每經(jīng)特約評論員 盤和林

最近，圍繞自動駕駛商用的消息很多，似乎讓人感覺“無人駕駛”就在眼前。筆者從技術層面思考了自動駕駛商用的諸多不確定性，認為存在不少風險。筆者呼吁，不應該一上來就允許無安全員的自動駕駛車輛商業(yè)化運行。

有企業(yè)對L4級自動駕駛車給出了2023年量產(chǎn)的“期票”，L4級即高度自動駕駛，被普遍認為是限定區(qū)域內(nèi)的無人駕駛，在自動駕駛感知信息來源比較充分的區(qū)域，可以沒有司機，汽車可以自動運行，甚至不再需要裝方向盤。不過，L4級自動駕駛車輛，全球還沒有哪家企業(yè)能夠量產(chǎn)，未來幾年也很難實現(xiàn)。受制于技術，很多以L4級為目標的單車智能開發(fā)企業(yè)，都將L4級自動駕駛車量產(chǎn)目標放在5年或者10年后。

如果2023年L4級無人駕駛車輛在中國企業(yè)實現(xiàn)量產(chǎn)，且所有技術都達到概念車的標準，那么的確可喜可賀，但最近20年各種互聯(lián)網(wǎng)故事讓我們對所有的“期票”都保持一定的懷疑。PPT、概念車和實際落地往往有一定差距，即便是已經(jīng)成熟落地的商業(yè)模式，也有過深刻的教訓。例如共享單車，當浮華洗盡，剩下一座座自行車堆疊的“墳塋”，當年的意氣風發(fā)者，如今又是個什么狀態(tài)？

經(jīng)歷了十年的發(fā)展，自動駕駛已經(jīng)進入蹣跚學步階段，但商業(yè)落地卻需技術積淀，周期估計會很長。自動駕駛中的初創(chuàng)企業(yè)是否能夠挺過經(jīng)年累月的消耗？目標用戶是否能夠放心使用？自動駕駛的倫理問題如何解決？凡此種種，都是需要思考的。

故事已經(jīng)講得差不多了

這幾年，資本是擅長講故事的，但資本的故事實現(xiàn)了多少？

傳統(tǒng)行業(yè)比較傾向于凈利潤和現(xiàn)金流，而驅(qū)動風口概念行業(yè)的，往往是故事。當前，自動駕駛的故事已經(jīng)講得差不多了，各方對于自動駕駛技術的熱情正在減退，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：

其一，華爾街對于自動駕駛的熱情正在減退。2022年年中，隨著美聯(lián)儲為首的歐美各國央行進入加息周期，美元基金對于風險投資的熱情正在減退。實際上，過去20年互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，離不開主要貨幣長期的寬松政策，諸如美元、歐元、英鎊、日元等主要貨幣對應的央行長期實施零利率甚至負利率的貨幣政策。這就使得風險投資盛行，大量資本涌入高風險行業(yè)。資本也不再要求初創(chuàng)企業(yè)具有盈利能力，僅僅靠一個故事，就能從華爾街領到大把美元。但2022年，貨幣寬松的高潮已經(jīng)過去，利率急速升高，使得需要長周期投入的自動駕駛企業(yè)獲取融資越來越難。資本要求自動駕駛企業(yè)加快變現(xiàn)步伐，這也是為什么國內(nèi)外自動駕駛企業(yè)會抓緊讓并不成熟的L4級自動駕駛技術商用落地。

其二，互聯(lián)網(wǎng)大廠也沒有余糧，自動駕駛在互聯(lián)網(wǎng)大廠中的地位逐步被邊緣化。2022年，特斯拉自動駕駛部門裁員約200人，Uber也在裁員，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭和造車新勢力的自動駕駛相關部門都有不同程度的縮編。移動互聯(lián)網(wǎng)的興盛已經(jīng)基本觸頂，互聯(lián)網(wǎng)大廠的側(cè)重在于找到新的消費級入口，而不是持續(xù)燒錢去謀求商用落地遙遙無期的自動駕駛。主機廠也在進行規(guī)?？s編，主機廠是單車智能系統(tǒng)的下游，他們有動力繼續(xù)堅持下去，但也做好了長期研發(fā)的準備。

