說(shuō)起今年的自動(dòng)駕駛行業(yè)，可謂是充滿了大新聞。如果要逐一總結(jié)大事件，那估計(jì)都能出本書了。但是我們還是試著在幾千字的篇幅里把今年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的幾個(gè)趨勢(shì)和熱點(diǎn)事件做做解讀。

傳統(tǒng)車廠的反擊

對(duì)于傳統(tǒng)車廠來(lái)說(shuō)，務(wù)實(shí)才是做生意的根本。大家都承認(rèn)自動(dòng)駕駛會(huì)是未來(lái)，不過(guò)發(fā)展自動(dòng)駕駛的前提是不能影響現(xiàn)階段的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與銷售。

很好的例子就是福特，他們?cè)诮衲昴瓿跻允畠|美元收購(gòu)自動(dòng)駕駛初創(chuàng)企業(yè) Argo.AI，高調(diào)發(fā)展自動(dòng)駕駛。結(jié)果其前 CEO Mark Field 卻因過(guò)度強(qiáng)調(diào)科技轉(zhuǎn)型、忽視現(xiàn)有產(chǎn)品而被董事會(huì)彈劾下臺(tái)。新 CEO 上臺(tái)后聲明將推遲原先指定的 2021 年推出 L4 自動(dòng)駕駛的計(jì)劃。

在歐洲，一直十分重視自動(dòng)駕駛的沃爾沃也將自己原定于今年啟動(dòng)的自動(dòng)駕駛測(cè)試項(xiàng)目「Drive Me」推遲到了 2021 年。可以說(shuō)面對(duì)自動(dòng)駕駛，傳統(tǒng)巨頭們已經(jīng)從狂熱漸漸追逐，變成了冷靜規(guī)劃。

不過(guò)可不要以為傳統(tǒng)車企放棄了在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的反擊。他們把精力都放在了其最大優(yōu)勢(shì)：量產(chǎn)產(chǎn)品上。今年 7 月在巴塞羅那上市的新奧迪 A8 是一個(gè)強(qiáng)勁的反擊信號(hào)：它是全球首款搭載了 L3 級(jí)別自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)車，可在不高于 60km/h 的速度下，在法律允許的區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。（也有人認(rèn)為奧迪 A8 只做到了 L2.5 級(jí)別）

在我看來(lái)，新一代 A8 所承載的最重要意義是奧迪對(duì)于自動(dòng)駕駛供應(yīng)鏈的整合。除了搭載激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等傳感器之外，新 A8 自動(dòng)駕駛的核心控制單元——由德?tīng)柛Ｕ系?zFAS，對(duì)于控制器更是像一塊強(qiáng)大的主板：集成了 Mobileye 的 EyeQ、NVIDIA K1 GPU 以及 Altera Cyclone FPGA 等各路芯片于一身。

新 A8 證明，不管是科技公司、Tier 1 供應(yīng)商，還是芯片供應(yīng)商，只要想讓自己的自動(dòng)駕駛的技術(shù)在量產(chǎn)產(chǎn)品上落地，最終還是要回到統(tǒng)一的汽車供應(yīng)體系下。大家要一起與車廠合作，而不是各自為戰(zhàn)。

除了 A8 之外，今年發(fā)布的凱迪拉克 Super Cruise，奔馳 Drive Pilot 等也都是非常成熟的半自動(dòng)駕駛解決方案，這里不贅述了。感興趣的可以看看我們另一篇總結(jié)文章：《2017，這幾輛車讓我們離自動(dòng)駕駛更進(jìn)一步》

零部件供應(yīng)商的轉(zhuǎn)身

一直以來(lái)，汽車行業(yè)的 Tier 1 供應(yīng)商們都給人一種悶聲發(fā)大財(cái)?shù)牡驼{(diào)印象。不過(guò)今年他們的風(fēng)格變了。

自動(dòng)駕駛涉及到感知，地圖，決策，控制等多個(gè)環(huán)節(jié)，縱使是 Tier 1，也不可能自己搞定一切，因此想要給車廠這個(gè)客戶爸爸提供滿意的解決方案就必須找別人合作。而這些合作伙伴中，又有很多行事高調(diào)且來(lái)自于汽車行業(yè)之外的科技公司。所以對(duì)于 Tier 1 們來(lái)說(shuō)，不管是從技術(shù)體系、合作模式，還是宣傳策略上，都面臨著轉(zhuǎn)型。

