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无法量产自动驾驶汽车的企业，与谷歌公司差在哪儿？

无法量产自动驾驶汽车的企业，与谷歌公司差在哪儿？

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作者：
来源：新车网
时间：2018-12-29

最近几年，随着人工智能的爆发，相关应用领域的市场逐渐火爆，其中最让人关注的无疑是自动驾驶汽车的落地进展。根据寻找中国创客的统计，至少有10家中国自动驾驶公司提出在2018年实现各种形式的高级自动驾驶商业计划，但显然这些计划是要“跳票”了。

而在大洋彼岸，美国谷歌母公司Alphabet旗下Waymo公司的无人驾驶汽车则进入商业化阶段。2018年12月5日，Waymo正式推出无人出租车服务——Waymo One，成为全球首家实现自动驾驶技术商业化的公司。目前，这一服务已经在美国亚利桑那州凤凰城郊区的四个地区（Chandler、Gilbert、Mesa和Tempe，共计大约100平方英里，合258平方公里）启动。

一边是自动驾驶汽车量产难产，一边是自动驾驶汽车进入商业化阶段，为何有这两种截然不同的景象？

事实上，这两种截然不同的景象，可能正是对自动驾驶两条不同路线发展的一次现实评测。

两条自动驾驶发展路线，孰优孰劣？

目前，全球自动驾驶汽车的发展路线分为两种。一种是以谷歌等科技互联网巨头为代表的“激进”的全自动驾驶路线，也就是一步到位，制造达到L4、L5级别的自动驾驶汽车。

而以传统的车企为代表的企业，由技术的限制、入局的时间较晚，以及基于自身生产-销售的思维，则选择渐进式的发展路线，也就是L2→L3→L4/5的无人驾驶等级的逐步提升的路径。

在后者这里，主导的思维是平衡性能提升与成本。这样才能避免在自动驾驶汽车成为市场主流之时，传统车企沦为科技互联网企业的造车代工厂，被边缘化。

图 1：美国汽车工程师协会（SAE）和美国高速公路安全管理局（NHTSA)制定的自动驾驶级别标准

中国自动驾驶初创企业新增数量减缓，但融资规模仍持续增长

虽然传统车企的发展路径看似更稳妥，但现实可能是另一回事。

自动驾驶汽车能否实现量产，从自身来说，一个是技术问题，一个是成本问题。对于技术，小马智行联合创始人兼CEO彭军表示，自动驾驶的基础技术壁垒其实在2015、2016年两年间已经取得突破。而最终技术的迭代与更新则取决于公司对本身技术的要求。目前，自动驾驶没有统一的技术解决方案，都是各家根据自己的情况进行组合，选择不同的雷达或摄像头数目来实现。

图 2：中国自动驾驶领域初创企业每年新增数量

风险投资资金向头部初创企业聚集

或许正是由于技术壁垒的突破，从自动驾驶初创企业的新增数量上看，也正是在2015年达到了最高值（图2）。此后每年新增的自动驾驶及领域相关的企业逐步减少。

不过，虽然初创企业每年新增数量在减少，但与其同时，这些企业的融资规模却越来越大。即使被视为资本寒冬的2018年，自动驾驶领域的融资规模仍然创下新的记录。（图3）

图 3：中国自动驾驶初创企业的融资规模及融资次数

但这也反映自动驾驶领域的另一个特点，就是造车对资金的依赖度特别高。以Waymo的无人驾驶汽车为例，Waymo测试车上装配了3个激光雷达、8个摄像头、5个毫米波雷达，单车造价估计要超过20万美元。

并且，现在风险资金也越来越多地集中到这一领域少数领先企业，在中国有如威马汽车、小鹏汽车、奇点汽车等。在过去几年间，这三家企业获得将近300亿元（仅统计有明确数据）的投资，占2009年以来中国自动驾驶领域初创企业融资规模的近1/3。这也是为何融资次数虽然在减少，但融资规模却越来越大。

所以，高昂的造车成本也对企业的造车能力制造了巨大的障碍。首先得有足够的资金支撑，否则什么也不用谈。而即便有足够的资金，能否进行量产，还得解决性能（技术）与成本平衡的问题。

图 4：全球部分自动驾驶汽车企业的测试情况（脱离，即意味着需要安全员人为接管）

在当前诸如激光雷达等硬件价格居高不下的情况下，越好的性能意味着越高的单车造价成本。否则技术不过关，安全也就没保障。但过高的单车造价，却可能打击消费者的消费能力。更何况现实中的路况恐怕很难支撑起完全的自动驾驶，让消费者充分体验自动驾驶的乐趣。

比如早在2017年7月，奥迪就发布了全球首款L3级别量产车型——全新一代A8，但由于定位于L3级别，功能开启需要满足特定场景的特定限制条件，比如只能行驶在有对向车流隔离带的高速公路上或多车道公路上，并且所有车道的车行驶缓慢，车辆间距非常小；车速不超过60公里/小时；车辆传感器监控范围内没有交通信号灯或行人等等。这样大打折扣的自动驾驶技术，可能打消很多人的购买意愿。

“人机共驾”模式，未必是自动驾驶发展必要的阶段

同时，这样低级别的自动驾驶技术，需要“人机共驾”，但这种模式是否有足够的安全性呢？

事实上，Waymo公司之所以决定采用激进的完全自动驾驶路线，原因之一就在于“人机共驾”的汽车控制方式并不安全。斯坦福大学汽车中心前主任Clifford Nass认为，要求驾驶员在汽车处于自动驾驶状态之下，遇到紧急情况时介入干预、掌控汽车，至少需要5秒以上的时间才有可能实现完全的控制。

在5秒之内，可能就已经意味着灾难的发生。正如Uber的自动驾驶测试汽车在美国亚利桑那州发生的车祸一样，导致一名骑自行车路人死亡的背后，是软件的故障与失职的安全员。

也正是这个案件，使得亚利桑那州的部分居民对Waymo公司投入的无人车服务感到不满。

虽然有些企业提出的，可以通过人脸识别技术迫使驾驶员专注于开车，以便随时接管汽车，但这样的“自动驾驶”方式也就背离了其本质。

就此而言，“人机共驾”逐步融合的自动驾驶汽车发展路线，未必就是完全自动驾驶时代来临前的其中的某个过渡阶段。恰恰相反，这样模式可能在某一时刻，就被彻底抛弃。