大风已起。
 
近三年,自动驾驶已成为汽车领域最火热的风口之一。根据中国电动汽车百人会的统计,2015 年到 2017 年 11 月,自动驾驶汽车相关领域的投融资事件共 193 起,金额达 1438 亿美元,事件和金额占 2009 年以来数量的 87%和 97%,超过通用汽车(NYSE:GM)和特斯拉(NASDAQ:TSLA)的市值总和。
 
继 2016 年 3 月通用斥资 10 亿美元收购自动驾驶初创公司 Cruise Automation 后,在今年 5 月 31 日,后者再获软银愿景基金(SoftBank Vision Fund)22.5 亿美元投资。同日,估值 700 亿美元的 Waymo 宣布计划购买 6.2 万辆克莱斯勒小型厢式车。而在 5 月稍早时,国内自动驾驶创业公司 Roadstar.ai 完成 A 轮 1.28 亿美元融资。资本继续扑向自动驾驶。
 
根据罗兰贝格的预测,到 2030 年,无人驾驶出租车的全球收入将高达 1.5 万亿欧元
 
入局者押注的是自动驾驶,瞄准的是由此催生的万亿美元规模的出行蛋糕。作为 AI 最具商业价值的场景,自动驾驶若能落地生根,根据罗兰贝格的预测,到 2030 年,无人驾驶出租车的全球收入将高达 1.5 万亿欧元(逾 1.7 万亿美元),高于 BAT、京东、滴滴、美团等几大中国互联网公司的市(估)值的总数。
 
在通往未来无人驾驶智能共享出租车的道路上,整车制造企业、互联网科技巨头、出行服务公司和创业公司纷纷入场,群雄割据。政府也不会缺席,主导标准,希望掌控全局。
 
整车厂有钱、有车、有资源,既可以收购初创公司武装自己,也能拉拢一级供应商等伙伴联合对敌,通用、宝马等跑在前面。Waymo 脱胎于科技巨头谷歌,在技术和资金上有强大的实力,也愿意在硬件上投入,但没有车辆是硬伤,会和弱势的车企合作,并且先下手为强,率先投入出行服务运营。而本身就是出行服务的 Uber 和滴滴等公司,具备天然的技术落地和用户资源优势,关键在于要看清楚方向,并坚定且有计划地进行技术研发或并购。
 
初创公司也想直入出行分一杯羹,但更理性的选择还是在于从 L2 和场景化的高阶自动驾驶落地开始做起,一步一步向上走。而由政府主导的自动驾驶车辆调度系统则将打造一个管理智慧交通的上帝之眼。
 
硝烟已开始弥漫,巨头、资本、人才纷纷涌入,但战争并未真正打响。
 
目前自动驾驶技术的研发还是在烧钱,巨头和创业公司现在就是在跑马圈地,力争占据技术制高点进而获取主导权。
 
多名业内高管或专家在接受记者采访时表示,已经能大量应用的自动驾驶技术还是在 L3 以下。这些领域目前大多不是蓝海,传统车企和一级供应商有很强的技术积累,已雄霸一方。
 
L3 及以上的方案限制太多,自动代客泊车、场景化无人驾驶出行服务,或将是最早爆发战斗的领域。至于公开道路的无人驾驶出租车,创业公司甚至车企仍以原型技术方案为主,距离真正的上路和量产应用还有很长一段路要走。
 
整车厂欲宣誓主权
传统车企巨头有主导自动驾驶的决心,但核心技术尚未真正握在手中
相比于近几年涌现出来的自动驾驶创业公司,传统车企巨头的转身并不慢,欧美车企早已开始布局研发,如今揭开面纱,峥嵘初露。
 
车企希望内化不同的自动驾驶技术路线,最终成为它们技术门槛和溢价的另一种核心技术。罗兰贝格全球合伙人郑赟认为,这种情况下,自动驾驶将增加整车控制的复杂性,抬高集成壁垒。
 
