無人駕駛已來？！

高精尖人才數量、高端產業規模、5G基站數量……國內一線城市競爭力比拼的焦點近年來正不斷衍化，對全社會產業生態影響深遠的自動駕駛產業，如今正逐漸成為新的焦點，而國內首張自動駕駛商用牌照發放更讓這種城市間的競爭變得白熱化。

國內首張自動駕駛商用牌照發放

自動駕駛產業的發展正成為國內一線城市競爭力比拼的焦點，繼上海向3家企業頒發首批智能網聯汽車示范應用牌照后，武漢也在全國邁出了無人駕駛商業化應用的關鍵一步。

9月22日上午，國家智能網聯汽車（武漢）測試示范區正式揭牌，揭牌儀式上，武漢市交通運輸部門頒發了全球首張自動駕駛車輛商用牌照，百度、海梁科技、深蘭科技拿到自動駕駛商用牌照，獲得牌照的智能網聯汽車將在國家智能網聯汽車武漢測試示范區28公里的示范道路上運營。

所謂測試牌照與商業牌照的不同之處在于，測試牌照僅可用于自動駕駛汽車路測，相關企業可以通過分析路測的數據、情況提升自身的技術水平，但這也只是停留在技術測試階段。因此從發放牌照的性質上來看，商用牌照將被允許進行收費盈利，在自動駕駛落地應用的過程中有一定的突破性意義。

武漢市交通運輸局相關負責人也表示，頒發自動駕駛商用牌照的最大意義在于，相關企業可在原有測試基礎上，加強測試遠程駕駛、車路協同等在5G環境下的新功能，并進行載人試運營，從而推動智能駕駛技術在真實場景下的應用。

自動駕駛出租車已上路

商用牌照的發放，意味著智能駕駛技術從理論、實踐到應用邁出了一大步，而在人們感嘆武漢這次動作快不久，百度在長沙宣布，自動駕駛出租車隊Robotaxi試運營正式開啟。首批45輛Apollo與一汽紅旗聯合研發的“紅旗EV”Robotaxi車隊在長沙部分已開放測試路段開始試運營。即日起，普通長沙市民即可登錄Apollo官網申請成為種子用戶，并有機會試乘體驗。

也就是說，在人們還在討論商用的自動駕駛場景應該如何時，百度已經在長沙推出了自動駕駛出租車。在具體體驗上，乘客進入百度Robotaxi后，后排座位的前方有兩塊屏幕，只需點擊屏幕就可以讓車輛開啟自動駕駛行程。

在行駛過程中，百度Robotaxi不但可以根據路況進行智能變道，而且還會判斷周邊車輛的行駛狀況，對近距離超車等情況做出自動避讓。如果碰上前方有行人橫穿馬路、亂闖紅燈等行為，百度Robotaxi也會減速剎車，禮貌避讓行人。

據了解，此前只有Waymo、Zoox以及AutoX分別獲得美國的Robotaxi試運營牌照，長沙開放Robotaxi試運營在國內尚屬首例。

產業引導加速落地

從武漢到長沙，政策的驅動加速了自動駕駛商用落地，對于自動駕駛產業而言，相關政策及產業扶持策略起到了有力的推動作用。

2018年4月，交通運輸部與工業和信息化部、公安部聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》（以下簡稱《管理規范》），首次從國家層面就規范自動駕駛道路測試作出規定。同年8月，工業和信息化部出臺《車聯網直連通信使用5905-5925MHz頻段管理規定（暫行）》，為基于LTE-V2X直連通信劃定了20MHz帶寬的專用頻率資源。2018年12月，工業和信息化部發布《車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃》，提出了發展目標和一系列具體舉措。

在剛過去不久的2019年9月，工信部推動全國首個車聯網先導區在江蘇揭牌、上海等四省市簽訂智能網聯汽車道路測試互認合作協議、北京市啟動車聯網和自動駕駛地圖應用試點，再到工信部推動智能網聯汽車平臺建設以及國家層面的《交通強國建設綱要》發布，顯示政府在不斷擴大試點范圍、推動車聯網的基礎設施建設，政策節奏的加快將有力促進智能網聯汽車產業發展。

一步一個腳印的汽車智能化

自動駕駛可以說是汽車智能化的方向或表象，隨著汽車智能化、電子化的推進，無人駕駛已經是未來汽車發展的必然趨勢，智能汽車（ADAS）和車聯網（V2X）分別是實現無人駕駛的內部和外部要求，而5G技術即成為車聯網V2X中的關鍵制衡。5G催化下，無人駕駛產業發展有望提速。

