張德兆
[?億歐導讀?]?關鍵轉折點未到，難題仍未解決。
作者丨張男
編輯丨張嫣/楊雅茹
疫情之下，百業蕭條，但無人駕駛技術卻意外獲得關註。
受制於疫情的傳染性，無人化商業模式壹時被熱議。在這場“抗疫”中，無人車價值逐漸顯現。武漢方艙醫院內，無人車輛往來穿梭。這些車輛擁有遠程調控裝置，配合醫院需求隨時上崗。此外，車輛的提供方安排工程師進行監控，有需求隨時響應。?
壹時之間，無人駕駛的春天好像來了。即使資本寒冬、行業下行，小馬智行（Pony.ai）、馭勢科技仍相繼宣布完成新壹筆融資。前者公布獲得了高達4.62億美元的融資，領投方為豐田汽車集團；後者雖未公布融資金額，但投資方亦是知名零部件企業博世。?
在世界舞臺上，中國自動駕駛技術似乎正獲得認可。?
另壹個好消息是：2月27日，在加州車輛管理局DMV公布的“2019年度自動駕駛路測成績單”中，百度的MPI值（Miles?Per?Intervention，每兩次人工幹預之間行駛的平均裏程數）首次超越自動駕駛“老大哥”Waymo，位居36家名單之首。排行榜前十公司中，還有4家來自中國。“自動駕駛已進入中美兩極同時***存的新時代。”AutoX?CEO肖健雄如是告訴億歐汽車。
經歷了2019年的泡沫破滅之後，中國自動駕駛行業實在太需要好消息了。
但如果說春天就這樣到了，或許太樂觀。
等待“關鍵轉折點”
對於中國自動駕駛行業而言，“關鍵轉折點”仍未到來。?
上世紀90年代，國內高校和研究機構已經開始研發自動駕駛技術。1992年，國防科技大學研制出國內第壹輛真正意義上的自動駕駛汽車CIAVT-I型，中國自動駕駛行業由此真正起步。?
但此後20多年時間裏，自動駕駛技術仍只存在於高校實驗中。甚至直到2009年，國家自然科學基金委主辦的“中國智能車未來挑戰賽”中，參賽隊伍也幾乎全部來自大學校園。
第壹個轉折點在2014年。
當年，亟待轉型的百度開始入局自動駕駛，被譽為“人工智能領域的四大金剛之壹”的吳恩達加盟。
為了與吳恩達見面，李彥宏推掉了好幾個重要會議。長達3小時的飯局過後，吳恩達對李彥宏說：“我希望幫助妳們。”遂即加入百度。此後，他成為百度首席科學家，負責百度研究院的領導工作——其中就包括自動駕駛業務。那壹時期，百度吸納了樓天城、韓旭、彭軍、鄔學斌、倪凱、韓旭等壹眾自動駕駛人才。
2014年9月，百度開啟了與寶馬在自動駕駛領域的合作。雖然雙方為期3年的合作在2017年提前結束，但在當時，與德系豪華品牌開啟戰略合作，為百度引來了不少關註。
互聯網巨頭百度的加入，加速了中國自動駕駛產業化。越來越多人看到這項技術的商業價值，這其中，也包括投資人。?
2016年到2017年間，成為自動駕駛技術第壹個爆發點。?
諸多技術人員出走百度，陸續成立屬於自己的自動駕駛公司，如彭軍和樓天城創立的小馬智行、倪凱的禾多科技、張天雷的主線科技等。?
壹時間，中國自動駕駛行業“百花齊放”，引得各路投資人競相“撒錢”。這壹定程度上刺激了行業發展，隨後，相關法規陸續出臺。在此過程中，RoboTaxi這類公司獲得了更多資本青睞，成為業界最受關註的企業類型。?
但那段瘋狂的日子已經結束。2018年下半年至2019年，中國自動駕駛行業發展腳步放緩。而如今，即便有好消息傳出，但在諸多方面並未有實質上的突破。新的行業發展關鍵轉折點尚未到來。
難題待解
曾在2019年戳破自動駕駛行業泡沫的諸多難題——商業化、資本、供應鏈、政策等問題，仍然未解。?
