近日，《北京市自動駕駛車輛道路測試2018年度工作報告》正式發布。2018年，中國國內8家公司的自動駕駛汽車在北京市內的行駛里程達15.36萬公里(95442.6英里)，其中，百度無人車的行駛里程近14萬公里，占整體路測里程數的91%。

百度總部位于北京，也是北京市內首個研發出L3級別自動駕駛車輛的科技公司。之前，百度公司創始人李彥宏在接受記者采訪時表示，作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，人工智能已上升為國家戰略，我國人工智能發展水平在國際上處于數一數二的領先位置。

目前，百度已與長沙市人民政府開展合作，預計將在2019年下半年在長沙投放100輛無人駕駛出租車，進入試運營階段。

一時間，百度無人車的商業化落地備受關注。在經過漫長的研發周期之后，趁著5G這股東風，百度的無人車似乎終于要交卷了。不過，到底是階段性試驗還是終于要“開花結果”產生回報，目前下結論似乎還太早。

無人車不得不面對的現實問題

作為一款已經提出設想多年且預計仍將有不短的研發期的產品來說，自動駕駛被寄予了相當大的厚望。但要承擔這么大的期望，有一些問題必須面對。自動駕駛無論在技術實現上，商業化上，甚至社會層面上都有一些問題沒有解決。

一、AI算法是否足夠智能以應付復雜的情況。目前來看，在需要兼顧多方面的情況完成的動作時，如并線或者調頭，人類能夠輕易完成的動作，AI需要花費相當長的時間來尋找時機。是像一個實習新手司機一樣當一個笨笨的乖小孩，還是學習經驗老到的司機做些不怎么危險的取巧動作，要想像人類駕駛者一樣兼顧效率和安全，以目前的技術水準還有相當的難度。還有諸如路邊小孩子、喝醉酒的司機等無法預測行為的個體存在時，AI也無法像經驗豐富的司機們一樣靈活規避不可測的危險。

二、成本高昂。激光，雷達，成像和聲吶傳感器，再加上加強版GPS接收器，和用來計算所有這些數據的電腦，還有處理判斷決策的AI研發費用，這些加起來，往往能是車本身標價的好幾倍了。而從谷歌的waymo自動駕駛面包車的情況來看，搭載大量傳感器的車身外型，也實在是不敢恭維。

三、故障漏洞風險。控制系統作為程序是有可能發生故障，甚至被認為惡意的制造故障的。特別是自動駕駛這種高復雜度，高自動化的系統，出現問題的環節就越多。克萊斯勒被爆安全漏洞召回140萬輛車，技術強如特斯拉也被黑客入侵過。如何保障自動駕駛系統能長期絕對穩定的運行，又如何防御外來的惡意，也為自動駕駛的未來添上一層變數。

四、事故追責復雜。當交通事故與無人車有關的時候，判定責任人的備選名單里又多了無人車的擁有者和無人車的生產商家。是無人車本身有問題，還是車輛的所有者在使用時不規范導致，又或者是對方全責？如果對方也是無人車呢？人們在判斷時主觀上會有意愿傾向，會加大事故責任判定的復雜性和準確度。

人們在討論汽車安全性的時候，實際上很容易忽視：由人來駕駛汽車本身也有很高的幾率發生事故。判斷無人車是不是安全，標準不應當是能不能完全保證安全，因為有人駕駛也無法完全保證，而應當是無人車能不能做到比人類，或者說大多說人類要好。

無人車也是科技創新的發展趨勢

公路無人車，對于還沒真正進入市場的商品，首先要看這個商品是否真的有需求，還要考慮需求是否大于實現成本。飛機、地鐵早期失事率、成本極高，現在也隨著技術的進步得到了普及。現在的情況是，目前有可能實現的無人車方案在成本、技術成熟度、舒適度方面的優勢并沒有特別突出。

即使近幾年技術方面能夠成熟，大部分人依然需要時間來熟悉這件新事物，短時間內的市場可能不會太大，但就像移動支付一樣，一旦大多數人都能接受無人車進入自己的日常生活，這個市場將成長到一個驚人的份額。公路上的無人車，將是一個具有極大潛力，但短時間內不太能獲得巨大成長的市場。除去最難實現，也最有潛力的公路自動駕駛，無人車還有一些更方便的切入口。

