CES 2019 前夕 | 萬字長文回顧智能駕駛進化史

當卡爾-奔馳發明汽車，人類進入汽車時代時，科學技術給人類的“旅行”下了新的定義，隨著技術的不斷發展和進步，人類對智能駕駛的夢想有了新的期望和希望。那么，智能駕駛是如何產生、孕育、發展和爆發的呢？我們能從中得到什么啟發？本文將回顧這一歷史，并討論新興戰略技術和產業的發展途徑。信息技術的發展有20年的循環規律：1970年至1990年，它起源于PC的數字化，1990年至2010年，它是互聯網推動的網絡化。從2010年開始的20年里，我們將面臨人工智能的寒武紀大爆發。目前，人工智能正在火熱發展，創業公司如雨后春筍般涌現。從業者開始思考如何讓技術形成連鎖反應，促進行業的非線性和跨越式增長。有人將人工智能和工業之間的關系比作“葡萄干和面包”。盡管葡萄干仍然是沒有面包的葡萄干，但兩者的結合可以創造出高價值的新類別。近年來，作者一直在探索人工智能的產業機遇，并得出結論：在未來15年，智能駕駛將是人工智能帶來的最具附加值的產業，而且無人能及。首先，激活、重塑和創造數萬億美元的市場。激活汽車市場，智能、安全、人機駕駛的新體驗將再次喚起人們的換車需求；重塑旅游市場，無人駕駛+共享汽車將解決當今困擾消費者和旅游服務提供商的最大問題——司機成本和“壞人”風險。如果目前的網絡汽車只解決了2%的出行，那么未來的無人駕駛出租車可以將這一比例提高幾十倍；它創造了一個新的消費經濟和生產力市場乘客經濟。路上的乘客，或消費，或工作，或娛樂，每輛車都可以成為移動的商業地產。其次，它解決了自人類進入汽車社會以來許多尚未解決的社會問題——交通擁堵（以及怠速造成的廢氣排放）、事故頻發、停車難等等。無人駕駛就像一個擁有數千億公里駕駛經驗和數百萬年駕駛經驗的“老司機”，能夠從根本上解決上述問題，真正滿足人民群眾對美好生活的向往，不疲勞、不憤怒、不醉駕、不隨意擁堵、不擔心停車。智能駕駛的發展可以分為四個階段：2004年之前；2004-2009年：妊娠前六年；2010-2015年：第二個六年增長期；2016-2021年：第三個六年開花；

2022-2027年：第四個六年的結果。在2004年之前的自動駕駛生活中，1921年8月，美國誕生了第一輛無人駕駛（實際上是遙控）汽車。美國陸軍的一名電子工程師坐在后面的車上，用無線電控制前面無人車的方向盤、離合器和剎車。在1939年的紐約世博會上，通用汽車公司在“未來世界”展覽中預測，到1960年，高速公路將擁有電子軌道，與汽車的自動駕駛系統合作，實現無人駕駛，直到離開高速公路才會重新轉向司機駕駛。從那時起，通用汽車就不再把這個預測當作笑話，而是在1956年展出了火鳥II，這是一款有史以來第一次看起來像帶自動導航系統的“火箭”的概念車。兩年后，當《火鳥III》問世時，英國廣播公司直播了基于車路協同的無人駕駛。高速公路上的嵌入式電纜通過電子脈沖信號與車端接收器通信，展現了未來高速公路的無人駕駛形態。事實上，具有獨立自動駕駛能力的原型Shakey出現在20世紀60年代，誕生于斯坦福研究所，該研究所后來更名為SRI International，并因發明計算機鼠標和語音助手Siri而聞名。Shakey的另一個重要貢獻是機器人。Shakey是第一個具有完整感知、規劃和控制能力的機器人（這也是后來機器人和無人車的通用框架）。沙基的父親是查爾斯·羅森，一位科學怪人，斯坦福國際研究所的創始人。獵奇的媒體對Shakey進行了超出其實際能力的聳人聽聞的宣傳，世界末日理論首次出現，這讓科學家們感到相當尷尬，而這也是人工智能學術界第一次與媒體發生沖突，后來又被重復了無數次。如果Shakey只是一個在室內移動的機器人，那么“斯坦福車”就是第一個接近無人駕駛汽車的機器人。Hans Moravec被稱為“人工智能最堅定的支持者”，在他的領導下，“斯坦福汽車”取得了巨大進步。莫拉維奇的團隊開發了許多新技術，例如使用單個相機來計算場景的深度，后來Mobileye也采用了類似的技術。在大多數情況下，“斯坦福汽車”需要通過遠程圖像進行控制。有一次它失控了，直接駛入了一條繁忙的道路。當莫拉維奇在監視器上看到一輛真正的汽車呼嘯而過“斯坦福汽車”時，他感到震驚，于是對“叛逃機器人”的追捕成為無人車歷史上的一筆幽默。莫拉維克在機器視覺的探索中遭受了許多挫折，后來提出了著名的莫拉維克悖論——人類的高階智能，如推理、規劃和下棋，都可以很容易地通過計算機實現。只有幾個月大的嬰兒才能輕松掌握的低階智能，如感知和運動協調，是計算機無法企及的。在深度學習還處于初級階段的時代，科學家們仍然找不到線索。20世紀80年代，電視劇《騎士》中的KITT自動駕駛汽車風靡一時。幾乎在同一時間，汽車制造大國日本、德國和美國真正開始了自動駕駛汽車的研發。日本筑波工程研究實驗室、德國慕尼黑國防軍大學和梅賽德斯車隊、美國國防高級研究計劃局（DARPA）和卡內基梅隆大學分別開發了以“攝像頭為主，其他傳感器為輔”的不同自動駕駛汽車原型，并在真實的道路條件下展示了令人信服的能力。特別是卡內基梅隆大學的NavLab在1995年完成了從匹茲堡到圣地亞哥的“無手”穿越美國之旅，其中98.2%的里程是由無人駕駛完成的。盡管車輛的速度并不快，但即使在今天，這樣的成就仍然非常顯著。這輛后來進入機器人名人堂的無人車是在龐蒂亞克Trans Sport Minivan（小型多用途車）的基礎上改裝的。主要原因是小型貨車可以安裝比汽車更多的設備。后來，Waymo還采用了菲亞特克萊斯勒的小型貨車“Pacifica”作為無人車改裝的基礎。20世紀90年代末的另一項開創性工作來自意大利帕爾馬大學的視覺實驗室VisLab。他們使用由雙目攝像頭組成的立體視覺系統，在高速公路上實現了2000公里的遠距離測試，94%……

無障礙駕駛，時速112公里。幾乎在同一時間，中國學術界和工業界也開始探索智能駕駛。1978年，在清華大學，齊國光教授的研究小組開始研究自動駕駛。1986年，何克忠教授的HTMR研究小組向HTMR-III轉述，一款接近自動駕駛的原型車真正問世。中國第一輛自動駕駛汽車是20世紀90年代初由北京理工學院、南京科技大學、國防科技大學、清華大學和浙江大學聯合研發的ATB-1（自動駕駛試驗臺-1）。與第一代相比，后來的ATB-2的速度提高了3-4倍，這些機構大多成為中國無人人才的搖籃。同樣在20世紀90年代，中國科學院自動化研究所的王飛躍教授開始在美國研究無人駕駛汽車。與美國類似，中國更早地探索了遠程駕駛。1980年，國家建立了“遠程駕駛反核偵察車”項目，哈爾濱工業大學、沈陽自動化學院和國防科技大學參與了該項目的研究。在第二階段到來的前一年（2003年），由國防科技大學和一汽合作的紅旗CA7460實現了高速公路自動駕駛的示范，峰值速度達到170公里/小時，并實現了自動超車。從2004年到2009年的前六年：催生2004年的大事是DARPA的無人車挑戰“大挑戰”。“第二次海灣戰爭”開始時，國防部注意到沙漠作戰中士兵的傷亡情況，希望通過無人駕駛解決這一問題。DARPA挑戰賽是美國的優良傳統。國會撥款通過挑戰發現那些革命性和高回報的科學研究成果，極大地縮短了基礎科學發現與軍事應用之間的差距。三次無人車挑戰賽、一次機器人挑戰賽和2018年的發射挑戰賽使其聞名世界。這項挑戰要求無人駕駛汽車成功穿越240公里的沙漠公路。不出所料，所有球隊在2004年的沙漠中都被擊敗了。這使得2005年的挑戰成為我們生活中的一天。卡內基梅隆大學的紅隊是奪冠熱門，其負責人兼機器人專家雷德·惠特克決心獲勝。他認為，無人駕駛不可能僅僅靠努力就能實現。“如果你沒有做每件事，你就沒有做過一件事。”這意味著只有你知道所有事情，并且只知道某些方面等于零，你才能成功。這也間接地告訴了無人駕駛的高門檻。在參賽隊伍中，斯坦福大學的“斯坦利”無人車并不起眼，但領頭羊塞巴斯蒂安·特龍決心奪得冠軍。他是機器人SLAM（同步定位和地圖創建）技術的先驅，他沮喪地逃離了卡內基梅隆大學，并試圖在這場比賽中重獲尊嚴。傳統的無人駕駛汽車前三名是卡內基梅隆大學、斯坦福大學和麻省理工學院，但在挑戰者中，有一位來自加州大學伯克利分校的年輕人安東尼·萊萬多夫斯基。這位特立獨行、身高2米2的年輕人駕駛一輛名為“惡靈騎士”的摩托車參賽，引起了足夠的關注。卡內基梅隆大學的兩輛車一路領先，但下半場莫名其妙的失敗導致兩輛車大幅減速，僅獲得亞軍和季軍。盡管“斯坦利”在比賽中發生了幾次事故，但這并不重要。在刪除了一些不相關的代碼后，它運行得越來越快，最終贏得了200萬美元的一等獎。直到12年后，卡耐基梅隆大學失敗的原因才浮出水面。原來，發動機控制模塊和噴嘴之間的一個過濾器壞了，導致發動機失去動力。“千里之堤潰于蟻穴”，我們應該對無人駕駛抱有無比敬畏的態度。特隆后來哀嘆斯坦福大學的勝利完全是隨機的。在這次比賽中，許多車輛使用了激光雷達、高精度地理信息系統和慣性導航系統，直到今天，這些仍然是許多無人車的標配。當然，當時的激光雷達可以說非常奇怪……

