2017年12月12日，在上海嘉定F1國際賽車場附近發生的一起事故引起網絡熱議：一輛白色比亞迪躲過“行人”后偏離主路，在沖過綠化帶和非機動車道后，一頭撞上了人行道上的樹木。
這不是一起普通的司機酒駕，也無人受傷，而是2017 CIVC中國智能汽車大賽上，來自長安大學車隊的無人駕駛比賽結果，也是公開可循的“我國無人駕駛汽車首撞”。
世界上第一起無人駕駛死亡事故來自特斯拉。2016年5月7日，車主Joshua Brown在使用特斯拉Model S電動汽車自動駕駛系統的行駛途中，在美國佛羅里達州威利斯頓高速公路上與一輛突然左轉的卡車相撞后死亡。彼時，全球對無人駕駛的質疑聲一度達到了頂峰。
與此同時，大公司們仍有條不紊地推進無人駕駛的研發工作。
在2017年11月的2017百度世界大會上，百度與金龍客車宣布將行業量產時間提前兩年，即2018年7月小批量產及試運營無人駕駛微循環巴士“阿波龍”。
奔馳則早在2013年9月就首次公開測試了自家的全自動無人駕駛技術：Mercedes S－Class汽車完成了從德國曼海姆到普福爾茨海姆的100公里道路行駛，這也是第一位人類女司機、奔馳創始人卡爾？本茨的太太于1888年首次駕車走過的路線。
“幾乎一夜之間，我周圍的所有朋友都在做無人駕駛。”國內機器視覺獨角獸公司之一的依圖科技聯合創始人、CEO朱瓏向《21CBR》記者表示。
根據多方玩家的時間表，2018年全球第一輛具備無人駕駛能力的汽車將有望真正上路。無人車真的安全嗎？對于廣大司機、乘客和工業界，智能駕駛的到來意味著什么？
競相路測
2017年12月2日，阿爾法巴智能駕駛公交車試運行的消息引爆網絡，“面向公眾開放、全面代替司機”的假消息不脛而走。項目發起方——深圳巴士集團緊急辟謠：線路尚處于“數據采集試運行階段”。
不過，好奇的公眾仍自發前往測試點附近圍觀。阿爾法巴也為各地競相開展的無人車路測掀開了神秘一角。
2015年8月，宇通自動駕駛客車在無人工干預的情況下，完成從鄭州市鄭開大道到開封市開遠門站的32．6公里開放路測；2017年7月，中車電動在湖南株洲的開放道路上以最高40公里的時速行駛了近3公里。
被稱為“汽車小鎮”的封閉式測試園區也在全國多地“開花”。比如，位于上海國際汽車城的2平方公里測試場地內設置了隧道、加油站、圓形環島等50種模擬交通場景；2016年11月開放的重慶示范區則主打兼具城市和農村、山城和霧都環境下的復雜交通場景。
更多的無人車團隊選擇漂洋過海，前往美國加州注冊分公司，申請當地的路測牌照。美國是完成自動駕駛頂層設計的首個國家，加州交通管理局 （DMV）于2015年制定了針對自動駕駛公開道路測試的相關草案，加州也因此成為百度、長安、蔚來汽車等企業看中的全球無人車路測“大本營”。
此前，由于我國2011年修訂的《道路交通安全法》未將無人駕駛的問題納入考慮，加州牌照、封閉式園區和無法案保障的“黑跑”，構成了中國無人車公司的三種測試路徑。直到2017年12月18日，北京市交通委發布關于自動駕駛車輛道路測試的指導文件，國內正式允許無人車上路測試。
阿爾法巴項目實施方、海梁科技總裁助理穆毅告訴《21CBR》記者，阿爾法巴的路測選址位于深圳福田保稅區西南角的海邊，沿途駛過金葵路、香樟道、紅花路等單、雙車道，測試路段平日里行人較少，但仍有貨柜車和外賣電瓶車等不時經過。在首發當日時長1分40秒的路測中，巴士與6輛小汽車、2輛大巴客車會車，被1輛小汽車超車。穆毅認為，自動駕駛測試只有行駛在開放道路上，才能模擬公交運營的實際工況，完成無人駕駛技術提升所需的“有效里程”積累。
2017年7月，圖森未來的L4級別無人車完成從加州圣地亞哥到亞利桑那州尤馬的170英里跨州長距離路測；幾乎同一時期，圖森基于陜汽X6000研發的自動駕駛卡車也在唐山市曹妃甸區內試跑。
這家200人規模的無人車公司的核心團隊，包括來自美國加州理工、卡耐基梅隆等名校的科學家和豐田、通用自動駕駛組的研發人員。團隊此前最知名的戰績，是在世界最大的自動駕駛視覺算法評測數據集KITTI中拿下了九個單項第一。
從美國到中國，從北五環到洋山港，每條路都有自己的工程問題：交通規則、車道線畫法甚至隔離墩的形狀都不一樣。大街小巷的特定問題，加上系統對不同廠商和型號的車輛適配，一系列的排列組合最終形成了堪比天文數字級的獨立交通事件。
