?到了"拐點(diǎn)"？

如果你相信那些科技媒體的頭條，無人駕駛在2025年將"迎來爆發(fā)式增長"。這話聽起來耳熟嗎？沒錯，從2018年開始，每年都是"無人駕駛元年"，每年都在"拐點(diǎn)將至"。現(xiàn)在又輪到2025年了。

讓我們

拋開那些華麗的PPT和煽情的新聞稿，看看無人駕駛技術(shù)的真實(shí)現(xiàn)狀到底如何。畢竟，技術(shù)不會因?yàn)楹翱谔柖黄?，現(xiàn)實(shí)也不會因?yàn)橘Y本追捧而改變。

感知系統(tǒng)：堆傳感器就能解決問題？

目前的無人駕駛車輛上，攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)一應(yīng)俱全，仿佛傳感器越多越先進(jìn)。但問題是：人類駕駛員只靠兩只眼睛就能應(yīng)對復(fù)雜路況，為什么機(jī)器需要如此多的"眼睛"？

答案很簡單：因?yàn)槟壳暗母兄?a href="http://www.brongaenegriffin.com/v/tag/2562/" target="_blank">算法還遠(yuǎn)未達(dá)到人類水平。在光線充足、道路標(biāo)線清晰的理想條件下，這些傳感器確實(shí)能提供不錯的感知效果。但一遇到雨雪天氣、逆光環(huán)境、道路施工等"非標(biāo)準(zhǔn)"場景，系統(tǒng)就開始犯迷糊。

更要命的是長尾場景問題。一只突然竄出的貓、一個醉漢的異常行為、一片反光的水漬，這些在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)概率極低的情況，往往成為系統(tǒng)的"死穴"。特斯拉的Autopilot已經(jīng)因?yàn)轭愃茊栴}造成了多起死亡事故，包括撞向停在路邊的消防車、誤將白色貨車識別為天空等荒誕案例。

決策系統(tǒng)：人工智能還是人工智障？

無人駕駛的核心是決策算法，目前主要有兩派路線：模塊化方法和端到端方法。前者將感知、決策、控制分開處理，后者試圖用深度學(xué)習(xí)一步到位。

模塊化方法的問題在于各模塊間的"拼縫效應(yīng)"：感知模塊的誤差會傳遞到?jīng)Q策模塊，決策模塊的失誤會影響控制模塊，最終導(dǎo)致系統(tǒng)行為不可預(yù)測。端到端方法聽起來更"智能"，但本質(zhì)上是個巨大的黑盒子，出了問題你根本不知道哪里錯了。

所謂的"像人類一樣駕駛"，實(shí)際上是對AI能力的嚴(yán)重高估。人類駕駛依靠的不僅是視覺感知，更重要的是基于經(jīng)驗(yàn)的直覺判斷和對其他駕駛員行為的預(yù)測能力。這種"軟技能"恰恰是目前AI最欠缺的。

5G車聯(lián)網(wǎng)：救世主還是新噱頭？

既然單車智能困難重重，業(yè)界又開始炒作車路協(xié)同和5G車聯(lián)網(wǎng)概念。聽起來很美好：車與車、車與路、車與云實(shí)時通信，共享感知信息，協(xié)同決策控制。

但現(xiàn)實(shí)是骨感的。首先是網(wǎng)絡(luò)覆蓋問題：5G基站建設(shè)成本高昂，在偏遠(yuǎn)地區(qū)和復(fù)雜地形下很難實(shí)現(xiàn)全覆蓋。其次是可靠性問題：網(wǎng)絡(luò)延遲、信號遮擋、設(shè)備故障都可能導(dǎo)致通信中斷。把安全關(guān)鍵的駕駛決策依賴于無線網(wǎng)絡(luò)，這本身就是個冒險的選擇。

更關(guān)鍵的是標(biāo)準(zhǔn)碎片化問題。目前DSRC和C-V2X兩大陣營各執(zhí)一詞，即使在C-V2X內(nèi)部，不同廠商的設(shè)備兼容性也存在問題。在標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一之前談規(guī)?；瘧?yīng)用，無異于空中樓閣。