在他們中間，霍爾兄弟制造的激光雷達有一個洗手盆那么大。這兩兄弟是音響店的老板，也是“戰斗機器人”的愛好者。從研究機器人到研究激光雷達，激光雷達領域的先驅Velodyne后來被制造出來。我第一次接觸無人駕駛汽車是在2005年，當時Gary Bradski（OpenCV英特爾研究所（OpenCV之父）幫助Tron的團隊提高了他們的視覺能力。他敦促英特爾的營銷部門贊助斯坦福團隊。當時，英特爾已經花了10萬美元贊助卡內基梅隆大學，所以特隆給出了2萬美元的友誼價格，英特爾很幸運地贏得了最后的冠軍注。有趣的是，由于“斯坦利”已經被各種贊助商的商標覆蓋，英特爾的標志只能貼在前窗上，這是一個非常引人注目的位置，表明這是一輛無人車（因為沒有駕駛員通過前窗看后視鏡）。眨眼間，2007年，DARPA不滿足于荒野無人駕駛，開始了“城市挑戰”。卡內基梅隆大學卷土重來。這一次，他們做好了充分的準備，組成了一支由40人組成的隊伍，其中包括克里斯·烏爾姆森將軍。除了兩輛參與車輛外，還有一輛供應車輛提供充足的零部件更換。卡內基梅隆大學的惠特克最終獲得了這個稱號。據說卡內基梅隆大學這次投入太多，在贏得200萬美元獎金后仍然沒有彌補赤字。在他們的設備庫中，一種新型的64線激光雷達首次出現。為了將這種設備投入使用，卡內基梅隆大學的工程師編寫了大量的驅動程序。霍爾兄弟的Velodyne提供了這種特殊的武器，從洗手盆大小到花盆大小，凝聚了他們的許多努力。當卡爾-奔馳發明汽車，人類進入汽車時代時，科學技術給人類的“旅行”下了新的定義，隨著技術的不斷發展和進步，人類對智能駕駛的夢想有了新的期望和希望。那么，智能駕駛是如何產生、孕育、發展和爆發的呢？我們能從中得到什么啟發？本文將回顧這一歷史，并討論新興戰略技術和產業的發展途徑。信息技術的發展有20年的循環規律：1970年至1990年，它起源于PC的數字化，1990年至2010年，它是互聯網推動的網絡化。從2010年開始的20年里，我們將面臨人工智能的寒武紀大爆發。目前，人工智能正在火熱發展，創業公司如雨后春筍般涌現。從業者開始思考如何讓技術形成連鎖反應，促進行業的非線性和跨越式增長。有人將人工智能和工業之間的關系比作“葡萄干和面包”。盡管葡萄干仍然是沒有面包的葡萄干，但兩者的結合可以創造出高價值的新類別。近年來，作者一直在探索人工智能的產業機遇，并得出結論：在未來15年，智能駕駛將是人工智能帶來的最具附加值的產業，而且無人能及。首先，激活、重塑和創造數萬億美元的市場。激活汽車市場，智能、安全、人機駕駛的新體驗將再次喚起人們的換車需求；重塑旅游市場，無人駕駛+共享汽車將解決當今困擾消費者和旅游服務提供商的最大問題——司機成本和“壞人”風險。如果目前的網絡汽車只解決了2%的出行，那么未來的無人駕駛出租車可以將這一比例提高幾十倍；它創造了一個新的消費經濟和生產力市場乘客經濟。路上的乘客，或消費，或工作，或娛樂，每輛車都可以成為移動的商業地產。其次，它解決了自人類進入汽車社會以來許多尚未解決的社會問題——交通擁堵（以及怠速造成的廢氣排放）、事故頻發、停車難等等。無人駕駛就像一個擁有數千億公里駕駛經驗和數百萬年駕駛經驗的“老司機”，能夠從根本上解決上述問題，真正滿足人民群眾對美好生活的向往，不疲勞、不憤怒、不醉駕、不隨意擁堵、不擔心停車。智能駕駛的發展可以分為四個階段：2004年之前；2004-2009年：妊娠前六年；2010-2015年：第二個六年增長期；

2016-2021年：第三個六年開花；

2022-2027年：第四個六年的結果。在2004年之前的自動駕駛生活中，1921年8月，美國誕生了第一輛無人駕駛（實際上是遙控）汽車。美國陸軍的一名電子工程師坐在后面的車上，用無線電控制前面無人車的方向盤、離合器和剎車。在1939年的紐約世博會上，通用汽車公司在“未來世界”展覽中預測，到1960年，高速公路將擁有電子軌道，與汽車的自動駕駛系統合作，實現無人駕駛，直到離開高速公路才會重新轉向司機駕駛。從那時起，通用汽車就不再把這個預測當作笑話，而是在1956年展出了火鳥II，這是一款有史以來第一次看起來像帶自動導航系統的“火箭”的概念車。兩年后，當《火鳥III》問世時，英國廣播公司直播了基于車路協同的無人駕駛。高速公路上的嵌入式電纜通過電子脈沖信號與車端接收器通信，展現了未來高速公路的無人駕駛形態。事實上，具有獨立自動駕駛能力的原型Shakey出現在20世紀60年代，誕生于斯坦福研究所，該研究所后來更名為SRI International，并因發明計算機鼠標和語音助手Siri而聞名。Shakey的另一個重要貢獻是機器人。Shakey是第一個具有完整感知、規劃和控制能力的機器人（這也是后來機器人和無人車的通用框架）。沙基的父親是查爾斯·羅森，一位科學怪人，斯坦福國際研究所的創始人。獵奇的媒體對Shakey進行了超出其實際能力的聳人聽聞的宣傳，世界末日理論首次出現，這讓科學家們感到相當尷尬，而這也是人工智能學術界第一次與媒體發生沖突，后來又被重復了無數次。如果Shakey只是一個在室內移動的機器人，那么“斯坦福車”就是第一個接近無人駕駛汽車的機器人。Hans Moravec被稱為“人工智能最堅定的支持者”，在他的領導下，“斯坦福汽車”取得了巨大進步。莫拉維奇的團隊開發了許多新技術，例如使用單個相機來計算場景的深度，后來Mobileye也采用了類似的技術。在大多數情況下，“斯坦福汽車”需要通過遠程圖像進行控制。有一次它失控了，直接駛入了一條繁忙的道路。當莫拉維奇在監視器上看到一輛真正的汽車呼嘯而過“斯坦福汽車”時，他感到震驚，于是對“叛逃機器人”的追捕成為無人車歷史上的一筆幽默。莫拉維克在機器視覺的探索中遭受了許多挫折，后來提出了著名的莫拉維克悖論——人類的高階智能，如推理、規劃和下棋，都可以很容易地通過計算機實現。只有幾個月大的嬰兒才能輕松掌握的低階智能，如感知和運動協調，是計算機無法企及的。在深度學習還處于初級階段的時代，科學家們仍然找不到線索。20世紀80年代，電視劇《騎士》中的KITT自動駕駛汽車風靡一時。幾乎在同一時間，汽車制造大國日本、德國和美國真正開始了自動駕駛汽車的研發。日本筑波工程研究實驗室、德國慕尼黑國防軍大學和梅賽德斯車隊、美國國防高級研究計劃局（DARPA）和卡內基梅隆大學分別開發了以“攝像頭為主，其他傳感器為輔”的不同自動駕駛汽車原型，并在真實的道路條件下展示了令人信服的能力。特別是卡內基梅隆大學的NavLab在1995年完成了從匹茲堡到圣地亞哥的“無手”穿越美國之旅，其中98.2%的里程是由無人駕駛完成的。盡管車輛的速度并不快，但即使在今天，這樣的成就仍然非常顯著。這輛后來進入機器人名人堂的無人車是在龐蒂亞克Trans Sport Minivan（小型多用途車）的基礎上改裝的。主要原因是小型貨車可以安裝比汽車更多的設備。后來，Waymo還采用了菲亞特克萊斯勒的小型貨車“Pacifica”作為無人車改裝的基礎。20世紀90年代末的另一項開創性工作來自意大利帕爾馬大學的視覺實驗室VisLab。他們使用由雙目攝像頭組成的立體視覺系統，在高速公路上實現了2000公里的遠距離測試，94%……

