大風已起。
近三年，自動駕駛已成為汽車領域最火熱的風口之一。 根據中國電動汽車百人會的統計，2015年到2017年11月，自動駕駛汽車相關領域的投融資事件共193起，金額達1438億美元，事件和金額佔2009年以來數量的87%和97%，超過通用汽車（NYSE:GM）和特斯拉（NASDAQ:TSLA）的市值總和。
繼2016年3月通用斥資10億美元收購自動駕駛初創公司Cruise Automation後，在今年5月31日，後者再獲軟銀願景基金（SoftBank Vision Fund）22.5億美元投資。同日，估值700億美元的Waymo宣佈計劃購買6.2萬輛克萊斯勒小型廂式車。而在5月稍早時，國內自動駕駛創業公司Roadstar.ai完成A輪1.28億美元融資。資本繼續撲向自動駕駛。
入局者押注的是自動駕駛，瞄準的是由此催生的萬億美元規模的出行蛋糕。作為AI最具商業價值的場景，自動駕駛若能落地生根，根據羅蘭貝格的預測，到2030年，無人駕駛出租車的全球收入將高達1.5萬億歐元（逾1.7萬億美元），高於BAT、京東、滴滴、美團等幾大中國互聯網公司的市（估）值的總數。
在通往未來無人駕駛智能共享出租車的道路上，整車製造企業、互聯網科技巨頭、出行服務公司和創業公司紛紛入場，群雄割據。政府也不會缺席，主導標準，希望掌控全局。
整車廠有錢、有車、有資源，既可以收購初創公司武裝自己，也能拉攏一級供應商等夥伴聯合對敵，通用、寶馬等跑在前面。Waymo脫胎於科技巨頭谷歌，在技術和資金上有強大的實力，也願意在硬件上投入，但沒有車輛是硬傷，會和弱勢的車企合作，並且先下手為強，率先投入出行服務運營。而本身就是出行服務的Uber和滴滴等公司，具備天然的技術落地和用戶資源優勢，關鍵在於要看清楚方向，並堅定且有計劃地進行技術研發或併購。
初創公司也想直入出行分一杯羹，但更理性的選擇還是在於從L2和場景化的高階自動駕駛落地開始做起，一步一步向上走。而由政府主導的自動駕駛車輛調度系統則將打造一個管理智慧交通的上帝之眼。
硝煙已開始瀰漫，巨頭、資本、人才紛紛湧入，但戰爭並未真正打響。
目前自動駕駛技術的研發還是在燒錢，巨頭和創業公司現在就是在跑馬圈地，力爭佔據技術制高點進而獲取主導權。
L3及以上的方案限制太多，自動代客泊車、場景化無人駕駛出行服務，或將是最早爆發戰鬥的領域。至於公開道路的無人駕駛出租車，創業公司甚至車企仍以原型技術方案為主，距離真正的上路和量產應用還有很長一段路要走。
整車廠欲宣誓主權
傳統車企巨頭有主導自動駕駛的決心，但核心技術尚未真正握在手中
相比於近幾年湧現出來的自動駕駛創業公司，傳統車企巨頭的轉身並不慢，歐美車企早已開始佈局研發，如今揭開面紗，崢嶸初露。
車企希望內化不同的自動駕駛技術路線，最終成為它們技術門檻和溢價的另一種核心技術。羅蘭貝格全球合夥人鄭贇認為，這種情況下，自動駕駛將增加整車控制的複雜性，抬高集成壁壘。
目前看來，很多強勢整車廠確是領跑者。根據諮詢公司Navigant Research今年發佈的2017年自動駕駛排名，通用、福特汽車（NYSE:F）、大眾汽車（OTCMKTS:VLKAY）、戴姆勒（PINK:DDAIF）、寶馬等車企或相關聯盟都位列第一陣營，尤其是通用已經連續兩年排名第一，成為自動駕駛的領軍整車廠商。
安全是駕駛的第一要義，無論是被動安全還是主動安全，傳統整車製造企業投入巨大，向上突破到更高階的無人駕駛就更為平順。
