谷銀關注 | 自動駕駛，勸退趕潮人
作者 | 劉慧瑩
編輯 | 郝秋慧
核心觀點
中國(guó)自動駕駛技術發(fā)展，仍面(miàn)臨底層核心技術限制、法規缺失、應用場景局限等難題；
人類稍有不慎，就可能(néng)會被(bèi)技術反噬，自動駕駛在“出發(fā)”前需要被(bèi)系上法律的安全帶；
好(hǎo)技術，首先是門好(hǎo)生意，商業化是自動駕駛可持續發(fā)展的基礎。
2018年，在美國(guó)亞利桑那州坦佩市，49歲的伊萊恩·赫茨伯格推著(zhe)自行車過(guò)馬路時，被(bèi)一輛Uber自動駕駛汽車撞倒後(hòu)，不治身亡。
這(zhè)是自動駕駛汽車有記錄以來全球第一起(qǐ)死亡事(shì)故，最終導緻Uber終止了在亞利桑那州的自動駕駛技術測試。
鮮血濺透現實，美夢戛然中止。
但人們對(duì)自動駕駛的探索卻沒(méi)有在此終止。安全和與之相關的一切，成(chéng)爲之後(hòu)自動駕駛企業深層探索的問題。
在中國(guó)，2017年《北京市關于加快推進(jìn)自動駕駛車輛道(dào)路測試有關工作的指導意見（試行）》和《北京市自動駕駛車輛道(dào)路測試管理實施細則（試行）》兩(liǎng)份紅頭文件落地，北京成(chéng)爲中國(guó)首個開(kāi)放公共道(dào)路自動駕駛路測的城市。
理想狀态下，足夠長(cháng)距離的行駛裡(lǐ)程、多場景的路測，爲自動駕駛真正實現智能(néng)和安全提供背書。
人們一度寄希望于自動駕駛可以實現量變到質變，但是多長(cháng)的距離才算長(cháng)？多少次路測才足夠讓人們將(jiāng)包括生命在内的出行需求寄托在人工智能(néng)的手裡(lǐ)？
事(shì)實上，人們對(duì)自動駕駛技術的希望與困境像陽光下物體的光影兩(liǎng)面(miàn)，由技術發(fā)展程度所引申的底層技術限制、法規缺失、應用場景局限等問題，仍然是橫亘在入局者眼前的難題。
困境催人勇。自動駕駛相對(duì)收斂的技術發(fā)展速度勸退了一大批想在風口飛翔的“豬”，留下征服困難的人。
億歐汽車與多位業内人士交流了解後(hòu)發(fā)現，這(zhè)些深耕各自技術領域的人正在愈戰愈勇，他們也站上了實現技術和人身價值的更大舞台。
01 芯片立于危牆之下
對(duì)于2021年的中國(guó)汽車産業而言，缺“芯”是揮之不去的烏雲。
智能(néng)電動汽車浪潮的逼近，對(duì)自動駕駛底層芯片的影響逐漸顯現。在以英偉達、特斯拉爲主導的CPU+GPU+ASIC主流架構之下，中國(guó)的自動駕駛産業無疑立于危牆之下。
圖森未來CEO陳默告訴億歐汽車，當前世界範圍内對(duì)于自動駕駛技術所做的研發(fā)，幾乎都(dōu)在英偉達的生态之上，基于Orin授權做域控制器。倘若要轉平台，企業需要承擔技術進(jìn)度大幅下降的風險，即使其他芯片再便宜，也是得不償失。
但自動駕駛處在尚未大範圍普及的階段，很多入局者看準時機，希望通過(guò)自研“幹票大的”。
事(shì)實上，高級别自動駕駛SoC芯片市場中已經(jīng)聚集了英特爾、英偉達、高通、華爲等企業，部分傳統汽車芯片廠也早已入局，主機廠和地平線、黑芝麻等公司也擁有同等的機會。
在當前市場主流的自動駕駛SoC芯片處理器架構方案中，除了CPU+GPU+ASIC架構，Mobileye、地平線等新興科技公司，緻力于研發(fā)售賣自動駕駛專用AI芯片，采用CPU+ASIC方案；以Waymo、百度爲代表的互聯網公司采用CPU+FPGA(+GPU)方案。