無障礙駕駛，時速112公里。幾乎在同一時間，中國學術界和工業界也開始探索智能駕駛。1978年，在清華大學，齊國光教授的研究小組開始研究自動駕駛。1986年，何克忠教授的HTMR研究小組向HTMR-III轉述，一款接近自動駕駛的原型車真正問世。中國第一輛自動駕駛汽車是20世紀90年代初由北京理工學院、南京科技大學、國防科技大學、清華大學和浙江大學聯合研發的ATB-1（自動駕駛試驗臺-1）。與第一代相比，后來的ATB-2的速度提高了3-4倍，這些機構大多成為中國無人人才的搖籃。同樣在20世紀90年代，中國科學院自動化研究所的王飛躍教授開始在美國研究無人駕駛汽車。與美國類似，中國更早地探索了遠程駕駛。1980年，國家建立了“遠程駕駛反核偵察車”項目，哈爾濱工業大學、沈陽自動化學院和國防科技大學參與了該項目的研究。在第二階段到來的前一年（2003年），由國防科技大學和一汽合作的紅旗CA7460實現了高速公路自動駕駛的示范，峰值速度達到170公里/小時，并實現了自動超車。從2004年到2009年的前六年：催生2004年的大事是DARPA的無人車挑戰“大挑戰”。“第二次海灣戰爭”開始時，國防部注意到沙漠作戰中士兵的傷亡情況，希望通過無人駕駛解決這一問題。DARPA挑戰賽是美國的優良傳統。國會撥款通過挑戰發現那些革命性和高回報的科學研究成果，極大地縮短了基礎科學發現與軍事應用之間的差距。三次無人車挑戰賽、一次機器人挑戰賽和2018年的發射挑戰賽使其聞名世界。這項挑戰要求無人駕駛汽車成功穿越240公里的沙漠公路。不出所料，所有球隊在2004年的沙漠中都被擊敗了。這使得2005年的挑戰成為我們生活中的一天。卡內基梅隆大學的紅隊是奪冠熱門，其負責人兼機器人專家雷德·惠特克決心獲勝。他認為，無人駕駛不可能僅僅靠努力就能實現。“如果你沒有做每件事，你就沒有做過一件事。”這意味著只有你知道所有事情，并且只知道某些方面等于零，你才能成功。這也間接地告訴了無人駕駛的高門檻。在參賽隊伍中，斯坦福大學的“斯坦利”無人車并不起眼，但領頭羊塞巴斯蒂安·特龍決心奪得冠軍。他是機器人SLAM（同步定位和地圖創建）技術的先驅，他沮喪地逃離了卡內基梅隆大學，并試圖在這場比賽中重獲尊嚴。傳統的無人駕駛汽車前三名是卡內基梅隆大學、斯坦福大學和麻省理工學院，但在挑戰者中，有一位來自加州大學伯克利分校的年輕人安東尼·萊萬多夫斯基。這位特立獨行、身高2米2的年輕人駕駛一輛名為“惡靈騎士”的摩托車參賽，引起了足夠的關注。卡內基梅隆大學的兩輛車一路領先，但下半場莫名其妙的失敗導致兩輛車大幅減速，僅獲得亞軍和季軍。盡管“斯坦利”在比賽中發生了幾次事故，但這并不重要。在刪除了一些不相關的代碼后，它運行得越來越快，最終贏得了200萬美元的一等獎。直到12年后，卡耐基梅隆大學失敗的原因才浮出水面。原來，發動機控制模塊和噴嘴之間的一個過濾器壞了，導致發動機失去動力。“千里之堤潰于蟻穴”，我們應該對無人駕駛抱有無比敬畏的態度。特隆后來哀嘆斯坦福大學的勝利完全是隨機的。在這次比賽中，許多車輛使用了激光雷達、高精度地理信息系統和慣性導航系統，直到今天，這些仍然是許多無人車的標配。當然，當時的激光雷達可以說非常奇怪……

在他們中間，霍爾兄弟制造的激光雷達有一個洗手盆那么大。這兩兄弟是音響店的老板，也是“戰斗機器人”的愛好者。從研究機器人到研究激光雷達，激光雷達領域的先驅Velodyne后來被制造出來。我第一次接觸無人駕駛汽車是在2005年，當時Gary Bradski（OpenCV英特爾研究所（OpenCV之父）幫助Tron的團隊提高了他們的視覺能力。他敦促英特爾的營銷部門贊助斯坦福團隊。當時，英特爾已經花了10萬美元贊助卡內基梅隆大學，所以特隆給出了2萬美元的友誼價格，英特爾很幸運地贏得了最后的冠軍注。有趣的是，由于“斯坦利”已經被各種贊助商的商標覆蓋，英特爾的標志只能貼在前窗上，這是一個非常引人注目的位置，表明這是一輛無人車（因為沒有駕駛員通過前窗看后視鏡）。眨眼間，2007年，DARPA不滿足于荒野無人駕駛，開始了“城市挑戰”。卡內基梅隆大學卷土重來。這一次，他們做好了充分的準備，組成了一支由40人組成的隊伍，其中包括克里斯·烏爾姆森將軍。除了兩輛參與車輛外，還有一輛供應車輛提供充足的零部件更換。卡內基梅隆大學的惠特克最終獲得了這個稱號。據說卡內基梅隆大學這次投入太多，在贏得200萬美元獎金后仍然沒有彌補赤字。在他們的設備庫中，一種新型的64線激光雷達首次出現。為了將這種設備投入使用，卡內基梅隆大學的工程師編寫了大量的驅動程序。霍爾兄弟的Velodyne提供了這種特殊的武器，從洗手盆大小到花盆大小，凝聚了他們的許多努力。在接下來的10年里，64線激光雷達已經成為世界上大多數無人駕駛汽車的必要部件。這兩項挑戰極大地激發了科研會議的信心，培養了大批人才。據說谷歌的創始人拉里·佩奇是個極客。他和特龍成為了親密的朋友，因為他們對機器人感興趣。對于無人駕駛，佩奇有了一個新想法。他招募了Tron加入谷歌，并首次在谷歌街景上試用。到2009年，他秘密成立了無人車項目“Chauffer”，并聚集了一批在挑戰賽中成名的著名選手，其中包括前面提到的烏爾姆森和萊萬多夫斯基。Amnon Shashua是麻省理工學院的視覺專家。他是特龍在斯坦福大學學術假期期間的室友。作為希伯來大學的教授，他創立了Mobileye，這是第一個嘗試生產ADAS（高級駕駛員輔助系統）技術的先驅。Mobileye成立于1999年，到2009年，它已經走過了“從0到1”的艱辛歷程，其產品已經安裝在許多型號中。在其成立之初，沒有人想到它要到2014年才能上市。更讓人意想不到的是，它在2017年被英特爾收購，而在這18年里，它走上了一條很少有人走的路。DARPA的無人駕駛汽車挑戰激勵了中國的同事。2009年，在國家自然科學基金重大研究計劃“視聽信息認知計算”的支持下，首屆中國“智能汽車未來挑戰”在Xi的舉行，拉開了中國一系列挑戰的序幕。從2010年到2015年的第二個六年：增長2010年，Tron成立了Google X作為創始人，在那里匆忙推出了許多“登月計劃”項目。項目必須滿足三個條件：1。它將使數億用戶受益；2.它看起來有點科幻；

3.以今天的技術，它可以在幾年內實現。毫無疑問，無人駕駛符合這些條件。谷歌的第一輛無人車是在混合動力電動汽車普銳斯的基礎上改裝的，頂部裝有64線激光雷達，用于構建高分辨率三維環境模型或高精度地圖。這些測試車偽裝成街景數據采集車，經常在夜間出沒以避開公眾視線，還可以在無人車的道路上采集高精度地圖。盡管他們非常低調，但還是不可避免地被交警抓住了。詹姆斯·庫夫納是卡耐基梅隆大學車隊中最早進入谷歌的工程師之一。現在，他是豐田無人駕駛汽車的領導者，他能回憶起被交警攔下時的情景。“紙遮不住火。”最后，著名記者約翰·馬爾科夫從一位測試司機的高中同學那里挖出了令人震驚的信息，并在《紐約時報》上曝光，這讓“汽車之都”底特律陷入了深深的震驚。內華達州很快成為美國第一個允許無人駕駛汽車上路的州。在谷歌無人車的核心骨干中，有最初的“幽靈騎士”的擁有者萊萬多夫斯基。這個年輕人深受佩奇的贊賞，他是一個麻煩制造者，無視規則，甚至不關心安全。他帶領谷歌從幾家公司購買技術和組件，如510 SYSTEMS。后來，大家才知道，這些公司是萊萬多夫斯基自己私人經營的。佩奇對此表現出了極大的寬容，不僅承諾投入大量資金，甚至還購買了510 SYSTEMS。谷歌的第二代無人車是一款動力更強的雷克薩斯，也是一款混合動力車。如前所述，無人車基本型號的第一個要求是足夠大，可以容納各種設備，第二個要求是電子控制，因為發動機的底部控制算法比電機的要困難得多，大多數團隊更喜歡把時間花在高級算法上。但真正引人注目的是2014年谷歌第三代無人駕駛汽車“螢火蟲”的誕生。這輛類似考拉的汽車被完全重新設計用于無人駕駛，比如去掉雨刷，因為司機不需要在雨中看到道路。根據設計，這款車沒有方向盤，但由于加州法律的限制，安裝了一個操縱桿作為方向盤。這輛車后來獲得了紅點設計獎。與此同時，Mobileye贏得了車廠的信任，基于視覺的ADAS低成本解決方案進入主流市場。到2015年，裝機容量已接近1000萬臺。Mobileye還秘密啟動了自動駕駛的研發工作。與谷歌的解決方案相比，Mobileye基于視覺的解決方案是獨一無二的。例如，它使用視覺地圖，從視覺中提取的地圖特別小（與谷歌的GB級別相比，每公里只有10kb的數據），適合眾包實時上傳和更新。事實上，基于視覺的定位更接近人類的駕駛風格。我們根據道路上的標志來評估大致位置，并根據道路線路的變化做出實時決策（選擇哪條車道，是否上匝道等）。然后，只需從視覺中提取這些標志和線條，并通過眾包將其上傳到地圖上，即可在駕駛時通過視覺匹配獲得定位。事實上，2015年發生了幾件大事。首先，年初，梅賽德斯-奔馳的無人駕駛概念車F015在CES上驚艷亮相，一下子將無人車呈現在了公眾面前。2月初，有消息稱，出租車應用優步從卡內基梅隆大學及其附屬國家機器人研究中心挖掘了50多名科學家和工程師，成立了自己的無人車研發團隊。據說，優步創始人特拉維斯·卡蘭尼克在乘坐谷歌無人車后既興奮又害怕（谷歌是優步的投資者）。他認為這是對行業的顛覆性技術，但這會“自殺”，所以他做出了重大舉措。最面對面的“未來已經到來”是特斯拉在10月份發布的自動駕駛。盡管自動駕駛是L2級別的輔助駕駛，但許多普通車主都被這個名字誤導了。三名勇敢的司機開啟了自動駕駛模式，完成了穿越美國東西海岸的任務，平均速度達到84公里/小時。當然，在這個過程中也有危險……