退而求其次，更多傳統車企主打的是L2或者L2.5級別的自動駕駛。凱迪拉克CT6搭載的Super Cruise系統被認為是全球首款可以讓雙手離開方向盤的量產系統，但仍有很多限制，如必須在測繪過的分車道的高速公路上才能被激活，且要求駕駛員注意力保持集中。
在自身大力投入研發之外，整車廠有錢、有車、有資源和技術儲備，既可以收購初創公司武裝自己，也能拉攏一級供應商等夥伴聯合對敵，以求在大戰到來前搶佔更大的地盤。
車企在產業鏈上本就有眾多強大的盟友。根據國際諮詢公司羅蘭貝格的研究，以ABB為代表的國際領先的整車製造企業，均已與國際領先的一級供應商形成穩固的產業聯盟，繼續推行產業聯合，由整車廠和一級供應商共同掌握自動駕駛系統的核心技術，共享產權。目前戴姆勒-博世、寶馬-英特爾-Mobileye就屬於第一陣營。
更重要的是，傳統車企有雄厚的資金去收購技術領先的自動駕駛或AI技術公司，強勢把它們拉進自己的地盤，擴充勢力。
2016年3月，通用斥資10億美元收購自動駕駛初創公司Cruise Automation，讓初創團隊保持獨立運作，希望“兩條腿走路”。2017年10月又收購了激光雷達初創公司Strobe，相關產品也將應用於Cruise Automation。
而2017年在Argo AI身上砸下10億美元的同時，福特也花力氣佈局C-V2X（基於蜂窩技術的車輛聯網通信）技術，在中國就選擇和大唐電信集團進行合作研發。
值得注意的是，目前國內自主品牌雖然也積極投入到自動駕駛的開發中去，但是大多數企業技術儲備相對落後。
羅蘭貝格的報告也指出，國內領先整車廠對於自動駕駛的核心部件與模塊，例如芯片、攝像頭，大多直接向領先供應商外採，而自動駕駛算法外包給第三方技術諮詢公司，“該模式導致對整車廠對核心技術的掌握程度不及模式一，面臨一定程度的被動”。
來自互聯網巨頭的戰書
不缺錢和技術，科技公司關鍵是要補製造短板
一旦互聯網巨頭領先於整車廠實現自動駕駛落地，成為領先核心供應商，很有可能白牌化向車企銷售系統，也就是將技術獨立模塊化進行輸出。
憑藉強大的技術基因、雄厚的資金實力，互聯網巨頭們開始闖入自動駕駛領域，給車企巨頭們下了戰書。
2009年，谷歌X實驗室開啟了無人駕駛汽車項目的研究。美國軍方辦的DARPA挑戰賽為谷歌輸送了大量的人才，塞巴斯蒂安·特倫（Sebastian Thrun）、克里斯·厄姆森（Chris Urmson）等DARPA挑戰賽的冠軍選手都被網羅進了谷歌。特倫成為Google X街景地圖的負責人，被視為谷歌的“無人駕駛之父”，而特倫則確立了不要方向盤、不要剎車，開發完全無人駕駛的技術路線。
六年後，谷歌在2015年8月調整組織架構，成立母公司Alphabet。2016年底，已投入超過10億美元的無人駕駛項目從X實驗室剝離，Alphabet的第十二家子公司Waymo誕生，CEO約翰·克拉夫茨克（John Krafcik）領著公司在商業化的道路上加速前進。
根據羅蘭貝格的預測，到2030年，無人駕駛出租車的全球收入將高達1.5萬億歐元。圖/視覺中國
在爭奪未來共享出行領域的入場券時，互聯網巨頭們也開始拉幫結派，特別是希望彌補造車等硬件的短板。
強大的軟硬件實力讓Waymo不需要那麼急迫地拉攏數量龐大的合作伙伴。不過這並不意味著它在尋找盟友方面落後了。
