巨头蜂拥的黄金赛道，无人驾驶“方向盘”该朝哪边打？

在遵循“变化是永远不变的唯一真理”的互联网江湖中，从来不缺乏新的杀手锏。人工智能和无人驾驶技术俨然成为创新者们手中的倚天与屠龙。

或者更确切地讲，融合了深度学习、计算机视觉和自然语言理解等AI技术的无人驾驶与其主流技术如今并驾齐驱站在科技风口之上。毕竟，无人驾驶是作为人工智能应用领域的一个重要分支。这项需要融入人工智能、自动化、电动化以及互联网化等技术的综合性产业，整个2016年可以被视作无人驾驶车辆研发全速前进的一年。

创新者的动作、大众的想象

美国风投数据公司CB Insights的一项数据显示，全球有33家科技和汽车公司均在研发无人驾驶技术。暗地里，一场比赛正锣鼓喧天紧张激烈地进行，卷入其中的参与者竞相展示自己的实力所在：

对于这场比赛的领跑者，谷歌从2012年到2015年10月，车队已进行了超过200万公里的无人驾驶测试，无论是在道路测试经验、地图数据库、人工智能等方面都处在领先地位。

但先入局这并不代表者后来者就无法实现弯道超车的可能：特斯拉具有有生产销售汽车的经验、先行的技术积累和扎实的客户基础；Uber则具有地图数据、出行数据，以及可以和无人驾驶汽车时代无缝连接的广受欢迎的出行服务优势；苹果CEO蒂姆·库克则号称，汽车行业将发生“巨大的变化”，而软件将成为未来汽车中越来越重要的组成部分。软件也是将是苹果无人驾驶汽车项目Titan的发力方向……

国内方面，中国搜索引擎巨头百度无人驾驶汽车已经上路测试，很快将在美国上路测试自己的自动驾驶汽车；不在影视业安分守己的科技小生乐视也一直在用LeSEE折射它进军科技圈的野望；人工智能创业企业图森互联实力也不可小觑，一直被外界视作在自动驾驶领域可以与BAT大佬竞赛抗衡。依赖人工智能和计算机视觉技术的研发与应用，这家初创团队在全球最权威的自动驾驶算法公开排行榜KITTI和Cityscapes评测数据集上获得了10个单项的世界第一并率先切入城际物流市场。

与任何一个新的互联网模式相同，谁能够掌握先机就能获得空前巨大的利润，这也是无人驾驶领域吸引各方势力加入混战的前提所在。但尽管比赛锣鼓喧天，这场将无人驾驶汽车推向民众的比赛却才刚刚开始……

“大众所认知的无人驾驶更多地是接近Level 4或Level 5级别。”图森互联联合创始人郝佳男在2016钛媒体T-EDGE峰会上曾分享了无人驾驶的5个进阶阶段，所谓的Level 4级别就是在特定的路段或天气下，汽车可以完全自动驾驶，无需司机插手，司机可以做自己的事情。而Level 5跟Level 4的区别，就是Level 5可以在全天候和路段下自动驾驶，只需要一个交互界面乘客就能控制汽车，甚至无需方向盘。

来自大众对于无人驾驶的认知一方面饱含热忱与期待，但另一方面也对之不断打上问号。就像在百度完成无人车路测之时，微博上遍布了诸如交通信号灯怎么解决？无照无人驾驶交警管么？雾霾天会不会瞎呀？……等疑问。

现实窘境：部分掣肘也是机遇所在

毫无疑问，拿一个最难的场景去评估一项还在发展中的技术，必然会得出较为悲观的结论。但被否定的同时不可否认这也是实际问题所在，无人驾驶行业的创新者们的确面临着重重困境。参与者们也该思考——致力于砍掉汽车方向盘的无人驾驶技术的同时，也要从战略和布局上考虑一下自己“方向盘”该朝哪边打？

比如首先面临的两个分支方向是，所谓的无人驾驶究竟就是辅助传统驾驶还是崇尚技术解决一切？大多传统车厂认为机器和电脑程序只是作为核心人的辅助，赞成辅助驾驶的解决方案。而互联网巨头则寄望后者，认为去掉最大的不确定性因素——人才会让驾驶安全这件事有序并可控。