圖森未來聯合創始人、CEO陳默認為，要將小概率情況都摸清，每百公里路需要100萬公里以上的測試，“相當于每一公里路要跑1萬次。”
迄今為止，全球測試時間最長的自動駕駛汽車來自谷歌。該公司聲稱，其50多輛自動駕駛汽車的總行駛里程已突破200萬英里（約合322萬公里），相當于人類300多年的駕駛經驗。即便如此，始料未及的新情況仍不斷出現，比如，在位于谷歌總部山景城的一次測試中，一個坐著電動輪椅的女人在路上轉著圈追趕一只鴨子，自動駕駛系統只能通過不斷試探并降速停車來避免事故發生。
無人駕駛什么時候才是安全的？
“我們認為在99．9999％的道路情況都已知的條件下，剩下的0．0001％通過pull over（降速停車）的方式降維處理，在商業上才是可行的。”陳默向《21CBR》記者表示，團隊計劃2018年中在中美兩地共部署50輛貨車批量測試，“把沒見過的都看一遍，這就是谷歌長時間路測的意義。”
定點定線
從試驗場走向真實道路的智能駕駛汽車，面對的是千變萬化的長尾路況。相比大而復雜的共享租車市場，從A到B的定點定線場景，更有可能最先落地商用，也誕生了這個行業的新玩家——無人駕駛運營商。
穆毅向《21CBR》記者表示，與國內大部分自動駕駛項目不同，阿爾法巴由巴士運營方深圳巴士集團主導。相比將所有自動駕駛技術集成在一輛車上，或是在私家車上安裝近200萬元人民幣一套的感知設備，公交系統的專用道和固定線路使得沿途安裝傳感器、網聯設備等基礎設施的時間表離公眾更近，且成本是“公交公司負擔得起的”。
圖森未來則定位為貨物運輸場景下、公路港與公路港之間的L4級別無人駕駛行為運營商。圖森未來向陜汽、一汽等重卡車廠采購定制化車輛、自主研發軟件系統與核心算法，并作為車輛上路運營后的主要責任承擔方，車廠僅依照需求和設計方案為車輛加裝硬件。
在這一模式下，汽車主機廠 （OEM）、一級零部件供應商 （Tier 1）等汽車制造產業的傳統“大咖”將退居二線，既做全棧技術又擔責任的運營商成為無人駕駛領域的核心玩家。
商務部數據顯示，2016年全年社會物流總費用占GDP的14．8％，同比下降1．2％，網上零售額5．2萬億元，增長26．2％。中國電商行業的繁榮帶動了物流運輸業的高速發展，也加劇了貨運司機的短缺，疲勞駕駛、超速駕駛成為卡車司機群體中的普遍現象。
陳默算過一筆賬，“中國的干線運輸卡車司機大約有800萬名，行業月收入在1萬元上下，算上社保公積金，每人每年成本最少12萬元，這起碼是一個萬億級別的市場”。
不過，無人駕駛汽車若不能完全取代人類，其降本增效的商業模式就無法成立。在美國汽車工程師協會 （SAE）制定的共6級自動駕駛級別中，名為“有條件自動化”的L3級別成為了當前矛盾的集中體現。
一方面，根據定義，司機可以在特定條件下雙手離開方向盤實現自動駕駛。另一方面，多國現行法律仍將這一行為判定為危險駕駛行為。主流玩家也各自站隊，奧迪和豐田身處L3級別汽車的量產陣營，沃爾沃和福特則選擇直奔無需人類接管的L4（高度自動駕駛）級別。
陳默認為，從輔助人類的自動駕駛到代替人類的無人駕駛，二者之間存在著一條涇渭分明的產業邊界：一方是以高級駕駛輔助系統 （ADAS）為終端主體承載附加功能，由OEM和Tier 1主導的自動駕駛產業，汽車仍被作為傳統耐用消費品賣給客戶。另一方則是能夠顛覆整個汽車制造生產和人類出行的無人駕駛產業，一個全新的增量市場。
谷歌旗下的無人車公司Waymo早前宣布停止“緊急情況下司機接管車輛”的功能研發，因為 Waymo在硅谷開展的一系列路測中發現，當無人車時速平穩達到90公里時，人類司機會打盹、玩手機，精神渙散，面對突如其來的路面危險并不能很好地操控汽車。
當被問及科幻感十足的L4／L5級別無人車何時商用，業內都指向了遙遠的2025年。在陳默看來，當前商業化的困難不在于安全指數的上限有多高，而在于下限有多低，“幾輛車路測沒事不難，難在1萬輛車鋪出去還能不出狀況。相比之下，政策不是問題，是各家的技術還達不到。”
在成本和安全之間，無人車公司艱難探尋著兩者的最佳平衡點。
