「Waymo 都沒有做成功的事情，憑什么其他公司就能做成而且做好？」

這是福布斯雜志最近針對無人駕駛行業(yè)現(xiàn)狀得出的一個結論——

即便做了 9 年，即便實地測試里程數(shù)已經(jīng)高達 1600 萬公里，Waymo 也無法掩蓋其在自動駕駛服務的商業(yè)化進程上正在倒退一步：

安全駕駛員們從后座重新返回到駕駛座上，與此同時，用于監(jiān)測疲勞駕駛的駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)也已經(jīng)安裝完備。

這是 Waymo 技術團隊從最新一起「摩托車與無人車相撞事件」中得到的教訓。

很顯然，自動駕駛還不夠好，遠遠不夠。

而 Waymo 作為這個領域的領軍者，足以說明其他地區(qū)的情況可能更令人不寒而栗。

通用汽車最近也不太平。

除了最近宣布裁員并停止在北美生產(chǎn)雪佛蘭科魯茲、Volt 以及 IMPALA 汽車外，在上周五這家老牌車廠又公布了其自動駕駛公司 Cruise 易帥的消息，其背后意義不言而喻：

用一位資深銀行家來替換原本的技術型領導者，Cruise對商業(yè)化的訴求看起來異常迫切。

但從路測實際情況來看，根據(jù)技術評論網(wǎng)站 Tech.co 最近對加州機動車部門各家路測數(shù)據(jù)的梳理，作為在加州發(fā)生撞車事故最多的一家無人車公司，Cruise 商業(yè)化的何去何從至今仍然是一個謎。

除了外媒們對無人駕駛的報道開始轉向保守，另一個國內(nèi)的有趣現(xiàn)象大概只有業(yè)內(nèi)人士才能感受得到：

兩年前自動駕駛話題剛剛引爆時，國內(nèi)各家在自動駕駛論壇上講的東西，與兩年后的今天竟然沒有太大的變化。

大家依然會吹噓自己的技術與團隊履歷，并夾帶著那股要掀起交通革命的使命感。

然而，實質(zhì)性的商業(yè)化進展其實并非如大家想象地那么樂觀（我們曾在今年年初整理過很多公司立下的各種「2018 年目標」但卻未達成的 flag：為 2018 量產(chǎn)計劃畫過大餅的無人駕駛公司，你們兌現(xiàn)承諾的日子到了）。

不過，一些微妙的細節(jié)轉變卻在告訴我們，包括傳統(tǒng)車企、技術公司、零部件供應商以及運營商在內(nèi)的所有行業(yè)人士都已經(jīng)意識到，無人車面臨的商業(yè)化困境才剛剛開始：

一方面，大家紛紛開始「喊難」，樂于展示當下的各種實操難題成為了一股「新潮流」；

而另一方面，「車路協(xié)同」被越來越多地提及，逐漸取代了曾最能展現(xiàn)廠商技術實力的「單車智能」。

值得注意的是，由于前者這個古老的概念在中國重新煥發(fā)了第二春，因此，在「道路智能」與「車聯(lián)網(wǎng)」中被認為將扮演重要角色的 5G，讓通訊運營商們成為了無人駕駛產(chǎn)業(yè)鏈上的新成員。

不過，「車路協(xié)同」重新熱起來，除了阿里百度等公司的帶動作用，也許單車智能化的舉步維艱才是最關鍵的一個原因。

目前，雖然各方對困難的態(tài)度與口徑變得出奇一致，但每家踩到的坑與難解的題卻各有各的不同。這也讓部分公司在一場自動駕駛論壇上得出了令人印象深刻的相同結論：

無人駕駛的下一場寒冬，也許在所難免。

自動駕駛讓車企在憂慮什么？

作為一群將「把車賣出去」為目標的公司，整車廠無疑是自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈上最冷靜和慎重的行業(yè)代表。

日本主攻機械行業(yè)的調(diào)查證券分析師泉田良輔就曾發(fā)現(xiàn)，越是接觸汽車行業(yè)久的人，越不相信自動駕駛汽車能上路，

「因為他們越是了解如今的技術與工程難題，就越對自動駕駛技術實現(xiàn)的困難有切身體會。

反而是對汽車行業(yè)不精通的人，會對自動駕駛汽車未來抱有單純的期望?！?/p>

如果說技術公司們要思考的是怎么把一輛普通汽車改造成一輛 N 級自動駕駛汽車，那么車廠們，特別是那群以無人駕駛為重要賣點的新興汽車品牌，要考慮的還有一連串「前提」：

