一直“画饼”的无人驾驶 “标题党”的帽子还要带多久？

据《财富》杂志报道，谷歌Waymo正在与一些组织合作，开展一项新的自动驾驶教育活动，以帮助回答公众对自动驾驶汽车和技术的问题，并提高他们的认可度。11月16日，2017百度世界大会在北京举行，百度公司创始人李彦宏发表主旨演讲。会议期间，李彦宏表示，已有1700多个合作伙伴加入阿波罗生态系统。关于此前百度无人驾驶罚单的事件，他总结道：“无人驾驶罚单来了，量产还能远吗？”近年来，无人驾驶被炒热，各大厂商纷纷公布研发成果，描绘未来。然而，作为普通用户，实际产品还没有看到，无人驾驶汽车在测试过程中出现了许多异常和事故的报告。皮尤研究中心5月进行的一项调查显示，39%的人对无人驾驶汽车的发展非常或有点热情，53%的人非常或有一些担忧。总的来说，大多数人对无人驾驶仍有顾虑。在许多用户看来，无人驾驶技术仍然是一个遥不可及的“标题党”。无人驾驶技术真正落地需要多长时间？“技术+制造”的模式令人眼花缭乱，但很难确定大规模生产的数量。目前，自动驾驶研发企业大致有两种类型。一个是原有的汽车制造商，他们继续寻求技术合作并扩大业务，如通用、福特、丰田和沃尔沃。还有一家互联网科技公司与一些制造商合作研发，如谷歌、苹果、百度等。第一家是它有自己的汽车研发和制造历史背书，并有运营汽车制造的经验和方法来寻找其他人工智能技术合作伙伴。另一种是具有相对现金的人工智能技术，以技术为导向，然后与相应的制造公司联合。不难看出，无论目前是哪种主导模式，一般都是科技企业和制造企业之间的一种合作方式。因为无人驾驶相当于重新创造了一个全新的系统。对于无人驾驶来说，它的系统和硬件需要经过全面的测试和开发，而不是仅仅依靠目前的互联网技术。从某种意义上说，无人驾驶相当于重新创造了一个全新的系统，这不是一方能够实现的。说起无人驾驶，很多用户只认为它是纯人工智能驾驶汽车，但并不了解具体的细分。目前，无人驾驶领域的水平由SAE International制定，可以简单地描述如下：L2系统是一种先进的驾驶员辅助系统，可以在特定环境下控制方向盘和制动器，但它不是无人驾驶的。L3系统确实可以驾驶汽车，但它只能在有限的情况下发挥作用，驾驶员需要随时接管对汽车的控制。L4系统是一个“高度自动化的系统”。在实践中，它可以完成人类驾驶员可以完成的大多数任务，但它只在有限的地理区域，即地图绘制良好的区域有效。L5系统是一个成熟的无人驾驶系统，可以在任何地方自动驾驶，其驾驶技能与经验丰富的老司机不相上下。这些自动驾驶汽车的级别由系统制造商设定。目前还没有第三方机构对它们进行评估，但它们已经在世界各地被广泛接受。事实上，我们通常认为的无人驾驶是无人驾驶领域最高级别的L5，但目前的技术还远未实现。正是这种实际技术与炒作之间的差距，让超过50%的用户对无人驾驶仍心存疑虑。目前，大多数自动驾驶企业都处于L4的研发期，奥迪、通用、特斯拉等L3的研发都取得了不错的成绩，但并不是所有的自动驾驶企业均经历过L3的研发。因为L3确实存在争议和问题。L3级无人驾驶无法应对紧急情况，这导致用户能否在紧急情况下第一时间收回控制权。因此，福特和沃尔沃等公司表示，他们将跳过L3，直接开发L4系统。对于L4系统来说，目前的技术仍有许多局限性，不可能……

