编者按：本文来自汽车之心，作者：老爷车，未来汽车日报经授权发布。

想象这样一幅画面：

「在未来的城市中，那些继续手握方向盘的人将成为彻头彻尾的异类，而全天候在道路上奔忙的自动驾驶电动汽车，则成为人们出行的首选方式。

这些车辆绝不会浪费时间，除了接送乘客上下车或回基地进行维修保养，甚至都不会停下来歇息。自动驾驶汽车的基地大多设在城市之外或地下，成本相当之低。

加油站将不复存在，停车场则会变成公园，碳排放量大降，交通拥堵消失，共享车辆蔚然成风，就连「绕路」这种出租车行业的顽疾也会被根除。同时，由于自动驾驶汽车的安全性有了指数级的提升，车祸将成为历史。

当然，车辆外观也会有所变化：方向盘、油门踏板等部件将彻底消失。」

这幅图景，是大多数人的自动驾驶乌托邦。但如今看来，用「轻诺寡信」来形容自动驾驶行业似乎并不为过。

德国慕尼黑工业大学视觉计算和人工智能教授 Matthias Niessner 在逛完今年的 CVPR 后，在 Twitter 上对自动驾驶调侃了一番：

「从 CVPR 学到的经验：CVPR 2017，完全自动驾驶还有 5 年到来；CVPR 2018，完全自动驾驶还有 10 年到来；CVPR 2019，不太确定完全自动驾驶何时到来。」

Niessner 教授用戏谑的方式道破了自动驾驶目前商用落地的尴尬境地。

而业内更多的共识是，完全自动驾驶的确在短期内难以实现，大规模应用恐怕还要再等几十年。

不得不说，人真是善变的动物。要知道，在一年前，Waymo 推自动驾驶打车服务的计划还让整个行业热血沸腾，大家对自动驾驶软硬件技术的发展简直充满信心。

ADAS 2.0 时代来了

其实从去年下半年开始，自动驾驶行业便释放出明确的信息——自动驾驶的目标没那么容易实现，无论你是新创公司、传统汽车大厂、一级供应商还是科技巨头。

甚至有人为自动驾驶打上了「行业期望值大降温」的标签：大家终于意识到，自动驾驶技术比预期要难产的多。

于是，科技/汽车行业开始放下对自动驾驶汽车不切实际的期待，ADAS 则从逐渐被遗忘到重新走向前台。

汽车行业又对 ADAS 兴趣大增，你甚至可以认为 ADAS 2.0 时代要来了。

丰田研究所负责人 Gill Pratt

特斯拉 CEO Elon Musk 对自动驾驶一直「过分自信」，今年他就承诺称，「明年某个时候，特斯拉就能在无监督状态下实现自动驾驶。」

与 Musk 相反，丰田研究所掌门人 Gill Pratt 则是个十足的理性派，他表示：「没人知道全自动驾驶什么时候能实现。」

在一众大厂中，丰田是相对保守的一家，其在研发上一直采用「双轨制」（注：自动驾驶安全技术 Guardian 与全自动驾驶系统 Chauffeur），而这也是吸引 DARPA 老兵 Gill Pratt 2015 年加盟丰田的重要原因。

在 Pratt 看来，丰田这种销量稳居前三的超级大厂每年能累积 1 万亿英里的驾驶里程，想在可控环境里玩自动驾驶简直易如反掌。

不过，想要造出一辆让消费者与制造商都高枕无忧的自动驾驶汽车，就是另一回事了。

对这个时代的人来说，ADAS（高级驾驶员辅助系统）这个概念其实更有意义。

也就是说，系统应该是驾驶员的助手，它的主要作用不是替代人类，而是放大人类的能力。

随着技术的成熟，ADAS 的成本正在逐步走低，一些普通家用车型都开始享受技术红利。

我们车辆的配置表中不但有了 ABS、ESP 等电子稳定程序，还开始出现雷达、摄像头和其它能环视车辆周边的传感器。自适应巡航、自动刹车和车道保持等从前想都不敢想的高科技也开始飞入寻常百姓家。

拿美国市场来说，自动刹车功能甚至会在 2022 年 9 月之后成为所有新车的标配。

自动驾驶的未来：涓涓细流，而非汹涌洪流

进入 2019 年后，业界逐渐开始达成一种共识，那就是自动驾驶的未来是润物细无声的涓涓细流，而非汹涌洪流。

换句话说，机场或校园的低速穿梭车或其他细分场景下才是自动驾驶当下落地的载体。而在广场穿梭的自动驾驶出租车暂时只属于未来，而地理围栏将成为拴在自动驾驶汽车脖子上的绳索，它是一种约束，也是一种保护。