2017年9月，英特爾（NASDAQ:INTC）宣佈和Waymo合作，為L4、L5車輛提供計算平臺。在車企方面，2016年12月和本田汽車（TYO:7267/NYSE:HMC）展開合作，但進展緩慢，直到今年4月克拉夫茨克才透露雙方合作開發的人貨兩用車型將在不久後對外宣佈。
同時，Waymo的共享出行計劃正在成為降低整車壁壘的重要渠道。為了更快也更早地搶佔地盤，Waymo選擇先下手為強，且做了兩手準備。
在出行領域，Waymo既和出行服務提供商Lyft合作，利用後者的網絡測試Chevrolet Bolt 無人駕駛汽車。同時，自己也開啟了出行計劃。2017年11月，Waymo在亞利桑那州鳳凰城的無人駕駛出租車項目正式投入運營，今年5月31日，公司宣佈購買6.2萬輛克萊斯勒小型貨車，計劃投入該項目。同時與捷豹路虎的合作進展也相對順利，計劃生產2萬臺無人駕駛汽車。
出行服務近水樓臺，卻不得其門
共享出行是自動駕駛最龐大的場景，但獨角獸又有多少耐心與財力去投入？
2018年3月18日夜間，49歲的Elaine Herzberg推著她的自行車穿越亞利桑那州的一條馬路，被Uber無人駕駛測試車撞傷，最終不治身亡，成為首起自動駕駛致死案件。
經過近兩個月的調查，美國國家運輸安全委員會（NTSB）在5月下旬發佈了一份事故初步報告，指出Uber的無人駕駛系統存在嚴重缺陷。在2017年每一英里就要接管一次的Uber就激進地上路測試，最終釀成慘劇。
其實，在走向自動駕駛共享出行的未來，滴滴和Uber是佔據出行先機的。如果它們找到研發自動駕駛技術的正確路徑，將會擁有較高的話語權，而傳統車企極有可能扮演代工廠的角色。
出行服務提供商研發自動駕駛是必然選擇。2017年10月28日，李開復在未來論壇智慧交通2.0的圓桌會議上曾說，Uber和滴滴需要做成L4、L5自動駕駛，把司機成本降下去才能達到盈利。
雖然李開復的判斷並不準確，但自動駕駛可降低司機成本是讓出行公司有經濟動力進行研發的。滴滴出行創始人、CEO程維已將無人駕駛列為戰略之一。滴滴CTO 張博也認為，自動駕駛技術將大大提高交通運輸的效率, 並將成為填補交通運輸服務供應缺口的有效途徑。
在2017年1月，滴滴在加州成立AI Labs，對人工智能的前瞻性基礎研究加大投入，兩個月後，美國研究院 DiDi Labs正式成立。同年4月，滴滴獲55億美元融資，並於八個月後再融超40億美元，加大在AI人才儲備以及技術上的投入規模，持續提速智能駕駛和智慧交通的能力建設是融資的重要目的之一。2018年5月，滴滴拿到了加州的路測牌照。
但在這方面滴滴還不夠專注。“滴滴應該更專注投入無人駕駛領域。”一家國內領先的無人駕駛製造企業的創始人認為分精力去和美團打外賣的仗是滴滴的重大戰略失誤之一。
Uber的無人駕駛起步更早些，創始人特拉維斯·卡蘭尼克（Travis Kalanick）很早就看清了方向，曾激進表態，公司要不惜一切代價、快速推動自動駕駛技術落地，並且與打車業務結合實現商業化，在未來的競爭中構築起技術壁壘。自2015年從卡內基梅隆大學的國家機器人工程中心挖角40名左右技術人員之後，2016年8月，Uber又以6.8億美元的價格收購安東尼·萊萬多夫斯基（Anthony Levandowski）創建的公司OTTO，Uber的無人駕駛車在兩個月後開始路測。
