i-VISTA挑战赛提醒行业：高级别自动驾驶技术量产落地须循序渐进

　　8月22日，2021i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛正式落下帷幕，经过三天的激烈比赛，最终决出了ADAS挑战赛、最强车脑挑战赛、虚拟仿真挑战赛、商业化进程挑战赛、低速无人驾驶挑战赛五项比赛的最终冠军。

　　回顾整个赛事，有助于了解自动驾驶行业现状，立足于赛事之上，则可以一窥自动驾驶未来的发展路径。

　　以上，也正是i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛的品牌主张：为消费者选购提供参考意见，引导企业优化开发设计，为汽车产业的智能化转型持续赋能。

　　2021i-VISTA挑战赛难度再升级

　　相比于2020年i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛，今年的自动驾驶挑战赛首次增加了低速无人驾驶赛、首次引入基于云平台的虚拟仿真挑战赛，余下的其它项目在场景、平台上也均有都有提升。

　　比如最强车脑挑战赛，相较于去年，今年最强车脑挑战赛所设置的12个场景部分有所升级，更具代表性，更有难度，更考验车辆的智能化水平，如“红绿灯路口掉头，弯道上下坡”，场景更加典型的同时，难度也进一步加大；商业化进程挑战赛场景也由去年的三个增加至今年的五个，最高速度限制也有60km/h提高到80km/h。

　　本次挑战赛五大项目所涉及到的自动驾驶能力，分布在L1-L5之间，总的来看，赛事相当全面，既有虚拟仿真赛、又有封闭场地以及开放道路，既有安全员的商业化进程挑战赛，也有无安全员的低速自动驾驶挑战赛。

　　经过为期三天的角逐，i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛五大项目均决出了前几名，具体排名如下图：

　　我们以AEB挑战赛为例详细分析，今年的AEB挑战赛项目场景变为了行人横穿（无遮挡）以及行人横穿（有遮挡），取消了目标车禁止的测验场景。

　　相较于去年的禁止车辆场景，今年的AEB场景由于假人体积更小，更不容易被传感器探测，因此更加考验参赛车辆对道路环境的识别能力以及对应的执行能力。

　　此外，有遮挡的行人横穿场景，在做业也被普遍叫做鬼探头，目前还属于世界性的交通难题，由于遮挡车辆的存在，外加行人突然冲出，绝大部分的车辆均反映不过来，去年几乎全军覆没的成绩就是一个很好的印证。

　　从结果来看也印证了难度之大，本次AEB挑战赛没有出现一个满分，100分以上的也仅有一个，而对比去年，100分以上的成绩一共有5名，其中还有一名满分选手。

　　进步与不足

　　i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛除了让各大参赛队伍展现出当下最高的技术水平外，还有一个作用——展示行业的进步及不足。

　　以AEB为例，其已经成为大多数车型的标配，但“有”和“有用”是两个概念，我们需要的是这个配置能在关键时刻发挥作用，而不是仅仅挂个“名号“。

　　本次参与AEB挑战赛的车型一共达到15款，但零分的却多达9款，其中不乏奔驰、蔚来、特斯拉等所谓的豪华品牌，成绩明显低于去年。

　　这反映出当前部分车企的AEB系统，在难度更高的车对人的紧急制动中，系统不能正常工作，甚至不少车型识别不到到行人的存在，不带减速的直接撞上去。那这种配置就叫做无用配置，因为它有无与否，根本就对结果没有影响。

　　但众所周知的是，在人车碰撞事故中，人往往是弱势方，因此，主机厂更需要针对行人来优化自动紧急制动系统。

　　再比如APS自动泊车，这个功能在市场上的评价一直存在严重的两极分化，好用的堪比老司机，不好用的权当鸡肋，从挑战赛的成绩来看，也的确如此。

　　得分高的诸如长安UNI-T，不仅在三个场景中均表现优秀，泊车的过程更是流畅，但还有部分车型（在此就不点名），不仅泊车困难，甚至连常见的车位都不能识别，这种配置同样也就属于无用配置。

