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核心提示：好技術(shù)，首先是門好生意。
核心觀點
中國自動駕駛技術(shù)發(fā)展，仍面臨底層核心技術(shù)限制、法規(guī)缺失、應(yīng)用場景局限等難題；
人類稍有不慎，就可能會被技術(shù)反噬，自動駕駛在“出發(fā)”前需要被系上法律的安全帶；
好技術(shù)，首先是門好生意，商業(yè)化是自動駕駛可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。
2018年，在美國亞利桑那州坦佩市，49歲的伊萊恩·赫茨伯格推著自行車過馬路時，被一輛Uber自動駕駛汽車撞倒后，不治身亡。
這是自動駕駛汽車有記錄以來全球第一起死亡事故，最終導致Uber終止了在亞利桑那州的自動駕駛技術(shù)測試。
鮮血濺透現(xiàn)實，美夢戛然中止。
但人們對自動駕駛的探索卻沒有在此終止。安全和與之相關(guān)的一切，成為之后自動駕駛企業(yè)深層探索的問題。
在中國，2017年《北京市關(guān)于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關(guān)工作的指導意見（試行）》和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）》兩份紅頭文件落地，北京成為中國首個開放公共道路自動駕駛路測的城市。
理想狀態(tài)下，足夠長距離的行駛里程、多場景的路測，為自動駕駛真正實現(xiàn)智能和安全提供背書。
人們一度寄希望于自動駕駛可以實現(xiàn)量變到質(zhì)變，但是多長的距離才算長？多少次路測才足夠讓人們將包括生命在內(nèi)的出行需求寄托在人工智能的手里？
事實上，人們對自動駕駛技術(shù)的希望與困境像陽光下物體的光影兩面，由技術(shù)發(fā)展程度所引申的底層技術(shù)限制、法規(guī)缺失、應(yīng)用場景局限等問題，仍然是橫亙在入局者眼前的難題。
困境催人勇。自動駕駛相對收斂的技術(shù)發(fā)展速度勸退了一大批想在風口飛翔的“豬”，留下征服困難的人。
億歐汽車與多位業(yè)內(nèi)人士交流了解后發(fā)現(xiàn)，這些深耕各自技術(shù)領(lǐng)域的人正在愈戰(zhàn)愈勇，他們也站上了實現(xiàn)技術(shù)和人身價值的更大舞臺。
01 芯片立于危墻之下
對于2021年的中國汽車產(chǎn)業(yè)而言，缺“芯”是揮之不去的烏云。
智能電動汽車浪潮的逼近，對自動駕駛底層芯片的影響逐漸顯現(xiàn)。在以英偉達、特斯拉為主導的CPU+GPU+ASIC主流架構(gòu)之下，中國的自動駕駛產(chǎn)業(yè)無疑立于危墻之下。
圖森未來CEO陳默告訴億歐汽車，當前世界范圍內(nèi)對于自動駕駛技術(shù)所做的研發(fā)，幾乎都在英偉達的生態(tài)之上，基于Orin授權(quán)做域控制器。倘若要轉(zhuǎn)平臺，企業(yè)需要承擔技術(shù)進度大幅下降的風險，即使其他芯片再便宜，也是得不償失。
但自動駕駛處在尚未大范圍普及的階段，很多入局者看準時機，希望通過自研“干票大的”。
事實上，高級別自動駕駛SoC芯片市場中已經(jīng)聚集了英特爾、英偉達、高通、華為等企業(yè)，部分傳統(tǒng)汽車芯片廠也早已入局，主機廠和地平線、黑芝麻等公司也擁有同等的機會。
