一場大騙局?當美國人不再相信自動駕駛。

作者|詰夫

來源|聞道商學苑

王傳福的吐槽將自動駕駛重新推到風口浪尖。

『自動駕駛那都是扯淡,就是皇帝的新裝,』王傳福在今年4月的投資者溝通會上表示,自動駕駛是被資本裹挾的,這些年都是忽悠。

近年自動駕駛一直炙手可熱,但與ChatGPT相比就顯得頗為落寞,甚至還遭遇不小窘境。

在國內,阿裡達摩院放棄自動駕駛業務,其團隊並入菜鳥集團;號稱『卡車自動駕駛第一股』圖森未來從納斯達克退市。

一場大騙局?當美國人不再相信自動駕駛。

在美國,谷歌旗下Waymo等自動駕駛企業開始裁員,有的甚至走向破產,如研究自動駕駛卡車的Embark Trucks、由福特、大眾共同投資的自動駕駛公司Argo AI。

有分析稱,這些企業可能是自動駕駛投資領域最大的泡沫,許多公司可能無法堅持下去。

就連剛剛發佈劃時代MR設備Vision Pro的蘋果對自動駕駛項目也非常謹慎。

去年年底,因技術實現難度較大,蘋果野心勃勃的L5級別駕駛汽車計劃已降級,新車發佈日期推遲至2026年。

自動駕駛真的沒有未來嗎?這項新興技術到底是『皇帝的新衣』,還是即將觸手可得?

1騙局?皇帝的新衣

與王傳福的表態截然不同,不少新能源車企將自動駕駛視為取得競爭優勢的關鍵,尤其是新勢力巨頭。

在2023技術架構發佈會上,小鵬汽車在大屏上直接打出了『XNGP是智能輔助駕駛的終極形態,讓無人駕駛絕非扯淡』蔚來創始人李斌在接受采訪時稱,發展自動駕駛的目標應該是『解放時間,減少事故』。

華為CEO餘承東則回懟道,『說自動駕駛是扯淡有兩個原因,或者是對行業不了解,或者是故意這樣說的』

新能源汽車的熱潮催生了自動駕駛創業藍海,對自動駕駛的投入一直是眾多廠商角力的焦點之一。

在國內,豐田汽車支持的小馬智行、百度和博世支持的文遠知行、阿裡巴巴支持的元戎啟行、字節跳動支持的輕舟智航、Momenta、滴滴自動駕駛等紛紛成立,希望早日奔向無人駕駛。

特斯拉、通用汽車、福特汽車、百度等公司通過各種花哨的演示承諾,汽車能夠通過自動駕駛技術穿越混亂的城市景觀、高速公路和極端天氣,無需任何人工幹預或監督。

這些廠商表示,自動駕駛即將消除道路死亡事故、高峰時段交通擁堵和停車問題,並顛覆全球汽車行業。

在自動駕駛平臺上,從特斯拉的FSD、谷歌旗下Waymo到蔚來的NAD、小鵬的XNGP和理想的AD Max3.0以及百度的阿波羅都有所深耕。

早在2015年,時任百度自動駕駛事業部負責人的王勁就喊出自動駕駛汽車『三年商用、五年量產』的豪言壯語,並提出10年之後超過50%的新增汽車將是無人駕駛車。

比亞迪更是說一套做一套。

由於在自動駕駛領域落後『蔚小理』等競爭對手,比亞迪從去年開始突然開始加快步伐,與自動駕駛公司Momenta成立自動駕駛合資子公司迪派智行;2022年3月宣佈了和英偉達的合作,次月就宣佈了和國內自動駕駛企業地平線的合作,而百度也將為比亞迪提供自動駕駛軟件方面的幫助。

今年比亞迪不但成立研發中心,還招募數千研發人員,向高級自動駕駛《L4和L5》發起沖擊。

自動駕駛配置已成為一輛汽車是否先進的標志,然而自動駕駛仍然要面對難以逾越的現實挑戰:技術難題、高昂的成本以及法律和安全風險。

自動駕駛經常被人所詬病的是它毫無用處的炫技,卻依然難以應對復雜的環境,更不用說『剝奪』了人類的駕駛樂趣、導致大量相關人員失業等。

那些試圖把自動駕駛應用到大城市場景的夢想,恐怕遙遙無期。

2左轉難題無解

早在1925年8月,人類歷史上第一輛自動駕駛汽車『美國奇跡』(American Wonder)亮相於紐約街頭,它可自行實現加速、減速、轉彎和鳴笛等操作,隻不過是由發明者弗朗西斯遠程操控前行。

