真·无人驾驶，还有多远

 

引言：2021年1月，百度作为全球领先的人工智能平台型公司，宣布正式组建一家智能汽车公司。

 

  # 百度 “车内无人”路测  

前段时间，百度CEO李彦宏在SNS上发布了一条动态，“终于可以不用安全员了，责任重大...”。 如果大家试乘过Robotaxi（无人驾驶出租车），对于这里提到的安全员，应该不会陌生。

一路随行的出租车司机，就是这个身份，大部分时候他们不用操控车辆，只需危险时刻及时接管，为后座的乘客保驾护航。

而去掉安全员，把驾驶全部交给机器，则是无人驾驶技术成熟的关键一步，也是检验自动驾驶玩家实力的重要指标。

所以，在正式投入运营之前，能否拿到全无人驾驶路测许可，往往成为对玩家们的严峻考验。 

从现实来看，国内还没有统一的相关法律法规，关于路测牌照的发放，各地政策并不互通，玩家们需要分别获得各地政府的授权。

并且，已经获得许可的大部分玩家，还处于必须“车内有人”的测试阶段，真正的无人驾驶等待被验证。 可见，不管是技术还是政策上，“车内无人”路测都相当具有难度。

而作为国内自动驾驶领头羊的百度，近日宣布Apollo率先获得了北京5张无人化路测通知书，意味着离商业落地又更近了一步，连李彦宏也没按捺住自己的激动。

 

 #  AutoX的无人车队 

但说来也巧，几乎同时，另一家自动驾驶公司AutoX，派出了一支由25台全无人驾驶车组成的队伍，浩浩荡荡行驶在深圳的公开道路上。 比起家喻户晓的百度，这家初创公司年纪尚小，实力却不可小觑。

AutoX，是美国加州全无人驾驶载人牌照的第二个获得者，而该牌照被公认为全球技术难度最大、权威性最高，至今仅有4家公司持有，AutoX是唯一一家中国公司。

至于其他3家，比如Alphabet旗下的Waymo于2018年获得第一张，亚马逊旗下的Zoox以及通用旗下的Cruise，今年也先后获得该牌照。 

据最新报道，Cruise已经开始了全无人驾驶路测，与其他公司不同的是，Cruise的车辆可以行驶至旧金山任何街道，道路情况复杂了几十倍。 

而带着国外经验回到国内的AutoX，经过几年的试验和打磨，已积累了丰富的路测数据，从这次全无人驾驶车队上路的安排，就能看出AutoX对自家技术和安全方面的足够自信。 

AutoX认为，想要实现真正的无人驾驶，稳定可靠的AI驾驶能力是必须的，而不是依赖具有一定风险的远程遥控。

针对这一研发方向，AutoX倾力打造的AutoX XCU，已经可以为无人驾驶AI提供强大的计算平台了。 

值得注意的是，近年百度重点推广的5G云代驾，就运用了被AutoX质疑的远程遥控技术，而前段时间，百度的Robotaxi被吐槽只能定点上下车时，AutoX已支持任意点停车了。

从这似乎可以感受到自动驾驶领域竞争对手之间的暗暗较量。

 

 #  Robotaxi赛道火热 

不止这两家公司，2020年，成为行业热点的Robotaxi赛道，众多玩家相继开始了路测和试运营。

北京、广州、长沙、上海......多地市民都参与到这项新服务的体验中，甚至把它当作网红打卡项目。 

文远知行，作为国内首家推出Robotaxi全对外开放服务的自动驾驶公司，早在2019年11月底，已在广州上线运营，首批投放车辆达40台，覆盖了黄浦区、开发区中心等区域。 

据文远知行最新披露，过去一年里，Robotaxi完成出行总次数近15万，服务乘客总数量超过6万，这也是国内首份Robotaxi乘客调研的相关报告。

这份报告显示，乘坐文远知行Robotaxi的用户，以中青年群体为主，近三成是每周使用的忠实用户，目的主要是日常通勤和新奇体验。

整体上来看，用户的满意度较高，但在出行覆盖范围、等待时间、上下车点便利性等方面，仍有很大的提升空间。

 

 #  全球处于L2阶段 

确实，出租车服务作为自动驾驶可切实落地的商业场景，被大家广泛看好。

除此之外，物流运输、配送服务、城市作业等，也因可预期的盈利前景，吸引了一大批玩家先后入局，包括整车厂商，以及兴起的互联网企业。 

依据美国汽车工程师协会制定的分级标准，也是目前全球主流的通用规则，按照对汽车操控的接管程度、驾驶范围，自动驾驶可分为6个级别，L0是完全人类驾驶，L5是完全自动驾驶。

当前，全球整体处于L2阶段，ADAS（高级驾驶辅助系统）作为自动驾驶的基础，得到了快速发展。

ADAS目前已具备了自适应导航、碰撞预警、紧急制动等辅助功能，但由于成本较高，该系统的装配在国内还不多见。 而这些整车厂商和互联网企业，在切入自动驾驶研发时，选择的阶段各不相同。

前者更倾向按部就班，从低级别一步步向高级别迈进，保证技术落地的安全性，而后者则倾向跳过低级别，从L3甚至L4开展研究，发挥自身技术的研发优势。 

 

 #  资本降温 

众所周知，新技术十分烧钱，自动驾驶也是如此，不管是用来感知环境的传感器、模拟大脑决策的计算中心，还是执行命令的控制器，软硬件层面皆需投入巨大的成本。

过去十年，自动驾驶深受资本市场的青睐，投资金额不断被刷新，Waymo的估值甚至一度超过1000亿美金。 

但随着近年商业化的放缓，以及L3\L4级别落地时间表的延后，资本对自动驾驶的态度，变得越发谨慎和理性。

比如Waymo的最新市场估值，已经缩水至300亿美元，而最近Uber为了回血售卖自动驾驶业务的举动，也说明了这点。 

作为时代的趋势，自动驾驶一直被寄予厚望，大家都期待着它来提高驾驶安全性和降低驾驶人力成本。

但现实前提是，其技术的高成熟度、生产的大规模化，显然，我们还有很长的路要走。

 

 #  未来、我们 

这一路上，技术的演进和完善，都离不开与人类的磨合，伤害和代价不可避免。

过去，有些伤害已经发生，比如，近两年自动驾驶造成的伤亡事故，一上头条，马上就能引起社会的巨大讨论。

自动驾驶到底安不安全？值不值得完全信赖？事故出现时应该追究哪方的责任？ 

而在未来，有些代价也让人不安，比如，困扰人类社会几千年的伦理两难问题。

发生在自动驾驶时，机器会如何抉择？是选择救左侧的5人，还是救右侧的1人？ 

总之，自动驾驶带来社会效益也好，社会危机也罢，普通人的我们，如何在日常生活中，真切地去理解和接纳它，其实更为实在。

不过度吹捧，也不无情打击，也许，可以从购入一台L2新车开始。

 

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