曾經(jīng)被視為天方夜譚的自動駕駛，正悄然進入我們的生活之中，它落地的速度，比想象中要快，至少不會等到10年之后。

  自動駕駛汽車在地球上出現(xiàn)的時間比我們可能還沒有意識到的要長。軟板廠了解到，1925年，發(fā)明家弗朗西斯·霍迪納（Francis Houdina）為一輛無線遙控汽車編寫了穿越曼哈頓街道的程序。當時，很多人認為，這只是又一個惡作劇。

  1969年，約翰·麥卡迪發(fā)布了一篇題為《計算機控制的汽車》的文章，描述了一種通過攝像頭來驅(qū)動道路的汽車，使用與人類駕駛員相同的視覺輸入，用戶用鍵盤輸入目的地，汽車就會把他帶到那里。

  他預測這輛車會加速或減速，改變目的地，遇到緊急情況會停下來。40年后，卡耐基梅隆大學的研究員迪恩·波默羅（Dean Pomerleau）修改了這篇論文，并詳細描述了一個神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實時輸入道路信號和駕駛控制指令。

  1995年，波默洛和同事駕駛著他們的Navlab自動駕駛小型貨車（他們必須控制速度和剎車），從賓夕法尼亞州的匹茲堡到加州的圣地亞哥，從東海岸到西海岸，進行了一場他們稱之為“無人橫穿美國”的旅程。

  7年后，美國國防高級研究計劃局（DARPA）出資100萬美元，在莫哈韋沙漠發(fā)起了142英里的自動駕駛汽車挑戰(zhàn)賽。這項賽事，也成為推動全球科技巨頭、汽車巨頭以及初創(chuàng)公司投身于自動駕駛浪潮。

  自動駕駛的瘋狂，來自于一個看似非常有道理的邏輯：司機行為被認為是90%以上撞車事故的主要原因，用自動駕駛?cè)〈赡軙砀影踩牡缆方煌ā?a href="http://www.muadpd.com/">FPC小編獲悉，去年，特斯拉CEO埃隆·馬斯克表示，2020年將是我們最終看到全自動駕駛特斯拉上路的一年。但是像馬斯克這樣樂觀的預測并不能反映現(xiàn)實——大多數(shù)公司和行業(yè)人士都在降低他們對自動駕駛汽車的期望。

  以Waymo為例，前面十年的研發(fā)投入保守估計超過50億美金，考慮到后續(xù)接近8萬輛的車輛采購訂單，加上自動駕駛軟硬件成本，也至少需要100億美金。眼下，22.5億美元的融資也只是杯水車薪。

  即便是特斯拉這樣，依靠消費者為自動駕駛埋單的模式，依然面臨極大的政策監(jiān)管風險。近年來，美國監(jiān)管機構(gòu)不斷高漲的“嚴肅調(diào)查”Autopilot的聲音，也讓馬斯克騎虎難下。

  最終，真正的無人駕駛可能還需要幾十年的時間，因為它不僅僅是設計和制造一輛汽車。這是一個完整的生態(tài)系統(tǒng)，從最基本的單車智能到車路協(xié)同以及最重要的監(jiān)管法規(guī)的修改。

  有些人可能會感到失望，他們甚至已經(jīng)喊出了“無人駕駛進入量產(chǎn)時代”的豪言壯語，但現(xiàn)實的情況就是如此。

一、道路需要變得更聰明

  在現(xiàn)有道路上進行智能化升級改造，亦或是在新城區(qū)規(guī)劃智慧道路，都需要長達幾年的時間，更關鍵的是，公共部門需要對此部署全天候的監(jiān)測和維護能力。

  5G和隨之而來的V2X技術(shù)，只是其中一個重要組成部分。此外，根據(jù)不同城市、區(qū)域的實際環(huán)境，必須能夠保證網(wǎng)絡的24小時穩(wěn)定可靠連接。這絕不是一項快速而簡單的任務，智能基礎設施將需要安裝數(shù)百萬個傳感器，包括路燈、交通信號、停車標志、施工通知、道路出口等等。此外，還有大量的5G網(wǎng)絡基站、高精度定位基站的部署。

  車對車（V2V）連接是另一個重要特性，因為它將使車輛能夠相互通信，并提前預警前方的交通燈變化、道路危險、事故和交通堵塞。與大多數(shù)汽車技術(shù)一樣，V2V仍處于起步階段。