如今,發展已將近百年自動駕駛技術在工業與固定場景早已實現。

例如,礦山、固定行駛線路、專用車輛、高鐵等,這些條件下的自動駕駛並不需要太多數據由車輛判斷。

而在非固定行駛路線上,情況要復雜的多。

在中國,駕駛員經常會遇到車輛加塞、鬼探頭、行人亂穿車輛等情況。

即使最先進的自動駕駛汽車也很難應對建築物、動物、錐形交通標志、路口警衛以及業界所謂的『無保護左轉』問題

其中『無保護左轉』一直是自動駕駛領域的一道經典難題。

相比於右轉,左轉的難點在於路口情況的復雜程度,行人的走向以及交通信號燈的三者協同,自動駕駛汽車需要同時對這些情況進行感應預判並做出決策,更別說在沒有信號燈的路口,這對於自動駕駛汽車的環境感知和預測能力有著巨大挑戰。

北京智能車聯近期的報告顯示,在近幾年的自動駕駛測試中,曲線行駛和直角彎道行駛的測試通過率依然較低。

對於左轉難題,有的公司的技術方案則是通過遠程司機來操作;全球自動駕駛龍頭Waymo的解決方案是讓自動駕駛汽車避開左轉,通過繞路右轉的方式達到目的地;矽谷的自動駕駛公司Drive.ai就將自家的自動駕駛汽車,透過鮮艷的噴塗、醒目的字樣進行明顯化。

這些方案能否成熟應用還有待觀察。

除了左轉難題,在自動駕駛級別上,眾多企業無法實現更高級別的跨越。

通常,自動駕駛級別也分為L1-L5五個級別,L2及以下的功能通常被稱之為ADAS《Advanced Drive Assistant System,高級駕駛輔助系統》,L3級被稱為有條件的自動駕駛,L4級駕駛和L3級在定義上的區別僅在於是否一定需要駕駛員接管。

通俗來說,L2級可以解放雙腳、L3級可以解放雙手、L4級可以解放雙眼。

目前大部分車企仍然停留在高級駕駛輔助ADAS系統的技術應用上。

雖然特斯拉、小鵬、華為、百度等不少廠家已經可以達到端到端的領航功能,但由於城市路況復雜,有大量意外情況需要不斷標註和訓練,在數據訓練方面是否為人工標註已成為人工智能發展的重要掣肘,眾多企業無法向用戶做出哪怕是L3級別自動駕駛的承諾。

此外,在汽車感知方面,通過攝像頭還是激光雷達的技術路線依然存在分歧,特斯拉幾乎采用了純視覺解決方案,國內廠商則在激光雷達上進行堆料。

3美國人開始不信了

自動駕駛不僅面臨技術障礙,更有法律法規和現有管理條件層面的限制。

例如在保險方面,哪家保險公司願意理賠,保費如何設定?假如自己開車與一輛自動駕駛的汽車發生碰撞,如何能控制肇事車輛保持現場,等待警察來處理;同時,交通警察是否該有權路檢、叫停行駛中的自動駕駛車輛?什麼條件下授予警察這個權力?警察對這類車輛如何執法?

有關自動駕駛汽車立法政策不及預期,會極大影響車廠相關技術推進以及相關產品落地。

自動駕駛在安全方面也是問題重重。

自2016年以來,美國國家公路交通安全管理局已啟動了40起涉及特斯拉汽車的事故調查,這些車輛出事時可能在Autopilot模式下行駛。

這些事故還造成19人死亡。

在今年2月,特斯拉宣佈在美召回超過36萬輛搭載全自動駕駛系統的車輛。

不光是特斯拉,去年5月,通用汽車旗下的Cruise的無人出租車,在被警車鳴笛示警後,停在了路邊。

結果當警察上前檢查車輛時,它竟然重新啟動,向前開出幾十米,喜提首個無人駕駛逃逸記錄。

2022年,美國國家公路交通安全管理局發佈了2021年7月1日至2022年5月15日10個月內,L2級自動駕駛事故數據報告,有392起事故與L2級ADS輔助駕駛系統有關,涉及本田、斯巴魯、福特、通用、大眾和豐田等多個品牌。

今年2月,特斯拉公司及其CEO馬斯克被股東托馬斯·拉蒙塔尼《Thomas Lamontagne》起訴,後者指控他們誇大了其電動汽車的Autopilot和全自動駕駛《FSD》技術的有效性和安全性。

