集成電路不僅僅是把更高指标的産品設計制造出來，更重要的是在一個生态體系中更好地應用。“全行業應統一認識，凝聚合力，堅持跨界融合、重點突破和系統推進，加速汽車電子信息産業的換道超車。”
作為集成電路（IC）生态鍊的一部分，汽車電子的一個重要發展方向便是助力汽車智能化的發展。
目前很多汽車制造商都在不同程度上布局自動駕駛技術，但是消費者對于裝有自動駕駛系統的汽車真的會照單全買嗎？以美國為例，美國消費者報告最近的一項研究顯示，計劃在未來兩年内購買汽車的消費者中，隻有11%的人希望擁有采用自動駕駛技術的汽車。消費者對自動駕駛汽車的期望值并不理想。
從多數消費者對自動駕駛所持的保守态度中，也不難看出他們對于自動駕駛汽車從概念走向落地的擔憂。
7月20日，第二屆青城山中國IC生态高峰論壇在成都青城山舉行。本次論壇由中國半導體行業協會集成電路設計分會、芯原控股有限公司聯合主辦，來自全球汽車生态鍊上的關鍵企業、專家及學者代表齊聚電子信息産業重鎮成都，共同論道中國智慧汽車電子産業的發展機遇，從技術、市場、生态環境等角度進行全方位的剖析和探讨，同時也談到汽車自動駕駛的現狀、發展前景以及挑戰。
前景可期
工信部電子信息司電子系統處處長楊旭東在發言中首先表達了對自動駕駛未來前景的肯定。他認為智能化不僅會帶來汽車産品形态的根本變化，颠覆傳統汽車技術體系和産業格局，也将引發消費者出行和生活方式的變革、信息技術和通信方式的變革、信息和交通基礎設施的變革、甚至将極大地加速人類文明的進程。
但同時，楊旭東也坦言，目前我國汽車電子和智能汽車電子的發展還面臨着不小的挑戰。“現階段，我國相關企業在汽車電子以及智能汽車電子産業發展方面有了一些積極的探索，但由于我國汽車電子相關行業産業基礎比較薄弱、技術積累不足、相關企業之間缺乏有效的合作機制等原因，汽車電子産業發展還面臨着一系列的挑戰。”對此，他認為全行業應該統一認識，凝聚合力，堅持跨界融合、重點突破和系統推進，這樣才能加速汽車電子信息産業的彎道超車。
楊旭東強調，集成電路不僅僅是把更高指标的産品設計制造出來，更重要的是在一個生态體系中更好地應用。“全行業應統一認識，凝聚合力，堅持跨界融合、重點突破和系統推進，加速汽車電子信息産業的換道超車。”
作為最早宣傳自動駕駛的傳統企業，長安汽車智能化研究院副院長何文認為，智能駕駛輔助技術應用會呈現爆發式的增長。“到2025年L1級将達到90%左右，L2級從2018年開始到2025年也會呈爆發式增長，目前L2級以下的駕駛輔助配置已經持續向下延伸，現在新上市的車型中已大規模搭載如自适應巡航等駕駛輔助配置。另外，現在業内已逐漸統一認識，将L3/L4智能駕駛開發路線并行推進，L3面向消費者，L4從運營市場切入解決最後一公裡的問題。”
加速落地
從目前的市場來看，傳統車企多數比較保守，推出的車型多在L3級以下，如2017年下半年推出的全新奧迪A8，為全球首款達到L3級别的自動駕駛量産車。即使是長安汽車本身，也要于2020年才能實現L3級自動駕駛汽車量産。
而類似谷歌旗下的Waymo、Uber、Lyft，以及衆多自動駕駛初創公司，則将目标直接瞄向了實現高度自動化的L4級以上。如今年百度宣布全球首款L4級量産自動駕駛巴士阿波羅量産下線，特斯拉更是号稱自己旗下的Autopilot2.0硬件平台可以支撐L5級全自動駕駛。但是在安全的考核下，互聯網企業還是頻頻亮起紅燈。今年3月，Uber旗下的一輛自動駕駛汽車在行駛過程中撞死一位路人，特斯拉因Autopilot輔助駕駛系統而導緻的駕駛員死亡事故，更不止一起。
基于此何文表示，無論是美國還是中國的汽車企業，都存在着過度宣傳的現象：技術路線不夠成熟、感知系統無法适應複雜多變的環境，誇大其現有的功能。
青城山中國IC生态高峰論壇主席、芯原控股有限公司創始人、董事長兼總裁戴偉民在接受媒體專訪時也表示，從軟件芯片到硬件制造，汽車電子的安全問題最為重要。“與手機等消費類電子不同，汽車電子的供貨周期長達10-15年，很多東西不需要太先進，但是一定要滿足車規标準。”
上汽乘用車電子電器部總監張海濤認為，現在車上雖然繼承了不少智能網聯配置，但是仍然有非常明顯的不足之處。“一是帶寬不夠；二是車上變種特别多，有時候增加一個複雜零部件其綜合成本就會增加10%”；三是很多處理器的算力不夠，導緻大量軟件冗餘；四是公共安全和信息安全沒有充分體現在架構中。”
但是對于自動駕駛汽車的前景，張海濤還是充滿期望。他指出，整車系統構架是軟硬件一體的設計，與軟件、芯片等部件的關系都比較大。“近年來國産芯片已經有了很大的突破了，上汽這兩年一直在陸續鋪上線批産，而且與一級供應商、合作夥伴還有設計隊伍一起來協作開發。”
馭勢科技CEO吳甘沙同樣認為目前自動駕駛的發展水平還不成熟。“大家都知道，在自動駕駛行業裡領軍的是Waymo，它目前有600多萬公裡的路測，但是要證明無人駕駛技術的安全性需要110億英裡的路測，幾乎是不可能完成的任務。”
對此，他提出可以通過建立照片極真實度的模拟仿真環境進行驗證，在模拟複雜的環境下，充分利用雲計算算力，可以支撐車輛在模拟器中跑100萬英裡。“當然模拟并不能完全取代路測，所以我們希望能夠建立飛輪效應，讓它在一個封閉的環境裡去跑，幫助我們獲得更多的數據，提升算法，從而實現開放區間的L4自動駕駛。”
汽車自動駕駛技術在國内從概念到落地，還需要很多因素來共同協調。對此，何文表示，第一是法規。汽車自動駕駛需要進一步的研究來進行法規的完善。第二，需完善交通設施和交通标志的建設。在中國交通設施和交通标志的設計與自動駕駛需求還存在較大差距，中國各種道路交通要素不統一，複雜多變，導緻道路測試難以覆蓋所有路況，比如匝道、隧道建設的不統一，帶來識别的困難。第三，完善基礎設施。基礎設施與自動駕駛發展缺少協調統籌，我們的基礎設施很少考慮自動駕駛的特點，已完成的交通基礎設施也很難準确獲取信息。第四，防範信息安全隐患。智能駕駛引入的開放互聯将帶來信息安全問題，也是智能汽車發展的重要威脅，國外已經出現過因為黑客攻擊導緻汽車出現事故的案例。
青城山中國IC生态高峰論壇主席、芯原控股有限公司創始人、董事長兼總裁戴偉民
馭勢科技CEO吳甘沙
上汽乘用車電子電器部總監張海濤
工信部電子信息司電子系統處處長楊旭東
長安汽車智能化研究院副院長何文