一文读懂自动驾驶：在中美AI竞赛上，中国凭什么赢？

美剧《权力的游戏》描绘了维斯特洛大陆“夏天持续几十年，冬天持续一生”。在这种恶劣的自然环境中，“冬天快到了”这句话总是让大陆北部的斯塔克家族保持警惕，并为一场致命的战斗做好准备。而在现实生活中，什么行业正面临着像自动驾驶一样冰火两重天的局面？一方面，人们的期望值极高，因为仅中国市场的一些机构就预测了数万亿的规模，吸引了传统汽车制造商、新车制造商、初创公司和科技公司的竞争。另一方面，事故、内讧、技术盗窃、撤资、破产等不利因素层出不穷，更重要的是，落地难让人们想起了即将到来的冬天。事实上，自今年5月Cruise获得11.5亿美元的巨额融资以来，自动驾驶领域几乎没有什么令人兴奋的消息曝光。然而，衰落的歌声仍在继续。这是一个暂时的瓶颈期，还是冬天即将来临？要找到答案，你仍然需要从了解自动驾驶行业的模式开始。

什么是自动驾驶？自动驾驶作为人工智能的重要应用场景，一直受到政府、制造商、媒体和用户的高度关注。但自动驾驶究竟应该如何定义呢？一直以来都存在争议。然而，看着特斯拉的宣传口号从“自动驾驶”转变为“全自动驾驶”，再转变为“自动辅助驾驶”，终于让人们摆脱了制造商和媒体的过度宣传和“文字游戏”。在这一点上，“无人化”不再是重点，而是回到了对汽车本身“自动化”的正式关注。事实上，中国提出的“智能网联汽车”新概念真正诠释了自动驾驶的本质。

从字面上看，智能网联汽车是两大要素的融合：“汽车”、“智能”和“联网”。因此，无论是“智能汽车”还是“联网汽车”，都不能称之为“自动驾驶”。

从自动驾驶和人类驾驶的区别来看，两者大致分为感知、决策和控制三个阶段。不同之处在于，人类依赖于他们的眼睛、耳朵、大脑、手和脚；自动驾驶需要专门的传感、控制和执行设备。从人工智能的角度来看，它相当于传统汽车、人工智能大脑和智能传感器的结合。此外，它还包括云计算、大数据、物联网、5G等一系列前沿信息通信技术，可以说是当今技术的缩影。简单地说，自动驾驶就是让汽车通过传感器感知外部信息，并使用智能大脑做出判断；在此过程中，还需要在保持连接的同时执行自动驾驶任务，以获得实时高清地图、路况、其他车辆驾驶状态和自我定位信息。由此可见，自动驾驶汽车不仅是一款具有移动功能的超级智能终端，还是一款自动驾驶机器人！

全球产业格局：烧钱游戏、集体取暖、自动驾驶是一条极其复杂的产业链。除了整车制造商所在的执行层，还包括感知层和决策层，其中主要零部件制造商也占有重要地位。

例如，汽车通信中用于感知、车联网、高精度地图等的摄像头、激光雷达、超声波雷达等，决策中的算法、芯片、平台，以及实现汽车控制的制动、转向、油门，甚至照明，涵盖方方面面，都极其庞大。其中，即使是人工智能大脑所在的决策层也不可能独立存在，必须与其他层面和附件高度协调。在整个产业链中，任何要素都至关重要。例如，如果缺乏摄像头和雷达等传感部件，将不可避免地大大增加驾驶的危险性。如果不注意与制动、转向、油门等传统部件的配合，也会对汽车的操控和驾驶产生致命影响。此外，缺乏车联网、高精度地图等互联组件和应用，也会让人工智能大脑无所适从，难以及时做出判断、计划和决策，无法控制整个汽车。由此可见，自动驾驶产业链中的每一个环节和要素都是相互关联的，极其复杂，没有统一的标准。整个行业都处于试错解读的状态，用“烧钱游戏”来形容并不夸张。因此，制造商不仅要有创新和技术能力，还要有强大的财力。除了依靠资金支持的初创公司，即使是传统的汽车巨头也会选择挤在一起取暖。目前，自动驾驶在全球范围内已经形成了多个派系，包括通用汽车的Cruise联盟、福特-大众的Argo AI联盟、谷歌的Waymo联盟、大众的NAV联盟和百度Apollo联盟。其中，只有百度在中国成立了联盟。