“全自动驾驶将由主机厂来主导推动。”在接受记者采访时,宝马集团(OTCMKTS:BMWYY)大中华区原总裁兼首席执行官康思远(Olaf Kastner)表现出他对汽车制造商主导无人驾驶的信心。
 
但一家国内领先的自主品牌车企原前瞻技术部负责人对记者直言,目前看不清未来谁会胜出,但技术水平决定话语权是商业的通行法则。“如果主机厂不努力,自动驾驶的核心技术掌握在别人手里,你充其量就只是个制造商和端口。”
 
目前看来,很多强势整车厂确是领跑者。根据咨询公司 Navigant Research 今年发布的 2017 年自动驾驶排名,通用、福特汽车(NYSE:F)、大众汽车(OTCMKTS:VLKAY)、戴姆勒(PINK:DDAIF)、宝马等车企或相关联盟都位列第一阵营,尤其是通用已经连续两年排名第一,成为自动驾驶的领军整车厂商。
 
安全是驾驶的第一要义,无论是被动安全还是主动安全,传统整车制造企业投入巨大,向上突破到更高阶的无人驾驶就更为平顺。
 
2017 年,奥迪宣布 A8L 车型将成为首个实现 L3 阶段自动驾驶的量产车型。奥迪方面告诉《财经》记者,早在十年前,公司就按照驾驶辅助系统逐步渐进到自动驾驶阶段的线性研发思路,开始全面布局自动驾驶技术的研发工作。对车内人员的生命安全负责是必须的,但如果仅从商业角度来看,难免显示出主机厂的严谨,甚至保守。由于法规方面的限制,奥迪的 L3 功能在实际驾驶过程终将被阉割,甚至在部分地区会被关闭。
 
退而求其次,更多传统车企主打的是 L2 或者 L2.5 级别的自动驾驶。凯迪拉克 CT6 搭载的 Super Cruise 系统被认为是全球首款可以让双手离开方向盘的量产系统,但仍有很多限制,如必须在测绘过的分车道的高速公路上才能被激活,且要求驾驶员注意力保持集中。
 
自动驾驶的高安全性要求整车企业投入大量的资金予以支持,这是很多创业公司难以企及的。一家国际领先的汽车零部件供应商的自动驾驶主管对《财经》记者表示,奥迪的自动驾驶平台雇佣了 1000 多名工程师,投入 10 多亿美元,“目前只做到了一部分数据融合,降低了难度,但已经很不容易了”。
 
在自身大力投入研发之外,整车厂有钱、有车、有资源和技术储备,既可以收购初创公司武装自己,也能拉拢一级供应商等伙伴联合对敌,以求在大战到来前抢占更大的地盘。
 
车企在产业链上本就有众多强大的盟友。根据国际咨询公司罗兰贝格的研究,以 ABB 为代表的国际领先的整车制造企业,均已与国际领先的一级供应商形成稳固的产业联盟,继续推行产业联合,由整车厂和一级供应商共同掌握自动驾驶系统的核心技术,共享产权。目前戴姆勒 - 博世、宝马 - 英特尔 -Mobileye 就属于第一阵营。
 
更重要的是,传统车企有雄厚的资金去收购技术领先的自动驾驶或 AI 技术公司,强势把它们拉进自己的地盘,扩充势力。
 
2016 年 3 月,通用斥资 10 亿美元收购自动驾驶初创公司 Cruise Automation,让初创团队保持独立运作,希望“两条腿走路”。2017 年 10 月又收购了激光雷达初创公司 Strobe,相关产品也将应用于 Cruise Automation。
 
通用汽车执行副总裁兼通用汽车中国公司总裁钱惠康告诉记者,Super Cruise 团队和 Cruise Automation 所主导开发的自动驾驶技术属于两个完全不同的技术路径,由两支完全独立的团队各自开发。前者是渐进式的,后者是跨越式发展。通用汽车超级巡航技术总工程师 Jason Ditman 和首席研发工程师 Daryl Wilson 也都对记者表示,他们和 Cruise Automation 团队是相互独立开发的。
 
