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以下內容原載於 Medium，原標題為《Decoding the Myth of Self-driving Cars and the Competition inU.S.》，作者Yuchen Luo，虎嗅編譯。
這是特斯拉拍攝於10 月份的視頻。伴隨著滾石樂隊的 Paint It Black，特斯拉 Model X 在路況良好的場景下完成瞭 3 分 40 秒（實際時長可能不止於此）的旅程。出庫、轉彎、側停、入庫，中間沒有人為幹涉。
它讓你聯想到什麼？不是特斯拉的成功，而是那場血腥味至今未散的車禍，對嗎？999 次的安全送達抵不上 1 次事故——隻要有 1 次，就說明這項技術還有致命漏洞。這是不容否認的事實。但如果隻盯著那一片鮮血看，你會喪失全局。
事實上這段視頻告訴我們的有很多，譬如——
開頭那段足有5 秒鐘的字幕讓人靜默。那個全程隻見雙手不見面孔的勇敢者，據說他跨上司機的座位隻是為瞭讓拍攝合法化——應個景而已。該用什麼詞來定義此人在行程中的身份呢？目前沒有合適的詞匯。這是好事，說明語言再次在科技面前感到詞窮瞭。
當然，無人駕駛目前仍然是一頭幼獸——尚未長成、困於籠中。尤其在美國，它的抓籠子的動靜最為讓人心癢又心焦。各大科技巨頭已經擼起袖子搶灘搶瞭好幾年瞭，聯邦政府才也在去年（2016年）9月出臺一套法規，規定制造商必須通過 15 項安全評估才能拿到全國公路交通安管局頒發的許可證。而大佬們目前也隻能在二級無人駕駛和三級無人駕駛間徘徊，甚至還不得不尷尬地承認：在寬闊人稀的大路上馳騁還行，在車水馬龍的市井巷陌？呃這個……我們先談點兒別的好嗎？
所以，誰能給無人駕駛在全球、尤其在美國的發展現狀畫一幅足夠寫實的全景圖呢？目前還沒有人。不過我想試試看。首先眾所周知，支撐無人駕駛這門技術的，無非是三大要素：硬件、軟件和市場。下面我們來對這三要素做一下拆解：
硬件：這個絕對不是攻堅方向（下文會講述原因）
車體；
傳感器（攝像頭、雷達、超聲波設備，等等）；
處理器（GPU,CPU）
軟件：絕對的攻堅方向
GPS，高精度地圖；
幫助汽車做出路況判斷和正確反應的各種算法；
幫助汽車做出路徑選擇（Routing）、並全程保障人車匹配（Matching，即車輛立即理解並執行乘客各類意圖的能力）的各種算法。這類算法對TaaS（運輸即服務 Transportation as a Service）模式而言尤為必要。（註：在此文中我將“無人駕駛型”汽車共享稱為 TaaS 2.0，而將“有人駕駛型”汽車共享稱為 Taas 1.0）；
訓練軟件所需的、現實世界的各類數據
市場：無人駕駛面對的，是一片前所未有的嶄新市場
乘客；
司機：在 Taas 1.0 向 Taas 2.0 過渡的時代，這是必需品（下文中我會闡述為何要建立一張人類司機+無人車的混搭網絡，姑且將這一混搭模式稱為 Taas 1.5）；
政府：制定法規並提供基礎設施（殘酷點說，如今的整個公路系統，包括道路、交通指示燈等，都需要配合無人駕駛的發展而推陳出新）
這樣一拆解，我就得出瞭一個結論：硬件已經不是制約無人駕駛發展的主要因素，換句話說，目前無人駕駛所擁有的硬件已經相對成熟，不需花費大力氣去進行提升和顛覆瞭。不信的話我們不妨把一輛車拆開看看——從車體到攝像頭，再到GPU、CPU，哪一個不是上世紀就已經誕生？哪一個不是已經歷瞭成百上千次的錘煉？相反，剩下的兩大要素——軟件和市場，則非常不給力，它們就好像兩隻癟塌塌的輪子，完全拖住瞭無人駕駛的發展。想必這一點是矽谷巨頭們的共識。因此，蘋果才會將目光轉向軟件系統的研發、谷歌才會與菲亞特合作並分拆出Waymo，而Uber才會無視當地法規，急於在舊金山開展路測。