国内阵营：各自为政，难以整合就像整个人工智能产业体系一样，国内自动驾驶行业仍然面临着缺乏核心技术和底层架构的困境。然而，更严峻的是，自动驾驶行业还包括摄像头、雷达、互联、车载、传统汽车及零部件制造等复杂环节，需要相互融合协作，难度不言而喻。

目前，除了百度Apollo联盟，国内厂商基本上都是各自为政，缺乏整合和协作。这与中国缺乏开放的生态系统和合作意识有关。汽车制造业的新势力和初创公司拥有新技术和创新能力，但没有制造传感器和汽车的能力。他们只能希望找到代工制造商来生产。科技巨头拥有强大的软件和云计算能力，但他们也缺乏制造汽车和其他零部件的经验。传统汽车制造商拥有汽车制造等硬件优势，但缺乏软件开发能力。同时，即使形成联盟和合作，由于不利于整合和协作，也很难实现“软硬结合”并形成协同效应，这是当前国内自动驾驶行业的关键问题。因此，中国迫切需要一家能够真正实现“软硬件结合”的技术公司或主机制造商。我们需要以更加开放和包容的心态，改变支离破碎的局面，形成一体化、协作的合作体系。更重要的是，我们需要充分集成软件、人工智能、通信、汽车制造和各种配件。由此可见，建立统一的标准和规范不仅是国内的挑战，也是全球自动驾驶行业亟待克服的挑战。然而，还有一个更关键的问题一直困扰着整个行业，那就是商业化的实施。这使得自动驾驶成为中美人工智能竞争的主战场。

自动驾驶：众所周知，主要……

中美人工智能竞争的领域是人工智能开发与应用场景的融合和商业化。甚至出现了应用场景和商业化正在推动技术进步和创新的情况。特别是在中国，丰富的应用场景和海量的数据已经成为中国推动人工智能技术应用和落地的“利器”，可以在各个领域与美国竞争。在自动驾驶领域，中国政府为该行业的发展提供了政策和资源上的大力支持。例如，近年来，中国各大城市在检测点、道路建设、检测许可证发放等方面都做出了巨大努力。这不仅有利于人工智能的训练和学习，也有利于数据的积累，可以创造更现实的自动驾驶基础设施和应用场景。毫无疑问，中国拥有最复杂、最多样的道路场景，结合当前互联网、云计算、5G等基础设施建设，必将推动自动驾驶技术乃至智能交通行业的全面发展和进步。尽管美国多个州都有自动驾驶道路测试的布局，但由于各州法律法规的差异，难免会出现出行协调、标准化等不利因素。另一方面，在中国，在促进人工智能技术和算法发展进步的同时，结合长期有效的道路测试，收集、调整和优化反馈数据，促进技术和应用的共同发展。商业化的实施不会太远。目前，无人出租车、无人公交车、无人车、无人卡车都已在中国落地，成为从不同维度、不同领域实践和探索自动驾驶的有效途径。综上所述，自动驾驶是一个复杂且极具挑战性的综合产业链。因此，有必要共同参与全球产业链，促进协作和整合，以解决技术、应用场景和商业化实施等一系列挑战。对于传统主机制造商来说，自动驾驶是突破传统制约、实现新发展的绝佳机会；对于科技公司来说，自动驾驶是将技术与实体经济相结合、实现新突破的好方法；对于造车新势力来说，自动驾驶也是实现“弯道超车”的绝佳机会；对于创业公司来说，自动驾驶是一个难得的实现“腾飞”的机会。在中美竞争方面，尽管中国在核心技术方面仍存在明显不足，但仍存在许多“瓶颈”技术问题，甚至存在被美国“锁定”的风险。然而，从中国科技发展史来看，中国始终能够在相对较短的时间内突破重重障碍，实现技术跨越式发展。如今，随着互联网的快速发展，中国的人工智能技术也利用了数据、应用场景等优势，走上了自己的道路。面对自动驾驶这根“硬骨头”，中国势必会通过在政策、路测场地建设、牌照发放等方面的深入布局，加快赶超美国的步伐。尽管未来的道路仍然崎岖不平，但我相信，海量的数据和现实丰富的应用场景一直是中国企业的“杀手锏”，助力中国自动驾驶行业的崛起和腾飞。简言之，即使寒风尚未到来，也必须有决一死战的决心！

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