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新基建帶來的話題熱度還在繼續。
5G基建、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能....隨便拎一個出來都是深水炸彈，都在不斷拓寬著各自行業的邊界。
幸運如自動駕駛，就站在5G、AI、大數據中心幾大領域的交匯處，隨時等待新基建變革能量的到來。
這也引發了業內對自動駕駛與新基建兩者關系的思考。近日，業內舉辦了一場“自動駕駛助力新基建”的線上媒體沙龍。
沙龍上，多位業內人士認為，新基建將為自動駕駛和整個智能駕駛行業在中國市場的發展、落地創造前所未有的窗口期。行業的發展、科技的進步又會反哺新基建進程，從而推進中國經濟向智能化、科技引領的道路持續轉型升級。
自動駕駛企業小馬智行(Pony.ai)聯合創始人兼CEO彭軍表示，自動駕駛就是依靠高科技和人工智能為汽車“安裝智能的大腦”，使出行更安全、可靠、高效；在新基建的進程中，自動駕駛將會成為智能交通的重要組成部分，促進智慧城市建設?！?/p>
自動駕駛如何趕上新基建快車？
Pony.ai聯合創始人兼CEO彭軍表示，隨著公眾對自動化行業的零接觸、高效調度物資有更多認識和了解，未來無人化將成為一大趨勢。
那么，在新基建發展火熱的背景下，自動駕駛行業能否趕上這趟“東風快車”？
媒體沙龍上，羅蘭貝格全球合伙人、大中華區副總裁方寅亮表示，新基建七大領域中的5G基建、人工智能、大數據中心、工業互聯網，以及新能源汽車充電樁都對未來智慧出行有直接促進作用，并將有效促進V2X、核心算法和汽車電子架構這三大智能駕駛著力點的發展。
首先，5G網絡的建設能帶來更高的設備密度、更高的峰值速率，更高的傳輸成功率可靠性，更高的安全性，以及更低的傳輸延遲，促進V2X對智能駕駛的輔助作用。
其次是對自動駕駛核心算法的推動。人工智能作為新基建非常重要的環節，對智能駕駛也有著巨大影響。人工智能的發展能夠從硬件上提升芯片、計算平臺的性能，以及實現定制化芯片。軟件層面也會進一步帶動算法的精準化、可靠化和高效化。
最后是對汽車電子架構的推動。隨著國內車聯網技術的發展，下一代汽車在電子架構上本身已經有很強的提升。新能源汽車的加速發展，會更有利于推進汽車電子化架構的升級。
他表示，雖然目前智能駕駛還尚存在單車智能、V2X車路協同兩種技術路線的討論，但兩者在L3階段左右開始將逐步形成優勢互補，促進協同發展。
盡管沒有被直接囊括進新基建七大領域中，但后者爆發出來的能量將助力自動駕駛獲得更大的發展空間。
當然，自動駕駛也會作為一個有機分子參與新型基礎建設其中。
彭軍表示，由于自動駕駛對5G、AI，數據中心等技術有著更高的要求，自動駕駛可以作為新基建的主要用戶方之一積極參與其中。由此，自動駕駛和新基建互相促進，形成正向反饋的狀態。
Robotaxi：“最核心的商業模式”
新基建的到來無疑是一個契機，但自動駕駛行業的回暖也得益于業內玩家的不斷探索。
審視回這個行業，會發現，在國內經濟面臨下行壓力和疫情的雙重沖擊之際，智能駕駛行業反而呈現一股回暖之勢，前段時間多家自動駕駛企業先后迎來資本的肯定與加持。
Pony.ai更是從豐田汽車那里籌集了 4 億美元，成為2020開年以來自動駕駛領域里最大一筆融資。
業內人士認為，自動駕駛在中國市場目前已經歷經原車驗證，站在了向商業化、產品化推進的節點。
從自動駕駛產品的落地上看，商用車無論是落地難度、應用場景復雜性都會更低一些。
但如果從發展空間和前景來看，羅蘭貝格全球合伙人、大中華區副總裁方寅亮表示，綜合判斷產業規模與各相關方的核心訴求，“Robotaxi（自動駕駛出租車）是乘用車方面最核心的商業化模式”。
而Pony.ai一直是Robotaxi商業化探索的先行者。
Pony.ai2016年底成立于美國硅谷，在中、美兩地都擁有常態化測試、運營車隊。
據彭軍介紹，Pony.ai從2018年12月在廣州市南沙區就推出了中國第一支Robotaxi車隊。目前車隊已覆蓋南沙區200多平方公里的試運營范圍，最長的單程路線里程達116公里，直至廣州白云機場。
在美國加州的爾灣(Irvine)和弗里蒙特(Fremont)兩個城市，Pony.ai都有常態化運營的Robotaxi車隊。根據加州公共事業委員會(CPUC)的近期數據，Pony.ai車隊的單車運營效率在該州所有提供Robotaxi服務的自動駕駛公司中位居首位。
據雷鋒網了解，Pony.ai的Robotaxi車隊在全球范圍已經累積完成超過100,000個打車訂單。
此外，自動駕駛貨運也依舊是Pony.ai重點關注的領域。目前Pony.ai的卡車原型車已經測試將近一年多，并開始在做一些簡單的商業化嘗試。
沙龍上，彭軍更愿意用“virtual driver (虛擬司機)”來形容Pony.ai的核心產品?！疤摂M司機”也可以稱之為“一個會開車的、擁有真正智能的大腦。”
比較理想的狀態是，“虛擬司機”通過不斷的學習和數據反饋，最后能適應任何自動駕駛車型。Pony.ai就是從最復雜的載人場景開始，不斷將核心產品訓練成一個“老司機”，然后再去適應卡車場景。
問及L3和L4級自動駕駛還要多久才能實現規模商業化落地時，彭軍表示：目前最大的挑戰還是在技術，要想做到大規模的商業化，從外部要做到兩點：真正在各種場景下都能實現無人駕駛；同時保證自動駕駛的質量，成本要足夠低。
“技術要更安全、成本要降下來，產品要做得更好，法律法規要健全，包括商業化、商業模式要清晰，人們的接受度（要更高）。這些我們都在不斷地探索，也在不斷地發展?！?/p>
（雷鋒網） 雷鋒網
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