自动驾驶汽车在经历了半个多世纪的发展后，现已站在了向产品化、商业化过渡的节点上。可以肯定的一点是，疫情过后，自动驾驶在“运人”和“载物”方面，都会迎来更多落地应用。

自动驾驶技术的发展历程

自动驾驶汽车这一概念可以追溯到1939年纽约世博会Futurama上。通用汽车在那次展会上向世人表达了公司对未来20年世界将如何变化的畅想，也包括导航自动驾驶汽车的自动公路系统（Automated Highway System，AHS）。展会上，诺曼·贝尔·格迪斯（Norman Bel Geddes）提出了世界首款自动驾驶概念车，这是一辆由埋在道路上的磁化金属钉产生的无线电控制电磁场来导航车辆行驶的电动汽车。到了1958年，通用汽车公司将这个概念变成了现实。汽车的前端嵌入了一种被称为“拾取线圈”的传感器，它可以通过嵌入道路中的导线来检测电流，从而通过控制电流来指引车辆向左或向右移动。

1977年，日本人对这一想法进行了改进，使用了一种将数据传输到计算机来处理道路图像的摄像系统来引导车辆移动。然而，这种车辆只能以每小时不到20英里的速度行驶。十年后，德国研发出了一种名为“ VaMoRs”的汽车，这种装有摄像头的汽车可以以每小时56英里的速度安全行驶。随着技术的进步，自动驾驶汽车探测环境并做出反应的能力也在提高。

自动驾驶汽车技术很大程度上依赖于GPS以及先进的传感系统，这些系统可以探测车道边界、标志和信号以及意外障碍。而近年来，随着上述技术的不断改进，公众对于自动驾驶的关注也被推到了空前的高度，一些业内人士预测，到2025年，全世界范围内，行驶在道路上的汽车将有一半是自动驾驶的。

市场温度稍降

在政策和资本的加持下，2016年前后，这个领域开始涌入大量参与者，传统汽车主机厂、国内的科技互联网公司以及一批专攻自动驾驶的初创公司纷纷入局。

2017年3月，据《财富》杂志报道，奥迪成立了一家专注于自动驾驶的新的子公司，它将为整个大众汽车集团服务；2017年年初，沃尔沃宣布启动了全球首个由真实用户、警察、政府和高校共同参与的自动驾驶汽车公测项目Drive Me；2015年12月，百度成立了自动驾驶事业部，并在2017年4月发布了Apollo自动驾驶平台；2017年10月，阿里成立达摩院，并设立自动驾驶部门；2016年9月，腾讯成立了智能驾驶实验室；2016年，一批拥有着硅谷背景的自动驾驶初创公司相继成立，包括小马智行（Pony.ai）、Nullmax、文远知行等。

但是，在无人驾驶汽车市场大火了几年之后，却出现了热度走低的趋势。2017年，奥迪推出全新一代奥迪A8（第五代车型），这款车被奥迪宣传为全球首款量产L3自动驾驶车型。但是，因为法规受限，A8 的L3自动驾驶功能在北美和中国市场，都没有启用。奥迪技术研发部门总监Hans在接受采访时表示，奥迪已经放弃了在下一代A8旗舰车型中引入L3级自动驾驶技术的计划。此外，博世也将L3自动驾驶的量产时间，从2019年一直推迟到2021年。尽管人们已经注意到了无人驾驶汽车市场的巨大利润空间，但面对复杂的自动驾驶技术、海量的资本需求和不够清晰完善的法律法规，即便财力雄厚如传统主机厂，一时间也难以找到突破口。

针对这种现状，小马智行北京研发中心负责人李衡宇在接受InfoQ采访时表示：

自动驾驶是一个很长的赛道，实现这项技术的难度也非常高，有困难和挑战在所难免。无论行业是“冷”是“热”，我认为都是正常的调整。但整体而言，近些年，行业和技术仍然是快速发展的，虽然在这个过程中，参与者会有分化，但资源和资金仍然在向头部的公司聚集，法律法规也在完善，国家也提出了新基建蓝图，相信在未来很长一段时间，自动驾驶行业还会快速向前发展。

市场热度的降低从某个角度来看并非坏事，这是因为这个领域的从业者们意识到，想要技术能够继续发展，就要解决掉目前横亘在发展道路上的挑战和阻碍。

自动驾驶是一个复杂的系统工程，很多技术都非常关键，例如：感知、高精度定位、规划控制、车载操作系统、硬件系统等，这些技术缺一不可，每一个方向都需要付出巨大的努力，不断迭代和打磨，才能打造出一个安全可靠的自动驾驶系统。

就拿感知技术来说，小马智行使用激光雷达、毫米波雷达、摄像头作为传感器，用传感器前融合的方案，进行物体的识别和追踪，利用各个传感器的优点和深度学习的能力，来提高感知效果。在高精度定位方面，不仅通过GNSS和IMU等获取信息，同时需要自主研发软件定位算法，才能做到厘米级的定位精度，即使在卫星信号有遮挡的情况下（比如隧道中），仍然能够获取稳定精确的定位，保证自动驾驶的安全性。

