萬眾期待，卻又姍姍來遲

自動駕駛喊了這麼久，背後的確有多股推動力。且不說國內一線城市都在積極推動自動駕駛的測試實驗區開發，而單純從商業化的角度，自動駕駛看起來也是筆好買賣。

巨大的需求缺口，讓自動駕駛充滿期待

如今，我們不是在車上，就是剛從車上下來，車成了無所不在的存在，但車的使用狀況並不樂觀。以北京為例，超過20%的路面被汽車佔據，一輛私人汽車的實際利用率通常僅不過10%，超過90%的時間裡都處於泊車狀態。停車難、擁堵已成常態。

這是乘用車，商用車的問題同樣不可小覷。在前不久鈦媒體舉辦的T-EDGE年度盛典上，圖森互聯COO郝佳男表示，中國物流成本佔GDP的比重為16.6%；物流運輸量的

這個狀態下也產生了兩大問題：

1、人員成本高。公路貨運中，駕駛員薪資為6000~8000元/月，部分地區達8000~12000元/月，每輛長途運輸車需配備2~3名駕駛員，人員工資約佔總成本的41%。

2、安全性低。貨車肇事導致的死亡人數約佔交通事故死亡人數的28%，而且貨車事故致死率達32%，與此同時，50%的客貨運司機表示曾有疲勞駕駛經歷，疲勞駕駛已成為高速公路事故的罪魁禍首。在這一背景下，老司機逐漸轉行，年輕人則不願進入這個行業，卡車司機這一崗位，即將迎來“運力危機”。

一旦自動駕駛技術成熟，這些情況就可能改變。比如：

1、交通事故的下降：人類駕駛汽車時遇到緊急事件剎車的反應時間是1.2秒，而無人駕駛汽車可以降低到0.2秒，這相差的1秒的時間就是救命時間。

2、交通效率的提升：無人駕駛汽車更加遵守交通規則；基於通訊技術，車和車、車和基礎設施之間都會進行溝通；以上都有助於提高交通系統效率。

自動駕駛分階段走，商用車整裝待發

種種跡象表明，商用車會先於乘用車落地，而商用車中，行駛在高速公路上的卡車被寄予“最先落地”的厚望。這是因為高速路段場景相對簡單，沒有行人橫穿馬路，也沒有突然冒出來的三輪車、自行車。

自動駕駛卡車研發已經在美國掀起熱潮。2014年，賓士釋出“未來卡車 2025”自動駕駛卡車，從此“自動駕駛卡車”由夢想變成現實。

中國卡車司機的數量有高達3000萬人之眾，是美國的10倍，儘管自動駕駛卡車研發起步較晚，但目前已有圖森和百度入場。圖森選擇與北奔合作，為後者提供自動駕駛演算法和解決方案，並聯合研發第三代解放軍自動駕駛運輸平臺。百度則選擇與北汽福田合作，通過向後者提供高精地圖，並利用福田自身的自動駕駛技術，共同打造超級卡車。

看來，自動駕駛正向我們“駛來”。

數國內外風流“人物”，各有不同的解決方案

市場需求在倒逼自動駕駛行業的進步。特斯拉在自動駕駛商業化道路上的突飛猛進和谷歌百度無人駕駛的長期無法落地形成鮮明對比，心思活絡的谷歌工程師們轉身創辦了專注高速公路自動駕駛場景的Otto。但特斯拉事故頻發，讓其CEO馬斯克譭譽參半，也讓行業重新開始審視自動駕駛領域幾大陣營，平衡成本與可靠性的矛盾。

1.谷歌、百度：鐳射雷達方案

谷歌自2009年開始就在開發自動駕駛汽車，該公司喜歡用的一項資料是，其自動駕駛汽車的總行駛里程已突破了200萬英里（約合322萬公里）。上週，谷歌將自動駕駛汽車部門分拆成為獨立公司Waymo。谷歌無人駕駛系統的核心是安裝在車頂的鐳射雷達。它在高速旋轉時向周圍發射鐳射，鐳射碰到周圍的物體並返回，從而能夠幫助汽車識別周圍的路況和行人等。

百度無人駕駛車專案起步於2013年，其技術核心是“百度汽車大腦”，包括高精度地圖、定位、感知、智慧決策與控制四大模組，其中底層是高精度地圖、中間層是感知、定位，最高層為智慧決策與控制。同時百度採用的也是鐳射雷達為主的解決方案，直奔L5水平的無人駕駛。

谷歌、百度在無人駕駛的佈局較早，並有一定的技術沉澱，測試上也獲得了先發權。比如2015年12月，百度就以改裝過的寶馬三系GT為試驗車輛在北京5環上進行了自動駕駛測試。在沒有人員干預的情況下，車輛自動完成了變道超車、跟車制動等一系列複雜動作。今年烏鎮網際網路大會上，百度無人車又秀了一把。

