Level 2自動駕駛技術已經逐漸普及，但在車企向Level 3自動駕駛進階之時，卻被安全要求踩下了剎車。

上周三的博世技術交流日上，博世底盤控制系統中國區總裁陳黎明表示，博世的L2級自動駕駛產品今年已經在40多款車型上搭載，但Level 3的進展明顯偏離了預期。

“今年（車企）對自動駕駛的熱度降低了很多，大家變得更理性，那些說要在2020年、2021年推出L3的，都往后推了，目前已經沒有明確的時間表。”陳黎明說。

吉利汽車、上汽、長安和廣汽都有明確部署L3自動駕駛的時間表，吉利汽車尤為激進，其曾宣布，到2020年，將在全球范圍內實現L3級自動駕駛技術量產。除了車企，博世此前也曾多次聲稱，要在2020年推出L3的部分功能，2021推出主體功能。“從技術上來看，在2021年推出L3不是問題，但涉及到商業化，用戶會不會買單就是個問題。”陳黎明說。

自動駕駛的實現長期存在兩條路線，一條是Waymo的“一步到位”策略，借助激光雷達、高性能處理器直接進入Level 4級自動駕駛，另一條是特斯拉的漸進式路線，即從Level 1向Level 4乃至Level 5逐步進階。在嚴苛的汽車安全體系內，即便是對汽車工程和成本規律都更友好的漸進式路線，也在L3階段遭遇難產。

一位博世自動駕駛產品人員向36氪透露，不僅是博世，全球頭部的汽車供應商幾乎都推遲了Level?3級自動駕駛的落地進度，“安全驗證工作和成本的增加超出了大家的想象。”

冗余設計，成本不能承受之重

L3級自動駕駛向來充滿爭議。SAE（美國汽車工程協會）在最新的自動駕駛分級標準中寫道，人類駕駛員在Level 3級別需要擔負特殊任務：在自動駕駛系統啟動和工作時，人類駕駛員可以不用參與駕駛，但是當系統在緊急狀況下需要時，駕駛員必須能夠接管并進行駕駛。

顯然，L3級的自動駕駛是一個過渡性技術，既有車輛自動駕駛的空間，也需要人類司機保持可以接管的狀態。

博世底盤控制系統中國區總裁陳黎明告訴36氪，L3級自動駕駛已經要求車輛實現一定程度的自主駕駛，所以需要車輛從感知、決策和控制都有冗余設計，“L3安全級別和L2不是一個要求，L3要求所有設計都要有備份，功能失效了也要保證安全，因此，硬件成本會有比較大的增加，商業化就有比較大的挑戰。”

一位自動駕駛工程師向36氪介紹了通常的冗余設計策略：

• 第一種冗余，是粗暴的復制粘貼，比如原來4個輪速傳感器，現在增加到8個；

• 第二種是AB式備份，比如ESP和iBooster（剎車助力器）互為冗余，不需要復制一個ESP；

• 第三種是多套硬件集成，例如在一個轉向模塊里做兩套ECU和繞組，看上去是一套零部件，其實是兩套，一套掛了，還有50%的能力。

“這樣的冗余設計，對于成本的增加是巨大的，這套自動駕駛功能出來，車是沒法賣的，只能拿去跑測試。”

博世的冗余方案，圖源：現場拍攝

而除了冗余，行業性的功能安全驗證標準缺失，也是傳統汽車廠商放緩L3步伐的原因。

2017年7月，奧迪就宣稱，要在新一代A8車型中實現L3級別自動駕駛，但直到現在，相關功能也未推出。一位全球頂級供應商的自動駕駛產品負責人告訴36氪，“大膽預測，再過兩年，奧迪的L3功能也不一定會推出，因為功能安全的驗證還沒有統一的標準。如果沒有這些標準，一旦出了事故，就會讓企業遭遇法規和行業的挑戰。”

