在汽车电动化快速发展的同时，智能化下半场也已进入起步期。智能化也成为了造车新势力等汽车品牌的宣传卖点，不过，汽车智能化发展并没有如想象中的那么顺利，近年已有多起与自动驾驶相关的事故发生。
近日，就在《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》正式施行不久，国内接连发生多起因自动驾驶引发的事故，涉及理想汽车、小鹏汽车等多家汽车品牌，而智能汽车的安全性也再次受到行业的关注。
国内首部自动驾驶法规——《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》的正式实施，给国内自动驾驶产业注入一股强心剂；随后，交通运输部也发布了《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（征求意见稿），此前有产业链人士向笔者表示，相关自动驾驶法规的出台，无疑让自动驾驶有了合法上路的资格，相关企业都加快了产品研发力度，“我们也在加快产品与法规匹配，以更好推向市场。”
近段时间以来，自动驾驶产业链相关企业的活跃度也明显提升，其中雷军表示，小米汽车首期自动驾驶投入33亿元，计划在2024年进入行业第一梯队；百度李彦宏再次发声，“就自动驾驶技术而言，集度将领先特斯拉一代。”
同时，四维图新、地平线、上汽、Mobileye等产业链公司也加快了自动驾驶技术的研发；部分企业的自动驾驶也实现了场景落地，如一汽解放，其于8月17日表示，全球首款量产级智能驾驶重型卡车J7超级卡车实现批量交付。
不过，就在自动驾驶“提速”之时，近期却接连发生多起自动驾驶“失速”事故。
据了解，8月8日，一辆理想ONE在高速上以77km/h的时速行驶时，追尾路上慢行的工程车辆；8月10日，一辆小鹏P7又在高速上追尾静止的灰色车辆，并造成人员伤亡；8月12日，另一小鹏P7也在试驾中追尾社会车辆。
媒体报道称，前两起事故中，肇事车均开启了辅助自动驾驶功能。事后理想回应称，用户在启用导航辅助驾驶后，未按要求手握方向盘，而且事故也超出了车辆自动驾驶的工作范围；小鹏汽车虽尚未就事故原因进行回应，不过据报道肇事车主表示，虽然其手未脱离方向盘，但事故发生时处于分神状态。
除了如上企业，近期其他自动驾驶汽车品牌的也有相关事故发生，其中特斯拉仍因自动驾驶问题持续受到困扰，近日，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）对其调查范围扩大到了车载摄像头系统。
自动驾驶相关法规刚发布就发生多起由自动驾驶引发的事故，自动驾驶的安全性再次受到了市场质疑。
从这两起事故分析看，辅助自动驾驶技术均未能准确识别前车，而驾驶员在自动驾驶平台失灵情况下，未能及时接管车辆，最终导致事故的发生。对自动驾驶功能，各家企业都做了相应说明，其中小鹏汽车在其使用说明中指出，“LCC（自适应续航）是一项辅助驾驶功能，并不是完全意义上的自动驾驶，LCC激活时，您仍需始终保持手握方向盘，以便可以在有潜在危险发生时，及时接管车辆。”
分析认为，驾驶员将辅助自动驾驶当做完全无人驾驶使用是造成事故发生的重要原因。事实上，早在去年蔚来发生事故时，造车新势力纷纷发声辅助自动驾驶不等于自动驾驶。针对越来越多车企将自动驾驶当做卖点，魏牌CMO乔心昱近日表示，“辅助驾驶不是无人驾驶，尤其是没有搭载激光雷达的车型，我们不能以生命代价挑战花式营销。”
需指出的是，根据目前的法律规定，辅助自动驾驶车辆发生事故时，驾驶员仍需负相应法律责任。
在国内自动驾驶事故频发之时，笔者留意到，美国汽车安全监管机构计划延长公众对通用汽车、福特汽车的请愿书发表意见的最后期限，据了解，请愿书指出“涉及车辆安全的众多复杂技术和政策问题，需要进行大量分析。”
国内部分业内人士对自动驾驶技术的先进性也提出了质疑，潍柴集团董事长兼CEO谭旭光认为，无人驾驶就是忽悠，L3级以上不可能实现，且表示这是经过认真考虑得出的观点；不过其认可一定程度的辅助自动驾驶。对自动驾驶持谨慎态度的还有中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹，其认为对待无人驾驶一定要非常慎重。
虽然目前行业有纯视觉和多种传感器叠加的超融合感知多种路线方案，不过视觉都是无法绕开的核心传感器之一，某视觉专家认为，对自动驾驶这类要求100%安全的场景来说，视觉技术仍有很大完善之处，“无论是车辆识别还是车辆特征识别，现在的算法难以做到100%识别，比如车身颜色，识别出错的概率还是很高的，如果算法无法把车辆识别出来，或是识别成其他物品，哪怕只有0.1%的识别错误，都有可能酿成非常严重的事故。”而此前理想汽车创始人李想也承认摄像头+毫米波雷达方案对静态物体存在识别困难的痛点。
张钹院士还表达了“视觉技术不可靠”的观点，其认为，涉及到人的安全，自动驾驶系统就会变得非常复杂。
目前，提升自动驾驶算法识别能力的常规操作就是加大场景训练，不过某业内人士向笔者表示，“目前自动驾驶技术还不够成熟，别看有些企业说无人驾驶安全路测多少万公里，但这些都是在理想环境下进行的，而事故的发生往往是意外，是非常规场景下发生的，行业现在的自动驾驶算法解决的是常见的行车场景，但对事故情况发生的意外情况是千奇百怪的，这些是很难通过训练实现的。”
同时，自动驾驶训练还需要高算力模拟平台，而目前行业内能满足这样需求的平台并不多，其中，英伟达已基于该需求推出了相应的方案，某自动驾驶方案公司内部人士表示，“英伟达的芯片平台价格昂贵，我们上车选用的是其他公司的方案，不过日常训练中，我们有在采用英伟达的平台。”
为了增强自动驾驶的安全性，堆叠算力也成了高端自动驾驶车型的标配，如蔚来ET
7，其算力高达1016
TOPS，不过上述人士表示，“虽然算力很重要，但核心并不在算力上，我们的方案中，分配给自动驾驶的算力其实几十TOPS已经够用了（注：L2级），关键还是要看算法。”
据了解，部分自动驾驶车型原计划于去年推向市场，但由于算法优化需求，部分车型延后至今年上市，截至目前，仍有部分车型还处于优化阶段，“采用我们自动驾驶方案的A款车去年就说要上市，但没有，我们也很着急，一直在积极配合主机厂，不过没办法，主导这款车的是主机厂，而且还涉及其他供应商，不知道要到什么时候才能真正上市。”上述人士表示。
