副总裁方寅亮表示，新基建七大领域中的5G基建、人工智能、大数据中心、工业互联网，以及新能源汽车充电桩都对未来智慧出行有直接促进作用，并将有效促进V2X、核心算法和汽车电子架构这三大智能驾驶着力点的发展。

首先，5G网络的建设能带来更高的设备密度、更高的峰值速率，更高的传输成功率可靠性，更高的安全性，以及更低的传输延迟，促进V2X对智能驾驶的辅助作用。

其次是对自动驾驶核心算法的推动。人工智能作为新基建非常重要的环节，对智能驾驶也有着巨大影响。人工智能的发展能够从硬件上提升芯片、计算平台的性能，以及实现定制化芯片。软件层面也会进一步带动算法的精准化、可靠化和高效化。

最后是对汽车电子架构的推动。随着国内车联网技术的发展，下一代汽车在电子架构上本身已经有很强的提升。新能源汽车的加速发展，会更有利于推进汽车电子化架构的升级。

他表示，虽然目前智能驾驶还尚存在单车智能、V2X车路协同两种技术路线的讨论，但两者在L3阶段左右开始将逐步形成优势互补，促进协同发展。

尽管没有被直接囊括进新基建七大领域中，但后者爆发出来的能量将助力自动驾驶获得更大的发展空间。

当然，自动驾驶也会作为一个有机分子参与新型基础建设其中。

彭军表示，由于自动驾驶对5G、AI，数据中心等技术有着更高的要求，自动驾驶可以作为新基建的主要用户方之一积极参与其中。由此，自动驾驶和新基建互相促进，形成正向反馈的状态。

Robotaxi：“最核心的商业模式”

新基建的到来无疑是一个契机，但自动驾驶行业的回暖也得益于业内玩家的不断探索。

审视回这个行业，会发现，在国内经济面临下行压力和疫情的双重冲击之际，智能驾驶行业反而呈现一股回暖之势，前段时间多家自动驾驶企业先后迎来资本的肯定与加持。

Pony.ai更是从丰田汽车那里筹集了 4 亿美元，成为2020开年以来自动驾驶领域里最大一笔融资。

业内人士认为，自动驾驶在中国市场目前已经历经原车验证，站在了向商业化、产品化推进的节点。

从自动驾驶产品的落地上看，商用车无论是落地难度、应用场景复杂性都会更低一些。

但如果从发展空间和前景来看，罗兰贝格全球合伙人、大中华区副总裁方寅亮表示，综合判断产业规模与各相关方的核心诉求，“Robotaxi（自动驾驶出租车）是乘用车方面最核心的商业化模式”。

而Pony.ai一直是Robotaxi商业化探索的先行者。

Pony.ai2016年底成立于美国硅谷，在中、美两地都拥有常态化测试、运营车队。

据彭军介绍，Pony.ai从2018年12月在广州市南沙区就推出了中国第一支Robotaxi车队。目前车队已覆盖南沙区200多平方公里的试运营范围，最长的单程路线里程达116公里，直至广州白云机场。

在美国加州的尔湾(Irvine)和弗里蒙特(Fremont)两个城市，Pony.ai都有常态化运营的Robotaxi车队。根据加州公共事业委员会(CPUC)的近期数据，Pony.ai车队的单车运营效率在该州所有提供Robotaxi服务的自动驾驶公司中位居首位。

据雷锋网(公众号：雷锋网)了解，Pony.ai的Robotaxi车队在全球范围已经累积完成超过100,000个打车订单。

此外，自动驾驶货运也依旧是Pony.ai重点关注的领域。目前Pony.ai的卡车原型车已经测试将近一年多，并开始在做一些简单的商业化尝试。

沙龙上，彭军更愿意用“virtual driver (虚拟司机)”来形容Pony.ai的核心产品。“虚拟司机”也可以称之为“一个会开车的、拥有真正智能的大脑。”

比较理想的状态是，“虚拟司机”通过不断的学习和数据反馈，最后能适应任何自动驾驶车型。Pony.ai就是从最复杂的载人场景开始，不断将核心产品训练成一个“老司机”，然后再去适应卡车场景。

问及L3和L4级自动驾驶还要多久才能实现规模商业化落地时，彭军表示：目前最大的挑战还是在技术，要想做到大规模的商业化，从外部要做到两点：真正在各种场景下都能实现无人驾驶；同时保证自动驾驶的质量，成本要足够低。

“技术要更安全、成本要降下来，产品要做得更好，法律法规要健全，包括商业化、商业模式要清晰，人们的接受度（要更高）。这些我们都在不断地探索，也在不断地发展。”

（雷锋网）                          雷锋网

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