此外，包括大眾、日產、豐田等公司都在研發和測試無人駕駛汽車技術，也用到了鐳射雷達。

鐳射雷達的劣勢在於成本高昂，使得無人駕駛汽車長期無法大規模商用。谷歌和百度所採用的均是Velodyne公司生產的鐳射雷達。此前Velodyne的64線鐳射雷達售價高達11萬美元，即使在百度增加訂貨後降到了8萬美元，仍然造價不菲，幾乎是一臺寶馬車的價格。

儘管Velodyne曾公開許諾，當達到百萬訂單時，其32線鐳射雷達Ultra Puck能夠降到500美元，但這是典型的“雞生蛋、蛋生雞”：只有大規模降價才會有百萬訂單，只有達到百萬訂單才能降到500美元。在雙方博弈的過程中，鐳射雷達為主的無人駕駛商業化週期將被無限拉長。

2、特斯拉：視覺方案+城市道路乘用車

儘管在傳統自動駕駛中，由於可靠性的要求，鐳射雷達技術一直佔據主導地位，視覺感知技術只是輔助，但近年來隨著深度學習的發展，這種情況開始改變，視覺感知技術在無人駕駛領域也取得了廣泛應用，與雷達、IMU、GPS等其他感測器一起融合構成了無人車的感知模組，既可穩定地工作，又能降低自動駕駛成本，開始有了成為未來自動駕駛主流的苗頭。

事實上，已經有公司摒棄昂貴的鐳射雷達而選擇低廉的攝像頭作為主感測器。特斯拉就是最典型的代表，特斯拉最早使用的是Mobileye視覺感知系統，以此提供自動泊車、自動車道線保持、自動變更車道等輔助駕駛功能。

特斯拉的大膽嘗試確實領跑著整個行業，但其個別做法卻值得商榷。

尤其是今年5月美國弗羅裡達洲那起車毀人亡的事故發生後，再加上最近爆出的在中國發生的首次自動駕駛致死交通事故、特斯拉與攝像頭供應商Mobileye之間的撕逼大戰等，讓特斯拉一時間站在了自動駕駛的風口浪尖。有業內人士指出，特斯拉實際上是拿Mobileye的低配技術（L0）去做L2-L3的商業化，並在宣傳中誇大其詞，讓使用者誤以為已實現了完全自動駕駛。

不過這些都沒有阻止特斯拉CEO馬斯克激進的步伐。最近特斯拉又釋出了定位於L4級別的“完全自動駕駛硬體”，它包括8 個環繞攝像機、12 個超聲波感測器、具有增強功能的前視雷達以及執行神經網路的車載計算系統。主要訊號接收器由雷達替代攝像頭。

這套系統在社交媒體上同樣引起很大的爭議。特斯拉主要面向大眾，推出的都是城市路段乘用車，面對城市複雜路況，直奔無人駕駛而去，撞人悲劇是否會重演？我們不得而知。不過也有人表示，馬斯克以跳票出名，新產品雖然已經發布，到底什麼時候能用，人家又沒說。按特斯拉的說法，他們還需要“通過在真實世界行駛數百萬英里的距離來校準這個新系統”。

3、圖森互聯：視覺方案+城際高速貨車

那麼視覺技術究竟能否替代鐳射雷達？圖森互聯首席科學家王乃巖對此是肯定的。他說：“從2012年開始，深度學習的突破使得視覺技術有了翻天覆地的變化，在4年後的今天，我們覺得，使用視覺技術我們已經可以讓車像人一樣靠雙眼來開車。”

圖森互聯的核心技術團隊來自加州理工學院、卡內基梅隆大學、早稻田大學、南洋理工大學、香港科技大學等世界名校，其演算法團隊在全球知名自動駕駛演算法排行榜KITTI中打破了車輛檢測、行人檢測、自動車檢測、車輛追蹤、行人追蹤、urban unmarked、urban marked、urban multiple marked、urban road等9個單項的世界紀錄，其中車輛識別準確率達到90.34%，基本接近於人眼。通過計算機視覺和一系列對場景細節進行分析的演算法，圖森提供的自動駕駛系統不僅能夠做到識別攝像頭視野內的車輛、行人、自行車，還能夠做到對其行為進行預判。

但是基於安全和盈利模式考慮，圖森並沒有像特斯拉一樣選擇路況複雜的城市路段和乘用車進行商業化落地，而是選擇了城際高速公路這一相對簡單的駕駛場景。

圖森的客戶主要是物流及大型運輸企業，據其COO郝佳男在鈦媒體T-EDGE CONFERENCE年度盛典上的介紹，圖森通過物流運輸自動化平臺，可用自動駕駛替代800萬名貨運司機，可降低75%的貨車事故致死率，其城際物流運輸自動駕駛解決方案主要是固定開放路段的點到點自動駕駛，包括限定路段自動駕駛和全程佇列運輸，前者可以實現高速公路自動駕駛，非高速公路人工行駛；這樣一車配一名司機，人工成本將降低50%，燃油成本降低7%。後者高速路段全部自動駕駛，非高速路段首車由司機負責，可讓人工成本降低 80%，而且因為緊密行駛風阻降低，油耗成本可降低15%。