s、 但特斯拉沒有同意，從而為后來的事故埋下了隱患。在2010年至2015年的這個階段，中國略顯沉默。2010年，前面提到的VisLab四輛自動駕駛汽車從意大利帕爾馬出發，穿越9個國家，行駛13000公里到達中國上海。VisLab和中國之間的關系并沒有結束。隨后，一些國內無人駕駛青年部隊參觀了VisLab。2015年，具有中國背景的視覺芯片公司安巴收購了VisLab。2011年7月，國防科技大學何漢根教授技術團隊自主研發的紅旗HQ3無人駕駛汽車首次完成了長沙至武漢286公里的高速全程無人駕駛測試，其中人工駕駛里程不到1%，與上一代CA7460相比，它在硬件小型化、控制精度和穩定性方面取得了顯著進展。基于此，國防科技大學還獲得了“智能汽車未來挑戰賽”的冠軍。在那之后，李德毅院士的團隊成為了錦標賽的常客（除了2013年被北京理工學院奪得，其主要選手是宇時科技CTO姜巖博士）。2015年下半年，發生了三件令人難忘的事件。8月，宇通與李德一院士共同完成了鄭開高速公路33公里無人公交車，這是世界上第一輛無人公交車。11月，第七屆“智能汽車未來挑戰賽”在常熟成功舉辦。中央電視臺新聞聯播報道了這一挑戰，無人駕駛成為公眾茶余飯后的談資。12月，百度推出無人車年度爆款，百度與寶馬聯合運營的無人車在G7“高速五環路-奧林匹克森林公園”路線上來回穿梭，吸引了無數眼球。對于這個項目中的一些人來說，這次演示是一個結束，然后他們離開百度開始了新的旅程。對于百度來說，這是一個開始。自動駕駛部門正式成立，由王進擔任總指揮。他稱之為“三年的商業化和五年的量產”，“如果汽車行業不改變自己的生活，就會被其他人改變”。這三起事件讓國人意識到，在無人駕駛這一高科技領域，中國沒有空缺。2015年，正值疫情爆發前夕。2016年至2021的第三個六年：盛開的吳曉波在《三十年的激蕩》中寫道：“這個時代到來時，勢不可擋。萬物肆意生長，塵土飛揚，江河匯成江河，無名山峰聳立，天地大開一段時間。”用這段話來描述2016年的開始是恰當的。2016年是無人值守的“春分”季節。作者于2016年2月辭職創業，包括風險投資（VC）在內的許多人對商業模式充滿懷疑。出乎意料的是，三月份發生了幾件大事。AlphaGo五局戰勝李世石點燃了人們對人工智能的熱情，通用汽車以10億美元收購了當時只有幾臺原型機、40多人的Cruise Automation，這讓VC意識到無人駕駛時代即將到來。在中國和北京的春季車展上，長安與博世和清華合作推出了幾款“2000公里進京”無人車，無人車真正進入了中國的公眾視野。4月，英特爾高調宣布押注智能駕駛領域。筆者作為英特爾的老員工，也在做無人駕駛創業，這也是非常受關注的。5月，英特爾聘請的咨詢公司找到了作者，希望為英特爾的戰略提供建議。我的建議很簡單：買Mobileye。一年后，英特爾宣布以153億美元收購Mobileye（這可能與我的建議沒有因果關系），代表著PC時代的巨頭正式大規模進入這一領域。春天很冷，幾起事故讓人們感到懷疑。今年2月，谷歌的無人駕駛汽車撞上了一輛公交車，這是谷歌首次主動承認責任。然而，輕微的碰撞并沒有引起太多的批評，后來總結的教訓之一是不要嘲笑公交車司機。5月，特斯拉的第一起致命車禍成為頭條新聞。死者是一名司機和一名特斯拉愛好者。當時，車輛正在高速自動駕駛模式下行駛，但司機正在觀看視頻，完全無視保持警惕的責任……

道路狀況。自動駕駛系統沒有檢測到一輛大卡車正在過馬路，車輛以極高的速度從卡車下面駛過，司機當場死亡。在事故中，盡管Mobileye vision未能識別出白色拖車的側面，但由于其安裝位置較低，前視雷達沒有擊中目標。公眾開始質疑：這種測試版的軟件和硬件可以上路嗎？你想在軟件升級后重新檢查汽車嗎？另一方面，自動駕駛被錯誤地宣傳為自動駕駛，但本質上它仍然是一種輔助駕駛。一個月后，在媒體和業界，特斯拉發布了一篇博客為自己辯護。在事故發生前的七個月里，自動駕駛完成了1.3億英里的自動駕駛里程，而美國人類司機平均每9400萬英里就發生一次致命車禍。自動駕駛系統還不夠安全嗎？然而，特斯拉之前沒有統計過中國發生的類似車禍，因為在這種情況下，自動駕駛的數據降至每6500萬英里發生一次致命車禍。從那時起，有多少無事故里程可以被認為是安全的，成為擺在行業面前的一個懸而未決的問題。這起事故也導致了特斯拉和Mobileye之間的“分手”。除了事故的表面責任外，還有另一個重要原因。特斯拉獨立開發計算機視覺的雄心觸動了Mobileye的核心利益。經過幾輪相互指責，特斯拉首先宣布博世的毫米波雷達是主要傳感器，并于10月正式宣布自動駕駛硬件2.0版（HW2）采用了自己的視覺系統。也許是馬斯克的“第一原則”（人們可以通過視覺駕駛，無人駕駛也可以），也可能是特斯拉的推廣方法。他們聲稱HW2具有全自動駕駛能力，購買HW2的新車只需3000美元，未來將通過軟件升級實現無人駕駛。具有諷刺意味的是，整整兩年后的2018年10月，特斯拉從宣傳冊中刪除了這一選項。在過去的兩年里，特斯拉經歷了大量的人才流失。許多評估顯示，HW2.x在推出一年后基本達到了1.0的水平。然而，對2.x軟件和硬件的完全控制仍然可以讓特斯拉掌握大量數據。2016年8月的一件大事是，優步斥資6.8億美元收購了卡車自動駕駛公司Otto。當Karanic在匹茲堡設立研發中心時，他對無人駕駛進入商業化抱有很高的期望。然而，一年多的進步并沒有讓他滿意。收購奧托再次被增持，但他沒有想到這會成為未來壓垮他的最后一根稻草。奧托的創始人是為谷歌工作的不守規矩的萊萬多夫斯基。佩奇的寬容并沒有讓他松一口氣，谷歌巨額獎金帶來的滿足感也逐漸消退。大公司的繁文縟節和謹慎讓他深感深陷困境，因此在2016年初，他召集了一群人建立了另一個門戶網站。硅谷對“背叛”相當寬容，但鑒于無人駕駛技術的稀缺性，谷歌有可能與逃亡者簽署一些非正式的競業禁止條款，而大多數逃亡者在創建新公司時故意避免直接競爭。在接下來的10年里，64線激光雷達已經成為世界上大多數無人駕駛汽車的必要部件。這兩項挑戰極大地激發了科研會議的信心，培養了大批人才。據說谷歌的創始人拉里·佩奇是個極客。他和特龍成為了親密的朋友，因為他們對機器人感興趣。對于無人駕駛，佩奇有了一個新想法。他招募了Tron加入谷歌，并首次在谷歌街景上試用。到2009年，他秘密成立了無人車項目“Chauffer”，并聚集了一批在挑戰賽中成名的著名選手，其中包括前面提到的烏爾姆森和萊萬多夫斯基。Amnon Shashua是麻省理工學院的視覺專家。他是特龍在斯坦福大學學術假期期間的室友。作為希伯來大學的教授，他創立了Mobileye，這是第一個嘗試生產ADAS（高級駕駛員輔助系統）技術的先驅。Mobileye成立于1999年，到2009年，它已經走過了“從0到1”的艱辛歷程，其產品已經安裝在許多型號中。在其成立之初，沒有人想到它要到2014年才能上市。更讓人意想不到的是，它在2017年被英特爾收購，而在這18年里，它走上了一條很少有人走的路。DARPA的無人駕駛汽車挑戰激勵……

中國的同事。2009年，在國家自然科學基金重大研究計劃“視聽信息認知計算”的支持下，首屆中國“智能汽車未來挑戰”在Xi的舉行，拉開了中國一系列挑戰的序幕。從2010年到2015年的第二個六年：增長2010年，Tron成立了Google X作為創始人，在那里匆忙推出了許多“登月計劃”項目。項目必須滿足三個條件：1。它將使數億用戶受益；2.它看起來有點科幻；

