【編者按】曾經被視為天方夜譚的自動駕駛，正悄然進入我們的生活之中，它落地的速度，比想象中要快，至少不會等到10年之后。

自動駕駛汽車在地球上出現(xiàn)的時間比我們可能還沒有意識到的要長。1925年，發(fā)明家弗朗西斯·霍迪納（Francis Houdina）為一輛無線遙控汽車編寫了穿越曼哈頓街道的程序。

當時，很多人認為，這只是又一個惡作劇。

1969年，約翰·麥卡迪發(fā)布了一篇題為《計算機控制的汽車》的文章，描述了一種通過攝像頭來驅動道路的汽車，使用與人類駕駛員相同的視覺輸入，用戶用鍵盤輸入目的地，汽車就會把他帶到那里。

他預測這輛車會加速或減速，改變目的地，遇到緊急情況會停下來。40年后，卡耐基梅隆大學的研究員迪恩·波默羅（Dean Pomerleau）修改了這篇論文，并詳細描述了一個神經網絡系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實時輸入道路信號和駕駛控制指令。

1995年，波默洛和同事駕駛著他們的Navlab自動駕駛小型貨車（他們必須控制速度和剎車），從賓夕法尼亞州的匹茲堡到加州的圣地亞哥，從東海岸到西海岸，進行了一場他們稱之為“無人橫穿美國”的旅程。

7年后，美國國防高級研究計劃局（DARPA）出資100萬美元，在莫哈韋沙漠發(fā)起了142英里的自動駕駛汽車挑戰(zhàn)賽。這項賽事，也成為推動全球科技巨頭、汽車巨頭以及初創(chuàng)公司投身于自動駕駛浪潮。

自動駕駛的瘋狂，來自于一個看似非常有道理的邏輯：司機行為被認為是90%以上撞車事故的主要原因，用自動駕駛取代可能會帶來更加安全的道路交通。

去年，特斯拉CEO埃隆·馬斯克表示，2020年將是我們最終看到全自動駕駛特斯拉上路的一年。但是像馬斯克這樣樂觀的預測并不能反映現(xiàn)實——大多數(shù)公司和行業(yè)人士都在降低他們對自動駕駛汽車的期望。

以Waymo為例，前面十年的研發(fā)投入保守估計超過50億美金，考慮到后續(xù)接近8萬輛的車輛采購訂單，加上自動駕駛軟硬件成本，也至少需要100億美金。眼下，22.5億美元的融資也只是杯水車薪。

即便是特斯拉這樣，依靠消費者為自動駕駛埋單的模式，依然面臨極大的政策監(jiān)管風險。近年來，美國監(jiān)管機構不斷高漲的“嚴肅調查”Autopilot的聲音，也讓馬斯克騎虎難下。

最終，真正的無人駕駛可能還需要幾十年的時間，因為它不僅僅是設計和制造一輛汽車。這是一個完整的生態(tài)系統(tǒng)，從最基本的單車智能到車路協(xié)同以及最重要的監(jiān)管法規(guī)的修改。

有些人可能會感到失望，他們甚至已經喊出了“無人駕駛進入量產時代”的豪言壯語，但現(xiàn)實的情況就是如此。

一、道路需要變得更聰明

在現(xiàn)有道路上進行智能化升級改造，亦或是在新城區(qū)規(guī)劃智慧道路，都需要長達幾年的時間，更關鍵的是，公共部門需要對此部署全天候的監(jiān)測和維護能力。

5G和隨之而來的V2X技術，只是其中一個重要組成部分。此外，根據(jù)不同城市、區(qū)域的實際環(huán)境，必須能夠保證網絡的24小時穩(wěn)定可靠連接。

這絕不是一項快速而簡單的任務，智能基礎設施將需要安裝數(shù)百萬個傳感器，包括路燈、交通信號、停車標志、施工通知、道路出口等等。此外，還有大量的5G網絡基站、高精度定位基站的部署。

車對車（V2V）連接是另一個重要特性，因為它將使車輛能夠相互通信，并提前預警前方的交通燈變化、道路危險、事故和交通堵塞。與大多數(shù)汽車技術一樣，V2V仍處于起步階段。

