我們談?wù)摕o人駕駛（自動(dòng)駕駛）的時(shí)候，大多時(shí)候是在談?wù)摷夹g(shù)的進(jìn)展。

雖然技術(shù)上我們有所欠缺，但總歸，我們已經(jīng)能在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛了——前一到兩年，不管是汽車主機(jī)廠還是Google這樣的科技公司，都可以把他們的無人車拿出來亮一亮，比如讓無人車跑到測(cè)試場(chǎng)地里，人少的大馬路上，但終究要落實(shí)在我們生活的社會(huì)中，難度是挺大的。

后來我們知道了，讓無人車跑到路上，就像是一個(gè)時(shí)刻被連在線上的大腦赤裸的上路。它需要認(rèn)識(shí)環(huán)境，與環(huán)境對(duì)話，它需要通信，要對(duì)抗一些信號(hào)干擾。所以，真的要跑到馬路上，挑戰(zhàn)還是不小。

上個(gè)星期，PingWest品玩參與了騰訊汽車舉辦的一場(chǎng)AI活動(dòng)。

由于騰訊在行業(yè)中的地位，我們這個(gè)大會(huì)的陣容也是十分豪華了——騰訊說這次大會(huì)從籌備到舉行歷時(shí)4個(gè)多月，到最后邀請(qǐng)了谷歌無人車之父Sebastian Thrun，北汽集團(tuán)董事長(zhǎng)徐和誼，英特爾全球人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃總經(jīng)理Fiaz Mohamed，美國(guó)高通公司高級(jí)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)總監(jiān)李儼，中國(guó)工程院院士李駿，寶馬中國(guó)互聯(lián)駕駛研究院與自動(dòng)駕駛聯(lián)合副總裁Robert Bruckmeier、蔚來汽車創(chuàng)始人李斌，長(zhǎng)安汽車（000625，股吧）副總裁劉波等30多位重量級(jí)嘉賓出席并圍繞“誰主‘進(jìn)化’？”展開對(duì)話。

這個(gè)大會(huì)倒是很有代表性的——科技行業(yè)內(nèi)研究自動(dòng)駕駛的、傳統(tǒng)車廠講究數(shù)字化轉(zhuǎn)型的、政策方負(fù)責(zé)指定方案和行業(yè)調(diào)研的，甚至是業(yè)內(nèi)的一些分析師和媒體都參與其中。

騰訊汽車概括提煉了汽車AI進(jìn)化路徑，首次提出“三階五維”概念。 三大階段主要指：技術(shù)爆發(fā)期、混合過渡期及智能交通時(shí)代；五大維度分別為：政策法規(guī)、基礎(chǔ)設(shè)施、高精地圖、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與接受程度。

目前，行業(yè)正邁進(jìn)第一階段：技術(shù)爆發(fā)期，未來四年間，5G通訊、FPGA、全新的經(jīng)過不斷修正改進(jìn)輔以大數(shù)據(jù)訓(xùn)練支持后進(jìn)化的AI算法、低成本激光雷達(dá)、全新的客戶端OS界面、云端技術(shù)都將爆發(fā)式發(fā)展，刺激商用化的人工智能無人駕駛車輛在2021年左右出現(xiàn)。

技術(shù)爆發(fā)期后，人工智能無人駕駛車輛受制于電池能量密度以及其他能源行業(yè)問題，基礎(chǔ)交通設(shè)施需要、人工操作車輛壽命等因素，人工操作車輛與商業(yè)化人工智能無人駕駛車輛將經(jīng)歷一個(gè)12年左右混合過渡時(shí)期。

最后正式步入第三階段：智能交通時(shí)代， 智能交通，強(qiáng)人工智能無人駕駛車輛開始顛覆性的普及應(yīng)用，并極大的促進(jìn)TaaS 2.0（運(yùn)輸即服務(wù)的無人駕駛時(shí)代 Transportation as a Service 2.0）。差不多就是因?yàn)檫@樣的概念，我們看到不少車企、互聯(lián)網(wǎng)科技公司提出的2020-2025年的完全自動(dòng)駕駛規(guī)劃。

不過，這次大會(huì)咖雖然都很大，但聽到最后，我卻得出了一個(gè)簡(jiǎn)單的結(jié)論——

無人駕駛在中國(guó)做，還真是有點(diǎn)難。

其實(shí)在很早之前，我與不少行業(yè)內(nèi)做無人車的公司、業(yè)內(nèi)人士有過一些交流?？傮w上，在中國(guó)落地?zé)o人駕駛，我得出的一個(gè)結(jié)論就是——最困難的仍然是不可預(yù)知的交通環(huán)境。

當(dāng)然，說了這么多，講得大實(shí)話一些，就是中國(guó)的老司機(jī)們、新司機(jī)們都太不遵守交通規(guī)矩了——這些東西是要靠人的認(rèn)知來學(xué)習(xí)的，而不是依據(jù)考試?yán)锏目颇恳欢?。我們中?guó)的交通路況實(shí)在是比國(guó)外復(fù)雜的多——有的有自行車道，但電動(dòng)車還騎到機(jī)動(dòng)車道的，有的沒自行車道，干脆自行車也直接上主路的。