3.以今天的技術，它可以在幾年內實現。毫無疑問，無人駕駛符合這些條件。谷歌的第一輛無人車是在混合動力電動汽車普銳斯的基礎上改裝的，頂部裝有64線激光雷達，用于構建高分辨率三維環境模型或高精度地圖。這些測試車偽裝成街景數據采集車，經常在夜間出沒以避開公眾視線，還可以在無人車的道路上采集高精度地圖。盡管他們非常低調，但還是不可避免地被交警抓住了。詹姆斯·庫夫納是卡耐基梅隆大學車隊中最早進入谷歌的工程師之一。現在，他是豐田無人駕駛汽車的領導者，他能回憶起被交警攔下時的情景。“紙遮不住火。”最后，著名記者約翰·馬爾科夫從一位測試司機的高中同學那里挖出了令人震驚的信息，并在《紐約時報》上曝光，這讓“汽車之都”底特律陷入了深深的震驚。內華達州很快成為美國第一個允許無人駕駛汽車上路的州。在谷歌無人車的核心骨干中，有最初的“幽靈騎士”的擁有者萊萬多夫斯基。這個年輕人深受佩奇的贊賞，他是一個麻煩制造者，無視規則，甚至不關心安全。他帶領谷歌從幾家公司購買技術和組件，如510 SYSTEMS。后來，大家才知道，這些公司是萊萬多夫斯基自己私人經營的。佩奇對此表現出了極大的寬容，不僅承諾投入大量資金，甚至還購買了510 SYSTEMS。谷歌的第二代無人車是一款動力更強的雷克薩斯，也是一款混合動力車。如前所述，無人車基本型號的第一個要求是足夠大，可以容納各種設備，第二個要求是電子控制，因為發動機的底部控制算法比電機的要困難得多，大多數團隊更喜歡把時間花在高級算法上。但真正引人注目的是2014年谷歌第三代無人駕駛汽車“螢火蟲”的誕生。這輛類似考拉的汽車被完全重新設計用于無人駕駛，比如去掉雨刷，因為司機不需要在雨中看到道路。根據設計，這款車沒有方向盤，但由于加州法律的限制，安裝了一個操縱桿作為方向盤。這輛車后來獲得了紅點設計獎。與此同時，Mobileye贏得了車廠的信任，基于視覺的ADAS低成本解決方案進入主流市場。到2015年，裝機容量已接近1000萬臺。Mobileye還秘密啟動了自動駕駛的研發工作。與谷歌的解決方案相比，Mobileye基于視覺的解決方案是獨一無二的。例如，它使用視覺地圖，從視覺中提取的地圖特別小（與谷歌的GB級別相比，每公里只有10kb的數據），適合眾包實時上傳和更新。事實上，基于視覺的定位更接近人類的駕駛風格。我們根據道路上的標志來評估大致位置，并根據道路線路的變化做出實時決策（選擇哪條車道，是否上匝道等）。然后，只需從視覺中提取這些標志和線條，并通過眾包將其上傳到地圖上，即可在駕駛時通過視覺匹配獲得定位。事實上，2015年發生了幾件大事。首先，年初，梅賽德斯-奔馳的無人駕駛概念車F015在CES上驚艷亮相，一下子將無人車呈現在了公眾面前。2月初，有消息稱，出租車應用優步從卡內基梅隆大學及其附屬國家機器人研究中心挖掘了50多名科學家和工程師，成立了自己的無人車研發團隊。據說，優步創始人特拉維斯·卡蘭尼克在乘坐谷歌無人車后既興奮又害怕（谷歌是優步的投資者）。他認為這是對行業的顛覆性技術，但這會“自殺”，所以他做出了重大舉措。最面對面的“未來已經到來”是特斯拉在10月份發布的自動駕駛。盡管自動駕駛是L2級別的輔助駕駛，但許多普通車主都被這個名字誤導了。三名勇敢的司機開啟了自動駕駛模式，完成了穿越美國東西海岸的任務，平均速度達到84公里/小時。當然，在這個過程中也有危險……

s、 但特斯拉沒有同意，從而為后來的事故埋下了隱患。在2010年至2015年的這個階段，中國略顯沉默。2010年，前面提到的VisLab四輛自動駕駛汽車從意大利帕爾馬出發，穿越9個國家，行駛13000公里到達中國上海。VisLab和中國之間的關系并沒有結束。隨后，一些國內無人駕駛青年部隊參觀了VisLab。2015年，具有中國背景的視覺芯片公司安巴收購了VisLab。2011年7月，國防科技大學何漢根教授技術團隊自主研發的紅旗HQ3無人駕駛汽車首次完成了長沙至武漢286公里的高速全程無人駕駛測試，其中人工駕駛里程不到1%，與上一代CA7460相比，它在硬件小型化、控制精度和穩定性方面取得了顯著進展。基于此，國防科技大學還獲得了“智能汽車未來挑戰賽”的冠軍。在那之后，李德毅院士的團隊成為了錦標賽的常客（除了2013年被北京理工學院奪得，其主要選手是宇時科技CTO姜巖博士）。2015年下半年，發生了三件令人難忘的事件。8月，宇通與李德一院士共同完成了鄭開高速公路33公里無人公交車，這是世界上第一輛無人公交車。11月，第七屆“智能汽車未來挑戰賽”在常熟成功舉辦。中央電視臺新聞聯播報道了這一挑戰，無人駕駛成為公眾茶余飯后的談資。12月，百度推出無人車年度爆款，百度與寶馬聯合運營的無人車在G7“高速五環路-奧林匹克森林公園”路線上來回穿梭，吸引了無數眼球。對于這個項目中的一些人來說，這次演示是一個結束，然后他們離開百度開始了新的旅程。對于百度來說，這是一個開始。自動駕駛部門正式成立，由王進擔任總指揮。他稱之為“三年的商業化和五年的量產”，“如果汽車行業不改變自己的生活，就會被其他人改變”。這三起事件讓國人意識到，在無人駕駛這一高科技領域，中國沒有空缺。2015年，正值疫情爆發前夕。2016年至2021的第三個六年：盛開的吳曉波在《三十年的激蕩》中寫道：“這個時代到來時，勢不可擋。萬物肆意生長，塵土飛揚，江河匯成江河，無名山峰聳立，天地大開一段時間。”用這段話來描述2016年的開始是恰當的。2016年是無人值守的“春分”季節。作者于2016年2月辭職創業，包括風險投資（VC）在內的許多人對商業模式充滿懷疑。出乎意料的是，三月份發生了幾件大事。AlphaGo五局戰勝李世石點燃了人們對人工智能的熱情，通用汽車以10億美元收購了當時只有幾臺原型機、40多人的Cruise Automation，這讓VC意識到無人駕駛時代即將到來。在中國和北京的春季車展上，長安與博世和清華合作推出了幾款“2000公里進京”無人車，無人車真正進入了中國的公眾視野。4月，英特爾高調宣布押注智能駕駛領域。筆者作為英特爾的老員工，也在做無人駕駛創業，這也是非常受關注的。5月，英特爾聘請的咨詢公司找到了作者，希望為英特爾的戰略提供建議。我的建議很簡單：買Mobileye。一年后，英特爾宣布以153億美元收購Mobileye（這可能與我的建議沒有因果關系），代表著PC時代的巨頭正式大規模進入這一領域。春天很冷，幾起事故讓人們感到懷疑。今年2月，谷歌的無人駕駛汽車撞上了一輛公交車，這是谷歌首次主動承認責任。然而，輕微的碰撞并沒有引起太多的批評，后來總結的教訓之一是不要嘲笑公交車司機。5月，特斯拉的第一起致命車禍成為頭條新聞。死者是一名司機和一名特斯拉愛好者。當時，車輛正在高速自動駕駛模式下行駛，但司機正在觀看視頻，完全無視保持警惕的責任……

道路狀況。自動駕駛系統沒有檢測到一輛大卡車正在過馬路，車輛以極高的速度從卡車下面駛過，司機當場死亡。在事故中，盡管Mobileye vision未能識別出白色拖車的側面，但由于其安裝位置較低，前視雷達沒有擊中目標。公眾開始質疑：這種測試版的軟件和硬件可以上路嗎？你想在軟件升級后重新檢查汽車嗎？另一方面，自動駕駛被錯誤地宣傳為自動駕駛，但本質上它仍然是一種輔助駕駛。一個月后，在媒體和業界，特斯拉發布了一篇博客為自己辯護。在事故發生前的七個月里，自動駕駛完成了1.3億英里的自動駕駛里程，而美國人類司機平均每9400萬英里就發生一次致命車禍。自動駕駛系統還不夠安全嗎？然而，特斯拉之前沒有統計過中國發生的類似車禍，因為在這種情況下，自動駕駛的數據降至每6500萬英里發生一次致命車禍。從那時起，有多少無事故里程可以被認為是安全的，成為擺在行業面前的一個懸而未決的問題。這起事故也導致了特斯拉和Mobileye之間的“分手”。除了事故的表面責任外，還有另一個重要原因。特斯拉獨立開發計算機視覺的雄心觸動了Mobileye的核心利益。經過幾輪相互指責，特斯拉首先宣布博世的毫米波雷達是主要傳感器，并于10月正式宣布自動駕駛硬件2.0版（HW2）采用了自己的視覺系統。也許是馬斯克的“第一原則”（人們可以通過視覺駕駛，無人駕駛也可以），也可能是特斯拉的推廣方法。他們聲稱HW2具有全自動駕駛能力，購買HW2的新車只需3000美元，未來將通過軟件升級實現無人駕駛。具有諷刺意味的是，整整兩年后的2018年10月，特斯拉從宣傳冊中刪除了這一選項。在過去的兩年里，特斯拉經歷了大量的人才流失。許多評估顯示，HW2.x在推出一年后基本達到了1.0的水平。然而，對2.x軟件和硬件的完全控制仍然可以讓特斯拉掌握大量數據。2016年8月的一件大事是，優步斥資6.8億美元收購了卡車自動駕駛公司Otto。當Karanic在匹茲堡設立研發中心時，他對無人駕駛進入商業化抱有很高的期望。然而，一年多的進步并沒有讓他滿意。收購奧托再次被增持，但他沒有想到這會成為未來壓垮他的最后一根稻草。奧托的創始人是為谷歌工作的不守規矩的萊萬多夫斯基。佩奇的寬容并沒有讓他松一口氣，谷歌巨額獎金帶來的滿足感也逐漸消退。大公司的繁文縟節和謹慎讓他深感深陷困境，因此在2016年初，他召集了一群人建立了另一個門戶網站。硅谷對“背叛”相當寬容，但鑒于無人駕駛技術的稀缺性，谷歌有可能與逃亡者簽署一些非正式的競業禁止條款，而大多數逃亡者在創建新公司時故意避免直接競爭。近日，有媒體稱，根據國家發展改革委的新規定，混合動力汽車將于2019年正式退出新能源行列，劃為燃油汽車。新政的后續行動將對混合動力汽車的許可和補貼產生影響。對此，深圳市交通委明確表示，國家發改委的《規定》不會影響深圳市新能源汽車增量調控政策。個別媒體發布的“混合動力車≠新能源”、“混合動力汽車退出新能源行列”的說法是錯誤的。近日，有媒體稱，根據國家發展改革委的新規定，混合動力汽車將于2019年正式退出新能源行列，劃為燃油汽車。新政的后續行動將對混合動力汽車的許可和補貼產生影響。對此，深圳市交通委明確表示，國家發改委的《規定》不會影響深圳市新能源汽車增量調控政策。“混合動力汽車≠新能源”和“混合動力車退出行列……