在當前市場主流的自動駕駛SoC芯片處理器架構(gòu)方案中，除了CPU+GPU+ASIC架構(gòu)，Mobileye、地平線等新興科技公司，致力于研發(fā)售賣自動駕駛專用AI芯片，采用CPU+ASIC方案；以Waymo、百度為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司采用CPU+FPGA(+GPU)方案。
對于技術(shù)公司來說，芯片不僅與攝像頭、雷達等傳感器和ECU、DCU等控制器一同構(gòu)成自動駕駛汽車的底層硬件系統(tǒng)，它的戰(zhàn)略地位幾乎等同于研發(fā)環(huán)境和整個生態(tài)。這也為深耕于自動駕駛技術(shù)的中國科技公司，帶來“彎道超車”的可能。
不過商業(yè)化落地之前，技術(shù)難分伯仲。
正如陳默所言，芯片企業(yè)即使能夠自研出性能相似的產(chǎn)品，在成本更高，價格更貴的前提下，也很難獲得商業(yè)上的成功。所以目前大多是基于國家投資，從軍用開始進行替代。
芯片之爭堪比高手對招�？梢灶A(yù)想，在自動駕駛算法尚未成熟的階段，以英偉達為代表的CPU+GPU+ASIC的架構(gòu)仍然會是主流，但國產(chǎn)自研芯片會是一段時間里的大勢所趨。
02法律先行，圈定迷失的技術(shù)和人性
相比于技術(shù)本身，政策法規(guī)是又一大剛性因素。
法規(guī)對于自動駕駛的影響來自三方面： 第一，當前法律約束下，路測范圍和條件一定程度制約了自動駕駛技術(shù)發(fā)展； 第二，法規(guī)尚未對自動駕駛技術(shù)所引發(fā)糾紛的責任歸屬做出界定； 第三，自動駕駛技術(shù)涉及到的信息與數(shù)據(jù)安全，還未形成硬性法律保護。
談及自動駕駛困境，黑芝麻智能CMO楊宇欣告訴億歐汽車，技術(shù)和法規(guī)都難辭其咎。但應(yīng)當先克服技術(shù)瓶頸，還是先頒布法規(guī)，是一個先有雞還是先有蛋的問題。
政策法規(guī)的頒布需要技術(shù)的成熟，但技術(shù)成熟有賴于政策方面提供的路測支持。究其根本，自動駕駛從芯片、算法，再到傳感器，都處在走向成熟的過程。
文遠知行市場公關(guān)總監(jiān)區(qū)錦燕表示，目前國內(nèi)道路交通法和公路法不具備“自動駕駛”的相關(guān)內(nèi)容，所以當企業(yè)計劃去測試和部署自動駕駛車時，首先要聯(lián)合政府創(chuàng)建包容的政策法規(guī)，甚至設(shè)置自動駕駛特區(qū)，嘗試在與現(xiàn)有公路法相沖突的地方進行適當變通。
2021年12月，德國在法律層面認可L3自動駕駛上路，成為全世界自動駕駛公司都艷羨的國家。
中國在對新事物立法層面一貫的謹慎，也得到一些技術(shù)保守派的支持。對于中國，技術(shù)與法律孰雞孰蛋，一目了然。
除了路測限制，自動駕駛的權(quán)責糾紛一直備受爭議。
2019年12月29日，發(fā)生在美國加州的一起Model S與本田思域相撞事故，造成對方車上2名乘客死亡，肇事車輛2人受傷。
特斯拉方面表示，根據(jù)汽車工程師協(xié)會的標準，Autopilot被認為是2級“部分自動化”系統(tǒng)，這要求駕駛員將手放在方向盤上，眼睛注視道路。但據(jù)后續(xù)介入調(diào)查的美國國家公路交通安全管理局（后稱“NHTSA” ）了解，駕駛員輔助功能在事故發(fā)生時處于激活狀態(tài)。
