從自動駕駛到無人駕駛，還沒有領頭羊

自動駕駛，誰是領導者？按照目前的路測數據，Waymo排第一，其次是通用汽車，但這些數據都是基於公司的自我聲明。

就技術能力而言，很難知道誰才是真正的領導者，因為現在全球都沒有好的方法來衡量這些系統的能力。現在更多的標準是比如在測試中部署了多少車輛，行駛了多少英里，以及向政府監管部門報告了多少次系統脫離。

但即便是脫離數據作為比較的手段也是有缺陷的，因為脫離的條件可能非常不同，甚至沒有關於脫離的標準。

評估的另一種方法是看哪些公司在自動駕駛方面研發時間最長，哪些公司的自動駕駛車輛路上最多。比如德爾福投資的nuTonomy（2017年4.5億美元收購），是全球首家開始向消費者提供自動駕駛服務的公司，但他們很少被談論。相反，Waymo被大多數視為全球首個商業化的自動駕駛公司（年底在亞利桑那州的菲尼克斯市正式推出無人駕駛打車服務）。

近年來，另一種趨勢是汽車製造商與傳統Tier1在自動駕駛領域的合作，這種夥伴關係的最終目的是節約系統的開發成本，共擔責任並快速將自動駕駛推向市場。

哪怕像Waymo這樣的領頭羊，除了自主研發一些核心感測器和軟體演算法，在車輛端也必須要依靠傳統汽車製造商的能力（比如底盤、功能安全等方面）。和克萊斯勒、捷豹路虎的合作，可以使得Waymo將定製化自動駕駛車輛快速落地。

Waymo擁有一整套可用的軟體棧，包括機器學習、高精地圖及定位、模擬模擬和內部軟體技術等各個層次。但整車對於Waymo來說，是弱項。

而通用汽車同樣選擇與本田合作，利用旗下Cruise公司的技術開發專用的自動駕駛電動汽車。通用強調了產業協同作用：通用汽車提供車輛設計、工程和製造、以及自動駕駛領域的技術，本田則在車身空間效率和設計及其全球影響力方面貢獻專長。

通用和本田的合作關係也在另外一個角度表明自動駕駛技術落地的難度和高昂的研發成本，顯然這個成本遠高於其投資通用汽車旗下Cruise的27億美元。

自動駕駛的另一個「成本黑洞」就是激光雷達，這是自動駕駛競爭的另外一個關鍵環節，從目前行業的普遍觀點，L4級自動駕駛基本上離不開激光雷達的配置，甚至很多公司認為L3級都需要配備。

此前，Valeo ScaLa（唯一一款目前量產的車規級）激光雷達安裝在2018年奧迪A8車上，而Fisker的電動轎跑車使用Quanergy S3光學相控陣激光雷達。但這仍然只是一種嘗試性的應用。

寶馬此前宣布與Innoviz合作，開發一款將於2021年上市的MEMS掃描激光雷達，而福特還投資7500萬美元在Velodyne上開發未來的激光雷達（目前的機械式掃描雷達已經不太可能用於車規級量產，尤其是360掃描機械式雷達，還要面臨量產如何清洗維護的難題）。

除了不可預計的成本下降空間，更為關鍵的是各家汽車製造商和自動駕駛公司仍然沒有完全確定和明確感測器組合的方案。比如，自動駕駛車輛到底需要多少感測器，需要什麼樣的感測器，仍然存在爭議，而且新的供應商還在不斷湧現。

現在，大多數汽車製造商繼續追通過內部研發，與供應商合作，甚至與其他汽車製造商合資來極力降低研發成本、共享技術以縮短各自的技術差距。

已經有不少行業人士悲觀的認為，自動駕駛對於汽車製造商來說可能是個「死胡同」，巨大的投入並不一定能夠換回預期的收益，就像此前很多汽車製造商涉足共享出行「折戟而歸」一樣。而Waymo這樣的科技巨頭，背後的資金支持要遠高於利潤已經緩慢增長、停滯甚至虧損的汽車製造商。

但自動駕駛對於汽車製造商來說，是一次用金錢投入來取得新一輪出行革命制高點的墊腳石。在自動駕駛席捲全球投資市場的時候，如果一家汽車製造商對這項技術投資為零，那就意味著你已經在資本市場出局。

自動駕駛的另一大問題，是如何贏取公眾的信任度。哪怕是Waymo這樣的公司，其在北美的測試車輛在道路上行駛，也經常被民眾吐槽，甚至還時不時出現一些事故。

關於提高公眾對自動駕駛汽車的信心的問題，引發了關於城市道路如何快速改造以使得基礎設施能夠使自動駕駛車輛儘可能的有更多冗餘能力和車路協同的討論。

今年以來，V2X和5G技術的浪潮，讓城市管理者看到了一些希望，儘管真正的大規模部署，仍然需要很長時間，而且涉及到更大的基礎設施改造費用。

有行業人士甚至認為，「百分之八十的安全性可以通過車路協同來解決，接下來的一大問題就是車輛自身的智能化升級。」但車路協同的一大挑戰，來自於如何有效處理和管理來自連接的大量數據。

Waymo、通用汽車和福特等汽車巨頭的影響力使它們能夠在採用自動駕駛車輛方面發揮重要作用，但車路協同涉及到更多的政府投資和後續維護運營。目前，這些汽車製造商只能瞄準小規模項目，以測試該技術的可行性。

正如Waymo CEO John Krafcik所說，在未來的幾十年內，自動駕駛技術還無法做到無處不在， 無人駕駛汽車也將一直存在限制。

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