自动驾驶行业随感：先活着

自动驾驶未来必然会普及，这个没有什么值得怀疑的。且国家战略层面来说，2020年国家《新能源汽车产业发展规划（2021-2035）》中明确提到到 2035 年要高度自动驾驶汽车实现规模化应用。并且现在越来越多的自动驾驶公司，以 roboTaxi，roboTruck，roboBus 等等越来越多各种形式，发出去越来越多的自动驾驶的车在各种路段上运行。

但是现实也很骨感，现在所有 L2 以上的测试车还都不能去掉安全员，而配备了 L2 级别辅助驾驶的车反而隔一段时间就会出一个安全事故，特斯拉蔚小理无一不例外，不做到比人类驾驶员更加安全可靠，就无法让整个行业拨云见日。目前的障碍主要有，复杂的行驶环境导致里程（也就是算法经验）积累还是不够，法律法规、立法伦理、社会舆论等方面的压力，还有相应的成本问题都困扰着整个行业。

对，就是那种仿佛近在咫尺，但是又远在天边的感觉。

所以在艰难的道路下，我认为自动驾驶的最终落地应该必然是一个渐进式的过程。这里是不从严谨的技术层面探讨，我们如果把能够实现每一级自动驾驶的技术切分成各种功能和各种难度水平，那么最终应该一定是一点一点“拱卒”的方式把每一个功能点和难度系数实现完成，最后才能实现量变产生质变，实现高级别自动驾驶。而不是一下子就会蹦出来一个完美的 Lx 解决方案，一蹴而就。

比如现在大部分高端车都有 AEB、ACC、LKA 了，并且因为是 L2 的，所以有明确定义的功能失效边界的。而边界可以说是代表了一种难度系数，当难度系数提高之后，这些功能也需要相应的技术来提升。我认为每提高一次难度系数就可以看成是一次“拱卒”。当然，现在比较令人沮丧的是，超出现有难度系数后，标准都非常难以制定了。这里先用这样一种模糊的概念来说明一个渐进的过程，技术层面略不严谨。

同时，每一次“拱卒”的实现，不是说这个功能上车就好了，首先决不能是研发试验车阶段，并且就算是小范围上几款量产车型都不行的，而必须是某个标准下的社会面大批量应用。我认为最令从业者头疼的可能是，每一次“拱卒”都需要经历一个复杂的社会过程，比如说会出一些社会关注度较高的新闻（一般都会是比较负面和悲观的事故）等等，再伴随着行业标准的完善和法律法规层面的逐渐解绑，还需要逐步从高端车到低端车全都普及了，并且最重要的是要在大众心理层面上被基本接受才行。这一定是一个非常非常漫长的过程，并且中间可能还会经历反复。

至于这个时间是不是 2035 年，不知道。

现实是，这个过程一定是需要很多家不同的公司在各种不同的路径上试错的，这也正在发生。不同的路径，就是那种一提起自动驾驶，就有很有甜豆腐脑还是咸豆腐脑的嘴炮斗争，视觉派啊雷达派啊高精地图派啊车路协同派啊，现在也没法说谁对谁错，并且也没必要现在就决定谁对谁错，这些大方向方面的试错在整个技术发展过程中都是非常有意义的。

但是现实中自动驾驶公司多为初步的创业公司，虽然顶着巨大的光环，做得可能就是一个社会和行业层面的试错工作，并且试错成本还非常之高，这都是很难以逾越的现实鸿沟。在这样一个现状下，不管走在哪个技术路径上，不管做的哪个场景，自动驾驶创业公司都需要能够达成以下几个方面的能力：

1）活着。因为路太漫长，所以不管是用什么方式吧，靠政府也好靠资本也好靠自己造血也好，总之先活下去，熬到漫漫长路实现的那天。

2）和车厂的强连接关系。自动驾驶终究是一个功能，它最终必然是要回归到百年汽车行业的商业运行逻辑之中。本质上目前大部分自动驾驶公司的输出，还都是偏软件的，相比车厂这个大平台，即便是一整套自动驾驶解决方案，它也是只能是一级供应商级别的输出，因为动力、座舱等等这些系统它是不用管的，也不能管。从智能手机的发展路径来看，最后大家还是得先把手机做好，才能有繁荣的 APP 生态，手机生态做的好的公司还会把控着整个完整生态。同理，没有整车生态下的自动驾驶解决方案，会最终丧失市场议价能力。所以，要么得自己把整个一级供应商的事情做完（有过硬的量产硬件能力），要么就考虑自己下场造车？当然下场造车所需要的资本基础和经验基础，以及当前较为恶劣的市场现状，也都不是初创公司能玩得起的。

3）一步一个脚印。也就是前文所说的拱卒式的逐个将更高难度的功能应用到商用、乘用车中，一来通过更高频的测试开发闭环来打磨技术，二来打磨产品形态和市场接受度，三来绑定车厂。这条路看起来挺不“自动驾驶”的，挺不够高大上的，更加不够专心致志，也不符合最初的愿景，但是实际上这条路可能是现在最实实在在的。

有意思的是，现在市场上现存自动驾驶的公司，一般都能发布一段优秀的路测视频、一般也能发布一批关于自家测试里程的数据，来证明自己的能力。同时，各家现在都会有一个主打的概念，来补全技术之外的商业拼图，比如智加会主打一下以省油为主的自动卡车，轻舟会主打智能小巴，毫末会去讲讲和长城汽车的生态链，华为则去直接下场造车去了；而相比之下，pony 会相对坚守无人出租车这条线继续主打我的技术最强，momenta 推出的主打概念也是非常的技术流。

如此可见，现在的技术在整体体系中，会有一些看起来不上不下，本身上也是非常重要的，也是落地所需要的根本，但是明显目前只讲技术就非常的不讨喜了。首先，工程化问题非常多，核心算法在整个自动驾驶系统中，其实只是一部分而已；而深度学习在算法体系中，其实也只是一部分而已；大量研发工作是打磨性质的；其次，每家都有自己的技术积累了，没有完全的落地之前谁也没有办法证明自己就比别人好很多，分辨谁家技术好与坏的方法有的时候会集中在 demo 视频，甚至他家有多少个博士这样评价标准上。

所以，技术层面，包括硬件、软件、算法各个方面的积累和打磨，和活着，这两件事，是当前所有公司都必须都要抓都要硬的两只手，活着是为了等到拨云见日爆发的时刻，打磨是为了行业向好时能够脱颖而出。毕竟这个漫长的过程中，技术也是在进步的，如此重技术研发的行业，还是不能掉队的。

因此，在确定了发展路径并且活着的情况下，拥有快速工程化的软硬件研发系统，研发体系，能够灵活快速的完成数据、场景、里程经验积累（虽然数据不是唯一的银弹，但是也是工程化过程中不容忽视的一环，至少能帮忙发现问题），才是深入研发和打磨的基础。

最后，自动驾驶这个领域目前集中了非常多高水平技术人才，相信它一定是一个既有挑战又大有可为的领域。而在这篇文章中的不成熟观点，还希望能和广大同仁一起探讨。

文章转载自公众号：智能汽车设计