本報記者 吳清 文

編者按/ 早上8點手機一鍵發送指令，汽車自動從停車場開出並停到門口，座椅、後視鏡自動調至最舒服的位置，播放器已打開你最喜歡的音樂，導航儀已綜合各方面情況規劃好最佳的上班路線，上車後你可以舒服地睡個回籠覺，半小時後安全準時地將你送達單位，最後汽車自動找尋附近停車位和自動泊車……

告別以往開車上班堵車多、停車難的各種糟心疲憊，你能想象這樣的智能便捷場景嗎？這或許只是未來“自動駕駛”的一個側面。

最近，關於自動駕駛的重磅消息不斷傳來。2022年3月8日，百度Apollo Day在北京亦莊舉辦，並曬出成績單：百度Apollo自動駕駛測試里程超2500萬公里，相當於繞地球跑了600多圈；緊接着，小馬智行宣佈完成D輪融資，公司整體估值達到85億美元（約合人民幣537億元），成爲國內估值最高的自動駕駛企業。

《中國經營報》記者日前獲悉，英特爾旗下自動駕駛子公司Mobileye，已在美國祕密提交IPO，估值高達500億美元（約合人民幣3158億元），有望成爲今年最大IPO。而在剛剛閉幕的全國兩會上，自動駕駛也成爲代表委員們的關注熱點，呼籲完善法律保障體系，爲自動駕駛汽車的規模化商用奠定法律基礎。

從資本熱潮到場景落地再到法律配套，在汽車發明近150年後，自動駕駛真的來了嗎？

1。歷史

汽車誕生不久自動駕駛就已出現

“就好像一隻幽靈的手在方向盤上”，針對1925年Francis Houdina展示的一輛無線電控制的汽車，當時的《紐約時報》這樣評價。

1925年7月27日中午，在繁華的紐約曼哈頓第五大道上，一輛奇怪的車輛留下彎彎曲曲的轍印，引來上千人駐足觀看。在這輛號稱“美國奇蹟”的錢德勒轎車後座上，放着一套無線電接收裝置，車頂架起誇張的天線。就是通過這種無線電報操控，沒有駕駛員，車輛卻可以加減速、轉彎乃至鳴笛。

不過，駛過四十三街的時候，這輛“美國奇蹟”差點和路過的消防車相撞，最終在通往百老匯劇院的四十七街上，以撞上紀錄這場“世紀之秀”的攝影團隊車輛告終。雖然結果頗爲戲劇性和尷尬，但並不妨礙這輛“美國奇蹟”成爲公衆知曉的首輛“自動駕駛”車輛。

其實，從1886年，卡爾·奔馳製造出世界上首輛三輪汽車伊始，實現汽車的自動駕駛便成爲了人們的研究對象和夢想。

1912年前後，發明家約翰·哈蒙德等利用一個電子迴路和一對光感性硒光電管組裝了一輛名叫“戰爭狗”的自動引導型小車，當車上的光感性電管受到光線照射時，第一個底層控制系統就會拖拽小車的“方向盤”進行轉向，實現兩側光感電管的平衡，小車自然會朝着光源前進。

雖然設計簡單、運行粗笨，但也揭示了現代自動駕駛汽車的底層邏輯：即感知、決策（規劃）、執行（控制）系統。

一般而言，感知系統包括攝像頭、激光雷達以及毫米波雷達等傳感器，相當於“千里眼和順風耳”，能全面探測周邊的行駛環境；決策系統相當於超級大腦，依靠感知系統提供的各種數據和深度學習後的分析能力作出制動、轉向、加速、剎車等決策；執行系統即汽車的制動、加速、轉彎等行車系統，接受決策系統指示並作出相應行動，相當於人的手腳。

這套感知、決策、執行系統加上車路協同組成了自動駕駛的經典模型，爲後來者所沿用，不過也由此衍生出了諸多的技術路線之爭。單以感知系統而言，目前就衍生出了以特斯拉等爲代表的純視覺派，和採用攝像頭+毫米波雷達+激光雷達的方案的綜合派。

