无人驾驶已来？！

高精尖人才数量、高端产业规模、5G基站数量……国内一线城市竞争力比拼的焦点近年来正不断衍化，对全社会产业生态影响深远的自动驾驶产业，如今正逐渐成为新的焦点，而国内首张自动驾驶商用牌照发放更让这种城市间的竞争变得白热化。

国内首张自动驾驶商用牌照发放

自动驾驶产业的发展正成为国内一线城市竞争力比拼的焦点，继上海向3家企业颁发首批智能网联汽车示范应用牌照后，武汉也在全国迈出了无人驾驶商业化应用的关键一步。

9月22日上午，国家智能网联汽车（武汉）测试示范区正式揭牌，揭牌仪式上，武汉市交通运输部门颁发了全球首张自动驾驶车辆商用牌照，百度、海梁科技、深兰科技拿到自动驾驶商用牌照，获得牌照的智能网联汽车将在国家智能网联汽车武汉测试示范区28公里的示范道路上运营。

所谓测试牌照与商业牌照的不同之处在于，测试牌照仅可用于自动驾驶汽车路测，相关企业可以通过分析路测的数据、情况提升自身的技术水平，但这也只是停留在技術测试阶段。因此从发放牌照的性质上来看，商用牌照将被允许进行收费盈利，在自动驾驶落地应用的过程中有一定的突破性意义。

武汉市交通运输局相关负责人也表示，颁发自动驾驶商用牌照的最大意义在于，相关企业可在原有测试基础上，加强测试远程驾驶、车路协同等在5G环境下的新功能，并进行载人试运营，从而推动智能驾驶技术在真实场景下的应用。

自动驾驶出租车已上路

商用牌照的发放，意味着智能驾驶技术从理论、实践到应用迈出了一大步，而在人们感叹武汉这次动作快不久，百度在长沙宣布，自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。首批45辆Apollo与一汽红旗联合研发的“红旗EV”Robotaxi车队在长沙部分已开放测试路段开始试运营。即日起，普通长沙市民即可登录Apollo官网申请成为种子用户，并有机会试乘体验。

也就是说，在人们还在讨论商用的自动驾驶场景应该如何时，百度已经在长沙推出了自动驾驶出租车。在具体体验上，乘客进入百度Robotaxi后，后排座位的前方有两块屏幕，只需点击屏幕就可以让车辆开启自动驾驶行程。

在行驶过程中，百度Robotaxi不但可以根据路况进行智能变道，而且还会判断周边车辆的行驶状况，对近距离超车等情况做出自动避让。如果碰上前方有行人横穿马路、乱闯红灯等行为，百度Robotaxi也会减速刹车，礼貌避让行人。

据了解，此前只有Waymo、Zoox以及AutoX分别获得美国的Robotaxi试运营牌照，长沙开放Robotaxi试运营在国内尚属首例。

产业引导加速落地

从武汉到长沙，政策的驱动加速了自动驾驶商用落地，对于自动驾驶产业而言，相关政策及产业扶持策略起到了有力的推动作用。

2018年4月，交通运输部与工业和信息化部、公安部联合印发《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》（以下简称《管理规范》），首次从国家层面就规范自动驾驶道路测试作出规定。同年8月，工业和信息化部出台《车联网直连通信使用5905-5925MHz频段管理规定（暂行）》，为基于LTE-V2X直连通信划定了20MHz带宽的专用频率资源。2018年12月，工业和信息化部发布《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，提出了发展目标和一系列具体举措。

在刚过去不久的2019年9月，工信部推动全国首个车联网先导区在江苏揭牌、上海等四省市签订智能网联汽车道路测试互认合作协议、北京市启动车联网和自动驾驶地图应用试点，再到工信部推动智能网联汽车平台建设以及国家层面的《交通强国建设纲要》发布，显示政府在不断扩大试点范围、推动车联网的基础设施建设，政策节奏的加快将有力促进智能网联汽车产业发展。

一步一个脚印的汽车智能化

自动驾驶可以说是汽车智能化的方向或表象，随着汽车智能化、电子化的推进，无人驾驶已经是未来汽车发展的必然趋势，智能汽车（ADAS）和车联网（V2X）分别是实现无人驾驶的内部和外部要求，而5G技术即成为车联网V2X中的关键制衡。5G催化下，无人驾驶产业发展有望提速。

和新能源汽车有所不同的是，智能汽车更多的是在消费者主动选择下的发展，由于不同消费者的车辆价位和性能接受度差异，智能汽车上的辅助驾驶功能各异，目前主流的方法是根据智能汽车上可实现功能的差异对车辆进行智能化的分级定义，通常分为4级或者5级。其中L0-L5是美国SAE的智能汽车阶段定义，L0-L4是美国NHTSA的智能汽车阶段定义，DA-FA是中国制造2025的智能汽车阶段定义。

