圖片來自“Unsplash”

科幻電影中經(jīng)常出現(xiàn)的自動駕駛汽車服務(wù)場景，如今正在現(xiàn)實中上演。

兩周前，百度無人駕駛出租車服務(wù)Robotaxi正式在北京開放運營。此次開放的區(qū)域大約700公里，覆蓋了海淀、亦莊等15個站點的測試區(qū)里，用戶可以無需預(yù)約，直接下單試乘。 

隨后，百度就迎來了“熱心”市民的一波“打卡”試乘熱浪。據(jù)媒體報道，在百度推出無人駕駛出租車服務(wù)的第二天，單站點自動駕駛出租車的約車?yán)塾嬀瓦_到了2608單。

多位體驗者表示，盡管是在真實行駛場景中，但開放試乘的道路多是路廣人稀環(huán)境單純的郊區(qū)，試乘的時候車速也很較低，而且無人車也不是真的“無人”，每輛車上都配備了安全員，如果遇到緊急情況，還是要安全員來處理。

無論駕駛的效果如何，水面上的平靜已然被打破，自動駕駛企業(yè)的“跑馬圈地”運動已經(jīng)開始了。

01 自動駕駛各家競逐，從技術(shù)向生態(tài)升級

與百度幾乎同時，2016年從谷歌分拆出來的無人駕駛汽車公司W(wǎng)aymo，也實現(xiàn)了將自動駕駛汽車帶到城市街道上的承諾。它向公眾開放了Waymo One服務(wù)，在鳳凰城推出了一批自動駕駛汽車。

今年6月，滴滴出行也在上海推出了自動駕駛出租車服務(wù)。阿里也布局了自動駕駛業(yè)務(wù)，將以物流配送作為主要切入點。美團同樣提出布局自動駕駛業(yè)務(wù)，先是和DeepDrive達成合作，又在去年推出了“美團地圖”。 

日前，特斯拉CEO馬斯克在推特上表示將發(fā)布全自動駕駛測試版軟件（FSD）。蔚來、小鵬和理想均實現(xiàn)了L2-L3級別的自動駕駛輔助功能，并配置在各自的車輛產(chǎn)品中。

關(guān)于自動駕駛技術(shù)的爭奪戰(zhàn)愈演愈烈，誰都想先站上高地，畢竟在業(yè)內(nèi)看來，自動駕駛技術(shù)已成為未來汽車生態(tài)中的關(guān)鍵一環(huán)。 

至于自動駕駛發(fā)展到了哪個階段，要從多維度考量。

眾所周知，自動駕駛就是將汽車的操控權(quán)“由人轉(zhuǎn)向車”。汽車要完成人類的駕駛動作，就需要對人類眼睛、大腦和手腳的進行替代，由此誕生了以攝像頭和雷達為代表的車輛感知系統(tǒng)、以人工智能為主的車輛決策系統(tǒng)和以車輛狀態(tài)控制器為主的車輛執(zhí)行系統(tǒng)。

總結(jié)起來，自動駕駛的要素主要是傳感器、車輛本身等硬件方面和以人工智能為主的自動駕駛軟件系統(tǒng)。 

在車輛硬件方面，特斯拉、蔚來等新能源車企更有優(yōu)勢，因為車企本身擁有車輛。 在傳感器方面，百度、阿里和滴滴等算法軟件公司均有布局。百度在2016年，就以7500萬美元投資了全球激光雷達巨頭Velodyne，滴滴則選擇了與Velodyne合作。而阿里達摩院則自2018年開始對傳感器方面進行研發(fā)。 

自動駕駛系統(tǒng)是基于人工智能來實現(xiàn)的，而人工智能需要大量的數(shù)據(jù)來作為“養(yǎng)料”。正因為如此，對于自動駕駛技術(shù)來說，不僅要掌握自動駕駛軟件系統(tǒng)，還要大量的數(shù)據(jù)供人工智能深度學(xué)習(xí)。從目前來看，百度、阿里、滴滴研發(fā)了各自的自動駕駛系統(tǒng)。 

另外，在自動駕駛下半場突圍賽中，虛擬仿真也成為行業(yè)競爭的新高地。騰訊、百度、阿里、華為等國內(nèi)科技企業(yè)相繼投入自動駕駛虛擬仿真技術(shù)研發(fā)，實現(xiàn)了技術(shù)的快速迭代更新。

這樣來看，自動駕駛技術(shù)有一定的突破，但互聯(lián)網(wǎng)巨頭、新能源車企、老牌車企各自為陣，在自動駕駛技術(shù)上都沒有絕對的優(yōu)勢，而且從現(xiàn)實來看，進展都難言樂觀。

從自動駕駛的級別區(qū)分，從L1到L5（SAE）清晰且直觀，是大家討論自動駕駛行業(yè)的一個基準(zhǔn)。最高級別L5，意味著在所有場景下都可以工作、不需要人干預(yù)的自動駕駛汽車。換言之，人只能作為乘客，駕駛的任務(wù)完全交給汽車。

