恕我直言：自動駕駛這場大戲只有演技精湛的演員，卻無真正可表演的戲台！

今年的CES展會，依然熱鬧非凡。從傳統硬體廠商到互聯網科技巨頭，從老牌消費電子廠商到汽車科技新秀，紛紛使出渾身解數，向世人展示自家的最新科技成果。其中不乏具有引領性的產品，足以引起科技媒體一波波的報道。對於今年CES最大的亮點，個人認為當屬「自動駕駛技術」。

雖作為國際消費類電子產品展覽，但隨著近些年汽車廠商以及技術廠商的加入，交通出行相關產品和技術也成CES展會重頭戲，特別是現在很火的自動駕駛領域。無論是傳統汽車廠商和硬體廠商，還是互聯網科技巨頭和新興的汽車科技公司，都在一窩蜂的扎堆於「自動駕駛領域」，嘴裡都在喊著自動駕駛時代已經來臨。那麼事實真的是如此嗎？

那我們先來看一下，今年CES展會上各大廠商都展示哪些與自動駕駛領域相關的科技成果。

英偉達：專為自動駕駛設計超級AI計算晶元 DRIVE Xavier

此次CES展會，黃教主率領的英偉達自動駕駛「夢之隊」可謂是驚艷亮相，推出了DRIVE Xavier 自動駕駛晶元不僅是全球首個自主機器處理器，而且還是目前最大的 SoC。該處理器是英偉達迄今為止打造的最複雜系統級晶元，總共凝聚了 2000 多名工程師的四年努力研發成果，總研發投入高達 20 億美元。其運算處理能力相比上一代架構提升 15 倍（目前所用架構為 CUDA），每秒可運行 30 萬億次的計算，但是耗能卻比上一代有所減少，僅為 30 瓦。

除了DRIVE Xavier ，英偉達還推出了兩款基於DRIVE Xavier設計的軟體平台：DRIVE IX 和 DRIVE AR，依照黃教主的說法，功能和應用體驗上都相當驚艷，詳情可在《「黃教主」CES展會上霸氣開唱：「我就是AI」的底氣何在？》一文查看。

百度：自動駕駛解決方案Apollo 2.0正式發布

本次CES展會，百度給大家帶來Apollo2.0版本，並且正式向用戶開放。作為完整的自動駕駛解決方案，Apollo2.0能夠實現簡單城市道路自動駕駛，它標誌著Apollo平台包括雲端服務、軟體平台、參考硬體平台以及參考車輛平台在內的四大模塊已全部具備。

高德地圖與速騰聚創合作研發的激光雷達整體感知系統

目前速騰聚創（robosense）在2018CES展上展出了與高德地圖合作研發的基於高精地圖的激光雷達整體感知系統。該系統的特點是將MEMS固態激光雷達RS-LiDAR-M1 Pre與攝像頭進行硬體上的底層融合，從而讓自動駕駛車輛能全方位感知真實世界的三維空間色彩信息。而傳統的做法是把多個分立感測器的數據分別收集與處理，很難做到時間上的同步與空間上的校準。

偉世通DriveCore自動駕駛平台

美國偉世通（Visteon）公司在2018CES展上推出了DriveCore自動駕駛平台。DriveCore旨在加速自動駕駛技術的開發和商業化，使汽車製造商能夠以開放式協作的模式快速構建自動駕駛解決方案。該平台包括硬體、車載中間件和基於PC的軟體工具集，可用於為L3及其以上級別的自動駕駛應用開發機器學習演算法。

DriveCore採用集中式計算方法，為汽車製造商提供具有高度計算能力、可擴展性的故障安全域控制器，該控制器可支持來自多個攝像機、激光雷達和和雷達感測器的數據集成。

豐田：「另類」雷克薩斯

在展會上，豐田向公眾展示了一輛全新搭載3.0版本自動駕駛平台的雷克薩斯LS 600 hL測試車，它在車頂上裝有加州無人駕駛初創公司Luminar製造的4枚遠程激光雷達感測器，可以對車輛周圍半徑200米範圍內的物體進行360°無死角識別。

奇瑞：接近量產的自動駕駛

奇瑞汽車作為百度Apollo自動駕駛技術聯盟的核心成員，在本屆展會上展示了以艾瑞澤5為基礎打造的自動駕駛車輛。艾瑞澤5具有兼容Apollo Pilot系統的能力，可搭載量產的自動駕駛解決方案。

奇瑞作為自主品牌自動駕駛技術的先行者，在2016年8月，奇瑞就聯合百度推廣了一款基於奇瑞eQ打造的純電動無人駕駛車。在2017年4月，百度推出Apollo自動駕駛開放平台之際，奇瑞又在第一時間與百度開展了深入合作，並簽署了戰略合作協議。

奇瑞在自動駕駛的布局，在自主品牌當中處於相對領先位置，同時已經有接近2年的自動駕駛量產車的製造經驗，對於道路交通環境、上游設備供應商以及產品的改進迭代有著更多實踐經驗。

三星發布車載平台DRVLINE和5G汽車解決方案(TCU)

三星在CES2018上正式發布了旗下最新款的車載平台DRVLINE，以及業界第一個5G汽車解決方案（遠程信息控制單元TCU)。據悉三星/Harman的5G解決方案將會使汽車能夠直接與交通燈、外部交通管理系統和其他車輛進行互動。換言之，TCU將作為單獨汽車與更大交通網路的連接點。

