自动驾驶比赛的背后，你知道吗？( 四 ) 自动驾驶同样具备颠覆汽车产

特斯拉就出过类似事故，比如把白蓝配色的厢式货车误认作蓝天白云，或者道路上方的指路牌，然后就直接保持原来的速度撞了过去。
而这背后的根本原因，是感知不灵。毫米波雷达没有那么精确，距离判断会失误，而摄像头在逆光下看到的东西，失真也比较严重。
不过，这一点也有方法弥补。方法和刚刚的逻辑类似，就是通过高水准的图像识别技术，哪怕逆光，哪怕和其他物体很像，也能认出这是厢式货车，然后执行刹车。但这就考验特斯拉程序员的水平了。
为什么马斯克这么较劲，不安激光雷达？主要是节约成本，毕竟在产业爆发期，低价抢占市场是第一位。另外，也有观点认为，马斯克只是暂时性，一旦激光雷达成本下降，会快速倒戈。
而对于国内“蔚小理”等造车新势力来讲，不同车企及相关车型都使用了不同的技术。比如蔚来和小鹏在部分车型配置了激光雷达，而一些车型则没有配置。

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那么，技术路线确立了，真正的自动驾驶是不是就快来了？恐怕要再等等。
自动驾驶的机遇和挑战
在今年3月底召开的中国电动汽车百人会论坛上，全国政协经济委员会副主任苗圩谈到，安全是智能网联汽车发展的前提。
在苗圩看来，当下的智能网联车，依然有不少安全隐患，具体来看有三点。
第一是机器设备的不安全。
比如地图的精度、定位的精度不高，再比如光线过强和过暗时，摄像头等设备探测不到。
第二是算法的缺陷。
发达的人工智能需要投喂海量的数据。有人测算，必须要开到177亿公里，才能做到行云流水。比如特斯拉就发动全世界100多万用户，每天在世界各地搜集各种路况，训练系统。
最后是人为因素。
目前，国内将自动驾驶分为6个等级，其中L0级为应急辅助， L5则为完全自动驾驶。
其中实现L4、L5最难，这是因为处于自动驾驶状态的汽车会判定，只要手接触方向盘，就将认为接管。而现实却是，有时是真接管，有时只是人不自主地将手搭在方向盘。这时，如果前方突然窜出人或车，则会发生碰撞。

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因此，目前的所谓自动驾驶，只能称为辅助驾驶。
那么，既然自动驾驶短期实现起来仍有困难，为什么近几年各互联网公司、造车新势力还要躬身入局呢？
背后的原因是，空间巨大。
谷歌无人驾驶汽车项目的顾问--劳伦斯·伯恩斯在其《自动时代》中曾做过一个测算：
如果无人驾驶技术成熟了，通过无人驾驶进行共享的车辆，因为没有司机，可以做得更小，提高出行效率。尤其是，利用电动车技术，在不影响出行体验和效率的情况下，可以将每英里的成本降到0.2美元，而现在私人车辆的每英里成本是1.5美元，下降了86%！
这意味着，无人驾驶真正普及后，大概率将会削减汽车市场规模。对于整车厂而言，如果没有自动驾驶能力，未来很有可能掉队，最终沦为自动驾驶出行服务商的车辆提供者，处处受制于人。
但即便如此，汽车出行服务依然是个巨大的市场。
以美国为例，如果按美国人平均工资4.3万美元一年、城市平均车速40公里每小时算，拥有一辆车并且长期驾驶它的总成本是每公里1美元。又因为美国人全年总行驶里程大约是4.8万亿公里，所以美国全国司机驾驶的总成本每年就是4.8万亿美元，和每年联邦政府的预算相当。这是一笔惊人的数字。