中國(guó)的交通元素特別復(fù)雜——海外可能沒有那么多電動(dòng)車、行人也會(huì)按照交通燈來走、街邊沒有煎餅攤、兩條車道其中也不會(huì)有一條被停車的站滿……

對(duì)了，那些人可能還時(shí)不時(shí)的晃你一下，根本不看后邊有沒有機(jī)動(dòng)車。

有人說，自動(dòng)駕駛感應(yīng)器那么精確，比人的直覺的靈敏度高多了，不就是為了解放我們的雙手雙腳的么——檢測(cè)到人，一腳急剎不就完了么？

這就要說到在一些視野盲區(qū)里，其實(shí)老司機(jī)們到那都會(huì)自動(dòng)備一腳剎車的。但自動(dòng)駕駛汽車沒這經(jīng)驗(yàn)，一看綠燈全速通過，結(jié)果左側(cè)公交車視野盲區(qū)殺出來一個(gè)三蹦子……恐怕它自己都剎停不了，直接把人撞飛了。

很多車企喜歡運(yùn)用人工智能來處理駕駛習(xí)慣的問題，所以即使這樣，在中國(guó)的駕駛習(xí)慣、交通路況就需要單獨(dú)學(xué)習(xí)。

寶馬中國(guó)服務(wù)有限公司互聯(lián)駕駛研究院與自動(dòng)駕駛聯(lián)合副總裁RobertBruckmeier講了這層意思。

他舉了一個(gè)例子，在慢速的路況超車情況下，不少西方的海外城市的運(yùn)動(dòng)軌跡是，超車打左轉(zhuǎn)向燈，左側(cè)車點(diǎn)剎車，右側(cè)快速超越；而中國(guó)市場(chǎng)內(nèi)是，右側(cè)超車可能沒打轉(zhuǎn)向燈，左側(cè)車被右側(cè)車快擠到道路邊線的位置，趕緊減速，右側(cè)車突然意識(shí)到打燈了，快速超越。

寶馬嘗試把德國(guó)的AI放到中國(guó)，發(fā)現(xiàn)完全行不通?；诘聡?guó)無人駕駛車隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)，到了中國(guó)后發(fā)現(xiàn)，德國(guó)的AI探測(cè)到周圍的車會(huì)很疑惑——這些灰色的車為什么要走到我的車道上呢？所以就不知道怎么做了。

寶馬舉這個(gè)例子很簡(jiǎn)單，如果要按照西方國(guó)家的數(shù)據(jù)訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車拿到中國(guó)來用，在理論階段，那都可能不太能實(shí)行。所以在中國(guó)做自動(dòng)駕駛，就得中國(guó)研究中心來做，得用中國(guó)的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)中國(guó)的風(fēng)格。

不過歸根結(jié)底，這是在探討路權(quán)的問題。而在實(shí)際生活的數(shù)據(jù)，有的時(shí)候會(huì)比這樣的情況更復(fù)雜，幾個(gè)月前，我在我的一篇文章《有中國(guó)特色的無人駕駛》中提到過一些觀點(diǎn)：

比如人們可以很簡(jiǎn)單的從其“不走直線”下意識(shí)的判斷前邊的司機(jī)可能是個(gè)新手，然后減速；人們會(huì)在一個(gè)相對(duì)復(fù)雜的交通環(huán)境下總結(jié)開車的技巧，因?yàn)檫@些都是人學(xué)習(xí)后的經(jīng)驗(yàn)。但汽車決策目前只有更精確的感知，以及更復(fù)雜的算法決策，但那些超出算法決策范圍的情況可能會(huì)在中國(guó)發(fā)生。

比如人們知道在高峰期間繞過擁有復(fù)雜路況的五道口，無人駕駛汽車可能只能硬著“頭皮”根據(jù)高精度導(dǎo)航走走停?！獊砹艘粋€(gè)人橫穿馬路，停下；快遞三輪從狹小的空間穿越，停下；兩側(cè)車道強(qiáng)行加塞，停下；面對(duì)這么多的情況，無人車的決策和預(yù)判系統(tǒng)變得非常復(fù)雜，可以說會(huì)非常的有中國(guó)特色了。

那么多的車企喜歡在美國(guó)加州拿一個(gè)資格進(jìn)行路測(cè)，卻很少能有人在中國(guó)的社會(huì)道路上搞一個(gè)自動(dòng)駕駛測(cè)試。中國(guó)在這方面相對(duì)保守——為了保護(hù)公眾的安全，不安全的東西不能上路，但無人車不上真實(shí)路段就沒法變的安全。

想想還真覺得挺難的，暫時(shí)是個(gè)死結(jié)。