得益于人工智能技术的爆发，自动驾驶汽车作为一种特殊的具身智能和机器人，也迎来了一轮技术和应用进展。随着马斯克承诺的无人驾驶出租车落地时刻的渐进，相关概念股暴涨的同时，早已开始自动驾驶出租车商用实验的武汉，也成为了万众瞩目的全球无人出租车第一城。在网红主播们和乘客们一边调侃傻萝卜跑得慢，一边觉得价格真香、没烟味、空调自由的同时，数万出租车司机却在呼吁抵制，甚至有人破坏车辆。
对于自动驾驶这一新生事物的普及，几年前大家都还觉得遥遥无期。但这一次，恐怕是真的需要认真思考了。我们的城市、市民甚至城市规划和交通领域的专业人员，对此大都还没有做好准备。这两天，在很多微信群里看到不少问题和讨论，大都是相关领域专业人员在发问。这里简单整理一些个人思考，大多针对中远期的未来城市目标，基于专业研究中的技术理性推演和适当想象，难免偏颇，仅供参考，望有启发。
至于近期的一些社会问题和具体的技术路径，暂不过多讨论。
1. 自动驾驶安全么？
安全是所有问题的基础。自动驾驶可以普及的基本前提，就是比人开车更靠谱。这是有明确的定量证据的。因疲劳、分心或醉酒等造成的人为错误，是交通事故的主要原因。而自动驾驶依靠各种高精度传感器和算法，出错的几率趋近于零。即使硬件或者算法出错，也会通过多重冗余设计避免单点故障风险。至于说被黑客攻击这些风险，是普遍存在于所有数字化系统中的，我们能做的只是通过更好的技术手段和更高的安全标准来防范。当然，极个别的CornerCase的确无法通过路测和模拟驾驶穷举，这些情况包括但不限于恶劣天气、非常复杂的城市环境、非预期的人类行为等。基于大模型的端到端神经网络算法一定程度上改善了这一问题，但与人类混合驾驶、共享路权，仍然是最大的风险。
2. 那么混合驾驶的风险什么时候能解决呢？
限制人类驾驶员上路，减少行人干扰自动驾驶车辆，是比较理想的解决方案。当然，这需要非常复杂的道路系统形态和管理手段调整配合。在高速行驶状态，相当于现在的高速路、快速路等场景，自动驾驶应独享路权，至少是独享车道。因为大规模自动驾驶情况下，车辆会首尾相连高速编队，前后左右都只留极小的空隙，以大大节约道路空间。这种状态人类驾驶员是根本无法参与的。类似在高度自动化的流水线中，人类只能监督无法参与具体工作。那热爱驾驶的人怎么办？还有赛道嘛。但在最后几公里的末端道路，自动驾驶车辆会降低速度，与行人和慢行系统友好相处，或者直接替换为慢行交通工具和步行。这一进化过程需要城市规划的创造性想象，大幅降低高等级道路比例、密度和面积，省下的空间用来腾挪变成慢行系统和绿地系统。
3. 为什么自动驾驶车里可以没有安全员了？
自动驾驶测试在早期阶段通常需要安全员，直接在车内监控车辆运行，并在紧急情况下接管车辆，以防止潜在的事故。但为什么几乎一夜之间，安全员就不再是标配了呢？除了法规的松绑，其实主要的变化还是接管需求越来越少，安全员职责从随时准备接管到偶尔的干预脱困。比如窄路会车、路口博弈、被切入等场景时，自动驾驶往往会显得比较笨，不管的话可能会原地踌躇很久。这时并不需要一人一车配备安全员，而是大都转为远程辅助和接管。基于低时延的5G网络，安全员可以同时基于动态调度管理多个车辆（按现行法规，每人最多可以远程监管3台车），并与乘客进行必要的交流。另一个潜台词是，在紧急时刻，机器决策已经远比人靠谱。云代驾安全员是自动驾驶取代司机后产生的一个新的职业。
4. 自动驾驶普及之后，还会堵车么？