不管是沃茲尼亞克認為特斯拉的自動駕駛承諾『根本不接近現實』。

美國人對自動駕駛的態度發生了逆轉。

2017年,在美國汽車協會的調查中,美國人對自動駕駛汽車的態度非常樂觀,很樂意嘗試。

而到了今年,該協會的最新調查顯示,68%的受訪者表示他們害怕駕駛自動駕駛汽車。

自動駕駛初創公司Comma.ai的創始人喬治·霍茨《George Hotz》曾經自爆,『自動駕駛汽車就是一個騙局。

』他稱,很多自動駕駛公司已經揮霍了百億美元,但自動駕駛功能並沒有顯著的成果。

自動駕駛汽車還會收集用戶相關駕駛數據、駕駛員特征等數據進行後續模型訓練,這可能會涉及用戶隱私問題。

今年5月26日,荷蘭數據保護監管機構表示,特斯拉可能存在數據保護違規行為,但現在發表進一步評論還為時過早。

德國《商報》此前報道稱,根據一名舉報人提供的消息,特斯拉未能充分保護客戶、員工和商業夥伴的數據,泄露了100G機密數據。

更可怕的是,自動駕駛平臺是否有後門被黑客入侵,如果車輛的自動駕駛系統被恐怖分子夾持,那麼任何一輛汽車會變成襲擊工具。

經過一些列事故後,外界對『自動駕駛』質疑的聲音越來越大,行業呼籲需要對汽車更加敬畏,在推動技術大戰的過程中要更加謹慎。

但凡涉及安全問題,不僅是自動駕駛車輛自身的技術可行與安全可靠,更重要的是要能夠有效管理,使社會總體安全。

4成本、成本、成本!

通常自動駕駛套件包括視覺系統《激光雷達、毫米波雷達、攝像頭》、GPS定位裝置、芯片和計算機平臺和AI系統,這還需要高精度地圖系統、高精度定位系統、感知系統、決策規劃系統、車輛控制系統、車輛通信系統相配合。

如今車企在發佈汽車新品時,如果沒有激光雷達、8155高端芯片等自動駕駛配件的加持,往往被認為是落伍的,守舊的,然而這些配置的落地成本並不低。

在硬件方面,自動駕駛的硬件主要有感應器、處理器和控制器。

攝像頭、雷達和超聲波感應器等傳統感應器成本都不高,自動駕駛還要有兩個較高的成本,即激光雷達和高端GPS。

其中,激光雷達是一種傳感器技術,通過發射激光脈沖測量激光脈沖從物體反射回來所需的時間,這些數據用來計算物體的距離,並生成某一區域內物體的三維圖形。

與傳統攝像頭和毫米波方案相比,其獨特之處在於它能提供長而寬的視野范圍。

汽車在自動駕駛方面的高配越來越成為一種期貨,其中之一就是激光雷達的應用。

為了不落人後,車企開始瘋狂堆料,一顆激光雷達不夠就上兩顆,兩個不夠就上四顆。

即使現在用不到,未來也一定會用到。

2022年長城發佈的新車型沙龍機甲龍號稱是全球第一款搭載4顆激光雷達的車。

目前最常見的激光雷達成本約在5000美元左右,包括機械旋轉式激光雷達的早期設計方案的成本最低也要2萬美元。

Waymo首席執行官John Krafik曾透露,Waymo為一輛克萊斯勒或者捷豹配置整套自動駕駛套件的成本接近18萬美元《約122.3萬元》。

自動駕駛無疑成為車企是否擁抱變革的遮羞佈,代價卻是無限量地去在硬件和軟件上進行堆料,而所有這些軟硬件所期望實現的完全自動駕駛依然遙遙無期。

今年汽車行業的降價潮和現實需求下滑更讓這些瘋狂的車企認清現實的殘酷。

中信建投在近期的研報中指出,自動駕駛面臨的風險是滲透率不及預期;中國芯片廠商的ARM方案授權和臺積電代工受限;中國芯片廠商針對艙駕一體等新趨勢的技術進步不及預期以及全球宏觀經濟復蘇放緩等。

5結語

大家都熱衷於見到一個沒有方向盤、駕照和交通事故的未來。

自動駕駛是當前汽車領域的前沿技術,也是未來二十年內駕駛體驗的最大升級。

全球眾多車企、自動駕駛企業斥巨資研發自動駕駛技術。

然而自動駕駛車輛上路需要經過大量嚴格測試,包括遠程場景測試、極端場景測試、安全管理測試、網絡與數據安全測試、風險應對測試等,並接受專家與政府部門評審進行綜合評估。

自動駕駛從運營到大規模商業化落地挑戰重重:技術、資金、法規、數據、場景等均存在未知變量,真正自動駕駛時代更像是海市蜃樓,最終究竟是『皇帝的新衣』還是車企『正確的選擇』隻能交給時間來證明。

當技術進步成為一種原罪,人類付出的代價會有多少?我們目前還難以估量。