北京
【CNMO科技消息】随着自动驾驶技术不断发展，无人驾驶出租车距离实际运营越来越近，但业内认为，自动驾驶出租车真正成为日常交通服务，仍需要解决商业模式、行业协同以及安全保障等多方面问题。韩国业内人士指出，如果只等待自动驾驶技术完全成熟后再考虑商业化落地，可能还需要额外等待数年时间。
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8月27日，韩国汽车移动安全协会光州及全南地区分会在光州金大中会展中心举办相关研讨活动，围绕“AI自动驾驶移动示范城市成功战略”展开讨论。会上，多位行业人士表示，自动驾驶产业的发展不能只关注技术研发，还需要同步探索如何形成盈利模式，并推动自动驾驶技术与现有交通行业融合。
Autonomous a2z首席执行官韩智亨表示，企业存在的根本原因是创造利润，不能长期依靠补贴进行研发。他认为，要让自动驾驶技术真正产生商业价值，就必须建立相应服务模式，并在技术研发过程中同步讨论如何与当地出租车、公交以及物流行业结合，探索新的运营方式。
韩智亨指出，目前自动驾驶技术企业与传统交通行业之间，对于商业化进程的认知仍存在一定差异。一些出租车、公交以及物流行业人士认为，自动驾驶车辆推出后，就可以直接购买车辆并投入运营。但从实际情况来看，自动驾驶技术距离大规模服务仍需要一定时间，他预计，利用自动驾驶技术提供实际服务可能还需要3到4年。
因此，业内提出，自动驾驶商业化不应等到技术成熟后再开始规划，而应该在测试示范阶段就让传统交通行业参与其中。通过自动驾驶企业、交通运营企业以及地方政府共同开展测试，提前验证盈利模式，并为未来商业运营做好准备。
随着自动驾驶出租车和自动驾驶公交逐渐落地，传统交通行业也将面临变化。研讨会上，如何让出租车企业、个体出租车经营者以及现有驾驶员适应新的交通体系，也被认为是自动驾驶示范项目需要解决的问题之一。
此次讨论的背景，是韩国光州市正在推进的大规模自动驾驶示范项目。光州市计划今年部署200辆基于现代汽车IONIQ 5打造的L4级自动驾驶专用车辆。与过去仅在城市部分区域使用5辆或10辆测试车辆的示范项目不同，光州此次计划覆盖更大范围，并以整座城市作为自动驾驶示范区域。
光州市未来汽车产业部门负责人李东贤表示，光州是首个整座城市被选为自动驾驶示范区域的案例，此前相关测试通常采用小规模车辆，而此次项目将投入200辆车辆，并计划未来进一步扩大规模。在后续测试过程中，车辆驾驶位上的安全员数量将逐步减少，最终向完全无人化运营方向发展。
除了验证车辆运行能力，大规模示范项目的另一个重要目标是积累用于端到端（E2E）自动驾驶技术的数据。与过去将感知、判断和控制拆分为多个算法模块不同，E2E自动驾驶主要依靠人工智能学习大量驾驶数据，直接生成驾驶决策。
嘉泉大学机械工程系教授李基范表示，未来自动驾驶竞争最终将成为数据竞争。相比单纯提升算法性能，如何获取更多高质量数据，并对数据进行有效处理和训练，将决定自动驾驶系统的发展水平。
不过，自动驾驶数据积累并不仅仅依靠车辆行驶里程，更重要的是收集复杂环境下的数据。例如事故风险较高的突发情况、复杂路口以及非标准道路环境等“边缘场景”，这些数据对于提升自动驾驶系统处理能力十分关键。
李基范表示，自动驾驶车辆同样可能发生事故，但如果一辆车遇到问题，其他同时运行的车辆可以通过数据共享和学习共同提升系统能力。这意味着自动驾驶系统能够通过数据训练，提前应对人类驾驶员一生中可能只遇到少数几次的特殊情况。
此外，业内还强调，自动驾驶示范过程中产生的数据需要配套计算基础设施进行处理。如果数据无法用于人工智能训练，就无法发挥真正价值。因此，支持大规模数据处理的AI计算基础设施建设，也是自动驾驶产业发展的重要环节。
在安全管理方面，业内认为，随着自动驾驶车辆进入公共道路，必须提前建立事故处理和责任认定机制。通过分析车辆事故前后的运行数据，判断事故原因，并明确责任归属，将成为未来自动驾驶商业化的重要保障。
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