根据2016年美国汽车工程师学会（SAE）的分类，无人驾驶自动化的程度可以分为六个阶段，从L1到L5进步的顺序依次体现在操作执行、环境监控、动态监视任务和行驶情景。

汽车智能化并不局限于汽车领域，道路环境同样需要智能化。交通本身是移动性非常强的领域，如果任何时间、任何地点、任何物体都可以相互连接，就极有可能产生新的应用，车联网大趋势下，5G才是构建所有应用的基础和催化剂。

5G成为催化剂

车联网的关键在于车际网，即车联万物，以联网通信的模式强化感知，实现车路、车车、车人等协同。车联网这项技术在国内极高概率是以智能互联示范区的模式推进，整车、检测、基建、通信和计算机多行业融合发展，要求对整体道路基建做整改，对通信协议做规范，同时对高速移动通信的质量提出更高的要求，这样的环境下5G商用成为车联网到最强催化剂。

5G网络技术之于自动驾驶，就像鱼和水的关系，相比4G网络，5G有着大带宽、低时延、广连接的优势，这就为自动驾驶的发展装上了加速器。5G网络中的大带宽和低延时，为自动驾驶实现跨越式的发展带来可能性。

随着单车向车联网的转变，这一场景必然以高效、可靠的连接为基础。汽车在道路的所有动作都必须在数毫秒之内完成，稍有耽搁都有可能酿成交通事故。未来，自动驾驶汽车将在每秒钟消耗0.75GB的数据量，每天使用约4000GB数据量。超大的数据量、苛刻的传输环境，都对连接提出更高的挑战。5G网络的理论值达到20Gbps，随着5G网络成熟完善，网速的进一步提升，无疑将会满足车联网的需求。

5G之外，AI也是未来汽车自动驾驶不可或缺的元素，当前主流的无人驾驶技术依赖于AI和单车智能，但遇到特殊情况如特殊天气，由于传感器性能的局限，车的识别会受限，带来一定安全风险。而随着5G+AI从底层技术上的深度融合，将能感知覆盖更多场景、弥补路测数据的不足，也将无人驾驶的安全性提高一个数量级，更快实现技术的落地和普及。

无人进程提速的细分领域

大规模的自动驾驶需要道路、通信等多个领域相互配合才能完成，而对于交通这样涉及面极广的领域，自动驾驶想要全面落地的确需要漫长的时间积累才有希望，这让不少企业选择港口物流、景区、矿山等细分应用领域为突破口。

比如以物流领域切入自动驾驶的嬴彻科技，其定位就是“车规级，面向量产，L3”的自动驾驶。但是公司成立之后就先从L1、L2智能卡车入手，已经相继签下首批客户，启动首条运营线路。谷歌、奔驰、特斯拉、沃尔沃等知名车企同样将无人卡车当做自动驾驶领域的重要突破口。

综合安全风险、政策风险等因素，无人驾驶技术的商业化会遵循着低速到高速、封闭到开放的路线走。目前的無人驾驶技术不能做到完全载客运营，但在货运、封闭园区等细分领域，技术需求相对较低，无人驾驶车辆可以逐步代替传统车辆，率先实现商业化。

同时，无人驾驶也有望成为汽车共享的未来，无人驾驶技术将使分时租赁和网约车合二为一，对网约车、分时租赁将产生革命性的影响。细分应用领域的崛起不仅推动自动驾驶产业整体健康成长，更加速了自动驾驶领域的竞争。

资本与人才的激战

自动驾驶不但是一个技术密集型的产业，同时也是一个资金密集型产业，除了招聘技术人才，还要购买车辆、雷达等各种设备。早期，不少自动驾驶企业都宣称能在2020年左右实现商业落地。基于这样的预期，自动驾驶公司受到了VC/PE的热捧，估值也一路水涨船高。然而，随着时间的推移，自动驾驶相关企业成果和产品迟迟无法变现，资本热度开始退潮，即使是Waymo这样有着谷歌母公司Alphabet每年10亿美元输血，含着金钥匙出生的明星企业也不得不对外寻求投资。越来越多自动驾驶领域的企业开始为钱发愁，VC/PE开始变得愈发谨慎。