怎么在保證控制成本的基礎上，在保證能夠量產(chǎn)的基礎上，在保證能夠達到車規(guī)級的基礎上，在保證安全系數(shù)的基礎上，生產(chǎn)出一輛自動駕駛汽車。

因此，特斯拉自動駕駛系統(tǒng)直到現(xiàn)在依然沒有什么實質(zhì)進展，就足以說明問題。

而小鵬汽車 CEO 何小鵬，在一場廣州自動駕駛論壇上的通篇演講，更是只說明了一件事兒——

量產(chǎn)一輛功能穩(wěn)定的自動駕駛汽車，真的太難。特別是 L4 級消費級產(chǎn)品，落地起碼要至少花費 10 年。

何小鵬稱自己還在做互聯(lián)網(wǎng)的時候，曾跟歐洲一家公司展開競爭，對方提出的一個「可靠性的標準」是「5 個 9」（在系統(tǒng)的高可靠性里有個衡量可靠性的標準——X 個 9，5 個 9 表示該系統(tǒng)在連續(xù)運行 1 年時間里最多可能的業(yè)務中斷時間是 5.26 分鐘，達到高可用性級別）。

直到現(xiàn)在，即使對 BAT 來說，要想把一個服務做到「5 個 9」的可靠性也還是非常非常困難。

而對應到汽車行業(yè)，他認為無人駕駛車有一個很大的挑戰(zhàn)，就是在于誰能夠把它先做到 n 個 9。

「今天我覺得無人駕駛車不管是開一個小時還是多個小時，不管是跑多少公里，最重要的是你能不能讓它足夠的安全。

如果我是兩個 9，也就是 99% 的可靠性（在汽車里面叫魯棒性，魯棒性比可靠性更復雜），出現(xiàn) 1% 的事故都沒有人接受?！?/p>

因此，如果平衡用戶體驗、行車安全以及成本，做出真正的整車+自動駕駛，跟「原來互聯(lián)網(wǎng)公司把功能做到 70%，只有一個 9 沒做到就可以上路」，是兩種截然不同的思路。

「拿現(xiàn)在很多車上都有的『自動泊車』功能來看，用戶真的使用嗎？

我們在 1000 多個場景中測試過特斯拉的自動泊車，成功率只有 13%。所以說，即便很多車上有這種功能，基本上體驗不好你肯定不會再用第二次?！?/p>

而從成本角度來看，生產(chǎn) 100 臺車與生產(chǎn) 1 萬臺車之間要建立的基礎與思考的問題是千差萬別的。

譬如，Waymo 一臺測試車的市值大概為 15 萬美金，而作為車廠，小鵬要想的是能否將價格壓到一臺 5 萬美金。

「我從 1 臺做到 100 臺車沒問題，但是我做 1 萬臺車，要節(jié)省成本，考慮的是能否下線自動標定，自動測試，而且量產(chǎn)規(guī)模擴大，你還要考慮用戶怎么給車維修和做保養(yǎng)更加方便，我們怎么通過遠程發(fā)現(xiàn)自動駕駛問題等等。

此外，由于路況以及場景非常復雜，目前我們針對各種功能做的大量規(guī)模測試費用非常高，而這些功能你最后還必須保證它們能被高頻使用，如果用戶棄之不用，那么成本壓力會更大?！?/p>

因此，何小鵬得出了一個并非悲觀但十分謹慎的結論——L4 級無人駕駛消費級產(chǎn)品的落地起碼要 10 年以后。

「實際上今天大部分整車廠都在做 L2 級自動駕駛，嚴格意義上叫自動輔助駕駛。而 L3 級自動駕駛的大規(guī)模落地，至少要在 2021 年以后?！?/p>

技術不足，「范圍」來補

上個月 Waymo 負責人 John Krafcik 發(fā)表的無人駕駛局限論讓媒體界炸了鍋：

「在未來的幾十年內(nèi)，自動駕駛汽車做不到無處不在，它會一直存在限制。在很長一段時間內(nèi)，自動駕駛汽車都會需要司機的協(xié)助?！?/p>

其實，在兩年前谷歌無人駕駛事業(yè)部剛剛被分出來并被命名為 Waymo 時，John Krafcik就說過幾乎意思完全一樣的話。

但當時的無人駕駛圈還沒像現(xiàn)在這樣熱鬧，也沒這么多被投資方寄予希望的技術創(chuàng)業(yè)公司，更沒有料到無人車在普通城市道路上的安全運行要比想象中難太多。

