五年前，自動駕駛時代開啟時的愿景有許多，緩解道路擁堵、減少交通傷亡人數(shù)、電力驅(qū)動保護環(huán)境，高昂成本與技術風險讓許多玩家望而卻步。但汽車廠商和科技巨頭們并沒有打退堂鼓，只是將重心放在了探索新的自動駕駛技術應用方案及應用地點上。

2015 年 1 月的新聞發(fā)布會上，奧迪就曾斷言——「自動駕駛的時代就在轉(zhuǎn)角處了。」

為了支撐這一論斷，奧迪還專門用一輛 A7 完成了 550 英里（從硅谷到拉斯維加斯）的自動駕駛之旅。

在那時，奧迪看起來已經(jīng)準備揭開自動駕駛新時代的面紗了。

就在五年之前，不知從哪里得到消息的汽車廠商與科技巨頭們，不約而同開啟了自動駕駛項目遠大征程。

這些自動駕駛汽車不但代表著科技突破，也是各家車企的靈丹妙藥。

自動駕駛汽車不但能緩解道路擁堵，還能將交通傷亡人數(shù)直接拉到零，同時也是廠商們增長的新動力。

此外，這些車輛還將全面采用電力驅(qū)動，在保護環(huán)境的同時守護人類的未來。

在自動駕駛玩家們看來，交通行業(yè)的質(zhì)變將在 2020 年到來，他們的設想也能一一實現(xiàn)。

可惜，2020 年即將來臨，我們離當時定下的 KPI 卻還有些距離。

如你所見，汽車廠商的展廳里還沒有自動駕駛汽車售賣，甚至路上的測試車也不過幾百臺。

這樣看來，汽車廠商和科技巨頭們會就此打退堂鼓嗎？

相反，過去五年來的經(jīng)驗教訓迫使他們轉(zhuǎn)移了注意力。

現(xiàn)在，玩家們將重心放在了探索新的自動駕駛技術應用方案及應用地點上。

什么是自動駕駛？

在深入探討自動駕駛對我們生活的影響之前，我們還是想重申一點：

在 SAE 的語境下，Level 4 與 Level 5 才算全自動駕駛。更低的級別只能算半自動駕駛。

這里需要說明，在特斯拉第三季財報會議上，特斯拉 CEO Musk 口中所謂「功能完整」的全自動駕駛，還是逃不開「人工監(jiān)督/偶爾干預」，也就是說特斯拉定義的全自動駕駛，本質(zhì)上還是半自動駕駛，只是降低了標準而已。

在經(jīng)歷了一系列挫折后，行業(yè)內(nèi)的公司對 Level 5 的追求已經(jīng)沒有那么強烈，Level 4 可能才是未來自動駕駛汽車的主要形態(tài)。

在這一級別下，除了一些極端情況，自動駕駛汽車幾乎能勝任大多數(shù)日常任務，廠商甚至可以直接拆掉車上的踏板與方向盤。

不過， Level 4 實現(xiàn)起來也沒那么容易，擋在它前面的技術復雜性與成本問題依然是兩座難以翻越的大山。

從當下的技術條件來看，一套 Level 4 自動駕駛系統(tǒng)外加硬件可能得花將近 140 萬元。

雖然量產(chǎn)能有效拉低傳感器和自動駕駛系統(tǒng)的成本，但多花 35 萬元甚至更多才能享受自動駕駛紅利，這會讓大多數(shù)人望而卻步。

更重要的是，即使花了這么多錢，目前我們也拿不出一輛能適應任何城市或環(huán)境的自動駕駛汽車。

既然如此，誰會花 60 萬元買一輛只能在自己城市轉(zhuǎn)悠的汽車？

殘酷的現(xiàn)實讓廠商開始尋找替代方法，他們得趕緊分攤成本，同時為自動駕駛技術找到更多應用場景。

有些底氣不足的廠商已經(jīng)轉(zhuǎn)向低速、低風險的車輛與商業(yè)模式。

現(xiàn)在路上都有哪種類型的自動駕駛汽車？

（1）自動駕駛出租車（Robotaxi）

對于自動駕駛的商業(yè)模式，我們最熟悉的就是提供打車服務的自動駕駛出租車。

Robotaxi 市場當下有兩大領頭羊——Waymo 和 Cruise，兩家公司的目標都是 Level 4。

Waymo 的自動駕駛打車服務 Waymo One 去年年底在鳳凰城正式上線。

雖然沒有全面開放服務，但現(xiàn)在 Waymo One 每天仍能接送超過 1000 名用戶，其公路行駛里程也超過了 1000 萬英里，模擬器里測試里程更是累積了 100 億英里。

與 Uber 或 Lyft 的模式類似，Waymo One 用戶可以通過 App 叫車。

不過，車輛是自動駕駛的，但還需要有安全駕駛員坐在駕駛位上。

2017 年，Cruise 曾承諾 2019 年年底在舊金山推自動駕駛打車服務。

不過今年 7 月，Cruise CEO Dan Ammann 卻公開認慫，宣布重新調(diào)整落地時間，但最終也沒公布具體的時間線。

在 Medium 上的一篇文章中，Ammann 解釋稱：

「由于風險很高，因此我們的第一支車隊必須保證萬無一失。什么時候我們能在安全上有保證了，什么時候車隊才會正式部署?！?/p>

顯然，Ammann 不愿再刻意回避一直存在的安全問題。

事實上，當汽車廠商和科技巨頭們第一次瞄準自動駕駛時，他們想吃的其實是乘用車市場的蛋糕。

不過，自 2016 年以來，特斯拉的 Autopilot 開啟時被奪走的幾條人命，以及在美國 Tempe 市那場著名的 Uber 車禍，開始放大了公眾的擔憂，許多廠商放棄了向私人銷售自動駕駛汽車的想法。