最直接的方式就是與科技公司結(jié)盟。在這一年中，你能數(shù)得出來(lái)的 Tier 1 巨頭幾乎都拉到了自己的盟友。博世和采埃孚聯(lián)手英偉達(dá)和百度，大陸和德?tīng)柛t加入到了寶馬、英特爾的陣營(yíng)。

更有甚者，直接選擇變身為科技公司。9 月份德?tīng)柛Ｕ綄⒆约旱膭?dòng)力總成業(yè)務(wù)分拆，成為「安波福」（Aptiv）和「德?tīng)柛？萍肌箖杉夜尽Ｆ渲邪膊ǜ５亩ㄎ痪褪且患揖劢褂谄嚽把貏?chuàng)新領(lǐng)域的科技公司。關(guān)于具體情況，可參考我們的文章 《從德?tīng)柛７植鹬?，安波福第一次面?duì)媒體，他們說(shuō)了什么？》

從技術(shù)上講，上述供應(yīng)商也都與各自的盟友一同公布了成果。比如 博世在上海車展期間公布了與國(guó)內(nèi)三大圖商共同合作的云端路書 BRS，通過(guò)孵化器與更多初創(chuàng)公司合作。再比如 大陸的 CUbE 無(wú)人車 等等。

源于自身的供應(yīng)商角色，以及對(duì)自動(dòng)駕駛和整車開(kāi)發(fā)的了解，Tier 1 供應(yīng)商們?cè)谲噺S和科技公司之間起到了非常重要的整合作用?，F(xiàn)階段，科技公司的自動(dòng)駕駛技術(shù)——不管是硬件還是軟件——最終得以在車廠項(xiàng)目中 SOP，都離不開(kāi) Tier 1 的功勞。因此我們?cè)诤罄m(xù)的分析中還會(huì)頻繁看到他們的身影。

芯片公司的角力

說(shuō)起今年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最大的新聞，我覺(jué)得當(dāng)屬英特爾斥資 150 多億美元收購(gòu) Mobileye。這樣的手筆既說(shuō)明芯片業(yè)的巨大價(jià)值，也說(shuō)明芯片公司做自動(dòng)駕駛的決心。

英偉達(dá)以及英特爾都已經(jīng)在今年相繼公布了了自己在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的產(chǎn)品。今年，英偉達(dá)公布了其 Drive PX 旗下的最新產(chǎn)品 Xavier 以及未來(lái)的下一代產(chǎn)品 Pegasus，并基于 Xavier 分別聯(lián)合博世以及采埃孚推出了車載 AI 超級(jí)電腦。關(guān)于英偉達(dá)產(chǎn)品的解析可以看我之前的文章：《GTC 2017 | 一篇文章看懂英偉達(dá)自動(dòng)駕駛解決方案》

英特爾方面，他們通過(guò)收購(gòu)了 Altera 以及 Mobileye 獲得了 FPGA 架構(gòu)以及 EyeQ 芯片。據(jù)英特爾透露，Mobileye 的最新一代 EyeQ5 芯片能夠提供每瓦特 2.4 DL TOPS（萬(wàn)億次/每秒）的效能。這比英偉達(dá)公布的 Xavier 效能要高出 2.4 倍。另一家芯片巨頭高通，除了繼續(xù)消化收購(gòu)恩智浦所得到的資源外，也在 2017 年 12 月初拿到了美國(guó)加州自動(dòng)駕駛路試的許可。

從 PC 時(shí)代開(kāi)始，芯片行業(yè)就是競(jìng)爭(zhēng)極其激烈的領(lǐng)域。雖然英偉達(dá) CEO 黃仁勛在 GTC China 的采訪時(shí)一再?gòu)?qiáng)調(diào)英偉達(dá)做事業(yè)依靠的是愛(ài)，但在汽車行業(yè)中，他的公司與英特爾卻是在針?shù)h相對(duì)。

