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“感觉就像是人类在开车一样。”在试乘完英特尔和德尔福基于奥迪 SQ5车型合作研发的一辆无人驾驶汽车后，一位试乘者如是说。这是5月在美国加州圣何塞首届英特尔无人驾驶研讨会期间发生的一幕。

在整个试乘过程中，这辆车的最高时速约为 60 公里。“不同于之前所体验的无人驾驶，这辆车在空旷的道路上信心十足，敢于加速，不会在探测到行人和车的时候过于谨慎地停下。除了方向盘自己转动有些神奇之外，没有太多其他感觉。这或许正是给无人驾驶体验最好的评价。”

在这次研讨会期间，另一辆无人驾驶车宝马7也揭开面纱。它是宝马、英特尔和Mobileye最近开发的40辆宝马7系无人驾驶测试车中的一辆。这40辆车于今年上路测试，为即将于2021年量产的高度自动驾驶车和全自动驾驶车铺平道路。

“激进的日程表”

虽然试乘者评价较高，但乘用车的商用落地进程还需几年时间。

“目前来说，乘用车业界整体在2级，但还是有一些在3级。”英特尔无人驾驶事业部副总裁兼自动化解决方案部门总经理 Kathy Winter说。这个部门是今年1月刚刚成立的，全权投入无人驾驶领域的部门。

这里提到的无人驾驶分级，是国际汽车工程师协会提出的，从L1到L5共5级。其中2级是汽车多个功能自动化，司机的手脚可以在特定时候离开控制，但仍要为汽车安全负责。而L3是在特定路段，如高速路上，汽车可以开启无人驾驶并为安全负责，但仍需人在某些情况下接管。

从量产时间表看，大部分车企在2020年量产L3级产品，很多厂家在2023到2025年之间发布L4、L5级产品，但也有一些比较激进的厂家说，可能在2020年就实现L4和L5。

英特尔无人驾驶事业部中国区市场总监徐伟杰观察到，业界公司在无人车上有着不同定位。百度和谷歌直接就做L4、L5高度自动驾驶车和全自动驾驶车，而很多传统汽车厂家都在做L3。

“我们认为，技术上并不是一个渐进的过程。”徐伟杰说。

消费者的信心

“技术这块肯定演进得非常快，我并不担心。”Kathy说，“最大的挑战来自消费者是否对无人驾驶技术有信心，能否接受。”不管技术发展得多快，这些因素都会影响无人驾驶的发展进程。

Kathy提到Uber无人驾驶汽车去年12月在旧金山发生的一个故障——因为无法识别信号灯。这是汽车感知系统出了问题。

“在过去一两年中，我们学到的经验是汽车需要各种感官，就像人类拥有眼耳口鼻一样。”Kathy说，“比如雷达、激光雷达、计算机视觉、GPS定位系统等。”

目前业界采取的方式五花八门的。如特斯拉几乎全部采用摄像头，也有企业采用了激光雷达。而Kathy希望企业先采用整合的感知体系。这样，当一个系统出现问题时，汽车还可以应用其他系统。“当未来技术更加成熟，试验完全成功时，也许会减少这些传感器的数量，从而更加经济实惠，同时又能保证安全。但就目前来说，我们更希望考虑周全，保证其安全性”。

现在，Kathy想做的事是能给消费者更多信心。这一方面来自技术保障，另一方面来自法律法规。“我觉得从2021到2025年，技术应该已就位。也许我们的行驶速度会变慢，但人们会觉得更安全，这也将吸引更多消费者。但一些规则、保险以及社会认知，可能决定着整个进程的发展。”

他提到一些车辆之间责任的问题。“虽然是无人驾驶，但到底是谁撞了谁，这个责任怎么去权衡、解决，确实是这几年我们需要面对的，也是我比较关注的。”

“没有人愿意分享秘密”

无车驾驶乘用车要商用落地，还有一个重要问题不得不提，这就是良性生态。Kathy坦言这是一个挑战。“虽然在人工智能领域，大家做的每一件事都始于开放资源，但这在无人驾驶领域比较难——掌握无人驾驶技术更像是一场战争，没有人想要分享秘密。”

怎样建立一个良性循环生态？英特尔CEO布莱恩·科再奇从数据角度进行诠释。无人驾驶汽车有三类数据，第一是技术型数据，包括汽车记录周围环境所产生的数据，像红灯、路上跑的小孩……谁有最完善的技术型数据，谁就有最好的机器学习和深度学习算法，这些算法给予汽车自动行驶的能力。第二类是社交数据，像汽车的位置数据，车与车、车与物的交互数据。同样，谁有最完善的数据，谁就能最大化地利用。最后一类是个人数据，包括乘客位置、在哪里停留过、乘坐的总里程数、喜爱的娱乐信息等，它来自汽车的内外部。这几类数据都代表着独一无二的商业切入点。

什么样的无人驾驶生态让数据良性循环？“坦诚地说，自动驾驶行业仍未定型。”科再奇说。他认为，行业数据的共享是挑战之一。“没有一家企业能设计出安全的全连接算法，这需要整个行业协同跟踪。人工智能和机器学习需要更大的数据集，从而让无人驾驶汽车在任何情况下保证安全。这也需要行业数据共享。”

英特尔与最大的物联网标准组织OCF（Open Connectivity Foundation）正在定义开放和可扩展性物联网平台，主要解决车与车之间交互的技术平台，业界能分享基础信息。“对开放物联网投资，会让整个汽车行业腾飞。”

英特尔、宝马和Mobileye也正在为无人驾驶建立通用开放平台，包括3到5级无人驾驶技术，并向汽车供应商和能从中受益的公司开放。这里的Mobileye是一家计算机视觉与机器学习企业，在无人驾驶生态链上已建立广泛合作。英特尔今年宣布将以153亿美元收购它。

“当整个行业一起推动通用平台发展时，能让开发者快速、大规模行动，无人驾驶技术就会加速前进。这类似PC和服务器行业。”英特尔公司高级副总裁兼无人驾驶事业部总经理戴佟森说，“很多喜欢唱反调的人认为，英特尔在IT领域实现快速扩展的经验没办法在无人驾驶领域复制。同时，汽车行业也有很多人不理解开放式合作如何实现差异化。我理解这种质疑，但根据多年的经验，我知道通用平台和可预测的接口技术能有效解决问题，是推动无人驾驶向前发展的最快方式。”

除了推动通用技术平台，在首届英特尔无人驾驶研讨会期间，英特尔对外系统地披露了公司从汽车到云的端到端方案。被称为英特尔GOTM无人驾驶车的车内开发平台，不只是一个车内超级大脑，支撑各种人工智能算法的计算和分析，还包括了5G，能连接到云和数据中心。英特尔也已部署了专门针对无人驾驶的数据中心，用于算法开发和训练，理解无人驾驶数据移动和存储的特殊需求。

英特尔也将与LG联合开发和测试面向下一代汽车的5G远程信息处理技术。预计5G 将于2018年第三季度推出标准，2020年左右商用化。

由英特尔收购了15%股份的数字地图企业HERE，正利用英特尔测试车研发高清实时地图利用大数据和机器学习技术，为汽车提供动态驾驶的道路和交通高精度信息。

英特尔还透露其参与了33个一级供应商、59个生态合作伙伴以及49个设计社区的无人驾驶车研发，目前有100个L4自动驾驶测试车辆采用其方案。