而 2017 年在 Argo AI 身上砸下 10 亿美元的同时,福特也花力气布局 C-V2X(基于蜂窝技术的车辆联网通信)技术,在中国就选择和大唐电信集团进行合作研发。
 
值得注意的是,目前国内自主品牌虽然也积极投入到自动驾驶的开发中去,但是大多数企业技术储备相对落后。
 
前述零部件供应商人士认为,大部分国内的车企以及部分国际厂商还是停留在提出功能要求,一级供应商打包整合方案的阶段。他告诉记者,前瞻技术部希望做核心的东西,但是量产车辆很多是在技术中心做的,“前瞻的东西离开实验室可能要好几年,销售等不到,只好找外面做现成的”。
 
罗兰贝格的报告也指出,国内领先整车厂对于自动驾驶的核心部件与模块,例如芯片、摄像头,大多直接向领先供应商外采,而自动驾驶算法外包给第三方技术咨询公司,“该模式导致对整车厂对核心技术的掌握程度不及模式一,面临一定程度的被动”。
 
来自互联网巨头的战书
不缺钱和技术,科技公司关键是要补制造短板
一旦互联网巨头领先于整车厂实现自动驾驶落地,成为领先核心供应商,很有可能白牌化向车企销售系统,也就是将技术独立模块化进行输出。
 
“目前 Waymo 的 L4 自动驾驶产品进度远远领先于其他玩家。”驭势科技联合创始人、CEO 吴甘沙告诉记者,目前只有 Waymo 和 Cruise Automation 公司在 L3 以上自动驾驶技术的研发和试验中配有全冗余的系统来保证行车安全,走在各家公司的前列。
 
凭借强大的技术基因、雄厚的资金实力,互联网巨头们开始闯入自动驾驶领域,给车企巨头们下了战书。
 
2009 年,谷歌 X 实验室开启了无人驾驶汽车项目的研究。美国军方办的 DARPA 挑战赛为谷歌输送了大量的人才,塞巴斯蒂安·特伦(Sebastian Thrun)、克里斯·厄姆森(Chris Urmson)等 DARPA 挑战赛的冠军选手都被网罗进了谷歌。特伦成为 Google X 街景地图的负责人,被视为谷歌的“无人驾驶之父”,而特伦则确立了不要方向盘、不要刹车,开发完全无人驾驶的技术路线。
 
六年后,谷歌在 2015 年 8 月调整组织架构,成立母公司 Alphabet。2016 年底,已投入超过 10 亿美元的无人驾驶项目从 X 实验室剥离,Alphabet 的第十二家子公司 Waymo 诞生,CEO 约翰·克拉夫茨克(John Krafcik)领着公司在商业化的道路上加速前进。
 
在中国,2013 年,百度(NASDAQ:BIDU)宣布启动无人车项目,之后无人驾驶在公司的地位不断提升,2015 年 12 月 14 日,百度自动驾驶事业部成立,原百度高级副总裁王劲担任总经理。2017 年 3 月 1 日,通过内部邮件宣布,百度对已有业务及资源进行整合,成立智能驾驶事业群组(IDG),由时任百度董事会副主席、百度集团总裁兼首席运营官陆奇兼任总经理,统筹各相关组织及业务模块。同年的上海车展上,陆奇宣布 Apollo 计划,开放自动驾驶平台。
 
当然,无人驾驶也少不了阿里巴巴(NYSE:BABA)和腾讯控股(00700.HK)的参与。阿里内部人士告诉《财经》记者,目前不止一个团队正在研发无人驾驶,其中 AI 实验室的首席科学家王刚正在研究 L4 的无人驾驶技术。在另一头,深圳市 5 月 14 日给腾讯颁发了该市的第一张自动驾驶路测牌照。
 
在争夺未来共享出行领域的入场券时,互联网巨头们也开始拉帮结派,特别是希望弥补造车等硬件的短板。
 
虽然 Waymo 们和车企是对手,但短期内后者仍拥有难以被攻克的堡垒。郑赟告诉记者,“主机厂在车规级质量体系、整车控制、底盘控制、网络架构等具有深厚积累,自动驾驶算法必须与它们牢牢把控的整车底层控制与执行系统相结合才能真正实现自动驾驶。”
 