與消費(fèi)電子有所不同的是，汽車所使用的計(jì)算芯片在功耗、穩(wěn)定性及安全性等方面都有著更高的需求。GPU 和 CPU 這種通用計(jì)算芯片是否能夠針對(duì)車載應(yīng)用做出優(yōu)化便成為了一大挑戰(zhàn)。因此，別看英偉達(dá)和英特爾在汽車領(lǐng)域風(fēng)生水起，但是目前真正進(jìn)入 SOP 的產(chǎn)品并不多，車企也在期待著更多選擇的出現(xiàn)。

這其實(shí)給了其他公司機(jī)會(huì)：做專門用于汽車場(chǎng)景的計(jì)算芯片，例如針對(duì) ADAS 的視覺(jué)感知芯片。領(lǐng)軍者 Mobileye 令人咋舌的產(chǎn)品售價(jià)更是讓一些國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司也瞄準(zhǔn)了這塊蛋糕，比如地平線就在本月公布了其自研 ADAS 芯片「征程」，并將在 CES 2018 上與英特爾聯(lián)合推出前裝方案，他們希望依靠對(duì)中國(guó)市場(chǎng)以及深度學(xué)習(xí)的理解來(lái)追趕 Mobileye。

我們上面這些還只是在討論終端方案，如果把目光移到云端，那參與的玩家就更多了。科技巨頭谷歌公布了專用于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算芯片 TPU，還有國(guó)內(nèi)的芯片獨(dú)角獸寒武紀(jì)等等。

競(jìng)爭(zhēng)的加劇其實(shí)是車廠樂(lè)于見(jiàn)到的，因?yàn)檫@將給他們帶來(lái)更多的選、更高的議價(jià)與定制能力，以及更低的風(fēng)險(xiǎn)。畢竟他們內(nèi)心也不希望被芯片公司的「AI 神教」帶了節(jié)奏。而對(duì)于已經(jīng)享受到極大紅利的教主老黃來(lái)說(shuō)，表面談笑風(fēng)生，背后狂憋核彈依然會(huì)是最好的應(yīng)對(duì)方式。

人工智能的瘋狂

人工智能實(shí)在是太火了，不加個(gè)「.AI」的域名都不好意思自稱科技公司。不過(guò)話說(shuō)回來(lái)，AI 對(duì)自動(dòng)駕駛的重要性還是毋庸置疑的。Mobileye CTO Shashua 教授曾把 AI 在自動(dòng)駕駛車輛中的應(yīng)用歸納成了兩個(gè)主要的部分：

環(huán)境感知：類似于 ADAS 的攝像頭識(shí)別，將車載傳感器所傳回的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與融合，并解析出周圍的駕駛環(huán)境。在這一部分中，AI 或深度學(xué)習(xí)的主要作用是讓汽車能夠看得更準(zhǔn)。例如系統(tǒng)可否通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)識(shí)別出前方車輛的具體形態(tài)、屬于什么類型的車、距離本車還有多遠(yuǎn)，甚至是識(shí)別出前方車輛駕駛員的性別等等。同理的應(yīng)用還包括行人、非機(jī)動(dòng)車、車道線、道路標(biāo)識(shí)、道路兩側(cè)環(huán)境等等元素。

這個(gè)領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用有著相對(duì)固定明確的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則，可以對(duì)已收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)的使用，比如同樣的一組車輛圖片或視頻素材，你可以讓系統(tǒng)重復(fù)對(duì)其進(jìn)行識(shí)別和學(xué)習(xí)，直到準(zhǔn)確率滿意。因此其數(shù)據(jù)收集的難點(diǎn)在于如何覆蓋到足夠全的環(huán)境素材，以及各個(gè)國(guó)家地區(qū)不同的行駛環(huán)境特征。

駕駛決策： 系統(tǒng)在完成環(huán)境感知后如何做出相應(yīng)的駕駛決策。這個(gè)領(lǐng)域中，AI 的作用是讓機(jī)器能夠像人類一樣開(kāi)車，同時(shí)還要保證安全。目前在道路上測(cè)試的大部分自動(dòng)駕駛車輛，其駕駛決策嚴(yán)格遵守交規(guī)，極其保守。但是在真實(shí)環(huán)境中，人類司機(jī)的駕駛決策并不遵循一個(gè)明確的準(zhǔn)則，而是結(jié)合了和其他司機(jī)的博弈。比如在中國(guó)，嚴(yán)格按照交規(guī)開(kāi)車是沒(méi)「前途」的，真正的老司機(jī)都是見(jiàn)縫插針、規(guī)避攝像頭、鉆交規(guī)空子的能手。（當(dāng)然我們開(kāi)車還是要遵守交規(guī)）