這樣的現(xiàn)實下，一些廠商干脆做起了低風險的低速自動駕駛市場。

（2）自動駕駛穿梭車

在路上控制風險的最簡單方法是什么？

——低速行駛。

顯然，這就是自動駕駛穿梭車背后的駕駛理念，而它們除了能承擔人員運輸?shù)娜蝿?，還能進行貨物遞送。

在這一市場，Local Motors 是其中的佼佼者。

2016 年發(fā)布類似小巴的 Olli 后，Local Motors 就一直在全球搞自動駕駛測試，無論是澳大利亞的海灘，加州的校園、游樂場和商業(yè)區(qū)以及最近加入的華盛頓軍事基地，都出現(xiàn)過 Olli 的身影。

「Olli 的用途可以說是無窮無盡，它的成功正好驗證了這一判斷?！筁ocal Motors 高級副總裁 Matt Rivett 說道?！鸽S著監(jiān)管部門逐步對自動駕駛汽車松綁，Olli 不但能成為最后一公里的最佳選擇，還能為人們安全出行提供重要選項?！?/p>

想控制風險，另一種方案是徹底剔除人類元素，駕駛位只是個開始，遞送車也因此應運而生。

在自動駕駛遞送車領域，說到名頭比較響的公司就不得不提 Nuro，這家公司已經(jīng)推出了 R1 和 R2 兩款緊湊型的自動駕駛遞送車。

眼下，Nuro 正聯(lián)合克羅格超市與達美樂披薩在亞利桑那和德克薩斯進行測試。

與傳統(tǒng)的雜貨或披薩遞送服務類似，用戶在相關 App 上下了訂單后在家等待即可。

不同的是，Nuro 送貨不再需要外賣小哥，用戶拿著 Nuro 提供的密碼解鎖取貨。

據(jù)汽車之心了解，2018 年 8 月以來， Nuro 的遞送車已經(jīng)成功完成數(shù)千次遞送任務。

在國內(nèi)，馭勢科技推出的 L4 級無人微循環(huán)解決方案，主要解決園區(qū)/產(chǎn)業(yè)新城/景區(qū)等高端物業(yè)場景內(nèi)的最后 1-3 公里通勤，提供短途接駁功能，同時實現(xiàn)按需用車。

今年 9 月，馭勢科技的兩款車無人接駁車、無人巡邏車「落地」大興機場。

（3）卡車與貨車

卡車與貨車雖然聽起來有些無趣，但卻是自動駕駛行業(yè)增長最快，同時也最有可能影響我們?nèi)粘Ｉ畹膽谩?/p>

今年 6 月 CES Asia 上，嬴徹對外發(fā)布旗下首款 L3 自動駕駛樣車嬴徹 1 號。

這款樣車搭載嬴徹自動駕駛團隊自主研發(fā)的全棧系統(tǒng) 1.0，感知端采用異類多傳感器融合，據(jù)稱性能可滿足高速的全場景工況和主要天氣。

眾所周知，設計一款能安全應對所有場景的自動駕駛汽車異常困難，但在封閉或流量較小公路上搞重復任務就要簡單得多，而這是卡車與貨車們的主場（如港口、高速公路）。

無論是自動駕駛卡車還是貨車，都已經(jīng)成了提升我們生活效率的重要助力。

這些車輛能 24 小時不停地工作，從而提升貨物的遞送速度。在網(wǎng)絡購物時代，誰不想快點拿到自己手機上下單的貨物？

（4）礦車

如果我們把視線從車水馬龍的城市開放道路轉(zhuǎn)移到人煙稀少的煤礦山區(qū)，我們會發(fā)現(xiàn)礦區(qū)也是能夠讓自動駕駛落地的場景之一。

這是因為，自動駕駛能很好地解決礦區(qū)在安全、效率和成本等方面的痛點。

從自動駕駛技術的場景適用性來看，礦區(qū)運輸?shù)缆泛芊忾]，每輛礦車單班次都在相對固定的路線上進行點對點運輸，時速往往低于 30 公里/小時。

另外，礦區(qū)不是一個道路場景，而是作業(yè)場景，沒有上牌照的問題 —— 這些條件都有利于自動駕駛的快速落地。

國外的礦區(qū)早在 20 多年前就開始進行自動化改造，七八年前開始商業(yè)化落地。

美國卡特彼勒和日本小松，很在就將自研生產(chǎn)的自動駕駛礦用車投放在澳大利亞和智利等地進行了營運。

在國內(nèi)，這類公司包括踏歌智行、慧拓智能、易控智駕、伯鐳科技、拓疆者、CIDI 等公司。

從目前國內(nèi)各家礦區(qū)自動駕駛公司來看，實現(xiàn)較大規(guī)模商業(yè)化運營至少還要 3 到 5 年時間。

放棄烏托邦式幻想

在過去的 6 年時間里，汽車廠商和科技巨頭們經(jīng)歷了波峰和低谷，他們不得不放棄了自己對自動駕駛汽車烏托邦式的幻想——因為那太不現(xiàn)實了。

話雖如此，但行業(yè)玩家們并沒有半途而廢。

無論是自動駕駛出租車、穿梭車還是卡車、貨車，未來都會有越來越多的公司入局，應用場景自然也會越來越廣泛。

自動駕駛汽車可能無法如期到達戰(zhàn)場，但這并不意味著這些公司會錯過一切。

來源：汽車之心