自动驾驶18年

　　è作者઎/周永▧亮

　　编”辑/&#263f;靖Β宇

　　技术的本质是什么？技术的演化路径是怎样的？在每次技术Μ变革的拐点઻，这☎个问题都拷问着人们。

　"　最新的例子是自动驾驶，它被认为是汽车行业的颠覆性技ૌ术之一。近日，特斯拉推出新的全自动驾驶（FSD）Beta软件更新，这是迄今为止最大的一次更新；与此同时，Π小鹏汽车CEO何小鹏表示，今年下半年，小鹏汽车有望成为中国第一家开启城市智能辅助驾驶（CNGP）的企业。

&#266c;　　从当前的局势来看，渐进式路线开始被越来越多的企业和机构接受，代ࢮ表企业是特斯拉，它的思路是在量产车上优先搭载L2/L3级辅助驾驶，低成本收集数据，Ê训练算法迭代技术，最终做到L4/L5。

　　与渐进性路线相对应的，੫Ξ是跨越式路线，代表企业是谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo，它的策略是一步到位，全力研发L4+高级别自动驾驶技术，以技术改变行业。在此前的很长一段时间里，Waymo代表着最先进的技术和方向，肩负着人类੎走向智能汽车的使命。

　　从Waymo到特斯拉，自动驾驶路线经历了ú从跨越式到渐进式的转变，▥这中间到底发生了什么？哪些因素☺影响了技术的演进和迭代？

　χ　从挑ⓐ战赛到产业萌芽Σ

　　想要回答这个问题，要回到自动驾驶的起点。如果仔细观察，你可能ƿ会发现，所有新技术并不是无中生有，而是在原有技术的基础上，彼此组合出的新 的搭配方式。自动驾驶也是如此。早期的无线电遥控、无ৄ线电导引，再到传感器、计算系统和控制系统，这些都让自动驾驶成为了可能。

　　直到上世纪末，关于自动驾驶的研究，还大多集中在大学实验室或汽车公司的研究院，并਩没有形成真正的产业。当时的研究者，在很长时间里，被嘲讽为“未来学家”、“不Χ切ω实际的幻想家”。

≈　　但技术创新ö的步伐并非固定，有时慢有时快。技术可能会在某一时刻突然爆发，迎来真◊正的突破。

　　21世纪初，美国国防高级研究计划局（DARPA）赞助了三场公路挑战赛，自动驾驶由此迎来了变û革时ણ刻，衍生出一个上万亿美元£的产业。

　　据了解，这三场挑战赛（2004年、2005年、2007年）总计花费不到3500万美元，但却验证了自动驾驶的潜力，孵化出了自动驾驶的基础路线——由摄像头、激光雷达、毫米波雷达等组成传感器单元¹，‾计算单元、线控系统构成自动驾驶的硬件系统，传感器融合、定位、识别、路径等算法∋构成的软件系统，共同组成汽车的自动驾驶系统。

　　更重­要的是，DARPA发起的系列挑战赛，孕育了一个由发明家、工程ક师、程序员、开◘发商等组成的无人驾驶生态圈。其中，在比赛中表现出色的卡内基梅隆大学和斯坦福大学，后来成为自动驾驶行业的“黄埔军校”，众多的自动驾驶人才从这里走出。

　　比赛过后，很多人认为自动驾ü驶将很快迎来大发展。但因为200λ8年陷入金融危机，车企都在破产边缘挣扎，根本无暇顾及其它。同时，几乎所有的汽车⌈高管都认为，自动驾驶至少还需要半个世纪，才能真正成为现实。

　　不过，技术可以进行自己构建Ò，就像珊Ý瑚礁通过微小生物自己建构自己一样。自动驾驶技术的“发动机”一经启动，就没有人能让&#256f;它停下。

　　很快，谷歌创始人拉里·佩奇(Lar▨ryPage)出现了。据了解，佩奇一直关注着DੑARØPA挑战赛，几次都在全程观战，甚至会跑到斯坦福大学找人去讨论比赛方案。

　　在挑战赛后，谷歌成立了GoogleX实验室，邀请后来被称为“૙谷歌自动驾驶汽车之父”的特伦ࣻ（SebastianThrun），担任GoogિleX的第一任掌门人。

　　2009年1月，谷歌的自动驾驶项目ProjeલctChauffeur¢在这੢个实验室启动。

　　至于技术路线，谷歌内部હ也ੜ曾有过摇“摆。

　　2014年，考虑到加州é法案要求“车上必须配੨备░驾驶员，以便在紧急情况下接管车辆”，谷歌循序渐进从L2/L3做起逐步实现自动驾驶，把产品提供给少数长途通勤的员工使用。

　　但当这款L2级自动驾驶系统上车测试时，谷歌发现了一个严重的问题ⓢ：很多员工在“驾驶”时，并不总是会把注意力放在车上，时常会发短信、化妆、使用笔记本电脑，甚至一位“驾驶员”在Δ时速80公里的车辆里睡☏着了。