對(duì)于技術公司來說，芯片不僅與攝像頭、雷達等傳感器和ECU、DCU等控制器一同構成(chéng)自動駕駛汽車的底層硬件系統，它的戰略地位幾乎等同于研發(fā)環境和整個生态。這(zhè)也爲深耕于自動駕駛技術的中國(guó)科技公司，帶來“彎道(dào)超車”的可能(néng)。
不過(guò)商業化落地之前，技術難分伯仲。
正如陳默所言，芯片企業即使能(néng)夠自研出性能(néng)相似的産品，在成(chéng)本更高，價格更貴的前提下，也很難獲得商業上的成(chéng)功。所以目前大多是基于國(guó)家投資，從軍用開(kāi)始進(jìn)行替代。
芯片之争堪比高手對(duì)招。可以預想，在自動駕駛算法尚未成(chéng)熟的階段，以英偉達爲代表的CPU+GPU+ASIC的架構仍然會是主流，但國(guó)産自研芯片會是一段時間裡(lǐ)的大勢所趨。
02 法律先行，圈定迷失的技術和人性
相比于技術本身，政策法規是又一大剛性因素。
法規對(duì)于自動駕駛的影響來自三方面(miàn)：第一，當前法律約束下，路測範圍和條件一定程度制約了自動駕駛技術發(fā)展；第二，法規尚未對(duì)自動駕駛技術所引發(fā)糾紛的責任歸屬做出界定；第三，自動駕駛技術涉及到的信息與數據安全，還(hái)未形成(chéng)硬性法律保護。
談及自動駕駛困境，黑芝麻智能(néng)CMO楊宇欣告訴億歐汽車，技術和法規都(dōu)難辭其咎。但應當先克服技術瓶頸，還(hái)是先頒布法規，是一個先有雞還(hái)是先有蛋的問題。
政策法規的頒布需要技術的成(chéng)熟，但技術成(chéng)熟有賴于政策方面(miàn)提供的路測支持。究其根本，自動駕駛從芯片、算法，再到傳感器，都(dōu)處在走向(xiàng)成(chéng)熟的過(guò)程。
文遠知行市場公關總監區錦燕表示，目前國(guó)内道(dào)路交通法和公路法不具備“自動駕駛”的相關内容，所以當企業計劃去測試和部署自動駕駛車時，首先要聯合政府創建包容的政策法規，甚至設置自動駕駛特區，嘗試在與現有公路法相沖突的地方進(jìn)行适當變通。
2021年12月，德國(guó)在法律層面(miàn)認可L3自動駕駛上路，成(chéng)爲全世界自動駕駛公司都(dōu)豔羨的國(guó)家。
中國(guó)在對(duì)新事(shì)物立法層面(miàn)一貫的謹慎，也得到一些技術保守派的支持。對(duì)于中國(guó)，技術與法律孰雞孰蛋，一目了然。
除了路測限制，自動駕駛的權責糾紛一直備受争議。
2019年12月29日，發(fā)生在美國(guó)加州的一起(qǐ)Model S與本田思域相撞事(shì)故，造成(chéng)對(duì)方車上2名乘客死亡，肇事(shì)車輛2人受傷。
特斯拉方面(miàn)表示，根據汽車工程師協會的标準，Autopilot被(bèi)認爲是2級“部分自動化”系統，這(zhè)要求駕駛員將(jiāng)手放在方向(xiàng)盤上，眼睛注視道(dào)路。但據後(hòu)續介入調查的美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局（後(hòu)稱“NHTSA” ）了解，駕駛員輔助功能(néng)在事(shì)故發(fā)生時處于激活狀态。
該事(shì)件後(hòu)，NHTSA提醒公衆，當今沒(méi)有商用汽車可以自動駕駛。無論是否啓用 L2 自動駕駛系統，每輛上路的車輛都(dōu)要求人類駕駛員始終處于控制之中，并且所有州法律都(dōu)要求人類駕駛員對(duì)其車輛的操作負責。
