L5级自动驾驶技术的瓶颈是什么？

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本文共一千多字，大家花1-2分钟就能看完，现在我们直奔主题！

结论先行:目前主要有两大瓶颈，传感器和算法。

那么，问题来了，这个结论从何而来呢？

接下来，我将通过三个维度进行分析。

开始前我们先科普下，什么是自动驾驶L5级？

L5 能完全自动驾驶：自动系统在所有条件下都能完成的所有驾驶任务。即便路况安全无需驾驶员来做处理，也就是真正的无人自动驾驶汽车。

1、传感器的瓶颈

我们都知道，要实现自动驾驶，必须得在车上安装各种传感器。

现在的传感器还无法检测到环境中的所有威胁，就是说无法保证驾驶安全。这里包括毫米波雷达，激光雷达，超声波雷达，单目摄像头，双目摄像头，红外摄像头等所有传感器。

即便传感器融合也做不到检测到所有威胁，比如:当自动驾驶中汽车，面对强行加塞的车辆，还是无法有效避免刮擦。

虽然，前不久华为与北极狐进行了道路实测，但是，还没到达真正的自动驾驶，他们的自动驾驶等级还只是L3级。

2、算法的瓶颈？

说到算法，我们都知道互联网平台都是通过算法来运行的，不管是逛淘宝也好，看新闻也罢，这背后都是都是算法。

现有算法无论是传统的算法，还是基于深度学习的算法，都无法满足感知部分的需求，无法准确检测到威胁车辆的因素，就无法规避危险。

目前所有级别的都是靠感知层，传感器大量数据进来，盲盒深度学习。所以在算法这块还是需要继续提升，不过这个研发费用是非常贵的。

3、车辆安全问题

这里主要分为两个层面:

第一层面是功能安全标准问题

过去整车在没有复杂智能功能的时候就有功能安全标准，比如IEC61508。随着智能驾驶的等级提升，智能座舱的功能升级，出现了ISO26262, 甚至面向更复杂的SOTIF标准。

行业内的大家都知道，虽然功能安全做了认证的很多，但确实把功能安全真正用好的还很少，包括SOTIF的可行性也受到部分质疑，这一块面向自动驾驶的功能安全标准，任然不够完善。

第二层面是双冗余，线控式等系统底层构建安全的进一步成熟。

目前量产的域控制器，线控机构很多成本仍然很高，部署并不广泛，域控制器暂时不能支持更多的传感器和模块工作，I/O不足。

为了满足功能安全，需要同时有两个同等模块共同作用于系统，执行器电源都需要备份，复杂的链路设计会增加成本，并考验研发的能力，这导致L3-5量产过程中，目前很多的功能都缺少必要的冗余备份。

写在最后

自动驾驶是未来趋势，达到L5级只是时间问题。

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