一直“畫餅”的無人駕駛 “標題黨”的帽子還要帶多久？

據《財富》雜志報道，谷歌Waymo正在與一些組織合作，開展一項新的自動駕駛教育活動，以幫助回答公眾對自動駕駛汽車和技術的問題，并提高他們的認可度。11月16日，2017百度世界大會在北京舉行，百度公司創始人李彥宏發表主旨演講。會議期間，李彥宏表示，已有1700多個合作伙伴加入阿波羅生態系統。關于此前百度無人駕駛罰單的事件，他總結道：“無人駕駛罰單來了，量產還能遠嗎？”近年來，無人駕駛被炒熱，各大廠商紛紛公布研發成果，描繪未來。然而，作為普通用戶，實際產品還沒有看到，無人駕駛汽車在測試過程中出現了許多異常和事故的報告。皮尤研究中心5月進行的一項調查顯示，39%的人對無人駕駛汽車的發展非常或有點熱情，53%的人非常或有一些擔憂。總的來說，大多數人對無人駕駛仍有顧慮。在許多用戶看來，無人駕駛技術仍然是一個遙不可及的“標題黨”。無人駕駛技術真正落地需要多長時間？“技術+制造”的模式令人眼花繚亂，但很難確定大規模生產的數量。目前，自動駕駛研發企業大致有兩種類型。一個是原有的汽車制造商，他們繼續尋求技術合作并擴大業務，如通用、福特、豐田和沃爾沃。還有一家互聯網科技公司與一些制造商合作研發，如谷歌、蘋果、百度等。第一家是它有自己的汽車研發和制造歷史背書，并有運營汽車制造的經驗和方法來尋找其他人工智能技術合作伙伴。另一種是具有相對現金的人工智能技術，以技術為導向，然后與相應的制造公司聯合。不難看出，無論目前是哪種主導模式，一般都是科技企業和制造企業之間的一種合作方式。因為無人駕駛相當于重新創造了一個全新的系統。對于無人駕駛來說，它的系統和硬件需要經過全面的測試和開發，而不是僅僅依靠目前的互聯網技術。從某種意義上說，無人駕駛相當于重新創造了一個全新的系統，這不是一方能夠實現的。說起無人駕駛，很多用戶只認為它是純人工智能駕駛汽車，但并不了解具體的細分。目前，無人駕駛領域的水平由SAE International制定，可以簡單地描述如下：L2系統是一種先進的駕駛員輔助系統，可以在特定環境下控制方向盤和制動器，但它不是無人駕駛的。L3系統確實可以駕駛汽車，但它只能在有限的情況下發揮作用，駕駛員需要隨時接管對汽車的控制。L4系統是一個“高度自動化的系統”。在實踐中，它可以完成人類駕駛員可以完成的大多數任務，但它只在有限的地理區域，即地圖繪制良好的區域有效。L5系統是一個成熟的無人駕駛系統，可以在任何地方自動駕駛，其駕駛技能與經驗豐富的老司機不相上下。這些自動駕駛汽車的級別由系統制造商設定。目前還沒有第三方機構對它們進行評估，但它們已經在世界各地被廣泛接受。事實上，我們通常認為的無人駕駛是無人駕駛領域最高級別的L5，但目前的技術還遠未實現。正是這種實際技術與炒作之間的差距，讓超過50%的用戶對無人駕駛仍心存疑慮。目前，大多數自動駕駛企業都處于L4的研發期，奧迪、通用、特斯拉等L3的研發都取得了不錯的成績，但并不是所有的自動駕駛企業均經歷過L3的研發。因為L3確實存在爭議和問題。L3級無人駕駛無法應對緊急情況，這導致用戶能否在緊急情況下第一時間收回控制權。因此，福特和沃爾沃等公司表示，他們將跳過L3，直接開發L4系統。對于L4系統來說，目前的技術仍有許多局限性，不可能……