和新能源汽車有所不同的是，智能汽車更多的是在消費者主動選擇下的發展，由于不同消費者的車輛價位和性能接受度差異，智能汽車上的輔助駕駛功能各異，目前主流的方法是根據智能汽車上可實現功能的差異對車輛進行智能化的分級定義，通常分為4級或者5級。其中L0-L5是美國SAE的智能汽車階段定義，L0-L4是美國NHTSA的智能汽車階段定義，DA-FA是中國制造2025的智能汽車階段定義。

根據2016年美國汽車工程師學會（SAE）的分類，無人駕駛自動化的程度可以分為六個階段，從L1到L5進步的順序依次體現在操作執行、環境監控、動態監視任務和行駛情景。

汽車智能化并不局限于汽車領域，道路環境同樣需要智能化。交通本身是移動性非常強的領域，如果任何時間、任何地點、任何物體都可以相互連接，就極有可能產生新的應用，車聯網大趨勢下，5G才是構建所有應用的基礎和催化劑。

5G成為催化劑

車聯網的關鍵在于車際網，即車聯萬物，以聯網通信的模式強化感知，實現車路、車車、車人等協同。車聯網這項技術在國內極高概率是以智能互聯示范區的模式推進，整車、檢測、基建、通信和計算機多行業融合發展，要求對整體道路基建做整改，對通信協議做規范，同時對高速移動通信的質量提出更高的要求，這樣的環境下5G商用成為車聯網到最強催化劑。

5G網絡技術之于自動駕駛，就像魚和水的關系，相比4G網絡，5G有著大帶寬、低時延、廣連接的優勢，這就為自動駕駛的發展裝上了加速器。5G網絡中的大帶寬和低延時，為自動駕駛實現跨越式的發展帶來可能性。

隨著單車向車聯網的轉變，這一場景必然以高效、可靠的連接為基礎。汽車在道路的所有動作都必須在數毫秒之內完成，稍有耽擱都有可能釀成交通事故。未來，自動駕駛汽車將在每秒鐘消耗0.75GB的數據量，每天使用約4000GB數據量。超大的數據量、苛刻的傳輸環境，都對連接提出更高的挑戰。5G網絡的理論值達到20Gbps，隨著5G網絡成熟完善，網速的進一步提升，無疑將會滿足車聯網的需求。

5G之外，AI也是未來汽車自動駕駛不可或缺的元素，當前主流的無人駕駛技術依賴于AI和單車智能，但遇到特殊情況如特殊天氣，由于傳感器性能的局限，車的識別會受限，帶來一定安全風險。而隨著5G+AI從底層技術上的深度融合，將能感知覆蓋更多場景、彌補路測數據的不足，也將無人駕駛的安全性提高一個數量級，更快實現技術的落地和普及。

無人進程提速的細分領域

大規模的自動駕駛需要道路、通信等多個領域相互配合才能完成，而對于交通這樣涉及面極廣的領域，自動駕駛想要全面落地的確需要漫長的時間積累才有希望，這讓不少企業選擇港口物流、景區、礦山等細分應用領域為突破口。

比如以物流領域切入自動駕駛的嬴徹科技，其定位就是“車規級，面向量產，L3”的自動駕駛。但是公司成立之后就先從L1、L2智能卡車入手，已經相繼簽下首批客戶，啟動首條運營線路。谷歌、奔馳、特斯拉、沃爾沃等知名車企同樣將無人卡車當做自動駕駛領域的重要突破口。

綜合安全風險、政策風險等因素，無人駕駛技術的商業化會遵循著低速到高速、封閉到開放的路線走。目前的無人駕駛技術不能做到完全載客運營，但在貨運、封閉園區等細分領域，技術需求相對較低，無人駕駛車輛可以逐步代替傳統車輛，率先實現商業化。

同時，無人駕駛也有望成為汽車共享的未來，無人駕駛技術將使分時租賃和網約車合二為一，對網約車、分時租賃將產生革命性的影響。細分應用領域的崛起不僅推動自動駕駛產業整體健康成長，更加速了自動駕駛領域的競爭。

資本與人才的激戰

自動駕駛不但是一個技術密集型的產業，同時也是一個資金密集型產業，除了招聘技術人才，還要購買車輛、雷達等各種設備。早期，不少自動駕駛企業都宣稱能在2020年左右實現商業落地。基于這樣的預期，自動駕駛公司受到了VC/PE的熱捧，估值也一路水漲船高。然而，隨著時間的推移，自動駕駛相關企業成果和產品遲遲無法變現，資本熱度開始退潮，即使是Waymo這樣有著谷歌母公司Alphabet每年10億美元輸血，含著金鑰匙出生的明星企業也不得不對外尋求投資。越來越多自動駕駛領域的企業開始為錢發愁，VC/PE開始變得愈發謹慎。

