文|光錐智能 周文斌
亦莊新城，又叫北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)，位于北京西南方，離市中心大概20公里。最近兩年，隨著自動(dòng)駕駛的高速發(fā)展，亦莊也成為了各大自動(dòng)駕駛企業(yè)最肥沃的試驗(yàn)田。
從市區(qū)前往亦莊，驅(qū)車大概需半個(gè)小時(shí)，這里沒(méi)有其他經(jīng)開(kāi)區(qū)常見(jiàn)的高樓林立，反而因?yàn)榈靥幗纪?，視線沒(méi)有遮礙，再加上偌大的華北平原作為背景，所以顯得有些荒蕪和空寂。這種感覺(jué)，特別是在見(jiàn)慣了北京的繁華之后，對(duì)比得格外強(qiáng)烈。
但是，如果你將眺望天邊的視線收回，將目光重新注意到亦莊往來(lái)交錯(cuò)的街道，那么你很快又會(huì)在這荒蕪空寂的外表下感受到一種絕對(duì)的熾熱，就像一團(tuán)火焰，正在熊熊燃燒。
在這里，隨處可見(jiàn)的自動(dòng)駕駛車輛，正在讓亦莊成為一座真正的自動(dòng)駕駛之城。
進(jìn)入亦莊，我們遇到的第一個(gè)紅綠燈路口，左右兩邊與我們并排等待的，就是兩輛自動(dòng)駕駛測(cè)試車，一輛屬于百度Apollo，一輛屬于小馬智行，一輛車的安全員坐在主駕駛，另一輛車的主駕駛位置卻空著。
紅燈熄滅，綠燈亮起；在我們的車輛才剛剛起步的時(shí)候，兩旁自動(dòng)駕駛的汽車卻已經(jīng)早早地駛過(guò)了路口，我們只能在后面遙遙地看到一排尾燈。
除了主路上行駛的自動(dòng)駕駛車輛之外，旁邊的輔路隨處可見(jiàn)美團(tuán)的自動(dòng)駕駛送餐車，不知品牌的快遞配送車，自動(dòng)行駛的路面清潔車，以及那些在路上趴了窩，正在被工程車馱著送去檢修的故障車輛。
在這之前，我們從未想象過(guò)自動(dòng)駕駛可以表現(xiàn)得如此具體，所有交通工具各司其職，一種賽博朋克的感覺(jué)撲面而來(lái)。整個(gè)亦莊似乎都在為成為一個(gè)無(wú)人化的城市而努力。
在之前，這種熱烈我們也只能在亦莊這種遠(yuǎn)離城市的郊區(qū)看到。而最近，自動(dòng)駕駛卻準(zhǔn)備正式“進(jìn)城”了。
近日，小鵬城市NGP（Navigation Guided Pilot智能導(dǎo)航輔助駕駛）在預(yù)告10個(gè)月之后，終于在廣州開(kāi)始向部分用戶推送了。從網(wǎng)友上傳的視頻可以看到，更新NGP之后的小鵬P5已經(jīng)能夠在人類駕駛員的監(jiān)督下，平穩(wěn)地行駛在城市道路上。
自動(dòng)識(shí)別紅綠燈，自動(dòng)并線、超車，主動(dòng)繞開(kāi)占道的行人和自行車，在路口會(huì)車的時(shí)候主動(dòng)“加塞”......一系列的操作就如同一個(gè)老司機(jī)，面對(duì)最擁擠復(fù)雜的路段也游刃有余。而整個(gè)過(guò)程中，駕駛員的手甚至都不需要碰到方向盤(pán)，只是作為一個(gè)監(jiān)督者，預(yù)防可能發(fā)生的意外。
可以說(shuō)，隨著城市輔助駕駛的上線，駕駛員與車的關(guān)系，正在發(fā)生深刻的改變。
今年以來(lái)，城市輔助駕駛也正在成為各大車企和自動(dòng)駕駛企業(yè)爭(zhēng)奪最激烈的焦點(diǎn)。
8月18日，魏牌CMO喬心昱率先在微博喊話，稱只有面臨更復(fù)雜路況的城市輔助駕駛才是自動(dòng)駕駛的“大學(xué)水準(zhǔn)”，將自動(dòng)駕駛的輿論焦點(diǎn)拉到了城市輔助駕駛。
之后，毫末在9月13日AI DAY上，詳細(xì)介紹了城市輔助駕駛方案（城市NOH）技術(shù)迭代；宏景智駕也在2022世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會(huì)上展示了包含城市智慧領(lǐng)航（NOP-C）的全棧自動(dòng)駕駛解決方案。