在这个路口,百度和 Waymo 踏上了不同的征程。
 
百度主攻算法和软件,希望依托 Apollo 开放平台,与合作伙伴一起提供自动驾驶解决方案。
 
不过业界对于百度自动驾驶能力的评价似乎不高,多位接受记者采访的高管以及专家都不同程度表示,百度的技术还需要提高。其中一位汽车业内资深人士对《财经》记者表示,想做平台,要么技术足够强,要么服务提供者和消费者足够多,“但百度两头都不太靠”。
 
这一定程度上让百度更为依赖合作伙伴。截至 2017 年 11 月,Apollo 生态合作伙伴规模已超 70 家,涵盖 OEM、Tier1、核心供应商、出行服务商、新兴公司、基金投资机构,相关政府及研究机构。据悉,由百度公司和金龙客车联合打造的 L4 级无人驾驶客车,名为“阿波龙”,据称将在 2018 年 7 月量产。
 
而 Waymo 领先于其他互联网公司甚至车企的地方在于它有足够的资金和技术实力投入到硬件的研发当中,激光雷达就是其中之一。博世底盘控制系统中国区自动驾驶产品经理黄罗毅对《财经》记者表示,Waymo 这种强大的软硬件能力或许将挑战车企和一级供应商的主导地位。
 
强大的软硬件实力让 Waymo 不需要那么急迫地拉拢数量庞大的合作伙伴。不过这并不意味着它在寻找盟友方面落后了。
 
2017 年 9 月,英特尔(NASDAQ:INTC)宣布和 Waymo 合作,为 L4、L5 车辆提供计算平台。在车企方面,2016 年 12 月和本田汽车(TYO:7267/NYSE:HMC)展开合作,但进展缓慢,直到今年 4 月克拉夫茨克才透露双方合作开发的人货两用车型将在不久后对外宣布。
 
同时,Waymo 的共享出行计划正在成为降低整车壁垒的重要渠道。为了更快也更早地抢占地盘,Waymo 选择先下手为强,且做了两手准备。
 
在出行领域,Waymo 既和出行服务提供商 Lyft 合作,利用后者的网络测试 Chevrolet Bolt 无人驾驶汽车。同时,自己也开启了出行计划。2017 年 11 月,Waymo 在亚利桑那州凤凰城的无人驾驶出租车项目正式投入运营,今年 5 月 31 日,公司宣布购买 6.2 万辆克莱斯勒小型货车,计划投入该项目。同时与捷豹路虎的合作进展也相对顺利,计划生产 2 万台无人驾驶汽车。
 
出行服务近水楼台,却不得其门
共享出行是自动驾驶最庞大的场景,但独角兽又有多少耐心与财力去投入?
2018 年 3 月 18 日夜间,49 岁的 Elaine Herzberg 推着她的自行车穿越亚利桑那州的一条马路,被 Uber 无人驾驶测试车撞伤,最终不治身亡,成为首起自动驾驶致死案件。
 
经过近两个月的调查,美国国家运输安全委员会(NTSB)在 5 月下旬发布了一份事故初步报告,指出 Uber 的无人驾驶系统存在严重缺陷。在 2017 年每一英里就要接管一次的 Uber 就激进地上路测试,最终酿成惨剧。
 
其实,在走向自动驾驶共享出行的未来,滴滴和 Uber 是占据出行先机的。如果它们找到研发自动驾驶技术的正确路径,将会拥有较高的话语权,而传统车企极有可能扮演代工厂的角色。
 
出行服务提供商研发自动驾驶是必然选择。2017 年 10 月 28 日,李开复在未来论坛智慧交通 2.0 的圆桌会议上曾说,Uber 和滴滴需要做成 L4、L5 自动驾驶,把司机成本降下去才能达到盈利。
 