百度、谷歌们一开始直奔最高级别的无人驾驶而去，探索科技边界的精神值得赞许，然而成本的高昂、落地的困难、人才的流失让他们不得不思考商业化的问题；图森则选择了渐进的路线，一开始从相对简单的城际高速场景切入，帮助物流企业减少人力但并不完全替代人力，在商业运营中积累数据，进而推动技术的迭代升级。

还有来自政策方面。“虽然现在没有法律允许或者法律禁止，但是政府会鼓励去做。比如图森就和曹妃甸政府签订了合作协议，可以在政策上给予扶持，让我们能够合法的进行测试。”郝佳男在接受采访时也指出了政府对于无人驾驶行业的一个很微妙的态度。

技术演进与商业价值的结合

成本同样是无法忽视的。一切新技术的商业化之路，也往往是伴随着成本下降逐步展开的。

一开始面对的是长远目标，但如果通过限定使用场景，就可以降低技术实现难度、降低成本进而产生商业价值。

这也是采访图森互联团队带给笔者的启迪。在图森互联的逻辑里，一直专注于低成本的自动驾驶解决方案。从它的对标公司Cruise（第一家用视觉技术做自动驾驶的公司）与Otto（专注于研发自动驾驶的商业卡车）就可以看出这是一个技术与市场结合的漂亮案例。

图森互联并不生产汽车，只是提供解决方案，并限定了和其它针对乘用车领域不同的商业卡车应用场景，通过向卡车公司定制汽车，再安装传感器、车载主机并加入自动驾驶技术，以此降低物流运输的事故率和成本。

在图森互联的思路里，自动驾驶货运卡车无论是技术实现难度还是商业价值相较自动驾驶乘用车均略胜一筹。这点在特斯拉自动轿车与福莱纳“灵感”重卡的案例对比中可以佐证。事实上，与行人、自行车等无所不在的都市环境相比，卡车行车路线固定，多见于高速公路，不必面对复杂的路况，便于掌控。前文所提及的大众对于无人驾驶技术的担忧也会消弭了一大半。

这也意味着，在这一领域的自动驾驶可以在短时间内达到商业化所要求的成熟度。除却对于雇佣卡车司机的高额成本，关于服务区、汽车旅店的开销也基本省却，今后还可能催生标准化装卸站这样的场所，重新改变整个物流行业。郝佳男对此已给出该企业自动驾驶卡车乐观的落地时间：“明年6月会在曹妃甸进行路试，明年10月能够实现第一条高速路线的自动驾驶商业化试运营。”

事实上同样加快节奏的还有百度，除了乘用车，百度也于日前宣布与福田汽车将联合开展商用卡车的L3自动驾驶，可能更早地投入测试。

无论如何，这几个案例均为自动驾驶提供了商业化尝试。按照百度、图森限定使用场景的应用思路，自动驾驶后不久或许便可以实现无人驾驶：在高速公路货运这个场景下，可以进行无人驾驶，驶离高速公路或遇到极端情况时，由人类驾驶员从容接管驾驶权；通过短程通信技术，多辆无人车还可以密集间距进行编队行驶。

当然我们或许还可以探索更多的商业化路径，将无人驾驶技术应用于不少行业都可以在短期内可以实现落地：仓储物流行业像领先的电商如亚马逊和京东已经部署了AGV、可用于农场化进行耕作和收割的农业机械车辆、挑战性稍微高点的比如有固定的行驶线路、使用公交专用道的城市公交系统……这也折射了整个无人驾驶的进阶思路，大致是高速公路→固定、封闭式路段→最后才是开放路段。

任何颠覆技术的存在不仅是颠覆过往的低效、还来源于省钱或者赚钱的商业价值，无人驾驶同样如此。百度、图森互联的案例启迪不仅仅是将会掀起的商用车以及物流运输等产业在车联网、大数据以及自动驾驶领域的转型、升级，或许还在于——技术演进的每一步同样应当考虑商业价值，否则，只能是实验室自娱自乐的demo产品或是一场不接地气的作秀而已。