“感覺就像是人類在開車一樣。”在試乘完英特爾和德爾福基于奧迪SQ5車型合作研發的一輛無人駕駛汽車後，一位試乘者如是說。這是5月在美國加州聖何塞首屆英特爾無人駕駛研讨會期間發生的一幕。
在整個試乘過程中，這輛車的最高時速約為60公裡。“不同于之前所體驗的無人駕駛，這輛車在空曠的道路上信心十足，敢于加速，不會在探測到行人和車的時候過于謹慎地停下。除了方向盤自己轉動有些神奇之外，沒有太多其他感覺。這或許正是給無人駕駛體驗最好的評價。”
在這次研讨會期間，另一輛無人駕駛車寶馬7也揭開面紗。它是寶馬、英特爾和Mobileye最近開發的40輛寶馬7系無人駕駛測試車中的一輛。這40輛車于今年上路測試，為即将于2021年量産的高度自動駕駛車和全自動駕駛車鋪平道路。
“激進的日程表”
雖然試乘者評價較高，但乘用車的商用落地進程還需幾年時間。
“目前來說，乘用車業界整體在2級，但還是有一些在3級。”英特爾無人駕駛事業部副總裁兼自動化解決方案部門總經理KathyWinter說。這個部門是今年1月剛剛成立的，全權投入無人駕駛領域的部門。
這裡提到的無人駕駛分級，是國際汽車工程師協會提出的，從L1到L5共5級。其中2級是汽車多個功能自動化，司機的手腳可以在特定時候離開控制，但仍要為汽車安全負責。而L3是在特定路段，如高速路上，汽車可以開啟無人駕駛并為安全負責，但仍需人在某些情況下接管。
從量産時間表看，大部分車企在2020年量産L3級産品，很多廠家在2023到2025年之間發布L4、L5級産品，但也有一些比較激進的廠家說，可能在2020年就實現L4和L5。
英特爾無人駕駛事業部中國區市場總監徐偉傑觀察到，業界公司在無人車上有着不同定位。百度和谷歌直接就做L4、L5高度自動駕駛車和全自動駕駛車，而很多傳統汽車廠家都在做L3。
“我們認為，技術上并不是一個漸進的過程。”徐偉傑說。
消費者的信心
“技術這塊肯定演進得非常快，我并不擔心。”Kathy說，“最大的挑戰來自消費者是否對無人駕駛技術有信心，能否接受。”不管技術發展得多快，這些因素都會影響無人駕駛的發展進程。
Kathy提到Uber無人駕駛汽車去年12月在舊金山發生的一個故障——因為無法識别信号燈。這是汽車感知系統出了問題。
“在過去一兩年中，我們學到的經驗是汽車需要各種感官，就像人類擁有眼耳口鼻一樣。”Kathy說，“比如雷達、激光雷達、計算機視覺、GPS定位系統等。”
目前業界采取的方式五花八門的。如特斯拉幾乎全部采用攝像頭，也有企業采用了激光雷達。而Kathy希望企業先采用整合的感知體系。這樣，當一個系統出現問題時，汽車還可以應用其他系統。“當未來技術更加成熟，試驗完全成功時，也許會減少這些傳感器的數量，從而更加經濟實惠，同時又能保證安全。但就目前來說，我們更希望考慮周全，保證其安全性”。
現在，Kathy想做的事是能給消費者更多信心。這一方面來自技術保障，另一方面來自法律法規。“我覺得從2021到2025年，技術應該已就位。也許我們的行駛速度會變慢，但人們會覺得更安全，這也将吸引更多消費者。但一些規則、保險以及社會認知，可能決定着整個進程的發展。”
他提到一些車輛之間責任的問題。“雖然是無人駕駛，但到底是誰撞了誰，這個責任怎麼去權衡、解決，确實是這幾年我們需要面對的，也是我比較關注的。”
“沒有人願意分享秘密”
無車駕駛乘用車要商用落地，還有一個重要問題不得不提，這就是良性生态。Kathy坦言這是一個挑戰。“雖然在人工智能領域，大家做的每一件事都始于開放資源，但這在無人駕駛領域比較難——掌握無人駕駛技術更像是一場戰争，沒有人想要分享秘密。”
怎樣建立一個良性循環生态？英特爾CEO布萊恩·科再奇從數據角度進行诠釋。無人駕駛汽車有三類數據，第一是技術型數據，包括汽車記錄周圍環境所産生的數據，像紅燈、路上跑的小孩……誰有最完善的技術型數據，誰就有最好的機器學習和深度學習算法，這些算法給予汽車自動行駛的能力。第二類是社交數據，像汽車的位置數據，車與車、車與物的交互數據。同樣，誰有最完善的數據，誰就能最大化地利用。最後一類是個人數據，包括乘客位置、在哪裡停留過、乘坐的總裡程數、喜愛的娛樂信息等，它來自汽車的内外部。這幾類數據都代表着獨一無二的商業切入點。
什麼樣的無人駕駛生态讓數據良性循環？“坦誠地說，自動駕駛行業仍未定型。”科再奇說。他認為，行業數據的共享是挑戰之一。“沒有一家企業能設計出安全的全連接算法，這需要整個行業協同跟蹤。人工智能和機器學習需要更大的數據集，從而讓無人駕駛汽車在任何情況下保證安全。這也需要行業數據共享。”
英特爾與最大的物聯網标準組織OCF（OpenConnectivityFoundation）正在定義開放和可擴展性物聯網平台，主要解決車與車之間交互的技術平台，業界能分享基礎信息。“對開放物聯網投資，會讓整個汽車行業騰飛。”
英特爾、寶馬和Mobileye也正在為無人駕駛建立通用開放平台，包括3到5級無人駕駛技術，并向汽車供應商和能從中受益的公司開放。這裡的Mobileye是一家計算機視覺與機器學習企業，在無人駕駛生态鍊上已建立廣泛合作。英特爾今年宣布将以153億美元收購它。
“當整個行業一起推動通用平台發展時，能讓開發者快速、大規模行動，無人駕駛技術就會加速前進。這類似PC和服務器行業。”英特爾公司高級副總裁兼無人駕駛事業部總經理戴佟森說，“很多喜歡唱反調的人認為，英特爾在IT領域實現快速擴展的經驗沒辦法在無人駕駛領域複制。同時，汽車行業也有很多人不理解開放式合作如何實現差異化。我理解這種質疑，但根據多年的經驗，我知道通用平台和可預測的接口技術能有效解決問題，是推動無人駕駛向前發展的最快方式。”
除了推動通用技術平台，在首屆英特爾無人駕駛研讨會期間，英特爾對外系統地披露了公司從汽車到雲的端到端方案。被稱為英特爾GOTM無人駕駛車的車内開發平台，不隻是一個車内超級大腦，支撐各種人工智能算法的計算和分析，還包括了5G，能連接到雲和數據中心。英特爾也已部署了專門針對無人駕駛的數據中心，用于算法開發和訓練，理解無人駕駛數據移動和存儲的特殊需求。
英特爾也将與LG聯合開發和測試面向下一代汽車的5G遠程信息處理技術。預計5G将于2018年第三季度推出标準，2020年左右商用化。
由英特爾收購了15%股份的數字地圖企業HERE，正利用英特爾測試車研發高清實時地圖利用大數據和機器學習技術，為汽車提供動态駕駛的道路和交通高精度信息。
英特爾還透露其參與了33個一級供應商、59個生态合作夥伴以及49個設計社區的無人駕駛車研發，目前有100個L4自動駕駛測試車輛采用其方案。