比如，以機器視覺能力為主的解決方案成本更容易被接受，但只要稍有逆光、灰塵等不利因素影響，風中飛舞的塑料袋甚至雨滴都可能被系統誤認為是障礙物，團隊的算法設計和系統集成的能力受到考驗。反過來，如果采用當前精準測距的傳感器“頂配”——成本達70多萬元的64線激光雷達，無人車又會淪為“富人的玩具”。
陳默表示，圖森未來正在和申通等貨物承運商接洽。不過，目前要談制定運營細則，還為時過早，眼下急需的是在2018年把第一條實際交通場景內點到點的商業化道路演示搭出來，“比人安全，還比人便宜，客戶就會用你的服務”。
巨頭混戰
作為無人駕駛汽車的核心“大腦”，芯片市場的戰爭有三方陣營：谷歌以封閉模式自主研發專為人工智能運算服務的TPU （Tensor Processing Unit）。新老巨頭英偉達和英特爾在產業鏈上下游布局，前者以資源＋資金的投資方式在中國首次投資自動駕駛公司圖森未來，后者則在買下以色列ADAS廠商Mobileye后，于2017年10月對國內AI芯片公司地平線完成近億美元的A＋輪融資領投。
百度研究院前院長林元慶曾經指出，智能汽車在技術層面分為“智能”和“汽車”，要搭建強大的“智能”系統，需要具備三個必要條件：很好的算法、用于訓練這些算法的大數據，以及強大的計算能力。自動駕駛過程容不得死機，硬件必須滿足高可靠高性能的實時運算。
陳默告訴《21CBR》記者，在無人駕駛系統的開發階段，與英偉達的戰略投融資關系，為圖森未來與博世等主要一級零部件供應商和傳感器廠商展開深度合作提供了幫助。作為當前無人駕駛領域的主流主控芯片，英偉達的GPU芯片與車內的所有傳感器、控制單元相連，豐田、奔馳、沃爾沃等廠商紛紛選擇與之結盟。
在無人駕駛產業內，科技巨頭手握智能汽車的中樞大腦與核心技術，車企想要進入，必須開放生態，與前者分食蛋糕。
不過，對于英偉達試圖在無人駕駛領域復制機器視覺霸主地位，地平線創始人、CEO余凱并不擔心：“500W功耗的處理器放在一輛車上，這不是一臺running car，而是burning car。”清華大學計算機系教授、中科院院士張鈸則表示，“AlphaGo采用的2000千瓦計算機，用比人類高出10萬倍的功耗才把李世石打敗。人工智能要往前發展，現有的硬件必將成為障礙。”
余凱認為，以算法定義芯片的軟硬件深度結合將是無人駕駛芯片的發展趨勢，“未來凡是不需要傳感器協同的部分，包括感知、決策在內的智能汽車計算都將推向終端。要在烈日環境下也能完整精確地檢測，就要以非常低的功耗在處理器上運算。”
2017年12月，地平線發布國內首款嵌入式人工智能視覺芯片征程 （Journey） 1．0處理器。地平線方面稱，目前基于該芯片的高級駕駛輔助系統 （ADAS）對車輛、行人、車道線和交通標志的檢測準確率超過99％。
在芯片市場之外，長鏈條的行業特點使得市場越發混亂。曾經掌握著話語權的行業大佬們，現在也火急火燎地加入戰局。福特投資布局無人駕駛的幾個核心技術，包括激光雷達公司Velodyne、地圖公司Civil Maps和機器視覺公司SAIPS；通用與打車應用Lyft打造無人駕駛網絡；戴姆勒則與博世組建開發聯盟，計劃推出龐大的無人駕駛共享汽車系統。
未來，如果無人共享租車業務全面開啟，新一代無人車出行服務運營商崛起，傳統的乘用車企將面臨利潤空間的急速抽離。美國智囊機構Rethink X創始人Tony Seba指出，如果訂購無人車服務來滿足一個人的所有運輸和出行需求，每戶美國家庭一年可節省5000美元，“每個人都將成為受益者，不僅僅是特定行業”。
競爭之外還有合作。目前唯一能夠量產車規級激光雷達的零部件供應商——法雷奧中國區副總裁朱威在談及無人駕駛產業之復雜時，舉過一個例子：法雷奧和奔馳曾經歷時3年多，動用了300多名軟件人員，花費1億多歐元，編寫了5億多個源代碼，才完成了僅僅是一個自主泊車功能的聯合開發。巨大的工作量決定了主機廠、供應商和技術公司等多方合作的未來行業格局。
無人駕駛產業還在等待真正的爆發。
2017年11月，百度、蔚來資本完成對首汽約車的B＋輪7億元融資，共享租車、無人駕駛和新能源的組合充滿未知。百度智能駕駛事業群組總監尚國斌直言，雖然目前滴滴處于壟斷位置，但市場并未走到終局，未來移動出行的形態將是智慧出行。
時間的車輪滾滾向前，在這場游戲中，被挑戰的或將是曾經的顛覆者。
轉載請注明出處。
相關文章
熱門資訊
精彩導讀
關注我們
