自動駕駛背后的那些事

譚清寬

不久前，芯片巨頭英特爾以約9億美元收購了移動即服務（MaaS）解決方案公司Moovit。Moovit成立于2012年，擁有超過8億用戶和服務，以城市交通應用而聞名，被稱為以色列版滴滴。那么，在全球疫情的大環境下英特爾為何還要出手收購這家初創企業？

2017年，英特爾斥資153億美元收購了以色列自動駕駛公司Mobileye，2019年以20億美元收購AI公司Habana Labs。在此之前，英特爾還先后收購了FPGA芯片巨頭Altera、視覺算法公司Movidius，形成了自動駕駛芯片的完整解決方案。

頻頻出手的背后，其實是在自動駕駛領域的精心布局。目前，自動駕駛已經為英特爾帶來了不小的增值。財報顯示，2019年自動駕駛芯片成為了英特爾增長最大的業務板塊，實現了近10億美元的營收。同時，英特爾還借此占據了全球70 %的輔助駕駛（ADAS）市場份額。

數據是自動駕駛的“燃料”已成為業界共識，Moovit自稱是全球最大的公交數據和分析公司之一，也是Google Maps的主要競爭對手。其數據分別來自政府部門、用戶以及公共交通運營商等，數據來源多樣且較為可靠，而海量駕駛出行數據的計算和處理恰恰是英特爾所希望的。

目前諸如robotaxis之類的自動駕駛服務仍處于起步階段，其中蘊藏的市場機遇是巨大的，英特爾認為到2030年僅robotaxis的市場就將達到1 600億美元。

自動駕駛

可能我們大多數人對自動駕駛的第一印象就是不需要人為參與，可以自己行駛的汽車。但自動駕駛真的像我們認為的那樣簡單嗎？車企宣稱的L2，L3究竟代表什么，有什么區別？

自動駕駛系統由以下三大系統組成：感知、決策和執行，目前，感知層主要是采用傳感器技術，在獲取感知數據后，系統會針對數據進行分析、決策和預測，然后完成相應的操控動作。

汽車標準化組織SAE International對駕駛自動化的不同級別進行了如下分類：

級別0：無自動化（手動），自動化系統會發出警告，可能會暫時干預，但沒有持續的車輛控制。

級別1：駕駛輔助（手動），駕駛員和自動系統共享對車輛的控制，駕駛員必須隨時準備完全控制。

級別2：部分自動化（放手），自動化系統完全控制車輛（加速、制動和轉向）。駕駛員必須監視駕駛情況，并準備在自動系統無法正確響應的情況下隨時進行干預。

級別3：有條件的自動化（閉眼），駕駛員可以安全地將注意力從駕駛任務上移開，例如，駕駛員可以發短信或看電影。車輛將處理需要立即響應的情況，例如緊急制動。當車輛要求司機進行干預時，駕駛員仍必須準備在制造商指定的有限時間內進行干預。

級別4：高度自動化（省心），與級別3相同，但不需要駕駛員關注安全問題，僅在有限的區域（有地理保護的區域）或在特殊情況下（例如交通擁堵）需要支持。

級別5：全自動（Wheel Off），無需任何人為干預，例如方向盤、制動器等。

在自動駕駛的浪潮下，入局的不僅是我們熟知的車企玩家，以華為、英特爾為代表的設備商、互聯網公司也在切入汽車市場，行業正在發生變革。這些巨頭在芯片、操作系統和應用軟件方面本就有一定的積累，這將為其帶來一定的優勢。

谷歌

谷歌旗下的Waymo堪稱是自動駕駛領域的“鼻祖”。Waymo是谷歌于2009年開啟的一項自動駕駛汽車計劃，2016年12月才從谷歌獨立出來，Waymo的成立意味著Google將自動駕駛汽車研究項目作為一項長期可持續發展的業務。

2012年，谷歌獲得自動駕駛汽車路測許可證；2015年，谷歌自動駕駛汽車開始上路進行測試；2016年Waymo作為谷歌自動駕駛業務的商業主體正式成立；2018年Waymo在鳳凰城率先推出自動駕駛出租車服務Waymo One；如今Waymo已經進入到了商業化階段。

近日，Waymo又籌集了7.5億美元，這讓該公司過去短短2個月投資達到30億美元。

亞馬遜

在幾年前，亞馬遜成立了一個專門研究無人駕駛汽車技術的團隊，其部分動機是推動自己運輸更多的貨物。2018年亞馬遜宣布了涉足自動駕駛領域的消息，并與豐田聯合發布了多功能概念車e-Palette。2019年2月亞馬遜投資了自動駕駛初創企業Aurora Innovation。

近日傳言亞馬遜在洽購自動駕駛初創公司Zoox，目前談判已進入后期階段。如果消息屬實，這一收購將擴大該電商巨頭在自動駕駛技術方面的影響力。

Zoox成立于2014年，是全球最有名自動駕駛創業公司之一，但因財務狀況不容樂觀，前段時間正在為自己尋求買家。目前這家創業公司已經籌集10億美元，估值達27億美元。

蘋果

2018年蘋果組建了包含70輛自動駕駛汽車的車隊，成功注冊并上路，該車隊在19個月里共積累了80 739英里的行駛里程。5月，蘋果在公司內部提供運送員工的，配備人類駕駛員的自動駕駛車輛。同一年，蘋果先后聘用了前NASA、Waymo和特斯拉的車輛工程師。