这个问题更加复杂，因为堵车并不仅关系交通系统，而是整个城市功能分区、职住空间分配规则的结果。有种常见的说法，自动驾驶提高了车辆和道路的运行效率，所以会缓解堵车，但如果不堵车了，大家又会买更多的车，重新造成拥堵。这其实是现代城市交通的基本悖论，
```盖世汽车讯 据外媒报道，世界经济论坛自动驾驶出行领域高管Michelle Avary在2019年大连夏季达沃斯论坛年会上表示，目前汽车制造商和科技公司都已投资数十亿用以研发自动驾驶汽车；然而，要想普及自动驾驶汽车，必须克服两大挑战，首当其冲是技术问题，其次是要创造能够盈利的商业模式。
就技术问题而言，Avary表示必须确保自动驾驶技术能够具备识别物体并且避开物体安全移动的能力。 目前，自动驾驶在这一领域还有待提高。
自动驾驶行业的发展有赖于公司之间的相互协作和数据共享。 但倘若中美之间持续的贸易紧张局势阻止公司之间的数据共享，将影响自动驾驶汽车的发展，同时也会阻碍公司在除本国以外的地区拓展业务。
另外，汽车制造商可能与科技公司并购或合作。 最近，智能手机巨头苹果公司就收购了自动驾驶汽车初创公司，这一举动也证实了苹果对开发自动驾驶汽车仍然热度不减。 Avary说道：“汽车制造商与科技公司相互需要，且自动驾驶汽车市场巨大，因此我认为每个人都有很大机会成为赢家。 ”
另一巨大挑战在于自动驾驶汽车商业模式。 Avary表示，自动驾驶出租车的商业模式与商业货运、矿运和建筑运输等领域存在巨大差异，后者的商业模式可能更容易创造。
自动驾驶出租车（robo-taxi）指的是无人驾驶共享乘车服务，目前正在美国各地进行测试。 上个月，谷歌母公司Alphabet旗下子公司Waymo为叫车服务公司Lyft提供了一些自动驾驶小型货车。 Waymo正在发展自动驾驶汽车及相关服务，并与雷诺和日产签订协议，将携手致力开发可供法国、日本及其他欧亚洲国家使用的自动驾驶汽车及卡车。 Lyft的竞争对手优步目前也正努力在特定区域部署自动驾驶汽车。
Avary表示，自动驾驶出租车主要用于运送乘客，相比之下，利用诸如自动驾驶卡车在高速公路上运输货物的商业模式获利更多。 “即便是在需要挖掘沟渠铺设石油管道等进步商业模式的矿运和建筑设备运输领域，自动驾驶技术仍具有很大发展潜力。 ”Avary说。
目前，为了支持开发自动驾驶卡车技术的初创企业，投资者竞相将目光聚焦于自动驾驶货运领域。 原因很简单：自动驾驶卡车不需要驾驶员，降低了运输货物的成本。 例如，亚马逊正在使用Embark公司开发的自动驾驶卡车，在美国州际公路上运输货物。
[亿欧导读]?关键转折点未到，难题仍未解决。
作者丨张男
编辑丨张嫣/杨雅茹
疫情之下，百业萧条，但无人驾驶技术却意外获得关注。
受制于疫情的传染性，无人化商业模式一时被热议。 在这场“抗疫”中，无人车价值逐渐显现。 武汉方舱医院内，无人车辆往来穿梭。 这些车辆拥有远程调控装置，配合医院需求随时上岗。 此外，车辆的提供方安排工程师进行监控，有需求随时响应。
一时之间，无人驾驶的春天好像来了。 即使资本寒冬、行业下行，小马智行（）、驭势科技仍相继宣布完成新一笔融资。 前者公布获得了高达4.62亿美元的融资，领投方为丰田汽车集团；后者虽未公布融资金额，但投资方亦是知名零部件企业博世。
在世界舞台上，中国自动驾驶技术似乎正获得认可。