該事件后，NHTSA提醒公眾，當今沒有商用汽車可以自動駕駛。無論是否啟用 L2 自動駕駛系統(tǒng)，每輛上路的車輛都要求人類駕駛員始終處于控制之中，并且所有州法律都要求人類駕駛員對其車輛的操作負責。
如果L2級別自動駕駛系統(tǒng)的最終負責人是駕駛員，那么未來無需人類干涉的L4呢？
伯鐳科技產(chǎn)品解決方案負責人趙新寰告訴億歐汽車，在中國的開放路段，車輛以自動駕駛的工作狀態(tài)出事故后，事故的責任方是購買方還是車企，目前尚且無法界定；封閉道路則相對簡單，是車的問題，還是自動駕駛技術(shù)的問題，責任界定一目了然。
盡管有專業(yè)人士認為，道路自動駕駛的歸責原則可以借鑒交通安全法規(guī)定，但具體情況更為復(fù)雜。自動駕駛立法方面的缺失，也成為攔截在L4自動駕駛技術(shù)商業(yè)化落地前的一道安全鎖。
此外，信息與數(shù)據(jù)安全問題一直是智能終端產(chǎn)業(yè)備受爭議的部分。
在自動駕駛汽車中，隱私與數(shù)據(jù)保護涉及多重安全問題，包括個人層面的信息安全、網(wǎng)絡(luò)層面的系統(tǒng)安全，以及國家層面的數(shù)據(jù)安全。自動駕駛用戶的行駛記錄、操作記錄、場景甚至個人習慣等都極具商業(yè)價值，也極易被泄露和濫用。
在系統(tǒng)層面，自動駕駛系統(tǒng)一旦遭受黑客入侵，可能會造成連環(huán)車禍等極其嚴重的后果，威脅公共安全。
在數(shù)據(jù)安全層面，自動駕駛汽車智能水平越高，對數(shù)據(jù)的依賴越強，數(shù)據(jù)保護要求就越高，數(shù)據(jù)泄露事關(guān)國家安全。
人類稍有不慎，就可能會被技術(shù)反噬，而災(zāi)難的始作俑者往往是人性。從這個角度來看，自動駕駛或許還需要更多準備，被系上法律的安全帶。
03 好技術(shù)，首先是門好生意
如果說，技術(shù)和法律是把自動駕駛推向人類社會的基本前提，那真實場景的應(yīng)用，則是檢驗自動駕駛能否“勝任”的真槍實彈。
這里的真實場景，包括能夠順利完成運輸/出行工作和能夠搭建完整的商業(yè)閉環(huán)。
現(xiàn)代經(jīng)濟學之父曼昆曾說，決定價格的是供需關(guān)系，而非價值本身。對于技術(shù)公司而言，能夠活下去需要滿足人們稀缺的需求，需要有市場，讓人們愿意掏腰包。
多少好產(chǎn)品死于商業(yè)化。文遠知行執(zhí)行總監(jiān)董方亮告訴億歐汽車，企業(yè)需要對員工和股東負責，所以商業(yè)化是創(chuàng)業(yè)之初就需要想清楚的事。
什么是一門好生意，亦是見仁見智的事情。
在董方亮看來，Robotaxi值得做，因為出租車、網(wǎng)約車人力成本高，Robotaxi將會成為運力補充，擁有增量市場。而文遠知行通過與車企、出行/貨運平臺構(gòu)建“鐵三角”模式的戰(zhàn)略合作，也是因為后者能夠提供市場信息，有助于企業(yè)加速商業(yè)化進程。
享道出行CEO莊菁雄認為，從互聯(lián)網(wǎng)共享出行到硬科技時代，降本增效是核心，未來的Robotaxi、飛行汽車或?qū)㈦S處可見。而通過與產(chǎn)業(yè)鏈上下游進行“合縱”，和對網(wǎng)約車、出租車等用戶平臺進行“連橫”，企業(yè)可以更加高效優(yōu)質(zhì)地形成商業(yè)化共贏。