　　当然，除了不足外，本次自动驾驶挑战赛也让我们看到了行业的进步。

　　比如在商业化进程挑战赛上，比赛场景由3个增加到5个，包括车辆竞速、施工限速绕行、事故车辆避让、跟车行驶、主动变道，同时最高速度由去年的60km/h提高到80km/h，仍有部分车队能较好的完成挑战。

　　这体现了目前整个行业的自动驾驶汽车环境识别、决策分析、控制执行能力都向上提升了一大步。

　　透过自动驾驶挑战赛看行业现状

　　作为当下以及未来最具想象空间的技术之一，自动驾驶近年来一直被行业所追捧，如果哪个品牌的新车没安装自动驾驶功能，似乎都上不了台面。

　　整个行业所表现出来的也是如此，大约是从2019年开始，便有众多的车企开始宣称推出L3、L4更高级别的自动驾驶，霎时间，自动驾驶视乎就成了新能源车的标配，每一家都要出来吹一吹。

　　不过“理想很丰满，现实很骨干“，纵然有诸多的车企都在吹捧高级别的自动驾驶，但实际的情况却是很多品牌连最基本的AEB、APS都还没能做好。

　　熟话说得好，路要走踏实，需要一步一个脚印，楼要建得高，地基需要稳固，在最基本的L2级别的自动驾驶都还没能玩转的情况下，却冒险想要抢得L3自动驾驶头筹，这无疑就是眼高手低，对于行业而言，这股浮夸风如果不及时制止，那么自动驾驶肯定还会造成更多的事故。

　　本届i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛就是最好的试金石，它在点醒行业的同时也告诉我们：自动驾驶行业的发展，既要眼望星空，又要脚踏实地，L4-L5等高级别自动驾驶的研究需要稳步推进，但应用更广泛，受众更多的L1-L2级的自动驾驶也需要重视。

　　基于自动驾驶挑战赛对行业发展的展望

　　在自动驾驶行业，目前被分为两条技术路线，一条是以美国为代表的单车智能路线，另一条则是以中国为代表的车路协同路线。

　　但在目前的技术水平之下，单车智能路线还存在极大的风险，以AEB挑战赛里的鬼探头为例，如果采用单车智能，这种场景对车载传感器反应速度以及精度，执行机构的执行时间以及性能提出了相当大的要求，但由于鬼探头等事故往往是一瞬间发生，留给系统反应、做决策的时间并不多，因此在当前的技术下，大概率是不能规避碰撞。

　　把视野放大到整个ADAS，仍然可以发现许多功能在特定场景下应对能力不足和存在失效的风险，比如针对恶劣天气、隧道环境…而目前的自动驾驶系统都无法完美地解决这些问题。

　　而安全问题，是自动驾驶落地的关键所在，也因此，我们需要现阶段更为安全的车路协同来达到自动驾驶大面积落地的目的。

　　借助先进通信技术（5G、AI、云端大数据 ）以及覆盖面极广的路端传感器将车与周边的一切事物连接起来，实现车辆与车辆、车辆与路侧基础设施、车辆与行人等交通参与者、车辆与云服务平台的全方位连接和信息交互，最终让交通的通行效率以及安全再提升一个维度。

　　当然，车路协同的实现，也有诸多的困难，比如高额的建造成本，每公里数以亿计的造价，同时还需要长时间的投入；又比如信息如何融合？车路协同的建设需要车企、设备制造商、通信服务商、云计算服务商等多种角色进行深度协同，怎样实现高效配合，是一个难题……

　　但可喜的是，国内已经有多个地方建立起了车联网示范区，这些都是我们在车路协同这条路上的不断尝试以及突破。

　　写在最后：

　　在实现最终的无人驾驶这条路上，我们还有很多路要走，也还会遇到更多未曾见过的困难，也正因此，我们需要i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛这样的平台，通过专业的赛事，专业的评审规程，来展现行业最新的研发成果，技术应用，赋能自动驾驶行业高质高量向上发展。