我不是在否定硬件對無人駕駛的重要性。隻是現在，它絕非當務之急。現在最緊要的是：一、汽車能將其硬件所捕捉到的信息都一五一十地匯總起來，然後及時做出正確判斷；二、與政府協力，制定法規、完善基礎設施並提升消費者的接受率，從側面幫助這一技術的發展。很明顯，做到第一條要依靠軟件，做到第二條要依靠大眾（包括技術精英、科技控等等）。
但我們還必須做好打持久戰的心理準備，因為無論是哪一條，都不可能“朝發夕至”。首先說軟件。因為它關乎人命，所以容不得一點差池。說到底，無人車軟件玩兒的是“安全送達一次加1分，出錯一次扣 10000 分”的遊戲，所以可想而知它的面市標準得多高、又得有多少傢安檢機構站在它面前層層把關。要等到這樣一款軟件系統出來，沒有七八年是不可能的。再來說大眾。哪怕政府各安檢部門已經用最嚴格的安全標準篩瞭一遍又一遍，那些可以昂頭挺胸站到公眾面前的產品也不會輕易被大眾所接受。因為最後要承擔終極檢驗的，是大眾的血肉之軀——而大眾對不幸的銘記，要遠甚於對平安的銘記。可以肯定，無人駕駛從“被科技控接受”，到“被普羅大眾接受”，中間的過渡期不會少於五年。
這樣一算，十來年的光景就過去瞭。這十年是無人車的黃金十年，失不再來。所有參與者必須要在這十年過完之前，也就是無人駕駛的安全壁壘被攻克（可實現四級甚至五級無人駕駛）、並得到大眾廣泛認可之前，就提前想好自己的市場切入方式。目前，無人駕駛領域的參與者無非有三類：一、傳統汽車制造商；二、Uber等TaaS 服務商；三、老牌及新興科技公司（譬如谷歌等等）。對於第三類參與者，我個人還沒有什麼成熟觀點。但對於前兩類參與者，我很願意說一說我對其未來市場切入方式的看法：
對於傳統汽車制造台中註冊商標費用商而言
售賣無人車絕不應成為他們的主攻方向，而隻能作為其業務構成的一小部分；同時，他們應將大部分產品提供給 TaaS 服務商。以下是我的分析：
從消費者的角度來看，就當下而言，他們願意買車的理由不外乎：
控制權在自己手中；
想去哪兒就去哪兒；
可享受更具私密性的旅程；
更經濟（目前在美國，私傢車每英裡的出行成本為 0.9 美元，而共享出行的每英裡成本為 1.54 美元）；
有車的感覺就是好，而且車是身份的象征；
現在這些理由貌似還能站住腳，但很快它們就會變得不堪一擊。設想一下，當無人駕駛車可以安全上路時，你選擇共享出行同樣可以做到：1、全程保證私密性（私密到連司機都沒有）；2、花費低廉（不必支付司機的費用）；3、想去哪兒就去哪兒（這似乎是廢話）。
這樣一來，買車的理由就隻剩兩條瞭。可是對於普通大眾而言，這兩條理由實在太勉強——既然是普通大眾，就不需用造價高昂的無人駕駛車來裝點身份（在問世之初，無人駕駛車的售價一定不菲；如果實在要面子，你動動手指呼叫一輛不就可以瞭？），因此也就無所謂“控制權”瞭。所以，對於傳統汽車制造商而言，在無人車的技術壁壘被攻破後，他們隻能將產品的一小部分賣給私人車主，其餘的大部分都要出租或者售賣給 TaaS 服務商（反正無論如何，他們一定要與後者合作）。這就是未來十年後，他們切入市場的最佳方式（至少短期內是如此）。
有人或許會問：“既然傳統汽車制造商可以造出成熟的無人車，他們自己不能變身或者拆分出 TaaS 2.0 的服務商嗎？”
對此我的答案是：不是不可以，但這並不明智。在我看來，開展 TaaS 2.0 服務需要具備兩大條件：
擁有一支無人駕駛車隊。自建這類車隊非常燒錢，我們來算筆賬。2014 年，Uber就曾宣稱：自己在全球的日均接單量已達到 100 萬次。現在保守估計，它在美國一個地區的日均接單量就已經達到瞭這個數。假設一輛無人車的日均接單量是 50 次，那麼僅為瞭滿足美國乘客的需求，Uber就得擁有 2 萬輛無人車。假定每輛無人車的售價在 10 萬美元上下，那麼Uber為瞭這支車隊就得花費 20 億美元。可以想見，若要自建無人駕駛車隊，要麼你就得財大氣粗，要麼你就要很會融資；
