在你點開這篇文章的時候，Alphabet 旗下的 Waymo 無人駕駛車隊已經在美國亞利桑那州鳳凰城穩定運行了至少 7 個月。
這 7 個月裡，Waymo 無人駕駛車隊穩穩的托住了鳳凰城居民日常通勤的需求，沒有觸發一起事故。前兩天終於曝出一次意外，警方初步調查後給出了結論：事發車輛處於手動模式而非自動駕駛模式，系統和測試員都沒有出錯。
此前的財報會議上，Alphabet CFO Ruth Porat 表示，Waymo 將在今年晚些時候上線出行 App，提供由無人駕駛車隊驅動的出行服務。Waymo CEO John Krafcik 也宣稱「 Waymo 的重心已經由研發轉為運營和推廣」。
蘋果谷歌 BAT、豐田通用 BBA，互聯網和汽車行業的巨頭基本都坐到了無人駕駛的牌桌上，資本和人才加快技術的演進。無論從哪個角度看，無人駕駛汽車都應該更早的落地。
不要被 Krafcik 迷惑了，今天就讓諸位清醒一下：無人駕駛領域的進展遠不及預期。
Waymo
先拿 Waymo 開刀。
首先必須承認，Waymo 的軟硬件技術完備性都是首屈一指的。昨天的Google I/O 大會上，John Krafcik 提到了 Waymo 一些背靠 Google 好乘涼的優勢。
比如說，Waymo 建立了一個路況細節足以比擬現實世界的仿真模擬器去跑數據。每天有 25000 輛 Waymo 自動駕駛汽車在模擬器中“行駛” 800 萬英里，累計里程已經達到 50 億英里。
除此之外，Google 大腦團隊的 AI 專家會與 Waymo CTO Dmitri Dolgov 領銜的技術團隊定期進行合作，探索利用 AI 改進技術的可能。Krafcik 昨天提到了一個例子：Waymo 無人駕駛汽車已經可以通過AI預判潛在的行人橫穿馬路或闖紅燈行為，從而規避意外的發生。
硬件層面，Waymo 自行研發了包含激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器和攝像頭在內的一整套傳感器解決方案，整體性能表現更好。Waymo 在世界各地的極端環境（包括極端高/低溫、大暴雨/雪、颶風等）中對這套硬件進行了暴力測試，以驗證可靠性和耐久性。
Waymo 在 20 個城市中進行道路測試，累計測試里程達 600 萬英里。在算法的訓練中， Waymo 使用了 Google 的專用處理器 TPU，使訓練效率提高了 15 倍。實際上，Waymo 也是業內第一家使用專用處理器訓練算法的無人車企業。
但是，Waymo 為無人駕駛汽車商業化所做的工作越全面，這家公司面臨的困境就越嚴峻。
仔細看下面這副圖：
圖自馭勢科技
Uber 每 1 英里需要干預一次（不干預會發生事故）；Waymo 每 5596 英里需要干預一次；人類每 165000 英里才出一起普通事故；每 90000000 英里才出現一起致死事故。
所以不要被橫座標迷惑了，結論就是：Waymo 相對競爭對手遙遙領先；人類相對 Waymo 遙遙遙遙領先。
這就是問題所在，Waymo 一直在持續加大研發投入，Waymo 跑完第 1 個 100 萬英里耗時整整 6 年，第 5 個 100 萬英里只用了 4 個月；同時虛擬里程也從去年 10 月的 10 億英里迅速攀升至 50 億英里。
但技術角度，從每 1300 英里（ 2015 年）到 5000 英里（ 2016 年）到 5596 英里（ 2017 年）干預一次，提升的幅度越來越小。
投入不斷加大，但改進越來越小。Waymo 目前的處境，打個比方就是，隨著賽車運動的火熱，一位最早玩賽車的選手通過更加刻苦的訓練，買來性能最好的賽車，把成績一點點壓縮到 3 分鐘，但跑完賽道的及格線是 50 秒。