　　随后，谷歌路线发生了转向，开始♣一步到位攻克L4高级别自动驾驶。¢&#263e;在随后的时间里，Waymo是L4这一路线的坚定贯彻者，也是这个方向领先的实践者。

　　在谷歌自动驾驶的发展过程中，有一个很重要的节点。2015年10月20日，一位叫SteveMahan的盲人乘客，坐在没有人为干预控制以及安੩全司机的智能汽车上，安全通过了奥斯汀市区。这一真正意义上的无人驾驶，也被认为是ϖς自动驾驶技术的一次里程碑事件。

　　在这个期间，以特斯拉、Uber为代表的企业，也开始进军自动驾驶。随着参与主体的越发多元，技术路线也开始出现分岔：以Waymo为代表的科技公司，主要走“§跨越Β式”路线，因为没有大规模量产车为其提供数据进行技术迭代；相比之下，特斯拉等车企大都走“渐进式”路线，从商业和营销角度上来看，以电动车为产⌊品，自动驾驶为核心卖点，逐步满足消费者更加稳妥。

　　关于技术路线的选择，只是各家公司根据的资源和优势，做出的自己认为的最优选择。不过，当时大多数人都认为，专攻L4/L5高级别❄自动驾驶的Waymo模式，有更大的潜力；特斯拉等公司因‡为进入时Ð间较晚，在技术和测试里程上并不占优势。

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　　估值“ⓐΝ过山车”

　　一°项新技术要真正实现规模化，取决于技术和商业模式之间的契合，只有技术或商业模式，ઢ要么无法走出实验室，હ要么成为空中楼阁。

　　随着无人驾驶项目的稳步推进，谷歌在2015年9月任命JohnKrafcik，为自动驾驶∧汽车项目CEO，以ઍ加快该项目商业化进程。他随后主导了2016年Waymo从谷歌母公司Alphઞabet独立。随着Krafcik开始进行组织架构调整，加上成本控制，以Urmson为首的技术派已经不再是权力中心，大批核心人员集体出走创业。这也标志着谷歌自动驾驶“技术英雄时代”落幕，商业探索时代的开启。

　　即便如此，Waymo在自动驾驶处于领先位置。经过多年的发展，Waymo不¼管是在技术领先程એ度、测试里程，还是运营经验上，鲜有公司能够企及。在美国多个关于自动驾驶的榜单中，Waymoξ都处于领跑位置，特斯拉则多年位于尾部。

　　随着Waymo商业化战略展开，资本市场也给予了积极反馈。2015年时，G੫oogle自动驾驶ð项目（Waⓥymo前身）估值仅有85亿美元；但两年后的2017年，摩根斯坦利对Waymo给出的估值达到700亿美元；2018年，估值更是暴涨到1750亿美元，相当于1/4个谷歌，这背后是对其技术和商业化的认可。

　　拆分来看，κW⊗ayીmo各个部分价值如下：

　　੏自动驾驶出租ⓙ车，8⊇00亿美元；

　⇔　物流É/递送服务"，900亿美元；

　　软件和技术授ϒ权î，70亿&#263f;美元；

　　有Waymo的示范效应在先，越来越多的自࠷动驾驶公司€涌现，行业进ਯ入了第一波高潮期。

　　当时，科技公司如Uber、百度、NVIDIA等也纷纷加入自动驾驶研发的阵营；通用、福特、宝马等传统汽车厂商，也通过投资迅速切入自≤动驾驶赛道，2016年通用汽车ì以10亿美元并购Cruise，2017年，福特汽车向Argo投资10Ã亿美元，2018年软银22.5亿美元押注通用Cruise。

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　　同时，也涌现了很多初创公司，比如小马智行、Nuro.ai、驭势科技（UISEE）、M•omenta等。ર

　　之所以给自动驾驶公司如此高的估值，是当时业界充斥着乐观情绪，认为自⇓动驾 驶在5到ⓛ10年内就可以商业化落地。

　　百度前自动驾驶事业部负责人、现中智行董事长兼CEO王劲，在2015年喊出自动驾驶汽车“三年商用੬、五年量产”的口号；咨询公司Gartner也预测这项技术能在5至10年时间内达到生产成熟期；2017年，通用公司宣布了自动驾驶计划，计Ÿ划在2019年大量投放੕自动驾驶出租车。

　　但现实却给了他们一记“闷棍”。2018年，Uber在自动驾驶路测中出现致命事故，一名女性在过马路时被一辆Uber无人驾驶SUVμ撞倒并最终死亡。Uber的无人驾驶汽车当时以61公里的时速在限速时速56公里的©区域内行驶，并没有ý试图刹车。

　　这是全球第一例自动驾驶安全事故，也引发了人们对自动驾驶技术成熟度的思考。从技术上Ø来讲，自动驾驶是一个复杂的工程问题，注重的是对于“长尾问题”的解决能力，要解决考虑尽可能多的场景。Waymo软件工程总监SachaArnoud曾表示，从他的经验来看，前90％的技术工作量只占总工作ⓦ时间10％， 而要完成最后的10％的工作，却还需要再花10倍的气力。

