无人驾驶正在进行时：历史、现状与阵营顺水鱼财经

融资、快速扩张、快速迭代……自动驾驶的机会同样在众多创业公司中。

自动驾驶如今已经不再是人们猎奇的热点，但这也并不是自动驾驶行业的寒冬，相反，自动驾驶的竞争正在进入白热化的阶段，只是它更多的体现在工程师的电脑中，而不是媒体的网站之上。

在这场时间窗口期的争夺大战中，机会并没有被大公司的激烈竞争所收割，融资、快速扩张、快速迭代……机会同样在众多创业公司中，他们也更像是一场场绝地反击式的奔跑。

景驰也是这场比赛中的一员。由前百度自动驾驶事业部首席科学家" 韩旭执掌，专注于研发 L4 级自动驾驶技术，而在 2018 年，景驰要将无人车运营范围从生物岛拓展到广州方圆 15-20 公里，全球员工队伍拓展到 200 人以上，中国员工达到 100 人以上，景驰正在加快自己的速度。

更重要的是，作为自动驾驶行业中的一员，如何看待过去和现阶段的自动驾驶情况也许更为重要。

作为前不久刚刚完成了首次暴雨环境下无人驾驶的实际路测的景驰。研发进展迅速是否意味着产业已经准备好迎接由此带来的新变化？我们又该如" 何理解这项技术，以及它的未来进程？" 李岩说，我们现在需要共同搭建的是自动驾驶的生态系统。

以下是在景驰科技 CTO 李岩在极客公园 Rebuild 2018 科技商业峰会上的演讲实录《无人驾驶离我们还有多远？》（经过极客公园编辑，略有删减）：

无人驾驶从提出到现在有 30 年的时间，不同的人对这个名词有不同的理解，就是什么是自动驾驶，什么是无人驾驶。

如果把我们平时驾驶的没有任何驾驶功能和自动驾驶功能的车作为 0 级的话，第一级通常称为辅助驾驶功能，在这个领域最具有代表性的产品是我们常见的辅助驾驶有比如前向碰撞预测，也有所谓的车道偏离检测，还有交通预测。

第二级就是部分自动驾驶，我们开过特斯拉的同学都知道，他有这种所谓的自动巡航功能 ACC，可以跟前向的车保持一定的车距和速度。当前方有紧急刹车的时候它可以完成自动刹车。

第三级驾驶的代表是奥迪 A8。这种场景下汽车可以完成大部分的自动驾驶功能，也就是在高速上，比如说车道线比较明显的时候，天气比较好的时候可以进入跟车和换道的功能。

如果看前三级，在这个阶段有一个明显的特征，就是人是驾驶的主体，大部分时间是由人来完成所谓驾驶的功能，只有出现紧急情况的时候人必须随时准备接管。

最近研究比较热门的话题就是真正的无人驾驶，就是自动驾驶过渡到无人驾驶，无人驾驶就是驾驶主体又人切换到机器，不需要人工介入。这个阶段是多传感器融合的方法，车上有更多的传感器，包括激光雷达、毫米波雷达，GPS 还有大量的摄像头在车的" 周围，还有超声或者红外。

第四级别是在限定的路段，限定的场景下。需要依赖大量的离线的高精地图做定位。

第五级别更像是全天候全自动的驾驶，不需要高精地图，随便到一个地方车自动识别周围的场景完成自动驾驶。

我们认为从人为主体的自动驾驶到以电脑为主体的自动驾驶中间还有一个比较长的，主要体现在对传感器的依赖和计算资源的依赖程度，需要大量的数据进行学习，这方面的技术鸿沟还是比较宽的。

最近的大量科技公司汽车公司都投入大量的人力财力进行研究，无人驾驶对今后的社会影响还是比较深远的，主要体现在三个方面。

首先是安全性。

我们都知道目前很多路上的交通事故是人为造成的，每年大概死于交通事故 130 万人，这是一个非常惊人的数字，甚至超过了由于战争和疾病造成的人员伤亡。我们相信无人驾驶的普及可以大大减少伤亡事故。大量的交通事故是人在无意识的情况下犯错。有四个，第一就是疲劳驾驶，第二是酒后驾驶，还有可能会分神，这都是非常危险的驾驶行为。在西方一些国家经常会有人服药之后驾驶，造成不必要的人员伤亡。