二、車輛需要更安全

安全一直是未來自動駕駛出行中最關鍵的先決條件，從Waymo最新發(fā)布的第五代組合感知硬件系統(tǒng)來看，真正符合自動駕駛要求的傳感器（不管是攝像頭、毫米波雷達還是激光雷達、遠紅外夜視）都還處于早期的開發(fā)驗證階段，距離進入大規(guī)模量產仍需要一定的時間。

考慮到現(xiàn)有的一級汽車零部件供應商把更多精力和資源轉向短期內可以盈利的ADAS傳感器，這樣的進程可能正在放慢。

此外，自動駕駛汽車真正商業(yè)化部署，仍需要滿足大量安全標準（現(xiàn)狀是，大多數(shù)企業(yè)遵循的仍是企業(yè)標準，哪怕Waymo這樣的領頭羊，也只是站在自己的角度制定符合自身現(xiàn)狀的安全規(guī)范），而在全球范圍來看，這個時間表還并不清晰。

同時，要不斷完善這項技術，需要的不僅僅是數(shù)百萬英里的駕駛里程和數(shù)十億英里的模擬測試里程。自動駕駛仍需要保證，能夠克服任何道路上可能出現(xiàn)的所有挑戰(zhàn)。

至少到目前為止，沒有任何一家自動駕駛公司能夠預測每一個可能發(fā)生的事件，尤其是近期美國加州自動駕駛路測所籠罩的“脫離數(shù)據(jù)疑云”，讓整個行業(yè)更加明確，需要理解和適應潛在的長尾問題，這需要全球范圍內的數(shù)據(jù)共享。

三、消費者的信任度

越來越多的證據(jù)表明，在接受自動駕駛這項新技術方面，東西方之間仍然存在較大的差異。相比于亞洲尤其是中國市場消費者更愿意接受新鮮事物，歐洲和北美則一貫保持傳統(tǒng)的安全意識，消費者仍然持懷疑態(tài)度。

當然，長期來看，消費者信任度正在慢慢提升。SAE International在調查了約1400名消費者后，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人（82%）在試駕前對自動駕駛很感興趣，約10%的人表示，試乘了自動駕駛汽車后，他們的興趣度更高。

樂觀的是，76%的人認為自動駕駛汽車的體驗與人類駕駛相當，甚至更好。另有37%的人相信，自動駕駛將減少與事故相關的死亡人數(shù)。

然而，這種數(shù)據(jù)調查，依然存在諸多的不確定性和樣本的權威性。

就在近日，一項美國汽車協(xié)會（AAA）發(fā)起的針對自動駕駛的最新調查顯示，目前只有大約十分之一的消費者（12%）認為乘坐自動駕駛汽車是安全的，另有28%的人對這項技術不確定。

調查顯示，消費者希望看到更多關于自動駕駛汽車安全與責任等關鍵問題的權威公共信息發(fā)布。60%的受訪者表示，他們希望清楚地了解誰將在自動駕駛汽車發(fā)生事故時承擔法律責任。

大約72%的受訪者表示，如果他們有能力在系統(tǒng)出現(xiàn)問題時接管控制權，他們會覺得乘坐自動駕駛汽車更安全。50%的受訪者認為，只有當自己知道自動駕駛汽車已經通過了嚴格的測試和檢查，才會感到更安全。

美國汽車協(xié)會發(fā)言人表示，“這項新的調查顯示，如果公眾知道這項技術是如何工作的，并且知道他們可以隨時重新控制車輛，那么他們的擔心就會減輕。”

四、監(jiān)管難題

從全球范圍來看，智能網聯(lián)汽車面臨自動駕駛法律法規(guī)空白的挑戰(zhàn)。

一些行業(yè)人士表示，自動駕駛技術還不能完全落地應用的主要原因在于還缺乏一些安全驗證，而關于技術監(jiān)管、不同車型的批準和檢驗，不管是在國家層面還是國際層面，都需要進行更多的思考。

此前，一些標準制定機構的計劃是，到2025年，制定100項以上智能網聯(lián)汽車標準，系統(tǒng)形成能夠支撐高級別自動駕駛的智能網聯(lián)汽車標準體系。

