無人駕駛時代來了？

周一澤

│壹│

無人駕駛不是“新東西”

百度的無人駕駛出租車Apollo GO自10月11日投入運行后，一度成為熱門話題。根據百度地圖APP顯示，目前全北京開放的固定站點覆蓋亦莊、通州、海淀和順義，共有14個，其中亦莊附近有10個，站點之間間距最短僅幾百米，最長5.3公里。通過查詢可見，以上站點均遠離地鐵站和主要交通樞紐。目前，每輛體驗車一次最多可接待2名乘客，且僅為18周歲～60周歲的用戶提供自動駕駛服務，同行人員也需認證。叫車前需填寫乘客詳細的個人資料，包括每位乘車人的姓名、郵箱和身份證號。

據百度工作人員介紹，目前全北京共有40輛Robotaxi投入使用。10月12日為開放體驗的首日，需求異常火爆，Apollo Go在北京的單日呼單量突破2600單。照此計算，每輛Robotaxi一天平均要在6小時工作時間內接65單，每小時接10單以上。這導致很多乘客打車難，甚至打不到車。

目前看來，曾經人們所說的“不敢坐無人駕駛汽車”已經不是問題，能不能坐得上才是問題。據《中國經濟周刊》記者親身體驗后認為，光是預約無人駕駛出租車就很有難度，獲取訂單一直失敗，有同行者等了四個小時仍沒約到車。在運氣上獲勝的《中國青年報》記者約到了車，但并沒有從中得到高科技駕駛的感覺。“體驗一番下來，Apollo GO無人駕駛出租車給人的感覺不像是可以即走即停的出租車，反而更像某種園區無人擺渡車，雖然行駛過程較為流暢，但具體體驗感并不算好。原因一是后備廂內裝有工控機，它工作時聲音較大，因此車內會有噪聲;二是車輛到了固定停車點后，僅僅就是停在停車點，缺少對基于路況判斷的隨機應變方案。例如，選擇的停車點——大興區經濟技術開發區管委會東門口，那里會不時有車輛駛過，如果停在路中間就會干擾其他車輛，因此Apollo GO無人駕駛出租車訂單結束后，乘客不能馬上下車，而是由車內安全員接管，并將車輛開向更安全、適合下車的區域，并口頭向乘客告知‘下車小心。”

盡管交上來的答卷并沒有拿到滿分，但百度的這次“街上首秀”依然是中國無人駕駛汽車歷程上重要的一步，而百度在無人駕駛汽車領域的野心，在三年前就可見一斑。

2017年4月18日深夜，百度公司的副董事長、總裁陸奇抵達上海，那時候的汽車行業還不知道，陸奇在第二天舉行的上海車展現場上宣布的消息將會給國內汽車市場帶去怎樣的影響。

車展媒體會上，百度公司對外宣布：將向所有合作伙伴免費開放無人駕駛能力。開放的內容包括：車輛平臺、硬件平臺、軟件平臺和云端平臺。百度將開放環境感知、路徑規劃、車輛控制、車載操作系統等功能的代碼或能力，并提供完整的開發測試工具。根據開放內容，制造商和應用服務商可快速搭建一套屬于自己的完整的自動駕駛系統。開發成本大幅度降低。

對于汽車公司而言，這是好事，但也未必是好事。無人駕駛被視為汽車行業門檻最高的核心技術。通用汽車公司曾花費10億美元收購Cruise;福特公司耗資10億美金收購Argo.AI;Uber花費6.8億美金收購OTTO，同時又為匹茲堡投資了10億美元的開發費用……大眾、豐田、寶馬、奔馳在這方面的投入都達到了數十億美元的量級。不僅如此，谷歌公司為此已組成尖端團隊攻關了8年，團隊中每名工程師的薪資都不低，最高可達到每年1.2億美元。

