d马斯克对无人驾驶太乐观了( 三 ) 目标|程一笑|dau|季度|快手

2012年一辆Waymo无人驾驶车的成本15万美元，仅激光雷达就占了其中50%，单颗售价高达7.5万美元。这直接阻碍了Waymo商业化落地的速度。无奈之下，谷歌开始自研激光雷达技术，直到2017年，才宣布激光雷达单颗成本从7.5万美元下降到7500美元。
纵然成本高，但相较于视觉传感器方案，激光雷达的优势在于有更强大的感知能力，测量精度更高，比如像特斯拉无法识别白色货车这种现象，就不会发生。在学术研究领域中，大家对激光雷达的融合方案几乎是一路绿灯。而且现阶段很多高精度地图的测绘，也是通过激光雷达完成的，依赖高精度地图的自动驾驶方案，选择激光雷达就更加顺理成章。
2021年，激光雷达进入量产元年。蔚来汽车、小鹏等主流造车新势力都开始采用激光雷达方案。传统车厂中，奥迪、宝马、日产、丰田等也都宣布将应用激光雷达。
但关于二者谁是更优解，至今仍没有定论。
但彼此都不服。今年1月份，德国Manager Magazin在对前Waymo CEO John Krafik专访时，Krafcik重提旧事，谈起延续多年的自动驾驶路线之争，矛头直指特斯拉。“特斯拉还算不上Waymo的竞争对手，因为特斯拉做的是辅助驾驶系统，而非无人驾驶系统。”
而马斯克随后便发推特回应：“令人惊讶，特斯拉的AI硬件和软件比Waymo的都要好”。
多久实现盈利？激光雷达的成本仅仅是冰山一角，无人驾驶技术的实现过程，就是一个钞票粉碎的过程，投入了，不一定就有成果。
不少企业已经中途放弃。
去年底，Uber将自动驾驶业务出售给自动驾驶技术开发商Aurora；它的竞争对手、硅谷明星Zoox被亚马逊收购；自动驾驶明星创业公司Drive.AI卖身苹果，它的联合创始人你一定听过，百度前首席科学家吴恩达。
活下来的代表，通用旗下的自动驾驶公司Cruise ，2016年~2019年四年亏损25.12亿美元；Waymo 2019年收入仅数十万美元，运营成本却高达10亿美元。
截止目前，全球L4级别的自动驾驶几乎都没实现盈利，而这还将会持续很多年。
自动驾驶商业化的缓慢进程，也让Robotaxi行业人才频繁流失，一些早期参与Robotaxi的企业开始转型，参与到技术上更加容易实现的辅助驾驶领域。就连Waymo今年以来也面临着巨大的人才损失。年初Waymo公司CEO、CFO以及货车产品和自动化伙伴关系负责人等一批高管纷纷离职。知情人士说，许多高管对Waymo自动驾驶技术开发进展缓慢感到沮丧。
这背后需要认清一个现实是，自动驾驶技术的落地仍需时日。
自动驾驶真正成熟大致需要三个阶段：技术成熟、商业成熟和法规成熟。
目前行业整体还处在第一个阶段，技术没有完全成熟，大规模商业化没有开始。而在未来一段时间，自动驾驶车辆造价和运营成本依然会非常高昂，道路交通长期需要人工驾驶和自动驾驶并存。
理想汽车创始人李想就曾坦言，自动驾驶的很多玩家目前仍卡在L3级别，没有人做得很好，“安全冗余做得不够”，例如摄像头、执行机构的刹车转向等，车规级的芯片技术也需要提升。
此外，在法律法规层面上，国内对自动驾驶技术的态度也十分谨慎。
例如，《道路交通安全法》《公路法》《保险法》等都很少涉及这方面的内容。虽然部分地区已陆续开放有道路测试区域、颁发试运营牌照等，但自动驾驶汽车高速公路测试、载人测试以及地图应用等方面依然受限。
驭势科技联合创始人兼CEO吴甘沙认为，今天的机器学习算法最怕的就是不确定的开放环境，因为从本质上来说，它是一种基于特定数据集训练的归纳法。机器看到过的，就懂；没看到过的，就不懂。目前来看，自动驾驶算法还是弱人工智能，没有达到通用人工智能的地步，不能根据常识判断，不能做因果推理，也不会举一反三、触类旁通。
所以，在新一代智能驾驶算法出现之前，必须得确保自动驾驶汽车见过的所有场景万无一失。在很多半封闭环境里，智能驾驶算法能够更容易地将所有场景收入数据库中。但对于全开放道路的实现，就会变得很难。
针对自动驾驶车辆路测在法规和政策上的限制，中国工程院院士李德毅在去年的中国电动汽车百人会论坛上还曾建议，应在全国城际公路和高速公路开放特定时间、特定路段的特定车道，连通各地区测试场，允许自动驾驶车辆加入和人工驾驶车辆混合运行。
他颇为形象地说，如果无人驾驶不能像人一样具备学习能力，不能应对各种边缘工况，即使在公路上行驶了几百万公里，也不能够获得驾照。