作者｜桑明强
时间拨回到2013年，在新成立的深度学习实验室里，百度拆分出自动驾驶研发团队，至今已有十年时间。
作为国内在自动驾驶领域积淀最深的玩家，李彦宏曾在《智能交通》书中把自动驾驶比喻成一个复杂的系统，而到达L4级自动驾驶阶段，要平衡的两个关键因素是“能力”和“规模”，二者相辅相成——不具备过硬的技术能力就无法在扩展规模的同时保证安全；反之，市场规模跟不上，驾驶系统无法获得充分验证，就不能更快地迭代技术能力。
时间来到2023年，这个判断已成为如今自动驾驶领域最真实的写照。一方面，许多主攻L4的算法公司，在商业化的压力下，把方向逐渐转向可量产落地的L2；另一方面，有能力做端到端解决方案的玩家仍屈指可数，碎片化、低效的解决方案横行市场。以至于很多人开始怀疑，自动驾驶研究是否已经到了瓶颈期。
但事实真的如此吗？答案是否定的。
宋飞是百度智能云云计算解决方案和运营部总经理，他认为自动驾驶即将迎来一个新的高速发展期。一方面，以蔚小理为代表的新能源车企掀起的智能化革命，让市场对L2+及以上的自动驾驶需求空前旺盛，另一方面，云技术和AI的强势崛起，以及对大模型能力的运用，让原本日渐内卷的自动驾驶有了新的破局点。
作为AI落地的一个关键场景，今天的自动驾驶已经是车企们的兵家必争之地，随着辅助驾驶的渗透率已经突破了40%，车企对自动驾驶的需求，也从车端到云端、从数据采集到仿真训练的全流程闭环，这同时也对各自动驾驶厂商提出了更高的要求。
01自动驾驶落地难题技术层面与行业现实的挑战
很多人不知道的是，自动驾驶其实是个极为复杂的问题，抛开相对宏大的社会接受度问题，现如今的自动驾驶主要面临的是来自行业和技术层面的挑战。