驭势创始人兼 CEO 吴甘沙曾经自动驾驶江湖分为两个派别：

以 Waymo 为代表的公司追求极致的单车智能，以一步到位的无人出租车运营为商业模式，被称为「造火箭派」。

以众多的创业公司为代表，在技术实力和资金压力下，先寻求在某些特殊场景下的商业落地，被称为务实的「梯子派」。

在「火箭派」眼里，「梯子派」想登月，得先造梯子，虽是务实，但未来天花板太低。

不过，无论是中国还是美国，有不少创业公司、科技巨头甚至是大车企，都在寻求特殊场景下的应用，加入「梯子派」的行列。

早在 2017 年 12 月，由东风汽车和大疆成立的丰疆智能，瞄准的场景就是农业领域的无人驾驶拖拉机。

2018 年，Cruise 收购了致力于开发最后一公里杂货和包裹递送的机器人公司 Zippy.ai。与此同时，Cruise 的自动驾驶 Chevy Bolt 车辆将会在旧金山为 DoorDash 的客户提供杂货和餐厅送货服务。

2018 年 8 月，初创企业 Nuro 在亚利桑那州启动物流车，用于超市周围 1 英里（约合 1.6 公里）范围内的货物配送：时速 25 英里（约合 40 公里），只在社区路段行驶，不会上主路和高速。

今年 5 月，福特联合机器人公司 Agility Robotics，探索自动驾驶物流最后一公里配送场景。2021 年，福特希望能全面部署 Digit 送货机器人，并计划同步推出自动驾驶车队，以便全天候能运送人员和包裹。

百度阿波罗「新物种」探索的9大场景，包括无人零售车、景区智能漫步车、智能清扫车、无人挖掘车以及自动驾驶教学小车等等，部分已经开始落地，甚至拿到订单。

除了寻找易于落地的场景外，不少厂商也希望通过车路协同的方式提升安全性。

华为、阿里、百度、腾讯期望借助 5G、V2X 等技术，让自动驾驶汽车实现更安全和经济的运行。

「软件吞噬世界」的论调太乐观？

了解到自动驾驶技术的「本来面目」后，越来越多的公司选择合作求生。

一个趋势是，汽车厂商已经开始在自动驾驶开发上通力合作。

比如本田与通用（Cruise）的合作。至于其他形式的联盟就更多了，如宝马-英特尔-安波福联盟和奔驰-博世联盟等。

这些合作的真实度不用怀疑，因为自动驾驶开发的成本和软件复杂度都在不断攀高，合作是最为理性的方式。

自动驾驶技术的开发非常困难，因此各种大手笔的交易会源源不断。而且大多是传统汽车巨头发起的，因为它需要技术和移动出行平台完成转型。

今年，Aurora、Argo、Uber 和 Cruise 等公司都拿到了汽车厂商的大笔融资。

「大家都坐到了牌桌前，不过玩的却是一场智力与金钱并存的双重游戏」，软银愿景基金合伙人 Michael Ronen 指出，这个牌局虽不是赢家通吃，但绝对是「真枪实弹」的游戏。

各公司的动作也印证了 Ronen 的这番话：

现在的软银愿景基金已经深深扎根在了自动驾驶行业，不但携手本田为通用旗下自动驾驶部门 Cruise 砸下重金，还「深度绑定」Uber，协力丰田要推 Uber 一把。

如果软银有意，后续甚至能在通用、本田、丰田和 ATG（Uber 自动驾驶部门）之间牵线，缔造出一个能改变游戏规则的「搅局者」。

奥迪旗下还有独立的 AID 自动驾驶部门。除此之外，它还与 Mobileye 达成了战略合作，未来甚至会与宝马、戴姆勒、博世、采埃孚和大陆组成「德国梦之队」对抗软银「巨无霸」。

大众终于开始向 Argo 倾斜。此举并不是因为 Argo 的技术就比别人高多少，大众主要看上的还是 Argo 背后的福特。在此前的谈判中，双方已经同意在商用车辆上达成合作。同时，还有传闻称两家巨头要在电动车和自动驾驶领域展开广泛合作。双方合作将在 7 月 11 日宣布。

目前，大众和福特都在使用微软的联网车辆云服务，如果未来 AID 融入 Argo，而福特用上大众的模块化电动平台，那么双方都能省下一大笔研发费用，并在未来的竞争中生存下来。