自動駕駛時代真的來了嗎？

上面是小編揀選了一些熱門廠商在自動駕駛領域的的成果，從本次展會汽車科技參展商的數量和參展熱情來看，大家似乎都對自動駕駛未來充滿了期待。

據了解：截至2017年，全球前14大技術公司里，已經有12家宣布開發自動駕駛相關的技術；在汽車領域，全球前14家的整車廠之中，已有13家宣布要進軍自動駕駛領域。這些數據似乎都在說明一個事實：自動駕駛的時代，已經來臨，就看到底是誰能在這個科技洪流中順勢而上了。個人不禁要問一下：事實真如此？

從CES上看到廠商發布的產品也好系統也好，解決方案也好，其實都集中在ADAS系統領域，即「先進的駕駛系統」（Advanced Driver Assistance Systems）。利用安裝於車上各式各樣的感測器，在第一時間收集車內的環境數據，進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理，從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險。

而在ADAS 中，硬體的核心是感測器(攝像頭、雷達等)和處理器，軟體核心是演算法。其中NVIDIA的計算晶元DRIVE Xavier是無人駕駛晶元領域的代表，百度的Apollo平台則是自動駕駛領域演算法和解決方案的代表之一。

那麼為什麼汽車廠商還有谷歌等科技巨頭喊了這麼多年自動駕駛，現在再來看，依舊是進展不大呢？這主要是有以下幾點原因：

首先，在自動駕駛技術初級階段，其所使用的ADAS系統成本太過昂貴。由於早期具有研製生產激光雷達公司全球寥寥幾家構成了產業壟斷，並且生產效率低下，所以就造成了早前谷歌自動駕駛汽車所使用的激光雷達的單車成本高達7萬美元，雖說現在成本已經降至7500美元，但還是太貴，這大大制約了ADAS系統市場普及。

其次，傳統汽車商跟科技廠商之間存在很大的壁壘。當百度以及谷歌發布自家駕駛技術時，曾經看到好多傳統汽車廠商還站台，表面上一派祥和，其實私底下你爭我斗。

這很簡單，傳統汽車廠商其實並不願意科技巨頭染指自己的汽車供應鏈體系——即科技企業進入整車廠的供應鏈。如果未來讓科技廠商掌握了自動駕駛的標準或者是核心技術，那麼傳統汽車廠商都變成了OEM。

所以現在我們看到一個很有趣的現象，如奧迪，他雖然給谷歌、蘋果站台，但是他自己也在研發自動駕駛技術。還有你若說傳統廠商地圖不行，其實也錯了，目前奧迪、寶馬、戴姆勒以及博世和大陸都是Here地圖的大股東。

此外在技術積累以及大數據積累方面，傳統的汽車廠商跟科技巨頭之間的差距，遠非你想像的那麼大。當你在使用汽車自帶的GPS時，你就在為廠商貢獻數據。又比如新款奧迪A8安裝了前置攝像鏡頭，每秒鐘會掃描18次前方的路段情況，並配合雷達和超聲波感應器同時接收數據，從而計算出周邊的環境情況。在低於60公里的時候，或者是道路擁堵階段等可以實現自動駕駛。

相比較科技廠商，傳統汽車廠商在工業化系統集成方面更具優勢。這一點可以拿豐田的電動車與特斯拉作比較。如豐田電動車在可靠性還有生產工藝、裝配工藝上都要更勝一籌。

最後要說的一點也是最重要的一點，脫離了智慧交通下的自動駕駛都不是真正的自動駕駛。這個理解起來很簡單，現在汽車廠商也好，還有科技巨頭也好，他們值關注的是自動駕駛技術，並沒有關注到「交通」本身，就是當前參與交通的主體是人，而不是系統。

谷歌總是在說，我們的自動駕駛汽車已經積累了上百萬公里的數據等等，其實這一點用也沒有。舉個例子：拉斯維加加斯的自動駕駛小巴與一輛卡車發生事故。當時小巴車根據感測器檢測到卡車，本可以停下來避免撞到卡車，但根據規則卡車要讓行，結果卡車出來了，所以發生事故。

這說明的一點是，廠商所收集的數據是想要從中看出規律，但是現是生活中，除了交通法規，我們還有大量的交通習慣和潛規則是沒有被量化的。同樣，自動駕駛車所收集到的數據跟全球每天所產生的交通數據比起來，也簡直是不值一提。

說白了當前的基礎設施為人類駕駛員提供的，而非自動駕駛系統。因此為了讓整個交通更有預測性，自動駕駛一定要跟智慧交通協同發展，即信息輸入將與環境結合，進而提供與道路狀況相關的更多信息，最後是車與車之間的通信。

這裡的智慧交通是指在交通領域中充分運用物聯網、雲計算、人工智慧、自動控制、移動互聯網等現代電子信息技術面向交通運輸的服務系統。這是交通基礎設施的全面升級，是面向不僅是人，還有人與車，車與車，道路與車、環境與車等等不同的場景之下大升級，這需要的整個社會體系全面投入，而不是相關行業的幾個廠商就能搞定的。

所以，恕在下直言，現在就說未來不久之後就能實現自動駕駛的說法，是太不可能的！

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