根據(jù)加州機動車部門的記錄，Waymo 無人車引發(fā)的相撞事故已達 36 次，似乎無法應對山景市蜿蜒的六車道（國王高速公路）。

而如今，在此情此景下，這番話似乎也給諸多公司留了「為商業(yè)落地限定一個范圍」的余地。

作為專攻 L4 及以上級別無人駕駛技術的公司之一，經(jīng)歷了人事架構調(diào)整后的文遠知行（前景馳科技）在上個月剛拿到由雷諾日產(chǎn)三菱聯(lián)盟領投的 A 輪融資。

但這家曾明確要做「乘用車完全自動駕駛解決方案」與「基于普通城市道路出租車運營」的技術公司，也逐漸開始將宣傳重點放在了「實現(xiàn)特定場景下的 L4 級自動駕駛」上面。

針對 Krafcik 相對消極的講話，文遠知行現(xiàn)任 CEO 韓旭是這樣理解的——

「看他前面的那個修飾語 ubiquitious，是指無處不在的自動駕駛。

而我們做的是 L4 級別的自動駕駛，是在限定區(qū)域可以開，這個差別就非常大了，L5 級別的自動駕駛還處于科幻狀態(tài)，但是 L4 自動駕駛真的很快就到來?！?/p>

這里指的「很快到來」，可以對應目前文遠知行在廣州生物島上的無人車項目運營。

然而，這個島從某種意義來說是一個類似于景點的封閉區(qū)域，其道路狀況的復雜度與普通城區(qū)道路不可相提并論。

從目前來看，一些曾專攻高級別無人駕駛技術的公司開始熱衷于強調(diào)「限定區(qū)域」多過「技術能夠勝任復雜道路場景」，這種轉變可以被視為一個「為更快商業(yè)化而微調(diào)方向」的信號。

實際上，廣汽研究院智能駕駛技術部負責人郭繼舜就認為，從技術生態(tài)角度來說，無論是 L3 或者是 L4 汽車的量產(chǎn)，都面臨 N 多個難題：

1、目前無人車的感知層做的不夠準。

特斯拉當年車禍導致的首起命案就是由于視覺傳感器與毫米波雷達同時失效引發(fā)的悲劇。而直到現(xiàn)在，處理好傳感器成本與高效感知能力之間的平衡，仍然是所有技術公司面臨的難題之一。

2、決策能力受限。

提升決策能力在于建立完善高效的人工智能模型與拿到大量有效的路測數(shù)據(jù)，因此，必須要涵蓋足夠多且復雜甚至罕見的場景。

然而，當下貌似還沒有比谷歌累計路測公里數(shù)更多的公司（當然，仿真測試也是一種路徑）。

3、對執(zhí)行控制層的把握不足。

執(zhí)行控制層才是自動駕駛真正落地的基礎，畢竟所有的指令都需要最后落實到執(zhí)行控制層。

譬如速度控制系統(tǒng)，就是無人車的最基本控制系統(tǒng)之一，是實現(xiàn)無人駕駛智能車穩(wěn)定、安全行駛最重要的部分。

然而，目前技術公司對執(zhí)行控制一直談的比較少，是因為這方面絕大部分技術掌握在主機廠與 Tier1 廠商手中。因此，一定需要車廠與技術公司的合力才能解決這個層面上出現(xiàn)的諸多問題。

4、缺乏合格的人工智能芯片。

郭繼舜特別提到了「缺乏芯片是他們當下面臨的一個很大的問題」。因為他表示廣汽預計會在 2020 年第一季度量產(chǎn)第一輛 L3 級智能駕駛汽車，但到目前為止，由一家國外供應商提供的主芯片都有延期的風險。

「因此，我們非常需要國內(nèi)能夠研發(fā)并生產(chǎn)出一款擁有足夠算力且功能安全的自動駕駛芯片?！?/p>

「不僅僅是上面這些問題，我們在以量產(chǎn)為目的的技術研發(fā)過程中，感覺這片領域就像剛剛收割過的蘿卜田，處處都是坑，存在各種各樣的阻礙。

但總的來說，最危險的其實莫過于——有人駕駛與無人駕駛車在路上一起跑?！?/p>

因此，為技術的應用「限定一個區(qū)域」，也許是工程師們踩過無數(shù)坑后得出的最符合常識且最節(jié)省成本的方法論。

5G 真的很快能來？

車路協(xié)同，需要低延時、高可靠的網(wǎng)絡連接；而網(wǎng)絡建設，則需要運營商。

因此，本來就在力推 5G 聯(lián)盟的運營商們，迅速在無人駕駛產(chǎn)業(yè)鏈上找到了自己的絕佳位置：

既然車路協(xié)同要求的是「車與車、車與人，車與基礎設施的高效互聯(lián)，那么就與 5G 網(wǎng)絡的特點非常契合——

因此一年多來，自動駕駛公司與聯(lián)通、移動等通訊運營商的各種合作來勢迅猛，譬如文遠知行就與聯(lián)通聯(lián)合試驗了在 5G 環(huán)境下的汽車遠程控制項目。