據《紐約客》報道，他還建造了一座名為“通往未來之路”的教堂，并宣稱“上帝可以在人工智能的基礎上實現、接受和崇拜。”“我不相信上帝，但我相信，從我們的認知角度來看，我們正在創造的是我們的上帝。他相信機器最終會超越人類，他所在教會的信徒將在心理和精神上為即將到來的變化做好準備。這種帶有鮮明“異教徒”色彩的演講讓人想起憤世嫉俗的“邪惡科學家””。優步進入后卡蘭尼克時代，新任首席執行官對自動駕駛猶豫不決，而景馳在與百度和解后分裂。這兩起訴訟表明，知識產權糾紛離這個新興領域并不遙遠。然而，在自動駕駛專利的布局上，美德日遠遠領先于中國“在2017年，2018年可能是一個“沖擊“，既有商業隆隆的春雷，也有寒冷的春天。2018年初讓一些人高興，也有一些人難過。Velodyne已經降價一半。2017年，對于許多無人駕駛公司來說，一件非常痛苦的事情是他們買不到激光雷達，他們不得不等上幾個月。當他們最終在年底購買并囤積了一些商品時，激光雷達的價格在市場上的數量已經減少。此時，激光雷達領域不再是Velodyne公司的唯一領域。法雷奧的Scala已經實現了奧迪A8的第一個量產項目，傳統的原始設備制造商和供應商巨頭已經投資并購，只有三家公司押注德爾福。幾乎所有公司都在押注固態或半固態激光雷達。除了Quantergy和Innoviz在過去兩年非常受歡迎之外，一些新公司（如Luminar、速騰聚創和Innovusion）也展示了更好的產品原型。兩年前，廣能在大規模生產中遇到了一些麻煩。盡管在光學相控陣技術路線上仍處于領先地位，但基于MEMS微電流計、光學二維電流計和Flash技術的固態激光雷達在工業化方面取得了更快的進展。Innoviz獲得了寶馬的訂單，Velodyne的新產品velarray似乎是后來者。在過去的2017年，加州機動車管理局（DMV）發布的數據顯示，Waymo在35萬英里的測試里程基礎上，每5596英里實現一次手動干預，Cruise緊隨其后，每1254英里進行一次手動介入。與2016年每5000英里的干預相比，Waymo在2017年僅增長了10%，這稍微令人失望。仔細觀察Waymo的數據，積極的因素是2017年最后幾個月每次干預的里程數都有了很大的提高。這一趨勢是否會在2018年繼續下去，將很快揭曉。Waymo的工程總監在麻省理工學院演講時說了一句深刻的話：“當你完成90%時，你還有90%的路要走（當你認為你完成了90%時，實際上你只走了10%）”。Waymo對這條道路的艱巨性和長期性有著深刻的理解。然而，這家公司非常善于“魯莽行事”。Waymo的“早期騎手項目”又向前邁出了一大步。2018年，Waymo從亞利桑那州的一些車輛上撤走了安保人員，早期乘客開始真正“獨占”無人車的空間。2018年3月，Waymo與捷豹路虎簽署協議，要求后者定制2萬輛無人車。Waymo的勝利給Cruise帶來了巨大的壓力。此時，通用汽車做出了一個巨大的決定，將Cruise推向資本市場，并利用外部資本和資源加快其發展。5月31日，軟銀宣布將向Cruise投資22.5億美元。僅僅一天后，Waymo做出回應，將從菲亞特克萊斯勒購買的汽車數量增加到62000輛。8月，摩根士丹利將Waymo的估值推高至1750億美元，其中機器人自動駕駛出租車業務的估值為800億美元，自動化物流服務的估值為900億美元。10月3日，本田進一步向Cruise注資27.5億美元，這也將其估值推高至146億美元。通用汽車一開始以10億美元的價格收購了Cruise，從未想過這部分的估值在兩年半后達到了通用汽車總市值的1/3。當你想到英特爾以153億美元收購了Mobileye時，沒有必要大驚小怪。在此背景下，盡管2018年全年是資本的寒冬，但無人駕駛公司仍有融資的消息傳出。創業公司和風險投資（VC）都是……

分成兩個營地。一個是硅谷的“火箭派”，其理論基礎是，既然無人駕駛是為了登月，那么就卷起袖子制造火箭。由于未來的大方向是出行，我們將一步到位地進行無人駕駛出租車的運營。有人評論說，這“不是Waymo的生活，而是Waymo的病。”世界上沒有第二家公司像Waymo那樣土豪，一被收購就擁有8.2萬輛無人車，但有兩位數的公司在商業模式上競購Waymo。沒有Waymo的“富爸爸”，它只能依靠VC來支付多年的賬單。眾所周知，即使是Waymo的8.2萬輛車，獲取數據的能力也有限，在二三十個道路清潔的城市行駛時，數據也不夠豐富多樣。這意味著Waymo的L4商業化路徑存在可擴展性問題。另一個陣營是務實的道路，從垂直細分開始，“農村包圍城市”。在賽車領域，如果你想先沖過終點線，你必須完成比賽，即使是從進站開始。然而，在“火箭派”眼中，這是一個“階梯派”。如果你想去月球，先建造一個梯子是務實的，但未來的天花板太低了。業內有很多關于“diss”路線的說法。Waymo說我想飛一整天，學習如何跳躍。一些“高大上”的基金會認為，為了在旱季生存，你已經進化成了仙人掌，而當雨季到來時，你最多只能是一個更高、更胖的仙人掌，你無法長成參天大樹。盡管這些說法有點偏頗，但垂直細分領域確實存在一些與開放道路L4級自動駕駛不匹配的場景，而且由于市場規模有限，無法獲得算法升華所需的大量數據。這兩條路徑似乎都存在數據可用性問題。那么，你需要多少數據，或者你需要多少英里才能證明安全呢？就無人駕駛而言，Waymo累積的里程數最多，2018年10月累積了1000萬英里。即使有L2自動駕駛，正如我們之前所說，特斯拉在2016年的自衛，1.3億英里和2起致命事故，也是不夠的。美國著名智庫蘭德公司給出了一個數學模型。如果要從統計數據上證明無人駕駛比人類駕駛好20%，它將需要110億英里。這意味著100輛汽車將在500年內每天24小時、每年365天運行。特斯拉的靈感之一是：要學會通過用戶的汽車獲取數據和驗證算法，如果有1000萬輛汽車，一輛汽車只需要行駛1100英里和110億英里。因此，更合理的路徑是利用火箭技術建造各種飛機，然后利用飛機的資金和數據來升級火箭技術。具體而言，使用基于L4級開放道路的技術（火箭技術），將維度縮小到有明確邊界的L3級/L4級商業場景（各類飛機），并在大規模部署這些場景后，進一步突破L4級公開道路的局限性。憑借這一戰略，馭勢科技在L3級高速公路、L4級最后3公里微循環、停車場獨立停車和機場無人物流拖車等方面取得了商業突破。特別值得一提的是，馭勢和上汽通用五菱實現了全球首個自動泊車終端用戶交付，一鍵長途泊車，一鍵叫車。在與Gofun的分時租賃中也使用了類似的技術，用戶可以自動取車和還車，同時運營商可以通過車站之間的無人編隊調度來降低運營成本。這些場景的部署帶來了大量的交通場景數據，這些數據反饋了L4級自動駕駛算法在開放道路上的演變。2018年的“灰犀牛”是一場意外。當整個行業進入深水區時，事故已經成為一種高概率的風險。Waymo、優步和特斯拉都發生過多起事故，而且都發生過致命事故。自優步收購奧托以來，一些變化悄然發生。萊萬多夫斯基對安全的蔑視改變了公司的文化。優步在舊金山的辦公室里有一句口號“安全是第三”。路透社后來指出，優步的測試車改為沃爾沃XC 90后，新的改裝設計擴大了傳感器的盲區，而高聳的64線激光雷達改變了汽車的重心結構。然而，201年的展期……