而除了這些之外，同樣不甘落后的玩家還有計(jì)劃今年內(nèi)在ET7和ET5等車型搭載的NAD系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)輔助駕駛的蔚來(lái)；在L9上搭載了智能駕駛系統(tǒng)“理想AD Max”，以實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景導(dǎo)航輔助駕駛的理想；以及搭載了華為ADS系統(tǒng)，同樣具備具備高速+城市場(chǎng)景輔助駕駛的能力的阿維塔11等等。
據(jù)億歐汽車統(tǒng)計(jì)，今明兩年，至少有12家車企/自動(dòng)駕駛企業(yè)將落地支持NOA行泊一體的智能駕駛方案。
漸進(jìn)式的輔助駕駛“進(jìn)城”，成為當(dāng)前自動(dòng)駕駛最關(guān)鍵的一場(chǎng)戰(zhàn)役。
01 自動(dòng)駕駛進(jìn)城，兩種路線一個(gè)方向
路旁隨意停放的車輛，走下路肩的行人，送外賣的電瓶車，往來(lái)的自行車，橫穿馬路的行人，紅綠燈路口的擁堵、加塞......
從高速公路的30萬(wàn)公里到城市道路的1100萬(wàn)公里，自動(dòng)駕駛進(jìn)入城市后，不僅僅在使用里程上有極大的延展，其道路的復(fù)雜程度也上升了不止一個(gè)數(shù)量級(jí)。毫末智行CEO顧濰灝總結(jié)，城市道路最顯著的三個(gè)特點(diǎn)，就是——路口多、變道多、擁堵多。
某種意義上說(shuō)，城市道路輔助駕駛系統(tǒng)要解決的問(wèn)題難度，并不低于L4級(jí)自動(dòng)駕駛。
延續(xù)高速輔助駕駛的路徑，城市輔助駕駛系統(tǒng)也分為兩個(gè)技術(shù)方向，即重高精地圖和重感知，這兩個(gè)方案各有優(yōu)劣。
首先是依賴高精地圖的方案，由于其能夠?qū)④嚨佬畔⒕_到1m左右，所以采用高精地圖方案的車輛行駛起來(lái)都會(huì)比較穩(wěn)定。在轉(zhuǎn)彎、并線、車道規(guī)劃，以及上下匝道時(shí)都較平順。新造車的蔚小理采用的都是這種方案，其中理想和小鵬用的是高德的高精地圖，而蔚來(lái)用的則是百度地圖。
而沒(méi)有采用高精地圖方案的車企，如特斯拉在進(jìn)入匝道時(shí)往往會(huì)出現(xiàn)“畫(huà)龍”的情況，在車道規(guī)劃時(shí)也會(huì)出現(xiàn)過(guò)早、過(guò)晚的情況。
不過(guò)，高精地圖方案也存在許多問(wèn)題。比如，因?yàn)榈貓D覆蓋范圍有限，輔助駕駛能夠使用的范圍也有限；比如數(shù)據(jù)更新不及時(shí)，碰到一些臨時(shí)施工改道的道路，車輛會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)沒(méi)有更新而一頭扎進(jìn)封閉的施工道路中。
中國(guó)城市道路來(lái)回里程高達(dá)到1100萬(wàn)公里，這樣龐大的規(guī)模，如果都按高精地圖的要求來(lái)維護(hù)，數(shù)據(jù)幾乎不可能實(shí)現(xiàn)及時(shí)更新。
除此之外，高精地圖的使用也有相應(yīng)的規(guī)范，通常需要相關(guān)部門審核之后才能上線。而這種審核，往往也會(huì)導(dǎo)致早已準(zhǔn)備好的輔助駕駛功能延期。比如，小鵬城市NGP大概三個(gè)月前就已經(jīng)準(zhǔn)備好了，但是因?yàn)楦呔貓D沒(méi)有審核通過(guò)，所以一直拖到了現(xiàn)在。
而作為對(duì)比，重感知的路線則相對(duì)自由，能夠應(yīng)對(duì)更多的復(fù)雜路況，使用范圍也不必被高精地圖所掣肘。重感知路線的代表車型就有特斯拉和魏牌（采用的毫末NOH）等等。
所以，為了規(guī)避高精地圖帶來(lái)的一些局限，如今許多車企/自動(dòng)駕駛企業(yè)都將繞開(kāi)高精地圖作為主要的發(fā)展方向。
除此之外，也有如毫末采用“重感知，輕地圖”的中間路徑——以感知為主，地圖為輔。