另一个好消息是：2月27日，在加州车辆管理局DMV公布的“2019年度自动驾驶路测成绩单”中，网络的MPI值（MilesPerIntervention，每两次人工干预之间行驶的平均里程数）首次超越自动驾驶“老大哥”Waymo，位居36家名单之首。 排行榜前十公司中，还有4家来自中国。 “自动驾驶已进入中美两极同时共存的新时代。 ”AutoXCEO肖健雄如是告诉亿欧汽车。
经历了2019年的泡沫破灭之后，中国自动驾驶行业实在太需要好消息了。
但如果说春天就这样到了，或许太乐观。
等待“关键转折点”
对于中国自动驾驶行业而言，“关键转折点”仍未到来。
上世纪90年代，国内高校和研究机构已经开始研发自动驾驶技术。 1992年，国防科技大学研制出国内第一辆真正意义上的自动驾驶汽车CIAVT-I型，中国自动驾驶行业由此真正起步。
但此后20多年时间里，自动驾驶技术仍只存在于高校实验中。 甚至直到2009年，国家自然科学基金委主办的“中国智能车未来挑战赛”中，参赛队伍也几乎全部来自大学校园。
第一个转折点在2014年。
当年，亟待转型的网络开始入局自动驾驶，被誉为“人工智能领域的四大金刚之一”的吴恩达加盟。
为了与吴恩达见面，李彦宏推掉了好几个重要会议。 长达3小时的饭局过后，吴恩达对李彦宏说：“我希望帮助你们。 ”遂即加入网络。 此后，他成为网络首席科学家，负责网络研究院的领导工作——其中就包括自动驾驶业务。 那一时期，网络吸纳了楼天城、韩旭、彭军、邬学斌、倪凯、韩旭等一众自动驾驶人才。
2014年9月，网络开启了与宝马在自动驾驶领域的合作。 虽然双方为期3年的合作在2017年提前结束，但在当时，与德系豪华品牌开启战略合作，为网络引来了不少关注。
互联网巨头网络的加入，加速了中国自动驾驶产业化。 越来越多人看到这项技术的商业价值，这其中，也包括投资人。
2016年到2017年间，成为自动驾驶技术第一个爆发点。
诸多技术人员出走网络，陆续成立属于自己的自动驾驶公司，如彭军和楼天城创立的小马智行、倪凯的禾多科技、张天雷的主线科技等。
一时间，中国自动驾驶行业“百花齐放”，引得各路投资人竞相“撒钱”。 这一定程度上刺激了行业发展，随后，相关法规陆续出台。 在此过程中，RoboTaxi这类公司获得了更多资本青睐，成为业界最受关注的企业类型。
但那段疯狂的日子已经结束。 2018年下半年至2019年，中国自动驾驶行业发展脚步放缓。 而如今，即便有好消息传出，但在诸多方面并未有实质上的突破。 新的行业发展关键转折点尚未到来。
难题待解
曾在2019年戳破自动驾驶行业泡沫的诸多难题——商业化、资本、供应链、政策等问题，仍然未解。
从技术难度上看，方舱医院里运行的无人车与人们期待的L4、L5级自动驾驶，不可同日而语。 “开放道路场景”自动驾驶的实现难度，远远大于封闭/半封闭场景自动驾驶——前者场景复杂、参与者众多、极端案例（cornercase）出现概率大。
在当下，自动驾驶技术的不成熟与安全隐患，同样是制约技术商业化落地、行业发展的重要因素。
咨询机构Gartner曾在2019年发布了一个“技术成熟度曲线”，不幸的是：诸多自动驾驶公司努力的技术方向——L4级自动驾驶，正处于“幻灭期”。 Gartner认为，其技术实现时间将超过十年。 另外，L5级自动驾驶则处于“期望膨胀期”。
一些业内人士的看法则更悲观。