沒有引起太多關注。自從萊萬多夫斯基離開優步后，新首席執行官上任后，人們對自動駕駛的態度開始模糊。據《商業內幕》報道，該團隊擔心該項目的取消，必須以快速的進展取悅領導，但也要滿足領導對乘坐舒適性的要求，因此忽略了許多安全設計。這些因素累積在一起，最終導致了3月18日世界上第一輛無人駕駛汽車引發的致命車禍（特斯拉的幾次都不是無人駕駛）。一輛優步無人車撞死了一名行人，該行人在夜間駕駛時非法推自行車過馬路。盡管有行人自己的責任，也有優步安全司機的重大責任（類似于特斯拉的第一次致命事故和觀看視頻），但優步自身的問題是不可推卸的，比如為了乘坐舒適性在技術上禁用了原車的自動緊急制動系統，錯過了最后一秒的安全保障，以及在管理方面將車內人數從兩人減少到一人。事故發生后，優步暫停了所有測試，重新審查了安全設計和管理，直到年底才重新上路。這個教訓很痛苦。另一個陰云之下的消息是，優步關閉了自動駕駛卡車部門，這使得最初對奧托的收購更加毫無用處。作為一名無人駕駛者，對安全的敬畏和對行業基本規律的尊重是必不可少的。Waymo還發生了幾起事故，包括一名保安睡著導致的車禍。《信息》披露，Cruise和Waymo無人車在實際路況下仍然不理想。路透社10月的一篇文章也指出，Cruise要實現L4級量產還有很長的路要走。在這個領域，對L4量產輕描淡寫，忽視安全的大躍進發展是不可避免的。Waymo采取了“兩進一出”的策略。10月30日，加州車輛管理辦公室向Waymo頒發了一張完全無人駕駛的測試許可證，即它可以在加州的公共道路上合法測試無人駕駛車輛，而無需安全人員。然而，在11月底，經過仔細考慮，Waymo將安全員放回了駕駛座。與此同時，Waymo任命前國家運輸安全委員會主席Deborah Hersman為首席安全官。12月初，在亞利桑那州鳳凰城郊區，名為Waymo One的無人駕駛出租車支付服務正式開始運營。在此之前，Krafsick像往常一樣談到了困難，并認為無處不在、無所不能的L5級自動駕駛將不得不等待幾十年，希望媒體和公眾降低期望。回到“當你完成了90%，你還有90%的時間”這句話，如果今天的技術和成本要求不能快速解決最后10%的問題，那么有可能通過人、車和環境的整體思維來解決嗎？這就是車路協調的概念。2018年，中國孕育著全新的基礎設施。阿里和百度都提出了“車路協同”的概念。基于LTE-V2X和5G帶來的超視距感知能力和高可靠性、低延遲鏈路，我們可以將部分感知和決策能力放在路邊，并利用邊緣云的思想來解決環境和基礎設施問題。馭勢科技還與三大運營商和四大設備供應商在“5G+自動駕駛”方面進行了合作。汽車端計算是價值鏈中的另一個重要元素，尤其是芯片。用于高級無人駕駛的主要芯片要么來自NVIDIA，要么來自Intel/Mobileye。自從中興通訊被禁止以來，美國已經提供了一份商業控制清單。對于中國的工業來說，有必要采取預防措施。華為、寒武紀和地平線等國內芯片制造商正在加快開發適合無人駕駛的AI加速芯片。隨著無人駕駛算法逐漸固定，專用加速芯片將發揮更重要的作用，特斯拉也采取了這一策略。價值鏈中的另一個重要因素是數據。無人車想要變得越來越智能，就需要數據。歐盟在數據立法方面一直處于領先地位。《通用數據保護條例》（GDPR）號稱是歷史上最嚴格的，這讓無數互聯網公司感到不知所措。數據是一種資源，也是一個燙手山芋。這對互聯網公司來說是正確的，但對汽車工廠來說是非常寬容的。據《紐約客》報道，他還建造了一座教堂……

他撰寫了《通往未來的道路》，并宣稱“上帝可以在人工智能的基礎上實現、接受和崇拜。”“我不相信上帝，但我相信從我們的認知角度來看，我們正在創造的是我們的上帝。”他相信機器最終會超越人類，他的教會的信徒將在精神上和精神上為即將到來的變化做好準備。這種帶有鮮明“異教徒”色彩的演講讓人想起科幻電影中憤世嫉俗的“邪惡科學家”。優步進入后卡蘭尼克時代，新任首席執行官對自動駕駛猶豫不決，而景馳則在與百度和解后分道揚鑣。這兩起訴訟表明，知識產權糾紛離這個新興領域不遠了。然而，在自動駕駛專利的布局上，美德日遙遙領先于中國。2017年的“雨”過后，2018年可能是一場“震蕩”，既有商業隆隆的春雷，也有冷清的春天。2018年的開始讓一些人高興，也讓一些人悲傷。Velodyne已將其價格降低了一半。2017年，對于許多無人駕駛公司來說，一件非常痛苦的事情是，他們買不到激光雷達，還要等上幾個月。當他們最終在年底購買并囤積了一些商品時，市場上的激光雷達價格已經降低了。此時，激光雷達領域不再是Velodyne公司的唯一領域。法雷奧的Scala已經實現了奧迪A8的第一個量產項目，傳統的原始設備制造商和供應商巨頭已經投資并購，只有三家公司押注德爾福。幾乎所有公司都在押注固態或半固態激光雷達。除了Quantergy和Innoviz在過去兩年非常受歡迎之外，一些新公司（如Luminar、速騰聚創和Innovusion）也展示了更好的產品原型。兩年前，廣能在大規模生產中遇到了一些麻煩。盡管在光學相控陣技術路線上仍處于領先地位，但基于MEMS微電流計、光學二維電流計和Flash技術的固態激光雷達在工業化方面取得了更快的進展。Innoviz獲得了寶馬的訂單，Velodyne的新產品velarray似乎是后來者。在過去的2017年，加州機動車管理局（DMV）發布的數據顯示，Waymo在35萬英里的測試里程基礎上，每5596英里實現一次手動干預，Cruise緊隨其后，每1254英里進行一次手動介入。與2016年每5000英里的干預相比，Waymo在2017年僅增長了10%，這稍微令人失望。仔細觀察Waymo的數據，積極的因素是2017年最后幾個月每次干預的里程數都有了很大的提高。這一趨勢是否會在2018年繼續下去，將很快揭曉。Waymo的工程總監在麻省理工學院演講時說了一句深刻的話：“當你完成90%時，你還有90%的路要走（當你認為你完成了90%時，實際上你只走了10%）”。Waymo對這條道路的艱巨性和長期性有著深刻的理解。然而，這家公司非常善于“魯莽行事”。Waymo的“早期騎手項目”又向前邁出了一大步。2018年，Waymo從亞利桑那州的一些車輛上撤走了安保人員，早期乘客開始真正“獨占”無人車的空間。2018年3月，Waymo與捷豹路虎簽署協議，要求后者定制2萬輛無人車。Waymo的勝利給Cruise帶來了巨大的壓力。此時，通用汽車做出了一個巨大的決定，將Cruise推向資本市場，并利用外部資本和資源加快其發展。5月31日，軟銀宣布將向Cruise投資22.5億美元。僅僅一天后，Waymo做出回應，將從菲亞特克萊斯勒購買的汽車數量增加到62000輛。8月，摩根士丹利將Waymo的估值推高至1750億美元，其中機器人自動駕駛出租車業務的估值為800億美元，自動化物流服務的估值為900億美元。10月3日，本田進一步向Cruise注資27.5億美元，這也將其估值推高至146億美元。通用汽車一開始以10億美元的價格收購了Cruise，從未想過這部分的估值在兩年半后達到了通用汽車總市值的1/3。當你想到英特爾以153億美元收購了Mobileye時，沒有必要大驚小怪。在此背景下，盡管2018年全年是資本的寒冬，但無人駕駛公司仍有融資的消息傳出。創業公司和風險投資（VC）都分為兩個陣營。一個是硅谷的“火箭派”，其理論基礎是……

載人駕駛就是登上月球，然后卷起袖子制造火箭。由于未來的大方向是出行，我們將一步到位地進行無人駕駛出租車的運營。有人評論說，這“不是Waymo的生活，而是Waymo的病。”世界上沒有第二家公司像Waymo那樣土豪，一被收購就擁有8.2萬輛無人車，但有兩位數的公司在商業模式上競購Waymo。沒有Waymo的“富爸爸”，它只能依靠VC來支付多年的賬單。眾所周知，即使是Waymo的8.2萬輛車，獲取數據的能力也有限，在二三十個道路清潔的城市行駛時，數據也不夠豐富多樣。這意味著Waymo的L4商業化路徑存在可擴展性問題。另一個陣營是務實的道路，從垂直細分開始，“農村包圍城市”。在賽車領域，如果你想先沖過終點線，你必須完成比賽，即使是從進站開始。然而，在“火箭派”眼中，這是一個“階梯派”。如果你想去月球，先建造一個梯子是務實的，但未來的天花板太低了。業內有很多關于“diss”路線的說法。Waymo說我想飛一整天，學習如何跳躍。一些“高大上”的基金會認為，為了在旱季生存，你已經進化成了仙人掌，而當雨季到來時，你最多只能是一個更高、更胖的仙人掌，你無法長成參天大樹。盡管這些說法有點偏頗，但垂直細分領域確實存在一些與開放道路L4級自動駕駛不匹配的場景，而且由于市場規模有限，無法獲得算法升華所需的大量數據。這兩條路徑似乎都存在數據可用性問題。那么，你需要多少數據，或者你需要多少英里才能證明安全呢？就無人駕駛而言，Waymo累積的里程數最多，2018年10月累積了1000萬英里。即使有L2自動駕駛，正如我們之前所說，特斯拉在2016年的自衛，1.3億英里和2起致命事故，也是不夠的。美國著名智庫蘭德公司給出了一個數學模型。如果要從統計數據上證明無人駕駛比人類駕駛好20%，它將需要110億英里。這意味著100輛汽車將在500年內每天24小時、每年365天運行。特斯拉的靈感之一是：要學會通過用戶的汽車獲取數據和驗證算法，如果有1000萬輛汽車，一輛汽車只需要行駛1100英里和110億英里。因此，更合理的路徑是利用火箭技術建造各種飛機，然后利用飛機的資金和數據來升級火箭技術。具體而言，使用基于L4級開放道路的技術（火箭技術），將維度縮小到有明確邊界的L3級/L4級商業場景（各類飛機），并在大規模部署這些場景后，進一步突破L4級公開道路的局限性。憑借這一戰略，馭勢科技在L3級高速公路、L4級最后3公里微循環、停車場獨立停車和機場無人物流拖車等方面取得了商業突破。特別值得一提的是，馭勢和上汽通用五菱實現了全球首個自動泊車終端用戶交付，一鍵長途泊車，一鍵叫車。在與Gofun的分時租賃中也使用了類似的技術，用戶可以自動取車和還車，同時運營商可以通過車站之間的無人編隊調度來降低運營成本。這些場景的部署帶來了大量的交通場景數據，這些數據反饋了L4級自動駕駛算法在開放道路上的演變。2018年的“灰犀牛”是一場意外。當整個行業進入深水區時，事故已經成為一種高概率的風險。Waymo、優步和特斯拉都發生過多起事故，而且都發生過致命事故。自優步收購奧托以來，一些變化悄然發生。萊萬多夫斯基對安全的蔑視改變了公司的文化。優步在舊金山的辦公室里有一句口號“安全是第三”。路透社后來指出，優步的測試車改為沃爾沃XC 90后，新的改裝設計擴大了傳感器的盲區，而高聳的64線激光雷達改變了汽車的重心結構。然而，2017年的一次展期并沒有引起太多關注。自從萊萬多夫斯基離開優步后，人們對自動駕駛的態度開始了……