相較於純技術路線上的差異，基於各自優勢和特色，包括傳統車企、造車新勢力、自動駕駛科技公司等各路勢力競逐自動駕駛賽場，在商業落地和發展路線上也出現了分野。

近日，一則大衆汽車和華爲在自動駕駛上跨界牽手的消息在業內傳得沸沸揚揚。先是傳出大衆汽車將整體收購華爲自動駕駛團隊；緊接着又有消息稱，雙方或將組建合資公司，大衆出資控股，華爲則提供技術。

其實無論是“收購”還是“控股”，傳聞的流出，首先暴露出的是傳統車企們在面對自動駕駛浪潮時的危機感和焦慮感，以及由此而來的搶佔未來技術高地的掌控欲。

記者注意到，國產汽車龍頭如吉利、長安、上汽、長城等多在2018年前後開始發力自動駕駛，目前大多對外稱實現了L3級別的量產，且正在努力實現L4級別量產的落地，而在自動駕駛方面，包括特斯拉在內的造車新勢力們則激進不少。目前，特斯拉以及我國的蔚來、小鵬、理想等，多將自動駕駛系統的“全棧自研”作爲整車的賣點之一。

雖然路徑和進度不一，但殊途同歸的是，隨着自動駕駛級別的提升，對汽車大腦及算力的要求越來越高。業界已經開始暢想，個人電腦上的“芯片（Intel）+操作系統（Windows）”的Wintel模式，智能手機上的“芯片（ARM）+操作系統（Android，iOS）”的模式也在自動駕駛汽車上上演。

自研芯片以特斯拉（FSD）和華爲（昇騰芯片）等爲代表，正在更深程度地介入汽車和自動駕駛領域。不過更多的車企還是選擇了芯片合作模式，雖然採用的是別人家的芯片，但如今幾乎無一例外地選擇算法自研。

2。標準

探尋商業和倫理的邊界

一年一度的各大城市車展，是車企們秀肌肉、展形象的最佳舞臺，但處理不好，卻可以成爲引發輿論旋渦的場所。

2021年4月19日的上海車展上，一女子身穿帶有“剎車失靈”標語的衣服，直接站上特斯拉展車車頂，高喊“特斯拉剎車失靈”。該女子在車頂喊話幾分鐘後，被特斯拉工作人員強行帶走。

引發公衆強烈反應的背景是，特斯拉汽車剎車失靈的事件此前曾在江西、上海、浙江、四川、北京、江蘇、深圳等多地出現，頻頻出事且“甩鍋”用戶，一度讓特斯拉品牌形象“一落千丈”。

號稱全球自動駕駛領軍者的特斯拉，自動駕駛和剎車系統爲何事故頻頻？“客觀來說，特斯拉出事故的概率和其全球規模龐大的銷量是成正比的，賣得越多，相對而言出現事故的概率也高些。”一位汽車產業觀察人士對記者表示。

特斯拉創始人馬斯克早在2020年世界人工智能大會開幕式上就宣稱，“我們已經非常接近L5級別自動駕駛，我有信心，我們將在今年完成開發L5級別的基本功能。”此言一出，就引發了輿論的廣泛爭議。不過後來特斯拉間接承認了其目前的自動駕駛實際上仍處於L2輔助駕駛階段。在2021年年初，特斯拉法律顧問威廉姆斯承認當下特斯拉Autopilot和FSD嚴格意義上都不是自動駕駛系統，而是L2級駕駛。

目前，被全球廣爲認可的自動駕駛標準是，2014年美國汽車工程師學會（SAE）制定了自動駕駛分級標準J3016，其將自動駕駛分成6個等級：L0~L5，其中L0：無駕駛自動化，汽車只能通過雷達等傳感器進行環境探測和報警；L1：駕駛員輔助，自適應巡航控制系統（ACC）、自動緊急制動（AEB）可以控制車輛的加減速，車道保持輔助系統（LKA）則可以控制車輛的橫向運動，只要具備其中一個功能就可認爲達到該等級；L2：部分駕駛自動化，除了ACC、AEB、LKA等基本功能外，還搭載了併線輔助、倒車側向制動等主動安全輔助系統。

