7月1日，五峰山長江大橋南北公路接線正式通車。這條被業內稱為全國首條“未來高速公路”，通過借助 5G 通信技術，推進了 BIM、大數據、物聯網、云計算等技術與高速公路建設的深度融合，建立了全息感知的數據采集及傳輸系統，通過在沿途安裝了路測天線，可與車載終端實時進行道路信息交換，輔助、控制駕駛行為，未來將支持自動駕駛和重卡貨車編隊行駛。
“未來高速公路”的正式通車是國內自動駕駛發展迅猛的表現之一。2021年上半年，國內自動駕駛領域迎來發展的爆發期，阿里、騰訊、字節、華為、滴滴、美團、百度、京東等頭部科技互聯網公司紛紛進入自動駕駛賽道，造車新勢力與老牌車廠間競爭日益激烈，智能汽車行業正從技術驅動型企業向市場驅動型企業轉型。轉型大勢之下，自動駕駛的未來發展趨勢以及面臨的困境成為當前的熱點之一。
一、多傳感器融合是大勢所趨
毫米波雷達和視覺傳感器仍然的自動駕駛輔助系統的首選，激光雷達傳感器的應用也開始受到行業的廣泛認可，最終多傳感器融合的解決方案會是大勢所趨。
二、數據安全問題亟待解決
智能汽車在技術爆發期保證用戶體驗將成為眾多造車新勢力的發力點，其中安全性、合規性是先決條件，否則數據和網絡安全問題將成為阻擋自動駕駛前行的第一道封鎖線。因此，在上半年我們看到特斯拉開始重視在國內建立數據中心等一系列動作。特斯拉所采用的視覺傳感器依賴大量的數據采集，數據為算法提供樣本，這是一個閉環，它在數據采集上的沉默觸動了監管紅線，國家在加大對數據安全監管的同時，從技術層面提高自動駕駛汽車數據安全將是解決這一問題最快的方法。
三、自動駕駛出現“硬件堆砌”問題
現階段的自動駕駛發展中，實現車規級別功能安全的多重冗余，是這一輪硬件升級的主要標識，但目前企業在自動駕駛的開發領域更多注重功能開發，并通過硬件的迭代來達到系統的升級，在內部開發軟件過程中，并沒有遵循ASPICE（汽車軟件過程改進及能力評定）和ISO（功能安全標準）等流程，從而導致在整個AD系統中過度偏重特征和算法的測試，忽略了決定感知響應時間的代碼質量、成熟度和嵌入式的升級。
2021年是我國“十四五”計劃開局之年，伴隨著智能交通落地速度的進一步加快，大量資本的涌入也推動著自動駕駛發展走上快車道，在推進傳感器、軟、硬件等技術更新的同時，提高自動駕駛安全性將成為對企業的最大考驗之一。
部分內容來自：中關村在線
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