更重要的是，這種自己養車隊、跑數據、訓練算法的策略其實不可持續。上面提到的 Alphabet CFO Ruth Porat 一直在收緊 Alphabet 旗下新興業務的支出，Waymo 作為尚未創收的業務很難獲得更大的財務支持。
你可能會說 Waymo 今年晚些時候上線的出行服務收入會減輕壓力，但該業務僅在鳳凰城展開。對於搭載全套傳感器硬件的無人駕駛汽車、測試人員的研發投入無異於杯水車薪。
如果壕如 Alphabet 都無力支撐，同一條路線的其他選手還是散了吧。
Tesla
特斯拉不是一步到位直接研發 L4 的。
通過整車 OTA 和標配必要的傳感器和計算機硬件，特斯拉走的是眾包+迭代提升的路線研發無人駕駛技術。以 2016 年 10 月起量產的 Autopilot 2.0 車型為例，截至目前特斯拉交付到全球各地的 Autopilot 2.0 車型保有量應該在 10 萬輛左右。這些汽車全部都可以算作特斯拉自動駕駛車隊，特斯拉也由此擁有了全球規模最大的自動駕駛路測車隊。一個簡單的對比：Waymo 自動駕駛車隊規模為 600 輛。
Waymo 車隊在跑了 500 萬英里收集到各種路況數據後，擁有了如今遙遙領先的技術水平。但另一方面，截至4月23日，特斯拉旗下車型已經跑了 72 億英里數據！換句話說即使 Waymo 加上仿真模擬器數據，積累速度都沒有全球各地的特斯拉車主快。
更重要的是，Waymo 在限定的 25 個城市展開道路測試，但特斯拉是面向全球各地的不同天氣不同路況收集真實路況下的數據，比 Waymo 的數據價值更大。因此可以說，眾包+迭代完美解決了 Waymo 路線的 Bug。
這也是為什麼一位前 Waymo 員工接受採訪時坦言，Waymo 是業內唯一一家擁有全自動駕駛車隊的公司，但特斯拉在數據收集方面有獨特的優勢，而這對機器學習算法的改進非常重要。至少在數據方面，特斯拉可能會領先。
有了大量真實數據的投餵和整車 OTA，特斯拉 AP 2.0 車型也從剛上市時的“幾乎不可用”變成了“功能和平順性全面超越 AP 1.0”。
起售價 3.5 萬美元的特斯拉 Model 3 也咬牙全系標配了 Autopilot 2.0，要知道 AP 2.0 的硬件成本已經超過 1 萬美元，特斯拉要實現 25% 的毛利率，實屬戴著鐐銬跳舞。但換個角度看，特斯拉沒有規模龐大的路測車隊及隨之而來的能耗成本、人力成本，相較其他公司，特斯拉無人駕駛技術的研發成本要低得多。
優勢都說完了，下面說特斯拉路線的 Bug。直白點說，Bug 就是 Elon Musk 本人。
從 2015 年年底起，Elon Musk 開始親自面試並直接領導 Autopilot 團隊，所謂「This is a super high priority」。
在 Elon 的強勢干預下，特斯拉 AP 2.0 傳感器仍然沒有激光雷達。特斯拉官網是這麼介紹的：
升級套件的攝像頭數量增加了一倍、達到 8 個，從而使車輛在幾乎所有情況下都可實現全自動駕駛。也就是說，特斯拉認為不需要激光雷達即可實現 L4 級自動駕駛技術。
與此同時，全世界致力於研發 L4 級自動駕駛技術的廠商無一例外都選擇了攝像頭+激光雷達+毫米波雷達做多傳感器融合的感知冗餘方案。關於攝像頭+計算機視覺+深度學習技術，大多數從業人士都不否認這一技術路線有著巨大的潛力，AP 2.0 過去一年的演進就是明證。但問題在於，這一技術路線有著明顯的侷限性，比如說受環境光照限制明顯、分辨三維信息極度困難等。隨著技術的改進，特斯拉 AP 2.0 實現 L3 級自動駕駛相對可期的目標。