二、車輛需要更安全

  安全一直是未來自動駕駛出行中最關鍵的先決條件，從Waymo最新發(fā)布的第五代組合感知硬件系統(tǒng)來看，真正符合自動駕駛要求的傳感器（不管是攝像頭、毫米波雷達還是激光雷達、遠紅外夜視）都還處于早期的開發(fā)驗證階段，距離進入大規(guī)模量產(chǎn)仍需要一定的時間。電路板廠發(fā)現(xiàn)，考慮到現(xiàn)有的一級汽車零部件供應商把更多精力和資源轉(zhuǎn)向短期內(nèi)可以盈利的ADAS傳感器，這樣的進程可能正在放慢。

  此外，自動駕駛汽車真正商業(yè)化部署，仍需要滿足大量安全標準（現(xiàn)狀是，大多數(shù)企業(yè)遵循的仍是企業(yè)標準，哪怕Waymo這樣的領頭羊，也只是站在自己的角度制定符合自身現(xiàn)狀的安全規(guī)范），而在全球范圍來看，這個時間表還并不清晰。

  同時，要不斷完善這項技術(shù)，需要的不僅僅是數(shù)百萬英里的駕駛里程和數(shù)十億英里的模擬測試里程。自動駕駛?cè)孕枰ＷC，能夠克服任何道路上可能出現(xiàn)的所有挑戰(zhàn)。至少到目前為止，沒有任何一家自動駕駛公司能夠預測每一個可能發(fā)生的事件，尤其是近期美國加州自動駕駛路測所籠罩的“脫離數(shù)據(jù)疑云”，讓整個行業(yè)更加明確，需要理解和適應潛在的長尾問題，這需要全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)共享。

三、消費者的信任度

  越來越多的證據(jù)表明，在接受自動駕駛這項新技術(shù)方面，東西方之間仍然存在較大的差異。相比于亞洲尤其是中國市場消費者更愿意接受新鮮事物，歐洲和北美則一貫保持傳統(tǒng)的安全意識，消費者仍然持懷疑態(tài)度。

  當然，長期來看，消費者信任度正在慢慢提升。SAE International在調(diào)查了約1400名消費者后，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人（82%）在試駕前對自動駕駛很感興趣，約10%的人表示，試乘了自動駕駛汽車后，他們的興趣度更高。

  樂觀的是，76%的人認為自動駕駛汽車的體驗與人類駕駛相當，甚至更好。另有37%的人相信，自動駕駛將減少與事故相關的死亡人數(shù)。然而，這種數(shù)據(jù)調(diào)查，依然存在諸多的不確定性和樣本的權(quán)威性。

  就在近日，一項美國汽車協(xié)會（AAA）發(fā)起的針對自動駕駛的最新調(diào)查顯示，目前只有大約十分之一的消費者（12%）認為乘坐自動駕駛汽車是安全的，另有28%的人對這項技術(shù)不確定。調(diào)查顯示，消費者希望看到更多關于自動駕駛汽車安全與責任等關鍵問題的權(quán)威公共信息發(fā)布。60%的受訪者表示，他們希望清楚地了解誰將在自動駕駛汽車發(fā)生事故時承擔法律責任。大約72%的受訪者表示，如果他們有能力在系統(tǒng)出現(xiàn)問題時接管控制權(quán)，他們會覺得乘坐自動駕駛汽車更安全。50%的受訪者認為，只有當自己知道自動駕駛汽車已經(jīng)通過了嚴格的測試和檢查，才會感到更安全。

  美國汽車協(xié)會發(fā)言人表示，“這項新的調(diào)查顯示，如果公眾知道這項技術(shù)是如何工作的，并且知道他們可以隨時重新控制車輛，那么他們的擔心就會減輕。”

四、監(jiān)管難題

  從全球范圍來看，智能網(wǎng)聯(lián)汽車面臨自動駕駛法律法規(guī)空白的挑戰(zhàn)。

  一些行業(yè)人士表示，自動駕駛技術(shù)還不能完全落地應用的主要原因在于還缺乏一些安全驗證，而關于技術(shù)監(jiān)管、不同車型的批準和檢驗，不管是在國家層面還是國際層面，都需要進行更多的思考。

