当下的汽车行业正在经历一场变革――电动汽车逐渐兴起，自动驾驶汽车（AV）的自动化程度越来越高。在中国，众多企业纷纷投身于全自动驾驶汽车的研发，而且已有一系列试点项目落地，为尽早实现这一目标而努力。香港某科技园正在开展一项 AV 试验，研究如何将通勤者接驳到智慧城市环境下的公共交通系统中。中国消费者比西方消费者更乐意接受自动驾驶，对各种自动驾驶功能也抱有更大的热情。

　　自动驾驶汽车之所以具有如此大的吸引力，很大程度上是因为它有可能减轻交通压力，减少交通事故和伤亡人数，实现更安全的驾驶体验。在实现 L5 级自动驾驶之前，培养对自动驾驶的信任至关重要。不过，这也是一个容不得丝毫差错的复杂问题。更具挑战性的是，参与构建和开发 AV 的生态系统比现有的汽车行业更复杂、更分散。

　　远离危险：打造安全的自动驾驶汽车

　　除非行业和社会能够解决安全问题并在内部建立起信任，否则实现全自动驾驶仍将是任重道远。影响进度的部分因素包括：

　　1.克服数据和安全难关

　　当今的汽车配备了一系列传感器和车载网络，它们会收集各种数据，旨在提高可预测性。数字孪生解决方案通过仿真来评测车辆在现实场景中的性能――它们将建立一个逼真的环境，检验 AV 在其中能否实时做出准确、可预测和安全的决策。然而，要想实现全自动驾驶，行业必须通力合作，创建一个能够更智能化建模的共享数据框架，协助解决无人驾驶汽车涉及的各种复杂的安全问题。

　　随着汽车上搭载的各种软件不断增加，给黑客留下的可乘之机也会越来越多。对 AV 而言，一旦遭受黑客攻击，轻则丢失财务数据或个人数据，重则可能危及生命。因此，厂家要确保在设计阶段发现并消灭每一个可能的漏洞，尽一切努力打造安全可靠的自动驾驶体验。此外，一旦汽车上路，所有软件或系统更新都必须经过严格测试，确保不遗留任何安全缺陷。

　　2.满足监管要求

　　在推动 AV 提升自动驾驶等级和获得市场接受方面，监管机构具有举足轻重的影响力。

　　大多数事故都是因为人为失误所致，AV 立法有助于开创一个更安全驾驶的新时代。为了建立信任，整个生态系统和供应链都必须遵守这些法律法规。自动驾驶汽车的发展不仅需要业界的合作，还需要依靠各种标准的落实――例如，车辆怎样才算是具备基本的可行性和安全性？

　　包括联合国世界车辆法规协调论坛在内，众多行业组织正紧锣密鼓地开展工作，确保将自动驾驶纳入法律法规的监管。中国国家发展和改革委员会与工业和信息化部（MIIT）联合发布了一份详尽的自动驾驶汽车发展战略，明确了要在 2025 年前实现的目标。随着监管力度进一步扩大，这些举措将会逐一解决安全问题，帮助建立信任。

　　3.技术：既是问题，也是解决方案

　　复杂的技术既是问题，也是解决方案。软件定义的车辆是实现全自动驾驶的关键里程碑之一。汽车技术竞赛产生了海量的数据流，企业可以利用这些数据流改进确定性的决策制定，辅助开发新型汽车。随着智能软件在车辆和驾驶辅助系统中的普及，它们会减少人为失误，提升车辆的安全性。

　　不过，业界仍然需要更多的技术，用来测试 AV 性能是否完全符合预期，是否在各种情况下都符合必要的安全标准。业界需要在自动驾驶普及之前对各种驾驶场景展开评测，例如蜿蜒曲折的山村公路，亦是拥挤的都市街道。这项工作非同小可。

　　数字孪生还需要与人工智能、机器学习和虚拟现实等创新技术相结合，因为仿真能够评测包含硬件和软件在内的各个组件和系统。这种方式可确保汽车在进入总装线之前达到安全和质量标准。这样不仅能够节省资金和时间，也是在车辆可能遭遇的各种环境和情况下评测每款车型的唯一可行方法。

　　自动驾驶的未来

　　只有扫清前面提到的所有这些障碍，我们才能更顺利地向着更高等级自动驾驶汽车的目标迈进。当然，生态系统不会突然转向全自动驾驶，而是会一步一个脚印地向着目的地前进。

　　自动驾驶汽车（AV）相关的风险问题需要各方共同努力来解决。合作越紧密，解决问题的速度就会越快。鉴于离实现全自动驾驶这一目标仍有很长的一段路要走，现在就预测一个确切的时间表没有什么实际意义。随着软件技术竞赛的继续，到 2030 年，我们应当更有把握看清安全自动驾驶的未来。

　　9月12日，是德科技将在上海召开年度活动Keysight World Tech Day 2023，活动中将针对自动驾驶汽车及新能源的话题展开探讨。

　　在上午的大会主题演讲部分，SAE International中国区总经理徐秉良先生将分享“汽车自动驾驶标准”，来自是德科技汽车自动驾驶高级业务总监Sven Kopacz 也将针对“汽车行业的数字化转型”这一话题进行探讨。

　　下午还设有“汽车自动驾驶与新能源”分论坛，就更深入的行业话题进行更深入的探讨。

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