自动驾驶爱与恨：人类出行史上最狂野的奏鸣曲

编者按：本文来自36氪「未来汽车日报」（微信公众号ID：auto-time），作者：程潇熠。

作者 | 程潇熠

编辑 | 吴岩

跨年夜的前两天，一辆黑色的2016款特斯拉Model S驶离美国加迪纳91号高速公路，在高速状态下闯了红灯并撞上一辆2006年产的本田思域。本田车内两名乘客当场死亡，特斯拉车内两人被送往医院，没有生命危险。 

几小时后，一辆特斯拉Model 3撞上了一辆停在美国印第安纳州高速公路左侧车道上的消防车，车内的夫妻俩一亡一伤。

虽然美国警方尚未确定事故发生时是否有自动驾驶系统参与其中，但以往的教训，让质疑之声再次对准自动驾驶。据彭博社报道，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）调查后认为，包括2019年12月7日特斯拉追尾美国警车在内的13起特斯拉汽车事故，可能都是司机在使用Autopilot系统时发生的。

2018年1月特斯拉Model S碰撞事故来源：KCBS-TV

人们一面试图勾勒解放双手、自由出行的美好画面，一面对方向盘脱离掌控充满犹疑和担忧。接二连三的致命事故，更是让这种对未知事物的恐惧被放大到了极致。 

美国汽车协会公布的一项研究报告显示，71％的美国受访者害怕乘坐自动驾驶汽车，近90%的受访者担心自动驾驶存在技术问题。受访者中，只有7%的人“非常熟悉”自动驾驶汽车。

但这仍然挡不住人们对自动驾驶的好奇和热情。1月3日公布的销量数据显示，特斯拉2019年全年交付约36.75万辆，同比增长50%，占美国电动车市场75%的份额，也是荷兰最畅销的车型。蔚来汽车CEO李斌则在2019年10月表示，已有60%的蔚来车主开通NIO Pilot驾驶辅助系统。

自动驾驶成了一项让人又爱又恨的功能。以至于很多人不禁扪心自问——人类是否需要自动驾驶？

自动驾驶：杀人还是救人？

年近花甲的周成是驾驶辅助系统的资深用户。作为福特福克斯L2级自动驾驶车型的首批车主，他已经习惯了在高速公路上使用ACC自适应巡航功能。 

他是老朋友中第一个愿意尝试自动驾驶汽车的人，别人都是开了几十年车的老司机，“让他们信任开车时间没多久的机器非常难”。他身边大多数人觉得自动驾驶只是玩笑话，“有生之年不可能实现”，但周成仍满怀期待。他觉得到七八十岁时，自己应该能买到一辆自动驾驶汽车。

自适应巡航系统介绍来源：福特

但他也承认，“现在技术确实不可靠”。 

周成只敢在路况简单、标识清晰的高速公路上使用驾驶辅助功能，因为自动驾驶尚未有明确量化标准，这让他很不放心。比如人的反应速度在0.2-0.8秒之间，百公里的刹车距离为40-60米，换成自动化系统，“谁知道它能快多少”。

在他看来，目前的自动驾驶在特定场景或试车场上“玩玩可以”，但面对复杂路况和突发事件，还达不到人脑的反应速度。

他的焦虑并非杞人忧天。 

近年来，特斯拉在自动驾驶模式下已发生多起致命事故。谷歌Waymo在采取多种安全措施之余，仍将无人驾驶商业化的计划延迟。Uber自动驾驶汽车在2018年3月发生过一起致命事故，原因是自动驾驶软件检测到一位横穿马路的女性后，判定为无需避让。

谷歌旗下自动驾驶公司Waymo车型来源：Waymo

但鲜为人知的是，相比起致命事故，自动驾驶救了更多人。 

一位百度自动驾驶资深工程师向未来汽车日报（ID：auto-time）坦言，特斯拉的Autopilot以及市面上的同类产品，目前只能定义为辅助驾驶。虽然辅助系统使用不当曾导致事故，但它其实也避免了很多事故，救了更多人。“每一次AEB（自动刹车辅助系统）的触发，基本就是避免一次碰撞的发生。” 

特斯拉2019年第三季度安全报告显示，在Autopilot参与的驾驶活动中，平均每434万英里（约合698万公里）行驶里程报告一起交通事故，频率远低于人类驾驶时的每270万英里报告一起事故。NHTSA最新数据显示，美国平均每49.8万英里（约合80万公里）行驶里程，即发生一起碰撞事故。