毫末的方案是，通過(guò)圍繞車身的傳感器（雷達(dá)、攝像頭等），建立一個(gè)連續(xù)的時(shí)空模型，再?gòu)倪@個(gè)模型中提取車輛行駛時(shí)需要的車道線、車輛位置、其他交通參與者的意圖等等。然后再與導(dǎo)航信息進(jìn)行結(jié)合，最終指導(dǎo)車輛行駛。
“這種方式就和人開(kāi)車一樣，我們就把眼前的這段路開(kāi)好。”顧濰灝說(shuō)。
整體來(lái)看，降低高精地圖在城市領(lǐng)航中的占比是大勢(shì)所趨。余承東、何小鵬也都在公開(kāi)場(chǎng)合提到，對(duì)于自動(dòng)駕駛而言，高精地圖一定是過(guò)渡，真正的自動(dòng)駕駛一定要能夠全場(chǎng)景駕駛。
除了采用毫末城市NOH的魏牌計(jì)劃在年底覆蓋10座城市，小鵬也在推進(jìn)不依賴高精地圖的輔助駕駛車型。
但是，重感知路線的城市領(lǐng)航，為什么也仍然沒(méi)有大面積在各個(gè)城市上線？
毫末相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人對(duì)光錐智能表示，“在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，每個(gè)城市都有許多意想不到的復(fù)雜路況，比如奇葩的紅綠燈?！?/p>
在保定的一次測(cè)試中，他們每天經(jīng)過(guò)的路口突然新增了一個(gè)紅綠燈，沒(méi)人知道這個(gè)紅綠燈什么時(shí)候出現(xiàn)的，大家也沒(méi)有在其他地方見(jiàn)過(guò)同樣的東西?！叭偶t綠燈橫穿整個(gè)路口，兩邊用高亮的LED包裹，四周圍繞的全部都是LED的彩燈。”
一個(gè)奇葩的紅綠燈，把數(shù)萬(wàn)元的輔助駕駛整不會(huì)了？
城市的道路，每時(shí)每刻都在發(fā)生著變化，不同城市之間的不同道路會(huì)有區(qū)別，同一個(gè)城市的不同道路也會(huì)有所不同。
“為了保證產(chǎn)品交付的穩(wěn)定，我們前期肯定會(huì)控制節(jié)奏，每一個(gè)新開(kāi)通的城市都會(huì)去做具體的測(cè)試，而當(dāng)某一天我們發(fā)現(xiàn)新增的問(wèn)題數(shù)量開(kāi)始減少，或者快速收斂達(dá)到一定程度之后，才會(huì)去做大規(guī)模的鋪開(kāi)。”毫末對(duì)光錐智能如是說(shuō)。
按照計(jì)劃，魏牌會(huì)在年底之前讓城市NOH覆蓋10座城市，并計(jì)劃在明年覆蓋超100座城市。除此之外，搭載華為城市輔助駕駛的極狐預(yù)計(jì)在今年年底向用戶推送，蔚來(lái)、理想也將在2023年陸續(xù)更新自家的城市輔助駕駛系統(tǒng)。
02 自動(dòng)駕駛3.0，開(kāi)始拼算力
“大眾輔助駕駛，擁堵跟車把變道的前車給撞了”
“有次在高速ACC幫我防止了追尾?！?/p>
用戶對(duì)輔助駕駛的評(píng)價(jià)，呈現(xiàn)出兩極分化。
事實(shí)上，從目前的許多事故上來(lái)看，輔助駕駛確實(shí)還很難說(shuō)得上安全，就在不久之前，開(kāi)著LCC功能的小鵬就在高速追尾；之后也有特斯拉在進(jìn)入小區(qū)時(shí)突然加速。
而這一系列的事故也給了廣大車主一個(gè)非常強(qiáng)的不信任感。輔助駕駛在高速、停車場(chǎng)這樣相對(duì)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景都不能保證安全，那在更復(fù)雜的城市道路上又值得信任嗎？
顧維灝認(rèn)為，目前城市輔助駕駛的挑戰(zhàn)主要還是道路的復(fù)雜性，具體表現(xiàn)為城市道路養(yǎng)護(hù)，大型車輛密集，變道空間狹窄，城市環(huán)境多樣四個(gè)方面。而要解決這些問(wèn)題，AI就需要更多的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，所以數(shù)據(jù)也就成了驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛成熟的核心。
