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近年來，無人駕駛,、混合動力,、電動汽車、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián),、人車交互等新興技術(shù)成為各大汽車廠商追逐的新目標,。 像日產(chǎn)、本田,、現(xiàn)代,、奔馳等各大車企融入到IT行業(yè)中，一些像拜騰,、小鵬等國內(nèi)新興企業(yè)推出電動概念車,，還有英偉達（Nvdia）、英特爾,、百度等科技公司也跨界加入汽車功能開發(fā)行列,。 在今年最盛大的年度科技展覽CES的主角是智能汽車，而不是智能手機和智能電視,。 2017年,，英特爾斥資153億美元收購了以色列自動駕駛技術(shù)公司Mobileye，并與英特爾的自動駕駛事業(yè)部合并,，形成新的自動駕駛部門,。作為芯片行業(yè)巨頭，英特爾正在積極布局以自動駕駛,、無人機,、5G等為代表的下一代智能技術(shù)。 無論是整車廠還是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),，無論是東方還是西方,，都把無人駕駛放在“彎道超車”的賽道上。 殊不知,，當駕駛者的角色由人變成機器,、駕駛行為由人類大腦決策變成機器決策,，整個汽車產(chǎn)業(yè)的邏輯都發(fā)生了根本性的改變。 絕不是一個技術(shù)或一個交通工具就能“包打天下”,，除此之外,，還需各種配套服務同步跟進。畢竟,，無人駕駛并非簡單的技術(shù)問題,，而是個系統(tǒng)性工程。 無人駕駛所面對的環(huán)境是完全開放的,，天氣,、光線、突發(fā)路況和有人駕駛汽車的共存等外部問題如何平衡,？ 谷歌無人車行駛321萬公里就撞了18次,；特斯拉也出現(xiàn)了車禍致死事故，無不是因外因所致,。 無人駕駛技術(shù)進步雖快,，但外部“生態(tài)環(huán)境”卻并未同步完善,。 道路基建解決不了,，最根本的安全問題無法保證，又讓人怎么敢安心坐車,？即便配套設(shè)施全部就位,，高額的成本怎能實現(xiàn)量產(chǎn)？ 一項預測顯示,，第一波無人駕駛汽車的售價將超過10萬美元,，這是普通新車的5倍，這還可能有所低估,，因為光是谷歌無人駕駛汽車中的3D傳感器成本就達70000美元,。 更何況，無人駕駛技術(shù)的實現(xiàn),，并非車企單方面的事,。 在硬性的技術(shù)指標諸如數(shù)據(jù)傳輸速度、物體辨識能力,、信息整合與決策能力之外,，最難做到的就是解開社會的“心結(jié)”。 美國工程院院士邁克·沃肯也提到“無人駕駛技術(shù)不是最大的問題,，最難落地的是公眾接受度問題”,。 車內(nèi)生命、車外生命對互聯(lián)網(wǎng)連接背后的“超級大腦”來說應當如何衡量,？這絕不是一道簡單的選擇題,。 當無人駕駛掌控人類生殺大權(quán)，僅憑一套邏輯算法就判定誰該死時，你還敢叫囂著讓無人駕駛汽車上路嗎,？ 技術(shù)文明奔跑得太快,，一系列難題也擺在了玩家們的眼前。 原來無人駕駛的外部環(huán)境遠比想象中更可怖,！ 畢竟,，“常在河邊走，哪能不濕鞋”,，聯(lián)網(wǎng)就必然意味著有死機的可能,，無人駕駛汽車倘若碰上系統(tǒng)死機了怎么辦？ 電腦死機猶可忍,，可汽車“藍屏死機”就絕非一句抱怨這么簡單,，軟件延遲十分之一秒響應都極有可能引發(fā)重大交通事故。 死機也就罷了,，縱觀當下,，汽車制造商抵御網(wǎng)絡(luò)威脅的能力，還遠遠落后于他們?yōu)檐囎优渲镁W(wǎng)聯(lián)功能的速度,，繼而導致完全失控的黑客頻繁在背后“打冷槍”,。 一輛現(xiàn)代汽車，沒有幾十臺運算部件外加上億行代碼都不好意思拿出來賣,，可每1000行代碼里,，又會有不少于15個漏洞讓黑客有可趁之機。 尤其是在“無網(wǎng)不歡”的時代,，汽車越來越多地與互聯(lián)網(wǎng),、其他汽車乃至道路基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)網(wǎng)，潛在的入侵點呈幾何級數(shù)增長,。 回過頭再想想五月份肆虐全球的勒索病毒,，還有電影“速8”里龐大的“僵尸車”軍團，怎不讓人心驚膽戰(zhàn),！ 無人駕駛的恐怖前景令人躁動不安,，未來的科學技術(shù)在矛盾的糾纏中人類到底有多大的勝算？成了人們心頭揮之不去的疑慮,。 可眾所周知,，系統(tǒng)失控或出錯是所有采用機械或電子技術(shù)產(chǎn)品的通病，無人駕駛概莫能外,。 