目前主流车型搭载的L2+级自动驾驶属于驾驶辅助，技术已趋成熟。它虽然无法彻底接管汽车，但能像“驾校教练”一样，提醒驾驶员调整车道或跟车距离等。 

尼克森2018年发布的报告显示，消费者体验亟待改善的场景主要是停车位和低速拥堵路段，L2+级驾驶辅助功能中的ACC及自动泊车功能，可基本满足需求。

不过，这只是治标不治本，难以根治出行痛点。要想找到降低交通事故、解放人类的终极方案，还得靠L5级完全自动驾驶。

自动驾驶场景化需求 来源：尼克森2018自动驾驶市场与消费者洞察白皮书

自动驾驶来了，人类真能自由？

目前，自动驾驶所面临的难关，仍然是L3级及以上自动驾驶技术难以落地。 

按照自动驾驶对于车辆操控的接管程度和驾驶区域划分，自动驾驶可分为L0-L5六个级别。从L2级往上，自动驾驶研究分为两种路线。 

美国汽车工程协会（SAE）2014年制定的自动驾驶分级标准 来源：前瞻研究院

以特斯拉为代表的大多数整车厂商，选择攻克L3级技术难题，按分级顺序循序渐进地拾级而上。另一种，是以谷歌旗下Waymo为代表的自动驾驶科技公司，它们选择跳过L3级，直接研发L4级及以上自动驾驶技术。 

L3级自动驾驶汽车可行驶在复杂路况上，并由自动驾驶系统进行驾驶操作。这意味着人类司机的角色将会出现转变——从手动控制到监督。 

然而，在谷歌最初的自动驾驶项目测试中，这项看似简单的监督工作非常难完成。 

当时，谷歌无人驾驶汽车团队将部分自动驾驶汽车分配给了谷歌员工，让他们在每天上下班的路上进行测试。据《纽约时报》报道，每辆车上配备两位专业司机，每人拿一份类似飞行驾驶清单的文件。坐在驾驶座位上的人需要时刻保持警惕，准备好在发生异常情况时接管汽车。

但车内监控视频显示，这些被委以重任的测试员很容易在车上被其他事情分心，比如回复手机信息、看电影甚至睡觉。有网友在Twitter上吐槽，“告诉我不用自己开车，但又不能放松警惕，这本身就是个悖论，我还不如自己开车。”

Waymo测试车在路上 来源：Waymo

面对难解的分心问题，2014年，谷歌的自动驾驶工程师决定，将人类完全排除在驾驶过程之外。

2019年1月，福特也以“不知如何负责任地管理L3级自动驾驶系统控制权的转移”为由，宣布放弃L3级研究，直奔L4级自动驾驶汽车研发。 

但即使L3级落地困难重重，奔驰、一汽、北汽新能源、长城、奇瑞、小鹏、威马等诸多车企，还是决定在2020年推出具备L3级自动驾驶功能的量产汽车。此前，奥迪A8已成为全球首款L3级自动驾驶量产车型。 

“奥迪做了L3级以后，之前说要跳过L3的某些国际车厂就着急了。”恒润智能驾驶事业部总经理兼首席技术官薛俊亮，2018年在公开场合提到，因为奥迪L3级汽车已经出来抢占市场，而L4的落地至少要往后推3-5年，其他车企担心奥迪会抢占整个空档期。

薛俊亮认为，L3和L2.5其实都是“中间过渡状态”，是立法者或者行业协会给车厂的缓冲期。但是一定要教育消费者，“这不是自动驾驶，要悠着点开”。

“创业公司没有机会”

和简单的驾驶辅助功能相比，L4级及以上的无人驾驶汽车对于普通人，还显得十分遥远。 

在百度无人车从事研发工作的韦立，如今已完全适应在无人车上工作，但仍然对第一次的乘坐时的经历印象深刻。“跟第一次坐飞机的心情一样，手脚出汗，既紧张又害怕。”

智行者CEO张德兆感受到更多的，则是掌控汽车的兴奋感。“我调个参数它就会跑快一点，调别的参数还能转向。”张德兆告诉未来汽车日报（ID：auto-time），当时他在汽车后排用代码开着无人车从清华大学一路跑到北清路，再开回清华大学。因为长时间在移动状态下低头看屏幕，他在车里就吐了。 

