自動駕駛汽車在經歷了半個多世紀的發展後，現已站在了向產品化、商業化過渡的節點上。可以肯定的一點是，疫情過後，自動駕駛在“運人”和“載物”方面，都會迎來更多落地應用。
自動駕駛技術的發展歷程
自動駕駛汽車這一概念可以追溯到1939年紐約世博會Futurama上。通用汽車在那次展會上向世人表達了公司對未來20年世界將如何變化的暢想，也包括導航自動駕駛汽車的自動公路系統（Automated Highway System，AHS）。展會上，諾曼·貝爾·格迪斯（Norman Bel Geddes）提出了世界首款自動駕駛概念車，這是一輛由埋在道路上的磁化金屬釘產生的無線電控制電磁場來導航車輛行駛的電動汽車。到了1958年，通用汽車公司將這個概念變成了現實。汽車的前端嵌入了一種被稱爲“拾取線圈”的傳感器，它可以通過嵌入道路中的導線來檢測電流，從而通過控制電流來指引車輛向左或向右移動。
1977年，日本人對這一想法進行了改進，使用了一種將數據傳輸到計算機來處理道路圖像的攝像系統來引導車輛移動。然而，這種車輛只能以每小時不到20英里的速度行駛。十年後，德國研發出了一種名爲“ VaMoRs”的汽車，這種裝有攝像頭的汽車可以以每小時56英里的速度安全行駛。隨着技術的進步，自動駕駛汽車探測環境並做出反應的能力也在提高。
自動駕駛汽車技術很大程度上依賴於GPS以及先進的傳感系統，這些系統可以探測車道邊界、標誌和信號以及意外障礙。而近年來，隨着上述技術的不斷改進，公衆對於自動駕駛的關注也被推到了空前的高度，一些業內人士預測，到2025年，全世界範圍內，行駛在道路上的汽車將有一半是自動駕駛的。
市場溫度稍降
在政策和資本的加持下，2016年前後，這個領域開始湧入大量參與者，傳統汽車主機廠、國內的科技互聯網公司以及一批專攻自動駕駛的初創公司紛紛入局。
2017年3月，據《財富》雜誌報道，奧迪成立了一家專注於自動駕駛的新的子公司，它將爲整個大衆汽車集團服務；2017年年初，沃爾沃宣佈啓動了全球首個由真實用戶、警察、政府和高校共同參與的自動駕駛汽車公測項目Drive Me；2015年12月，百度成立了自動駕駛事業部，並在2017年4月發佈了Apollo自動駕駛平臺；2017年10月，阿里成立達摩院，並設立自動駕駛部門；2016年9月，騰訊成立了智能駕駛實驗室；2016年，一批擁有着硅谷背景的自動駕駛初創公司相繼成立，包括小馬智行（Pony.ai）、Nullmax、文遠知行等。
但是，在無人駕駛汽車市場大火了幾年之後，卻出現了熱度走低的趨勢。2017年，奧迪推出全新一代奧迪A8（第五代車型），這款車被奧迪宣傳爲全球首款量產L3自動駕駛車型。但是，因爲法規受限，A8 的L3自動駕駛功能在北美和中國市場，都沒有啓用。奧迪技術研發部門總監Hans在接受採訪時表示，奧迪已經放棄了在下一代A8旗艦車型中引入L3級自動駕駛技術的計劃。此外，博世也將L3自動駕駛的量產時間，從2019年一直推遲到2021年。儘管人們已經注意到了無人駕駛汽車市場的巨大利潤空間，但面對複雜的自動駕駛技術、海量的資本需求和不夠清晰完善的法律法規，即便財力雄厚如傳統主機廠，一時間也難以找到突破口。
針對這種現狀，小馬智行北京研發中心負責人李衡宇在接受InfoQ採訪時表示：
自動駕駛是一個很長的賽道，實現這項技術的難度也非常高，有困難和挑戰在所難免。無論行業是“冷”是“熱”，我認爲都是正常的調整。但整體而言，近些年，行業和技術仍然是快速發展的，雖然在這個過程中，參與者會有分化，但資源和資金仍然在向頭部的公司聚集，法律法規也在完善，國家也提出了新基建藍圖，相信在未來很長一段時間，自動駕駛行業還會快速向前發展。
市場熱度的降低從某個角度來看並非壞事，這是因爲這個領域的從業者們意識到，想要技術能夠繼續發展，就要解決掉目前橫亙在發展道路上的挑戰和阻礙。
自動駕駛是一個複雜的系統工程，很多技術都非常關鍵，例如：感知、高精度定位、規劃控制、車載操作系統、硬件系統等，這些技術缺一不可，每一個方向都需要付出巨大的努力，不斷迭代和打磨，才能打造出一個安全可靠的自動駕駛系統。
就拿感知技術來說，小馬智行使用激光雷達、毫米波雷達、攝像頭作爲傳感器，用傳感器前融合的方案，進行物體的識別和追蹤，利用各個傳感器的優點和深度學習的能力，來提高感知效果。在高精度定位方面，不僅通過GNSS和IMU等獲取信息，同時需要自主研發軟件定位算法，才能做到釐米級的定位精度，即使在衛星信號有遮擋的情況下（比如隧道中），仍然能夠獲取穩定精確的定位，保證自動駕駛的安全性。
