无人驾驶迎来了黎明还是只是白日梦一场

【编者按】曾经被视为天方夜谭的自动驾驶，正悄然进入我们的生活之中，它落地的速度，比想象中要快，至少不会等到10年之后。

自动驾驶汽车在地球上出现的时间比我们可能还没有意识到的要长。1925年，发明家弗朗西斯·霍迪纳（Francis Houdina）为一辆无线遥控汽车编写了穿越曼哈顿街道的程序。

当时，很多人认为，这只是又一个恶作剧。

1969年，约翰·麦卡迪发布了一篇题为《计算机控制的汽车》的文章，描述了一种通过摄像头来驱动道路的汽车，使用与人类驾驶员相同的视觉输入，用户用键盘输入目的地，汽车就会把他带到那里。

他预测这辆车会加速或减速，改变目的地，遇到紧急情况会停下来。40年后，卡耐基梅隆大学的研究员迪恩·波默罗（Dean Pomerleau）修改了这篇论文，并详细描述了一个神经网络系统，该系统可以实时输入道路信号和驾驶控制指令。

1995年，波默洛和同事驾驶着他们的Navlab自动驾驶小型货车（他们必须控制速度和刹车），从宾夕法尼亚州的匹兹堡到加州的圣地亚哥，从东海岸到西海岸，进行了一场他们称之为“无人横穿美国”的旅程。

7年后，美国国防高级研究计划局（DARPA）出资100万美元，在莫哈韦沙漠发起了142英里的自动驾驶汽车挑战赛。这项赛事，也成为推动全球科技巨头、汽车巨头以及初创公司投身于自动驾驶浪潮。

自动驾驶的疯狂，来自于一个看似非常有道理的逻辑：司机行为被认为是90%以上撞车事故的主要原因，用自动驾驶取代可能会带来更加安全的道路交通。

去年，特斯拉CEO埃隆·马斯克表示，2020年将是我们最终看到全自动驾驶特斯拉上路的一年。但是像马斯克这样乐观的预测并不能反映现实——大多数公司和行业人士都在降低他们对自动驾驶汽车的期望。

以Waymo为例，前面十年的研发投入保守估计超过50亿美金，考虑到后续接近8万辆的车辆采购订单，加上自动驾驶软硬件成本，也至少需要100亿美金。眼下，22.5亿美元的融资也只是杯水车薪。

即便是特斯拉这样，依靠消费者为自动驾驶埋单的模式，依然面临极大的政策监管风险。近年来，美国监管机构不断高涨的“严肃调查”Autopilot的声音，也让马斯克骑虎难下。

最终，真正的无人驾驶可能还需要几十年的时间，因为它不仅仅是设计和制造一辆汽车。这是一个完整的生态系统，从最基本的单车智能到车路协同以及最重要的监管法规的修改。

有些人可能会感到失望，他们甚至已经喊出了“无人驾驶进入量产时代”的豪言壮语，但现实的情况就是如此。

一、道路需要变得更聪明

在现有道路上进行智能化升级改造，亦或是在新城区规划智慧道路，都需要长达几年的时间，更关键的是，公共部门需要对此部署全天候的监测和维护能力。

5G和随之而来的V2X技术，只是其中一个重要组成部分。此外，根据不同城市、区域的实际环境，必须能够保证网络的24小时稳定可靠连接。

这绝不是一项快速而简单的任务，智能基础设施将需要安装数百万个传感器，包括路灯、交通信号、停车标志、施工通知、道路出口等等。此外，还有大量的5G网络基站、高精度定位基站的部署。

车对车（V2V）连接是另一个重要特性，因为它将使车辆能够相互通信，并提前预警前方的交通灯变化、道路危险、事故和交通堵塞。与大多数汽车技术一样，V2V仍处于起步阶段。

二、车辆需要更安全

安全一直是未来自动驾驶出行中最关键的先决条件，从Waymo最新发布的第五代组合感知硬件系统来看，真正符合自动驾驶要求的传感器（不管是摄像头、毫米波雷达还是激光雷达、远红外夜视）都还处于早期的开发验证阶段，距离进入大规模量产仍需要一定的时间。

考虑到现有的一级汽车零部件供应商把更多精力和资源转向短期内可以盈利的ADAS传感器，这样的进程可能正在放慢。

此外，自动驾驶汽车真正商业化部署，仍需要满足大量安全标准（现状是，大多数企业遵循的仍是企业标准，哪怕Waymo这样的领头羊，也只是站在自己的角度制定符合自身现状的安全规范），而在全球范围来看，这个时间表还并不清晰。

同时，要不断完善这项技术，需要的不仅仅是数百万英里的驾驶里程和数十亿英里的模拟测试里程。自动驾驶仍需要保证，能够克服任何道路上可能出现的所有挑战。

至少到目前为止，没有任何一家自动驾驶公司能够预测每一个可能发生的事件，尤其是近期美国加州自动驾驶路测所笼罩的“脱离数据疑云”，让整个行业更加明确，需要理解和适应潜在的长尾问题，这需要全球范围内的数据共享。

三、消费者的信任度

越来越多的证据表明，在接受自动驾驶这项新技术方面，东西方之间仍然存在较大的差异。相比于亚洲尤其是中国市场消费者更愿意接受新鲜事物，欧洲和北美则一贯保持传统的安全意识，消费者仍然持怀疑态度。