o新任首席執行官上任后變得模糊不清。據《商業內幕》報道，該團隊擔心該項目的取消，必須以快速的進展取悅領導，但也要滿足領導對乘坐舒適性的要求，因此忽略了許多安全設計。這些因素累積在一起，最終導致了3月18日世界上第一輛無人駕駛汽車引發的致命車禍（特斯拉的幾次都不是無人駕駛）。一輛優步無人車撞死了一名行人，該行人在夜間駕駛時非法推自行車過馬路。盡管有行人自己的責任，也有優步安全司機的重大責任（類似于特斯拉的第一次致命事故和觀看視頻），但優步自身的問題是不可推卸的，比如為了乘坐舒適性在技術上禁用了原車的自動緊急制動系統，錯過了最后一秒的安全保障，以及在管理方面將車內人數從兩人減少到一人。事故發生后，優步暫停了所有測試，重新審查了安全設計和管理，直到年底才重新上路。這個教訓很痛苦。另一個陰云之下的消息是，優步關閉了自動駕駛卡車部門，這使得最初對奧托的收購更加毫無用處。作為一名無人駕駛者，對安全的敬畏和對行業基本規律的尊重是必不可少的。Waymo還發生了幾起事故，包括一名保安睡著導致的車禍。《信息》披露，Cruise和Waymo無人車在實際路況下仍然不理想。路透社10月的一篇文章也指出，Cruise要實現L4級量產還有很長的路要走。在這個領域，對L4量產輕描淡寫，忽視安全的大躍進發展是不可避免的。Waymo采取了“兩進一出”的策略。10月30日，加州車輛管理辦公室向Waymo頒發了一張完全無人駕駛的測試許可證，即它可以在加州的公共道路上合法測試無人駕駛車輛，而無需安全人員。然而，在11月底，經過仔細考慮，Waymo將安全員放回了駕駛座。與此同時，Waymo任命前國家運輸安全委員會主席Deborah Hersman為首席安全官。12月初，在亞利桑那州鳳凰城郊區，名為Waymo One的無人駕駛出租車支付服務正式開始運營。在此之前，Krafsick像往常一樣談到了困難，并認為無處不在、無所不能的L5級自動駕駛將不得不等待幾十年，希望媒體和公眾降低期望。回到“當你完成了90%，你還有90%的時間”這句話，如果今天的技術和成本要求不能快速解決最后10%的問題，那么有可能通過人、車和環境的整體思維來解決嗎？這就是車路協調的概念。2018年，中國孕育著全新的基礎設施。阿里和百度都提出了“車路協同”的概念。基于LTE-V2X和5G帶來的超視距感知能力和高可靠性、低延遲鏈路，我們可以將部分感知和決策能力放在路邊，并利用邊緣云的思想來解決環境和基礎設施問題。馭勢科技還與三大運營商和四大設備供應商在“5G+自動駕駛”方面進行了合作。汽車端計算是價值鏈中的另一個重要元素，尤其是芯片。用于高級無人駕駛的主要芯片要么來自NVIDIA，要么來自Intel/Mobileye。自從中興通訊被禁止以來，美國已經提供了一份商業控制清單。對于中國的工業來說，有必要采取預防措施。華為、寒武紀和地平線等國內芯片制造商正在加快開發適合無人駕駛的AI加速芯片。隨著無人駕駛算法逐漸固定，專用加速芯片將發揮更重要的作用，特斯拉也采取了這一策略。價值鏈中的另一個重要因素是數據。無人車想要變得越來越智能，就需要數據。歐盟在數據立法方面一直處于領先地位。《通用數據保護條例》（GDPR）號稱是歷史上最嚴格的，這讓無數互聯網公司感到不知所措。數據是一種資源，也是一個燙手山芋。這對互聯網公司來說是正確的，但對汽車工廠來說是非常寬容的。在歐盟關于自動駕駛汽車注冊的最新投票中，第7A條確認“自動駕駛汽車生成的數據是自動生成的……

d、 本質上沒有創造性，因此，它不適用于版權保護或數據庫權利”。這意味著，在未經車主同意的情況下，汽車工廠可以收集自動駕駛汽車產生的數據（包括GPS軌跡信息在內的遙感信息）并將其出售給第三方。這可以說是對汽車工廠最好的幫助。在中國，《中華人民共和國網絡安全法》要求重要數據不能出境，外資和合資車廠不能將數據發送到國外進行研發。因此，在中國建立研發團隊和研發供應鏈勢在必行。對于國內科技公司和新的供應鏈參與者來說，這是一個絕佳的機會。2018年即將結束，距離2021還有三年時間。該行業的目標是實現L4無人駕駛在某些地區（如城市地區）的大規模應用。目前，我們可以持謹慎樂觀的態度。2022年至2027年的第四個六年期：結果如果第三個六年的目標成功實現，第四個6年期將為四級無人駕駛開辟道路。無人駕駛帶來的變化遠不止是汽車行業。它將徹底改變旅行和物流，改變原子在這個世界上的運動。到第五年（2028-2033年），道路上流動的大部分車輛將是無人共享汽車，汽車數量將減少一半以上，但汽車的使用率將大大提高，交通堵塞將成為過去，天空將恢復藍色，停車位將改為公園、活動空間和住宅，車禍幾乎為零。交通流、信息流和能量流融合，所有與人或事有關的交通都將被重新定義，保險業需要涅盤重生，服務業將找到新的爆發點——上述無人駕駛出租車是除家庭和辦公室之外的第三個空間，是移動商業地產、移動電影院、移動辦公空間和移動咖啡館。智能駕駛是人工智能與傳統汽車相結合的創新產品，是汽車行業發展的未來。智能駕駛作為一項革命性的技術，既是一項技術創新，也是一項社會創新。無論是法律法規和政策，還是道德倫理辯論，我們都應該有勇氣和耐心來保護和引導其健康發展。我熱切地期待著有一天，道路沒有阻塞，天空是藍色的，我可以自由旅行。在歐盟關于自動駕駛汽車注冊的最新投票中，第7A條確認“自動駕駛汽車生成的數據是自動生成的，本質上沒有創造性，因此不適用于版權保護或數據庫權利”。這意味著，在未經車主同意的情況下，車廠可以收集自動駕駛汽車產生的數據（包括GPS軌跡信息在內的遙感信息），并將其出售給第三方。這可以說是對汽車工廠最好的幫助。在中國，《中華人民共和國網絡安全法》要求重要數據不能出境，外資和合資車廠不能將數據發送到國外進行研發。因此，在中國建立研發團隊和研發供應鏈勢在必行。對于國內科技公司和新的供應鏈參與者來說，這是一個絕佳的機會。2018年即將結束，距離2021還有三年時間。該行業的目標是實現L4無人駕駛在某些地區（如城市地區）的大規模應用。目前，我們可以持謹慎樂觀的態度。2022年至2027年的第四個六年期：結果如果第三個六年的目標成功實現，第四個6年期將為四級無人駕駛開辟道路。無人駕駛帶來的變化遠不止是汽車行業。它將徹底改變旅行和物流，改變原子在這個世界上的運動。到第五年（2028-2033年），道路上流動的大部分車輛將是無人共享汽車，汽車數量將減少一半以上，但汽車的使用率將大大提高，交通堵塞將成為過去，天空將恢復藍色，停車位將改為公園、活動空間和住宅，車禍幾乎為零。交通流、信息流和能量流是一體的，所有的交通都與人或t有關……

ngs將被重新定義，保險業需要涅盤重生，服務業將找到新的爆發點。上述無人駕駛出租車是除家庭和辦公室之外的第三個空間，是一個移動商業地產、移動電影院、移動辦公空間和移動咖啡館。智能駕駛是人工智能與傳統汽車相結合的創新產品，是汽車行業發展的未來。智能駕駛作為一項革命性的技術，既是一項技術創新，也是一項社會創新。無論是法律法規和政策，還是道德倫理辯論，我們都應該有勇氣和耐心來保護和引導其健康發展。我熱切地期待著有一天，道路沒有阻塞，天空是藍色的，我可以自由旅行。

標簽：特斯拉北京大眾福特寶馬

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