除爭奪資本外，自動駕駛領域人才也是各企業爭奪的重點，2016年～2017年自動駕駛在全球崛起時，各國相關企業如雨后春筍般出現，可《連線》雜志曾報道，引領AI發展的頂尖人才全球不足千人，且大多出自谷歌、微軟、百度等企業。真正接觸過自動駕駛核心技術的人才很稀有，因此從谷歌waymo、百度無人車項目出來的人才會遭到哄搶，再加上部分高端人才選擇自主創業，更讓自動駕駛領域人才緊張的局面長期得不到改善。

綜合看來，無人駕駛汽車力量逐漸匯集，科技巨頭步步緊逼、傳統汽車汽車巨頭寸步不讓，無人駕駛領域局面復雜、狼煙四起，競爭也將更為激烈，行業洗牌加劇也催生了龍頭企業競爭格局的形成。

全產業生態融合

無人駕駛商業化應用并不平坦，而在企業、政府、資本等多方支持下，整個自動駕駛領域發展正逐漸提速，尤其是互聯網科技企業同傳統汽車企業的合作，兩大陣營的融合讓人們看到了更多的可能性。

早在2014年7月23日，阿里巴巴便和上汽簽署戰略合作協議，決定共同打造互聯網汽車及其生態圈。次年，雙方成立合資公司斑馬網絡。2017年7月，百度發布了DuerOS，開放式的操作系統能夠支持手機、電視、音箱、汽車、機器人等多種硬件設備，同時支持第三方開發者的能力接入。2017年11月，騰訊正式推出了AIincar系統，該系統包含了騰訊社交、娛樂、出行等各方面的應用，集合成一個龐大的生態。廣汽、長安、吉利、比亞迪、東風柳汽五家車企成為AIinCar的首批合作伙伴。

車聯網產業集齊了阿里、騰訊、百度三大玩家，或許在具體的合作策略和推進方式上有所不同，但互聯網科技企業擁有的龐大科技生態，卻能在情境交互框架、多模態交互、機器視覺、語音多引擎框架等多方面給與傳統車企必要幫助，而車企在具體汽車產品的研發、制造經驗，也為互聯網科技產品及服務的落地提供了平臺。

前行道路并不平坦

互聯網科技企業同傳統汽車企業的合作不一定意味著能取得1+1>2的成果，開放底層技術的能力，對車企而言，最大的吸引力在于數據的獲取，但車企和互聯網科技企業一直以來圍繞話語權的爭斗就頗具爭議，生態融合之路從一開始就不會平坦。對于車企而言，掌握汽車和用戶的數據，是其在智能網聯汽車領域長期發力的重要手段。為了確保將數據掌握在自己手中，更好地了解需求的變化，并通過迭代來完善體驗效果，是車企自己打造智能生態系統的重要目的，而互聯網科技企業也不會甘心“為他人嫁衣”。

除了生態聯盟內部利益延伸爭議外，本身自動駕駛也需要軟硬件技術的更迭來支持，以底層的高精度地圖為例，當前的GPS技術始終無法消除坐標與真實距離之間的誤差，這種誤差直接導致無人駕駛汽車在處理一些細節時缺乏數據支撐，而高度無人駕駛更需要高精度地圖能夠反映樹木、人行橫道等微觀地形細節，這顯然需要更優秀的傳感器、衛星導航等技術的支撐才可以完成。

遲早需要面對的道德爭議

實際上，激光雷達、高精度導航、實時數據傳輸、環境感知等問題都還可以通過軟硬件技術的不斷更迭來實現，而由無人駕駛引發的倫理道德爭議恐怕才是棘手的事情。

2016年5月7日，美國俄亥俄州坎頓市的前海軍海豹突擊隊員約書亞·布朗（Joshua?Brown）駕駛Model?S在佛羅里達州威利斯頓附近的雙向高速公路上行駛時，與一輛拖掛車相撞，不幸身亡。

這是全球第一起因自動駕駛而致死的事故，更引發了人們對于無人駕駛道德問題的爭論。博安咨詢汽車專家丹尼爾·赫希（Daniel?Hirsch）提出了一個情景：“一個孩子在街上跑動，汽車只有兩個選項：撞死這名兒童，或者使車上的老年癌癥患者喪生。”對這個情景，某一國家或文化的“正確”回答在另一個國家或文化也許會不同。這個問題本身可能是非法的——德國和瑞士的法律都規定，不能比較人命孰輕孰重。

寫在最后

重塑世界的自動駕駛

在全自動汽車覆蓋道路之前，汽車行業的各個層面就已經發生了重大變革。自動駕駛汽車的發展正在重塑汽車行業及其供應鏈，從定義安全到如何確保質量和可靠性都會受到影響。未來的汽車已經不僅是一種交通工具，更多是向新一代互聯網終端發展，實現汽車脫離駕駛員而能保證駕駛操縱性與安全性。自動駕駛從根本上改變傳統汽車的控制方式，對于交通系統的安全性與通行效率有更大保障。