如果L2級别自動駕駛系統的最終負責人是駕駛員，那麼(me)未來無需人類幹涉的L4呢？
伯鐳科技産品解決方案負責人趙新寰告訴億歐汽車，在中國(guó)的開(kāi)放路段，車輛以自動駕駛的工作狀态出事(shì)故後(hòu)，事(shì)故的責任方是購買方還(hái)是車企，目前尚且無法界定；封閉道(dào)路則相對(duì)簡單，是車的問題，還(hái)是自動駕駛技術的問題，責任界定一目了然。
盡管有專業人士認爲，道(dào)路自動駕駛的歸責原則可以借鑒交通安全法規定，但具體情況更爲複雜。自動駕駛立法方面(miàn)的缺失，也成(chéng)爲攔截在L4自動駕駛技術商業化落地前的一道(dào)安全鎖。
此外，信息與數據安全問題一直是智能(néng)終端産業備受争議的部分。
在自動駕駛汽車中，隐私與數據保護涉及多重安全問題，包括個人層面(miàn)的信息安全、網絡層面(miàn)的系統安全，以及國(guó)家層面(miàn)的數據安全。自動駕駛用戶的行駛記錄、操作記錄、場景甚至個人習慣等都(dōu)極具商業價值，也極易被(bèi)洩露和濫用。
在系統層面(miàn)，自動駕駛系統一旦遭受黑客入侵，可能(néng)會造成(chéng)連環車禍等極其嚴重的後(hòu)果，威脅公共安全。
在數據安全層面(miàn)，自動駕駛汽車智能(néng)水平越高，對(duì)數據的依賴越強，數據保護要求就越高，數據洩露事(shì)關國(guó)家安全。
人類稍有不慎，就可能(néng)會被(bèi)技術反噬，而災難的始作俑者往往是人性。從這(zhè)個角度來看，自動駕駛或許還(hái)需要更多準備，被(bèi)系上法律的安全帶。
03 好(hǎo)技術，首先是門好(hǎo)生意
如果說，技術和法律是把自動駕駛推向(xiàng)人類社會的基本前提，那真實場景的應用，則是檢驗自動駕駛能(néng)否“勝任”的真槍實彈。
這(zhè)裡(lǐ)的真實場景，包括能(néng)夠順利完成(chéng)運輸/出行工作和能(néng)夠搭建完整的商業閉環。
現代經(jīng)濟學(xué)之父曼昆曾說，決定價格的是供需關系，而非價值本身。對(duì)于技術公司而言，能(néng)夠活下去需要滿足人們稀缺的需求，需要有市場，讓人們願意掏腰包。
多少好(hǎo)産品死于商業化。文遠知行執行總監董方亮告訴億歐汽車，企業需要對(duì)員工和股東負責，所以商業化是創業之初就需要想清楚的事(shì)。
什麼(me)是一門好(hǎo)生意，亦是見仁見智的事(shì)情。
在董方亮看來，Robotaxi值得做，因爲出租車、網約車人力成(chéng)本高，Robotaxi將(jiāng)會成(chéng)爲運力補充，擁有增量市場。而文遠知行通過(guò)與車企、出行/貨運平台構建“鐵三角”模式的戰略合作，也是因爲後(hòu)者能(néng)夠提供市場信息，有助于企業加速商業化進(jìn)程。
享道(dào)出行CEO莊菁雄認爲，從互聯網共享出行到硬科技時代，降本增效是核心，未來的Robotaxi、飛行汽車或將(jiāng)随處可見。而通過(guò)與産業鏈上下遊進(jìn)行“合縱”，和對(duì)網約車、出租車等用戶平台進(jìn)行“連橫”，企業可以更加高效優質地形成(chéng)商業化共赢。
在主線科技CEO張天雷眼中，相比于Robotaxi的複雜性，Robotruck因具有剛需性、迫切性和實現的确定性，使得它更加觸手可及。
張天雷認爲，拿到自動駕駛項目的訂單隻是第一步，真正考驗自動駕駛企業的地方在于，能(néng)夠符合預期地穩定交付好(hǎo)産品。