在主線科技CEO張?zhí)炖籽壑校啾扔赗obotaxi的復(fù)雜性，Robotruck因具有剛需性、迫切性和實現(xiàn)的確定性，使得它更加觸手可及。
張?zhí)炖渍J為，拿到自動駕駛項目的訂單只是第一步，真正考驗自動駕駛企業(yè)的地方在于，能夠符合預(yù)期地穩(wěn)定交付好產(chǎn)品。
事實上，受制于層出不窮的“長尾問題”，自動駕駛在中國還僅僅應(yīng)用在港口、礦區(qū)等行進軌跡較為簡單、事故成本較低的封閉路段場景。而世界范圍內(nèi)的開放路段自動駕駛，也仍處在道路測試和持續(xù)收集數(shù)據(jù)階段。
特斯拉于2020年10月，在美國推出FSD beta版供部分人員內(nèi)測，次年7月推出FSD（Full Self-driving）訂閱服務(wù)。
目前，行駛在美國公路上的特斯拉FSD Beta版還在持續(xù)運行和升級當中，這些道路數(shù)據(jù)將持續(xù)反哺特斯拉自動駕駛系統(tǒng)，為日后向L3及以上的自動駕駛技術(shù)提供量的積累。
億歐汽車從特斯拉處了解到，特斯拉今年仍將在持續(xù)通過計算機視覺技術(shù)，為單車智能提供訓練。原理上，特斯拉自動駕駛使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，通過軟件模擬人腦的運作方式，基于對已有數(shù)據(jù)的分析學習，對當前道路環(huán)境進行預(yù)判。
這樣的技術(shù)路徑依賴道路測試數(shù)據(jù)，幫助軟件學習迭代，雖然長尾問題卻依然層出不窮，但它的優(yōu)勢也顯而易見，即借助軟件節(jié)省硬件空間和配置，而非依靠純硬件來堆出精確度。
根據(jù)特斯拉最新的2021年Q4車輛安全報告，每431萬英里（約合694萬公里）的行駛里程測試中，Autopilot自動輔助駕駛參與下的駕駛過程中會出現(xiàn)1起交通事故。
而相比NHTSA最新發(fā)布的數(shù)據(jù)——美國平均每431英里（約合694萬公里）的行駛里程中出現(xiàn)8.9起交通事故，特斯拉Autopilot自動輔助駕駛的安全性已經(jīng)達到美國平均水平的8.9倍。
1月26日，發(fā)改委、商務(wù)部印發(fā)《關(guān)于深圳建設(shè)中國特色社會主義先行示范區(qū)放寬市場準入若干特別措施的意見》，支持深圳統(tǒng)一規(guī)劃建設(shè)和運營新能源汽車充換儲放一體化新型基礎(chǔ)設(shè)施，放寬融合性產(chǎn)品和服務(wù)的市場準入限制，推進車路協(xié)同和無人駕駛技術(shù)應(yīng)用。
億歐汽車也觀察到，過去一年里，國內(nèi)有更多的自動駕駛公司獲得特定場景的測試運營牌照，而政策的指揮棒面對自動駕駛，也從發(fā)展規(guī)劃綱逐漸細化到具體的技術(shù)細則。
自動駕駛公司將持續(xù)收集數(shù)據(jù)，為日后多場景的商業(yè)化落地進行積累。
距離自動駕駛真正走進我們的生活，或許還有很長的路。不過我們依然有理由相信，在對新技術(shù)的潛在風險進行充分認識和排查后，自動駕駛將更加智能，為智慧出行保駕護航。
04 結(jié)語
騏驥千里，非一日之功。 對于新技術(shù)的到來，期盼之余，我們?nèi)孕枰托暮屠碇恰?
