自动驾驶的现状、案例与趋势(20)

L5级别完全无人驾驶实现不仅需要时间，还需要AI技术进一步突破。以百度2019年加州路测的“脱离”次数为例，每1.8万英里脱离一次。根据CEIC数据，美国2019年总行驶里程数为3.27万亿公里，汽车保有量为2.8亿辆，平均每台车每年行驶1.17万公里。我们可以简单计算以2019年百度无人驾驶的技术水平，1年1台车在完全自动驾驶级别下可能会发生0.65次事故（当然脱离不一定是事故）。根据国家统计局数据，2018年我国汽车交通事故率为万分之七，在人工驾驶情况下，1台车1年发生事故的可能是0.0007。由此可见目前的完全自动驾驶技术可能导致事故的可能性是人工驾驶的1000倍左右。加州测试道路情况相对真实驾驶环境比较简单，所以真实的完全无人驾驶难度更高。所以我们认为要实现完全无人驾驶不仅需要长时间的积累，还可能需要AI技术进一步突破。
完全自动驾驶主要在特定的封闭环境下使用，比如上汽在洋山港运营的5G自动驾驶重卡。
2020~2021年，国内车企在开始推出L3级别的高端车型彰显研发实力，但真正实现量产还有待相关法规推出。据盖世汽车报道，由于L3级别法规限制很大，该技术量产难度大。“量产难”的原因是多方面的，比如技术、成本、伦理道德、保险制度等，最为关键的是法规。与L2级ADAS（高级驾驶辅助）和L4级自动驾驶相比，L3权责界定困难。L2的驾驶权在驾驶员手中，责任主体是人；L4的驾驶权在系统手中，责任在于车辆。L2和L4对权责的界定非常清晰，而L3驾驶权是人机均有，责任界定不清晰，所以L3量产上路的法规一直没有出台。
由于L3级别自动驾驶量产尚需法规出台，L4、L5级别的自动驾驶需要AI技术突破才有可能商用化，短期推出L2 高级驾驶辅助系统的车型成为国内外车企的首选。从我们以上的总结可以看出，自主车企已经把驾驶辅助和智能驾驶舱作为差异化的核心产品，而国内合资稍显落后。我们认为为了提升产品竞争力国内合资和自主车企都会加快提升辅助驾驶和智能驾驶舱的配置，ADAS产业链和智能驾驶舱产业链有望快速发展。