自动驾驶|它比高级自动驾驶更重要( 二 )

显然，随着研究工作逐步深入，越来越多的专业人士已经认识到，按照传统思路升级自动驾驶装备的做法行不通，于是行业内放缓了自动驾驶产品进阶的时间。
自动驾驶需要大数据支撑
当依靠堆砌装备实现高阶自动驾驶的方案被主机厂放弃的时候，构建数据驱动型场景化体系的做法，正在被行业接受和认可。
罗兰贝格全球高级合伙人、大中华区汽车行业中心负责人郑赟认为：“在基础设施、法规以及生态伙伴的准备程度还没有完全到位的前提之下，中国的自动驾驶一定是渐进式的，场景化的应用。目前，自动驾驶的竞争已经从技术研究进入到不同场景的产品化阶段，在自动驾驶落地节奏上将围绕着场景化展开。”
在此情况下，L2级自动驾驶将有很大发挥空间。郭恩庆分析称：“虽然L2级自动驾驶已经开始规模化落地。但据工信部统计，2020年L2级自动驾驶车辆市场占有率在15%左右，按照智能网联汽车的技术路线图要求，到2025年占有率达到50%，还有很大空间，这也是真正需要我们落地的地方。”

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下阶段重点工作，数据驱动。郭恩庆认为：“L2级自动驾驶的普及给大家在数据回归上提供了非常好的机遇，但这个机遇要求大家必须要全栈式研发，深度挖掘传感器的能力。我们认为L2级自动驾驶是基础，智能汽车的训练、深度学习都是以历史数据为基础的。智能汽车上路谁都不知道会发生什么，只有真正跑一段时间之后靠数据说话。”
今后，科技创新企业与主机厂的合作将越来越紧密。郭恩庆表示：“未来，智能汽车对于消费者而言，既要安全舒适，又要符合预算；对于主机厂来说，安全是第一位的，同时要低成本，有持续获利的空间；从供应商角度看，科技创新企业将深入挖掘L2级自动驾驶系统的潜力，挖掘感知设备的潜力，提升功能体验，实现前瞻技术与工程落地的平衡，做到长期共赢。”
今年，场景化取代高级自动驾驶成为行业热词，表明中国汽车界对智能汽车从构思阶段到实际落地迈出重要一步。而中国智能汽车将在数据赋能的方向发力，有望从试验区、封闭区域的少数场景，逐步扩展到实际交通路况的全场景，相信用户实际体验也将得到大幅提升。
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