在信息和技術(shù)充分全球化的時代，影響技術(shù)發(fā)展的因素早已不局限在技術(shù)本身，政治、商業(yè)，乃至人性的多面性都可能成為筑堤過程中埋藏的蟻穴。
億歐汽車認為，自動駕駛必定為人類帶來更多可能，但道阻且長，仰望天空之時，勿忘腳踏實地。
玩家們需充分了解困難，逐一解決問題，才有可能構(gòu)建更加扎實的科技出行未來。
中國自動駕駛技術(shù)發(fā)展，仍面臨底層核心技術(shù)限制、法規(guī)缺失、應(yīng)用場景局限等難題；
人類稍有不慎，就可能會被技術(shù)反噬，自動駕駛在“出發(fā)”前需要被系上法律的安全帶；
好技術(shù)，首先是門好生意，商業(yè)化是自動駕駛可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。
2018年，在美國亞利桑那州坦佩市，49歲的伊萊恩·赫茨伯格推著自行車過馬路時，被一輛Uber自動駕駛汽車撞倒后，不治身亡。
這是自動駕駛汽車有記錄以來全球第一起死亡事故，最終導致Uber終止了在亞利桑那州的自動駕駛技術(shù)測試。
鮮血濺透現(xiàn)實，美夢戛然中止。
但人們對自動駕駛的探索卻沒有在此終止。安全和與之相關(guān)的一切，成為之后自動駕駛企業(yè)深層探索的問題。
在中國，2017年《北京市關(guān)于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關(guān)工作的指導意見（試行）》和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）》兩份紅頭文件落地，北京成為中國首個開放公共道路自動駕駛路測的城市。
理想狀態(tài)下，足夠長距離的行駛里程、多場景的路測，為自動駕駛真正實現(xiàn)智能和安全提供背書。
人們一度寄希望于自動駕駛可以實現(xiàn)量變到質(zhì)變，但是多長的距離才算長？多少次路測才足夠讓人們將包括生命在內(nèi)的出行需求寄托在人工智能的手里？
事實上，人們對自動駕駛技術(shù)的希望與困境像陽光下物體的光影兩面，由技術(shù)發(fā)展程度所引申的底層技術(shù)限制、法規(guī)缺失、應(yīng)用場景局限等問題，仍然是橫亙在入局者眼前的難題。
困境催人勇。自動駕駛相對收斂的技術(shù)發(fā)展速度勸退了一大批想在風口飛翔的“豬”，留下征服困難的人。
億歐汽車與多位業(yè)內(nèi)人士交流了解后發(fā)現(xiàn)，這些深耕各自技術(shù)領(lǐng)域的人正在愈戰(zhàn)愈勇，他們也站上了實現(xiàn)技術(shù)和人身價值的更大舞臺。
01 芯片立于危墻之下
對于2021年的中國汽車產(chǎn)業(yè)而言，缺“芯”是揮之不去的烏云。
智能電動汽車浪潮的逼近，對自動駕駛底層芯片的影響逐漸顯現(xiàn)。在以英偉達、特斯拉為主導的CPU+GPU+ASIC主流架構(gòu)之下，中國的自動駕駛產(chǎn)業(yè)無疑立于危墻之下。
圖森未來CEO陳默告訴億歐汽車，當前世界范圍內(nèi)對于自動駕駛技術(shù)所做的研發(fā)，幾乎都在英偉達的生態(tài)之上，基于Orin授權(quán)做域控制器。倘若要轉(zhuǎn)平臺，企業(yè)需要承擔技術(shù)進度大幅下降的風險，即使其他芯片再便宜，也是得不償失。
但自動駕駛處在尚未大范圍普及的階段，很多入局者看準時機，希望通過自研“干票大的”。
