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ત 原标题：每经热评|自动驾驶商用需稳步推进 提升产业链自主性十分⁄必要
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▩ 每ˆ经特约评论员 盘和林
ćd; 最近，围绕自动驾驶商用的消息很多，似乎让人感觉“无人驾驶”就在眼前。笔者从技术层面思考了自动驾驶商用的诸多不确定性，认为存在不少风险。笔者呼吁，不应该一上来就允许无安全员的自动驾驶车辆商业化运行。
有企业对L4级自动驾驶车给出了2023年量产的“期票”，L4级即高度自动驾驶，被普遍认为是限定区域内的无人驾驶，在自动驾驶感知信息来⊄源比较充分的区域，可以没有司机，汽车可以自动运行，甚至不再需要装方向盘。不过，L4级自动驾驶车辆，全球还没有哪家企业能够量产，未来几年也很难实现。受制于技术，很多以L4级ⓗ为目标的单车智能开发企业，都将LΖ4级自动驾驶车量产目标放在5年或者10年后。
如果2023年L4级无ષ人驾驶车辆在中国企业实现量产，且所有技术都达到概念车的标准，那么的确可喜可贺，但最近20年各种互联网故事让我们对所有的“期票”઼都保持一定的怀疑。PPT、概念车和实际落地往往有一定差距，即便是已经成熟落地的商业模式，也ⓛ有过深刻的教训。例如共享单车，当浮华洗尽，剩下一座座自行车堆叠的“坟茔”，当年的意气风发者，如今又是个什么状态？
经历了十年的发展，自动驾驶已经进入蹒跚学步阶段，但商业落地却需技术积淀，周期估计会很长。自动驾驶中的初创企业是否能够挺过经年累¹月的消耗？目标用户是否能够放心使用？自动驾驶的伦理问题如何ⓖ解决？凡此种种，都是需要思考的。
bc; 故事已ઙ经讲得δ差不多了
这几ષ年，资本是擅长讲故事的，但资ⓙ本的故事实∩现了多少？
传统行业比较倾向ω于净利润和现金流，而驱动风ચ口概念Τ行业的，往往是故事。当前，自动驾驶的故事已经讲得差不多了，各方对于自动驾驶技术的热情正在减退，具体体现在以下几个方面：
其一，华尔街对于自动驾驶的热情正在减退。2022年年中，随着美联储为首的欧美各国央行进入加息周期，美元基金对于风险投资的热情正在减❄退。实际上，ࣻ过去20年互联网的发展，离不开主要货币长期的宽松政策，诸如美元、欧元、英镑、日元等主要货币对应的央行长期实施零利率甚至负利率的货币政策。这就使得风险投资盛行，大量资本涌入高风险行业。资本也不再要求初创企业具有盈利能力，仅仅靠一个故事，就能从华尔街领到大把美元。但2022年，货币宽松的高潮已经过去，利率急速升高，使得需要长周期投入的自动驾驶企业获取融资越来越难。资本要求自动驾驶企业加快变现步伐，这ષ也是为什么国内外自动驾驶企业会抓紧让并不成熟的L4级自动驾驶技术商用落地。
其二，互联网大厂也没有余粮×，自动驾驶在互联网大厂中τ的地位逐步被边缘化。2022年，特斯拉自动驾驶部门裁员约200人，Uber也在裁员，国内互联网巨头和造车新势力的自动驾驶相关部门ⓙ都有不同程度的缩编。移动互联网的兴盛已经基本触顶，互联网大厂的侧重在于找到新的消费级入口，而不是持续烧钱去谋求商用落地遥遥无期的自动驾驶。主机厂也在进行规模缩编，主机厂是单车智能系统的下游，他们有动力继续坚持下去，但也做好了长期研发的准备。
√其三，用L2、L3级技术来冒充L4级技术的自动驾驶企业逐步增加。既然要长期烧钱，那么就需要有回血的手段，如果华尔街、互Ú联网大厂、主机厂商都不想做长期投入，那么利用手头现有的技术基础换点流动性成为很多单车智能企业的做法，又或者利用示范à工程来承接点项目。但由于L2、L3级技术并不能解决自动驾驶的关键痛点，所以对于主机厂来说并没有太高的价值，这也使得单车智能企业很容易成为主机厂的附庸。
其四，高精地图、激光雷达和芯片技术依然存在瓶颈。高精地图的采集成本依ćc;然很高，在开放道路上实时更新的成本更高，还有法律法规上的限制，这使得高精地图成为一个很高的门槛，自动驾驶单车智能企业需要自己开辟试验线，通过购买和自我采集来获得高精地图数据。👽而激光雷达，国内产业还并不成熟，国内车载激光雷达大多数是初创企业，很多企业车载激光雷达产品依然依赖于进口。再者，即便是有激光雷达，其耐用性也不佳，持续运行后故障率很高，也就是稳定性不足。
મ 产业链仍存诸多短板ã
从新闻层面来ⓦ看，似乎我国自动驾驶走在全球前列。但其实我们对产业链高端依然存在较大短板，未来不能仅仅局限于商业化落地ô，应更好从产业链自主性来ી布局，否则，即便有了自动驾驶，也有可能受制于人。
以视觉神经网络为例，在自ì动驾驶领域表现的依然是三样事物：数据、Ö算力、算法。¦
当前视觉神经网络基本框架算法主要还是来自国外，但算法并非重点，随着人工智能的发展，我国算法能力也在加强，难点在数据和算力。自动驾驶是非常吃数据积累的，这也是当前自动驾驶商用需要5~1℘0年才能落地的原因。算力上，主要是高端芯片我国存在壁垒。也有人想过利用云算力来实现自动驾驶，但实际上自动驾驶有实时性的要求，云算力存在物理通信距离，也就是存在延时，又极度依赖通信网络的稳定性，所以并不现实。所以自动驾驶未来很长时间要依赖于单车算力，而单车算力则需要低功耗、高性能的芯片−。
再者，当前汽车智能座舱的操作系统，其实大部分依然是”安卓系ϖ统，华为鸿蒙系统有一定的突破，但普及度还是不如安卓系统广泛，这客观上也是我国自动驾驶供应链上ª的短板。
可以看出，自动驾驶的发展绝对不是单一功能的输出，他上游拥有复◙杂的产业链和供应链，而这些产业链中，很多产业链的核心部件尚需在国产层面给出解决方案，当然要兼顾安全性和耐用性。对于自动驾驶，我们要从整条产业链来布Κ局技术，要着重补供应链的短板，做好补链强链，¢提高技术的自主性。否则，即便有了自动驾驶，也有可能受制于人。
另外，当前试验中，国内自动驾驶车辆大多数依然是从A点到B点固定线路è的自动ਠ驾驶，实际上这也是达不到L4级技术要求的。L4级无人驾驶虽然是限定区域，但是ù开放区域的自动驾驶，是需要在限定区域根据客户要求自动规划路线，到达目标地点的。
实际░上，无论技术还是产业布局，我国自动驾驶还有很长 的路要走，不能被表面的浮Û华所遮蔽，而是要从全产业链角度来思考，来布局，这样我国自动驾驶才有可能真正实现超车。（作者系浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员，工信部信息通信经济专家委员会委员）
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