实现真正的大规模生产。据报道，丰田计划在2020年推出L4生产型汽车，特斯拉和戴姆勒将在2020年底推出L4系统，但大多数消费者可能要等到2021或2022年才能购买L4无人驾驶汽车。近日，百度与金龙合作宣布，联合开发的无人微循环车将于2018年7月小批量生产并投入试运行。这将是中国第一辆实现量产的无人驾驶公交车，比百度的预期提前了大约一年。即使是最快的大规模生产消息也将在明年出现。政策和人性的“拦路虎”：困扰无人驾驶发展的不仅是技术，也是许多人无法在短时间内实现无人驾驶的原因。这只能归结为人工智能、大数据、云计算、汽车传感器、地图路线和其他技术原因。尽管技术因素是无人驾驶发展的最大原因，但在实际应用中还有其他障碍。无人驾驶领域的先驱Bryan Salesky，最近在Medium的一篇帖子中对无人驾驶的发展现状提出了一些冷静的看法：“在将无人驾驶汽车变为现实的过程中，我们仍处于早期阶段。那些认为无人驾驶汽车将在现在或几年内全面普及的人还没有完全了解该技术的现状，或者在部署时没有充分考虑到该技术的安全性随着时间的推移，我们会告诉你，这个问题仍然非常困难，因为这个系统非常复杂。“无人驾驶的实际应用相当于一种新的交通系统，不仅限于科学技术，还涉及政策和人文。就像之前的车厢到汽车一样，汽车的出现改变了整个事件的交通规则，无人驾驶技术的实际应用也将受到相应的限制g政策。中国科技部9月8日宣布，德国联邦交通部道德委员会率先研究并提交了世界上第一个自动驾驶指导原则。该报告包括20条意见，其核心观点包括“当系统造成的事故数量少于人类驾驶员造成的事故时，有必要应用常识上的自动和互联驾驶”、“财产损失胜于人身损失：在危险情况下，保护人的生命始终是第一要务”，“当不可避免的事故发生时，不允许根据驾驶员的个人特征（年龄、性别、身体或精神状况）做出判断”，“所有驾驶条件都必须如此。此外，各国也有相应的具体政策。例如，中国的《中国智能网联汽车标准体系建设方案》、美国的《自动驾驶汽车政策指南》、英国的《汽车技术与航空法》等都有与无人驾驶相关的规定。这些规定的具体事项可能有所不同，但都有一个共同的定义：无人驾驶的事故由谁负责？这个问题很难处理，研发公司？乘客保险公司？这很难定义。通常给出的解决方案是调查事故原因，这就要求必须在车内设置一个“黑匣子”来记录事故。然而，无论如何应对，都阻碍了无人着陆，同时，一些安全问题也会给无人技术带来新的困难。此外，还有用户的担忧。调查显示，超过50%的当前用户对无人驾驶仍抱有不好的期望或疑虑。如何改变这些人的态度，如何被用户普遍接受，都是无人驾驶面前的障碍。除此之外，无人驾驶是一种需要连接到互联网的技术产品。它的系统很可能被入侵。无人驾驶普及后，如果安全防护不足，很可能会遭到一些不法分子的攻击和利用，侵犯用户和社会的安全。无人驾驶的未来发展不仅阳光明媚，也存在着不得不面对的问题。对于无人驾驶来说，未来还有很多问题需要克服，但现在需要解决的落地问题也迫在眉睫。2C不如2B：场景着陆是一种无人驾驶的“万花筒……

“。对于无人驾驶来说，落地优先比任何事情都重要。首先，无人驾驶的核心技术是人工智能，而人工智能的本质是一种依靠大数据的积累和分析并不断改进的技术。从AlphaGo Zero自己与自己的博弈，以及不断积累的数据中，我们可以理解，人工智能的技术越来越有生命力。每一次使用都是新数据的积累，每一次分析和操作都是为了获得更好的操作模式，所以率先落地意味着新数据可以更早积累，更容易取得技术进步。其次，落地可以挽救一些用户眼中“虚荣”的形象。许多用户认为，自动驾驶的“标题党”正是因为如此。用户看不到实际的产品，即使推广，也会事半功倍。同时，在实际操作下，一些对自动驾驶感到不安的用户可以看到真实的实际体验，并通过实际表现，让这些用户在自动驾驶中有所作为。最后，落地还可以产生一定的利润，这将反哺研发带来的经济压力。自动驾驶的研发是技术与传统制造业的融合。同时，汽车本身属于高端消费品，研发成本高，周期长。落地意味着它可以产生利润，缓解企业的经济压力，同时给投资者更好地进行下一轮融资的信心。