要擁有高超的“人車匹配能力”和“路徑選擇能力” 司機已經沒瞭，如何保證無人車能迅速準確地完成接客、送客並應對途中的突發事件（乘客更改目的地、中途拼車、回頭取物等等），將成為當務之急。這就要求 TaaS 2.0 服務商不但要為車隊配備精確的地圖導航系統，還要為其配備足夠聰明的人機互動系統。在這一點上，“軟件”的重要性再一次超過瞭“硬件”，算法將成為制勝砝碼。如果在這一點上落後，你就是再財大氣粗、擁有再多的超豪華無人車，也沒有競爭優勢。
看到這裡想必大傢都明白瞭：傳統汽車制造商普遍資金雄厚，無疑能做到第一條，但在第二條上他們幾乎都處於劣勢。相反，Uber之類的獨角獸因為早入局幾年，技術上已經領先一步。這種先發優勢不容易扳倒，所以你說，對於傳統汽車制造商而言，他們是另起爐灶更劃算呢，還是先與人合作、再另作打算更聰明？
對於現有的 TaaS 服務商而言
即便他們的無人車隊已經可以安全上路瞭，在很長一段時間內，他們也要采取“司機+無人車”的混搭模式（即 TaaS 1.5 模式），這才是他們切入市場的最佳手段。原因如下：
首先，無人車需要長期浸泡在真實世界中，利用來自這一環境的真實數據和突發情況來訓練自己，才能盡快促成“人車匹配”和“路徑選擇”等技術的成熟，而這一過程無疑是需要人工輔助的；其次，上文說瞭，大眾需要一段相當長的時間才能接納這一技術，政府也需要大量的數據和時間來完成適於無人駕駛的、基礎設施的建設，在這一過程中，配備人類司機一是有利於加速大眾對無人駕駛這一新概念的接受，二是能給政府以足夠的緩沖時間，並且人類司機還能反饋相當多的數據給政府。
做過預測後，讓我們回到現實。如前所述，一傢公司隻有在攻克瞭所有的安全壁壘、擁有像樣的無人車隊和軟件系統並被大眾所接受後，它才有真正占有市場的可能。所以，單就美國這一市場而言——
十年後，誰會成為該領域的領跑者？
目前來看，領跑者隻會出自特斯拉、谷歌、Uber、Lyft 和蘋果這五位“選手”。我制作瞭一張表格，從資本、軟件和市場等方面給上述選手作出瞭自己的評分。需要說明的是，我把得分分成瞭 5 檔，但並不是說，得瞭 5 分就意味著某選手在某方面已經堪稱完美，而是說它在這方面暫時名列前茅而已。
下面是我的文字說明：
資本：谷歌和蘋果都有足夠的自由現金流和健康的核心產業來支持無人車的研發；Uber有難以置信的融資能力，但燒錢速度也無人能及；Lyft 則比較尷尬，融資能力遜於 Uber，但燒錢速度卻與這位宿敵有的一拼；至於特斯拉，它現在需要大筆投錢來保證 Model 3 的研發、生產和 Gigafactory 的建設，所以手頭吃緊是肯定的。
軟件（GPS和地圖）：谷歌在地圖方面已經有瞭十多年的研發經驗，2013 年收購 Waze 後，在數據處理等方面逐漸積累瞭自己的獨特優勢；蘋果曾於 2012 年推出過 Apple Maps，但很遺憾，表現不佳；Uber已於去年收購瞭幾傢地圖研發類創企，並且今年，它已斥資 5 億美金開始瞭這方面的研發；特斯拉已經打算盡快推出高精度地圖，而且從去年起，它就已經開始從特斯拉司機手中收集大量數據瞭；至於 Lyft，目前它仍依靠 Google Maps、Apple Maps 等第三方服務，還沒有開始自己的研發。