菲亚特-克莱斯勒与捷豹路虎，两家公司在汽车行业已经非常边缘化。现在，菲亚特-克莱斯勒也开始醒悟，试图联合 Aurora 以摆脱 Waymo 的控制。

显然，即使是汽车行业垫底的角色，也不像 Waymo 想象中那样可以任人欺辱。

Waymo 与日产-雷诺-三菱联盟（世界第四大汽车制造商），如果双方的合作真能结出硕果，恐怕自动驾驶世界的超级独角兽就会因此诞生。与福特-大众-Agro 和现代起亚-亚马逊-Aurora 相比，这个阵营或将遥遥领先。

百度自动驾驶出租车项目「Apollo Go」将在今年下半年湖南长沙开展测试运营——这是一个类似 Waymo 在去年年底推出的 Waymo One 打车服务。

关于百度 L4 自动驾驶出租车的量产交付计划，目前公开的消息是：

2020 年，将有数千辆红旗 L4 级自动驾驶车量产并完成交付；2021 年，北汽将生产基于 Apollo 的 L4 级自动驾驶汽车；与沃尔沃合作，针对中国市场启动以量产为目标的 L4 级自动驾驶乘用车深度定制（进度不详）。

这样一来，科技巨头中选择继续单干的厂商就只有苹果和 Zoox。显然，他们在制造、维保、基础设施和其它附加值上都严重落后于其他对手。

2019 年 6 月，苹果向外界承认其收购了自动驾驶初创公司 Drive.ai，接收后者数十名工程师、无人车和其他资产。

而 Zoox 现在拥有 550 多名员工。去年拿到 8 亿美金融资，估值 32 亿美金。最近，Zoox 表示计划于 2020 年在旧金山推出自动驾驶叫车服务。

Zoox 想造车已是公开的秘密，但目前还未宣布与任何汽车或科技公司的合作关系，因此关于 Zoox 的生产计划细节尚不清楚。

但无论如何，更多行业内合纵连横的出现，形成的网络效应将提升整个行业的水准。

曾几何时，许多业内人士认为汽车制造商会沦为代工厂，为 Waymo 这样的科技巨头生产汽车。

不过，剧情并没有按照这个剧本发展。自动驾驶公司改变了思路，他们不再试图让汽车厂商成为自己的代工厂，而是为其提供丰富的技术解决方案选项。

这是因为，现在的自动驾驶市场，一定程度上还是由汽车厂商主导的买方市场。

与此同时，特斯拉遇到的种种困难（比如 Model 3 遭遇的生产地狱）也向我们证明，汽车制造是有门槛的。因此，自动驾驶公司未来必须要接受在合作中与汽车厂商平起平坐的事实。

这让先前「软件吞噬世界」的论调显得过于乐观。

现在，行业依然试图让自动驾驶汽车「自动驾驶汽车完美适应日常生活」。但依然存在这样一个问题：如何保证自动驾驶汽车足够安全？

这是因为，无论多少路测，都解决不了「看起来挺好」和「绝对安全」之间的鸿沟。

真正的安全不仅要顾及到日常情况，还得完美处理极端情况，甚至在零部件故障和其它关键时刻救人一命。

因此，自动驾驶行业的焦点应该更多地转向安全，自动驾驶新创公司要成为交通行业搅局者的天真想法是时候回归现实了。

机器替代人类就是主旋律？

丰田研究所负责人 Gill Pratt 曾一再强调，为汽车设计技能放大器相当困难，因为现实中的道路情况实在过于复杂，而驾驶就像是跳芭蕾。

每年，全球都有 130 万人在交通事故中丧生，而世卫组织的数据显示，94% 的悲剧都因人类错误而起。

显然，人类驾驶员就是这场芭蕾表演中最弱的舞者。不过，Pratt 也承认，在某些能力上，AI 想追平人类得花数十年。

「让机器完全替代人类这个想法非常危险。」Pratt 解释。「有时 AI 确实异常强大，但人类并没有全面溃败。」

大脑让人类获得了独有的优势，那就是基于视觉信号预测行为举止。

举例来说，驾驶员开车行经交叉路口，等待过马路的行人有老人、抱着孩子的母亲以及一群年轻人。这时，驾驶员的大脑能迅速作出判断，最有可能横穿马路的就是那群年轻人。

在这方面，AI 系统就弱得多，如果没有成千上万个范例做训练，它根本找不到其中的门道，因为 AI 不会思考，它靠的是模式匹配。

激进的 Musk 不愿为特斯拉旗下车型配备冗余硬件传感器，坚称「全自动驾驶计算机」能掌控一切。显然，这样的态度让特斯拉备受质疑，大多数业内专家都认为特斯拉是在安全上抄近路。

Pratt 给那些抵触自动驾驶的人喊话：机器的崛起虽然不可阻挡，但还是会有很多人选择有人驾驶而非自动驾驶，毕竟驾驶的乐趣实在太难割舍。