事實上，高級別自動駕駛SoC芯片市場中已經(jīng)聚集了英特爾、英偉達、高通、華為等企業(yè)，部分傳統(tǒng)汽車芯片廠也早已入局，主機廠和地平線、黑芝麻等公司也擁有同等的機會。
在當前市場主流的自動駕駛SoC芯片處理器架構(gòu)方案中，除了CPU+GPU+ASIC架構(gòu)，Mobileye、地平線等新興科技公司，致力于研發(fā)售賣自動駕駛專用AI芯片，采用CPU+ASIC方案；以Waymo、百度為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司采用CPU+FPGA(+GPU)方案。
對于技術(shù)公司來說，芯片不僅與攝像頭、雷達等傳感器和ECU、DCU等控制器一同構(gòu)成自動駕駛汽車的底層硬件系統(tǒng)，它的戰(zhàn)略地位幾乎等同于研發(fā)環(huán)境和整個生態(tài)。這也為深耕于自動駕駛技術(shù)的中國科技公司，帶來“彎道超車”的可能。
不過商業(yè)化落地之前，技術(shù)難分伯仲。
正如陳默所言，芯片企業(yè)即使能夠自研出性能相似的產(chǎn)品，在成本更高，價格更貴的前提下，也很難獲得商業(yè)上的成功。所以目前大多是基于國家投資，從軍用開始進行替代。
芯片之爭堪比高手對招�？梢灶A(yù)想，在自動駕駛算法尚未成熟的階段，以英偉達為代表的CPU+GPU+ASIC的架構(gòu)仍然會是主流，但國產(chǎn)自研芯片會是一段時間里的大勢所趨。
02法律先行，圈定迷失的技術(shù)和人性
相比于技術(shù)本身，政策法規(guī)是又一大剛性因素。
法規(guī)對于自動駕駛的影響來自三方面： 第一，當前法律約束下，路測范圍和條件一定程度制約了自動駕駛技術(shù)發(fā)展； 第二，法規(guī)尚未對自動駕駛技術(shù)所引發(fā)糾紛的責任歸屬做出界定； 第三，自動駕駛技術(shù)涉及到的信息與數(shù)據(jù)安全，還未形成硬性法律保護。
談及自動駕駛困境，黑芝麻智能CMO楊宇欣告訴億歐汽車，技術(shù)和法規(guī)都難辭其咎。但應(yīng)當先克服技術(shù)瓶頸，還是先頒布法規(guī)，是一個先有雞還是先有蛋的問題。
政策法規(guī)的頒布需要技術(shù)的成熟，但技術(shù)成熟有賴于政策方面提供的路測支持。究其根本，自動駕駛從芯片、算法，再到傳感器，都處在走向成熟的過程。
文遠知行市場公關(guān)總監(jiān)區(qū)錦燕表示，目前國內(nèi)道路交通法和公路法不具備“自動駕駛”的相關(guān)內(nèi)容，所以當企業(yè)計劃去測試和部署自動駕駛車時，首先要聯(lián)合政府創(chuàng)建包容的政策法規(guī)，甚至設(shè)置自動駕駛特區(qū)，嘗試在與現(xiàn)有公路法相沖突的地方進行適當變通。
2021年12月，德國在法律層面認可L3自動駕駛上路，成為全世界自動駕駛公司都艷羨的國家。
中國在對新事物立法層面一貫的謹慎，也得到一些技術(shù)保守派的支持。對于中國，技術(shù)與法律孰雞孰蛋，一目了然。
除了路測限制，自動駕駛的權(quán)責糾紛一直備受爭議。
2019年12月29日，發(fā)生在美國加州的一起Model S與本田思域相撞事故，造成對方車上2名乘客死亡，肇事車輛2人受傷。
特斯拉方面表示，根據(jù)汽車工程師協(xié)會的標準，Autopilot被認為是2級“部分自動化”系統(tǒng)，這要求駕駛員將手放在方向盤上，眼睛注視道路。但據(jù)后續(xù)介入調(diào)查的美國國家公路交通安全管理局（后稱“NHTSA” ）了解，駕駛員輔助功能在事故發(fā)生時處于激活狀態(tài)。