這意味著，五年之內，自動駕駛仍將處于標準的空檔期。而在標準出臺后，仍需要數(shù)年時間來驗證標準的實際落地執(zhí)行可行性。

去年，中國工業(yè)和信息化部相關負責人強調針對自動駕駛的技術應用，呼吁現(xiàn)階段推行L3自動駕駛，不建議貿然推進L5級自動駕駛技術。

就在今年初的美國CES展上，美國交通部官員再次表態(tài)，根據(jù)《自動駕駛汽車4.0》準則，美國政府將實施“靈活的、技術中立的政策，使公眾能夠自主選擇最經濟和最高效的出行方案，聯(lián)邦政府將不會對此進行干涉。

然而，美國一些民間機構對新的自動駕駛準則表示擔憂，他們認為如果聯(lián)邦政府對自動駕駛技術不加干預，將難以保障公眾的安全。Uber兩年前的自動駕駛測試導致的致命事故，或許還會重演。

近日，美國眾議院對外披露，一個下屬委員會將在近期審議一項監(jiān)管自動駕駛出租車（Robotaxi）的法案。該法案將要求自動駕駛汽車運營商為8至16歲的乘客簽署家長棄權書和緊急聯(lián)系信息，并配備車載監(jiān)控功能和緊急通信系統(tǒng)。

然而，更多的擔憂來自于如何有效監(jiān)管和執(zhí)行這些規(guī)定。

目前的自動駕駛所處于的階段，仍然是正在經歷一個不斷訓練和推理的過程——這兩部分都是在受控環(huán)境或模擬環(huán)境中完成的。

任何的可能錯誤，都會觸發(fā)整個行業(yè)和社會的敏感神經。

兩年前的Uber致命事故，不管是涉及其中的零部件供應商、汽車供應商還是競爭同行，都開始極力撇清與這起事故的關系。尤其是Uber的最新表態(tài)，“我們對第三方技術持開放態(tài)度”，或多或少表明了，任何一家公司都無法獨立完成自動駕駛的商業(yè)化部署。

這起事故，還產生了實質性的連帶影響，由于測試車輛搭載了英偉達的處理芯片，該公司隨后股價大跌，市值蒸發(fā)超過110億美元。此外，還讓身處行業(yè)中的所有企業(yè)開始重新評估自動駕駛的測試方法。彼時，英偉達在暫停無人駕駛路測的同時，推出自動駕駛模擬仿真平臺。

而更早之前的吉普切諾基安全漏洞事件，也在隨后幾年引發(fā)更大的擔憂。由于遠程監(jiān)控成為自動駕駛安全的一道防線，意味著聯(lián)網安全風險也成為自動駕駛汽車的額外開發(fā)成本。

最新的一起案例，來自于EasyMile，一家正在全球部署低速自動駕駛小型接駁巴士的公司。一周前，該公司在美國俄亥俄州的測試車輛，因為不明障礙物的系統(tǒng)判定導致急剎車造成乘客跌倒。

隨后，美國國家公路交通安全管理局立即采取行動，下令該公司所有在美國各州的測試車輛暫停載客測試。顯然，我們需要確定自動駕駛汽車是安全可靠的，還有很長的路要走。

這些案例表明，在某些場景中，自動駕駛汽車沒有按照預測的那樣行動，導致其他道路使用者死亡或受傷。

自動駕駛汽車太過復雜，車內和車外的人也太過重要，在它真正準備好之前，我們不能倉促地使用這項技術并進行大規(guī)模部署。

這就是為什么在中國政府近日發(fā)布的《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》中將封閉區(qū)域的自動駕駛測試和示范應用作為未來五年的主要目標。

而對于汽車工業(yè)來說，目前面臨的最棘手問題，是如何在電動化、智能化的轉型關口保證自己先生存下來，并保證一定的盈利能力，從而有更充足的資金保障來部署未來的自動駕駛汽車業(yè)務。

當然，任何人都不能指望自動駕駛可以解決我們所有的問題。

“我們總是高估未來兩年的變化，而低估未來10年的變化?！被蛟S，比爾·蓋茨的這句話非常恰當表述了當前自動駕駛行業(yè)的”焦慮“和對未來的”希望“。

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