自动驾驶汽车行驶在路上  来源：Waymo

韦立告诉未来汽车日报，现阶段难免会有很多猛起步跟急刹车，为了测试系统能力，车辆行驶也不会很平稳，测试时强烈的晕车反应在真正商用后一般不会出现。 

目前，国内已有多家自动驾驶公司在园区、港口、矿区等特定场景跑马圈地，如智行者、图森未来、驭势科技等。在无人驾驶出租车（Robotaxi）领域，Waymo率先撤去安全员进行纯无人驾驶试运营，中国自动驾驶初创企业小马智行去年11月起对加州尔湾的数百名居民开放无人驾驶出租试点服务，AutoX则计划今年在深圳、上海规模投放无人驾驶出租车。

小马智行在美国加州尔湾的BotRide无人出租车服务  来源：小马智行

无人驾驶正以飞快的速度进入人们的生活，但这一切可能只是个开始。 

“如果要做车规级标准的软硬件，必须要在数学以及结构上进行证明，确定这个东西本身是可控并且稳定的，才能真正在工业上进行应用。”北京理工大学无人车队的胡晨向未来汽车日报表示，目前的无人驾驶技术还谈不上人工智能，大多是机械地依附于传感器和芯片。无人车的碰撞事故恰恰证明，光靠单车感知是不够的，道路也需要多车感知系统。

基础科学与应用科学向来无法划等号。

在实验室条件下成功的产品，往往需要数十年才能成熟应用。第一台蒸汽机早在1712年就已出现，但它直到95年之后才出现在轮船上。

“马斯克曾说过一句话，激光雷达的出现，让大家有了技术进步的错觉。”百度无人车前资深产品经理谢莱告诉未来汽车日报，过去激光雷达主要用于测距，激光雷达公司并未想过产品可以用在自动驾驶行业，所以并没有统一的零部件标准。

无人驾驶汽车的零部件如果要实现量产，需要供应商制定严格的标准内参，这是实现量产化的必要条件。但在现实中，线机到百度无人车团队手中，还需要自行标定标准和组装。在谢莱看来，这个行业还需要他们一层层推进产业链改变。

自动驾驶算法环节产业链 来源：36氪研究院

另一个制约自动驾驶行业快速发展的因素，是零部件昂贵的价格。 

以百度自动驾驶方案使用的激光雷达为例，百度曾透露使用了1个Velodyne的64线激光雷达HDL-64，价格约为7.5万美元，3个Velodyne的16线激光雷达VLP-16，每个价格8000美元，总计9.9万美元，约合人民币67万左右。

过于高昂的成本，让L4级以上自动驾驶汽车量产面临很大挑战，甚至让部分初创企业开始动摇研发路线。

“现在很迷茫，再不商业化可能会撑不下去了。”国内一家小有名气的L4级自动驾驶初创企业高层向未来汽车日报（ID：auto-time）透露，因为L4级自动驾驶商业化遥遥无期，公司已开始考虑从头开始研究L3级及以下自动驾驶技术。

但小马智行CEO彭军认为，L4级以上自动驾驶才是初创企业的机会，L3级（比L4级）更难做，L2级技术已经相对成熟，现在考虑的是供应链成本控制、质量保障，大规模生产。“这件事情是大公司、Tier 1、OEM的菜，创业公司没有机会。”

激光雷达对人类的识别 来源：Velodyne

从业者坚定地相信无人驾驶一定会实现，但不是所有人都能撑得下去。 

一位自动驾驶产业链投资人表示，资本仍然看好自动驾驶，只不过一些小的公司不会再去看了。“投资人手里也没那么多钱了。”

天堂还是地狱？

自动驾驶究竟何时实现商业化，成了一个悬而未决的敏感问题。 

麦肯锡在2018年的一篇报告中预测，基于对自动驾驶底层技术成本曲线的估算，2025-2027年将是自动驾驶的拐点，因为此时将是自动驾驶与人类驾驶的经济平价点。这意味着，自动驾驶每公里的总成本将与司机驾驶传统汽车的成本大致持平。

