文|AI报道
刚刚，美剧「权力的游戏」烂尾收场，遭到粉丝们疯狂吐槽。
然而，在AI领域，令人失望的例子也同样存在。
最典型的就是，如今冰火两重天的自动驾驶行业。
5月初，“大嘴”马斯克突然宣布将开启新的融资计划，增发至少 20 亿美元的股票和可转换债券组合。目的就是为特斯拉即将枯竭的资金储备“输血”。同时，马斯克还画了一张全新“大饼”，未来特斯拉市值将达到5000亿美元！
而在国内，近期有媒体爆料，百度无人车项目正在筹备分拆当中，且正在寻找外部投资机构融资。消息一出，百度官方随即辟谣，该消息为不实信息，目前未有分拆计划。
从表面上来看，两则新闻都给人“地主家也没有余粮了”之感。
但事实上，自动驾驶行业一直处于冰火两重天的境地。一方面，行业持续火爆，吸金无数，另一方面则危机重重，业内盛传凛冬将至，可谓一言难尽。
近年来，无论是国家、资本，还是学术和企业都将自动驾驶视为未来汽车产业转型升级、城市交通发展的重要方向，更是AI落地的重要应用场景和推动力。正因此，自动驾驶企业广受追捧，吸金无数，甚至从“资本宠儿”变为“圈钱游戏”。但其中所隐藏的危机四伏，让整个行业笼罩在“凛冬将至”的不安之中。
政府：从扶持到主导
近年来，欧美、日本以及我国都非常重视对自动驾驶的扶持，并着重在技术研发、道路测试、标准法规、政策等方面为自动驾驶的发展提供政策支持，以助力自动驾驶的发展。我国从自动驾驶及其载体——智能网联汽车出发，从政产学研各层面积极推动，为自动驾驶技术研发和测试创造条件，夯实基础。
早在2013年，美国高速公路交通安全管理局就发布了自动驾驶的相关规范，并制定了自动驾驶测试标准，用于支持自动驾驶技术的发展和推广。随后，美国又针对不同的领域和方向，对自动驾驶施加指导和约束。2017年9月，美国众议院一致通过《自动驾驶法案（SELF DRIVE ACT，H.R.3388）》，为美国顺利开展自动驾驶汽车的创新、研发、测试以及安全部署提供了重要支持。
在州层面，内华达州、加利福尼亚州、佛罗里达州、哥伦比亚特区、密歇根州等十多个州（特区）针对自动驾驶，先后出台了针对自动驾驶汽车的交通政策法规，全面推动美国自动驾驶技术及人工智能产业的发展。
此外，英国、法国、德国和日本等发达国家也积极推动自动驾驶技术的发展。例如，英国高度重视自动驾驶技术应用及安全问题；法国积极开展自动驾驶测试，推动相关法律修订；德国已是自动驾驶技术进展最快的国家之一；日本将自动驾驶技术作为科技发展的重要方向。
我国高度重视自动驾驶、智能网联汽车的发展，将其看作是汽车产业升级的必备条件。从2015年开始，我国陆续推出了针对智能网联汽车、智能汽车的发展规划和政策。而2017年的《新一代人工智能发展规划》，更是明确了自动驾驶技术将逐步投入到实际应用中这一战略目标。
2018年5月，工信部、公安部、交通部三部委联合发布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，是我国各地具体组织开展智能网联汽车道路测试工作的指导性文件。截至目前，北京、上海、重庆、无锡等地已建立了16个自动驾驶汽车测试场地，为早日实现更高级别的自动驾驶奠定了基础。
如今，自动驾驶不仅成为国家之间博弈的重要工具之一，更关系到国家和城市竞争力的提升。此外，由于自动驾驶离不开专用道路的测试和基础网络的建设，政府角色也逐渐从扶持向主导转换，成为推动自动驾驶发展的重要力量。
资本：逐年升温，吸金无数
2016年是自动驾驶创业的潮起之年。3月Cruise被通用斥资10亿美元收购，开启了初创企业与传统主机厂商联手的序幕；同年12月，谷歌的自动驾驶项目分拆为独立公司Waymo，迈出从实验室到商业化的重要一步。
2017年，自动驾驶领域的融资额已超过400亿元。同年，英特尔以153亿美元收购以色列著名的高级驾驶辅助系统厂商Mobileye，成为最大的新闻。