該事件后，NHTSA提醒公眾，當今沒有商用汽車可以自動駕駛。無論是否啟用 L2 自動駕駛系統(tǒng)，每輛上路的車輛都要求人類駕駛員始終處于控制之中，并且所有州法律都要求人類駕駛員對其車輛的操作負責。
如果L2級別自動駕駛系統(tǒng)的最終負責人是駕駛員，那么未來無需人類干涉的L4呢？
伯鐳科技產(chǎn)品解決方案負責人趙新寰告訴億歐汽車，在中國的開放路段，車輛以自動駕駛的工作狀態(tài)出事故后，事故的責任方是購買方還是車企，目前尚且無法界定；封閉道路則相對簡單，是車的問題，還是自動駕駛技術(shù)的問題，責任界定一目了然。
盡管有專業(yè)人士認為，道路自動駕駛的歸責原則可以借鑒交通安全法規(guī)定，但具體情況更為復(fù)雜。自動駕駛立法方面的缺失，也成為攔截在L4自動駕駛技術(shù)商業(yè)化落地前的一道安全鎖。
此外，信息與數(shù)據(jù)安全問題一直是智能終端產(chǎn)業(yè)備受爭議的部分。
在自動駕駛汽車中，隱私與數(shù)據(jù)保護涉及多重安全問題，包括個人層面的信息安全、網(wǎng)絡(luò)層面的系統(tǒng)安全，以及國家層面的數(shù)據(jù)安全。自動駕駛用戶的行駛記錄、操作記錄、場景甚至個人習慣等都極具商業(yè)價值，也極易被泄露和濫用。
在系統(tǒng)層面，自動駕駛系統(tǒng)一旦遭受黑客入侵，可能會造成連環(huán)車禍等極其嚴重的后果，威脅公共安全。
在數(shù)據(jù)安全層面，自動駕駛汽車智能水平越高，對數(shù)據(jù)的依賴越強，數(shù)據(jù)保護要求就越高，數(shù)據(jù)泄露事關(guān)國家安全。
人類稍有不慎，就可能會被技術(shù)反噬，而災(zāi)難的始作俑者往往是人性。從這個角度來看，自動駕駛或許還需要更多準備，被系上法律的安全帶。
03 好技術(shù)，首先是門好生意
如果說，技術(shù)和法律是把自動駕駛推向人類社會的基本前提，那真實場景的應(yīng)用，則是檢驗自動駕駛能否“勝任”的真槍實彈。
這里的真實場景，包括能夠順利完成運輸/出行工作和能夠搭建完整的商業(yè)閉環(huán)。
現(xiàn)代經(jīng)濟學之父曼昆曾說，決定價格的是供需關(guān)系，而非價值本身。對于技術(shù)公司而言，能夠活下去需要滿足人們稀缺的需求，需要有市場，讓人們愿意掏腰包。
多少好產(chǎn)品死于商業(yè)化。文遠知行執(zhí)行總監(jiān)董方亮告訴億歐汽車，企業(yè)需要對員工和股東負責，所以商業(yè)化是創(chuàng)業(yè)之初就需要想清楚的事。
什么是一門好生意，亦是見仁見智的事情。
在董方亮看來，Robotaxi值得做，因為出租車、網(wǎng)約車人力成本高，Robotaxi將會成為運力補充，擁有增量市場。而文遠知行通過與車企、出行/貨運平臺構(gòu)建“鐵三角”模式的戰(zhàn)略合作，也是因為后者能夠提供市場信息，有助于企業(yè)加速商業(yè)化進程。
享道出行CEO莊菁雄認為，從互聯(lián)網(wǎng)共享出行到硬科技時代，降本增效是核心，未來的Robotaxi、飛行汽車或?qū)㈦S處可見。而通過與產(chǎn)業(yè)鏈上下游進行“合縱”，和對網(wǎng)約車、出租車等用戶平臺進行“連橫”，企業(yè)可以更加高效優(yōu)質(zhì)地形成商業(yè)化共贏。
在主線科技CEO張?zhí)炖籽壑校啾扔赗obotaxi的復(fù)雜性，Robotruck因具有剛需性、迫切性和實現(xiàn)的確定性，使得它更加觸手可及。