事(shì)實上，受制于層出不窮的“長(cháng)尾問題”，自動駕駛在中國(guó)還(hái)僅僅應用在港口、礦區等行進(jìn)軌迹較爲簡單、事(shì)故成(chéng)本較低的封閉路段場景。而世界範圍内的開(kāi)放路段自動駕駛，也仍處在道(dào)路測試和持續收集數據階段。
特斯拉于2020年10月，在美國(guó)推出FSD beta版供部分人員内測，次年7月推出FSD（Full Self-driving）訂閱服務。
目前，行駛在美國(guó)公路上的特斯拉FSD Beta版還(hái)在持續運行和升級當中，這(zhè)些道(dào)路數據將(jiāng)持續反哺特斯拉自動駕駛系統，爲日後(hòu)向(xiàng)L3及以上的自動駕駛技術提供量的積累。
億歐汽車從特斯拉處了解到，特斯拉今年仍將(jiāng)在持續通過(guò)計算機視覺技術，爲單車智能(néng)提供訓練。原理上，特斯拉自動駕駛使用神經(jīng)網絡芯片，通過(guò)軟件模拟人腦的運作方式，基于對(duì)已有數據的分析學(xué)習，對(duì)當前道(dào)路環境進(jìn)行預判。
這(zhè)樣(yàng)的技術路徑依賴道(dào)路測試數據，幫助軟件學(xué)習叠代，雖然長(cháng)尾問題卻依然層出不窮，但它的優勢也顯而易見，即借助軟件節省硬件空間和配置，而非依靠純硬件來堆出精确度。
根據特斯拉最新的2021年Q4車輛安全報告，每431萬英裡(lǐ)（約合694萬公裡(lǐ)）的行駛裡(lǐ)程測試中，Autopilot自動輔助駕駛參與下的駕駛過(guò)程中會出現1起(qǐ)交通事(shì)故。
而相比NHTSA最新發(fā)布的數據——美國(guó)平均每431英裡(lǐ)（約合694萬公裡(lǐ)）的行駛裡(lǐ)程中出現8.9起(qǐ)交通事(shì)故，特斯拉Autopilot自動輔助駕駛的安全性已經(jīng)達到美國(guó)平均水平的8.9倍。
1月26日，發(fā)改委、商務部印發(fā)《關于深圳建設中國(guó)特色社會主義先行示範區放寬市場準入若幹特别措施的意見》，支持深圳統一規劃建設和運營新能(néng)源汽車充換儲放一體化新型基礎設施，放寬融合性産品和服務的市場準入限制，推進(jìn)車路協同和無人駕駛技術應用。
億歐汽車也觀察到，過(guò)去一年裡(lǐ)，國(guó)内有更多的自動駕駛公司獲得特定場景的測試運營牌照，而政策的指揮棒面(miàn)對(duì)自動駕駛，也從發(fā)展規劃綱逐漸細化到具體的技術細則。
自動駕駛公司將(jiāng)持續收集數據，爲日後(hòu)多場景的商業化落地進(jìn)行積累。
距離自動駕駛真正走進(jìn)我們的生活，或許還(hái)有很長(cháng)的路。不過(guò)我們依然有理由相信，在對(duì)新技術的潛在風險進(jìn)行充分認識和排查後(hòu)，自動駕駛將(jiāng)更加智能(néng)，爲智慧出行保駕護航。
04 結語
骐骥千裡(lǐ)，非一日之功。對(duì)于新技術的到來，期盼之餘，我們仍需要耐心和理智。
在信息和技術充分全球化的時代，影響技術發(fā)展的因素早已不局限在技術本身，政治、商業，乃至人性的多面(miàn)性都(dōu)可能(néng)成(chéng)爲築堤過(guò)程中埋藏的蟻穴。
億歐汽車認爲，自動駕駛必定爲人類帶來更多可能(néng)，但道(dào)阻且長(cháng)，仰望天空之時，勿忘腳踏實地。
玩家們需充分了解困難，逐一解決問題，才有可能(néng)構建更加紮實的科技出行未來。