“这项技术真的很难，自动驾驶汽车还要几十年的时间才能在路上普及。 ”2018年底，自动驾驶领头羊Waymo的CEO约翰·科拉菲克（JohnKrafcik）曾如是表示。 他话音未落，另一位硅谷大佬——苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（SteveWozniak）也发表了看法：“我信不过自动驾驶汽车。 ”
考虑到技术突破难度，一直推崇单车智能路线的网络Apollo也开始加码“车路协同”技术方向。 2018年底，网络开放了车路协同代码，并在长沙街头进行数月装有V2X设备的RoboTaxi载客试运营。 2019年，网络在长沙测试路段投入45辆RoboTaxi车辆开启试运营，并在年底的“Apollo首届生态大会”上，着重介绍了车路协同解决方案。
而在限定场景下，自动驾驶技术实现难度仍不容忽视。
相关区域里，车辆行驶过程中面临的意外情况并不少——车辆、人员的随意穿行、乱停车等情况，都会给无人车行驶造成困扰。
另一方面，即使是同一场景，目前各家企业的技术适应能力也并不高。 在A矿区可以顺利运转的无人车，到了B矿区却可能频频出错。 各企业仍然需要进一步打磨技术，以适应未来大规模商业落地的需要。
即便目前中国自动驾驶企业的MPI值与美国持平，也并不代表中国自动驾驶企业能够实现规模化商业落地。 此外，大规模商用仍需考虑成本问题。
资本方面，虽然刚有两笔融资信息公布，但放眼整个行业，并不乐观。
各企业本身大量的资金需求与不及预期的技术发展、机构愈发谨慎的投资策略相矛盾，行业开始洗牌。
在2019年，RoboTaxi融资企业数量变少，甚至曾经的明星公司惨遭清盘，吴恩达离开网络后加入的美国自动驾驶公司也随后轰然倒下，更易实现应用落地的限定场景自动驾驶企业逐渐受到关注。
但经过了膨胀期之后，自动驾驶公司的估值已经被抬高。 疫情与行业寒冬之下，一级市场募集基金难度加大，资本更加理性。 唯有商业落地苗头的企业更易获得投资青睐。 “投资人会选择一个刚需、有买家能力的落地场景（进行投资）。 ”慧拓CEO陈龙如是对亿欧汽车表示。 在这种情况下，还未有自我造血能力的自动驾驶公司举步维艰。
智行者CEO张德兆对亿欧汽车表示，明年限定场景自动驾驶可能会有一些规模化落地，但性价比仍是制约大规模应用的关键。
此外，中国自动驾驶供应链不成熟、政策法规落后等问题，依旧需要时间来解决。
以激光雷达为例，即便很多厂商已将产品价格下探至1000美元以下，但仍不符合大规模商业化标准。 而目前，中国仅允许自动驾驶汽车在部分区域进行路测，与美国加州允许自动驾驶汽车上路行驶的政策相差甚远，并不利于技术迭代。
突发疫情虽然让一些自动驾驶公司受到关注，但由于对汽车行业有不小的负面影响，技术公司发展的不确定性也被随之放大
冬天总会过去，但谈春天还为时尚早。
编辑：张嫣/杨雅茹
都说新能源汽车行业的上半场是电动化，下半场是智能化。 在行业迈入下半场之际，“自动驾驶”成了讨论度非常高的一个话题。
4月2日，为期3天的中国电动汽车百人会论坛落下帷幕。 在此次论坛上，众多行业大咖都发表了精彩的演讲，整体来看，目前行业对自动驾驶落地速度、发展方向的预期并未达成一致，依旧一半乐观一半悲观。
网络储瑞松：智能化还处于早期，消费者并没有那么看重
网络集团副总裁、智能汽车事业部总经理 储瑞松
汽车产业的发展，智能化是确定的趋势。 而过去一段时间，尽管国内在智能汽车的发展方面，已经取得了长足的进步，但储瑞松认为，和电动化比起来，汽车智能化的发展还在早期。 “目前消费者在实际买车的时候，对于智能化还不是那么看重，相比价格、造型、操控性、续航、内饰等因素，智能化对购车决策的影响还不够突出。 ”