百度的無人駕駛計劃名為“Apollo計劃”，一經問世，進展迅速。在2018年11月1日舉辦的2018年百度世界大會上，百度就披露了“Apollo計劃”與一汽紅旗和沃爾沃的深度合作，重點是自動駕駛領域。與以往不同的是，百度Apollo這次直接開啟了智能駕駛的量產計劃。智能駕駛是指汽車通過搭載先行的傳感器、控制器、執行器、通訊模塊等設備實現協助駕駛員對車輛的操控，甚至完全代替駕駛員實現無人駕駛的功能。

高等級的智能駕駛是智能交通體系的一部分，通過V2X（車聯網）技術汽車能夠把道路信息、交通信號、其他車輛等周圍環境連為一體，形成“人、車、路”高效運行的交通體系。

而在智能汽車內部，各種類型的傳感器代替了人的眼睛與耳朵，感知汽車周圍情況;強大算力的控制器代替了人的大腦，做出車輛行駛路線決策;響應靈敏的執行器代替了人的手腳，執行智能大腦的命令。

被“代替”的駕駛員則通過全新的人機交互環境，享受智能的體驗與服務。這是智能駕駛的愿景，也定義了各個子功能的發展目標。

當前行業普遍遵循SAE協會定義的智能駕駛等級，其中L2級以下的智能駕駛通常被成為ADAS（高級駕駛輔助系統），其最大的特點是系統只是在特定場景下為駕駛員提供協助，車輛行駛決策權在駕駛員，對應駕駛員需要承擔所有的責任與后果。

而在L4及以上的智能駕駛因為是汽車主導著駕駛行為，責任主體為汽車生產或者汽車服務商。在智能駕駛的演變路徑上，谷歌Waymo、百度等高科技公司直接針對L4級別的智能駕駛進行研發，L4級別的智能駕駛也常被稱為無人駕駛或者全自動駕駛。Waymo從2009年就開始了相關研究，其利用在AI算法領域的優勢通過樣車收集數據不斷迭代自動駕駛功能。百度此次“深耕”的級別正是L4級，距離L5級的全自動駕駛，只有一步之遙。

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無人駕駛的現狀

人們毫不懷疑無人駕駛會成為未來交通的主力方向，但目前為止，汽車公司在無人駕駛領域取得的成果似乎并不“接地氣”。

根據中信證券發布的《全球無人駕駛產業策略》報告中所描述，2009年～2019年是無人駕駛的第一個十年。在這十年的發展里，科技龍頭、新舊車企以及初創公司，分為遞進式和越級式兩大陣營的技術路徑和商業模式，均希望往高級別的無人駕駛前進。在硬件方面，起初由于產量較小，系統所需的各種傳感器成本高昂。加上車載計算平臺的芯片算力有限，以及云計算尚未普及，難以應付高維度機器學習的需求。在軟件方面，包括圖像識別和其他神經網絡等的算法也尚在突破。大部分乘用車都停留在ADAS或L3的半自動階段。

2020年，無人駕駛開啟了新的一頁。隨著以上的問題均得到改善，全球范圍內無人駕駛商用車紛紛試水。主要的應用場景包括無人出租車Robotaxi、特定范圍內的穿梭巴士以及長途貨運卡車等。而這些商用車均突破L4的全自動階段。

在理想中，自動駕駛汽車是全知全能的。車輛將有能力進行觀察、通信和計算，最終準確判斷道路上的任何危險，并及時采取措施避免所有風險發生。

然而，自動駕駛開發商、監管者以及普通民眾均必須面對一個亟待回答的問題：要多安全，才夠安全？自動駕駛系統盡管擁有遠高于人類司機的安全期望值，但“絕對安全”與零事故仍難以企及。

2018年3月18日，Uber在亞利桑那州測試無人駕駛車，撞死了一名女性，成為首起自動駕駛致死案件。雖然當時有警方調查人員表示就算是正常駕駛狀態也無法避免車禍的發生，Uber仍然要為這次撞擊事故買單——暫停了在坦佩、匹茲堡、舊金山和多倫多等北美城市的自動駕駛測試項目。

