完全自動駕駛要2050年後才能實現，創業者如何熬過“30年”_風聞

連續火熱幾年的人工智能概念依舊在持續擴散，並且從原本隸屬於計算機學科的概念逐漸“入侵”到事關我們衣食住行等生活的各個方面，而在這之中，與汽車行業相結合而孵化出的自動駕駛技術已經同新能源技術一道成為有望變革人類出行方式的關鍵技術。單單從市場嗅覺靈敏的投資機構和創業者的一舉一動就可以看出，這一趨勢不可逆轉。

那麼，迴歸到一項技術從理論研究到實際應用的全過程，我們不難發現自動駕駛技術目前在商業化的過程中仍然距離技術較近而距離市場較遠。

談及自動駕駛中的人工智能，中科院院士、清華大學人工智能研究院院長張鈸有過這樣的描述，“計算機模仿人的理性思考、對周圍環境的感知和動作的實現是人工智能研究的三大任務。”換言之，智能汽車得以實現的最終標誌應該是可以模仿人去感知環境（感知）、模仿人去理性思考（意識）以及模仿人去執行動作（行為）。清華大學自動化系張毅教授將該目標的實現總共概括為三個階段，即一般性智能駕駛、無人/有人共存的智能駕駛、具有人工智能的智能駕駛。

2014年，國際汽車工程師學會（SAE International）發佈了自動駕駛的六級分類體系，即今天為大家所津津樂道的0級、L1級、L2級、L3級、L4級、L5級，目前已經被絕大多數主流自動駕駛研究者所認可和遵從。

在以上六個等級中，除了0級的無自動化之外，絕大多數自動駕駛行業的玩家都集中在L2部分自動化至L3有條件自動化的過渡階段，至於更高的L4高度自動化級別只有如Waymo之類的少數玩家可以達到，L5級別的完全自動駕駛更是尚無人可以企及。

那麼從已經路測甚至實際商用的自動駕駛汽車的表現來看，效果有預期的理想嗎？答案恐怕是不容樂觀，且不説特斯拉和Uber皆有致人死亡的自動駕駛事故出現，百度無人車路測演示也被曝出有造假嫌疑，令人錯愕。

對此，自動駕駛行業的創業者們該如何着手實現L3級自動駕駛的有效商業化並打造更高級別的自動駕駛，找對思路就至關重要。以Momenta創始人兼CEO曹旭東的邏輯來看，靠“量產自動駕駛”來為“完全無人駕駛”提供現金流和數據流，然後帶動後者為前者提供技術升級的閉環是切實可行的道路，而在這一過程中，關鍵是要保證兩級自動駕駛傳感器系統的一致性。

持有類似觀點還有清華大學車輛學院院長楊殿閣，楊院長認為消費者出於對價格的敏感和成本的計較，不會接受帶有自動駕駛功能但價格陡增的消費型汽車，因此L1-L3階段自動駕駛不可能用高成本方案。

至於L4階段，楊院長認為該級別的自動駕駛將不是車企和消費者來推動，而是由運營方和場景來驅動，最典型的案例是港口或礦山中的自動駕駛車輛，換句話説，通用化在L4級別似乎仍然希望不大，而且L4的實現也要從2020貫穿到2030甚至2035年。除此以外，對於更遙遠的L5級別，楊院長給出了比較不一樣的判斷，即該級別的主要推動方將會是政府，是各個特定場景的L4應用完善、連接起來之後才會出現，且時間節點更是在2050年之後了。

因此，從以上自動駕駛技術商業化的時間進程來看，現在眾多玩家入局“汽車”並非單純為了眼前利益，而是瞄準了下一個世代完整的出行生態。