自动驾驶系统是软硬件结合的系统，所以在硬件方面，除了大家熟知的传感器、车载计算平台外，还包括散热系统、传感器清洁系统等能够在高温、恶劣天气中保障硬件稳定运行的硬件设施。除此之外，产业链和上下游的技术进步也非常重要，例如，传感器技术的进步、车辆平台的进步，同样影响着自动驾驶系统最终的水平。

面临的挑战及突破口

自动驾驶技术目前已经走过了最初的原型研制阶段，头部的企业在努力进行技术落地和应用的探索，概括来说就是标准化小规模量产，但现阶段我们仍然面临着诸多挑战。李衡宇认为，自动驾驶的技术最大的挑战是要实现无人化，用虚拟大脑，把司机去掉，这一步是最难解决、也是我们最终要攻克掉的障碍。具体来说又涉及到多方面的挑战，比如，系统是否足够智能地处理各种复杂的问题；走到商业化落地场景中，怎样确保自动驾驶有足够的可靠性、稳定性，并且是否可以达到规模化应用等。

在影响自动驾驶技术发展的诸多因素中，李衡宇认为可以从以下三方面找到突破口：

第一、技术突破。为自动驾驶提供更安全、稳定的技术是我们一直追求的目标。安全性是整个行业最关心的问题，小马智行自创立之初就确立了Safety First的做事准则，把安全性放在公司发展的最优先位置。成立三年多，小马智行在全球拥有近百辆自动驾驶汽车，且城区公开道路测试里程已超过200万公里。能够应对包括临时修路、紧急停车、逆行车辆、行人横穿马路、非保护左转、雨天、繁杂的菜市场等各类应用场景。得益于技术的突破，小马智行在传感器上设置了不少冗余，互为备份，确保了系统在运行中的稳定性和安全性。

第二、政策法规突破。自动驾驶最重要的是安全。为了保证安全，政策法规有一定的保守性是可以理解的。总体来说，中国的政策法规在很多方面是领先的。但另一方面，随着自动驾驶、无人驾驶越来越流行，政策法规方面确实需要有大胆的突破。具体来说：首先，自动驾驶就像人一样，光在驾校里学车是学不出来的，还需要到公开道路不断学习、尝试。自动驾驶在中国的发展，需要能够在保证安全的情况下，慢慢开放更多、场景更丰富的路段做测试；其次，今天中国很多法律法规还是在省市的层面，在国家层面没有协同。例如测试牌照的互认就是一个问题，目前只有长三角地区能够做到。如果能够做到全国一盘棋，能够有全国性战略、政策、法规，对自动驾驶的发展是很重要的。这是中国的制度优势，是能做到的；此外，目前的《道路交通安全法》主要是针对传统车辆与驾驶模式的，无法适应自动驾驶技术的发展，可考虑增加一个授权条款，授权交管部门将来针对自动驾驶制定特别的规章。

第三、公众认知方面还需要继续取得突破。比较好的是，目前我国的民众对自动驾驶的认可度在世界范围来讲是非常高的。相信随着技术、应用的不断发展，再加上政府、媒体和社会各界人士的共同努力，公众认知度会进一步提升，为自动驾驶早日实现更大规模的落地创造更好的条件。

自动驾驶的下一站

可以看到，此次疫情为自动驾驶行业提供了困扰他们很久的真实应用场景，无人配送车、无人消毒车、无人机等产品开始真正走入大众生活，也让自动驾驶行业在这次的“黑天鹅”事件中于危局中见到机遇。据李衡宇称，疫情对他们造成的影响是双向的，一方面，他们不得不和其他公司一样，在疫情爆发后便暂停在美国的路测。但另一方面，疫情在“运人”和“载物”两方面都确实给他们带来了更高的要求和发展机遇。李衡宇称：

在广州，我们的自动驾驶出租车队从1月23日开始暂定服务，2月17日恢复运营。受疫情影响，我们二月在广州的出行订单总数较一月降低47%。但到了三月，我们的订单总数比二月增长159%，比一月还多出35%。整个第一季度，我们完成的订单量比去年第四季度增长30%，服务里程增长50%，这说明越来越多的居民把自动驾驶出租车视为重要的出行方式。

在我们的美国办公区加州弗里蒙特市，我们的车队从4月17日起为当地一个临时集中点的居民提供全程无接触的食品运输，迄今已经运送了超过2700份食品。在加州尔湾受到疫情侵袭，物流等基本商业活动受限之时，小马智行和亚洲商品网站亚米网合作，携手用自动驾驶汽车为当地居民提供安全和便利的“最后一公里”物资运输服务。

疫情对于自动驾驶行业来说是“危中有机”，使得全世界的人们对自动化、无人化的出行、物流需求更为迫切。天灾人祸面前，人们意识到机器可以帮助人们完成人力所不能及的事情，无人化必要性再次凸显，从这方面来看，疫情加快了自动驾驶行业朝着无人化目标发展的进程。

李衡宇认为，自动驾驶行业目前已经历经了原型研制阶段，站在了向产品化、商业化过渡的节点上。自动驾驶行业的终极目标是真正的无人驾驶，实现未来交通的彻底变革。这是需要民众广泛接受、认可作为基础的。疫情后，无论是在运人还是物流方面，都会迎来更多的落地应用。

参考链接：

https://www.titlemax.com/resources/history-of-the-autonomous-car/

创作场景

小马智行李衡宇：自动驾驶技术已走到了向产品化、商业化过渡的节点上