這實際上是融合了福萊納靈感卡車限定路段自動駕駛、Otto高速公路自動駕駛卡車、Peloton卡車車隊編隊行駛等特點，同時，有別於靈感卡車和Otto採用鐳射雷達作為主感測器，圖森所採用的攝像頭配合毫米波雷達方案，降低了自動駕駛系統成本（圖森目前的成本是￥10萬；2017年Q4成本將降至￥5萬），更受中國汽車企業歡迎。

這種方案在事實上調和了成本與可靠性的矛盾，既能快速商業化落地，又能確保行車安全。在圖森之後，百度也加入這一陣營，在百度地圖和車聯網部門基礎上成立了L3事業部，百度L3自動駕駛不再執著於昂貴的鐳射雷達，而是通過高精地圖配合量產感測器，瞄準高速、停車場等限定場景下、具有商業可行性的自動駕駛。

中外參與到自動駕駛競爭的企業正在加快腳步，中國自動駕駛的商業化步伐一定程度上引起美國的恐慌。前不久谷歌宣佈在未來可能會更加註重自動駕駛軟體的研發，而不是自己製造自動駕駛汽車，或就是受競爭影響。

看起來自動駕駛的大戰正剛剛開始。

自動駕駛與現實到底有多遠？

對於大眾，人們更加關心什麼時候能使用上自動駕駛。各大公司和機構也在不同的場合給出了時間表。比如今年三月，在德州SXSW互動媒體活動上，谷歌無人駕駛專案技術負責人厄姆森表示“自動駕駛車的真正出現可能比曾經預測的時間要晚很多，最長可能需要30年”。而在2009年，厄姆森曾表示，希望在2019讓谷歌的無人駕駛車上市。

長達450頁的中國汽車工程協會發布的無人駕駛技術路線圖也詳細展示了2030年前中國汽車行業各領域的發展藍圖。該報告指出：“力求高度或完全自動駕駛汽車在2021到2025年能夠上市。”

         ▲中國汽車工程協會發布的無人駕駛汽車路線圖相關時間表

百度高階副總裁王勁則表示將會在三年實現小規模商用、五年大規模量產（2021年）。此外全世界共有18家車廠和網際網路公司都承諾要在2021年實現無人車的量產。福特汽車高管同樣將時間表鎖定在五年內，2021年該公司的自動駕駛汽車將會正式上路行駛，第一批汽車將首先用於移動專車服務，之後將會向普通消費者銷售自動駕駛汽車。

但現實的情況是，在量產前，各大參與者除了要確定無人駕駛汽車的商業模式外，還將面臨政策、責任歸屬和倫理等一系列問題。關於政策解讀和倫理的討論已經較多，這裡響鈴倒想再說說其他訊息。

1、自動駕駛在哪些行業可以在短期內可以實現？

行業內人士程瀚曾撰文稱，現階段自動駕駛要達到在城市的小路上無人駕駛幾乎不可能，短期內應用場景一定是封閉道路，比如高速、環路、高架等。而且商業路徑也簡單，比如按照幹線物流（高速公路大卡車）——城際物流（省道環線）——市內物流這樣的行駛環境由簡單到複雜循序漸進逐步推進。

郝佳男也表示自動駕駛將先以遊樂專案的形式出現在類似北京798這樣有固定的線路的場景（旅遊景區、機場、度假村、建築工地、礦區、碼頭等也是比較容易實現自動駕駛的場景），隨後是在封閉道路的商用車，比如高速路上的貨運車，接著就是佇列運輸的商用車，再往後才是乘用車。而且乘用車也得分階段進行，比如先在高速公路上實現；然後是道路鄉村，最後才是城市道路。

2、中國政府對自動駕駛是什麼態度？

目前有關自動駕駛的法律法規還只是剛剛興起，李彥巨集、李書福等正在積極向政府諫言，政府也正在嘗試著平衡安全與創新的關係。目前國內監管機構正在起草自動駕駛相關規則，而在中國人口紅利消失、老齡化的大背景下，業內人士一致相信政府部門會放寬自動駕駛卡車路測和商業化應用。

最新的訊息稱，圖森近日與唐山市曹妃甸區人民政府正式簽訂戰略合作協議，共同打造曹妃甸自動駕駛卡車試驗基地、自動化物流運輸商業化運營基地、自動化物流示範區和自動駕駛卡車產業鏈聚集地。

《麻省理工科技評論》雜誌機器人學板塊報道稱“中美兩國都在爭奪自動駕駛的大蛋糕。寬鬆的法規將會是中國公司的一大優勢。”

看來，這正是自動駕駛最好的時代，而我們公眾也已翹首以盼。

【首發創業邦】

曾響鈴，作家，資深評論人,TMT新媒體“鈴聲”創始人，[移動網際網路+ 新常態下的商業機會]作者，[網紅經濟學]作者之一，鈦媒體、虎嗅、i黑馬、創業邦等近60家媒體專欄作者，《商界》等多家雜誌撰稿人。2016鈦媒體十大作者單項獎獲得者。微訊號：xiangling0815。