尽管2018年自动驾驶最高单笔融资不及2017年，但总融资规模也超过了60亿美元，涵盖了自动驾驶系统、激光雷达、高精地图等诸多细分领域。同时，2018年，国内自动驾驶初创企业开始冒头。7月，小马智行完成了1.02 亿美元的融资； 10月，Momenta完成新一轮战略融资，累计获得超2亿美元资金，估值超过10亿美元； 5月，Roadstar.ai获1.28亿美元A轮融资，刷新了国内初创公司单轮融资最高纪录。
进入2019年之后，自动驾驶领域依旧是“资本宠儿”。据统计，在不到两个月的时间内，自动驾驶已实现了超过110亿元的融资，继续呈现出疯狂吸金的态势。
其中打头阵的是，文远知行（原景驰），其获数千万美元；紧接着，Aurora、Nuro、图森未来及地平线等自动驾驶相关产业链企业也接连获得融资，其中Nuro融资额达到9.4亿美元，再创融资纪录；图森未来融资9500万美元，成自动驾驶卡车“独角兽”。就连主要涉足自动驾驶芯片的地平线获得6亿美金的融资，可见行业火爆依旧。
而到了4、5月，无人出租车概念突然大火，再次引爆自动驾驶行业。Uber ATG、Cruise两家分别获得10亿美元和11.5亿美元融资。其中Cruise在此次融资后，估值达190亿美元，成为行业中的“巨无霸”。
企业：产业链庞大，纷争不断
在政府扶持和资本加持下，大量企业获得了巨大的发展空间。
目前全球涉足自动驾驶的企业众多，除了传统主机厂商外，还包括科技、造车新势力、初创等不同类型的企业，都试图在这一领域分一杯羹，竞争之激烈可见一斑。
图片来源：Comet Labs
众所周知，自动驾驶是一条复杂的产业链，除了整车厂商外，各大零配件厂商也同样占据重要地位。例如，用于感知的摄像头、激光雷达、超声波雷达等，汽车通讯方面的车联网、高精度地图等，决策中的算法、芯片及平台等，还有实现汽车控制的制动、转向、油门，甚至照明等等，涵盖方方面面，非常庞大。
据今年2月披露的《2018年自动驾驶接管报告》显示，谷歌旗下的Waymo仍然排名第一且遥遥领先， 通用旗下Cruise紧随其后，初创企业Zoox排名第三。国内的Nuro、Pony.ai和百度，则分别拿下了第四、第五和第七。令人意外的是Uber倒数第一，苹果倒数第二。
由此可见，第一梯队为科技界的代表Waymo和初创企业的代表Cruise，其背后离不开母公司谷歌和通用的支持。第二梯队被初创企业占据。第三梯队则是一些老牌巨头，诸如Uber和苹果，看来创新力不足显然是一个大问题。
业界普遍认为，财力+创新力是自动驾驶企业致胜的法宝，这也证明了虽然初创企业已经崛起，但仍需大量“输血”。因此，强强联手可以说是不错的解决办法，背靠通用的Cruise就是最好的例子。
然而，就在火爆的同时，最近一则“自动驾驶就是圈钱游戏”的爆料被再次推上了风口浪尖。
同时，国内初创企业更是爆出偷技术、内讧、撤资、倒闭等传言和纷争不断，犹如上演一场场“权力的游戏”，但让人对整个行业产生了疑问，谣言自然也随之而来。
诚然，在异常火爆的自动驾驶行业，通过讲故事、PPT圈钱、甚至爱国情怀，轻轻松松就能从投资人手里捞到大把的融资。
但造车绝非一日之功，尤其在自动驾驶领域，必须迈过一道道技术难关，才能推动技术落地和行业发展。
因此，人才的重要性不言而喻。
人才：“高薪抢人”与“技术窃取”
人才是除了资金之外，制约自动驾驶发展的重要因素之一。
据腾讯研究院2018年发布的《全球人工智能产业人才白皮书》显示，全球人工智能人才约30万人，但市场需求却是在百万级以上。在美国，包括在斯坦福、MIT（麻省理工）、CMU（卡内基梅隆）、伯克利这四所名校的AI专业博士生起始年薪，已经高达百万美金。而国内也传出应届博士年薪上涨至80万的消息，可谓一掷千金。
与整个AI大环境里人才匮乏的态势如出一辙，目前自动驾驶领域也面临严重的“人才荒”。
