AI、5G、芯片、计算能力、算法.这些热词频繁出现的地方就是2021世界人工智能大会。在汽车行业，最接近人工智能的细分市场是自动驾驶。在由AutoByte主办的WAIC智能出行论坛上，自动驾驶行业的顶尖精英齐聚一堂。当大兄弟们围坐在一张圆桌旁时，争论和争论是不可避免的，他们也做自动驾驶。华为智能车云和AutoX。谁容易让用户买单，赢家科技还是路科技？
数据、有效数据和高质量数据。
所有争论的核心都是“我们距离先进无人驾驶的普及还有多远”，技术、数据、成本等。不同维度的考量是自动驾驶公司无法回避的话题。
自动驾驶最重要的部分就是采集数据，有多少数据可以实现自动驾驶？"这个问题没有统一的答案。"华为智能车云CTO余杰认为，根据不同场景，如果Robotaxi需要的数据更多，产品更复杂，如果是封闭式园区，相对更好，产品更可控。“我们对数据积累的追求是无止境的，要不断提升自己的能力。”于杰还指出，“我们也要强调数据的有效性。如果你一直在封闭的公园里打转，可以积累很多里程，但出去可能对其他场景无效。”
AutoX创始人兼首席执行官肖对此表示赞同，“业内每个人都经常认为数据越多越好。其实有一个前提条件，数据越有效越好。此外，高质量的数据越多越好。”
但与此同时，肖表示，拥有大量数据后如何分析和学习是一个更大的问题。“比如我们在做无人驾驶，包括激光雷达、毫米波雷达等。这么大的数据量，每小时可能产生1TB以上的数据，这是有效数据。”小做了一组简单的计算：每辆车每小时产生1TB以上。假设你每天跑10个小时，一辆车有10TB的数据。如果你有几百辆车，你每天有将近1PB的数据。这些数据需要在机器学习之前进行标注，没有一家公司能够标注出如此庞大的数据量。“我还没见过世界上有哪家公司敢宣称1PB的数据被标注了，而1PB的数据只是几百辆每天行驶10个小时的汽车的数据。”
“所以我们觉得整个行业在数据领域有一个很大的误区，认为越多越好，质量不受关注。”肖强调，“其实恰恰相反，每个人都必须关心数据的质量。只有当数据质量得到保证，一切才有意义。”
这也解释了为什么AutoX要在第五代产品上配备先进的计算能力和存储空间，记录高质量的数据，有效地处理这些高质量的数据，有效地进行高分辨率、高清晰度的模拟，并在模拟器中多次使用。只有这样才能真正发挥数据能力。
看到AutoX自豪地配备了50个高清车规传感器，比彻科技CTO杨瑞刚提出了一个问题，“传感器多了是不是有更有效的数据？”
杨瑞刚说，量产的自动驾驶是“紧逼”的自动驾驶。不仅要考虑安全性和舒适性，还要考虑车辆规格级别的硬件和功能的安全性，尤其是成本。“只有成本可控，自动驾驶技术才能普及，这一点我在做自动驾驶的时候就深有体会。我觉得现在堆料已经过了自动驾驶，一定要做大批量生产，成本可控的通用自动驾驶。”
这个说法一出来，圆桌上顿时增加了火药味。萧反驳道：“不是传感器越多越好，而是一定要够用。没有人绝对没有办法开车。这不是数量的问题。比如物体看不太准，不可能无人驾驶。”
高级自动驾驶会在2-3年还是5-10年后普及？
正如路路科技有限公司创始人兼CEO张颖所说，“未来自动驾驶需要克服的问题不仅仅是法律问题和技术问题，还有更大的障碍等着我们。这是消费者对你的理解。如果你的消费者不买单，你永远是零。”
在这些自动驾驶行业精英眼中，我们距离先进无人驾驶的普及还有多远？
“我们来定义一下什么是高级自动驾驶？如果是L3以上，其实是一个很大的挑战。当然，技术层面肯定有，另外一个就是法律法规。”于杰认为，出于技术考虑或法律风险考虑，高级自动驾驶的实现仍需要一个长期的过程。
“如果是一个地区，比如Robotaxi在深圳的一些地方实现了无人驾驶，这个数字就是负数。”肖给出的时间相对明确。他指出，“如果是整个城市，我觉得是相当近的未来，2-3年内可能可以实现；但是，如果中国没有司机，可能需要时间，可能需要长达十年的时间才能传播到中国这么多城镇。”
杨瑞刚对推广自动驾驶时间的认知是5-10年。他说，“先进的自动驾驶现在已经存在，纯无人驾驶的矿卡在澳大利亚已经运行了三到五年。如果我们想变得受欢迎，每个人都可以感受到。在技术和法律法规方面，我个人认为至少需要5-10年才能真正感受到自由，汽车才会真正成为一个大玩具。”
最后，杨瑞刚总结到，在座的各位都认为，自动驾驶不是未来的问题，而是当下的问题。大家对高级自动驾驶的普及还是很有信心的，但是路还很长，未来还很艰巨。
本文来自蓝鲸财经。
