从2017年4月，BAT巨头百度发布“阿波罗计划”，到7月奥迪发布具有“全球首款L3自动驾驶量产车型”之称的全新一代A8，再到2018年初，初创公司小马智行和景驰科技就双双在广州开启无人驾驶车试运营，北京市发布自动驾驶路测相关文件，明确自动驾驶车辆可以在北京上路进行测试……
回顾过去一年，自动驾驶在硬件、算法等核心技术日趋成熟，相关法律法规体系不断完善的大背景下，正逐渐从车企、零部件企业和科技公司争相抢占的热点技术，变为与大多数消费者出行息息相关的民生热点，越来越深入普通大众的生活。
然正如奇点汽车自动驾驶架构总监李建鹏所说，自动驾驶给社会带来便利的同时，其实也对大家提出了更多的挑战。特别在近两年，全球发生了多例自动驾驶汽车事故，充分说明了这项技术目前还不够成熟，未达到可以运营的条件。
一个突出的问题是安全，众所周知自动驾驶汽车运行时，需通过与云端通讯，来获取车辆本身和交通相关的信息，同时自动驾驶汽车也会频繁上传一些信息到云端。在这个过程中，如果系统本身存在漏洞，或者操作不当，很容易给黑客提供攻击的便利，这在之前已经有真实的案例，由此给自动驾驶汽车提出了一些关于安全的新课题，特别是网络安全。
此外，李建鹏认为自动驾驶在产业化方面，也面临多项挑战。比如算法，现在很多主机厂进行自动驾驶汽车研发时，都是放一台很大的电脑在车上，从商业化的角度，这样的方案其实很难量产——特别在考虑成本和功耗的情况下，所以现在很多企业都把目光放在了研发高性能芯片上。传感器也是一样，虽然在很多研发自动驾驶汽车的企业看来，激光雷达在环境感知方面有很好的的表现，但碍于成本，激光雷达现在离量产也还有很远一段距离。
而除了上述技术方面的挑战，在李建鹏看来，目前产业界在自动驾驶运营过程中的配套基础设施建设、高精度地图技术、自动驾驶数据、法律法规以及人才方面，也都面临较大的挑战。
“以基础设施为例，现在自动驾驶汽车和路之间的协同只停留在示范区，尽管车跑得很快，但是没有‘路’。”中国汽车技术研究中心智能汽车研究室暨汽车软件测评中心主任王羽分析道。“还有法律法规问题，大家可以看到，北京自动驾驶走得很快，率先进行了路试。但是建立管理规范以后有一个问题——什么车上路？政府领导对这个问题很谨慎。还有上路以后风险谁来承担？也是一个不容忽略的问题。”
博世底盘控制系统中国区自动驾驶产品经理黄罗毅对自动驾驶在技术方面面临的挑战作了更深入的阐述。在他看来主要有五点：安全挑战，包括人身安全、功能安全和信息安全三个方面，尤其是将来自动驾驶汽车都会联网，车辆必须具备处理车内和车外各种信息安全的能力。传感技术挑战，就自动驾驶汽车而言，如果想最终量产并上路，需要360°、高可靠、高准确度、可以优势互补的传感器方案。电子电气架构方面的挑战，特别要考虑诸如电源的冗余、传感器的冗余、制动系统的冗余、转向系统的冗余等。系统智能上的挑战，虽然在很多人的观点里，研发自动驾驶汽车就是开发一个可以代替人类驾驶员开车的机器，但这个机器不应该是冷冰冰的、没有感情的，而应该能够像人类一样思考，能懂得人类的思维。定位技术上的挑战，特别是能够实时、精准地对自动驾驶汽车进行定位，这一点格外重要。
随后，黄罗毅特别针对AI技术在自动驾驶汽车上的应用挑战进行了分析，他认为主要的难题有四个：第一，传统汽车的感知技术是基于规则的，一旦出现问题，很容易找出问题所在，但AI技术就像一个“黑匣子”，出了问题更多的时候只是知道调整参数，而不知道问题的根源。第二，AI算法需要非常大的功耗，而如果要将其运用在量产车上，就需要把AI算法进行压缩，放在特定的芯片上，这在目前也很难实现。第三，基于AI技术的自动驾驶汽车，一旦出现问题，该如何快速发现问题并进行修复，消除隐患。第四，对于搭载了大量算法和软件的自动驾驶汽车，该如何做验证，验证每一项功能的安全性、有效性，每一项技术是可靠、可信、可使用的。
来自奇瑞汽车智能车技术中心的黄勇角度则与上面两位嘉宾有所不同，他主要从技术创新和市场竞争方面切入，分析了目前自动驾驶所面临的挑战。特别是市场竞争，现在很多二级和三级供应商直接参与了自动驾驶前沿合作，行业已经不像之前那样，由整车厂和一级供应商合作生产汽车，卖给经销商，然后经销商卖给终端用户。而是随着新一轮产业变革的日趋深入，出现了更多新的模式，跨界合作及竞争就是其中一种，这在之前是没有的，需要参与其中的企业去学习。此外，黄勇认为，目前自动驾驶在产品专业化和人才方面，也有很多需要努力的地方，尤其是人才，当前汽车电子从硬件、软件到芯片、人工智能算法，对人才的需求都是越来越大。
不过，就像盖世汽车CEO周晓莺所说的那样，中国市场显著的特色是人多、钱多、市场大、容错率高，很容易扎堆跟风推波助澜，当所有的聪明人（未必是技术专家）都扎进来之后，竞争变得无比残酷，而能适应市场并生存下来的，往往是能因地制宜灵活进行技术应用的实干家，这是中国独特的创新创业。产业发展到一定的浓度和深度，氛围起来了，就非常容易形成群体性创新，很容易结合区域特色，形成应用型创新模式。所以，尽管目前国内在自动驾驶汽车研发和产业化方面面临诸多挑战，当“玩家”越来越多，大家集思广益，中国汽车产业或许真的可以借助自动驾驶“弯道超车”也未可知。