此外，越來越多的技術創(chuàng)業(yè)公司正在加入由運營商們主導的各類 5G 聯(lián)盟，后者也積極地在全國鋪設 5G 基站并獲取試驗牌照。

這股勢頭極易讓人產(chǎn)生錯覺，似乎 5G 一來，就立馬會破解自動駕駛汽車上路，或者說是「車路協(xié)同」的最大阻力。

而現(xiàn)實情況是，5G 本身的落地就是個難題，即便實現(xiàn)了，車路協(xié)同里的「路」還完全沒譜。

廣州聯(lián)通副總經(jīng)理廖江沒有回避談論在 5G 建設中的諸多挑戰(zhàn)，實際上，從拿到 5G 牌照到實際應用，中間還隔著山路十八彎：

第一，5G 是比較新的事物，其通信標準是由 3GPP 制定的，但目前標準尚未確定。

雖然現(xiàn)在推出了名為 R15 的技術規(guī)范版本，但這一版本主要是解決高清方面的業(yè)務問題，真正跟車聯(lián)網(wǎng)最為密切相關的標準還沒有最終確定，這就影響了整個產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展進度。

第二，目前包括 5G 芯片以及其他終端產(chǎn)品并沒有出現(xiàn)。

譬如大家都知道現(xiàn)在 5G 手機還沒有推出（可能明年會推出），而汽車這類 5G 終端是相對比較大的工業(yè)化部件，落地速度會更慢一些，畢竟產(chǎn)業(yè)鏈是一個由小到大的健全過程。

第三，雖然自動駕駛界對 5G 寄予厚望，也在進行相關試驗，但 5G 本身的建設是非常有難度的，因為高頻傳輸需要基站搭建地非常密集。

因此，不管從設備功耗，還是運營商網(wǎng)絡改造來看，要耗費的資源都非常龐大。

「不過我相信，隨著 5G 牌照正式發(fā)放后，這些問題也會隨之解決。但仍然需要時間?！?/p>

盡管 5G 對于包括自動駕駛、工業(yè)以及其他領域的高效數(shù)據(jù)傳輸都是有必要的，但我們不妨反過來想一下：

實現(xiàn)車路協(xié)同所需要的網(wǎng)絡傳輸效果，真的只有 5G 才能做到嗎？

其實清華大學自動化系教授、863 車路協(xié)同項目首席科學家姚丹亞曾發(fā)表過一個重要觀點——

盡管 5G 可以做到低延時、高可靠、接海量終端節(jié)點、大帶寬（恨不得 1 秒 1 個 G 流量），但只有前兩個是自動駕駛汽車所需要的。

「如果要實現(xiàn)這兩點，DSRC（即短距離通信技術，有數(shù)十年研發(fā)與測試歷史，已經(jīng)被美國交通部確認為 V2V 標準，并將 5.9GHz 作為其專用通信頻道）其實已經(jīng)可以完成要求了，并不需要 5G 的普及?！?/p>

技術研發(fā)瓶頸、工程化與量產(chǎn)能力不足、穩(wěn)定與安全漏洞以及相關人才的緊缺，都是造成無人駕駛技術公司與車企在商業(yè)化落地方面遲遲沒有進展的重要因素，這也無怪乎曾經(jīng)自信滿滿聊技術與夢想的行業(yè)專家們，如今語氣里也多了一份憂慮，甚至提前給我們打了預防針：

「今年就像自動駕駛冬天來臨前的一年」，

在論壇上被問及「自動駕駛的 2018 年是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的哪一年」時，韓旭的回答雖然讓人有些驚訝，但卻在意料之中：

「自動駕駛會有冬天的，但我們確信阿里巴巴、騰訊這樣偉大的公司都是在冬天之后產(chǎn)生的，所以我們期待這個冬天能夠讓我們真正變成一個美好的春天?！?/p>

而郭繼舜給出了一個看似形式更加嚴峻的答案：

「我們未來可能會面臨一個冬天，不光是自動駕駛，整個汽車產(chǎn)業(yè)都會面臨一個冬天?！?/p>

但是，他表示仍然相信谷歌自動駕駛項目前負責人 Sebastian Thrun 說過的那句話——

「自動駕駛是人工智能改變世界的光輝起點」。

凜冬將至。但在建立危機意識的同時，也許應該回歸到做技術的本質(zhì)。