區(qū)別于之前輔助駕駛將單個(gè)傳感器數(shù)據(jù)在車載大算力芯片上進(jìn)行計(jì)算，在進(jìn)入城市輔助駕駛之后，毫末開(kāi)始將所有傳感器的原始數(shù)據(jù)放在一起，然后再通過(guò)AI大模型輸出車輛的全局感知結(jié)果。
這樣做的好處是，車輛在認(rèn)知領(lǐng)域的進(jìn)步可以逐漸脫離之前人為設(shè)定的規(guī)則，然后逐漸把人類真實(shí)駕駛的行為和常識(shí)提取出來(lái)。簡(jiǎn)單說(shuō)就是讓AI駕駛更像人類的老司機(jī)。但要達(dá)到這種狀態(tài)，那支持訓(xùn)練的模型的數(shù)據(jù)至少要超過(guò)1億公里。
除此之外，進(jìn)入城市道路之后，汽車也要開(kāi)始適應(yīng)人類常用的交互方式，比如要理解周圍車輛轉(zhuǎn)向燈、尾燈的不同信號(hào)的意圖。但現(xiàn)在市面上，不同車型、不同形狀的尾燈都有很多，這不僅對(duì)算法識(shí)別帶來(lái)挑戰(zhàn)，龐大的數(shù)據(jù)量同樣也會(huì)增加。
為了解決AI訓(xùn)練中語(yǔ)義理解的問(wèn)題，谷歌在四月份發(fā)布了一個(gè)新的訓(xùn)練模型——Pathways Language Model（PaLM），由于其訓(xùn)練參數(shù)達(dá)到5400億，使用了7800億個(gè)Tokens，也被大家戲稱為，讓世界沒(méi)有難懂的梗。但這種能力要使用到自動(dòng)駕駛環(huán)境，也要求自動(dòng)駕駛訓(xùn)練的里程至少在一億公里以上。
很顯然，要訓(xùn)練出好的自動(dòng)駕駛，未來(lái)的數(shù)據(jù)量會(huì)變得越來(lái)越大，特斯拉現(xiàn)在擁有三大數(shù)據(jù)中心，總計(jì)11544GPUs。為了提高數(shù)據(jù)的使用效率，特斯拉在2021年AI DAY上還發(fā)布了自研的DOJO超級(jí)計(jì)算系統(tǒng)和D1芯片。
但傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)使用方式還是制約了自動(dòng)駕駛的發(fā)展。在之前，大量的數(shù)據(jù)進(jìn)入訓(xùn)練階段之前，都需要人工進(jìn)行標(biāo)注，即人要先告訴AI，這個(gè)東西是紅綠燈，那個(gè)東西是柵欄，幫助AI建立基本認(rèn)知。龐大的數(shù)據(jù)標(biāo)注催生了數(shù)據(jù)標(biāo)注師這個(gè)職業(yè)，也一度被人們戲稱“有多少人工就有多少智能”。
但這種依賴人工標(biāo)注的訓(xùn)練方式也存許多問(wèn)題，比如大量時(shí)間和成本的占用。顧維灝在毫末AI DAY上表示，之前的AI訓(xùn)練中，成本主要用在了訓(xùn)練標(biāo)注上。而在今年6月份，特斯拉加州辦公室有近200位員工被裁，主要也是自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)。
為了解決數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本問(wèn)題，特斯拉也開(kāi)始引入效率更高，成本更低的數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)只需要將車輛在路上行駛采集到的真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)，再利用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，將結(jié)果進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化以后便可以得到更加精確和詳細(xì)的標(biāo)注結(jié)果，整個(gè)過(guò)程都不需要人工的參與。
