自動駕駛商業(yè)化處處是坑

譚晶寶

自動駕駛是一場需要持續(xù)巨額投入的“燒錢”比賽。其路之曲折超出了很多人想象，無論是L3還是L4汽車的量產(chǎn)都面臨諸多難題。

3月15日，特斯拉（Tesla）正式發(fā)布其第二款SUV車型Model Y。至此，特斯拉的“SEXY”組合已到齊。算上超跑車型Roadster，Model Y是特斯拉發(fā)布的第五款車型。在Model Y發(fā)布前的大約一周時間，特斯拉官網(wǎng)更新了Autopilot并悄悄更改了對其的描述，“Full Self-Driving Hardware on All Cars”的標題被更改為“Future of Driving”，同時在介紹“全自動駕駛”功能的時候增加了一個免責聲明：在未來無需人類監(jiān)督實現(xiàn)上述功能之前，需要數(shù)十億英里的行駛里程的驗證，以達到遠超人類駕駛員的可靠性。

無獨有偶，3月12日，外媒The Information援引知情人士消息報道稱，已在自動駕駛領(lǐng)域深耕10年的科技公司W(wǎng)aymo，正在尋求外部投資者的融資，且目標直指歐洲大型傳統(tǒng)汽車制造商。其母公司Alphabet每年至少在Waymo上投入10億美元，對于擁有超過千億美元現(xiàn)金的Alphabet來說，Waymo此次對外開放融資目的不在于資金，而是希望通過與傳統(tǒng)車企巨頭的合作，間接獲取行業(yè)資源。

一向揚言特斯拉自動駕駛系統(tǒng)Autopilot擁有全自動駕駛能力的馬斯克，突然改口稱全自動駕駛為“未來駕駛”，而向來僅把車企視為代工廠的Waymo開始向汽車制造商拋出橄欖枝。隨著地表最強的新造車勢力特斯拉和自動駕駛領(lǐng)域最頂尖的科技公司W(wǎng)aymo先后在自動駕駛商業(yè)化進程中低下高傲的頭顱，我們似乎意識到，各大車企、新造車勢力、科技公司已經(jīng)跟他們之前發(fā)布的全自動駕駛量產(chǎn)計劃漸行漸遠。

自動駕駛征服之路的曲折與難度顯然超出了很多人的想象，無論是L3還是L4汽車的量產(chǎn)，都面臨著眾多問題。

關(guān)鍵技術(shù)瓶頸仍是硬傷

自動駕駛技術(shù)涉及的感知、決策與執(zhí)行層面均遇到了不同的困境。自動駕駛技術(shù)的實現(xiàn)必然是一次涉及傳感、芯片、大數(shù)據(jù)、云計算、AI、通信等多個領(lǐng)域的浩大變革。從特斯拉自動駕駛的眾多事故不難看出，僅依靠視覺識別為核心的感知系統(tǒng)技術(shù)路線（攝像頭+毫米波雷達），暫無法達到自動駕駛所需的安全性，要實現(xiàn)L2向L3的跨越，激光雷達不可或缺，目前市場上還沒有一款車規(guī)級激光雷達量產(chǎn)，雖然Voledyne、Quanergy等公司不斷在激光雷達技術(shù)上實現(xiàn)突破，但其高昂的成本卻讓消費者望而卻步。Velodyne的64線產(chǎn)品供應價格高達8萬美元，這個價格足以購買兩輛最新Model Y，相對便宜的32線和16線激光雷達也達到3萬美元和8000美元。

對于自動駕駛汽車的決策系統(tǒng)，更是遇到數(shù)不清的難題。密歇根州立大學研究表明，即使簡單的天氣變化也會混淆自動駕駛系統(tǒng)用來檢測其他道路使用者的算法，為保證系統(tǒng)正常工作，甚至需要根據(jù)氣候的變化季節(jié)性更新高精地圖。深度學習算法欠缺對開放環(huán)境的強認知能力，陌生的場景讓算法感到困惑，要想解決這一難題，必須通過海量的數(shù)據(jù)迭代來實現(xiàn)，而開放環(huán)境場景的復雜性和隨機性導致整個系統(tǒng)難以達到“5個9”（99.999%）的高可靠性標準。也就是說，人們口中的L5級自動駕駛可能永遠不會到來，除非有一天能夠給汽車研究出像人類一樣足夠聰明的“大腦”。目前，Waymo累計實際路測里程或已超2000萬公里，可繞地球500圈，虛擬測試里程更是超百億公里，其深度學習算法仍遠不夠好。

