无人驾驶时代来了？

周一泽

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无人驾驶不是“新东西”

百度的无人驾驶出租车Apollo GO自10月11日投入运行后，一度成为热门话题。根据百度地图APP显示，目前全北京开放的固定站点覆盖亦庄、通州、海淀和顺义，共有14个，其中亦庄附近有10个，站点之间间距最短仅几百米，最长5.3公里。通过查询可见，以上站点均远离地铁站和主要交通枢纽。目前，每辆体验车一次最多可接待2名乘客，且仅为18周岁～60周岁的用户提供自动驾驶服务，同行人员也需认证。叫车前需填写乘客详细的个人资料，包括每位乘车人的姓名、邮箱和身份证号。

据百度工作人员介绍，目前全北京共有40辆Robotaxi投入使用。10月12日为开放体验的首日，需求异常火爆，Apollo Go在北京的单日呼单量突破2600单。照此计算，每辆Robotaxi一天平均要在6小时工作时间内接65单，每小时接10单以上。这导致很多乘客打车难，甚至打不到车。

目前看来，曾经人们所说的“不敢坐无人驾驶汽车”已经不是问题，能不能坐得上才是问题。据《中国经济周刊》记者亲身体验后认为，光是预约无人驾驶出租车就很有难度，获取订单一直失败，有同行者等了四个小时仍没约到车。在运气上获胜的《中国青年报》记者约到了车，但并没有从中得到高科技驾驶的感觉。“体验一番下来，Apollo GO无人驾驶出租车给人的感觉不像是可以即走即停的出租车，反而更像某种园区无人摆渡车，虽然行驶过程较为流畅，但具体体验感并不算好。原因一是后备厢内装有工控机，它工作时声音较大，因此车内会有噪声;二是车辆到了固定停车点后，仅仅就是停在停车点，缺少对基于路况判断的随机应变方案。例如，选择的停车点——大兴区经济技术开发区管委会东门口，那里会不时有车辆驶过，如果停在路中间就会干扰其他车辆，因此Apollo GO无人驾驶出租车订单结束后，乘客不能马上下车，而是由车内安全员接管，并将车辆开向更安全、适合下车的区域，并口头向乘客告知‘下车小心。”

尽管交上来的答卷并没有拿到满分，但百度的这次“街上首秀”依然是中国无人驾驶汽车历程上重要的一步，而百度在无人驾驶汽车领域的野心，在三年前就可见一斑。

2017年4月18日深夜，百度公司的副董事长、总裁陆奇抵达上海，那时候的汽车行业还不知道，陆奇在第二天举行的上海车展现场上宣布的消息将会给国内汽车市场带去怎样的影响。

车展媒体会上，百度公司对外宣布：将向所有合作伙伴免费开放无人驾驶能力。开放的内容包括：车辆平台、硬件平台、软件平台和云端平台。百度将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，并提供完整的开发测试工具。根据开放内容，制造商和应用服务商可快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。开发成本大幅度降低。

对于汽车公司而言，这是好事，但也未必是好事。无人驾驶被视为汽车行业门槛最高的核心技术。通用汽车公司曾花费10亿美元收购Cruise;福特公司耗资10亿美金收购Argo.AI;Uber花费6.8亿美金收购OTTO，同时又为匹兹堡投资了10亿美元的开发费用……大众、丰田、宝马、奔驰在这方面的投入都达到了数十亿美元的量级。不仅如此，谷歌公司为此已组成尖端团队攻关了8年，团队中每名工程师的薪资都不低，最高可达到每年1.2亿美元。

百度的无人驾驶计划名为“Apollo计划”，一经问世，进展迅速。在2018年11月1日举办的2018年百度世界大会上，百度就披露了“Apollo计划”与一汽红旗和沃尔沃的深度合作，重点是自动驾驶领域。与以往不同的是，百度Apollo这次直接开启了智能驾驶的量产计划。智能驾驶是指汽车通过搭载先行的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实现协助駕驶员对车辆的操控，甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。

高等级的智能驾驶是智能交通体系的一部分，通过V2X（车联网）技术汽车能够把道路信息、交通信号、其他车辆等周围环境连为一体，形成“人、车、路”高效运行的交通体系。

而在智能汽车内部，各种类型的传感器代替了人的眼睛与耳朵，感知汽车周围情况;强大算力的控制器代替了人的大脑，做出车辆行驶路线决策;响应灵敏的执行器代替了人的手脚，执行智能大脑的命令。

被“代替”的驾驶员则通过全新的人机交互环境，享受智能的体验与服务。这是智能驾驶的愿景，也定义了各个子功能的发展目标。

当前行业普遍遵循SAE协会定义的智能驾驶等级，其中L2级以下的智能驾驶通常被成为ADAS（高级驾驶辅助系统），其最大的特点是系统只是在特定场景下为驾驶员提供协助，车辆行驶决策权在驾驶员，对应驾驶员需要承担所有的责任与后果。

而在L4及以上的智能驾驶因为是汽车主导着驾驶行为，责任主体为汽车生产或者汽车服务商。在智能驾驶的演变路径上，谷歌Waymo、百度等高科技公司直接针对L4级别的智能驾驶进行研发，L4级别的智能驾驶也常被称为无人驾驶或者全自动驾驶。Waymo从2009年就开始了相关研究，其利用在AI算法领域的优势通过样车收集数据不断迭代自动驾驶功能。百度此次“深耕”的级别正是L4级，距离L5级的全自动驾驶，只有一步之遥。