張?zhí)炖渍J為，拿到自動駕駛項目的訂單只是第一步，真正考驗自動駕駛企業(yè)的地方在于，能夠符合預(yù)期地穩(wěn)定交付好產(chǎn)品。
事實上，受制于層出不窮的“長尾問題”，自動駕駛在中國還僅僅應(yīng)用在港口、礦區(qū)等行進軌跡較為簡單、事故成本較低的封閉路段場景。而世界范圍內(nèi)的開放路段自動駕駛，也仍處在道路測試和持續(xù)收集數(shù)據(jù)階段。
特斯拉于2020年10月，在美國推出FSD beta版供部分人員內(nèi)測，次年7月推出FSD（Full Self-driving）訂閱服務(wù)。
目前，行駛在美國公路上的特斯拉FSD Beta版還在持續(xù)運行和升級當中，這些道路數(shù)據(jù)將持續(xù)反哺特斯拉自動駕駛系統(tǒng)，為日后向L3及以上的自動駕駛技術(shù)提供量的積累。
億歐汽車從特斯拉處了解到，特斯拉今年仍將在持續(xù)通過計算機視覺技術(shù)，為單車智能提供訓練。原理上，特斯拉自動駕駛使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，通過軟件模擬人腦的運作方式，基于對已有數(shù)據(jù)的分析學習，對當前道路環(huán)境進行預(yù)判。
這樣的技術(shù)路徑依賴道路測試數(shù)據(jù)，幫助軟件學習迭代，雖然長尾問題卻依然層出不窮，但它的優(yōu)勢也顯而易見，即借助軟件節(jié)省硬件空間和配置，而非依靠純硬件來堆出精確度。
根據(jù)特斯拉最新的2021年Q4車輛安全報告，每431萬英里（約合694萬公里）的行駛里程測試中，Autopilot自動輔助駕駛參與下的駕駛過程中會出現(xiàn)1起交通事故。
而相比NHTSA最新發(fā)布的數(shù)據(jù)——美國平均每431英里（約合694萬公里）的行駛里程中出現(xiàn)8.9起交通事故，特斯拉Autopilot自動輔助駕駛的安全性已經(jīng)達到美國平均水平的8.9倍。
1月26日，發(fā)改委、商務(wù)部印發(fā)《關(guān)于深圳建設(shè)中國特色社會主義先行示范區(qū)放寬市場準入若干特別措施的意見》，支持深圳統(tǒng)一規(guī)劃建設(shè)和運營新能源汽車充換儲放一體化新型基礎(chǔ)設(shè)施，放寬融合性產(chǎn)品和服務(wù)的市場準入限制，推進車路協(xié)同和無人駕駛技術(shù)應(yīng)用。
億歐汽車也觀察到，過去一年里，國內(nèi)有更多的自動駕駛公司獲得特定場景的測試運營牌照，而政策的指揮棒面對自動駕駛，也從發(fā)展規(guī)劃綱逐漸細化到具體的技術(shù)細則。
自動駕駛公司將持續(xù)收集數(shù)據(jù)，為日后多場景的商業(yè)化落地進行積累。
距離自動駕駛真正走進我們的生活，或許還有很長的路。不過我們依然有理由相信，在對新技術(shù)的潛在風險進行充分認識和排查后，自動駕駛將更加智能，為智慧出行保駕護航。
04 結(jié)語
騏驥千里，非一日之功。 對于新技術(shù)的到來，期盼之余，我們?nèi)孕枰托暮屠碇恰?
在信息和技術(shù)充分全球化的時代，影響技術(shù)發(fā)展的因素早已不局限在技術(shù)本身，政治、商業(yè)，乃至人性的多面性都可能成為筑堤過程中埋藏的蟻穴。
億歐汽車認為，自動駕駛必定為人類帶來更多可能，但道阻且長，仰望天空之時，勿忘腳踏實地。
玩家們需充分了解困難，逐一解決問題，才有可能構(gòu)建更加扎實的科技出行未來。