这背后，他认为原因是多方面的，其中一个很重要的原因是绝大部分车企还是在以多年来形成的以硬件为主的传统思路在造车和卖车，而没有充分认识到智能化要打动消费者，必须要带给消费者安全和有真实连续获得感的体验。
“一旦有车厂真正能做到，那在新能源转型中发生的 ——抓住了机遇的车企能快速崛起——就会在下一波智能化转型中重演，而没有准备好的车企的日子就会更难过。 ”储瑞松指出。
地平线余凯：十年以后L3级自动驾驶都不会真正实现
众所周知，去年是高速NOA的量产元年。 而今年，伴随着小鹏汽车、阿维塔、北汽极狐等车企相继推出面向城市场景的NOA，与此同时长城毫末、理想汽车也已经蓄势待发，业界普遍认为城市NOA也将正式进入量产元年。
但地平线创始人兼CEO余凯显然有不同的看法。 “我认为城市NOA还有一定的挑战，在研发上至少三年才会有一个比较好的进步。 ”余凯表示。
因此他建议，大家对于自动驾驶不要那么焦虑，因为行业发展没那么快。 当下真正的产品目标，应该是把高速NOA、环线的NOA这种封闭道路的自动驾驶体验，在合理的性价比下做到如丝般的顺滑，同时积极投入资金、时间，把城区的NOA真正做到可用，实实在在地为用户创造价值。
更长远来看，余凯甚至认为十年以后连L3级自动驾驶都不会真正实现。 换言之，自动驾驶的十年终局，仍将是L2+++ 。 在此过程中，他认为人与车的关系将演变为类似人骑马的关系，即可以实现自动驾驶，人车也是配合的，但是真正出了问题，我觉得还是司机承担责任。
但他同时也指出，在车云协同的自动驾驶专用道路上面还是可以实现无人驾驶的。 “但这有个前提，就是在这个环境里面不许有人驾驶，一定是要全部的车在专用道路上进行自动驾驶，我认为在这种条件下面是可以实现完全的自动驾驶。 ”
毫末智行顾维灏：城市导航辅助驾驶今年一定会上车
与余凯观点不同，毫末智行科技有限公司联合创始人兼CEO顾维灏比较乐观，他认为2023年城市导航辅助驾驶将迎来量产上车潮，而车主的使用频率和满意度会成为产品竞争的重要标准。
另外，从行业技术趋势上看，顾维灏认为更深度融合的行泊一体解决方案也会出现，即把行车控制器和泊车控制器合二为一，今年一定会有新一代产品量产上市。
王平：L2级自动驾驶将会迅速普及且长期存在
寒武纪行歌（南京）科技有限公司执行总裁王平也发表了对自动驾驶落地进度的看法，他认为，L2级别自动驾驶或者说辅助驾驶将会快速普及，并且长期存在，但L4到来的时间会比较久，可能仅仅会在一些受限的场景下陆续出现。
具体到企业层面，王平认为，随着自动驾驶的加速发展，需要处理的数据量呈指数级上升，对算力的需求也不断攀升。 因此，算力会成为智能驾驶领域一个核心的竞争力和驱动点。 针对这一趋势，寒武纪也规划了全系列的自动驾驶芯片布局，算力覆盖从10Tops到500Tops。
大疆车载沈劭劼：辅助驾驶系统价格应占整车成本3%-5%
大疆车载负责人沈劭劼更多从成本角度分享了自己对辅助驾驶的看法。 沈劭劼认为，一个L2+智能驾驶系统占整车的成本应该在3%-5%之间。
其中下边界设在3%，沈劭劼指出是因为如果系统太便宜，对软硬件架构的限制会比较大，功能也会受限。 3%的比例既能保证可用性，也可以保证车企的利润。 “我们努力一把，是可以把行泊一体系统和高分辨率传感器装上去的，也能够保证软件上有足够高的利润。 ”