在2021年8月的AI Day上，特斯拉Autopilot的軟件總監(jiān)Ashok Elluswamy就表示，他們可以在一周內(nèi)自動(dòng)標(biāo)記10k個(gè)clips（最小標(biāo)注單元），而之前這個(gè)工作量至少需要幾個(gè)月的時(shí)間。
在國(guó)內(nèi)，毫末采用的大模型訓(xùn)練方式也有異曲同工之處。
毫末的方案是用大量未經(jīng)標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后形成一個(gè)主干模型，之后再用標(biāo)注過(guò)的數(shù)據(jù)在特定的任務(wù)上做特定的優(yōu)化。通過(guò)這種方式，毫末讓訓(xùn)練效率提升了三倍，精度和準(zhǔn)確性也遠(yuǎn)高于之前只用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練的結(jié)果。
清華大學(xué)智能科學(xué)講席教授，中國(guó)工程院外籍院士張亞勤表示，自動(dòng)駕駛正在逐步在向大模型，大數(shù)據(jù)、預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)、端到端的趨勢(shì)發(fā)展。
最近幾年，隨著Attention to Transformer的廣泛應(yīng)用，AI的自然語(yǔ)言識(shí)別效果很快超過(guò)了人類的平均水平。但問(wèn)題也隨之而來(lái)，這種大模型對(duì)算力的消耗要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于摩爾定律能給到的支持。這也導(dǎo)致AI大模型的訓(xùn)練成本太高了，傳導(dǎo)之后，也讓自動(dòng)駕駛在車端的落地變得比較復(fù)雜。
針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，目前行業(yè)里也在積極探索解決方案。目前主流的方案有兩種，一種是輕量化，另一種是降低計(jì)算中的弱關(guān)聯(lián)計(jì)算。
首先是輕量化。Attention to Transformer這種模型，其計(jì)算力和計(jì)算量比之前的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）要高100倍，而這100倍的冗余顯然還沒(méi)有達(dá)到完全釋放的時(shí)候，所以許多玩家就在嘗試將CNN與Attention在不同環(huán)節(jié)做不同程度的融合，以達(dá)到降低算力，實(shí)現(xiàn)輕量化的目的。其中像蘋(píng)果在2021年提出的mobileVit和三星在今年提出的XFormer都是其中代表。
另一個(gè)則是降低弱關(guān)聯(lián)計(jì)算。要知道，Attention其實(shí)有一個(gè)特點(diǎn)，就是在龐大的計(jì)算中，6.9%的計(jì)算貢獻(xiàn)了大概94%的價(jià)值，剩下93%左右的計(jì)算則是弱關(guān)聯(lián)計(jì)算，并沒(méi)有太大的作用，這就造成了非常龐大的算力浪費(fèi)。
基于這樣的特點(diǎn)，清華的一位教授開(kāi)始針對(duì)Attention的機(jī)制設(shè)計(jì)芯片（之前相關(guān)芯片的設(shè)計(jì)都是針對(duì)CNN進(jìn)行的），以達(dá)到降低弱關(guān)聯(lián)計(jì)算的目的。
顧維灝認(rèn)為，自動(dòng)駕駛需要的數(shù)據(jù)主要是兩個(gè)方面，一個(gè)是規(guī)模，另一個(gè)是多樣性。我們今天做的所有工作，都是為了更加高效，低成本地獲取數(shù)據(jù)。然后把數(shù)據(jù)送到計(jì)算中心，用訓(xùn)練的方法把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自動(dòng)駕駛的能力。
除了在算法模型上下的功夫之外，算力也是未來(lái)自動(dòng)駕駛能力的關(guān)鍵。