據透露，目前奧迪、寶馬、戴姆勒等車企巨頭已經聯手博世等一級供應商，開始推動L3級自動駕駛的安全驗證標準，而這個時間也需要1-2年左右。

標準不統一，新造車勢力摸索向前

面對一系列嚴苛的安全標準，小鵬汽車和特斯拉們則選擇了妥協方案，即讓人類司機承擔更多冗余工作，以減少車輛自身的安全設計。

小鵬汽車要在2020年推出的轎跑車型P7會搭載高速自動駕駛功能，這是典型的L3自動駕駛技術。但小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙明確表示，在小鵬P7的高速自動駕駛功能中，不會允許駕駛員的視線離開道路10秒，“P7車內有強大的駕駛員監控系統，要求司機還是和使用L2一樣，保持對路面的關注。”

“我們沒有在官方的說法中說我們是L3的功能，就是這個標準不統一，在博世或者奧迪的標準里，L3功能能夠允許司機視線離開道路10秒的時間，但這不是我們現在專注的地方，我們是先把功能打通，在高速上車能夠實現車輛（自主）換道。”吳新宙告訴36氪。

是否允許人類司機的注意力轉移，對車輛硬件成本會有不小影響。在吳新宙看來，小鵬汽車的第一要務是，在控制成本的條件下，實現強大的能力。

“功能安全其實是投資，我們會更重功能，在安全上，根據國情，去加上必要的東西。”小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙說，小鵬P7目前的冗余設計主要體現在感知部分。

官方公布的信息顯示，小鵬P7的感知系統配置了12 個超聲波傳感器、13 個自動駕駛攝像頭、1 個車內攝像頭、5 個高精度毫米波雷達，再加高精度地圖和高精度定位融合。

小鵬P7感知系統，圖源：現場拍攝

攝像頭和毫米波雷達互為冗余的堆料式配置，甚至超過了特斯拉，Autopilot 2.0的感知系統配置僅有1顆前向毫米波雷達和車身四周的8顆攝像頭。

不過，在計算芯片上，小鵬P7采用的英偉達Xavier，卻比特斯拉5月份發布的FSD（Full self-driving）計算機遜色不少。

Xavier是英偉達面向自動駕駛領域推出的車規級計算平臺，算力達到30TOPs，功耗僅有30W。但是宣稱要在今年發布完全自動駕駛功能的特斯拉，卻果斷拋棄了這款芯片，推出了自研的FSD芯片，算力達到72TOPs，超過Xavier兩倍多。

而從特斯拉公開的資料圖可以看出，在特斯拉的Hardware 3.0中，搭載了兩顆特斯拉自研FSD芯片，由兩組獨立電源分別供電，共享所有攝像頭、雷達等傳感器數據，相互校驗互為安全冗余。

也就是說，對于更高級別的自動駕駛，特斯拉的策略是傳感器夠用了，要在Hardware3.0中預埋超大算力，但是小鵬汽車卻將重心放在了感知環節。

問題也隨之而來，小鵬P7用一顆Xavier處理13路攝像頭、5路毫米波雷達、12路超聲波等輸入數據，是否夠用？

吳新宙向36氪表示，小鵬P7的算力布置對于當前要實現的功能是夠用的，“算力是夠還是不夠，還是看攝像頭的處理能力，也是看深度學習算法，現在沒有人知道對于深度學習，多少算力是夠的，因為沒有人知道深度學習算法壓縮和優化的限在哪。”目前，小鵬汽車已經在硅谷搭建了自身的感知團隊，但技術能力也需要隨著P7推出得到驗證。

對于如何應對后續更復雜場景的自動駕駛，比如城區路況，吳新宙坦言，“一方面算法可以不斷優化，另一方面，也會在下一代自動駕駛架構中引入更多算力。”

在L2級自動駕駛中，責任主體在人，駕駛員需要緊握方向盤，由車輛提供居中控制，而在L4級自動駕駛中，則無需人類駕駛，行業內對這一技術的實現預期至少在5年以后。顯然，這中間存在著一大片空白地帶。

特斯拉已經證實了自動駕駛的商業能力，在9月份公布的8-K文件中，特斯拉表示，已經獲得與Autopilot和FSD相關的5億美元遞延收入。特斯拉當季僅確認了3000萬美元作為營收，即讓季度報表呈現盈利。

新興造車勢力正激進求生，傳統車企也在積極轉型，就看誰在這條賽道上先做好了掘金準備。