它还可以在提高一些上市公司的股价方面发挥作用。对于无人驾驶来说，如果你想尽快实现产品落地，B端的场景和难度要比C端低得多。目前，许多企业仍然局限于C端家庭无人驾驶。由于技术和其他方面的限制，这种研究和开发需要一个漫长的过程。对于B端来说，一方面，B端商家更容易接受新技术，受到的障碍更少。另一方面，自动驾驶B端的场景技术要求相对较少，更容易实现。无人驾驶最困难的技术是对突发路况的处理。在不确定的路线上行驶和周围交通环境的不稳定是很难克服的。对于B端来说，使用场景或路线往往非常固定，避免了意外情况，并且B端的一些场景没有人员参与，这减少了许多人身安全问题。例如，公司已经在削减自动驾驶卡车。11月17日，特斯拉将于今天12点首次推出公司首款无人驾驶电动卡车，沃尔沃也宣布将很快推出半封闭式自动驾驶卡车。在当前电子商务和快递的火热环境下，无人驾驶卡车很容易切入，市场巨大。卡车的场景主要用于运输。总的来说，比如快递行业，需要运输的路线通常是固定的，而且很多都在高速公路上。这种路线固定、突发事件相对较小的应用场景，很容易被目前的无人驾驶技术所克服。此外，还有旅游、旅游中的观光巴士和一些风景优美的交通设施，非常适合无人使用。旅游现场的路线是固定的，几乎没有紧急情况。旅游车辆通常速度慢、更安全、更容易被接受，配备无人观光车也可以作为刺激景区发展的噱头，一举两得。简而言之，无人驾驶技术仍处于研发阶段，但过多的宣传和推广导致部分用户的期望值过高，这反过来又导致了目前无法应用的心理落差。无人驾驶的发展应该着眼于现在和未来。一方面，要聚焦当下落地，结合实际场景，给用户技术信心，节省公众评价，摘掉“标题党”帽子；

另一方面，布局未来，不断征服技术，如未来与共享汽车的融合，真正实现L5的“老司机”模式，改变人们的出行方式，是对社会的完美回答。据《财富》杂志报道，谷歌Waymo正在与一些组织合作，开展一项新的自动驾驶教育活动，以帮助回答公众对自动驾驶汽车和技术的问题，并提高他们的认可度。11月16日，2017百度世界大会在北京举行，百度公司创始人李彦宏发表主旨演讲。会议期间，李彦宏表示，已有1700多个合作伙伴加入阿波罗生态系统。关于此前百度无人驾驶罚单的事件，他总结道：“无人驾驶罚单来了，量产还能远吗？”近年来，无人驾驶被炒热，各大厂商纷纷公布研发成果，描绘未来。然而，作为普通用户，实际产品还没有看到，无人驾驶汽车在测试过程中出现了许多异常和事故的报告。皮尤研究中心5月进行的一项调查显示，39%的人对无人驾驶汽车的发展非常或有点热情，53%的人非常或有一些担忧。总的来说，大多数人对无人驾驶仍有顾虑。在许多用户看来，无人驾驶技术仍然是一个遥不可及的“标题党”。无人驾驶技术真正落地需要多长时间？“技术+制造”的模式令人眼花缭乱，但很难确定大规模生产的数量。目前，自动驾驶研发企业大致有两种类型。一个是原有的汽车制造商，他们继续寻求技术合作并扩大业务，如通用、福特、丰田和沃尔沃。还有一家互联网科技公司与一些制造商合作研发，如谷歌、苹果、百度等。第一家是它有自己的汽车研发和制造历史背书，并有运营汽车制造的经验和方法来寻找其他人工智能技术合作伙伴。另一种是具有相对现金的人工智能技术，以技术为导向，然后与相应的制造公司联合。不难看出，无论目前是哪种主导模式，一般都是科技企业和制造企业之间的一种合作方式。因为无人驾驶相当于重新创造了一个全新的系统。对于无人驾驶来说，它的系统和硬件需要经过全面的测试和开发，而不是仅仅依靠目前的互联网技术。从某种意义上说，无人驾驶相当于重新创造了一个全新的系统，这不是一方能够实现的。说起无人驾驶，很多用户只认为它是纯人工智能驾驶汽车，但并不了解具体的细分。