因此，要想讓機(jī)器真正成為老司機(jī)，并能夠在真實(shí)場(chǎng)景中與人類司機(jī)共行，就需要收集更大量的行駛數(shù)據(jù)。并且談判沒(méi)有固定準(zhǔn)則，且會(huì)對(duì)環(huán)境造成影響。收集來(lái)的數(shù)據(jù)無(wú)法重復(fù)利用，每一次決策迭代，都需要重新收集數(shù)據(jù)。因此駕駛決策也比環(huán)境感知更難。

可以看到，AI 在自動(dòng)駕駛當(dāng)中的應(yīng)用，需要大量的數(shù)據(jù)支撐，同時(shí)也對(duì)深度學(xué)習(xí)的效率提出了很高的要求。所以不管是創(chuàng)業(yè)公司，還是汽車巨頭，都在瞄準(zhǔn)這個(gè)領(lǐng)域。今年國(guó)內(nèi)浮現(xiàn)的 AI 創(chuàng)業(yè)公司中絕大部分目前還都是在做環(huán)境感知相關(guān)的 AI，將其稱為機(jī)器視覺(jué)公司或許更為合適。而部分巨頭公司例如寶馬及谷歌則已經(jīng)開(kāi)始攻克駕駛決策相關(guān)的部分。

AI 的爆發(fā)也讓汽車行業(yè)意識(shí)到了軟件算法的重要性，不管是車企還是 Tier 1 都在強(qiáng)調(diào)自身團(tuán)隊(duì)中軟件工程師占比增多的事實(shí)。博世甚至還自己成立了專門的 AI 研究中心，以及汽車 AI 領(lǐng)域的孵化器。

關(guān)于 AI 在汽車領(lǐng)域的發(fā)展，我個(gè)人十分同意 Shashua 教授的觀點(diǎn)：它是技術(shù)問(wèn)題，更是一個(gè)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題。在保證 AI 人才的基礎(chǔ)之上，如何獲得更多的數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵。

互聯(lián)網(wǎng)公司的生態(tài)

提起自動(dòng)駕駛行業(yè)內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司，今年有誰(shuí)能火過(guò)百度？7 月份正式公布 Apollo 自動(dòng)駕駛平臺(tái)（具體可查看 《一篇文章讀懂百度的自動(dòng)駕駛布局》），可以說(shuō)是中國(guó)自動(dòng)駕駛?cè)?nèi)最大的事了。關(guān)于 Apollo 行業(yè)內(nèi)褒貶不一，但是它確實(shí)將中國(guó)大型互聯(lián)網(wǎng)公司平臺(tái)化的生態(tài)理念帶進(jìn)了汽車行業(yè)。

Apollo 平臺(tái)基本上囊括了自動(dòng)駕駛所需要的全部元素。軟件算法、高精度地圖、傳感器、計(jì)算芯片、云服務(wù)等等可謂是一應(yīng)俱全。不過(guò)這其中的很多技術(shù)看似又不是百度的強(qiáng)項(xiàng)，反而是來(lái)自于平臺(tái)上的其他合作伙伴。那么這個(gè)平臺(tái)存在的意義究竟在哪里？為什么大家會(huì)選擇與 Apollo 合作？這可能是大部分質(zhì)疑 Apollo 的觀點(diǎn)的出發(fā)點(diǎn)。

在我看來(lái)，正如 Shashua 教授的觀點(diǎn)，還是要從技術(shù)和運(yùn)營(yíng)兩方面來(lái)看。

技術(shù)層面上，百度最重要的優(yōu)勢(shì)是在國(guó)內(nèi)高精度地圖以及云端計(jì)算領(lǐng)域的積累。地圖資質(zhì)是中國(guó)企業(yè)的天然優(yōu)勢(shì)，這也是為什么博世要與百度、高德、四維圖新這三大圖商合作的根本原因，而云服務(wù)才是中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司布局的根本。自動(dòng)駕駛的算法訓(xùn)練需要在云端數(shù)據(jù)中心完成，然后再通過(guò) OTA 的方式更新到終端里。因此云端是數(shù)據(jù)的歸屬以及計(jì)算能力的最大體現(xiàn)。

