無人駕駛：在騰飛的前夜

　　來源：中關村

　　原本只存在電影中的虛幻，正一步步變化為現實。

　　文 班智飛 黃波（北京）

　　駕駛進入“無人之境”，改變的不僅是駕車“體驗”，而且是整個汽車和交通產業結構，它將重塑一個人類出行的新世界。

　　2015年，首次搭載無人駕駛系統的特斯拉將事故率降低了40%。次年10月，特斯拉發布“具有全無人駕駛功能”的Autopilot 2.0系統，宣布Model 3/X/S等全部搭載無人駕駛硬件——盡管只是高級輔助駕駛系統，但已足以作為標志性事件載入史冊。

　　2017年5月，百度創始人李彥宏，在百度AI開發者大會上向世人演示無人駕駛汽車的道路行駛，之后收到了來自交管局的罰單。11月16日的百度世界大會，李彥宏對此表態“無人車的罰單已經來了，無人車量產還會遠嗎？”

　　上月月初，谷歌對外宣布，其無人駕駛汽車路測已完成超過400萬英里（640萬公里）。按照美國人平均的開車速度，400萬英里，這大概需要開300年才能完成。

　　2017年12月18日，北京市交通委聯合經信委在國內投放了一顆重磅炸彈，出臺了全國首個關于自動駕駛路測的政策法規，《北京市關于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見（試行）》和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）》，促進和規范無人駕駛路測，這是中國無人駕駛里程碑式的事件。

　　無人駕駛，單單讀起來就足以讓人興奮。原本只存在電影中的虛幻，正一步步變化為現實。

　　無人駕駛是一個優雅的進化過程

　　無人駕駛正如人類智力一樣，不是一蹴而就，而是一個優雅的進化過程。按照智能化程度不同，人們往往將無人駕駛分為四個類別：

　　L1級別，被稱為特定功能的無人駕駛，提供給駕駛者一項基本的輔助功能，如輔助倒車、輔助加速、危險報警等；

　　L2級別，被稱為組合功能無人駕駛，能提供給駕駛者多項的輔助功能，如自動泊車、并線輔助等；

　　L3級別，被稱為需受控無人駕駛，汽車本身可以完成大量駕駛工作，在必要時需要人類接管，如最新發布的特斯拉汽車、以及最新發布的奧迪A8等。該階段也是目前無人駕駛發展所處的階段；

　　L4級別，被稱為完全意義上的無人駕駛，乘車人不需做任何輔助操作，完全由無人駕駛系統對汽車進行控制。

　　那么，無人駕駛汽車何時能走入尋常百姓家？

　　Gartner 2017年技術成熟度曲線預測，無人駕駛技術進入產業化大概在5-10年后。業界普遍認為2020年將實現L3級別高度無人駕駛汽車的量產。百度計劃2020年實現無人駕駛汽車的全面量產，寶馬計劃2021年推出完全無人駕駛汽車，福特計劃在2021年推出無人駕駛汽車，雷諾計劃2020年推出高級無人駕駛汽車，PSA 計劃2020年推出能夠在一般道路上行駛的無人駕駛汽車。戴姆勒稱，普通道路上實現無人駕駛的卡車將在2020年研發成功。各大無人駕駛技術研發企業與傳統汽車生產產商均在努力加速實現無人駕駛汽車的商業化進程。

　　L3級別的無人駕駛汽車已逐步走向量產，無人駕駛汽車上路還會遠嗎？

　　三大核心技術推動駕駛進入“無人之境”

　　無人駕駛為什么能實現“無人”？

　　人類駕駛汽車主要靠眼睛、耳朵感知外部環境，用大腦分析外部環境，用手和腳控制汽車，最后完成駕駛。同樣汽車要能實現“無人”的駕駛，必須有同樣的功能實現對人的替代。因此，對外的環境感知、對行駛的決策、對行動的控制，這三大核心技術是無人駕駛得以實現的重要支撐。

　　對外的環境感知：如同人的耳朵、眼睛等收集外界的數據，為“大腦”做出行駛決策做支撐，無人駕駛汽車也有自己的眼睛、耳朵，主要由攝像頭、激光雷達、IMU慣性傳感、高精度地圖等組成，幫助車輛完成外部環境的感知。

　　對行駛的決策：如同大腦對外部感知數據進行處理做出決策一樣，無人駕駛汽車也有自己的大腦，主要由各種算法組成的無人駕駛系統來完成，如計算機視覺、深度學習等，通過數據的訓練實現越來越精準的決策，最終實現完全意義上的無人駕駛。

　　對行動的控制：如同人的手和腳對汽車的控制一樣，無人駕駛要實現汽車的安全無誤的行駛，單單知道怎么行駛還是不夠的，還要對汽車的行動做好控制，目前主流的控制技術方案主要有兩類，分別是基于人工智能控制的直接控制方案和基于規劃跟蹤的間接控制方案，來使汽車“動起來”。