到了L3：有條件駕駛自動化，汽車才真正算從輔助駕駛跨入自動駕駛級別。理論上，一旦啓動自動駕駛系統，汽車就能完全自動駕駛，只要在系統提示需要人類接管時及時介入即可。這是一個分水嶺，之前三個級別都是輔助駕駛，發生交通事故責任主體是司機；但L3及以上級別，交通事故責任主體則是汽車公司。

而到了L4：高度駕駛自動化時，駕駛員就可以完全不關心駕駛了，就算發生意外或系統失效，汽車自己也能應對，但多在限定區域如封閉的工業園區內行駛。L5則完全屬於無人駕駛，只要人類能夠駕駛的道路，汽車自己就能行駛。

緊隨自動駕駛快速前進的步伐，目前我國也已發佈更適合國情的《汽車駕駛自動化分級》，並於2021年1月1日開始實施。目前，我國量產汽車的自動駕駛等級正在從L2向L3過渡，L4級別自動駕駛技術也在研發及測試中。不過作爲車企尤其是造車新勢力們的重要賣點，自動駕駛成爲各家車企的品牌推廣和促銷的利器。

美國《巴倫週刊》曾就此分析稱，特斯拉如今的市值，有60%以上的估值來自於自動駕駛預期，講“自動駕駛”的故事更多是爲了市值增長。不過因自動駕駛事故頻發，特斯拉卻遭到了美國政府的全面調查，涵蓋車輛達到76.5萬輛。

同樣的矛盾一樣發生在國內的造車新勢力身上。

2021年8月12日，餐飲連鎖品牌“美一好”創始人林文欽在駕駛蔚來ES8汽車並啓用Navigation on Pilot領航輔助功能（NOP）後，於瀋海高速涵江段迎面撞上了高速路障施工車輛，不幸去世，終年31歲。此事故的發生再度引發國內關於自動駕駛的廣泛爭議。

有聲音質疑蔚來ES8在此過程中只出現一次急加速，並沒有急減速，更多聲音質疑自動駕駛的可靠性。在業內人士看來，這其實暴露了自動駕駛在發展進程中所面臨的兩難：如果要讓自動駕駛走得更順暢，就不能頻繁觸發AEB，因爲頻繁剎車的駕駛體驗很不好，因此對車企來說，降低AEB觸發閥值，提高自動駕駛的順暢度和效率，會是現實選擇，但也意味着降低了緊急制動的安全性。

同時，現實駕車中的場景千變萬化，即便自動駕駛車輛已掌握了上萬種工況（指汽車運輸行駛過程中的工作狀況），但依然不能解決所有的問題，因爲道路工況是沒有窮盡的。這就需要足夠多的自動駕駛車輛跑足夠多的路程，不斷積累真實的工況數據和實現進化，就像深藍和AlphaGo就是“投餵”了無數的棋譜數據後，才進化到擊敗人類圍棋冠軍的。但這也意味着，前期的自動駕駛就是需要大量的自動駕駛“小白鼠”們冒着一定風險去跑車積累數據和不斷迭代優化算法。

很多業內人士認爲，在沒有明確的自動駕駛法律及規則的約束下，車企其實既當運動員又當裁判員，因爲自動駕駛相關技術、宣傳口徑的最終解釋權還在車企那裏。因此，隨着自動駕駛的快速鋪開，配套法律及規則的及時跟進是十分必要的。

3。問題

雖然問題多多但商機巨大

自動駕駛關係到車主的生命和財產安全，既然自動駕駛目前面臨這麼多困境和不確定性，那爲何現在各國和企業還在大力推進呢？

主要原因就是，雖然目前事故頻發，自動駕駛仍然是加強版的“駕駛員”，經過持續優化的自動駕駛，確實能比人類更懂開車、開得更好。

“自動駕駛汽車正常行駛時能夠有效避免人類駕駛 80%的事故”，2021年12月16日，中汽中心、同濟大學、百度三方聯合發佈《自動駕駛汽車交通安全白皮書》，通過相關技術論證與真實的自動駕駛事故對比分析，得出上述結論。