而自動駕駛的很多玩家仍卡在L3級別，并沒有企業(yè)有新的突破。威馬汽車合伙人閆楓表示，所謂L1、L2、L3只是車企自我在意的技術(shù)指標(biāo)，現(xiàn)階段L3級別很尷尬，L4更只是一個概念。當(dāng)前應(yīng)該做的，就是做好L2級別的高頻應(yīng)用場景，否則都是扯淡。

由此可見，行業(yè)整體技術(shù)并未完全成熟，大規(guī)模商業(yè)化只是萌芽。在這個被硝煙籠罩的戰(zhàn)場上，還沒有人能成為真正的“贏家”。 

02 自動駕駛，夢想照進現(xiàn)實的難題

從國內(nèi)自動駕駛產(chǎn)業(yè)開始火爆，很多公司就紛紛拋出智能化戰(zhàn)略，計劃在2020年實現(xiàn)L3級別的自動駕駛。時至今日，設(shè)想跟現(xiàn)實還是相差非常遠，技術(shù)問題首當(dāng)其沖。

自動駕駛要做到L5級別是非常困難的，光“感知”一項就不容易突破。雖然有多種傳感器，比如360度激光雷達和攝像頭，但這些傳感器大多都輸出原始數(shù)據(jù)。

人類看攝像頭和激光雷達的數(shù)據(jù)很容易能出識別內(nèi)容，但計算機很困難。

普通模式下識別率會很快達到瓶頸，這時候就需要深度學(xué)習(xí)，以及大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，而當(dāng)下受技術(shù)所限，電腦并不能無法識別很多顯而易見的場景。

同時，當(dāng)數(shù)據(jù)量猛增時，計算時間會延長，系統(tǒng)響應(yīng)變慢，這也是無人車只能低速行駛的原因。

此外，高精地圖和定位也有不小的問題。高精地圖要做到絕對可靠是一個產(chǎn)業(yè)難點，現(xiàn)在還沒有一個高精地圖真正完全可靠，能達到車規(guī)級。據(jù)專家測試，如果完全依靠GPS定位，成功率只有70%左右。特殊的天氣、特殊的路況、特殊的區(qū)域，都會讓自動駕駛有局限性。

在技術(shù)不成熟背后，關(guān)鍵是場景復(fù)雜對自動駕駛的制約。單用一套通用算法很難覆蓋復(fù)雜多樣的交通場景，需要將多場景問題進行分解細(xì)化，并有針對性的解決?？墒牵绻槍σ磺ХN場景要開發(fā)一千種算法的話，對任何一個自動駕駛團隊都會是災(zāi)難。

與此同時，世界各國對自動駕駛法律法規(guī)尚屬探索階段。L2-L3級別自動駕駛汽車，會沿用本國相關(guān)法律進行責(zé)任分配規(guī)則，但對于L4以上級別，包括中國及其他世界各國均還在探索之中。 

這也意味著，就算一些車企及算法公司研發(fā)L4級別的自動駕駛汽車，也需要等到相關(guān)法律法規(guī)的出現(xiàn)才能上路。 

在我國，部分地區(qū)陸續(xù)開放有道路測試區(qū)域、頒發(fā)試運營牌照等，但自動駕駛汽車高速公路測試、載人測試以及地圖應(yīng)用等方面尚受到嚴(yán)格限制。

由于各地法規(guī)方面的限制，即便是科技巨頭，也只能在小范圍內(nèi)試運營，這又陷入了上述的技術(shù)問題，無法提供更多的數(shù)據(jù)，供計算機進行深度學(xué)習(xí)。

技術(shù)、法規(guī)等方面的不成熟，注定了商業(yè)化落地的困難，原本一哄而上的行業(yè)熱潮正迅速冷卻。對于很多公司而言，“撐”到盈利之時就是目標(biāo)。

這對科技巨頭來說并不是什么難事，即便暫時無法投入大量資金，也至少會保證新項目“不倒”。但對于初創(chuàng)公司來說，似乎只剩下融資一條路徑，可是如今的市場環(huán)境不樂觀。自2017年以來，我國私募股權(quán)投資市場募集總額呈下降態(tài)勢，2019年跌幅達到30%。

2019年，由曾任百度首席科學(xué)家吳恩達親自參與運營的明星自動駕駛公司Drive.ai因融資不順，宣布永久關(guān)閉。今年6月，頭部自動駕駛公司Zoox也因“資金鏈斷裂”賣身亞馬遜，但其收購標(biāo)價還不及上一輪融資估值的一半。

國內(nèi)自動駕駛公司還在“苦撐”，尚有“余糧”的自動駕駛企業(yè)，大都開始與出行平臺合作推出“RoboTaxi”，形成了另一種“潮流風(fēng)向”。滴滴認(rèn)為，自動駕駛商業(yè)落地生態(tài)里面比較好的一個場景Robotaxi。

從商業(yè)模式上來說，理論可行但落地艱難，人工智能的發(fā)展程度，立法的完善度等都會對此產(chǎn)生影響。對消費者來說，坐車的體驗度、乘車的便利度，都會影響前期的選擇。這注定自動駕駛的路徑可能會比想象的更長一點。

返回第一電動網(wǎng)首頁 >