May Mobility自动驾驶公司CEO埃德温·奥尔森（Edwin Olson）通过其总结的自动驾驶摩尔定律计算，由于无人驾驶汽车如今的性能仅相当于人类驾驶员的0.01％，按每16个月性能翻一番的势头计算，自动驾驶系统想和人类驾驶水平相当，起码得到2035年。

埃德温·奥尔森总结的自动驾驶摩尔定律 来源：May Mobility

10年的发展周期，不论对头部企业还是初创公司而言，都是不小的挑战，因此，合纵连横、抱团取暖或成趋势，跨领域合作将成为自动驾驶商业化发展的主旋律。

中国电动汽车百人会认为，未来的自动驾驶商业化模式大致如此：由整车企业负责量产，解决方案提供商提供技术服务，服务运营商搭建大数据平台，负责车队的管理和运营，为终端用户提供服务。其中，服务运营商将施行轻资产运营，由金融机构提供资金支持。 

Waymo走的正是这条路。在Waymo的商业化合作布局中，有整车厂捷豹路虎和菲亚特克莱斯勒，车辆维护公司安飞士和AutoNation，保险公司Trov，以及服务运营商沃尔玛、Lyft和DOR。 

自动驾驶颠覆的将不仅是汽车本身，而是人类的出行习惯。 

2018年加州大学-戴维斯交通研究所的一份报告显示，自从打车软件提供更方便的“点到点”服务，芝加哥的公交系统使用率下降了6%。随着私家车数量减少，麦肯锡认为，未来仅美国地区可减少停车位面积需求约57亿平方米，机场、办公楼等停车场的收入将显著下降。

多伦多大学自动驾驶研究报告 来源：AITechYun

自动驾驶使汽车成为智能终端，意味着，人类将享受更便捷的出行服务。 

但2018年，鲁特.布里奇斯在新书《我们自动驾驶的未来：天堂还是地狱？》中提出了一个尖锐的问题：

美国平均一辆车坐1.06个人，按照这一数据推算，到2027年（不考虑无人车带来的车辆、车程和空车率增量），需要1.144亿辆车来搭载1.213亿人。但目前，高峰期的9900万辆车已经让公路系统拥堵不堪。

无人驾驶的出现，将让“单人独占一辆车”的出行习惯更加根深蒂固。老人、残疾人等原先行动不便的人加入，将使出行大军更加庞大。解放双手和更自由的驾驶时光，让人们的居住地不再拘泥于公共交通发达的城市中心，无形中增加车辆行驶路程。更何况，鲁特还作了一个大胆的假设，因为无人车的成本极低，一些人可能会频繁地让“空车”自行取物接人，增加空车率。

鲁特提出的解决方案，是免费的超级无人公交车（eSAVs）。

按照他的设想，eSAVs将在专用车道上，像鱼群一样整齐划一地快速移动。车队可以同时加速、转向和制动，所有车在1/1000秒内重复领头车的动作。他预测，这种车队的客流量是目前公交系统的7倍。到2027年，不到5%的eSAVs，将在高峰时期运载40%的乘客。

有序移动的鱼群 来源：BBC

如果这个疯狂的设想真的实现，到2027年，美国只需要6050万辆车，比1.144亿辆少了28.6%。 

更艰难的局面，存在于自动驾驶面临的伦理困境。

伦理学领域有一个知名的思想实验，叫“电车难题”。一辆失控的电车一路向前狂奔，即将碾压轨道上的5个人。你可以用拉杆让电车开到另一条轨道上，但那条轨道上也有1个人。这个1967年由英国哲学家菲利帕·富特（Philippa Foot）提出的难题，在自动驾驶领域衍生出了新的意义——

自动驾驶汽车是否应该为了躲避跑到路中央的5个孩子，而选择开到人行道上撞死1个成年人？

自动驾驶的出现，让这个至今仍存在分歧的难题，从纯粹的设想和瞬间的抉择，被放大为普世的道德困境。如果工程师选择“更小的恶魔”，真的是正确答案吗？

这当然只是一种猜想。无人车未必是未来交通的终极形态，纯电动飞行车也许会开拓更多可能性。但有一点可以确定，科技的发展向来都是一把双刃剑，解决旧问题的同时，还会带来新的风险。

天使还是恶魔，答案全都藏在人类的一念之间。

（应受访者要求，文中周成、韦立、谢莱、胡晨均为化名）

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