接近滴滴的汽车业人士告诉记者,截至今年 3 月,滴滴已开始盈利。不过后续投入外卖以及美团等新竞争者的进入是否影响其业绩,仍然是未知数。
 
虽然李开复的判断并不准确,但自动驾驶可降低司机成本是让出行公司有经济动力进行研发的。滴滴出行创始人、CEO 程维已将无人驾驶列为战略之一。滴滴 CTO 张博也认为,自动驾驶技术将大大提高交通运输的效率, 并将成为填补交通运输服务供应缺口的有效途径。
 
 
在 2017 年 1 月,滴滴在加州成立 AI Labs,对人工智能的前瞻性基础研究加大投入,两个月后,美国研究院 DiDi Labs 正式成立。同年 4 月,滴滴获 55 亿美元融资,并于八个月后再融超 40 亿美元,加大在 AI 人才储备以及技术上的投入规模,持续提速智能驾驶和智慧交通的能力建设是融资的重要目的之一。2018 年 5 月,滴滴拿到了加州的路测牌照。
 
但在这方面滴滴还不够专注。“滴滴应该更专注投入无人驾驶领域。”一家国内领先的无人驾驶制造企业的创始人认为分精力去和美团打外卖的仗是滴滴的重大战略失误之一。
 
Uber 的无人驾驶起步更早些,创始人特拉维斯·卡兰尼克(Travis Kalanick)很早就看清了方向,曾激进表态,公司要不惜一切代价、快速推动自动驾驶技术落地,并且与打车业务结合实现商业化,在未来的竞争中构筑起技术壁垒。自 2015 年从卡内基梅隆大学的国家机器人工程中心挖角 40 名左右技术人员之后,2016 年 8 月,Uber 又以 6.8 亿美元的价格收购安东尼·莱万多夫斯基(Anthony Levandowski)创建的公司 OTTO,Uber 的无人驾驶车在两个月后开始路测。
 
但是 Uber 的自动驾驶技术与其勃勃的野心并不相符。根据加州公布的 2017 年自动驾驶报告显示,Waymo 每 5596 英里人工干预一次,但美国驾驶员是十几万英里出一次普通事故,近亿英里才出一次致命事故,而 Uber 在 2017 年 3 月爆出的数字是 1 英里,后来又有报道说提升至 13 英里。但这两个数字其实并没有差别,都凸显其自动驾驶水平的落后。
 
更糟糕的是,莱万此前是谷歌的工程师,在 2017 年 2 月,Waymo 起诉他离职后创立的 OTTO 公司侵犯了他们自动驾驶技术的知识产权。三个月后,案件还在审理过程中,但莱万引咎辞职,由此引发大量自动驾驶研发人员的离职潮,同时,看好自动驾驶的 Uber 创始人卡兰尼克也因为种种原因离开了公司。
 
2018 年 2 月, Uber 与 Waymo 之间的官司和解,自动驾驶又提上了日程。而一个月后在亚利桑那州的致死案给了 Uber 一记重锤。公司随即宣布停止亚利桑那州的自动驾驶测试项目,但其他地区的照常进行。
 
就现状看来,出行服务商目前在技术上没有太多的竞争力,在和车企的博弈中落了下风。Uber 空有野心但在自动驾驶技术领域目前已经是举步维艰。而滴滴确实在积极投入,但不够专注和坚定,研发时间尚短,还未见自动驾驶技术的成果落地。
 
而在找帮手这方面,Uber 并不是一个好的榜样,直到今年 6 月份,才开始和丰田汽车(TYO:7203/NYSE:TM)讨论合作研发无人驾驶技术的事宜。
 
滴滴算走在前面的。2018 年北京车展期间,滴滴成立洪流联盟,与 31 家合作伙伴结成联盟。自动驾驶领域虽有提及,可惜着墨不多。要成为谷歌之外活下来的另一家的程维,必定希望对自动驾驶车辆有更强的掌控力,这应是他找李想的车和家进行深度合作的初衷之一。
 
Uber 和滴滴都不是上市公司,一方面没有华尔街或股民的业绩压力是好事,可以更自由地发挥。不过由于投资人的上市压力等影响,很多研发投入因为短期不能获得收益而难以持续,这或许会成为他们坚持到终点的最大阻碍。
 