但是Uber的自動駕駛技術與其勃勃的野心並不相符。根據加州公佈的2017年自動駕駛報告顯示，Waymo每5596英里人工干預一次，但美國駕駛員是十幾萬英里出一次普通事故，近億英里才出一次致命事故，而Uber在2017年3月爆出的數字是1英里，後來又有報道說提升至13英里。但這兩個數字其實並沒有差別，都凸顯其自動駕駛水平的落後。
更糟糕的是，萊萬此前是谷歌的工程師，在2017年2月，Waymo起訴他離職後創立的OTTO公司侵犯了他們自動駕駛技術的知識產權。三個月後，案件還在審理過程中，但萊萬引咎辭職，由此引發大量自動駕駛研發人員的離職潮，同時，看好自動駕駛的Uber創始人卡蘭尼克也因為種種原因離開了公司。
2018年2月， Uber與Waymo之間的官司和解，自動駕駛又提上了日程。而一個月後在亞利桑那州的致死案給了Uber一記重錘。公司隨即宣佈停止亞利桑那州的自動駕駛測試項目，但其他地區的照常進行。
就現狀看來，出行服務商目前在技術上沒有太多的競爭力，在和車企的博弈中落了下風。Uber空有野心但在自動駕駛技術領域目前已經是舉步維艱。而滴滴確實在積極投入，但不夠專注和堅定，研發時間尚短，還未見自動駕駛技術的成果落地。
而在找幫手這方面，Uber並不是一個好的榜樣，直到今年6月份，才開始和豐田汽車（TYO:7203/NYSE:TM）討論合作研發無人駕駛技術的事宜。
滴滴算走在前面的。2018年北京車展期間，滴滴成立洪流聯盟，與31家合作伙伴結成聯盟。自動駕駛領域雖有提及，可惜著墨不多。要成為谷歌之外活下來的另一家的程維，必定希望對自動駕駛車輛有更強的掌控力，這應是他找李想的車和家進行深度合作的初衷之一。
Uber和滴滴都不是上市公司，一方面沒有華爾街或股民的業績壓力是好事，可以更自由地發揮。不過由於投資人的上市壓力等影響，很多研發投入因為短期不能獲得收益而難以持續，這或許會成為他們堅持到終點的最大阻礙。
Uber似乎開始動搖了。2018年5月底，公司現任CEO達拉·科斯羅沙西（Dara Khosrowshahi）在Code Conference大會上表示，他們正在和Waymo進行談判，有意將後者的技術應用到他們的出行網絡中。
場景落地搶先機
搶出行服務的飯碗不容易，抓住場景落地的機會才能活下去
互聯網巨頭不僅自身在技術上突破迅速，但更重要的是它們培養的人才在出走之後，創業公司如雨後春筍般崛起，催生了國內外自動駕駛技術的繁榮。
而且，在王弢看來，創業公司需要時間，其他技術路線，光從立項到部署在真正的車上，再到路上跑要花五六年甚至七八年的時間，“對於初創企業來說太慢了”。但這條路並不是一條節約時間的捷徑，城市道路的L4無人駕駛真正落地仍遙遙無期。
自動駕駛創業依賴持續融資，目前資金也願意不斷進入這一領域。但松禾遠望創始合夥人程浩認為，若有其他新玩家想進入競爭最激烈的乘用車市場，機會已經不大了，除非選擇無人駕駛的其他細分賽道，例如礦區、物流等特定場景。
這種務實並不一定是壞事。相比於直接瞄準在城市複雜開放道路上的L4無人駕駛出行服務，從具體的場景出發，把安全員拿掉，為種子客戶創造價值，比如降低成本、解決人力短缺，通過安全可靠的服務口碑逐漸開拓市場，並積累數據和打磨系統，未來三年是一個更明智的前進方向。
中國的無人駕駛公司可以抓住這個機會，國內有豐富的落地場景，機場接駁、礦車物流、商業綜合體、工業園區、微循環出行等等，無人駕駛公司和其他行業開展協作創新，能更好找到商業化落地路徑，由易到難，逐步過渡到城市道路。