實現真正的大規模生產。據報道，豐田計劃在2020年推出L4生產型汽車，特斯拉和戴姆勒將在2020年底推出L4系統，但大多數消費者可能要等到2021或2022年才能購買L4無人駕駛汽車。近日，百度與金龍合作宣布，聯合開發的無人微循環車將于2018年7月小批量生產并投入試運行。這將是中國第一輛實現量產的無人駕駛公交車，比百度的預期提前了大約一年。即使是最快的大規模生產消息也將在明年出現。政策和人性的“攔路虎”：困擾無人駕駛發展的不僅是技術，也是許多人無法在短時間內實現無人駕駛的原因。這只能歸結為人工智能、大數據、云計算、汽車傳感器、地圖路線和其他技術原因。盡管技術因素是無人駕駛發展的最大原因，但在實際應用中還有其他障礙。無人駕駛領域的先驅Bryan Salesky，最近在Medium的一篇帖子中對無人駕駛的發展現狀提出了一些冷靜的看法：“在將無人駕駛汽車變為現實的過程中，我們仍處于早期階段。那些認為無人駕駛汽車將在現在或幾年內全面普及的人還沒有完全了解該技術的現狀，或者在部署時沒有充分考慮到該技術的安全性隨著時間的推移，我們會告訴你，這個問題仍然非常困難，因為這個系統非常復雜。“無人駕駛的實際應用相當于一種新的交通系統，不僅限于科學技術，還涉及政策和人文。就像之前的車廂到汽車一樣，汽車的出現改變了整個事件的交通規則，無人駕駛技術的實際應用也將受到相應的限制g政策。中國科技部9月8日宣布，德國聯邦交通部道德委員會率先研究并提交了世界上第一個自動駕駛指導原則。該報告包括20條意見，其核心觀點包括“當系統造成的事故數量少于人類駕駛員造成的事故時，有必要應用常識上的自動和互聯駕駛”、“財產損失勝于人身損失：在危險情況下，保護人的生命始終是第一要務”，“當不可避免的事故發生時，不允許根據駕駛員的個人特征（年齡、性別、身體或精神狀況）做出判斷”，“所有駕駛條件都必須如此。此外，各國也有相應的具體政策。例如，中國的《中國智能網聯汽車標準體系建設方案》、美國的《自動駕駛汽車政策指南》、英國的《汽車技術與航空法》等都有與無人駕駛相關的規定。這些規定的具體事項可能有所不同，但都有一個共同的定義：無人駕駛的事故由誰負責？這個問題很難處理，研發公司？乘客保險公司？這很難定義。通常給出的解決方案是調查事故原因，這就要求必須在車內設置一個“黑匣子”來記錄事故。然而，無論如何應對，都阻礙了無人著陸，同時，一些安全問題也會給無人技術帶來新的困難。此外，還有用戶的擔憂。調查顯示，超過50%的當前用戶對無人駕駛仍抱有不好的期望或疑慮。如何改變這些人的態度，如何被用戶普遍接受，都是無人駕駛面前的障礙。除此之外，無人駕駛是一種需要連接到互聯網的技術產品。它的系統很可能被入侵。無人駕駛普及后，如果安全防護不足，很可能會遭到一些不法分子的攻擊和利用，侵犯用戶和社會的安全。無人駕駛的未來發展不僅陽光明媚，也存在著不得不面對的問題。對于無人駕駛來說，未來還有很多問題需要克服，但現在需要解決的落地問題也迫在眉睫。2C不如2B：場景著陸是一種無人駕駛的“萬花筒……

“。對于無人駕駛來說，落地優先比任何事情都重要。首先，無人駕駛的核心技術是人工智能，而人工智能的本質是一種依靠大數據的積累和分析并不斷改進的技術。從AlphaGo Zero自己與自己的博弈，以及不斷積累的數據中，我們可以理解，人工智能的技術越來越有生命力。每一次使用都是新數據的積累，每一次分析和操作都是為了獲得更好的操作模式，所以率先落地意味著新數據可以更早積累，更容易取得技術進步。其次，落地可以挽救一些用戶眼中“虛榮”的形象。許多用戶認為，自動駕駛的“標題黨”正是因為如此。用戶看不到實際的產品，即使推廣，也會事半功倍。同時，在實際操作下，一些對自動駕駛感到不安的用戶可以看到真實的實際體驗，并通過實際表現，讓這些用戶在自動駕駛中有所作為。最后，落地還可以產生一定的利潤，這將反哺研發帶來的經濟壓力。自動駕駛的研發是技術與傳統制造業的融合。同時，汽車本身屬于高端消費品，研發成本高，周期長。落地意味著它可以產生利潤，緩解企業的經濟壓力，同時給投資者更好地進行下一輪融資的信心。