8月初，小鵬與阿里云專門為自動(dòng)駕駛建立的智算中心“扶搖”，在被稱為“草原云谷”的烏蘭察布正式落成。這座智算中心算力可達(dá)600PFLOPS，用于小鵬的自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練。
而在剛剛舉辦的AI DAY上，毫末也公布了首個(gè)超算中心。顧維灝表示，毫末超算中心的目標(biāo)是滿足千億參數(shù)大模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模100萬(wàn)clips，將整體訓(xùn)練成本降低200倍。
隨著自動(dòng)駕駛發(fā)展階段的改變，自動(dòng)駕駛公司的成本重心也開(kāi)始發(fā)生轉(zhuǎn)移?！白詣?dòng)駕駛2.0階段，錢都花在數(shù)據(jù)標(biāo)注上了，應(yīng)用大模型后的3.0時(shí)代，成本會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)移，會(huì)從標(biāo)注轉(zhuǎn)到計(jì)算?！鳖櫨S灝稱。
總之，數(shù)據(jù)的規(guī)模、獲取成本、質(zhì)量、處理速度等，都和自動(dòng)駕駛能力的提升速度正相關(guān)。自動(dòng)駕駛已經(jīng)進(jìn)入了依靠算力推動(dòng)數(shù)據(jù)處理的時(shí)代。
03 結(jié)語(yǔ)
如今，各地政府也在加快推進(jìn)自動(dòng)駕駛和輔助駕駛的發(fā)展。
9月初，上海市政府印發(fā)《上海市加快智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展實(shí)施方案》，目標(biāo)到2025年，具備組合駕駛輔助功能（L2級(jí)）和有條件自動(dòng)駕駛功能（L3級(jí)）汽車占新車生產(chǎn)比例超過(guò)70%，具備高度自動(dòng)駕駛功能（L4級(jí)及以上）汽車在限定區(qū)域和特定場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。
在2022世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會(huì)上，北京經(jīng)開(kāi)區(qū)相關(guān)負(fù)責(zé)人表示自動(dòng)駕駛示范區(qū)開(kāi)啟3.0階段將實(shí)現(xiàn)全域信號(hào)覆蓋。
截至目前，北京經(jīng)開(kāi)區(qū)已經(jīng)建成329個(gè)智能網(wǎng)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)路口，雙向750公里城市道路和10公里高速公路實(shí)現(xiàn)車路云一體化功能覆蓋，并匯聚了產(chǎn)業(yè)相關(guān)領(lǐng)域百余家企業(yè)、國(guó)內(nèi)頂級(jí)院校與研究機(jī)構(gòu)參與示范區(qū)建設(shè)。
除此之外，還有像深圳、廣州、長(zhǎng)沙、成都、上海等全國(guó)多個(gè)城市都在積極推動(dòng)自動(dòng)（輔助）駕駛落地。一系列的舉措，也都將推動(dòng)輔助駕駛和自動(dòng)駕駛加快落地。
8月28日，百度集團(tuán)資深副總裁、智能駕駛事業(yè)群組總經(jīng)理李震宇表示：“自動(dòng)駕駛正成為智能汽車競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)，未來(lái)3-5年，將是全球汽車智能化競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵窗口期，2030年沒(méi)有自動(dòng)駕駛能力的電動(dòng)汽車將完全失去競(jìng)爭(zhēng)力?！?/p>
在政策和市場(chǎng)的雙層推動(dòng)下，自動(dòng)（輔助）駕駛也終于走到了一個(gè)開(kāi)始普及的關(guān)鍵。