其三，用L2、L3級技術來冒充L4級技術的自動駕駛企業(yè)逐步增加。既然要長期燒錢，那么就需要有回血的手段，如果華爾街、互聯(lián)網(wǎng)大廠、主機廠商都不想做長期投入，那么利用手頭現(xiàn)有的技術基礎換點流動性成為很多單車智能企業(yè)的做法，又或者利用示范工程來承接點項目。但由于L2、L3級技術并不能解決自動駕駛的關鍵痛點，所以對于主機廠來說并沒有太高的價值，這也使得單車智能企業(yè)很容易成為主機廠的附庸。

其四，高精地圖、激光雷達和芯片技術依然存在瓶頸。高精地圖的采集成本依然很高，在開放道路上實時更新的成本更高，還有法律法規(guī)上的限制，這使得高精地圖成為一個很高的門檻，自動駕駛單車智能企業(yè)需要自己開辟試驗線，通過購買和自我采集來獲得高精地圖數(shù)據(jù)。而激光雷達，國內(nèi)產(chǎn)業(yè)還并不成熟，國內(nèi)車載激光雷達大多數(shù)是初創(chuàng)企業(yè)，很多企業(yè)車載激光雷達產(chǎn)品依然依賴于進口。再者，即便是有激光雷達，其耐用性也不佳，持續(xù)運行后故障率很高，也就是穩(wěn)定性不足。

產(chǎn)業(yè)鏈仍存諸多短板

從新聞層面來看，似乎我國自動駕駛走在全球前列。但其實我們對產(chǎn)業(yè)鏈高端依然存在較大短板，未來不能僅僅局限于商業(yè)化落地，應更好從產(chǎn)業(yè)鏈自主性來布局，否則，即便有了自動駕駛，也有可能受制于人。

以視覺神經(jīng)網(wǎng)絡為例，在自動駕駛領域表現(xiàn)的依然是三樣事物：數(shù)據(jù)、算力、算法。

當前視覺神經(jīng)網(wǎng)絡基本框架算法主要還是來自國外，但算法并非重點，隨著人工智能的發(fā)展，我國算法能力也在加強，難點在數(shù)據(jù)和算力。自動駕駛是非常吃數(shù)據(jù)積累的，這也是當前自動駕駛商用需要5~10年才能落地的原因。算力上，主要是高端芯片我國存在壁壘。也有人想過利用云算力來實現(xiàn)自動駕駛，但實際上自動駕駛有實時性的要求，云算力存在物理通信距離，也就是存在延時，又極度依賴通信網(wǎng)絡的穩(wěn)定性，所以并不現(xiàn)實。所以自動駕駛未來很長時間要依賴于單車算力，而單車算力則需要低功耗、高性能的芯片。

再者，當前汽車智能座艙的操作系統(tǒng)，其實大部分依然是安卓系統(tǒng)，華為鴻蒙系統(tǒng)有一定的突破，但普及度還是不如安卓系統(tǒng)廣泛，這客觀上也是我國自動駕駛供應鏈上的短板。

可以看出，自動駕駛的發(fā)展絕對不是單一功能的輸出，他上游擁有復雜的產(chǎn)業(yè)鏈和供應鏈，而這些產(chǎn)業(yè)鏈中，很多產(chǎn)業(yè)鏈的核心部件尚需在國產(chǎn)層面給出解決方案，當然要兼顧安全性和耐用性。對于自動駕駛，我們要從整條產(chǎn)業(yè)鏈來布局技術，要著重補供應鏈的短板，做好補鏈強鏈，提高技術的自主性。否則，即便有了自動駕駛，也有可能受制于人。

另外，當前試驗中，國內(nèi)自動駕駛車輛大多數(shù)依然是從A點到B點固定線路的自動駕駛，實際上這也是達不到L4級技術要求的。L4級無人駕駛雖然是限定區(qū)域，但是開放區(qū)域的自動駕駛，是需要在限定區(qū)域根據(jù)客戶要求自動規(guī)劃路線，到達目標地點的。

實際上，無論技術還是產(chǎn)業(yè)布局，我國自動駕駛還有很長的路要走，不能被表面的浮華所遮蔽，而是要從全產(chǎn)業(yè)鏈角度來思考，來布局，這樣我國自動駕駛才有可能真正實現(xiàn)超車。（作者系浙江大學國際聯(lián)合商學院數(shù)字經(jīng)濟與金融創(chuàng)新研究中心聯(lián)席主任、研究員，工信部信息通信經(jīng)濟專家委員會委員）

封面圖片來源：每日經(jīng)濟新聞