執(zhí)行系統(tǒng)是自動駕駛技術(shù)落地的基礎，其控制協(xié)議一直掌握在汽車制造商和國際Tier 1供應商手中，要打通決策系統(tǒng)與執(zhí)行系統(tǒng)之間的壁壘，需要科技公司、車企、Tier 1供應商及整個產(chǎn)業(yè)鏈的的深度合作。不信任，似乎成了科技公司與傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈彼此之間最大的障礙，若不能實現(xiàn)各系統(tǒng)之間的融合，自動駕駛汽車只會發(fā)育成高位截癱的“畸形兒”。

法律法規(guī)滯后

除了技術(shù)創(chuàng)新，法律法規(guī)的缺失已成為自動駕駛發(fā)展的最大制約。Waymo、Uber、蘋果、特斯拉等自動駕駛開發(fā)商的交通事故報道頻頻登上各大媒體的主頁，Uber更是在去年3月的一次事故中致使一名行人死亡，誰應該為事故負責？駕駛員？汽車制造商？系統(tǒng)開發(fā)商還是政府？自動駕駛汽車作為“新鮮物種”正處于法律真空當中，支持道路測試的法律法規(guī)亟待完善。

面對該問題，美國采取了極其開放的政策，按照美國國會制定的《自動駕駛法案》，用于測試或銷售的汽車必須滿足機動車安全標準，但如果自動駕駛汽車具有新的機動車安全特征，由于還沒有相應的強制性安全標準，因此可以申請豁免。相比而言，我國保守得多，近兩年才陸續(xù)開始制訂相關(guān)規(guī)范，現(xiàn)有的法律已經(jīng)對自動駕駛行業(yè)發(fā)展造成硬性阻礙?！兜缆方煌ò踩ā芳跋嚓P(guān)條例規(guī)定，僅允許有資格的駕駛?cè)笋{駛機動車上路，明確禁止在公路進行機動車測試。這也是眾多中國公司選擇將自動駕駛研發(fā)機構(gòu)設立在美國的原因，立法和監(jiān)管的缺漏或已成為限制中國乃至全球自動駕駛行業(yè)發(fā)展速度的關(guān)鍵因素。

缺乏“造血”能力

自動駕駛是一場需要巨額投入的比賽，而且需要持續(xù)不斷的燒錢，才能保證不在這條激烈競爭的賽道中被過早淘汰。并不是所有公司都能像Waymo含著金鑰匙出生，也不是所有公司都能像Cruise Automation找到一家像GM這樣的金主接盤。更多的是像Zoox、Nuro、小馬智行、Auto X這種體量較小的初創(chuàng)公司。對于這些公司而言，他們不得不選擇更為激進的方式來吸引資金的注意。如果不能馬上找到商業(yè)化的方法將技術(shù)變現(xiàn)，大批初創(chuàng)公司都有因資金鏈斷裂而猝死的風險。從Waymo和GM Cruise這兩家被公認是全球自動駕駛技術(shù)最好的公司的商業(yè)化進程來看，這顆雷隨時都可能爆炸。

相比科技公司而言，傳統(tǒng)車企對待自動駕駛的態(tài)度則內(nèi)斂得多。相比“炫技”，他們對“走量”更感興趣。他們深知“量產(chǎn)”兩個字的分量，無論是從成本還是品控的角度，生產(chǎn)100臺車和生產(chǎn)1萬臺車之間的問題都判若云泥。量產(chǎn)交付的周期和成本壓力迫使傳統(tǒng)車企不得不在技術(shù)上做出讓步。

對于商業(yè)變現(xiàn)的難度，新造車勢力已經(jīng)給我們做了很好的展示，即便是早已量產(chǎn)并供不應求的特斯拉，2018年年報披露全年虧損10.63億美元，中國新造車勢力代表蔚來更是一年虧損96.39億元。

最后，引用廣汽研究院智能駕駛技術(shù)部負責人郭繼舜的話總結(jié)自動駕駛現(xiàn)在的境況：“我們在以量產(chǎn)為目的的技術(shù)研發(fā)過程中，感覺這片領(lǐng)域就像剛剛收割過的蘿卜田，處處都是坑。不光是自動駕駛，未來整個汽車行業(yè)都會面臨一個冬天?！弊詣玉{駛的寒冬或許在所難免，如何在其來臨前盡可能積蓄實力是當務之急。任何里程碑式的變革都是在歷經(jīng)寒冬淬煉之后，由逆勢突圍的個別成員創(chuàng)造出來的。自動駕駛面臨的商業(yè)困境才剛剛開始，道阻且長，行則將至。