自動駕駛時代即將到來。
2018是自動駕駛的大年。經過這兩年無人車視頻和各種新聞的持續預熱，自動駕駛創業公司如雨後春筍般出現。互利網巨頭和傳統車企都不甘落後，紛紛公布了路測和落地時間表。近日，美國研究機構布魯金斯學會發布的壹份研究報告指出，全球制造商已經在自動駕駛領域投入了800億美元。如果加上那些遮遮掩掩的自動駕駛研發計劃，總投入應該遠遠超過這個數字。
多方角逐的結果是，自動駕駛車輛上路的時間節點越來越清晰，近得驚人。自10年6月中旬以來，谷歌旗下的Waymo壹直在美國亞利桑那州的公共道路上運營L4級全自動汽車。全車沒有駕駛員監控，完全由自動駕駛系統控制。
谷歌在中國的競爭對手百度宣布將於明年量產L4級無人駕駛微循環汽車。這款車可以在特定場景下操作，也可以應對各種實際突發路況。
很多創業公司都把明年視為壹個重要的節點。王錦創立的池靜科技表示，無人駕駛汽車道路測試將於明年第壹季度在中國進行。此外，有消息稱，明年中國可能會發放首張無人駕駛測試牌照，這對各研究機構來說是非常好的消息。
自動駕駛並不是壹個新概念，但它的分類並沒有被大眾廣泛理解。SAE International(國際汽車工程師協會)定義了駕駛員的參與度，將L0到L5的自動駕駛分為6個等級。其中，L5是全場景全自動駕駛，L4是設計應用範圍的無人車，即特定場景的全自動駕駛。L2和L3分別是輔助駕駛和半自動駕駛。
由於研究周期和商業化前景之間的平衡，大多數R&D團隊的目標仍然在L3到L4，從有駕駛員輔助的半自動駕駛到固定路線上的無人駕駛。
兩條路線:谷歌和特斯拉
自車輛誕生以來，人們就有讓它自動運行的想法，但真正實現是因為上世紀80年代機器人技術的突破，進入21世紀後，隨著計算機、地圖、傳感和汽車電子的飛速發展，無人駕駛技術的研究迎來了爆發期。
DARPA Grand Chanllenge，中文翻譯為DARPA無人駕駛技術挑戰賽，是該領域最具影響力的事件之壹，從中不僅湧現出包括巴斯蒂安·特龍在內的行業名人，還刺激了包括激光雷達公司威力登在內的壹系列相關行業公司。
在2007年的DARPA決賽中，谷歌創始人拉裏·佩奇乘坐商務飛機來到現場。他渴望為谷歌找到新的創新方向，無人駕駛是他的第壹個項目。兩年後，谷歌的無人車研發開始，他從2005年和2007年的DARPA挑戰冠軍團隊中引入了許多研究人員，包括Tron和Chris Urmson，他們成為了該項目的第壹和第二負責人。谷歌此舉拉開了互聯網公司進軍自動駕駛領域的序幕。
回顧當年，08年的經濟危機應該是谷歌無人駕駛研究在眾多車企中脫穎而出的關鍵原因。當時，美國許多汽車公司被迫削減研究經費。例如，通用汽車是卡內基梅隆大學的主要企業贊助商，它在2009年申請了破產保護。另壹個重要原因是汽車廠商的誤判。這些CEO普遍認為這項技術可能會在2030-2040年發展起來，谷歌的第壹次努力為自己贏得了壹個好位置。
谷歌無人駕駛原型車在山景路測試。
2010的前五年，谷歌幾乎成了無人車黑科技的代言人。然而，隨著谷歌自身商業化進程的停滯，後來者已經開始奮起直追。最重要的事件是特斯拉自動駕駛車輛的量產。
特斯拉和谷歌不壹樣。谷歌選擇了壹步到位直接開發L4級別的完全自動駕駛技術，而特斯拉則采取了循序漸進的方式，從L2級別的輔助駕駛開始。去年5438年6月+10月，馬斯克宣布所有正在生產的特斯拉都將具備完全無人駕駛功能，包括Model S、Model X和Model 3，但這只是硬件層面的意義。在系統層面上，特斯拉提供給車主的“增強型自動輔助駕駛”的可選套餐仍然屬於L2-L3級別。未來，特斯拉的L4技術開發完成後，後續的選裝包將繼續推送給車主，實現L4級別的自動駕駛。
2065438+2006年5月，特斯拉的戰略受到嚴重打擊。美國俄亥俄州的特斯拉車主約書亞·布朗(Joshua Brown)在駕駛過程中過於放松，將L2作為全自動駕駛L4，在駕駛過程中睡著了，最後撞上了壹輛重型卡車，導致車毀人亡。這壹事故引起了人們對L2技術的質疑，德國政府甚至要求特斯拉從這壹技術的相關宣傳中刪除誤導性的“Autopilot”壹詞。
當媒體代表上個月訪問Waymo時，首席執行官約翰·克拉夫茨克(John Krafcik)對媒體表示，谷歌已經完全放棄了輔助自動駕駛，因為司機在自動駕駛過程中會失去情境感知能力，當危險來臨時很難接管汽車。
在中國:百度先發制人，騰訊加入戰局。
當谷歌的無人車在加州進行路測時，百度作為中國的搜索巨頭，開始研究深度學習和自動駕駛。
這個研發項目始於2013年7月，直到壹年後，百度才確認啟動了“百度無人駕駛汽車”的研發計劃。
2015 12，百度在中關村軟件園國際會議中心正式宣布成立自動駕駛事業部，計劃三年內實現自動駕駛汽車商業化，五年內實現量產。同時，寶馬與百度合作，在寶馬3系GT基礎上開發的自動駕駛汽車在北京五環內成功進行了無駕駛員幹預的實地路測。