自動駕駛系統是軟硬件結合的系統，所以在硬件方面，除了大家熟知的傳感器、車載計算平臺外，還包括散熱系統、傳感器清潔系統等能夠在高溫、惡劣天氣中保障硬件穩定運行的硬件設施。除此之外，產業鏈和上下游的技術進步也非常重要，例如，傳感器技術的進步、車輛平臺的進步，同樣影響着自動駕駛系統最終的水平。
面臨的挑戰及突破口
自動駕駛技術目前已經走過了最初的原型研製階段，頭部的企業在努力進行技術落地和應用的探索，概括來說就是標準化小規模量產，但現階段我們仍然面臨着諸多挑戰。李衡宇認爲，自動駕駛的技術最大的挑戰是要實現無人化，用虛擬大腦，把司機去掉，這一步是最難解決、也是我們最終要攻克掉的障礙。具體來說又涉及到多方面的挑戰，比如，系統是否足夠智能地處理各種複雜的問題；走到商業化落地場景中，怎樣確保自動駕駛有足夠的可靠性、穩定性，並且是否可以達到規模化應用等。
在影響自動駕駛技術發展的諸多因素中，李衡宇認爲可以從以下三方面找到突破口：
第一、技術突破。爲自動駕駛提供更安全、穩定的技術是我們一直追求的目標。安全性是整個行業最關心的問題，小馬智行自創立之初就確立了Safety First的做事準則，把安全性放在公司發展的最優先位置。成立三年多，小馬智行在全球擁有近百輛自動駕駛汽車，且城區公開道路測試里程已超過200萬公里。能夠應對包括臨時修路、緊急停車、逆行車輛、行人橫穿馬路、非保護左轉、雨天、繁雜的菜市場等各類應用場景。得益於技術的突破，小馬智行在傳感器上設置了不少冗餘，互爲備份，確保了系統在運行中的穩定性和安全性。
第二、政策法規突破。自動駕駛最重要的是安全。爲了保證安全，政策法規有一定的保守性是可以理解的。總體來說，中國的政策法規在很多方面是領先的。但另一方面，隨着自動駕駛、無人駕駛越來越流行，政策法規方面確實需要有大膽的突破。具體來說：首先，自動駕駛就像人一樣，光在駕校裏學車是學不出來的，還需要到公開道路不斷學習、嘗試。自動駕駛在中國的發展，需要能夠在保證安全的情況下，慢慢開放更多、場景更豐富的路段做測試；其次，今天中國很多法律法規還是在省市的層面，在國家層面沒有協同。例如測試牌照的互認就是一個問題，目前只有長三角地區能夠做到。如果能夠做到全國一盤棋，能夠有全國性戰略、政策、法規，對自動駕駛的發展是很重要的。這是中國的制度優勢，是能做到的；此外，目前的《道路交通安全法》主要是針對傳統車輛與駕駛模式的，無法適應自動駕駛技術的發展，可考慮增加一個授權條款，授權交管部門將來針對自動駕駛制定特別的規章。
第三、公衆認知方面還需要繼續取得突破。比較好的是，目前我國的民衆個對自動駕駛的認可度在世界範圍來講是非常高的。相信隨着技術、應用的不斷髮展，再加上政府、媒體和社會各界人士的共同努力，公衆認知度會進一步提升，爲自動駕駛早日實現更大規模的落地創造更好的條件。
自動駕駛的下一站
可以看到，此次疫情爲自動駕駛行業提供了困擾他們很久的真實應用場景，無人配送車、無人消毒車、無人機等產品開始真正走入大衆生活，也讓自動駕駛行業在這次的“黑天鵝”事件中於危局中見到機遇。據李衡宇稱，疫情對他們造成的影響是雙向的，一方面，他們不得不和其他公司一樣，在疫情爆發後便暫停在美國的路測。但另一方面，疫情在“運人”和“載物”兩方面都確實給他們帶來了更高的要求和發展機遇。李衡宇稱：
在廣州，我們的自動駕駛出租車隊從1月23日開始暫定服務，2月17日恢復運營。受疫情影響，我們二月在廣州的出行訂單總數較一月降低47%。但到了三月，我們的訂單總數比二月增長159%，比一月還多出35%。整個第一季度，我們完成的訂單量比去年第四季度增長30%，服務里程增長50%，這說明越來越多的居民把自動駕駛出租車視爲重要的出行方式。
在我們的美國辦公區加州弗裏蒙特市，我們的車隊從4月17日起爲當地一個臨時集中點的居民提供全程無接觸的食品運輸，迄今已經運送了超過2700份食品。在加州爾灣受到疫情侵襲，物流等基本商業活動受限之時，小馬智行和亞洲商品網站亞米網合作，攜手用自動駕駛汽車爲當地居民提供安全和便利的“最後一公里”物資運輸服務。
疫情對於自動駕駛行業來說是“危中有機”，使得全世界的人們對自動化、無人化的出行、物流需求更爲迫切。天災人禍面前，人們意識到機器可以幫助人們完成人力所不能及的事情，無人化必要性再次凸顯，從這方面來看，疫情加快了自動駕駛行業朝着無人化目標發展的進程。
李衡宇認爲，自動駕駛行業目前已經歷經了原型研製階段，站在了向產品化、商業化過渡的節點上。自動駕駛行業的終極目標是真正的無人駕駛，實現未來交通的徹底變革。這是需要民衆廣泛接受、認可作爲基礎的。疫情後，無論是在運人還是物流方面，都會迎來更多的落地應用。
參考鏈接：
https://www.titlemax.com/resources/history-of-the-autonomous-car/