雖然目前還有車廠主張自建云用于自動(dòng)駕駛，但是在中國(guó)，用戶的使用數(shù)據(jù)和習(xí)慣都是掌握在互聯(lián)網(wǎng)公司手中，而自動(dòng)駕駛的使用場(chǎng)景本身就會(huì)與很多互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)進(jìn)行融合（例如 LBS、語(yǔ)音交互、多媒體娛樂(lè)等）。這就意味著當(dāng)汽車互聯(lián)技術(shù)發(fā)展到一定程度時(shí)，自動(dòng)駕駛所使用的云端勢(shì)必會(huì)與更貼近用戶的互聯(lián)網(wǎng)公司云融合在一起。這也是為何百度這樣的互聯(lián)網(wǎng)公司要做平臺(tái)的原因。

其實(shí)阿里和騰訊在這個(gè)領(lǐng)域也有著很廣的布局，從其對(duì)新造車公司的投資就能看出他們的野心。那么為什么是百度挑頭做自動(dòng)駕駛平臺(tái)？這就要說(shuō)到運(yùn)營(yíng)的方面了：

在 BAT 三家中，百度相對(duì)來(lái)說(shuō)是 C 端入口最弱的一家，其商業(yè)模式主要依靠為 B 端提供服務(wù)（例如廣告，語(yǔ)音）等。同時(shí)，百度通過(guò)做搜索引擎又積累了很多機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)。如此一來(lái)，在 AI 時(shí)代其自然會(huì)選擇一條最適合自己的道路：做一家 AI 相關(guān)技術(shù)的供應(yīng)商。Apollo 就是這個(gè)方針中針對(duì)于汽車行業(yè)的產(chǎn)物。

由于百度龐大的體量和影響力，他們與車廠對(duì)接起來(lái)會(huì)更容易。而至于為什么會(huì)強(qiáng)調(diào)平臺(tái)的「開(kāi)放」，你見(jiàn)過(guò)有幾個(gè)供應(yīng)商還挑客戶的嗎？

強(qiáng)如谷歌這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，都已經(jīng)將自己的自動(dòng)駕駛部門獨(dú)立出來(lái)成立 Waymo，并與 FCA 合作推出了自動(dòng)駕駛版 Chrysler Pacifica。那么別的互聯(lián)網(wǎng)公司還有什么理由繼續(xù)「閉門造車」呢？

還好，我們有馬一龍

說(shuō)起自動(dòng)駕駛的創(chuàng)新發(fā)源地，Elon Musk 的大腦和嘴巴絕對(duì)會(huì)算在其中。他用著我們?cè)诔踔芯徒佑|過(guò)的物理定律做著我們覺(jué)得不可能完成的事情。今年他領(lǐng)導(dǎo)的特斯拉又做了下面兩件重要的事情：

1. 再次強(qiáng)調(diào)攝像頭為核心傳感器的思路：2016 年 Autopilot 2.0 發(fā)布時(shí)，特斯拉已經(jīng)聲明他們所搭載的硬件具備了完全自動(dòng)駕駛的能力。其包括 3 個(gè)前置攝像頭、2 個(gè)側(cè)邊攝像頭、3 個(gè)后置攝像頭、12 個(gè)超聲波傳感器、一個(gè)前置雷達(dá)、一個(gè)后置倒車攝像頭以及 NVIDIA  Drive PX2。而馬一龍?jiān)?2017 年 5 月份 Ted 的演講當(dāng)中曾經(jīng)說(shuō)：「如果將攝像頭的潛力發(fā)揮出來(lái)，我們絕對(duì)能夠達(dá)到比人類高出約 10 倍以上的識(shí)別能力。」他還在演講時(shí)對(duì)外公布了一個(gè) Tesla Model S 的自動(dòng)駕駛路測(cè) Demo，視頻中的車輛僅僅依靠著攝像頭識(shí)別和 GPS 定位就完成了實(shí)際道路環(huán)境當(dāng)中全自動(dòng)駕駛。在 Elon 看來(lái)這樣的配置基本上與人類的感知方式是一致的，如果說(shuō)人類能夠靠雙眼和方向感、定位感來(lái)開(kāi)車的話，機(jī)器也應(yīng)該可以。他當(dāng)時(shí)還承諾在 2017 年底，特斯拉將可以實(shí)現(xiàn)從洛杉磯到紐約的全程自動(dòng)駕駛，在這個(gè)幾乎穿越整個(gè)美國(guó)的過(guò)程中，司機(jī)都不用對(duì)駕駛進(jìn)行任何干涉。