  此前，一些標準制定機構(gòu)的計劃是，到2025年，制定100項以上智能網(wǎng)聯(lián)汽車標準，系統(tǒng)形成能夠支撐高級別自動駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車標準體系。這意味著，五年之內(nèi)，自動駕駛?cè)詫⑻幱跇藴实目諜n期。而在標準出臺后，仍需要數(shù)年時間來驗證標準的實際落地執(zhí)行可行性。去年，中國工業(yè)和信息化部相關負責人強調(diào)針對自動駕駛的技術(shù)應用，呼吁現(xiàn)階段推行L3自動駕駛，不建議貿(mào)然推進L5級自動駕駛技術(shù)。

  就在今年初的美國CES展上，美國交通部官員再次表態(tài)，根據(jù)《自動駕駛汽車4.0》準則，美國政府將實施“靈活的、技術(shù)中立的政策，使公眾能夠自主選擇最經(jīng)濟和最高效的出行方案，聯(lián)邦政府將不會對此進行干涉。然而，PCB廠了解到，美國一些民間機構(gòu)對新的自動駕駛準則表示擔憂，他們認為如果聯(lián)邦政府對自動駕駛技術(shù)不加干預，將難以保障公眾的安全。Uber兩年前的自動駕駛測試導致的致命事故，或許還會重演。

  近日，美國眾議院對外披露，一個下屬委員會將在近期審議一項監(jiān)管自動駕駛出租車（Robotaxi）的法案。該法案將要求自動駕駛汽車運營商為8至16歲的乘客簽署家長棄權(quán)書和緊急聯(lián)系信息，并配備車載監(jiān)控功能和緊急通信系統(tǒng)。然而，更多的擔憂來自于如何有效監(jiān)管和執(zhí)行這些規(guī)定。目前的自動駕駛所處于的階段，仍然是正在經(jīng)歷一個不斷訓練和推理的過程——這兩部分都是在受控環(huán)境或模擬環(huán)境中完成的。任何的可能錯誤，都會觸發(fā)整個行業(yè)和社會的敏感神經(jīng)。

  兩年前的Uber致命事故，不管是涉及其中的零部件供應商、汽車供應商還是競爭同行，都開始極力撇清與這起事故的關系。尤其是Uber的最新表態(tài)，“我們對第三方技術(shù)持開放態(tài)度”，或多或少表明了，任何一家公司都無法獨立完成自動駕駛的商業(yè)化部署。

  這起事故，還產(chǎn)生了實質(zhì)性的連帶影響，由于測試車輛搭載了英偉達的處理芯片，該公司隨后股價大跌，市值蒸發(fā)超過110億美元。此外，還讓身處行業(yè)中的所有企業(yè)開始重新評估自動駕駛的測試方法。彼時，英偉達在暫停無人駕駛路測的同時，推出自動駕駛模擬仿真平臺。

  而更早之前的吉普切諾基安全漏洞事件，也在隨后幾年引發(fā)更大的擔憂。由于遠程監(jiān)控成為自動駕駛安全的一道防線，意味著聯(lián)網(wǎng)安全風險也成為自動駕駛汽車的額外開發(fā)成本。

  最新的一起案例，來自于EasyMile，一家正在全球部署低速自動駕駛小型接駁巴士的公司。一周前，該公司在美國俄亥俄州的測試車輛，因為不明障礙物的系統(tǒng)判定導致急剎車造成乘客跌倒。隨后，美國國家公路交通安全管理局立即采取行動，下令該公司所有在美國各州的測試車輛暫停載客測試。顯然，我們需要確定自動駕駛汽車是安全可靠的，還有很長的路要走。這些案例表明，在某些場景中，自動駕駛汽車沒有按照預測的那樣行動，導致其他道路使用者死亡或受傷。

  自動駕駛汽車太過復雜，車內(nèi)和車外的人也太過重要，在它真正準備好之前，我們不能倉促地使用這項技術(shù)并進行大規(guī)模部署。這就是為什么在中國政府近日發(fā)布的《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》中將封閉區(qū)域的自動駕駛測試和示范應用作為未來五年的主要目標。而對于汽車工業(yè)來說，目前面臨的最棘手問題，是如何在電動化、智能化的轉(zhuǎn)型關口保證自己先生存下來，并保證一定的盈利能力，從而有更充足的資金保障來部署未來的自動駕駛汽車業(yè)務。當然，任何人都不能指望自動駕駛可以解決我們所有的問題。

  “我們總是高估未來兩年的變化，而低估未來10年的變化。”或許，比爾·蓋茨的這句話非常恰當表述了當前自動駕駛行業(yè)的”焦慮“和對未來的”希望“。

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