它還可以在提高一些上市公司的股價方面發揮作用。對于無人駕駛來說，如果你想盡快實現產品落地，B端的場景和難度要比C端低得多。目前，許多企業仍然局限于C端家庭無人駕駛。由于技術和其他方面的限制，這種研究和開發需要一個漫長的過程。對于B端來說，一方面，B端商家更容易接受新技術，受到的障礙更少。另一方面，自動駕駛B端的場景技術要求相對較少，更容易實現。無人駕駛最困難的技術是對突發路況的處理。在不確定的路線上行駛和周圍交通環境的不穩定是很難克服的。對于B端來說，使用場景或路線往往非常固定，避免了意外情況，并且B端的一些場景沒有人員參與，這減少了許多人身安全問題。例如，公司已經在削減自動駕駛卡車。11月17日，特斯拉將于今天12點首次推出公司首款無人駕駛電動卡車，沃爾沃也宣布將很快推出半封閉式自動駕駛卡車。在當前電子商務和快遞的火熱環境下，無人駕駛卡車很容易切入，市場巨大。卡車的場景主要用于運輸。總的來說，比如快遞行業，需要運輸的路線通常是固定的，而且很多都在高速公路上。這種路線固定、突發事件相對較小的應用場景，很容易被目前的無人駕駛技術所克服。此外，還有旅游、旅游中的觀光巴士和一些風景優美的交通設施，非常適合無人使用。旅游現場的路線是固定的，幾乎沒有緊急情況。旅游車輛通常速度慢、更安全、更容易被接受，配備無人觀光車也可以作為刺激景區發展的噱頭，一舉兩得。簡而言之，無人駕駛技術仍處于研發階段，但過多的宣傳和推廣導致部分用戶的期望值過高，這反過來又導致了目前無法應用的心理落差。無人駕駛的發展應該著眼于現在和未來。一方面，要聚焦當下落地，結合實際場景，給用戶技術信心，節省公眾評價，摘掉“標題黨”帽子；

另一方面，布局未來，不斷征服技術，如未來與共享汽車的融合，真正實現L5的“老司機”模式，改變人們的出行方式，是對社會的完美回答。據《財富》雜志報道，谷歌Waymo正在與一些組織合作，開展一項新的自動駕駛教育活動，以幫助回答公眾對自動駕駛汽車和技術的問題，并提高他們的認可度。11月16日，2017百度世界大會在北京舉行，百度公司創始人李彥宏發表主旨演講。會議期間，李彥宏表示，已有1700多個合作伙伴加入阿波羅生態系統。關于此前百度無人駕駛罰單的事件，他總結道：“無人駕駛罰單來了，量產還能遠嗎？”近年來，無人駕駛被炒熱，各大廠商紛紛公布研發成果，描繪未來。然而，作為普通用戶，實際產品還沒有看到，無人駕駛汽車在測試過程中出現了許多異常和事故的報告。皮尤研究中心5月進行的一項調查顯示，39%的人對無人駕駛汽車的發展非常或有點熱情，53%的人非常或有一些擔憂。總的來說，大多數人對無人駕駛仍有顧慮。在許多用戶看來，無人駕駛技術仍然是一個遙不可及的“標題黨”。無人駕駛技術真正落地需要多長時間？“技術+制造”的模式令人眼花繚亂，但很難確定大規模生產的數量。目前，自動駕駛研發企業大致有兩種類型。一個是原有的汽車制造商，他們繼續尋求技術合作并擴大業務，如通用、福特、豐田和沃爾沃。還有一家互聯網科技公司與一些制造商合作研發，如谷歌、蘋果、百度等。第一家是它有自己的汽車研發和制造歷史背書，并有運營汽車制造的經驗和方法來尋找其他人工智能技術合作伙伴。另一種是具有相對現金的人工智能技術，以技術為導向，然后與相應的制造公司聯合。不難看出，無論目前是哪種主導模式，一般都是科技企業和制造企業之間的一種合作方式。因為無人駕駛相當于重新創造了一個全新的系統。對于無人駕駛來說，它的系統和硬件需要經過全面的測試和開發，而不是僅僅依靠目前的互聯網技術。從某種意義上說，無人駕駛相當于重新創造了一個全新的系統，這不是一方能夠實現的。說起無人駕駛，很多用戶只認為它是純人工智能駕駛汽車，但并不了解具體的細分。