不過(guò)就像 Model 3 的大規(guī)模量產(chǎn)一樣，這個(gè)自動(dòng)駕駛的承諾也跳票了。我們?cè)?Autopilot 2.0 發(fā)布一周年時(shí)還特意撰文分析了這個(gè)事情：《特斯拉 Autopilot 2.0 誕生一周年：是 Elon Musk 在吹牛，還是真的「卡殼」了？》。在我看來(lái) Elon Musk 并不是在吹牛，在他那個(gè)完全物理化的大腦邏輯中，Autopilot 2.0 確實(shí)具備了足夠的硬件實(shí)力，什么激光雷達(dá)所提供的冗余也是沒(méi)有必要的。行業(yè)中基本也已經(jīng)達(dá)成共識(shí)：攝像頭、雷達(dá)加軟件算法的方案才更加現(xiàn)實(shí)。之所以馬一龍沒(méi)能兌現(xiàn)這個(gè)承諾，或許還是因?yàn)槠鋵?duì)于算法迭代速度、團(tuán)隊(duì)及供應(yīng)商工作效率的過(guò)分樂(lè)觀與期待。

2. 決定自研芯片： 還記得 2016 年特斯拉放棄與 Mobileye 繼續(xù)合作的事情嗎？歷史總是驚人的相似，在 2017 年的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)（NIPS 2017）上，馬一龍和他從 AMD 挖來(lái)的傳奇芯片架構(gòu)師 Jim Keller 正式對(duì)外承認(rèn)：特斯拉正在自主研發(fā)自動(dòng)駕駛芯片。這主要是因?yàn)楝F(xiàn)有的芯片供應(yīng)商無(wú)法很好的滿足特斯拉對(duì)于高級(jí)別自動(dòng)駕駛的計(jì)算要求。正像我們?cè)凇剐酒镜慕橇Α改嵌沃兴治龅模厮估F(xiàn)在所使用的 NVIDIA Drive PX2 雖然已經(jīng)是業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)，但其使用的 GPU 在功耗和綜合效率上依然存在不足，對(duì)于高性能電動(dòng)車來(lái)說(shuō)，計(jì)算芯片的高功耗會(huì)直接影響到車輛性能甚至續(xù)航里程。以 Elon Musk 的超高要求，這是絕對(duì)不能接受的。

老黃雖然是特斯拉的忠實(shí)粉絲，但由于他的 GPU 覆蓋了 AI 領(lǐng)域的眾多應(yīng)用，且也一直忙著和各大車廠搞合作，我想他著實(shí)是沒(méi)有余力能夠?yàn)樘厮估瓕ｉT高度化定制一款計(jì)算芯片了。在這個(gè)情況下，Elon Musk 再次祭出了其物理定律的一大準(zhǔn)則：求人不如求己，既然別人給不了我滿意的解決方案，那我們就自己做！據(jù)稱這款芯片將基于 AMD 的 IP 打造，功耗僅是當(dāng)前的十分之一，且性能甚至要比 NVIDIA 最新的 Pegasus 還要好。這樣的 Flag 無(wú)疑又給自研芯片領(lǐng)域打了一針雞血。

讀過(guò)馬一龍傳記的人一定知道，除了其遵循的基本物理定律與超強(qiáng)的執(zhí)行力之外，他對(duì)于團(tuán)隊(duì)工作速度以及工作成果的要求也只能夠用「恐怖」和「獨(dú)裁」來(lái)形容。因此，他對(duì)成果和時(shí)間點(diǎn)的預(yù)估永遠(yuǎn)都是那么樂(lè)觀，即使真實(shí)情況可能遠(yuǎn)沒(méi)有他期望的那么順利。不過(guò)他對(duì)自動(dòng)駕駛的最大貢獻(xiàn)還是來(lái)自于對(duì)行業(yè)的大膽設(shè)想與嘗試：當(dāng)傳統(tǒng)車企行業(yè)都在等待激光雷達(dá)量產(chǎn)時(shí)，他敢于站出來(lái)說(shuō)現(xiàn)在的硬件就夠用了；當(dāng)大家都在與 NVIDIA 合作時(shí)，他確說(shuō)我們要自己干了。在他的設(shè)想中，自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的最大難點(diǎn)其實(shí)是在于人們的接受程度，沒(méi)有系統(tǒng)能 做到百分之百安全，重要的是要做到什么樣的安全水平才能夠拿給公眾來(lái)用？我想在這一點(diǎn)上，Elon Musk 一定比其他人都更加有膽識(shí)。