当然，长期来看，消费者信任度正在慢慢提升。SAE InternaTIonal在调查了约1400名消费者后，发现大多数人（82%）在试驾前对自动驾驶很感兴趣，约10%的人表示，试乘了自动驾驶汽车后，他们的兴趣度更高。

乐观的是，76%的人认为自动驾驶汽车的体验与人类驾驶相当，甚至更好。另有37%的人相信，自动驾驶将减少与事故相关的死亡人数。

然而，这种数据调查，依然存在诸多的不确定性和样本的权威性。

就在近日，一项美国汽车协会（AAA）发起的针对自动驾驶的最新调查显示，目前只有大约十分之一的消费者（12%）认为乘坐自动驾驶汽车是安全的，另有28%的人对这项技术不确定。

调查显示，消费者希望看到更多关于自动驾驶汽车安全与责任等关键问题的权威公共信息发布。60%的受访者表示，他们希望清楚地了解谁将在自动驾驶汽车发生事故时承担法律责任。

大约72%的受访者表示，如果他们有能力在系统出现问题时接管控制权，他们会觉得乘坐自动驾驶汽车更安全。50%的受访者认为，只有当自己知道自动驾驶汽车已经通过了严格的测试和检查，才会感到更安全。

美国汽车协会发言人表示，“这项新的调查显示，如果公众知道这项技术是如何工作的，并且知道他们可以随时重新控制车辆，那么他们的担心就会减轻。”

四、监管难题

从全球范围来看，智能网联汽车面临自动驾驶法律法规空白的挑战。

一些行业人士表示，自动驾驶技术还不能完全落地应用的主要原因在于还缺乏一些安全验证，而关于技术监管、不同车型的批准和检验，不管是在国家层面还是国际层面，都需要进行更多的思考。

此前，一些标准制定机构的计划是，到2025年，制定100项以上智能网联汽车标准，系统形成能够支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。

这意味着，五年之内，自动驾驶仍将处于标准的空档期。而在标准出台后，仍需要数年时间来验证标准的实际落地执行可行性。

去年，中国工业和信息化部相关负责人强调针对自动驾驶的技术应用，呼吁现阶段推行L3自动驾驶，不建议贸然推进L5级自动驾驶技术。

就在今年初的美国CES展上，美国交通部官员再次表态，根据《自动驾驶汽车4.0》准则，美国政府将实施“灵活的、技术中立的政策，使公众能够自主选择最经济和最高效的出行方案，联邦政府将不会对此进行干涉。

然而，美国一些民间机构对新的自动驾驶准则表示担忧，他们认为如果联邦政府对自动驾驶技术不加干预，将难以保障公众的安全。Uber两年前的自动驾驶测试导致的致命事故，或许还会重演。

近日，美国众议院对外披露，一个下属委员会将在近期审议一项监管自动驾驶出租车（Robotaxi）的法案。该法案将要求自动驾驶汽车运营商为8至16岁的乘客签署家长弃权书和紧急联系信息，并配备车载监控功能和紧急通信系统。

然而，更多的担忧来自于如何有效监管和执行这些规定。

目前的自动驾驶所处于的阶段，仍然是正在经历一个不断训练和推理的过程——这两部分都是在受控环境或模拟环境中完成的。

任何的可能错误，都会触发整个行业和社会的敏感神经。

两年前的Uber致命事故，不管是涉及其中的零部件供应商、汽车供应商还是竞争同行，都开始极力撇清与这起事故的关系。尤其是Uber的最新表态，“我们对第三方技术持开放态度”，或多或少表明了，任何一家公司都无法独立完成自动驾驶的商业化部署。

这起事故，还产生了实质性的连带影响，由于测试车辆搭载了英伟达的处理芯片，该公司随后股价大跌，市值蒸发超过110亿美元。此外，还让身处行业中的所有企业开始重新评估自动驾驶的测试方法。彼时，英伟达在暂停无人驾驶路测的同时，推出自动驾驶模拟仿真平台。

而更早之前的吉普切诺基安全漏洞事件，也在随后几年引发更大的担忧。由于远程监控成为自动驾驶安全的一道防线，意味着联网安全风险也成为自动驾驶汽车的额外开发成本。

最新的一起案例，来自于EasyMile，一家正在全球部署低速自动驾驶小型接驳巴士的公司。一周前，该公司在美国俄亥俄州的测试车辆，因为不明障碍物的系统判定导致急刹车造成乘客跌倒。

随后，美国国家公路交通安全管理局立即采取行动，下令该公司所有在美国各州的测试车辆暂停载客测试。显然，我们需要确定自动驾驶汽车是安全可靠的，还有很长的路要走。

这些案例表明，在某些场景中，自动驾驶汽车没有按照预测的那样行动，导致其他道路使用者死亡或受伤。

自动驾驶汽车太过复杂，车内和车外的人也太过重要，在它真正准备好之前，我们不能仓促地使用这项技术并进行大规模部署。

这就是为什么在中国政府近日发布的《智能汽车创新发展战略》中将封闭区域的自动驾驶测试和示范应用作为未来五年的主要目标。

而对于汽车工业来说，目前面临的最棘手问题，是如何在电动化、智能化的转型关口保证自己先生存下来，并保证一定的盈利能力，从而有更充足的资金保障来部署未来的自动驾驶汽车业务。

当然，任何人都不能指望自动驾驶可以解决我们所有的问题。

“我们总是高估未来两年的变化，而低估未来10年的变化。”或许，比尔·盖茨的这句话非常恰当表述了当前自动驾驶行业的”焦虑“和对未来的”希望“。

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