技術(shù)供應(yīng)商的現(xiàn)實(shí)考量

在這種技術(shù)現(xiàn)狀下，專業(yè)的車載網(wǎng)關(guān)設(shè)備就顯得尤為重要。以我司的SV910車載網(wǎng)關(guān)為例，該產(chǎn)品集成了PTP/GPTP時間同步、多網(wǎng)加速、V2X通信、遠(yuǎn)程本地喚醒、T1/TX以太網(wǎng)和雙5G等功能，為無人駕駛車輛提供了相對成熟的通信解決方案。

但即便是這樣的專業(yè)設(shè)備，也只能在現(xiàn)有技術(shù)框架內(nèi)做到"相對可靠"，而非"絕對安全"。多網(wǎng)聚合技術(shù)可以提高網(wǎng)絡(luò)可用性，但無法根本解決網(wǎng)絡(luò)依賴的問題；V2X通信可以擴(kuò)展感知范圍，但無法替代車載傳感器的核心作用。

監(jiān)管現(xiàn)實(shí)：安全紅線不容踩越

技術(shù)吹噓得再天花亂墜，最終還要面對監(jiān)管審查。目前各國對無人駕駛的監(jiān)管政策都相當(dāng)謹(jǐn)慎：限定區(qū)域、限定時段、限定速度，安全員必須在崗。

這種"漸進(jìn)式"監(jiān)管政策反映了一個現(xiàn)實(shí)：在技術(shù)未完全成熟的情況下，讓普通民眾成為無人駕駛技術(shù)的"小白鼠"是不負(fù)責(zé)任的。每一次事故都會損害公眾對這項(xiàng)技術(shù)的信任，而重建信任的成本遠(yuǎn)比技術(shù)開發(fā)更加昂貴。

商業(yè)化困境：理想與現(xiàn)實(shí)的鴻溝

資本市場對無人駕駛的熱情從未消退，但商業(yè)化進(jìn)展卻始終不及預(yù)期。Waymo、Cruise、百度Apollo等明星公司，雖然獲得了巨額融資，但距離大規(guī)模盈利仍遙遙無期。

問題出在哪里？成本居高不下是一個方面，但更重要的是應(yīng)用場景受限。目前所謂的"無人駕駛"基本都局限在特定園區(qū)、固定路線、理想天氣等條件下，離真正的"隨時隨地?zé)o人駕駛"還差得很遠(yuǎn)。

2025年的現(xiàn)實(shí)預(yù)期

那么，2025年我們真正能看到什么？

在乘用車領(lǐng)域，L2+和L3級別的輔助駕駛功能會更加普及，但仍需要駕駛員保持注意力。城區(qū)NOA（自動導(dǎo)航輔助駕駛）的可用范圍會擴(kuò)大，但接管頻率依然較高。

在特定場景下，如礦山、港口、園區(qū)等封閉環(huán)境，L4級無人駕駛會有更多落地應(yīng)用。但這些應(yīng)用的商業(yè)價值主要體現(xiàn)在降低人工成本，而非技術(shù)先進(jìn)性。

在干線物流領(lǐng)域，高速公路場景相對簡單，無人駕駛卡車可能會在部分路段實(shí)現(xiàn)商業(yè)化運(yùn)營，但仍需要人工監(jiān)控和遠(yuǎn)程接管。

至于完全無人的Robotaxi大規(guī)模商業(yè)化，2025年基本沒戲。即使是最樂觀的預(yù)估，也要到2030年之后。

結(jié)論：少一些炒作，多一些務(wù)實(shí)

無人駕駛技術(shù)確實(shí)在進(jìn)步，但進(jìn)步的速度遠(yuǎn)沒有媒體宣傳的那么快。與其沉迷于"即將到來的革命"，不如腳踏實(shí)地解決現(xiàn)有技術(shù)的具體問題。

對于從業(yè)者來說，最重要的是保持技術(shù)理性，不要被資本和媒體的熱情沖昏頭腦。對于消費(fèi)者來說，最明智的選擇是保持期待但不要過度依賴，畢竟生命只有一次，容不得半點(diǎn)馬虎。

對于投資者來說，那些能夠提供實(shí)用工程解決方案的公司，比如專注于車載通信設(shè)備的技術(shù)供應(yīng)商，可能比那些只會講故事的"獨(dú)角獸"更值得關(guān)注。

技術(shù)進(jìn)步需要時間積累，不需要營銷包裝。2025年不會是無人駕駛的"元年"，但可能是這個行業(yè)開始回歸理性的一年。這樣的回歸，對整個行業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展反而是件好事。

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審核編輯 黃宇