在2016百度世界大會上，時任百度高級副總裁、自動駕駛事業部負責人王錦宣布，百度獲得加州政府頒發的全球第15張無人車測試卡。此時，百度無人車開始成為中國自動駕駛研究的名片。
隨著王錦、余凱、彭軍、童先橋等百度R&D人員離職成立自己的自動駕駛公司，百度R&D團隊終於在2017開始了全面的商業化努力。
2016 11，百度無人車亮相世界互聯網大會，烏鎮。
2065438+2007年3月，百度宣布整合自動駕駛事業部(L4)、智能汽車事業部(L3)和車聯網業務，成立專門的智能駕駛事業群(IDG)，由百度集團總裁兼首席運營官齊魯擔任總經理。4月，“阿波羅計劃”發布，百度宣布向合作夥伴提供開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結合車輛和硬件系統，快速構建自己完整的自動駕駛系統。
這壹計劃為百度吸引了大量產業鏈合作夥伴，自動駕駛研究的商業化終於看到了曙光。在運營上，百度選擇與首汽約車合作。明年，L3級智能駕駛團隊將在部分城市運營。在無人車生產方面，百度與金龍汽車聯合生產的無人駕駛小巴“阿波龍”也將於明年7月量產。這輛車既沒有方向盤，也沒有駕駛座。是真正的無人駕駛汽車。
從實際操作來看，百度同時走了L3和L4路線:壹方面，L3的輔助駕駛系統可以與大部分汽車主機廠合作，快速實現智能汽車的商業化；另壹方面，完全無人駕駛的汽車必然是未來汽車研發的終極方向，而儲備了大量技術的百度也在這方面打破了邊緣。雖然不同於谷歌只走壹條路的策略，但是兩條路線並存的策略也說明百度並沒有通過L3技術升級實現全自動駕駛。
看來，中國公司的技術特點是堅持雙管齊下的策略。國內另壹家互聯網巨頭騰訊在自動駕駛的研發上也持這種態度。
騰訊比百度晚起步三年。上個月，騰訊自動駕駛實驗室主任蘇奎峰在騰訊全球合作夥伴大會上公開承認了自動駕駛R&D項目的存在，並宣布了壹些進展。蘇奎峰表示，目前騰訊更關註高速公路半封閉環境下的L3方案，也會針對L4/5核心技術進行算法研究和數據積累。
自動駕駛面臨的最大問題
自動駕駛面臨太多技術問題。傳感設備，如照相機、激光雷達、雷達等。，需要變得更高效，尤其是如何提高惡劣天氣條件下傳感器的分辨效率，這對硬件和算法都提出了不小的挑戰。
自行車成本也是壹個大問題。為了保證安全，多系統冗余設計必不可少。對於消費級無人車，業界普遍認為多傳感器融合是基礎保障。現在激光雷達價格偏高，車輛價格對大多數消費者來說還是太高。
但技術和成本的問題顯而易見，會隨著算法的演進和車輛的量產逐步解決。自動駕駛普及所涉及的社會成本是其面臨的最大問題。
社會成本要從物理和法律兩方面考慮。在物質層面，基礎設施建設需要大量升級。此前，德國政府已經做出計劃，為德國每條高速公路上的自動駕駛發展，實現車輛與道路基礎設施之間的無線通信功能。此外，車輛之間的通信可以通過安裝在路邊的傳感器和無線設備來實現，這些都是自動駕駛汽車需要的駕駛環境。
在無人駕駛時代，V2X能力，即車輛、車輛與基站、車輛與行人之間的交互能力也很重要。這對車聯網的建設、IOT的普及和5G無線網絡提出了很大的要求。這些也是社會需要付出的綜合成本。
自動駕駛時代的V2X場景
除了無線通訊設備之外，道路本身的暢通程度和車道線的可識別程度是自動駕駛汽車能否安全行駛的關鍵。如果說這些問題在城市中心區的主幹道上很容易解決，那麽在次幹道、支路甚至郊區、鄉村道路上實現自動駕駛甚至無人駕駛的條件就不容易了。
除了這些有形成本，“無形成本”無形中制約了自動駕駛的發展。從壹輛自動駕駛車輛下線到城市道路，現有的交通法規顯然遠遠不能滿足需要。
今年7月6日，百度AI開發者大會直播中，李彥宏乘坐的百度研發的自動駕駛車輛在“眾目睽睽之下”違規，實線變道，轉向燈不開。之後，北京交管部門給百度開出了自動駕駛的第壹張罰單。
對於百度來說，拿到這張票是有意義的。畢竟車是自己的，系統是自己研發的，駕駛座上的人也是百度智能汽車事業部總經理顧。但如果是交付給用戶的車輛，這張票應該發給誰呢？是交付車輛的汽車主機廠，還是開發整個自動駕駛系統的開發商，還是擁有車輛但沒有駕駛行為的用戶？
《日內瓦道路交通公約》(1949)要求駕駛員“能夠在任何時候控制自己的車輛”，而關於魯莽駕駛的條款通常要求“有意識、有目的地操縱車輛”。這壹規定在全自動駕駛時代應該如何適用？
斯坦福大學的法學教授布萊恩特·沃克·史密斯(Bryant Walker Smith)曾經寫過壹份文件，提出了如何在自動駕駛的背景下調整法律的建議，包括將“駕駛員”壹詞改為包括常規意義上沒有眼睛或耳朵的計算機。修改法律的難點在於，法律可以要求人類規範自己的行為，但現在它不能要求壹個人工智能系統做任何事情，除非法律制定者能清楚地明白這個人工智能系統能做什麽，不能做什麽，並在復雜的技術面具下判斷這些責任屬於誰。可以想象，隨著自動駕駛時代的到來，現有的交通法規也將迎來重大變革。