　　到達山頂的幾條路線

　　到達山頂，總有幾條路可以選擇，無人駕駛也是。為實現汽車的無人駕駛，企業正嘗試多種方法：

　　在環境感知方面，目前有兩大流派，一種是以視覺為主導的多傳感器融合方案，以特斯拉為代表。多線的激光雷達成本高昂，64線的售價高達7萬美元，大規模量產成本過高。特斯拉用基于大量低成本的傳感器，利用視頻、圖像分析，代替高成本的激光雷達，適配量產汽車，主要傳感組件包括攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等。另一種是以激光雷達為主導，其他傳感器為輔助的方案，代表企業如Google、百度等。它們的汽車以激光雷達為主，加上必要的毫米波雷達、超聲波傳感器、攝像頭等進行輔助感知，來實現無人駕駛的感知功能。

　　在行駛決策方面，主要由芯片和算法兩大類主導。芯片類主導的又分兩大流派，一種是以以色列Mobileye（已被英特爾收購）為主導，開發出的Mobileye? EyeQX?系列計算平臺。國內的蔚來汽車、國外特斯拉早期自動駕駛芯片均為Mobileye提供。另一種是以英偉達為主導，提供的Nvidia Drive PX2自動駕駛的計算平臺，該類芯片價格較高，功耗大，特斯拉目前使用的為英偉達的定制芯片。

　　算法類主導的目前也有三種主流路徑，一是基于神經網絡，深度學習是關鍵，對數據依賴性極強；二是以規則為基礎的決策系統，主要是“IF-THEN”決策系統，依靠具體的規則進行；三是混合決策，包括了以上兩種決策方式，通過集中性神經網絡優化，通過“IF-THEN”規則完善。

　　在行動控制方面，目前主要有兩大類技術路線，一類是基于規劃—跟蹤的間接控制。它是在滿足自身動力和運動約束條件下，規劃出一條安全運動軌跡，設計適當的控制律跟蹤生成目標軌跡，實現無人駕駛。另一類是基于人工智能的直接控制，本質上是模擬人腦對車輛外在環境和車體本身的信息感知，由駕駛數據持續訓練出行動算法控制模型，實現無人駕駛。

　　蔚來汽車和特斯拉，分別是國內和國外已量產的自動駕駛汽車的代表，二者的技術路線頗為相似。環境感知方面二者采用的均是以視覺為主導的多傳感融合，主要包括攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器組成。計算平臺方面稍有差異，蔚來汽車使用的是Mobileye EyeQ4 芯片，特斯拉使用的是英偉達的Nvidia Drive PX2定制化芯片。行動控制方面蔚來汽車和特斯拉使用的均是博世的制動系統。谷歌的自動駕駛則與二者不同，蔚來汽車和特斯拉采取“漸進演化”的路線，由高級輔助駕駛逐步升級到無人駕駛，谷歌則采取“革命性”的路線，直接越過該階段研發L4級別的完全無人駕駛汽車。在環境感知方面，谷歌以激光雷達為主導，其他傳感器為輔助的形式進行研發。計算平臺上也與二者不同，谷歌使用的是與英特爾合力研發的自動駕駛計算平臺。

　　無人駕駛——產業新風口

　　無人駕駛會是一個新的產業風口，它會為汽車產業轉型升級帶來新契機，重塑以往由傳統汽車支撐的產業結構。汽車、出行、物流、交通、保險等都會因為無人駕駛技術的加入變得有所不同。汽車產業將因無人駕駛變得智能化、信息化，由以往的賣終端向賣服務邁進；出行行業將因無人駕駛技術而重新洗牌，共享汽車將變得可操作；物流行業的運輸人力成本將大幅下降，效率將大幅提升；交通也會因為無人駕駛將時交通擁堵和交通事故率大幅降低；因無人駕駛，傳統車險將被顛覆，更偏向無人駕駛系統提供方而不是駕駛人的車險將逐步誕生。

　　無人駕駛將改變人們原有的出行方式，傳統汽車產業將迎來重大變革，新設計、新制造、新能源、新系統、新服務等等將為創業者提供全新的機遇。無人駕駛可以把人在車上的時間解放出來，這將徹底改變車輛的使用方式和人們現有的生活習慣。汽車將變成一個服務終端，你可以在上面購物、娛樂、工作等。正如長城企業戰略咨詢董事長王德祿所言：“智能手機、智能家居、無人駕駛汽車將成為未來三大智能終端”。

　　全球競相布局無人駕駛

　　在技術的風口下，國內、國外、大企業、小企業都有自己的躁動與不安，懷揣著各自的夢想，奮力前行。

　　全球各國紛紛出臺戰略計劃，搶占無人駕駛產業風口。美國2016年宣布，未來支持無人駕駛發展，未來10年政府投入40億美元助力無人駕駛發展，同時還宣布2年內豁免2500輛無人駕駛汽車遵循交通安全規定；英國2014年宣布，將于2015年1月開始允許無人駕駛汽車在公路上行駛，決定2017年向無人駕駛汽車項目總共投入大約一億英鎊作為資助；日本計劃在2020年東京奧運上，實現L4級別的完全無人駕駛，并希望憑借“無人駕駛”的戰略機遇，重新奪走其在亞洲區域的產業領先位置；德國2016年啟動無人駕駛計劃，計劃在紐倫堡東部和慕尼黑北部之間的A9公路上進行無人駕駛測試。除此之外法國、瑞典、韓國等也紛紛入局無人駕駛，出臺相關政策與戰略計劃，加速本國無人駕駛產業的發展。