目前，无人驾驶领域的水平由SAE International制定，可以简单地描述如下：L2系统是一种先进的驾驶员辅助系统，可以在特定环境下控制方向盘和制动器，但它不是无人驾驶的。L3系统确实可以驾驶汽车，但它只能在有限的情况下发挥作用，驾驶员需要随时接管对汽车的控制。L4系统是一个“高度自动化的系统”。在实践中，它可以完成人类驾驶员可以完成的大多数任务，但它只在有限的地理区域，即地图绘制良好的区域有效。L5系统是一个成熟的无人驾驶系统，可以在任何地方自动驾驶，其驾驶技能与经验丰富的老司机不相上下。这些自动驾驶汽车的级别由系统制造商设定。目前还没有第三方机构对它们进行评估，但它们已经在世界各地被广泛接受。事实上，我们通常认为的无人驾驶是无人驾驶领域最高级别的L5，但目前的技术还远未实现。正是这种实际技术与炒作之间的差距，让超过50%的用户对无人驾驶仍心存疑虑。目前，大多数自动驾驶企业都处于L4的研发期，奥迪、通用、特斯拉等L3的研发都取得了不错的成绩，但并不是所有的自动驾驶企业均经历过L3的研发。因为L3确实存在争议和问题。L3级无人驾驶无法应对紧急情况，这导致用户能否首先夺回控制权……

紧急情况下的时间。因此，福特和沃尔沃等公司表示，他们将跳过L3，直接开发L4系统。对于L4系统来说，目前的技术仍有许多局限性，不可能实现真正的量产。据报道，丰田计划在2020年推出L4生产型汽车，特斯拉和戴姆勒将在2020年底推出L4系统，但大多数消费者可能要等到2021或2022年才能购买L4无人驾驶汽车。近日，百度与金龙合作宣布，联合开发的无人微循环车将于2018年7月小批量生产并投入试运行。这将是中国第一辆实现量产的无人驾驶公交车，比百度的预期提前了大约一年。即使是最快的大规模生产消息也将在明年出现。政策和人性的“拦路虎”：困扰无人驾驶发展的不仅是技术，也是许多人无法在短时间内实现无人驾驶的原因。这只能归结为人工智能、大数据、云计算、汽车传感器、地图路线和其他技术原因。尽管技术因素是无人驾驶发展的最大原因，但在实际应用中还有其他障碍。无人驾驶领域的先驱Bryan Salesky，最近在Medium的一篇帖子中对无人驾驶的发展现状提出了一些冷静的看法：“在将无人驾驶汽车变为现实的过程中，我们仍处于早期阶段。那些认为无人驾驶汽车将在现在或几年内全面普及的人还没有完全了解该技术的现状，或者在部署时没有充分考虑到该技术的安全性随着时间的推移，我们会告诉你，这个问题仍然非常困难，因为这个系统非常复杂。“无人驾驶的实际应用相当于一种新的交通系统，不仅限于科学技术，还涉及政策和人文。就像之前的车厢到汽车一样，汽车的出现改变了整个事件的交通规则，无人驾驶技术的实际应用也将受到相应的限制g政策。中国科技部9月8日宣布，德国联邦交通部道德委员会率先研究并提交了世界上第一个自动驾驶指导原则。该报告包括20条意见，其核心观点包括“当系统造成的事故数量少于人类驾驶员造成的事故时，有必要应用常识上的自动和互联驾驶”、“财产损失胜于人身损失：在危险情况下，保护人的生命始终是第一要务”，“当不可避免的事故发生时，不允许根据驾驶员的个人特征（年龄、性别、身体或精神状况）做出判断”，“所有驾驶条件都必须如此。此外，各国也有相应的具体政策。例如，中国的《中国智能网联汽车标准体系建设方案》、美国的《自动驾驶汽车政策指南》、英国的《汽车技术与航空法》等都有与无人驾驶相关的规定。这些规定的具体事项可能有所不同，但都有一个共同的定义：无人驾驶的事故由谁负责？这个问题很难处理，研发公司？乘客保险公司？这很难定义。通常给出的解决方案是调查事故原因，这就要求必须在车内设置一个“黑匣子”来记录事故。然而，无论如何应对，都阻碍了无人着陆，同时，一些安全问题也会给无人技术带来新的困难。此外，还有用户的担忧。调查显示，超过50%的当前用户对无人驾驶仍抱有不好的期望或疑虑。如何改变这些人的态度，如何被用户普遍接受，都是无人驾驶面前的障碍。除此之外，无人驾驶是一种需要连接到互联网的技术产品。它的系统很可能被入侵。无人驾驶普及后，如果安全防护不足，很可能会遭到一些不法分子的攻击和利用，侵犯用户和社会的安全。无人驾驶的未来发展不仅阳光明媚，而且前景广阔……