除争夺资本外，自动驾驶领域人才也是各企业争夺的重点，2016年～2017年自动驾驶在全球崛起时，各国相关企业如雨后春笋般出现，可《连线》杂志曾报道，引领AI发展的顶尖人才全球不足千人，且大多出自谷歌、微软、百度等企业。真正接触过自动驾驶核心技术的人才很稀有，因此从谷歌waymo、百度无人车项目出来的人才会遭到哄抢，再加上部分高端人才选择自主创业，更让自动驾驶领域人才紧张的局面长期得不到改善。

综合看来，无人驾驶汽车力量逐渐汇集，科技巨头步步紧逼、传统汽车汽车巨头寸步不让，无人驾驶领域局面复杂、狼烟四起，竞争也将更为激烈，行业洗牌加剧也催生了龙头企业竞争格局的形成。

全产业生态融合

无人驾驶商业化应用并不平坦，而在企业、政府、资本等多方支持下，整个自动驾驶领域发展正逐渐提速，尤其是互联网科技企业同传统汽车企业的合作，两大阵营的融合让人们看到了更多的可能性。

早在2014年7月23日，阿里巴巴便和上汽签署战略合作协议，决定共同打造互联网汽车及其生态圈。次年，双方成立合资公司斑马网络。2017年7月，百度发布了DuerOS，开放式的操作系统能够支持手机、电视、音箱、汽车、机器人等多种硬件设备，同时支持第三方开发者的能力接入。2017年11月，腾讯正式推出了AIincar系统，该系统包含了腾讯社交、娱乐、出行等各方面的应用，集合成一个庞大的生态。广汽、长安、吉利、比亚迪、东风柳汽五家车企成为AIinCar的首批合作伙伴。

车联网产业集齐了阿里、腾讯、百度三大玩家，或许在具体的合作策略和推进方式上有所不同，但互联网科技企业拥有的庞大科技生态，却能在情境交互框架、多模态交互、机器视觉、语音多引擎框架等多方面给与传统车企必要帮助，而车企在具体汽车产品的研发、制造经验，也为互联网科技产品及服务的落地提供了平台。

前行道路并不平坦

互联网科技企业同传统汽车企业的合作不一定意味着能取得1+1>2的成果，开放底层技术的能力，对车企而言，最大的吸引力在于数据的获取，但车企和互联网科技企业一直以来围绕话语权的争斗就颇具争议，生态融合之路从一开始就不会平坦。对于车企而言，掌握汽车和用户的数据，是其在智能网联汽车领域长期发力的重要手段。为了确保将数据掌握在自己手中，更好地了解需求的变化，并通过迭代来完善体验效果，是车企自己打造智能生态系统的重要目的，而互联网科技企业也不会甘心“为他人嫁衣”。

除了生态联盟内部利益延伸争议外，本身自动驾驶也需要软硬件技术的更迭来支持，以底层的高精度地图为例，当前的GPS技术始终无法消除坐标与真实距离之间的误差，这种误差直接导致无人驾驶汽车在处理一些细节时缺乏数据支撑，而高度无人驾驶更需要高精度地图能够反映树木、人行横道等微观地形细节，这显然需要更优秀的传感器、卫星导航等技术的支撑才可以完成。

迟早需要面对的道德争议

实际上，激光雷达、高精度导航、实时数据传输、环境感知等问题都还可以通过软硬件技术的不断更迭来实现，而由无人驾驶引发的伦理道德争议恐怕才是棘手的事情。

2016年5月7日，美国俄亥俄州坎顿市的前海军海豹突击队员约书亚·布朗（Joshua Brown）驾驶Model S在佛罗里达州威利斯顿附近的双向高速公路上行驶时，与一辆拖挂车相撞，不幸身亡。

这是全球第一起因自动驾驶而致死的事故，更引发了人们对于无人驾驶道德问题的争论。博安咨询汽车专家丹尼尔·赫希（Daniel Hirsch）提出了一个情景：“一个孩子在街上跑动，汽车只有两个选项：撞死这名儿童，或者使车上的老年癌症患者丧生。”对这个情景，某一国家或文化的“正确”回答在另一个国家或文化也许会不同。这个问题本身可能是非法的——德国和瑞士的法律都规定，不能比较人命孰轻孰重。

写在最后

重塑世界的自动驾驶

在全自动汽车覆盖道路之前，汽车行业的各个层面就已经发生了重大变革。自动驾驶汽车的发展正在重塑汽车行业及其供应链，从定义安全到如何确保质量和可靠性都会受到影响。未来的汽车已经不仅是一种交通工具，更多是向新一代互联网终端发展，实现汽车脱离驾驶员而能保证驾驶操纵性与安全性。自动驾驶从根本上改变传统汽车的控制方式，对于交通系统的安全性与通行效率有更大保障。