自動駕駛商業化處處是坑

譚晶寶

自動駕駛是一場需要持續巨額投入的“燒錢”比賽。其路之曲折超出了很多人想象，無論是L3還是L4汽車的量產都面臨諸多難題。

3月15日，特斯拉（Tesla）正式發布其第二款SUV車型Model Y。至此，特斯拉的“SEXY”組合已到齊。算上超跑車型Roadster，Model Y是特斯拉發布的第五款車型。在Model Y發布前的大約一周時間，特斯拉官網更新了Autopilot并悄悄更改了對其的描述，“Full Self-Driving Hardware on All Cars”的標題被更改為“Future of Driving”，同時在介紹“全自動駕駛”功能的時候增加了一個免責聲明：在未來無需人類監督實現上述功能之前，需要數十億英里的行駛里程的驗證，以達到遠超人類駕駛員的可靠性。

無獨有偶，3月12日，外媒The Information援引知情人士消息報道稱，已在自動駕駛領域深耕10年的科技公司Waymo，正在尋求外部投資者的融資，且目標直指歐洲大型傳統汽車制造商。其母公司Alphabet每年至少在Waymo上投入10億美元，對于擁有超過千億美元現金的Alphabet來說，Waymo此次對外開放融資目的不在于資金，而是希望通過與傳統車企巨頭的合作，間接獲取行業資源。

一向揚言特斯拉自動駕駛系統Autopilot擁有全自動駕駛能力的馬斯克，突然改口稱全自動駕駛為“未來駕駛”，而向來僅把車企視為代工廠的Waymo開始向汽車制造商拋出橄欖枝。隨著地表最強的新造車勢力特斯拉和自動駕駛領域最頂尖的科技公司Waymo先后在自動駕駛商業化進程中低下高傲的頭顱，我們似乎意識到，各大車企、新造車勢力、科技公司已經跟他們之前發布的全自動駕駛量產計劃漸行漸遠。

自動駕駛征服之路的曲折與難度顯然超出了很多人的想象，無論是L3還是L4汽車的量產，都面臨著眾多問題。

關鍵技術瓶頸仍是硬傷

自動駕駛技術涉及的感知、決策與執行層面均遇到了不同的困境。自動駕駛技術的實現必然是一次涉及傳感、芯片、大數據、云計算、AI、通信等多個領域的浩大變革。從特斯拉自動駕駛的眾多事故不難看出，僅依靠視覺識別為核心的感知系統技術路線（攝像頭+毫米波雷達），暫無法達到自動駕駛所需的安全性，要實現L2向L3的跨越，激光雷達不可或缺，目前市場上還沒有一款車規級激光雷達量產，雖然Voledyne、Quanergy等公司不斷在激光雷達技術上實現突破，但其高昂的成本卻讓消費者望而卻步。Velodyne的64線產品供應價格高達8萬美元，這個價格足以購買兩輛最新Model Y，相對便宜的32線和16線激光雷達也達到3萬美元和8000美元。

對于自動駕駛汽車的決策系統，更是遇到數不清的難題。密歇根州立大學研究表明，即使簡單的天氣變化也會混淆自動駕駛系統用來檢測其他道路使用者的算法，為保證系統正常工作，甚至需要根據氣候的變化季節性更新高精地圖。深度學習算法欠缺對開放環境的強認知能力，陌生的場景讓算法感到困惑，要想解決這一難題，必須通過海量的數據迭代來實現，而開放環境場景的復雜性和隨機性導致整個系統難以達到“5個9”（99.999%）的高可靠性標準。也就是說，人們口中的L5級自動駕駛可能永遠不會到來，除非有一天能夠給汽車研究出像人類一樣足夠聰明的“大腦”。目前，Waymo累計實際路測里程或已超2000萬公里，可繞地球500圈，虛擬測試里程更是超百億公里，其深度學習算法仍遠不夠好。

執行系統是自動駕駛技術落地的基礎，其控制協議一直掌握在汽車制造商和國際Tier 1供應商手中，要打通決策系統與執行系統之間的壁壘，需要科技公司、車企、Tier 1供應商及整個產業鏈的的深度合作。不信任，似乎成了科技公司與傳統汽車產業鏈彼此之間最大的障礙，若不能實現各系統之間的融合，自動駕駛汽車只會發育成高位截癱的“畸形兒”。

法律法規滯后

除了技術創新，法律法規的缺失已成為自動駕駛發展的最大制約。Waymo、Uber、蘋果、特斯拉等自動駕駛開發商的交通事故報道頻頻登上各大媒體的主頁，Uber更是在去年3月的一次事故中致使一名行人死亡，誰應該為事故負責？駕駛員？汽車制造商？系統開發商還是政府？自動駕駛汽車作為“新鮮物種”正處于法律真空當中，支持道路測試的法律法規亟待完善。

面對該問題，美國采取了極其開放的政策，按照美國國會制定的《自動駕駛法案》，用于測試或銷售的汽車必須滿足機動車安全標準，但如果自動駕駛汽車具有新的機動車安全特征，由于還沒有相應的強制性安全標準，因此可以申請豁免。相比而言，我國保守得多，近兩年才陸續開始制訂相關規范，現有的法律已經對自動駕駛行業發展造成硬性阻礙。《道路交通安全法》及相關條例規定，僅允許有資格的駕駛人駕駛機動車上路，明確禁止在公路進行機動車測試。這也是眾多中國公司選擇將自動駕駛研發機構設立在美國的原因，立法和監管的缺漏或已成為限制中國乃至全球自動駕駛行業發展速度的關鍵因素。

缺乏“造血”能力

自動駕駛是一場需要巨額投入的比賽，而且需要持續不斷的燒錢，才能保證不在這條激烈競爭的賽道中被過早淘汰。并不是所有公司都能像Waymo含著金鑰匙出生，也不是所有公司都能像Cruise Automation找到一家像GM這樣的金主接盤。更多的是像Zoox、Nuro、小馬智行、Auto X這種體量較小的初創公司。對于這些公司而言，他們不得不選擇更為激進的方式來吸引資金的注意。如果不能馬上找到商業化的方法將技術變現，大批初創公司都有因資金鏈斷裂而猝死的風險。從Waymo和GM Cruise這兩家被公認是全球自動駕駛技術最好的公司的商業化進程來看，這顆雷隨時都可能爆炸。

相比科技公司而言，傳統車企對待自動駕駛的態度則內斂得多。相比“炫技”，他們對“走量”更感興趣。他們深知“量產”兩個字的分量，無論是從成本還是品控的角度，生產100臺車和生產1萬臺車之間的問題都判若云泥。量產交付的周期和成本壓力迫使傳統車企不得不在技術上做出讓步。

對于商業變現的難度，新造車勢力已經給我們做了很好的展示，即便是早已量產并供不應求的特斯拉，2018年年報披露全年虧損10.63億美元，中國新造車勢力代表蔚來更是一年虧損96.39億元。

最后，引用廣汽研究院智能駕駛技術部負責人郭繼舜的話總結自動駕駛現在的境況：“我們在以量產為目的的技術研發過程中，感覺這片領域就像剛剛收割過的蘿卜田，處處都是坑。不光是自動駕駛，未來整個汽車行業都會面臨一個冬天。”自動駕駛的寒冬或許在所難免，如何在其來臨前盡可能積蓄實力是當務之急。任何里程碑式的變革都是在歷經寒冬淬煉之后，由逆勢突圍的個別成員創造出來的。自動駕駛面臨的商業困境才剛剛開始，道阻且長，行則將至。