目前，無人駕駛領域的水平由SAE International制定，可以簡單地描述如下：L2系統是一種先進的駕駛員輔助系統，可以在特定環境下控制方向盤和制動器，但它不是無人駕駛的。L3系統確實可以駕駛汽車，但它只能在有限的情況下發揮作用，駕駛員需要隨時接管對汽車的控制。L4系統是一個“高度自動化的系統”。在實踐中，它可以完成人類駕駛員可以完成的大多數任務，但它只在有限的地理區域，即地圖繪制良好的區域有效。L5系統是一個成熟的無人駕駛系統，可以在任何地方自動駕駛，其駕駛技能與經驗豐富的老司機不相上下。這些自動駕駛汽車的級別由系統制造商設定。目前還沒有第三方機構對它們進行評估，但它們已經在世界各地被廣泛接受。事實上，我們通常認為的無人駕駛是無人駕駛領域最高級別的L5，但目前的技術還遠未實現。正是這種實際技術與炒作之間的差距，讓超過50%的用戶對無人駕駛仍心存疑慮。目前，大多數自動駕駛企業都處于L4的研發期，奧迪、通用、特斯拉等L3的研發都取得了不錯的成績，但并不是所有的自動駕駛企業均經歷過L3的研發。因為L3確實存在爭議和問題。L3級無人駕駛無法應對緊急情況，這導致用戶能否首先奪回控制權……

緊急情況下的時間。因此，福特和沃爾沃等公司表示，他們將跳過L3，直接開發L4系統。對于L4系統來說，目前的技術仍有許多局限性，不可能實現真正的量產。據報道，豐田計劃在2020年推出L4生產型汽車，特斯拉和戴姆勒將在2020年底推出L4系統，但大多數消費者可能要等到2021或2022年才能購買L4無人駕駛汽車。近日，百度與金龍合作宣布，聯合開發的無人微循環車將于2018年7月小批量生產并投入試運行。這將是中國第一輛實現量產的無人駕駛公交車，比百度的預期提前了大約一年。即使是最快的大規模生產消息也將在明年出現。政策和人性的“攔路虎”：困擾無人駕駛發展的不僅是技術，也是許多人無法在短時間內實現無人駕駛的原因。這只能歸結為人工智能、大數據、云計算、汽車傳感器、地圖路線和其他技術原因。盡管技術因素是無人駕駛發展的最大原因，但在實際應用中還有其他障礙。無人駕駛領域的先驅Bryan Salesky，最近在Medium的一篇帖子中對無人駕駛的發展現狀提出了一些冷靜的看法：“在將無人駕駛汽車變為現實的過程中，我們仍處于早期階段。那些認為無人駕駛汽車將在現在或幾年內全面普及的人還沒有完全了解該技術的現狀，或者在部署時沒有充分考慮到該技術的安全性隨著時間的推移，我們會告訴你，這個問題仍然非常困難，因為這個系統非常復雜。“無人駕駛的實際應用相當于一種新的交通系統，不僅限于科學技術，還涉及政策和人文。就像之前的車廂到汽車一樣，汽車的出現改變了整個事件的交通規則，無人駕駛技術的實際應用也將受到相應的限制g政策。中國科技部9月8日宣布，德國聯邦交通部道德委員會率先研究并提交了世界上第一個自動駕駛指導原則。該報告包括20條意見，其核心觀點包括“當系統造成的事故數量少于人類駕駛員造成的事故時，有必要應用常識上的自動和互聯駕駛”、“財產損失勝于人身損失：在危險情況下，保護人的生命始終是第一要務”，“當不可避免的事故發生時，不允許根據駕駛員的個人特征（年齡、性別、身體或精神狀況）做出判斷”，“所有駕駛條件都必須如此。此外，各國也有相應的具體政策。例如，中國的《中國智能網聯汽車標準體系建設方案》、美國的《自動駕駛汽車政策指南》、英國的《汽車技術與航空法》等都有與無人駕駛相關的規定。這些規定的具體事項可能有所不同，但都有一個共同的定義：無人駕駛的事故由誰負責？這個問題很難處理，研發公司？乘客保險公司？這很難定義。通常給出的解決方案是調查事故原因，這就要求必須在車內設置一個“黑匣子”來記錄事故。然而，無論如何應對，都阻礙了無人著陸，同時，一些安全問題也會給無人技術帶來新的困難。此外，還有用戶的擔憂。調查顯示，超過50%的當前用戶對無人駕駛仍抱有不好的期望或疑慮。如何改變這些人的態度，如何被用戶普遍接受，都是無人駕駛面前的障礙。除此之外，無人駕駛是一種需要連接到互聯網的技術產品。它的系統很可能被入侵。無人駕駛普及后，如果安全防護不足，很可能會遭到一些不法分子的攻擊和利用，侵犯用戶和社會的安全。無人駕駛的未來發展不僅陽光明媚，而且前景廣闊……

