日前，特斯拉CEO埃隆·马斯克在2020世界人工智能大会云端峰会开幕式上远程发表讲话，放言特斯拉将于年内实现L5级别自动驾驶车辆的开发。
马斯克认为，实现L5级别的自动驾驶目前不存在底层根本性挑战，但是有很多细节问题，所面临的挑战是要解决所有这些小问题，然后整合系统持续解决长尾问题。
根据国际汽车工程师学会（SAE International）发布的自动驾驶六级体系，自动驾驶共有6个级别，包括L0到L5。L0级别的车辆完全由人来控制，随着级别的升高，机器会逐步接管驾驶任务，高级别的自动驾驶技术可部分或大部分，甚至完全代替本来由人执行的功能。马斯克所说的L5级别的自动驾驶是自动驾驶的最高级别， L5级别的车辆可在任何情况下都独立完成行程，无需驾驶员做任何后备处理，是真正意义上的无人驾驶。
马斯克透露，今年有信心完成L5级别自动驾驶基本功能的开发。据悉，目前大部分投入市场的车辆所配备的驾驶功能多是L2或L3级别，L4级别的车辆尚没有投入市场，L5级别车辆的商业化之路更是“路漫漫其修远兮”，年内实现L5级别自动驾驶车辆的开发很难不让人认为是“狂人”马斯克的“痴人说梦”。
那么，特斯拉在实现完全自动驾驶的路上还有哪些问题亟待解决？马斯克认为，实现L5级别的自动驾驶目前不存在底层根本性挑战，但是有很多细节问题，所面临的挑战是要解决所有这些小问题，然后整合系统持续解决长尾问题。
马斯克所说的“底层根本性挑战”指的是特斯拉车辆目前搭载的硬件版本。赛迪顾问汽车产业研究中心总经理鹿文亮告诉记者，自动驾驶车辆的硬件主要指车载AI芯片。
据悉，特斯拉自己开发的自动驾驶芯片被其称作是“具有双系统的特斯拉完全自动驾驶电脑”，可降低数百瓦功率的消耗，也可避免车辆空间被计算机和GPU巨大的冷却系统占据。车载信息服务产业应用联盟（TIAA）秘书长庞春霖表示，芯片只是一个功能搭载和实现的平台，如果芯片的功能和性能可满足自动驾驶的需求，芯片本身的设计与制造是不存在任何问题的。
马斯克所说的“细节问题”和“小问题”指的是特斯拉的软件版本，涉及芯片本身的功能和性能能否适应自动驾驶的需求。庞春霖表示，现在自动驾驶主要面临四个问题。一是场景和数据能否穷尽，二是学习和自学习的方法是否可靠，三是人工智能的算法是否可靠，四是一些有争议的驾驶动作处置所需要遵循的原则。庞春霖告诉记者，场景和数据的穷尽能为机器学习和自学习提供可靠的基础，可靠的学习和自学习的方法能支持机器向正确的逻辑方向演进，可靠的人工智能算法能在不同环境和场景下提供最优解决方案。因此，上述问题的有效解决是实现自动驾驶的必要条件。
uSens凌感科技有限公司CEO何安莉在接受记者采访时表示，SLAM的位置跟踪和识别以及物体识别技术也是自动驾驶算法两个比较重要的技术。在核心算法做到领先全球的同时，特斯拉更需考虑到驾驶场景的多样性。
此前有消息显示，一位特斯拉车主驾驶车辆开启了FSD（Full-Self Driving）完全自动驾驶功能，结果车辆遇到渣土车时没有自动避让反而加速行驶，花重金买的FSD自动驾驶系统就这样“跌落神坛”。
针对此类状况，马斯克给出了解释。他表示，特斯拉自动驾驶工程的开发主要集中在美国加州，因此自动驾驶在加州“发挥更好”。何安莉认为，此次事故中的自动驾驶汽车对于渣土车的识别可能没有经过深度学习训练，因此无法正确识别车辆，也无法避让该车。由此可见，特斯拉若要避免离开加州后的“水土不服”，还需在中国本土化功能上进行更多改进和开发，以此适应更多样的驾驶场景。可喜的是，针对这点，马斯克给出了解决方案：特斯拉将会在中国建立自动驾驶团队，并在中国做原创性工程开发，而不是简单地将美国的东西搬到中国。看来，为了实现L5级别自动驾驶的梦想，马斯克这回是要“动真格”了。
此外，鹿文亮还指出，网络和云端也是实现自动驾驶必不可少的一个要素。5G技术的发展有助于建立高速和稳定的网络系统，基于5G的车路协同车联网标准化工作能够满足未来自动驾驶车辆规模化和协同云控的应用需求，也能够进一步提高自动驾驶技术的安全性。
庞春霖也表示，车辆自身的传感系统，包括视觉、毫米波雷达、激光雷达等都有一些功能死角，需要其他技术手段来补充和支持，而网络就是一种重要的环境与支持。“未来汽车是智能交通的一个有机组成，需要网络提供全域信息。仅仅只是车辆传感器视觉内的信息远远不够，因此网络必不可少。现在网络最大的问题是投入产出效益不够，同时5G当前阶段主要在消费领域和部分工业互联网环境推广，车联网技术应用还有待时日。”庞春霖对记者说。
随着科技的发展，完全自动驾驶的实现可能真的只是一个时间问题。只不过，这个时间要等多久现在仍是未知。