倒霉的不只Uber，特斯拉也曾發生過一次事故。2019年3月1日，美國佛羅里達州發生了一起特斯拉Model 3與一輛半掛式卡車相撞的事故，特斯拉轎車的車頂被整個削去。在事故發生之前10秒鐘，特斯拉的駕駛員開啟了Autopilot系統，而在相撞前8秒鐘，特斯拉未檢測到司機的雙手在方向盤上。這次事故導致了特斯拉Model 3駕駛員的死亡，自動駕駛的安全性也受到了群眾的質疑。

百度的無人駕駛也曾因為一個小事故上了熱搜，而當事人正是百度的CEO李彥宏。2017年，李彥宏乘坐百度無人車出現在北京的五環路上，車輛因壓實線造成違章，引發了外界質疑。現在看來，李彥宏、無人駕駛、壓實線三個元素湊在一起，很難不把它看成是一次百度無人駕駛問世的“輿論預熱”。

除百度外，其他汽車公司在無人駕駛上也頻頻更新動態：10月8日，Waymo宣布將在未來幾周內對亞利桑那州鳳凰城內所有公眾開放無人駕駛打車服務，屆時Waymo One用戶可在該地區體驗無需配備安全員的完全無人駕駛出租車。此前，Waymo已經小范圍測試了這項技術;

通用汽車及其自動駕駛汽車部門通過NBC News宣布，他們將于2020年年底在舊金山開始測試無人駕駛汽車。緊接著通用的子公司表示已經收到了加州機動車輛管理局（DMV）的許可，允許其自動駕駛車輛在沒有后備人力駕駛的情況下在該州運行。DMV也曾向Waymo和亞馬遜的Zoox授予類似的許可。起步更早一些的特斯拉的無人駕駛汽車則基于龐大的數據支持，準備在2020年年底投放100萬輛特斯拉自動駕駛出租車上路，并有望在2020年年底全面推出自動駕駛功能。

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無人駕駛的未來

無人駕駛汽車行業正處于怎樣的階段？距離市場成熟還要多久？

據《全球無人駕駛產業策略》觀察，2017年～2020年這四年里，無人駕駛公司頭部派系基本成型，以谷歌Waymo、百度為代表的科技公司成為中美自動駕駛行業的領軍者;以通用和福特為代表的傳統美資車企，依托雄厚的資金實力和迫切的轉型壓力，從一眾競爭者中走出，成為矩陣中的領導者。從行業上來看，傳統的“供應商-主機廠”逐漸轉變為“主機廠+供應商/科技公司”的聯盟，近兩年趨勢明顯，包括“戴姆勒-博世”“寶馬-FCA-Intel”“奔馳-英偉達”“現代-Aptiv”，從資源共享、加速滲透、成本控制、風險共擔等角度，行業的合縱連橫成為趨勢。

L3半自動駕駛水平以上的行業發展，需要整個汽車行業供應商關系的重組和整合。形成“車企+供應商+芯片巨頭+打車軟件+物流公司”的合縱連橫。

頭豹研究院《汽車應用行業深度研究》報告中則認為，由于無人駕駛技術發展尚未成熟，行業內至今未實現無人駕駛產品的商用及量產。從各大汽車廠商和互聯網科技巨頭公布的計劃看，到2025年，無人駕駛有望實現特定場景下的真正商業化。目前，各大自動駕駛技術研發企業與傳統汽車制造廠商均在努力加速無人駕駛汽車的商業化進程，如長城汽車計劃在2020年推出高速全自動駕駛車輛;北汽集團計劃2021年規模化量產無人駕駛汽車;寶馬計劃2021年推出完全自動駕駛汽車。

無人駕駛技術的發展依托人工智能算法、車聯網、數據采集、信息處理、激光雷達和芯片處理器等眾多技術的發展，想要達到電影中“隨叫隨到”“來去自如”的無人駕駛商業化場景，需要更深入的科技發展以及資金投入。