必須面對的緊急情況。對于無人駕駛來說，未來還有很多問題需要克服，但現在需要解決的落地問題也迫在眉睫。2C不如2B：場景著陸是一種無人“先鋒”。對于無人駕駛來說，首先著陸比其他任何事情都重要。首先，無人駕駛的核心技術是人工智能，而人工智能的本質是依靠大數據的積累和分析并不斷改進的技術。從AlphaGo Zero自己與自己的比賽，以及不斷積累的數據中，我們可以理解人工智能的技術越來越有活力。每一次使用都是新數據的積累，每一次分析和操作都是為了獲得更好的操作模式，所以率先落地意味著新數據可以更早積累，更容易取得技術進步。其次，落地可以挽救一些用戶眼中“虛榮”的形象。許多用戶認為，自動駕駛的“標題黨”正是因為如此。用戶看不到實際的產品，即使推廣，也會事半功倍。同時，在實際操作下，一些對自動駕駛感到不安的用戶可以看到真實的實際體驗，并通過實際表現，讓這些用戶在自動駕駛中有所作為。最后，落地還可以產生一定的利潤，這將反哺研發帶來的經濟壓力。自動駕駛的研發是技術與傳統制造業的融合。同時，汽車本身屬于高端消費品，研發成本高，周期長。落地意味著它可以產生利潤，緩解企業的經濟壓力，同時給投資者更好地進行下一輪融資的信心。它還可以在提高一些上市公司的股價方面發揮作用。對于無人駕駛來說，如果你想盡快實現產品落地，B端的場景和難度要比C端低得多。目前，許多企業仍然局限于C端家庭無人駕駛。由于技術和其他方面的限制，這種研究和開發需要一個漫長的過程。對于B端來說，一方面，B端商家更容易接受新技術，受到的障礙更少。另一方面，自動駕駛B端的場景技術要求相對較少，更容易實現。無人駕駛最困難的技術是對突發路況的處理。在不確定的路線上行駛和周圍交通環境的不穩定是很難克服的。對于B端來說，使用場景或路線往往非常固定，避免了意外情況，并且B端的一些場景沒有人員參與，這減少了許多人身安全問題。例如，公司已經在削減自動駕駛卡車。11月17日，特斯拉將于今天12點首次推出公司首款無人駕駛電動卡車，沃爾沃也宣布將很快推出半封閉式自動駕駛卡車。在當前電子商務和快遞的火熱環境下，無人駕駛卡車很容易切入，市場巨大。卡車的場景主要用于運輸。總的來說，比如快遞行業，需要運輸的路線通常是固定的，而且很多都在高速公路上。這種路線固定、突發事件相對較小的應用場景，很容易被目前的無人駕駛技術所克服。此外，還有旅游、旅游中的觀光巴士和一些風景優美的交通設施，非常適合無人使用。旅游現場的路線是固定的，幾乎沒有緊急情況。旅游車輛通常速度慢、更安全、更容易被接受，配備無人觀光車也可以作為刺激景區發展的噱頭，一舉兩得。簡而言之，無人駕駛技術仍處于研發階段，但過多的宣傳和推廣導致部分用戶的期望值過高，這反過來又導致了目前無法應用的心理落差。無人駕駛的發展應該著眼于現在和未來。一方面，要聚焦當下落地，結合實際場景，給用戶技術信心，節省公眾評價，摘掉“標題黨”帽子；另一方面，布局未來，不斷征服技術，如未來與共享汽車的融合，真正實現L5的“老司機”模式，改變人們的出行方式，是對社會的完美回答。

標簽：特斯拉沃爾沃豐田福特路虎

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