根據世界衛生組織的數據，汽車事故是全球第二大死亡原因，每年約有130萬人死於交通意外。美國國家公路和運輸安全局發現，在美國有超過92%的交通事故案例是人爲錯誤引發的。國內交通安全管理網上也有文章提到，造成交通事故的十大殺手主要有：開賭氣車，疲勞駕駛，酒後駕駛，超速駕駛，雨雪天氣，視線不良，輪胎不良，轉向失靈，制動失靈，麻痹大意，這其中超過90%的事故類型都直接或間接由駕駛員導致。

避免交通事故及由此造成的人員傷亡和損失，正是人們依然追逐自動駕駛的初衷，而緩解交通擁堵、停車難等老大難問題，讓人類從枯燥的駕駛中解放出來，也是自動駕駛帶來的優勢。

我們或許可以暢想下未來美好的自動駕駛圖景：自動駕駛汽車接替人類駕駛員的角色，自動找尋最佳的行車路線及作出各種決策，也再無停車難的困擾；未來的自動駕駛汽車也不會闖紅燈，不會酒駕，不會超速，不會疲勞，不會賭氣……每年挽救數十萬人的生命。

不過，自動駕駛的障礙不僅來自芯片等技術的演進和算法數據的積累，以及在此過程中的各種可能風險；對於車企和自動駕駛公司而言，還是一個需要不斷鉅額投入但商業化落地依然遙遠的漫長試煉。

2015年，谷歌無人汽車的行駛里程突破100萬英里，取得了里程碑式的突破，但緊接着的2016年，谷歌的無人駕駛項目研發進入瓶頸，持續巨大的投入讓谷歌長期面臨財務壓力，並先後經歷了兩次嚴重的人才流失。曾被谷歌視爲“親密戰友”的Uber（優步）高薪挖走了谷歌搜索業務負責人Amit Singhal、軟件工程高級副總裁Kevin Thompson等多位重量級高管。

而頗爲戲劇性的是，重金高調切入自動駕駛領域的Uber也未能堅持到底，在經歷了訴訟、車禍爭議以及鉅額的虧損後（2020年前三季度，Uber自動駕駛部門ATG實際營收僅2500萬美元，累計虧損卻達3.03億美元），2020年12月8日，Uber宣佈將其自動駕駛部門出售給自動駕駛汽車公司Aurora Innovation。

研發週期長、資金投入大，這是自動駕駛領域呈現出的特點，車企如何壓縮成本與自動駕駛持續鉅額投入間的矛盾愈發突出。2019年，以色列激光雷達公司Oryx Vision關停，自動駕駛公司Drive.ai被蘋果公司收購；2020年，自動駕駛卡車企業Starsky Robotics倒閉，無人車獨角獸Zoox賣身亞馬遜，網約車巨頭Uber、Lyft相繼賣掉了自動駕駛部門。

事實證明，實力雄厚如谷歌、Uber也難以承受自動駕駛的鉅額投入。業內分析認爲，自動駕駛研發成本高昂、技術落地困難且商業變現仍未實現。

平安銀行汽車生態事業部研究員朱自清告訴記者，目前自動駕駛面臨的困難依然不少。規範層面，尚無對高等級自動駕駛規範做出明確規定的法規；技術層面，高等級自動駕駛技術（算法、AI芯片等）成熟度不足，安全隱患較大；商業層面，由於技術、法規等因素的制約，自動駕駛短期內難以商業化落地；需求層面，消費者對自動駕駛的接受度較低，對自動駕駛的安全性抱有懷疑的態度；產業協同層面，自動駕駛的實現涉及到零部件企業、軟件企業、主機廠、通信企業、運營服務商、政府部門等衆多參與者，協調難度大。