必须面对的紧急情况。对于无人驾驶来说，未来还有很多问题需要克服，但现在需要解决的落地问题也迫在眉睫。2C不如2B：场景着陆是一种无人“先锋”。对于无人驾驶来说，首先着陆比其他任何事情都重要。首先，无人驾驶的核心技术是人工智能，而人工智能的本质是依靠大数据的积累和分析并不断改进的技术。从AlphaGo Zero自己与自己的比赛，以及不断积累的数据中，我们可以理解人工智能的技术越来越有活力。每一次使用都是新数据的积累，每一次分析和操作都是为了获得更好的操作模式，所以率先落地意味着新数据可以更早积累，更容易取得技术进步。其次，落地可以挽救一些用户眼中“虚荣”的形象。许多用户认为，自动驾驶的“标题党”正是因为如此。用户看不到实际的产品，即使推广，也会事半功倍。同时，在实际操作下，一些对自动驾驶感到不安的用户可以看到真实的实际体验，并通过实际表现，让这些用户在自动驾驶中有所作为。最后，落地还可以产生一定的利润，这将反哺研发带来的经济压力。自动驾驶的研发是技术与传统制造业的融合。同时，汽车本身属于高端消费品，研发成本高，周期长。落地意味着它可以产生利润，缓解企业的经济压力，同时给投资者更好地进行下一轮融资的信心。它还可以在提高一些上市公司的股价方面发挥作用。对于无人驾驶来说，如果你想尽快实现产品落地，B端的场景和难度要比C端低得多。目前，许多企业仍然局限于C端家庭无人驾驶。由于技术和其他方面的限制，这种研究和开发需要一个漫长的过程。对于B端来说，一方面，B端商家更容易接受新技术，受到的障碍更少。另一方面，自动驾驶B端的场景技术要求相对较少，更容易实现。无人驾驶最困难的技术是对突发路况的处理。在不确定的路线上行驶和周围交通环境的不稳定是很难克服的。对于B端来说，使用场景或路线往往非常固定，避免了意外情况，并且B端的一些场景没有人员参与，这减少了许多人身安全问题。例如，公司已经在削减自动驾驶卡车。11月17日，特斯拉将于今天12点首次推出公司首款无人驾驶电动卡车，沃尔沃也宣布将很快推出半封闭式自动驾驶卡车。在当前电子商务和快递的火热环境下，无人驾驶卡车很容易切入，市场巨大。卡车的场景主要用于运输。总的来说，比如快递行业，需要运输的路线通常是固定的，而且很多都在高速公路上。这种路线固定、突发事件相对较小的应用场景，很容易被目前的无人驾驶技术所克服。此外，还有旅游、旅游中的观光巴士和一些风景优美的交通设施，非常适合无人使用。旅游现场的路线是固定的，几乎没有紧急情况。旅游车辆通常速度慢、更安全、更容易被接受，配备无人观光车也可以作为刺激景区发展的噱头，一举两得。简而言之，无人驾驶技术仍处于研发阶段，但过多的宣传和推广导致部分用户的期望值过高，这反过来又导致了目前无法应用的心理落差。无人驾驶的发展应该着眼于现在和未来。一方面，要聚焦当下落地，结合实际场景，给用户技术信心，节省公众评价，摘掉“标题党”帽子；另一方面，布局未来，不断征服技术，如未来与共享汽车的融合，真正实现L5的“老司机”模式，改变人们的出行方式，是对社会的完美回答。

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