Uber 似乎开始动摇了。2018 年 5 月底,公司现任 CEO 达拉·科斯罗沙西(Dara Khosrowshahi)在 Code Conference 大会上表示,他们正在和 Waymo 进行谈判,有意将后者的技术应用到他们的出行网络中。

 

 
场景落地抢先机
抢出行服务的饭碗不容易,抓住场景落地的机会才能活下去
互联网巨头不仅自身在技术上突破迅速,但更重要的是它们培养的人才在出走之后,创业公司如雨后春笋般崛起,催生了国内外自动驾驶技术的繁荣。
 
在离开 Waymo 一个月后,莱万就宣布成立自己的卡车无人驾驶公司 OTTO,随后被 Uber 以 6.8 亿美元的价格收购。从百度离开的彭军与楼天城创立了小马智行,王劲成立了景驰,同样从百度美研离职的三位年轻人——佟显桥、衡量、周光,创立 Roadstar.ai,纷纷拿到千万美元甚至过亿的融资。
 
记者接触的多名投资人都认为,目前除谷歌在无人驾驶技术上保持绝对领先,其他公司的技术都还处在比较早期的阶段。由于产业并不成熟,投资人往往较为看重团队的技术背景而非商业模式。
 
不过这些从大公司出来的人都带着老东家的烙印,百度出走的几位都更倾向于做 L4 级别的自动驾驶,一上来就要提供无人驾驶出行服务,瞄准未来终局。
 
Drive.ai 也是着眼于 L4 自动驾驶,其联合创始人王弢告诉记者,他们的目标客户是已经成型的商业车队,“我们看到它们在这方面有些痛点,在美国的商业车队 50%以上的成本是来自于驾驶员的薪资和劳动保险”。
 
而且,在王弢看来,创业公司需要时间,其他技术路线,光从立项到部署在真正的车上,再到路上跑要花五六年甚至七八年的时间,“对于初创企业来说太慢了”。但这条路并不是一条节约时间的捷径,城市道路的 L4 无人驾驶真正落地仍遥遥无期。
 
创业公司最大的毛病是看不到商业化的成果,一位自动驾驶领域的资深专家则对记者表示,“一上来就要做出行服务提供商,其实挣不到钱,大概率只是为了融资,做高估值。”
 
耀途资本创始合伙人杨光认为,做 L4 的公司服务整车厂肯定是一个大趋势,被整车厂收购是比较可能的退出方式。他告诉记者,“level 4 的商业化进程与政策导向等很多因素相关,确实不好考察,因此在投 L4 项目时,商业化角度的考虑我会退而求其次。”
 
  
 
自动驾驶创业依赖持续融资,目前资金也愿意不断进入这一领域。但松禾远望创始合伙人程浩认为,若有其他新玩家想进入竞争最激烈的乘用车市场,机会已经不大了,除非选择无人驾驶的其他细分赛道,例如矿区、物流等特定场景。
 
“驭势科技刚刚成立的时候,我们也是豪情万丈,要拳打谷歌,脚踢百度。”吴甘沙直言,刚开始创业容易比较理想化,后来会更加务实,场景落地才是目前自动驾驶初创公司的机会所在。
 
这种务实并不一定是坏事。相比于直接瞄准在城市复杂开放道路上的 L4 无人驾驶出行服务,从具体的场景出发,把安全员拿掉,为种子客户创造价值,比如降低成本、解决人力短缺,通过安全可靠的服务口碑逐渐开拓市场,并积累数据和打磨系统,未来三年是一个更明智的前进方向。
 
中国的无人驾驶公司可以抓住这个机会,国内有丰富的落地场景,机场接驳、矿车物流、商业综合体、工业园区、微循环出行等等,无人驾驶公司和其他行业开展协作创新,能更好找到商业化落地路径,由易到难,逐步过渡到城市道路。
 
