随着汽车自动化水平不断提高，当前，越来越多的汽车实现了驾驶辅助和部分自动化功能。汽车智能化趋势的不可阻挡，也让当前视频摄像头、激光测距器、雷达传感器等技术不断提升，那么，高度自动化和完全自动化的汽车什么时候能够到来，L3-L4级自动驾驶量产离我们还有多远？还面临着哪些难题呢？
在2019年4月24日由中国高科技行业门户OFweek维科网、高科会主办，OFweek智能汽车网、OFweek新能源汽车网承办的OFweek 2019 中国智能网联汽车发展高峰论坛上，广汽L3/L4无人驾驶技术总监郭继舜发表了《量产背景下的无人驾驶研发之路》主题演讲。郭继舜介绍了广汽研究院的L3及L4级自动驾驶规划、量产所面临的难题、以及基于V2X的解决方案和应用场景等。
“基于技术线路、制造成本、市场接受度、商业模式、法律和道德等因素，L3-L4将会在未来共存很长一段时间。”郭继舜认为认为，芯片是阻碍当前自动驾驶技术迭代升级的最大瓶颈。
首先，自动驾驶对芯片算力要求极高，要求自动驾驶处理器在每秒能够处理数百万亿次的计算；另外，自动驾驶对计算的实时性要求极高，任何一点时延，都有可能造成车毁人亡；第三，对低能耗有极大的要求，自动驾驶AI芯片要处理的数据量极大，对芯片能效要求极高；郭继舜分析到，对高可靠性的要求，芯片需要无论在多么恶劣的条件下，严寒酷暑、刮风下雨，都必须要有非常稳定的计算表现。
郭继舜分析道，当前，L3-L4级自动驾驶的迭代面临着很多问题，基于V2X的解决方案中，单车环境感知的也是重点。
例如，在视距范围感知中，激光雷达最远探测200米，摄像头最远探测150米，毫米波雷达最远探测250米；真实场景复杂度高，雾天，雪天，逆光，阴影，亮度突变，车道线破损等 ；环境数据不均衡，环境场景数据分布不平衡，特殊场景（如光影突变）数据量相对较少；模型压缩困难，受现有芯片算力限制，需将模型进行大幅裁减，并保证较高的准确率。
由于以上种种原因的限制，纯粹的环境感知无论是在技术实现上还是在功能安全角度来看，都不能够很好地满足自动驾驶需求。
此外，在演讲中，郭继舜介绍了广汽研究院的自动驾驶规划，郭继舜介绍了广汽以产业化为目标，实现智能驾驶技术的量产 M-partner（Mobility Partner）技术发展路线，计划2020年实现L3级高速公路自动驾驶，同时实现全自动泊车功能。
在L3自动驾驶技术成熟后，L4级自动驾驶汽车应该具备怎么的能力呢？郭继舜认为，好的L4应该具备包括汽车最后一公里的问题解决能力。高精度地图能够助力L4级高级自动驾驶，包括拓展视野、特定情况下的信息补充、提升自车位精度、增强经济驾驶、辅助传感器更有效获取有用数据。
对于最后一公里的停车位难找、车难找、车难停放等问题，L4级自动驾驶应该做到远程开启自动泊车 、自动寻找车位、远程寻车 、自动泊入车位等功能。
郭继舜介绍， V2X-超视距、V2X-高精度、V2X-低成本是V2X的主要应用场景。2019年，随着5G商用元年的到来，V2X通信中，5G将成为V2X发展的主要方向，也是自动驾驶的主要通信手段。近几年5G技术实现了重大突破，并陆续开展了实车应用和环境测试，即将实现商业化。
对于2030年的汽车行业展望，郭继舜预测，未来汽车市场的4类企业，将是领先OEM、OEM挑战者、方案提供者（互联网+T1）和OEM代工厂。中国L3级以上自动驾驶汽车预计在2025年达到12%，届时近乎100%的高端车都将具备L3级别功能。75%的中国消费者将接受自动驾驶，18-34岁的年轻人是各种出行服务的重度用户，并对自动驾驶抱有很高期望。