從技術難度上看，方艙醫院裏運行的無人車與人們期待的L4、L5級自動駕駛，不可同日而語。“開放道路場景”自動駕駛的實現難度，遠遠大於封閉/半封閉場景自動駕駛——前者場景復雜、參與者眾多、極端案例（corner?case）出現概率大。
在當下，自動駕駛技術的不成熟與安全隱患，同樣是制約技術商業化落地、行業發展的重要因素。?
咨詢機構Gartner曾在2019年發布了壹個“技術成熟度曲線”，不幸的是：諸多自動駕駛公司努力的技術方向——L4級自動駕駛，正處於“幻滅期”。Gartner認為，其技術實現時間將超過十年。另外，L5級自動駕駛則處於“期望膨脹期”。
壹些業內人士的看法則更悲觀。?
“這項技術真的很難，自動駕駛汽車還要幾十年的時間才能在路上普及。”2018年底，自動駕駛領頭羊Waymo的CEO約翰·科拉菲克（John?Krafcik）曾如是表示。他話音未落，另壹位矽谷大佬——蘋果聯合創始人史蒂夫·沃茲尼亞克（Steve?Wozniak）也發表了看法：“我信不過自動駕駛汽車。”
考慮到技術突破難度，壹直推崇單車智能路線的百度Apollo也開始加碼“車路協同”技術方向。2018年底，百度開放了車路協同代碼，並在長沙街頭進行數月裝有V2X設備的RoboTaxi載客試運營。2019年，百度在長沙測試路段投入45輛RoboTaxi車輛開啟試運營，並在年底的“Apollo首屆生態大會”上，著重介紹了車路協同解決方案。
而在限定場景下，自動駕駛技術實現難度仍不容忽視。
相關區域裏，車輛行駛過程中面臨的意外情況並不少——車輛、人員的隨意穿行、亂停車等情況，都會給無人車行駛造成困擾。
另壹方面，即使是同壹場景，目前各家企業的技術適應能力也並不高。在A礦區可以順利運轉的無人車，到了B礦區卻可能頻頻出錯。各企業仍然需要進壹步打磨技術，以適應未來大規模商業落地的需要。?
即便目前中國自動駕駛企業的MPI值與美國持平，也並不代表中國自動駕駛企業能夠實現規模化商業落地。此外，大規模商用仍需考慮成本問題。
資本方面，雖然剛有兩筆融資信息公布，但放眼整個行業，並不樂觀。?
各企業本身大量的資金需求與不及預期的技術發展、機構愈發謹慎的投資策略相矛盾，行業開始洗牌。
在2019年，RoboTaxi融資企業數量變少，甚至曾經的明星公司RoadStar.ai慘遭清盤，吳恩達離開百度後加入的美國自動駕駛公司Drive.ai也隨後轟然倒下，更易實現應用落地的限定場景自動駕駛企業逐漸受到關註。?
但經過了膨脹期之後，自動駕駛公司的估值已經被擡高。疫情與行業寒冬之下，壹級市場募集基金難度加大，資本更加理性。唯有商業落地苗頭的企業更易獲得投資青睞。“投資人會選擇壹個剛需、有買家能力的落地場景（進行投資）。”慧拓CEO陳龍如是對億歐汽車表示。在這種情況下，還未有自我造血能力的自動駕駛公司舉步維艱。
智行者CEO張德兆對億歐汽車表示，明年限定場景自動駕駛可能會有壹些規模化落地，但性價比仍是制約大規模應用的關鍵。
此外，中國自動駕駛供應鏈不成熟、政策法規落後等問題，依舊需要時間來解決。?
以激光雷達為例，即便很多廠商已將產品價格下探至1000美元以下，但仍不符合大規模商業化標準。而目前，中國僅允許自動駕駛汽車在部分區域進行路測，與美國加州允許自動駕駛汽車上路行駛的政策相差甚遠，並不利於技術叠代。
突發疫情雖然讓壹些自動駕駛公司受到關註，但由於對汽車行業有不小的負面影響，技術公司發展的不確定性也被隨之放大
冬天總會過去，但談春天還為時尚早。
編輯：張嫣/楊雅茹
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。