数据来源：《中国智能网联汽车人才发展报告》
据《中国智能网联汽车人才发展报告》显示，整个行业智能网联汽车人才总量不足2万人。尤其是研发人才缺口过大，严重制约了中国智能网联汽车的发展。而作为智能网联更高阶的应用场景，自动驾驶相关人才的匮乏问题则更为明显。
不仅在中国，全球自动驾驶行业同样如此，即便在美国人才同样难求，巨头公司纷纷加入“抢人大战”。据外媒报道，美国匹兹堡的自动驾驶汽车市场人才竞争极其激烈，Uber、福特旗下的Argo.AI等公司全都在大力“抢人”，相关专业大学毕业生毕业就能拿到20万美元（约合人民币130.9万元）的薪酬。
为了缓解“人才荒”的窘境，国内企业只得在美国设立研发中心和分支机构，以吸引海外人才。据不完全统计，截至目前，富士康、百度、蔚来汽车、游侠汽车、智加科技、图森未来、小马智行等公司都在美国设有相关的研发中心，以吸引更多国际顶尖人才。
正是在人才匮乏的情况下，技术窃取的丑闻也随之而来。
特斯拉、谷歌、苹果、百度等巨头都遭遇技术窃取、数据泄漏事件。例如2017年2月，谷歌母公司Alphabet与Uber自动加驾驶汽车部门对簿公堂，指控Uber窃取了自家的商业机密用来启动Uber的自动驾驶项目；2019年3月，特斯拉对其前员工、小鹏汽车现员工提起民事诉讼，指控其窃取特斯拉Autopilot技术的源代码。
无论传言真假与否，对于自动驾驶来说，核心技术都难以逾越的门槛，为了走捷径，难免有人铤而走险。
技术：门槛极高，缺乏标准
自动驾驶，无疑是AI中最复杂的应用场景，需要掌握大量核心技术，并涉及软硬件各个层面，细分明显，且门槛极高。
从理论来说，自动驾驶的技术原理包含感知、判断、控制、互联四大类，相当于传统汽车+人工智能大脑+智能传感器的组合。
简单来说，自动驾驶就是让汽车学会通过传感器实现对外部信息的感知，并借助智能大脑做出判断；在这一过程中，还需要执行自动行驶的任务，同时保持互联状态，以实时获取高清地图、路况、其他车辆行驶状态及自身定位等信息。
因此，自动驾驶汽车其实就是一台自动驾驶机器人！
其技术门槛及难度可想而知。
同时，行业内始终未能形成主流的标准或解决方案，例如相对成熟的方案分为视觉（摄像头）和激光雷达两种，其中视觉方案由视觉+毫米波雷达+超声波雷达组成，从量产成本及技术成熟性考虑，典型的例子就是特斯拉Autopilot。
而激光雷达由于成本较高，主要出现在一些科技企业和传统主机厂商的产品上，例如Waymo、百度等采用的都是低线束激光雷达，作为摄像头+毫米波雷达的补充手段，以应对全天候、昼夜等特殊环境。
前不久，特斯拉发布自动驾驶芯片的同时，马斯克发表了“激光雷达无用论”，引起业界广泛关注，并受到包括Waymo、英伟达等企业的批评。
但毋庸置疑的是，目前自动驾驶的方案仍然难以形成统一的标准，需要长期的探索和测试，以提升传感器、高精度地图、芯片及算法的能力。
去年11月底，Waymo首席执行官John Krafcik就公开感叹“自动驾驶技术太难”、“距L5级自动驾驶的普及还需数十年”等言论，以致自动驾驶圈内曾掀起一片唱衰之声。同时，凛冬将至的预言也在业内充斥。
究其原因，正因为对核心技术苛求，“烧钱”始终是自动驾驶难以回避的话题。
但是，即使“烧钱”，自动驾驶依旧饱受质疑和唱衰，这不仅由于其奇高的技术门槛，也和屡屡发生的事故不无关系。
事故：是技术不成熟，还是文字游戏？
综观历来自动驾驶的事故案例，特斯拉、Uber两大巨头可以说是首当其中。
美国国家运输安全委员会（NTSB）5月16日表示，2018年3月1日，在美国佛罗里达州德尔雷海滩发生的一起致命车祸中，特斯拉Autopilo处于启用状态。据了解，这至少是特斯拉Autopilo所引起的第三起致命车祸。
之后，特斯拉仍然事故不断，过早让不成熟的技术上路，可以说特斯拉难辞其咎。
同时，里程数屡破纪录的Waymo也只是在封闭道路上测试而已，也从未真正落地。