吴甘沙认为,一方面,无人驾驶在城市的大规模应用还需要 5 年-10 年,这么长的赛道不可能一直靠 VC 去买单,必须为客户创造价值、形成自身造血能力;另一方面,不能因为要赚钱而走偏了航向,不能什么场景都做,必须找到一条最短路径笔直通向 L4 的未来,在沿途有选择地投入。
 
在开发 L3、L4 技术的同时,驭势科技正在探索开发多个商业化场景的无人驾驶,如超大型机场的物流和旅客摆渡,以及在商业综合体、智能小区和厂区等区域的载人或物流应用。
 
自动代客泊车(AVP)是目前整车厂更愿意接受的方案。百度正在和分时租赁服务提供商盼达用车合作,驭势科技也与上汽通用五菱等企业和分时租赁服务商开展商业落地。
 
上帝之眼将诞生在多远的未来
政府主导的无人驾驶中央控制系统将是未来的解决方案之一
 
  
 
在自动驾驶未来的战争版图上,政府或者说国家或许是目前极为重要但易被忽视的角色。
 
很多自动驾驶初创公司以及车企都会选择自感知的单车智能路线,另一类如福特、沃尔沃等车企也在研究 V2X(Vehicle to everything)技术在无人驾驶方面的落地,V2V(Vehicle to Vehicle,车辆—车辆)、V2I(Vehicle to Infrastructure,车辆—基础设施)等“智能互联”的无线通讯技术正开始应用到自动驾驶中。
 
以沃尔沃汽车为例,该公司车辆使用 V2V 的“湿滑路面预警系统”,使汽车在通过湿滑路面时,向驾驶员发出有关道路的危险预警,同时信息被自动传送至沃尔沃云服务中心,并依靠强大的车联网将预警信息发送至附近的其他车辆和公共信息平台。其“全自动泊车”技术利用 V2I 实现车辆与基础设施联网,配合云计算,高精度控制车辆实现“寻找车位并停车入位”功能。
 
其实 V2X 的车联技术并不一定非得和自感知的单车智能分割开来,广义上来看,前者可以被视为感知层面的组成部分,让车辆在行驶过程中“看”得更远,获取更多信息,结合传感器获得的数据,更好作出决策。
 
不妨将这个设想再深入一步,假若未来的交通出行都是无人驾驶的车辆,无论是共享还是私人,都接入到一个中央控制系统之中,所有的出行路线都可以被设定,一旦接入新的车辆或者出行需求,系统迅速重新规划涉及的路径,将极大提高出行的效率,辅以自感知系统应对突发状况,安全也更有保障。
 
罗兰贝格原执行总监叶亮愿意将这一套系统称为“上帝之眼”,而在一个国家范围内或许过于庞大,但在一个城市运行更为可行,部分业内人士则喜欢称它为“城市大脑”。
 
真的要打造这样一个全知全能的“出行上帝”并不容易,中央系统的计算、处理能力短期内很难满足要求,而大量的基础设施需要重新布局和建设,需要巨额的资金投入,更重要的是离不开政府的支持。即使有公司有意愿也有能力建设这样一套系统,政府也不一定会将交通命脉让企业掌握。
 
更困难的是,车与车、车与基础设施等之间的通讯协议、无人驾驶车辆以及系统的标准需要统一,政府如何与学界、企业等共同打造一套标准将是一个漫长的过程。
 
在可预见的未来,出于战略安全性、基础设施投资、法律法规差异性等重要考量,未来自动驾驶将呈现显著区域性——由于各国不希望失去对自动驾驶技术及数据的掌控,故对本土自动驾驶企业的扶持是可预期的,各国市场将很有可能分别出现少量巨头。政府也不会放手让别国制定标准,叶亮预计,中国或者东亚、美国和欧洲将形成各有特色的无人驾驶标准。
 
这方面已经开始有苗头了。据日本 NHK 电视台报道,中国工信部部长苗圩与日本经济产业大臣世耕弘成在 5 月 28 日进行了会谈,双方一致同意两国将在自动驾驶的路测法规和通信技术设施国际标准制定等方面开展合作。