上界设在5%而不是更高是因为，大疆车载认为，目前的科技水品并不足以达到L3或者更高阶的水平，在L2+的阶段，智能驾驶的系统更多是在一定程度上缓解驾驶疲劳。 对于消费者来说，为了缓解疲劳的这个动作，到底愿意付出多少，这个就是自动驾驶系统的上界。
为此，在智驾系统的设计上，大疆车载制定了三大原则：硬件多场景复用，极限压榨硬件潜力，弱依赖、少假设以及产业深度合作。
一径科技石拓：激光雷达还需要更长时间上车适配，2025年是行业爆发拐点
2022年是激光雷达上车元年，以蔚小理为代表的造车新势力，将激光雷达装到高端车型中，实现了大规模量产。
但是，激光雷达的春天真的到来了吗？也不尽然。 一径科技创始人兼CEO石拓对激光雷达行业现状做了一些冷静的思考。
所谓量产，其实只是在高端车型量产。 “因为目前激光雷达价格还比较高，贵一点在万元级别，低端一点的也在3000元左右，由此导致上车的时候大家都会考虑激光雷达究竟会带来什么样的体验提升，基于这样一些考虑，目前激光雷达主要还是应用于高配置的车型上。 ”石拓指出。
不仅如此，目前由于消费者很难将激光雷达性能参数与驾驶体验建立直接关联、激光雷达对安全的提升在短时间内无法获得大量数据支撑等原因，激光雷达的作用和优势还没有被消费者所普遍认知。
“因此，如何让更多的消费者感受激光雷达带来的驾驶体验，提升对激光雷达认知、认可，进而提升激光雷达的上车搭载量，是需要我们全行业共同思考的。 ”在石拓看来。
但这并不容易，由于激光雷达与驾驶安全强相关，而安全又是需要大规模的数据经年累月积累后才能体现出来，很难成为销量的代言人，因此会在一定程度上影响激光雷达的普及速度。
基于此，石拓认为，接下来激光雷达还是需要更长的时间进行上车适配，算法端、感知端做得更好，消费者才会买单，最终装机量才会提升。 “我们觉得2025年将会是激光雷达最终迎来爆发的一个拐点。 ”石拓指出。
鲍君威：L2智能驾驶也需要激光雷达
图达智能CEO鲍君威对激光雷达的判断则比较乐观。 鲍君威认为，在这一代的智能驾驶浪潮中，激光雷达是高阶智能驾驶中不可或缺的传感器。
目前行业普遍认同的是，激光雷达是L3及以上自动驾驶中的必备传感器。 但鲍君威认为，除L3外，高性能激光雷达在L2智能驾驶中也是非常重要的传感器。
“在L2系统中，责任虽然是驾驶员，但人有很强的依赖性，有错觉。 系统做得越稳定，但是如果在很多长尾的效应如果解决不了，实际上是更危险的。 ”所以，鲍君威的观点是，对任何车辆来说，安全永远是标配，辅助驾驶安全不能因为责任是驾驶员就减配。
立得空间郭晟：L3以上自动驾驶必备高精地图
立得空间董事长兼总经理郭晟对高精地图的问题发表了自己的看法，他不同意一些玩家提出的“重感知、轻地图”的观点，认为高精地图对L3以上的自动驾驶来说是必备。
“我们举个很简单的例子，在L3以内的自动驾驶可能不需要高精地图，但是L3以上的这个级别，比如北京700万台车要实现无人驾驶，不可能不用高精地图来实现多机的智能。 ”郭晟说。
在自动驾驶落地方面，郭晟认为，Robotaxi目前都搭载了比较高端的传感器，L4级的无人驾驶其实比较容易实现。 但L3级的自动驾驶要在实现高阶自动驾驶的基础上考虑到成本问题，使用的摄像头、激光雷达、惯导这些传感器都比较低端，“落地遥遥无期”。 不过如果用发展的眼光看，成本的问题在未来也有可能得到解决。