归根到底是技术不成熟的表现。
逼不得已的，特斯拉为此还玩起了“文字游戏”，从最初的“完全自动驾驶”到目前的“自动辅助驾驶”，宣传口号一变再变，令人大跌眼镜。
业内也逐步将原本大肆宣传的“无人驾驶”改为“自动驾驶”。
其实，这就表明了目前自动驾驶仍然无法实现真正的落地，业内普遍采用的只是一种高级驾驶辅助系统（AdvancedDriver AssistantSystems，简称ADAS）。其作用就是辅助驾驶者，以获得更高效、更安全的全新驾驶体验。
终究不能完全脱离人的控制，只是机器辅助而已。
从自动驾驶的分级来看，目前包括特斯拉在内的自动驾驶汽车都仅仅达到L3的级别，通过不断测试的谷歌 Waymo则宣称达到了L4级别，而百度的“阿波龙”自动驾驶巴士的级别也是L4，也需要在指定区域内行驶。
此外，从各大主机厂商宣布的各种的时间表来看，通用预计2020年达到L4级自动驾驶并实现量产；福特将于2020年制造首批自动驾驶汽车；雷诺-日产也将在2020年实现在城市内自动驾驶。
所以，真正无需人为操控的全自动驾驶的L5级别仍然相当遥远。
降维落地： 一个全新的名词
目前，尽管Waymo自动驾驶路测近2000万公里、特斯拉早已将用户当成测试的“小白鼠”，甚至一些厂商宣称的“故障率低”、“零事故”等等，但终究让人对自动驾驶的落地放不下心。
同时，面对技术门槛高、人才匮乏、事故连连以及大佬唱衰等等诸多问题，自动驾驶厂商唯有寻找更实际的解决办法。
面对难以落地的窘境，各大厂商只有坐以待毙？
答案当然是否定的。
一个全新的名词被创造出来：降维落地。
无人出租车（RoboTaxi）、无人巴士、无人物流车、无人卡车等全新的领域，成为降维切入的新阵地或者说是新场景。
由于限制在特定的区域内，无需考虑外界的干扰因素，自动驾驶的安全性无疑将成倍提升，落地自然也容易不少。
RoboTaxi就犹如无人驾驶的Uber，不仅让自动驾驶实现降维落地，更能借助共享经济，打着取代出租车和网约车的旗号，为用户提供不同寻常的新体验。
去年12月，谷歌的无人出租车Waymo one开始在美国凤凰城开放商业试运营，虽然目前参与乘坐的用户还都来自定向邀请，但已经在法规框架之内进行收费运行。
同时，Cruise、Argo.AI、Uber ATG、特斯拉以及国内的小马智行等厂商都宣布并已经开始尝试RoboTaxi。
尽管还是需要在指定区域内行驶，Robotaxi仍然需要达到L4级别，也就是具备感知、决策、规划和控制，以及高精地图、精准定位、远程调度等全栈自动驾驶技术，其难度同样不低。
因此，以此类推，同样需要在指定区域内行驶的无人巴士、无人物流车、无人卡车，都是降维落地的不错解决办法。
对于厂商来说，降维落地也是落地，至少能落地就好，否则生存就会有问题。
综上所述，自动驾驶行业仍然处于由驾驶辅助向自动驾驶迈进的阶段，离真正无人驾驶仍然有较长的路要走。由于自动驾驶是一项超级复杂的系统工程，汇集大量的尖端技术，并需要深度融合，才能尽可能降低错误，提升安全性和舒适度。因此，需要整个产业链、生态链，以及学术、政府各个层面的支持和包容，才能推动自动驾驶的商业化落地，真正实现上路。
如今，尽管自动驾驶仍然被视为朝阳产业，关注度和投资依旧不断，但“列王纷争”一般的混战格局并未改变，仍然危机重重，唱衰不断。但自动驾驶始终是AI领域最有价值、最具技术含量的应用场景，未来前景依旧令人期待。
对于自动驾驶企业来说，能否突破重围，关乎企业发展，甚至行业的生死，其重要性不言而喻。因此，自动驾驶企业应该彻底摆脱浮躁，将精力完完全全投入到技术创新和产品研发中，唯有掌握核心技术，推动应用场景的落地，才能在冰火两重天的混乱局面中突出重围，走得更远。
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