截至目前，全世界旗幟鮮明反對激光雷達的業內人士只有 Elon Musk 一人。最開始我們認為這是他的宣傳話術——也就是說一旦成本可量產，特斯拉汽車很可能會標配激光雷達。但實際上，Elon 非常不喜歡激光雷達，他曾在特斯拉財報會議上詳細闡述了原因：
在我看來，它（激光雷達）就像是柺杖，會讓那些公司陷入非常難以擺脫的境地。
令人費解的是，一些公司會基於錯誤的波長來做主動質子發生系統（激光雷達）。它們給汽車武裝了一大堆昂貴設備，讓汽車變得昂貴、醜陋也不必要。我覺得他們最終會發現自己在競爭中陷入劣勢。
即便技術上達到了 L4 級自動駕駛技術的標準，特斯拉還有一個問題：冗餘機制的缺失。以 Waymo 為例，Waymo 自動駕駛汽車擁有制動備份、轉向備份（包括獨立的供電和控制器）、電源備份、冗餘慣性測量系統等一系列冗餘機構，作用就是在執行機構失效的時候，備份系統可以及時接管，防止意外發生。但這一問題相信特斯拉會在後期量產的車型這逐步完善。
雖然具備數十萬輛（還在不斷增長ing ）的車隊收集數據的獨特優勢，但如果技術路線是錯誤的，那麼幾乎可以肯定，特斯拉是無法走到終點的。
滴滴
有沒有一家企業，可以支撐自動駕駛車隊規模超過 10 萬輛、還要配備激光雷達的鉅額成本？
早在 2014 年 5 月，Uber 創始人 Travis Kalanick 就說過：“人們嫌 Uber 貴的問題在於，你不僅是在為你的出行買單，你還在為車裡的另一個哥們（司機）買單。”
外媒 Rocode 披露過 Uber 的數據模型：Uber 每賺 1 美元，需要支付給司機 65%-80% 的車費，留給 Uber 的也就是 20 美分-35 美分。
考慮到 Uber 前不久才釀成了史上首起自動駕駛汽車致死事故，已暫停路測。我們還是把目光轉向大洋彼岸體量相當的同行滴滴比較合理。
放在國內，滴滴抽成比例在 20% 左右。此前媒體曝光的數據顯示，滴滴 2017 年的 GMV 在 250 億-270 億美元。滴滴去年日訂單長期保持在 2500 萬單上下。所以說，滴滴有著充分的動力研發自動駕駛汽車取代司機。
並不是說滴滴財力雄厚超過了 Alphabet，考慮到激光雷達的成本會經歷緩慢下降的過程，在自動駕駛汽車綜合成本已經出現下降、又不足以吸引到普通消費者的某個節點，滴滴將會大展身手。
戴姆勒市場與銷售主管 Ola Kaellenius 最近接受彭博社採訪時表示，早期的奔馳自動駕駛汽車會用於共享出行，通過取代司機來攤銷硬件成本，這是一個合乎邏輯的商業模型。
聽其言觀其行，考慮到滴滴的無人駕駛業務過於低調，那就來看看程維的態度吧。
去年接受《財經》採訪，程維原話搬運：
（滴滴融了 40 億美元）馬上會有巨大的全球戰役。滴滴與 Uber 在全球會有激烈競爭，但這個比賽也不是終點，接下來獲勝者會和車廠、再接下來會和 Google、特斯拉在無人駕駛領域展開充分的競爭與合作，冠軍會構建未來的交通和汽車體系。
關於無人駕駛的觀點：
我們有機會獲勝，這件事情在我心目中的重要性比本土化競爭高 10 倍。
最近接受 BBC 採訪，程維再次提到人工智能和無人駕駛汽車是滴滴目前關注的項目，也是滴滴未來“投資的主要方向”。
野心很大，上來就要跟 Google、特斯拉競爭，但對什麼時候量產商業化隻字未提。考慮到滴滴業已成型的全球最大的出行平臺，以及逐漸壯大的車隊規模，我們暫且把滴滴列為中國賽區選手。
Waymo、特斯拉、滴滴，無一例外都是 NewMoney，未來的交通出行領域已經沒傳統汽車巨頭的機會了？至少對頭把交椅來說，是這樣的。
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