況且,，電腦中病毒了有殺毒軟件，汽車不也一樣嗎,？特斯拉就在軟件補丁之外增加了唯一加密秘鑰,，谷歌也經(jīng)常發(fā)布補丁來修復無人駕駛車聯(lián)網(wǎng)的安全漏洞,。 換個思路來看，“生活永遠都是有問題的,，每當解決一個問題又會出現(xiàn)新的問題”,，黑客與反黑客本就是一個你來我往的博弈過程。 再者,，車聯(lián)網(wǎng)安全隱患存在的關(guān)鍵還在于行業(yè)內(nèi)車載智能系統(tǒng)和智能硬件層出不窮,，卻并未建立一個統(tǒng)一標準，而這些都意味著行業(yè)需要“慢慢打磨”,，不可能一蹴而就,。 因此，無人駕駛?cè)粢晒?，仍需不斷試錯,，這也命定了它從被接受到普遍應用將是一個循序漸進的過程。 單是作為人類生命的載體,，也勢將穩(wěn)扎穩(wěn)打,，遵循“三步走”戰(zhàn)略。 很顯然,，當下所謂的“無人駕駛汽車”多半仍處于“漸進演化”的半自動駕駛階段,。 雖然現(xiàn)在的高配置汽車基本已具備了復合智能化能力，沃爾沃的城市安全系統(tǒng),、奧迪的防碰撞系統(tǒng),、奔馳的Pre-Safe……越來越多的汽車配置了半自動駕駛技術(shù),，德國交通部運輸部甚至還試圖將飛機上的“黑匣子”數(shù)據(jù)搜集器應用到自動駕駛汽車上,，電傳機械控制車輛這方面的技術(shù)基本完善。 可無論如何,，這些都只能說明無人駕駛依舊停留在弱智能的警告和緊急自動剎車階段,。 即便到了有限制條件的高度自動駕駛階段，部分路況可無人駕駛,，但仍要有駕駛員準備接管,。 因為撇開“無人駕駛能做到‘舉百反一’，卻做不到‘舉一反三’”的弊病不談,，5G,、傳感器技術(shù)等核心科技都尚不成熟，無人駕駛能在高速路況上狂奔,，卻未必能應對低城市街道的繁雜,。 就連配置了高精度激光傳感器的谷歌，在城市街道和普通公路上都不敢貿(mào)然上路,，這也決定了高度自動駕駛階段,，無人車雖允許駕駛者臨時看手機,、讀報，但仍需其時刻準備著接管車輛駕駛,。 或許唯有將高精度激光雷達探測,、圖像識別、交通標識識別,、3D高精度地圖,、人工智能，還有深度學習結(jié)合,，無人駕駛的終極目標——全路段無人駕駛方可實現(xiàn),。 換個思路換算，正如馬斯克所言,，現(xiàn)在路上已有20億輛汽車,，汽車制造業(yè)每年還會生產(chǎn)出1億輛汽車，以這個速度,，也至少要20年才能完成無人駕駛汽車全面替代人類司機的駕駛?cè)蝿铡?/p> 但毋庸置疑,，當方方面面做好準備之時，也是無人駕駛?cè)娴絹碇铡?/p> 依此邏輯,，在無人駕駛汽車的技術(shù)演進路徑中,，實則也隱藏著它從成長到爆發(fā)的“未來簡史”。 據(jù)法國巴黎銀行的分析師預測,，到2020年,，無人駕駛技術(shù)市場規(guī)模將達到250億美元（約合人民幣1616億元）。 因為包括沃爾沃在內(nèi),，超過11家研發(fā)無人車的汽車巨頭均以2020年為時間節(jié)點,，進行全自動駕駛車型的技術(shù)開發(fā)和產(chǎn)品落地，滿足上路條件的無人駕駛概念車已陸續(xù)亮相,。 但正式上路還要等到2025年或2030年之后,。 畢竟，特斯拉經(jīng)歷了十年的時間才實現(xiàn)智能汽車上路,，而“機器學習本身的問題就在于非確定性”,，要做到“眼觀六路耳聽八方”，車輛智能化與道路交通智慧化缺一不可,。 更何況,，大多數(shù)國家都將無人駕駛目標鎖定在2030年。 美國提出2025年將普及無人駕駛汽車,，到2030年無人駕駛汽車將壟斷其道路,； 日本計劃2030年無人駕駛汽車將占汽車總比重的20%； 迪拜也計劃在2030年實現(xiàn)25%的無人駕駛出行,。 在綜合作用力下,，20年后無人駕駛極可能成為標配,。但不可忽視的是規(guī)模應用的基礎(chǔ)是絕對安全和價格合理。 只有當技術(shù)條件和造車成本能夠無限接近高端汽車市場中等偏上水平的時候,，無人駕駛汽車的廣泛商用才有可能,。 此外，無論國內(nèi)還是國外,，無人駕駛汽車技術(shù)一直在完善,，但無人駕駛在踴躍“試水”后，發(fā)現(xiàn)橫亙在自己面前的是一個無法逾越的“天塹”——道路交通安全法規(guī),，上路牌照,、交通事故定責、登記檢驗等系列問題,，都是無人駕駛法律的空白地帶,。 即便頂層設(shè)計從修訂到完善也需要3-5年的周期。依此來看,，真正意義上的無人駕駛很可能將等到40年后實現(xiàn),。
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