　　越来越多人认识到，自动驾驶可能&#263d;还需要更长的时间、更多的投入，进行技术迭代，才能真正实现无人驾驶。此前Ï估值超过100亿美金的自动驾驶公司Aurora，其CEOChrisUrmson就曾表示，“完&#263a;成自动驾驶革命可能要花30年甚至更长的时间。”这也意味着，自动驾驶的竞争，从“短跑”变成了“长跑”。

　　与此同时，Waymo在商业化过程中接连受挫。据了解，2018年底，Waymo开始在美国亚利桑那州凤凰城试点Robotaxi业务，但一直无法拿掉安全员或者跟踪车，这直接导致运营成本高昂，无法大规模复制，也无法获得足ⓨ够的数据来优化算法，实现数据闭环。随后，摩根士丹利在2019年，将Waymo的估值从175੒0亿美元，下调近40%至105δ0亿美元。

　　种种因素汇聚，导致自动驾驶从风口进入寒冬。Uber、沃尔沃、通用、福特、特斯拉等≡主要玩家，都推迟了自己的商业化落地计划，大批创业公司倒闭。其中，2020年12月，Uber更是将自动驾驶€技术部门UberATG，以40亿美元出售给了同行AuroraInnovation；Lyftૣ也以5.5亿美元，将自动驾驶部门Level5，转卖给了丰田子公司WovenPlanet。

૧　　渐进路线被看好？Κ 

　　虽然遭遇了资本寒冬，但自动驾驶的大▩趋势并没有变化。Π只是竞争从“短跑”变成“长跑”，意味着企业的发展路径和投资策略，可能就要发生ù转变。

　　此时Α，业内开始重新考虑特斯拉为代表的渐进式路线。众所周知，自动驾驶技术的决胜点在于数据的积累。渐进式思路的优点，是可以把辅助驾驶作为卖ਯ车亮点，用赚来的钱来搞L4自动驾驶研发，在量产中获得现金流和低成本的数据流。它的缺点可能就是这些数据可能不全面，还有就是人们对从辅助驾驶通向无人👽驾驶存有疑问。

　　但随着芯片、激光雷达、5G网联产品，成本快速下降，高质量的数据获取正逐渐成为可能。在2020年的CES（国际消费电子展））上，博世、华为、大疆、Velodyne，以及禾赛、速腾等公司都带来了新产品，部分激光雷达价ય格不到10ι00美元，这无疑会加快激光雷达前装上车的⊂速度。

　　与此同时，2019Î年前后，自动驾驶技术堆栈出现了颠覆性变化，特斯拉引领了这次变革。所有单个技术的进展，核心都围绕着从规则驱Ε动向数据驱动发展σ，这几乎改变了整个技术堆栈，甚至是工程师的思考方式。简单说，数据的数量与质量决定了算法的有效性，将成为自动驾驶的关键环节。

　　2020年下半年，特斯拉发布FSDBeta（完全自动驾驶测试版）。࠽这也验证从辅助驾驶到自动☞驾驶的路径，是可行的。当然，渐进式路线并不是一条平滑曲线，而是阶梯状的小幅跃迁。从当年的Autopilot到ઙ如今的FSD，特斯拉在底层架构上也是不断重构，甚至是推倒重来。

　　著名的技术思想家布莱੬恩·阿瑟છ，曾在其《技术的本质》一书中表示，技术进化的机制就是组合进化。最初很简单的技术，通过组合成一个一个的技术模块，发展出了越ⓩ来越多的复杂技术形式。

　　在多个因素的共振下，渐进式路Ζ线在2021年发展迅速。2020年底至2021年上半年，众多车企、科技企业推出自动驾驶相关车型、产品。公开数据显示，2ο021年全球新能源汽车销量达到675万辆，同比增长108%。其中，中国新能源汽车市场持续突破，产销同比增长160%以上，销量达352万辆。市场占有率达到Û13.4%，高于2020年8个百分点。其中，大部分都搭载了辅助驾驶系统。

　　相比之下，Waymo在技术层面依然领先。2022年3月，美国市场研究机构NavigantResearch又发布了最新版的自动驾驶竞争力排行榜，Wⓐaymo以86.7的评分占据榜首，展现了领导者的地位，特斯拉则垫底▩。但它依旧没有解决商业化落地问题。虽然已经取消了安全员配置，但Waymoષ目前仍局限在较小范围内，通用性和泛化性还需进一步拓展。

　　઻此外，专注于L4+高级别自动驾驶的开发需要海量的资金支持，2019年自动驾驶赛道全球前十大玩家研发总投入超160亿美元，其中Waymo、Cruise、Uber等公司全年投入超20亿美元。对于大多数企业而言，这是难以承受的开支。相比之下，是特斯拉已经扭亏为盈。2021年，特斯Δ拉交付量为93.6万台，归母净利润55.19亿。这意味着特斯拉可以长ર期、持续对自动驾驶进行投入。

　　总体来看，自动驾驶尚未到达终局，Waymo和特斯拉的路线之争还会一ો直持续下去。自动驾驶是一Ε个复杂体系和演进过程，不可能一蹴而就，需要在与技术、量产、ઞ商业化、需求碰撞中逐步完善。（来源：极客公园）

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