无人驾驶之后，车上所有的行为都是机器来控制的，机器是不存在疲劳驾驶，或者是酒后驾驶这种不稳定不安全的因素。我们认为如果无人驾驶技术发展到一定的程度，应该是比人类驾驶更安全的。

第二个好处是高效性。

每天通勤花了很长时间，每天从车库里面开出来，路上堵车，办公车再停到车库里面，每天上班八个小时，大部分时间车是闲置的状态，整个资源的利用率是非常低的。从城市建设角度来看，大量的土地用于停车场的建设也是一种非常大的浪费。

无人汽车普及之后，共享出行会成为普遍的行为，私家车可能会越来越少。大家可以看到路上 24 小时每周七天都有车，不停的把人从一个地点带到另外一个地点，可以节省大量城市资源，停车场可以少建一些，还可以知道不同路段的交通情况，可以做一些判断，绕过拥挤的路段，甚至可以互相交互快速的通过红绿灯路口。

第三是经济效益。

现在出租车比较贵，平均每公里 3.2 元，有了无人驾驶以后可以把出租车的司机成本去掉，这样可以节省大量的成本。现在自动驾驶技术非常火爆，各大公司都纷纷投入资金和人力进行研究。在第四级自动驾驶的推动下，最终的形态是产业的整合。

宏观来看，目前研究自动驾驶大概分为三大阵营，第一就是高科技公司，他们主要聚焦在软件和 AI 技术研究上。第二就是主机厂，就是汽车生产厂商和设备提供商，第三大阵营就是共享经济的出行平台。

从 AI 科技公司角度来看，现在世界上比较领先的是谷歌旗下的，09 年他们就开始研究无人驾驶汽车。还有" 通用汽车也在最拥挤的路段进行了路测，去年也收购了波士顿的一家自动驾驶公司。我们可以看到在美国三大汽车厂商，从通用、福特、菲亚特都投入了大量的人力，成立了专门的无人驾驶团队，不但内部开始研发，在外部也进行大量的收购和并购。共享经济平台优步有自己的团队，我们看到整个行业是大量的合作关系，也互相的投资，以及收购和并购。

我们认为无人驾驶如果最后真正的走向市场，能够走进日常的生活还需要重要的环节，也就是政府的政策和法规支持。无人驾驶毕竟是一个新鲜的事物，很多法规还不太健全，特别是保险如果出了事故以后，问责是汽车生产商还是驾驶员还是软件开发公司，在这方面需要大量政策调研以及法律法规的建设。我们认为随着技术的推进和法律的健全，技术才最终会走向成熟。

简单回顾一下，无人驾驶或者自动驾驶提出大概是一九八几年，美国国防部下面的国防高级计划研究所，跟一系列的大学进行合作，开发了无人驾驶技术研究。

最初是为了军用，比较有代表性的是几所大学，包括麻省理工，斯坦福和卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University），梅隆大学 1989 年推出了第一代无人驾驶车，第五代也在 1995 年完成了横穿美国大陆的壮举，有 85% 的路段都是自动驾驶完成的。这是世界上首例自动驾驶成功的样例。

后面举办了无人车挑战赛，04 年只有几十支队伍参加，不幸的是没有一支队伍能够完成整个赛道。05 年的时候大家卷土重来，这次大概 100 多家科研机构参加，最后也有几十家队伍成功的完成了整个赛道，其中" 斯坦福大学的赛车获得了第一名，也获得两百万美金的奖金。

07 年的时候美国举办了一次活动，在加州废弃的基地营造了城市的环境，有汽车道、红绿灯还有人驾驶汽车，在这次比赛当中（梅陇大学）他们获得了第一名，这是真正的在城市环境下的驾驶。

