近日，自動駕駛又一次成為社會熱議的話題，全球自動駕駛領跑Waymo老大在WSJ D.Live技術大會上親自承認：“自動駕駛汽車在路上普及還要幾十年”。而另硅谷大佬蘋果聯合創始人Steve Wozniak直接對自動駕駛判“死刑”直言：“我不相信自動駕駛汽車”。
領跑者也為難
當交通面臨著完成出行目的和駕駛自高限度自由兩個需求時，自動駕駛成為橫亙在人類與交通革命之間的一個革命產物。從1925年，發明家Francis Houdina展示了一輛無線電控制的汽車，到2003年豐田開始提供自動停車輔助服務，再到2009年開始，谷歌開發Waymo無人駕駛汽車項目。目前，自動駕駛已經從最初的實驗嘗試過渡到實用化階段。社會大眾的接受程度已經比較高，特斯拉、通用汽車、福特、許多企業都在自動駕駛領域進行研發。
作為行業領頭羊谷歌Waymo的發展進度代表了行業發展的最高水準，而近日Waymo公司掌門人John Krafcik也無奈表示，“雖然無人駕駛汽車“真正在這裡”，現實中也出現了自動駕駛汽車，但它們還遠遠沒有普及，因為L5技術真的真的很難，自動駕駛普及至少還要幾十年”，而這似乎意味著，我們這一代人可能無法感受自動駕駛的時代的風景。
自動駕駛難在哪？
自自動駕駛技術上，成績比較理想的Waymo和特斯拉都深陷交通事故的噩夢中，一向驕縱的馬斯克不久前甚至取消了特斯拉的無人駕駛選項，為什麼自動駕駛遲遲無法走進大眾的生活？
業內人士表示：自動駕駛依據算法運行，但是算法是基於精準數據進行搭建的，比如，工程師在設計算法時依據的虛擬道路圖片，如果現實生活中出現的圖像與虛擬圖片的像素不完全吻合，汽車在識別時就會發生誤差，無法向人類一樣合理泛華，精準識別。此前特斯拉和Uber，在外界存在自然干擾下，沒能精確識別人類，發生車禍。
此外，還有一個關鍵原因，自動駕駛面臨的場景太多太複雜。此外，蘋果聯合創始人Steve Wozniak也表示，“道路是由人類建造的，人是不完美的，而汽車目前無法解釋這一因素”，簡單來理解就是，人類目前使用的道路基礎設施，並不符合自動駕駛汽車的駕駛需求，二者本身存在一些排斥，目前的自動駕駛技術都是在虛擬場景下進行的預測設置，但工程師無法預測汽車上路後面對的所有場景，因此，無法提前設置。
L5太難，那L4 呢？
L5確實很難，但是目前擺在探索家面前的L4也不簡單。當我們翻開waymo、uber與福特、沃爾沃等一系列自動駕駛行業內領軍者的規劃表，會發現這些大佬們無一例外地從L2直奔L4的懷抱。原因很簡單，我們提到，在道路條件無法匹配算法時，自動駕駛汽車失去正常行駛的條件，極易發生意外，而L3是有條件駕駛，明顯案現在的技術難以實現。因此，大家都紛紛揚長避短，躲過了這一劫，直奔L4。
11月初，百度世界大會上，百度發佈了與一汽紅旗共同研發的國內首款L4級自動駕駛乘用車，該車將在明年底實現小批量生產，隨後在2020年底進行量產。在紅旗之後，選擇直奔L4級的沃爾沃與寶馬也不甘示弱，不約而同地將量產時間定在了2021年。不同於紅旗的是，沃爾沃的L4級自動駕駛量產車將分為兩條路線，一邊是與百度合作的出行專車，一邊則是自主研發並投入普通乘用車市場的下一代XC90。
雖然已經看見了L4量產車在向大家招手，但是L4的實現程度如何？目前，在L4級別探索受限的一個原因是算法約束，而想實現量產則需要大量的測試，這也就需要更快速的網絡，顯然當前的4G網絡無法滿足要求，而5G的普及至少還需要2-3年，在此期間這3 家率先承諾的汽車真的能成功打造L4汽車，尚需等待。
晉級之路還有多遠？
雖然無人駕駛的普及到底能否實現，還有多久才能實現，至今無法預測。但大家對這個席地而坐的大象一直十分狂熱。在Waymo、特斯拉的引領下，無數追隨者加入隊伍。通用、大眾、福特、本田甚至百度、蘋果或者近幾年的造車新勢力，也都將無人駕駛作為企業發展版圖的一個重要板塊。
業內人士曾表示，“自動駕駛國際化是個偽命題”，不同國家的道路狀況、交通規則、交通密度不盡相同，這就意味著，自動駕駛最多在本土實現普及。按照目前的算法來支撐自動駕駛汽車，汽車最多隻能在工程師生活的國家行駛，脫離本土，汽車將“水土不服”。
因此，若要走上普及之路，自動駕駛現在至少還需擁有兩個能力：算法支撐下完全甚至超越人類的識別能力，以及全球本土化的能力。還需要多久我們才能看到這樣的自動駕駛汽車，還需要工程師們不斷探索。
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