軟件（研發力度和實境學習力度）：谷歌早在 2009 年就開始路測自己的無人駕駛技術瞭，迄今為止，其路測裡程已經達到瞭 200 萬英裡。可以說，在數據和經驗積累方面它是遙遙領先的；今年 4 月，特斯拉宣佈其 Autopilot 系統已經跑完瞭 4700 萬英裡。盡管 Autopilot 隻是自動駕駛輔助系統，但令人叫絕的是，這套系統能夠根據司機提供的數據不斷學習；2015 年，Uber宣佈與卡內基梅隆大學建立戰略合作夥伴關系，並在匹茲堡成立瞭技術研發中心。今年，Uber更是大動作不斷，收購、路測的消息不絕於耳；相形之下，Lyft 和 蘋果的反應就要慢熱很多。雖然一個已經與通用有所合作，一個已經暫時冷卻瞭 Titan Project 而轉向無人駕駛的軟件研發，但跟其他三位選手相比，這兩位怎麼都顯得很溫吞。
軟件（路徑選擇與人車匹配）：眼下所有選手在這兩方面都還處於學習階段。不過，Uber和 Lyft 顯然先人一步。當然，由於Uber在美國占有 80% 的市場份額，它每日可吸收的數據要遠多於 Lyft，所以它在這兩項上的經驗值顯然更高；谷歌已於 2015 年在以色列推出共享出行服務，另外今年也已在美國灣區推出瞭拼車應用 Waze Carpool；至於特斯拉和蘋果，由於都未推出汽車共享服務，所以其軟件在這兩方面的經驗值就要落後一大截瞭。
市場（消費者接受度）：已經擁有成千上萬擁躉的特斯拉，目前在無人駕駛技術上仍在不斷精進，所以其吸粉力量是日益看漲；Uber 和 Lyft 已入局共享領域多年，也累積瞭不少忠誠客戶——相信有朝一日當他們推出 TaaS 2.0 服務時，這些客戶會踴躍嘗試；谷歌的 Waze Carpool 雖然還是個新生兒，但鑒於它多年來在無人駕駛領域的專業積累和超高聲望，相信消費者對它未來的新動作會飽含期待；至於蘋果……Sorry，我心裡沒譜。
市場（司機網絡）：我在上文已經指出， TaaS 1.5 時代是一個必經的過渡期，這一時期對人類司機的依賴不容忽視。Uber和 Lyft 在各自的平臺上已經聚集瞭大量司機，所以在這一點上他們壓根不用愁。特斯拉、谷歌和蘋果就不一樣瞭，他們必須從頭做起，所以面臨的挑戰可不小。
寫到這裡已經很清楚瞭：谷歌和 Uber的綜合得分明顯要優於其他三者；在通向 TaaS 2.0 的路上，它們已經累積瞭雄厚的實力。有意思的是，這兩者的優勢各有不同——谷歌勝在軟件水平上，而 Uber則勝在 TaaS 技術和市場認可度上。此外兩者都很清醒，都在努力彌補自己的短板。和我一樣對無人駕駛充滿激情的人們，我們一起等著看十年之後的好戲吧。
台中商標註冊代辦
:@alipay 這作者連無人車最基本的常識都沒有，東台中註冊商標流程拼西湊湊瞭個自己的框架，這種文章隻能去別的平臺騙騙外行。另外，百度的無人車在加州取得道路測試許可，在烏鎮互聯網大會上也啟動瞭大規模的試乘體驗活動，目前的技術水平在全球范圍內都是屈指可數的。就像樓上說的，如此狹隘的胸懷實在不敢說是一個科技作者。
:我也覺得作者太狹隘瞭，百度被外媒評為AI四巨頭（谷歌、facebook、IBM、百度）中唯一的中國科技公司，在無人車上的投入和領先有目共睹，作者卻有意忽視，這不是一個科技文章作者應有的胸懷。
:回復 @革命引擎 ：你哪個眼睛看到我高級黑的？百度的無人車國內外有誰敢笑話？蘋果？還是谷歌？
:虎嗅已經向今日頭條看齊瞭，標題越來越吸引人，內容越來越爛，毫無深度，東拼西湊，馬上就要淪為標題黨的聚集地。
:虎嗅已經向今日頭條看齊瞭，標題越來越吸引人，內容越來越爛，毫無深度，東拼西湊，馬上就要淪為標題黨的聚集地。
申酉戌
2017-01-04
與其發展 地面路網的混合式無人駕駛，不如拆分交通模式場景。郊外快速道路，通過道路智能化設施提供輔助無人駕駛。在城市中心商務區，建設 智能調度、自動編組、高密覆蓋的輕軌出租車，然後結合城市外圍P+R換乘中心，進行接駁。貨運車輛可以采用有人值守的無人駕駛，走專用線路+智能調度+自動編隊。徹底改變地面交通混流現狀，實現人車分離，物客分離才是 提高交通效率的根本。
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