2019年1月，為求重組，蘋果裁掉了泰坦計劃（蘋果自動駕駛項目）的200余名員工。5個月后，蘋果證實收購自動駕駛初創公司Drive.ai，此舉是為了招募一些工程人才，提升蘋果的自動駕駛研發能力。

微軟

微軟進入自動駕駛領域雖然沒有其他科技巨頭那樣早，但其希望利用Azure的計算能力，為汽車產生的海量數據進行服務。2016年3月，微軟和豐田達成5年合作計劃，將支持后者在機器人、AI和自動駕駛領域的研究。6月，微軟策略轉向為車企研發提供數據和計算支撐服務。2019年12月，微軟與愛立信合作開發車聯網云服務，這將有助于車廠規模化研發自動駕駛技術。

百度

百度是國內入局自動駕駛較早的企業之一，2017年，百度發布開源自動駕駛平臺阿波羅（Apollo），其COO稱之為“自動駕駛領域的安卓”。Apollo有130余家合作伙伴，包括雪佛蘭、福特、本田、豐田、大眾和英特爾，同時Apollo還組建了全球自動駕駛領域最大的生態平臺———百度Apollo自動駕駛生態聯盟。

從2018年起，百度得到北京市政府許可在周邊33條道路上進行路試。北京交管部門還發放了T4級別的測試牌照，允許百度在隧道、學校區域等復雜路段進行測試。至2019年12月，百度共有300輛無人車，積累了3百萬千米的城市行駛里程。百度在美國硅谷開設了AI實驗室專攻自動駕駛技術，此外，他們打算在時機成熟后將自動駕駛業務獨立拆分。2020年4月底百度Apollo Robotaxi登陸長沙，無人駕駛出租車邁入規模運營階段，這也是國內首個通過國民級應用向公眾開放的Robotaxi服務。

近日，百度宣布其位于北京亦莊經濟開發區的Apollo Park已建造完成。據了解，Apollo Park是目前全球最大的自動駕駛和車路協同應用測試基地，集車輛及配件倉儲、遠程大數據云控、營運指揮、維修與標定和研發測試五大功能于一身。該基地的建成將加速推進Apollo自動駕駛、車路協同技術產品的成熟和應用。

華為

華為認為，相比造車本身，未來汽車行業70 %的價值將從車聯網中產生，華為自然不想錯過這個機會。此前，華為就已和眾多車企展開合作，包括奧迪、廣汽和北汽等，最早將于2021年發布量產車。

2019年4月，華為云發布了自動駕駛云服務八爪魚（Octopus），提供模型搭建、訓練、仿真和標注等全生命周期服務。其中，仿真的核心賣點是“高并發實例處理能力”：提供超過1萬個仿真場景，每日可測試虛擬里程超過500萬千米，支持3 000個實例并發測試。

2019年11月，華為與四維圖新合作，采用后者的地圖數據，并打算將5G應用在無人駕駛汽車上。

阿里

2018年，阿里巴巴正式宣布布局自動駕駛業務，菜鳥物流、餓了么外賣平臺都面臨著配送成本高的問題，而自動駕駛可能是解決這一問題的關鍵所在。阿里達摩院自動駕駛實驗室負責人王剛也表示，阿里自動駕駛的定位就是打造智慧物流運輸平臺，并確立了末端無人配送和公開道路2種業務形態雙線并進的策略。

在技術實現路徑上，阿里跨過L0 ～ L3級別自動駕駛，直接進行L4級自動駕駛技術研發，更重要的，阿里希望以車路協同+單車智能的方式，來解決自動駕駛現有方案的研發困境和成本高等問題。

京東

2020年4月13日，京東物流集團自動駕駛首席科學家孔旗在疫情防控新聞發布會上介紹了L4級別自動駕駛技術，無人配送將取得重大突破。L4級別自動駕駛技術應用在物流行業之后，將大大減少人員接觸情況，快遞員按照標準流程，對車輛進行消毒、放件，點擊出發后，車輛會自動通過短信、語音電話，通知收件人，并等待客戶取件，隨后自動到下一個取件點或返回配送站點，并且根據小區環境自動避讓。

騰訊

騰訊在自動駕駛業務上擺出了大數據云平臺、仿真測試平臺和高精度地圖這3個具有殺傷力的產品。以仿真測試平臺為例，可以理解為，騰訊的仿真平臺TAD Sim就是一部大型的、針對自動駕駛車輛的角色扮演游戲，結合了專業的游戲引擎、工業級車輛動力學模型、虛實一體交通流等技術。

自動駕駛模擬仿真平臺TAD Sim集成了工業級的車輛動力學模型、專業的游戲引擎、三維重建技術和虛實一體的交通流技術，可以完成感知、決策和控制算法等實車上全部模塊的仿真實驗，同時支持單機和云端部署的方式，一套系統滿足全棧算法的使用需求。

社會在不斷發展，自動駕駛也一直備受關注，不管是傳統車廠，還是互聯網公司、初創公司，誰都不想舍下這塊大蛋糕。但機遇的背后還有各種挑戰與困境，唯有不斷探索突破，才能有新的生機。