8 月 28 日，有自媒體放出照片，聲稱發(fā)現(xiàn)了大疆在深圳蛇口一處“秘密基地”上測試無人車，車型為福特銳界 SUV，配備攝像頭但沒有激光雷達。該自媒體猜測，大疆是通過早前積累的機器視覺技術(shù)，與整車廠商合作入局自動駕駛領(lǐng)域。

　　盡管大疆方面出面否認有造車的計劃，但這臺無人車的出現(xiàn)給人留足了想象空間。但結(jié)合8月大疆發(fā)布的有關(guān)汽車評測編輯職位的招聘信息，以及 2015 年大疆挖角特斯拉 Autopilot 以及高級輔助駕駛工程總監(jiān)戴倫·里卡多（目前已離職）的行為，都在暗示大疆有發(fā)力自動駕駛的野心。

　　疑似大疆無人駕駛車（圖片來源：量子位）

　　受“黑飛”影響，大疆無人機在國內(nèi)市場份額有所下滑，如今未雨綢繆將目光投至自動駕駛，確實是一個不錯的方向。在汽車科技蓬勃發(fā)展的今天，自動駕駛技術(shù)似乎已經(jīng)成為一個新的風(fēng)口，在大疆之前，像特斯拉、谷歌、蘋果、百度、Uber 等巨頭早已開始在該領(lǐng)域進行研發(fā)和布局，呈現(xiàn)一派欣欣向榮的景象。

　　科技巨頭紛紛布局自動駕駛，數(shù)據(jù)采集很關(guān)鍵

　　全世界都在熱情呼喚著自動駕駛的到來，但是沒人清楚實現(xiàn)自動駕駛還有多大的難度。自動駕駛是依托于汽車之上的 AI ，曾有人把 AI 的三大要素歸納為數(shù)據(jù)、算法和算力。這其中，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)所在，而且無捷徑可走，需要靠廠商自己一步一個腳印地采集并積累。

　　在大疆無人車被曝光后的第二天（ 8 月 29 日），百度也邁出了自動駕駛的重要一步——江淮汽車向百度交付了數(shù)十輛瑞風(fēng) S3 汽車，助力百度高精地圖采集。百度高精地圖負責(zé)人介紹，高精地圖在自動駕駛過程中主要有三大功能：第一，充當(dāng)自動駕駛的“千里眼”，提前知曉位置信息，精確規(guī)劃行駛路線；第二，作為自動駕駛的“透視鏡”，在攝像頭看不清或雷達檢測不到的地方，及時反饋數(shù)據(jù)；第三，擔(dān)任自動駕駛過程中的“安全員”，能精確識別交通標志、標線等上百種目標，提前做出準確判斷和決策。有高精地圖作為技術(shù)后盾，百度宣稱將于2019年推出 L3 自動駕駛量產(chǎn)車型。

　　江淮S3將用作百度自動駕駛技術(shù)的高精地圖采集用車

　　同樣的時間里，Uber 在自動駕駛領(lǐng)域也有了新的動作，完成了數(shù)據(jù)的可視化。他們借助測試車采集到的大量數(shù)據(jù)，使用 Web 式工具提煉自動駕駛汽車收集的研究數(shù)據(jù)，將它變成視覺圖像，在虛擬環(huán)境中將數(shù)據(jù)組合、匹配，讓 AI 在虛擬環(huán)境中導(dǎo)航，就像在真實世界導(dǎo)航一樣。

　　Uber將采集到的數(shù)據(jù)變成了視覺圖像

　　而處在行業(yè)領(lǐng)先地位的谷歌，今年早些時候，其負責(zé)自動駕駛的子公司 Waymo 與共享出行公司Lyft 建立了合作伙伴關(guān)系，并推出了一支規(guī)模龐大的無人駕駛測試車隊。而現(xiàn)在，根據(jù) The Atlantic 的一份報告顯示，谷歌的工程師們還創(chuàng)建了一套虛擬道路環(huán)境：一個叫做 Carcraft 的虛擬世界，用以測試自動駕駛汽車。目前大約有 2.5 萬個虛擬自動駕駛車輛通過奧斯汀、山景城和鳳凰城的完全建模版本，測試軌跡場景。目前，自動駕駛在虛擬環(huán)境中每天行駛 1290 萬公里。而在 2016 年一整年，他們的 Google IRL 自動駕駛車在現(xiàn)實中的公共道路上總共“才”行駛了 480 萬公里。

　　實現(xiàn) L5 級別的自動駕駛，算法和算力是巨大考驗

　　Intel 人工智能產(chǎn)品的相關(guān)負責(zé)人在近期舉行的騰訊汽車 AI 大會上稱，樂觀估計，他們認為到 2025 年自動駕駛將得到普及，屆時使用的 L5 級別無人駕駛車輛所需的算力與當(dāng)前的 L2、L3 級別的車輛所需要的算力有天壤之別。