封閉軌道駕駛，相比于公路上的復雜性，封閉軌道上的自動駕駛就簡單得多了，事實上，包括中國在內的多個國家和地區都已經開始實驗性的投入無人駕駛的地鐵和有軌電車等軌道交通。不出意外的話，封閉軌道上的無人駕駛應該會更早真正進入市場。而那時，也可以幫助公路無人車更早更快的獲得大眾的接受度，進行市場鋪墊。

另外，在物流配送領域，配送無人車更是擁有廣闊的前景，甚至是迫在眉睫。快遞、外賣行業的人力成本越來越高，高到劉強東都不得不對自己兄弟動了刀子，而目前中國的物流市場規模已達12萬億。如何在站穩腳跟的同時盡量降低成本，成了物流公司的燃眉之急，無人車將是解決這個問題的利器。

因此，目前各大物流相關公司都在傾全力研發低速無人車，美團只用單線雷達，成本只有十幾萬人民幣完成的無人配送車已然成型。滴滴、菜鳥、京東等行業巨頭也在緊鑼密鼓的準備，加上國外已經有相對成型的低速無人車，大概三年之內，大型城市應該就能實現無人車物流配送。

無人車研發已經如火如荼

目前在產品研發上，谷歌兄弟公司waymo暫時是全球公認的技術領跑。Waymo進入自動駕駛領域已經有十年時間，測試里程數在行業遙遙領先。加州公布的數據也顯示，Waymo在自動駕駛系統脫離率方面遙遙領先于對手。去年開始waymo也進行了大規模商業化試運營。資訊機構 Navigant Research 最近公布的報告顯示，根據每家公司在「愿景」、「商業化策略」、「合作方」、「量產計劃」、「技術」以及「產品持久力」這幾個方面的綜合表現打分排名。Waymo名列頭籌。

另外，特斯拉目前預計有超過 40 萬輛搭載了 Autopilot 系統的車子在道路上行駛，單日行駛里程超過了 1300 萬英里。如果未來這個車隊的規模增加至超過 100 萬輛，那么每月產生的有效行駛里程將到達 10 億英里的量級。對一家已經有成熟產品落地的車企而言，這種真實世界產生的「數據」根本不是問題。考慮到目前搭載硬件 2.0 版本的特斯拉車型每個月可以獲得近 10 億英里的行駛里程，獲得的數據量之大是 Waymo 無法企及的。之后硬件 3.0 版本上線后，搭載了 AI 芯片的這套系統會更有利于特斯拉算法的迭代。創始人馬斯克對特斯拉有著相當程度的自信：“我不認為哪家企業能在特斯拉之前打造出一套綜合性的自動駕駛解決方案。除非它們保密工作做得太好了。我覺得這種可能性不大，對特斯拉而言，任何車企都不是我們的競爭對手”。

由于投入高，行業積累足，本來Uber在無人車領域占據了相當大的先發優勢。過去3年，Uber 在無人駕駛汽車項目上已經投入了至少20 億美金。但由于在去年3月份的無人車事故產生的影響太過惡劣，雖然交通部門認定Uber方無責，依然給Uber帶來了沉重的打擊。此前Uber已經關閉了亞利桑那州等多地的無人車測試項目，300多名測試車輛的司機全部被解雇。此后，Uber再度宣布關閉自動駕駛卡車項目，全力開發自動駕駛轎車。在8月，負責無人車人工智能的高管甚至已經離職并投奔競爭對手Lyft。現在重整旗鼓再次進軍無人車領域的Uber正在頂著巨大的壓力前行。

2017年，百度推出無人駕駛開放平臺——阿波羅計劃（Apollo）。時至今日，包括福特在內的超過100家汽車相關產商加入，Apollo平臺已經搭建成了最大的自動駕駛生態圈。2018年7月，百度宣布已開始進行L4級無人駕駛巴士的小規模量產和試運營。在國內的無人車研發進程表上，百度一騎絕塵。

由于技術的限制，目前無人車市場的局勢尚不明朗。中國幾乎百度一家獨大，而國外谷歌的waymo暫時也將其他競爭者甩開一段距離。但誰能分得最大的一塊蛋糕，并不是誰能造出第一臺完成品，誰能第一個投產決定的。考慮到成本，算法區別帶來的駕駛或者說乘坐體驗、軟硬件的穩定度、合作伙伴的研發生產速度，甚至政策改變和意外事故都有可能產生巨大的影響。但可以肯定的是，贏家只可能從現在已經有一定成果的選手中產生了。無人駕駛技術的研發周期太長，先發者又都擁有不俗的研發力量，現在開始追趕或許已經來不及了。

作者：沙水，互聯網觀察家,美股研究社專欄作者.

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