你大概會(huì)因?yàn)?Model 3 量產(chǎn) 和 Autopilot 的跳票而對(duì) Elon Musk 喪失了一些信心。但是，我想舉一個(gè)可能不太恰當(dāng)?shù)睦樱涸诎耸嗄昵?，另一位擅長(zhǎng)獨(dú)裁的瘋子定義了汽車工業(yè)史上第一款真正意義的「人民之車」，這輛車最終成就了當(dāng)今規(guī)模最大最成功的傳統(tǒng)車企之一——大眾?，F(xiàn)在的馬一龍不也在嘗試定義電動(dòng)和自動(dòng)駕駛時(shí)代的「人民之車」么？雖然他也很瘋狂（貌似還很享受別人叫他瘋子），但是他畢竟不反人類啊。

在 11 月 Tesla Semi Truck 和 Roadster 的發(fā)布會(huì)上，馬一龍用了一首非常能反映他當(dāng)時(shí)心情的硬搖滾歌曲來(lái)作為出場(chǎng) BGM：美國(guó)搖滾老炮兒 Queens of Stone Age 的《Feet Don’t Fail Me》，翻譯成中文就是「現(xiàn)狀才不會(huì)限制我」，強(qiáng)烈推薦大家聽(tīng)一下。抱著一股搖滾精神，多給他一些時(shí)間吧。

結(jié)語(yǔ)

其實(shí)除了上面提到的這六個(gè)趨勢(shì)，2017 年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)生的事情還有很多很多。比如在政策方面，12 月， 北京市交通委網(wǎng)站下發(fā)通知，印發(fā)了《北京市關(guān)于加快推進(jìn)自動(dòng)駕駛車輛道路測(cè)試有關(guān)工作的指導(dǎo)意見(jiàn)（試行）》和《北京市自動(dòng)駕駛車輛道路測(cè)試管理實(shí)施細(xì)則（試行）》。還有大家都喜聞樂(lè)見(jiàn)的撕逼大戰(zhàn)，比如 百度起訴已經(jīng)離職創(chuàng)立景馳的前高管王勁 。這些事情說(shuō)明，不管是政府、企業(yè)還是資本，大家都越來(lái)越關(guān)注自動(dòng)駕駛了。

自動(dòng)駕駛覆蓋之廣，所包含環(huán)節(jié)之多，讓汽車行業(yè)不得不更進(jìn)一步的走出傳統(tǒng)觀念與做事方式的舒適區(qū)。這催生出了很多我們意想不到的融合與轉(zhuǎn)變。2018 年，我們可能會(huì)見(jiàn)證更多相關(guān)的實(shí)際成果公布（期待 CES 2018），而我們作為見(jiàn)證者和將來(lái)的用戶，也更應(yīng)該對(duì)自動(dòng)駕駛多一份了解與肯定。

按蔚來(lái)汽車創(chuàng)始人的說(shuō)法，自動(dòng)駕駛時(shí)代，買車就等于送司機(jī)；馬應(yīng)龍也說(shuō)過(guò)，自動(dòng)駕駛時(shí)代，人們能夠?qū)崿F(xiàn)真正的汽車共享，當(dāng)你不用車的時(shí)候，它能出去拉你的親人、朋友，甚至是拉其他的客人來(lái)賺錢。這樣的時(shí)代，難道不值得令人期待嗎？

在 2017 年初，我就驚嘆于自動(dòng)駕駛發(fā)展的速度遠(yuǎn)超出我的想象，轉(zhuǎn)眼之間一年已經(jīng)過(guò)去，我想這個(gè)速度只會(huì)更快。

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