　　與當(dāng)下相比，2025 年汽車需要的計算性能會是 2017 年的 L2 級別無人車的100 倍，是 L3 級別無人車的 10 倍，并且整個傳感器的像素數(shù)和存儲需求的增加也極為可觀。

　　Intel 方面還表示，屆時單一車輛每小時就會生成大約 4TB 的數(shù)據(jù)，各種數(shù)據(jù)都要被收集，被推送到云上計算，但這當(dāng)中，有些數(shù)據(jù)可能是沒有用的，有些算法的效率也不高，所以需要不斷地提升算法。這樣一來，要實現(xiàn)真正的無人駕駛，技術(shù)層面的障礙將是最大的難題。

　　自動駕駛看起來很美，但需要多方協(xié)作

　　長期以來，我們習(xí)慣把對自動駕駛的期許放在汽車制造商之上，但其實自動駕駛的實現(xiàn)要靠汽車制造商、城市基礎(chǔ)設(shè)施和人三者互相協(xié)作。

　　對汽車制造商而言，除了要跨越巨大的技術(shù)壁壘之外，還要考慮到投入產(chǎn)出比。雖然無人駕駛汽車現(xiàn)在正處于風(fēng)口，但谷歌、蘋果，甚至Uber依然紛紛放棄獨立造車，轉(zhuǎn)而與汽車廠商合作。除了這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭，寶馬和戴姆勒也已經(jīng)宣布與供應(yīng)商結(jié)盟，匯集更多的工程師資源來開發(fā)無人駕駛汽車。究其原因，有高管和行業(yè)專家向媒體表示，主要是公司擔(dān)憂無人駕駛汽車可能會達不到當(dāng)初引發(fā)資本大量融入的那種盈利預(yù)期。而一旦盈利不如預(yù)期，制造商們的勢必會熱情減退，那么自動駕駛的普及或許會被擱置。

　　從人的角度來看，要從心底接受自動駕駛，也是個不小的問題。2016 年 7 月美國佛羅里達州高速公路上一輛特斯拉 Model S 以 119km/h 速度行駛，與一輛垂直方向行駛的掛車相撞。當(dāng)時，特斯拉車主和汽車的 Autopilot半自動駕駛系統(tǒng)居然均未發(fā)現(xiàn)掛車。這一事故為自動駕駛的前景蒙上了一層陰影。

　　而在最近，由于認為馬斯克在自動駕駛技術(shù)方面的一些做法太冒進，甚至可能忽視乘客安全，特斯拉 10 余名自動駕駛領(lǐng)域的頂級工程師宣布離職。這也在一定程度上說明目前的自動駕駛技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r確實不如看起來那么美好。

　　近期一份調(diào)查結(jié)果顯示，75% 的美國人害怕乘坐自動駕駛車輛。我們也可以捫心自問，如果有一輛自動駕駛汽車放在你面前，你敢坐上去跑兩圈嗎？

　　最后從城市管理者的角度來看，擺在他們面前的問題同樣不小。目前大部分國家和地區(qū)都尚處空白，擬定一份關(guān)于自動駕駛的監(jiān)管法規(guī)十分必要。畢竟自動駕駛時出現(xiàn)交通意外如何劃分責(zé)任是個大問題，而且也沒有案例可供參照。

　　附：美國汽車工程師學(xué)會 (Society of AutomotiveEngineers) 給出的自動駕駛評定標準。

　　L0：無自動駕駛，由人類駕駛員全權(quán)操控汽車，可以得到警告或干預(yù)系統(tǒng)的輔助;

　　L1：駕駛支援，通過駕駛環(huán)境對方向盤和加減速中的一項操作提供駕駛支持，其他的駕駛動作都由人類駕駛員進行操作;

　　L2：部分自動化，通過駕駛環(huán)境對方向盤和加減速中的多項操作提供駕駛支持，其他的駕駛動作都由人類駕駛員進行操作。

　　L3：有條件自動化，由自動駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作。根據(jù)系統(tǒng)要求，人類駕駛者需要在適當(dāng)?shù)臅r候提供應(yīng)答。

　　L4：高度自動化，由自動駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作。根據(jù)系統(tǒng)要求，人類駕駛者不一定需要對所有的系統(tǒng)請求做出應(yīng)答，包括限定道路和環(huán)境條件等。

　　L5：完全自動化，在所有人類駕駛者可以應(yīng)付的道路和環(huán)境條件下，均可以由自動駕駛系統(tǒng)自主完成所有的駕駛操作。

　　新出行點評：可以看到，全球各大科技公司都在為自動駕駛技術(shù)的成型做著巨大的努力，但要實現(xiàn)L5（完全自動化）依然任重道遠。從燃油汽車到新能源汽車，從手動駕駛到自動駕駛，汽車技術(shù)在這個時代正迎來巨大的變革。但自動駕駛最終會發(fā)展成什么樣，究竟何時能夠真正投放到市場，目前還是未知數(shù)。關(guān)于自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，新出行將會持續(xù)關(guān)注。