“自動駕駛不是一蹴而就的。”乘聯會祕書長崔東樹表示。雖然面臨諸多的挑戰及困難，但自動駕駛帶來的未來和商機依然巨大。自動駕駛帶來的機會是車企的第二增長曲線，是相關產業的生態擴大和產業鏈商機增加。

據科技產業服務機構甲子光年分析測算，5G加快了無人駕駛汽車到來，自動駕駛將帶來三個萬億市場，分別是Robotaxi（無人出租）、Robotruck（無人卡車）、智能駕駛Tier 1（一級供應商）；兩個千億市場：無人配送和Robobus（無人公交）；以及數個百億市場：港口、礦山、機場、園區等，這些封閉/半封閉場景的自動駕駛有一個共同點：路線複雜程度更低，商業化落地更快。

而據中金公司測算，L4 級無人Robotruck/Robotaxi直到2025~2030年纔會商業化落地，而L3級高速公路有條件自動駕駛、L4級自主代客泊車、礦區自動駕駛和無人末端配送等場景將在2025年前量產落地。

“ 實現完全自動駕駛的目標是確定的，但過程註定是曲折的，目前自動駕駛行業正處於發展瓶頸期，行業參與者一定要有定力，做好打持久戰的準備。”朱自清表示。

觀察

有期待就要有寬容

“如果沒有對我們（新技術）的寬容，就不會有華爲。”在與著名計算機科學家傑裏·卡普蘭等的對話中，華爲公司創始人任正非如是表示。其實歷史上幾乎所有的新技術（發明）都經歷過曲折的發展階段，以及不斷調試提升的漫長曆程。

作爲20世紀最偉大的發明之一，飛機的出現深刻改變了人類的交通出行乃至工作生活方式，讓地球村成爲現實，但飛機出現和發展可謂一波三折。

從魯班製作的木鳥三天不落地，到明朝嘗試用火箭進行飛行，像鳥兒一樣翱翔一直是人類的一個夢想。20世紀初，內燃機的發明，讓飛機上天有了一些現實基礎，不過在當時大多數人認爲依靠自身動力飛行的飛機無異於天方夜譚。在衆多的質疑和失敗中，美國萊特兄弟開始了種種嘗試，從1900年起他們進行了1000多次滑翔試飛，1903年萊特兄弟製作的“飛行者一號”終於成功上天。這是載入人類歷史的時刻，不過對於飛機來說，這只是開始。

20世紀的百年間，從最早的滑翔機到各種軍用、民用飛機再到無人機，從最初飛行時速不到50公里到如今時速超10000公里的超音速飛機，從最初的載客1人只能飛行幾十米到如今最高載客近千人飛行數萬公里，飛機經過不斷的迭代升級，中間依然經歷了各種失敗和質疑，才真正成爲今天它們翱翔藍天的模樣。

任正非曾表示，“對於未來和新生事物，我們總是抱有過多的期待，又缺乏足夠的寬容。”確實，正如人們的飛行夢一樣，當汽車誕生的那天起，自動駕駛的夢想已經開始醞釀。雖然經歷了各種冷嘲熱諷、種種失敗質疑以及長時間的停滯不前，近些年來，人工智能和5G通信等技術的演進應用，正在讓自動駕駛向我們緩緩駛來。

但另一方面，商業化社會的推力和資本、利益等的裹挾，又讓一些企業往往喜歡描繪自動駕駛燦爛的未來和美妙的圖景，忽視了中間必須經歷的時間的沉澱和技術數據的積累。而相信這些描繪的人們又對自動駕駛抱持着過高的期待，這樣的後果就是，一旦在發展中遭遇事故，就會產生嚴重的心理落差，進而轉向質疑和批判的一方，從而丟掉應該保持的客觀的立場。

或許，我們還是要給自動駕駛不斷改進優化的時間空間，遵循規律、腳踏實地一步步地讓自動駕駛落地、啓動、出發。目前，自動駕駛的未來我們已經清楚地看到，並且確信它將離我們的生活越來越近。

本版文章均由本報記者吳清採寫