　　國內各創新區域也在無人駕駛領域加速布局規劃。上海于2015年率先獲批作為無人駕駛試點示范區，建成了全國首個全長3.6公里的“智能測試道路”，7月已向公眾開放；深圳與美國密歇根州簽署協議，將在深圳聯合建設無人駕駛示范基地和無人駕駛小鎮；浙江以杭州市云棲小鎮和桐鄉市烏鎮為核心區域，建立了一個集智能汽車、智慧交通、寬帶移動互聯網于一體的試驗驗證示范區；天津積極構建智能網聯汽車示范應用園區和體驗基地，2017世界智能大會上推出首臺無人駕駛通勤車；蕪湖與百度在北京正式簽訂合作協議，宣布將在蕪湖共同建設“全無人駕駛汽車運營區域”。除此之外還有保定、武漢、株洲等地均在積極推動無人駕駛布局。

　　互聯網企業、科技巨頭、傳統汽車制造商等爭相布局無人駕駛，推動無人駕駛技術快速迭代。當前，全球領軍企業都在積極布局無人駕駛生態體系?？萍即蠊?、初創公司以及傳統汽車制造商均在技術研發上競爭角逐。一方面，英偉達、谷歌、蘋果、微軟等IT巨頭爭奪無人駕駛的領先地位：英偉達發布Xavier無人駕駛運算平臺，谷歌母公司Alphabet旗下有Waymo無人駕駛汽車，蘋果正在秘密研發無人駕駛技術，開發無人駕駛軟件，微軟發布Air Sim平臺為無人駕駛研究提供現實環境、車輛動力和感知，來保證無人駕駛汽車的安全；Uber、Lyft等出行運營商也在積極布局無人駕駛。另一方面，傳統汽車制造商爭先恐后布局無人駕駛：沃爾沃、奧迪、寶馬、奔馳、特斯拉等將大量研發資金投入無人駕駛技術開發，并紛紛將最新研發產品進行路測，以期最先拿到無人駕駛領域的主話語權。

　　中關村成為中國無人駕駛的創新中心

　　中國在無人駕駛領域不缺乏優秀企業，甚至可以毫無保留的說在無人駕駛的浪潮下，中國涌現出了大量優秀企業，并且這些企業大多集中在中關村，羨煞旁人。

　　中關村擁有目前可媲美谷歌無人駕駛的企業百度。百度在無人駕駛的布局已成為其人工智能布局中的重要一環。2014年百度啟動“無人車研發計劃”，為了加速研發，2015年百度成立無人駕駛事業部，喊話要在三年實現無人駕駛汽車的商用化，五年實現量產。百度也在通過努力一點點實現自己的“小目標”，2017年7月發布Apollo無人駕駛平臺，幫助企業搭建屬于自己的無人駕駛系統，同時上線了Duros系統，用來實現與車輛的交互。11月16日，在百度的世界大會上，宣布無人駕駛量產要提前兩年，將與金龍客車在2018年推出中國首款無人駕駛微循環巴士“阿波龍”，還將與江淮、北汽在2019年，與奇瑞在2020年推出無人駕駛量產車型。

　　除了百度這種平臺型企業，中關村還擁有大量優秀的初創企業，分布在無人駕駛產業鏈的關鍵環節。比如，在環境感知方面，有中科慧眼、智眸科技、北科天繪、行易道、川速微波、四維圖新、高德地圖、北斗星通等；在視覺計算方面，有寒武紀、地平線科技、深鑒科技、商湯科技、格靈深瞳、曠視科技等；在無人駕駛算法方面，則有百度、滴滴、小馬智行、馭勢科技、圖森未來、初速度科技 、智行者科技等；而在車外互動方面，則有車聯網，千方科技、車網互聯、飛馳鎂物、博創聯動等企業；而在整車制造方面，有北汽新能源、北京現代、北京奔馳、長安汽車等企業。

　　在無人駕駛這一產業新風口，中關村成為了先起飛的大象。頂尖的人才資源、頂尖的創業氛圍、領先的資本資源、領先的產業基礎、寬松的政策環境在此交匯，使得中關村逐步成為全國無人駕駛產業的中樞，未來將成為全國乃至全球的無人車的“大腦”研發地。

　　在可以預見的未來，無人駕駛這一技術新突破，將為消費者帶來了新的駕駛出行體驗，未來交通將呈現一個全新的世界。在那個世界里，沒有酒駕、沒有交通擁堵，只有極低的交通事故率，一切都變得井然有序。

　　（作者系長城企業戰略研究所研究員）