之后谷歌成为了这方面的先行者，开始成立自动驾驶部门，先后开发了四代产品。第一代是基于丰田的混动车，第二是基于雷克萨斯的 SUV，他们也研究了自己的自动驾驶车辆。最新的平台是基于菲亚特平台的 SUV，谷歌也刚刚宣布购买 6 万辆进行正式的商业运营。我们看到第四级自动驾驶有一个特征，就是他们都顶着一个激光雷达，突出来的旋转的硬件。外面还有大量的其他传感器，包括摄像头，毫米雷达以及 GPS。Uber 的平台基于沃尔沃的 X90。

简单回顾一下过去一年自动驾驶领域具体发生了哪一些事情？

技术角度我们可以看到加州可能是无人驾驶技术推动最激进的州，大概 55 家公司先后获得了自动驾驶的测试牌照，其中有非常多的中国公司。美国有两个城市，匹兹堡和凤凰城，因为这两个城市科研实力比较雄厚和法律法规比较宽松。

为了降低成本，也就是无人车上最贵的雷达，激光雷达，最近出现了很多硬件。比较有的代表的是我们上海的禾塞激光雷达。大家用不同的物理原理设计激光雷达，可以降低成本。

无人驾驶衡量有一个重要的指标，就是多长时间接管一次，Google 现在可以做到大概六千英里接管一次。在这种技术的推进下，大家第一次可以看到我们在一些限定的场景下进行真正的商业运营，在今年下半年的时候，在凤凰城会有进行小规模的无人驾驶商业运营，可以像滴滴一样打开一个 APP 叫一个车过来，然后接上你从 A 到 B 点。

但是无人驾驶在过去一年也一些阴影，Uber 测试的时候不幸撞死了一个行人，当时发生的事情是算法看清了那个人，但是决策系统犯了一些错误，没有及时的刹车，所以这也表明无人驾驶技术目前存在一些缺陷，需要大量的路测和数据激烈，避免这种错误，保障安全性。

从政策法规角度来看，可以看到美国的参议院和众议院都通过了相应的法规，允许无人车在一些范围内进行路测，甚至不需要通过一般车厂的规范。加州也制订了一些法规，可以允许没有驾驶员和安全员的车" 在路上路测。

比较激动人心的是我们中国在这方面做得也非常好，在整个世界商业非常的开放。很多大城市，包括北京上海深圳广州都先后出台了相应政策，在资金上、土地上，以及交通道路设施上进行了大力的扶持，使无人驾驶测试有了大力的保证，让我们中国在这方面处于领先的地位，能够占有一席之地。

最后我想介绍一下无人驾驶中的关键技术，也就是高精地图。因为很多时候大家可能对高精地图只有一些感性的认识。高精地图跟一般的导航地图最大的区别就是不止是矢量的信息，你输入 A 点和 B 点，给一条路径。高精地图对三维的障碍物径直信息，红绿灯也好，建筑物也好，树木也好，还有交通标志都需要精确的测量，是一个三维的地图。

经过一些处理，比如自动通过手动或者半自动的方法把车道线标注出来，红绿灯位置标志出来，每一个地方的交通标志都要精确的标注。车到一个地方可以利用高精地图进行定位，结合周围的信息对驾驶做一些限制。比如速度限制，以及遵守交通规则。这儿是一个高精地图，技术的挑战主要一个是数据方面，以后高精地图比传统地图数据量大很多。你如何用一辆普通的车辆改装之后可以出去随便的采集数据，回来之后自动的拼接这些地图，完成标注，这里面有很多技术上的挑战。

最后总结一下无人驾驶的生态系统。

无人驾驶中软件只是一部分，虽然是核心的一块，包含了人工智能、大数据和机器人的算法。但是无人驾驶技术能够走向市场还需要技术一些元素的支撑，还是这些主机场，能够提供车辆，使我们可以前装后装的加装这些传感器。另外需要配件提供商，能够快速的研发，降低传感器的成本。还需要出行平台，把人和车结合到一块，像我们日常生活的一部分，可以随便打开一个 APP 叫到一个出租车或者是无人驾驶车。当然最后需要政府的法律法规的支持还有保险公司在这方面的探索，共同搭建这样一个生态系统。我相信随着技术的发展，无人驾驶可能会越来越近，真正成为一种现实。