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无人驾驶的现状

人们毫不怀疑无人驾驶会成为未来交通的主力方向，但目前为止，汽车公司在无人驾驶领域取得的成果似乎并不“接地气”。

根据中信证券发布的《全球无人驾驶产业策略》报告中所描述，2009年～2019年是无人驾驶的第一个十年。在这十年的发展里，科技龙头、新旧车企以及初创公司，分为递进式和越级式两大阵营的技术路径和商业模式，均希望往高级别的无人驾驶前进。在硬件方面，起初由于产量较小，系统所需的各种传感器成本高昂。加上车载计算平台的芯片算力有限，以及云计算尚未普及，难以应付高维度机器学习的需求。在软件方面，包括图像识别和其他神经网络等的算法也尚在突破。大部分乘用车都停留在ADAS或L3的半自动阶段。

2020年，无人驾驶开启了新的一页。随着以上的问题均得到改善，全球范围内无人驾驶商用车纷纷试水。主要的应用场景包括无人出租车Robotaxi、特定范围内的穿梭巴士以及长途货运卡车等。而这些商用车均突破L4的全自动阶段。

在理想中，自动驾驶汽车是全知全能的。车辆将有能力进行观察、通信和计算，最终准确判断道路上的任何危险，并及时采取措施避免所有风险发生。

然而，自动驾驶开发商、监管者以及普通民众均必须面对一个亟待回答的问题：要多安全，才够安全？自动驾驶系统尽管拥有远高于人类司机的安全期望值，但“绝对安全”与零事故仍难以企及。

2018年3月18日，Uber在亚利桑那州测试无人驾驶车，撞死了一名女性，成为首起自动驾驶致死案件。虽然当时有警方调查人员表示就算是正常驾驶状态也无法避免车祸的发生，Uber仍然要为这次撞击事故买单——暂停了在坦佩、匹兹堡、旧金山和多伦多等北美城市的自动驾驶测试项目。

倒霉的不只Uber，特斯拉也曾发生过一次事故。2019年3月1日，美国佛罗里达州发生了一起特斯拉Model 3与一辆半挂式卡车相撞的事故，特斯拉轿车的车顶被整个削去。在事故发生之前10秒钟，特斯拉的驾驶员开启了Autopilot系统，而在相撞前8秒钟，特斯拉未检测到司机的双手在方向盘上。这次事故导致了特斯拉Model 3驾驶员的死亡，自动驾驶的安全性也受到了群众的质疑。

百度的无人驾驶也曾因为一个小事故上了热搜，而当事人正是百度的CEO李彦宏。2017年，李彦宏乘坐百度无人车出现在北京的五环路上，车辆因压实线造成违章，引发了外界质疑。现在看来，李彦宏、无人驾驶、压实线三个元素凑在一起，很难不把它看成是一次百度无人驾驶问世的“舆论预热”。

除百度外，其他汽车公司在无人驾驶上也频频更新动态：10月8日，Waymo宣布将在未来几周内对亚利桑那州凤凰城内所有公众开放无人驾驶打车服务，届时Waymo One用户可在该地区体验无需配备安全员的完全无人驾驶出租车。此前，Waymo已经小范围测试了这项技术;

通用汽车及其自动驾驶汽车部门通过NBC News宣布，他们将于2020年年底在旧金山开始测试无人驾驶汽车。紧接着通用的子公司表示已经收到了加州机动车辆管理局（DMV）的许可，允许其自动驾驶车辆在没有后备人力驾驶的情况下在该州运行。DMV也曾向Waymo和亚马逊的Zoox授予类似的许可。起步更早一些的特斯拉的无人驾驶汽车则基于庞大的数据支持，准备在2020年年底投放100万辆特斯拉自动驾驶出租车上路，并有望在2020年年底全面推出自动驾驶功能。

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无人驾驶的未来

无人驾驶汽车行业正处于怎样的阶段？距离市场成熟还要多久？

据《全球无人驾驶产业策略》观察，2017年～2020年这四年里，无人驾驶公司头部派系基本成型，以谷歌Waymo、百度为代表的科技公司成为中美自动驾驶行业的领军者;以通用和福特为代表的传统美资车企，依托雄厚的资金实力和迫切的转型压力，从一众竞争者中走出，成为矩阵中的领导者。从行业上来看，传统的“供应商-主机厂”逐渐转变为“主机厂+供应商/科技公司”的联盟，近两年趋势明显，包括“戴姆勒-博世”“宝马-FCA-Intel”“奔驰-英伟达”“现代-Aptiv”，从资源共享、加速渗透、成本控制、风险共担等角度，行业的合纵连横成为趋势。

L3半自动驾驶水平以上的行业发展，需要整个汽车行业供应商关系的重组和整合。形成“车企+供应商+芯片巨头+打车软件+物流公司”的合纵连横。

头豹研究院《汽车应用行业深度研究》報告中则认为，由于无人驾驶技术发展尚未成熟，行业内至今未实现无人驾驶产品的商用及量产。从各大汽车厂商和互联网科技巨头公布的计划看，到2025年，无人驾驶有望实现特定场景下的真正商业化。目前，各大自动驾驶技术研发企业与传统汽车制造厂商均在努力加速无人驾驶汽车的商业化进程，如长城汽车计划在2020年推出高速全自动驾驶车辆;北汽集团计划2021年规模化量产无人驾驶汽车;宝马计划2021年推出完全自动驾驶汽车。

无人驾驶技术的发展依托人工智能算法、车联网、数据采集、信息处理、激光雷达和芯片处理器等众多技术的发展，想要达到电影中“随叫随到”“来去自如”的无人驾驶商业化场景，需要更深入的科技发展以及资金投入。