吳甘沙認為，一方面，無人駕駛在城市的大規模應用還需要5年－10年，這麼長的賽道不可能一直靠VC去買單，必須為客戶創造價值、形成自身造血能力；另一方面，不能因為要賺錢而走偏了航向，不能什麼場景都做，必須找到一條最短路徑筆直通向L4的未來，在沿途有選擇地投入。
在開發L3、L4技術的同時，馭勢科技正在探索開發多個商業化場景的無人駕駛，如超大型機場的物流和旅客擺渡，以及在商業綜合體、智能小區和廠區等區域的載人或物流應用。
上帝之眼將誕生在多遠的未來
政府主導的無人駕駛中央控制系統將是未來的解決方案之一
在自動駕駛未來的戰爭版圖上，政府或者說國家或許是目前極為重要但易被忽視的角色。
很多自動駕駛初創公司以及車企都會選擇自感知的單車智能路線，另一類如福特、沃爾沃等車企也在研究V2X（Vehicle to everything）技術在無人駕駛方面的落地，V2V（Vehicle to Vehicle，車輛—車輛）、V2I（Vehicle to Infrastructure，車輛—基礎設施）等“智能互聯”的無線通訊技術正開始應用到自動駕駛中。
以沃爾沃汽車為例，該公司車輛使用V2V的“溼滑路面預警系統”，使汽車在通過溼滑路面時，向駕駛員發出有關道路的危險預警，同時信息被自動傳送至沃爾沃雲服務中心，並依靠強大的車聯網將預警信息發送至附近的其他車輛和公共信息平臺。其“全自動泊車”技術利用V2I實現車輛與基礎設施聯網，配合雲計算，高精度控制車輛實現“尋找車位並停車入位”功能。
其實V2X的車聯技術並不一定非得和自感知的單車智能分割開來，廣義上來看，前者可以被視為感知層面的組成部分，讓車輛在行駛過程中“看”得更遠，獲取更多信息，結合傳感器獲得的數據，更好作出決策。
不妨將這個設想再深入一步，假若未來的交通出行都是無人駕駛的車輛，無論是共享還是私人，都接入到一箇中央控制系統之中，所有的出行路線都可以被設定，一旦接入新的車輛或者出行需求，系統迅速重新規劃涉及的路徑，將極大提高出行的效率，輔以自感知系統應對突發狀況，安全也更有保障。
羅蘭貝格原執行總監葉亮願意將這一套系統稱為“上帝之眼”，而在一個國家範圍內或許過於龐大，但在一個城市運行更為可行，部分業內人士則喜歡稱它為“城市大腦”。
真的要打造這樣一個全知全能的“出行上帝”並不容易，中央系統的計算、處理能力短期內很難滿足要求，而大量的基礎設施需要重新佈局和建設，需要鉅額的資金投入，更重要的是離不開政府的支持。即使有公司有意願也有能力建設這樣一套系統，政府也不一定會將交通命脈讓企業掌握。
更困難的是，車與車、車與基礎設施等之間的通訊協議、無人駕駛車輛以及系統的標準需要統一，政府如何與學界、企業等共同打造一套標準將是一個漫長的過程。
在可預見的未來，出於戰略安全性、基礎設施投資、法律法規差異性等重要考量，未來自動駕駛將呈現顯著區域性——由於各國不希望失去對自動駕駛技術及數據的掌控，故對本土自動駕駛企業的扶持是可預期的，各國市場將很有可能分別出現少量巨頭。政府也不會放手讓別國制定標準，葉亮預計，中國或者東亞、美國和歐洲將形成各有特色的無人駕駛標準。
這方面已經開始有苗頭了。據日本NHK電視臺報道，中國工信部部長苗圩與日本經濟產業大臣世耕弘成在5月28日進行了會談，雙方一致同意兩國將在自動駕駛的路測法規和通信技術設施國際標準制定等方面開展合作。
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