周航：自動駕駛的三種進階模型
1925 年 8 月， 世界首輛自動駕駛汽車亮相在紐約街頭；去年 10 月，我在矽谷的街頭看到Waymo 的一輛自動駕駛車。只是，九十多年前的自動駕駛並沒有讓駕駛員脫離束縛，當時美國陸軍電子工程師 Francis P. Houdina 坐在另外一輛用無線電操控著前車的汽車上，你可以想象成有點類似小孩玩的遙控玩具車，但肯定不是我們所看到通過電腦控制的無人駕駛技術。
以 Waymo 為代表的第一類
說起自動駕駛，第一類肯定要談到 Waymo。Waymo 模式脫胎於谷歌最早創立的self-driving（全無人駕駛）專案。這個專案進行了好多年，我也曾經到當時的 Google X Lab，真切地感受到沒有方向盤的全無人駕駛車輛帶給我們的衝擊和震撼，這著實讓人類釋放了對汽車的想象力，第一次敢相信原來未來的汽車是長這個樣子的。
Waymo 最早基於谷歌的 TPU，後來才轉用到 Nvidia 的 GPU 計算平臺，在此基礎上搭載谷歌自己的整套演算法，再配合高精地圖以及前端鐳射雷達等各種應用，換言之是谷歌自己給 Waymo 搭建了從硬體到軟體，從演算法到資料平臺這樣一套完整的自動駕駛系統，然後與傳統主機廠進行合作。在經改造後，我們看到了Waymo 第一代克萊斯勒 Pacifica 的車型，它成為了一個支援全無人駕駛，直接升級為 L4 級別的無人駕駛汽車。現在 Waymo 直接採購和運營克萊斯勒 Pacifica ，並且第一次做到了自動駕駛的商業化：開始試行無人駕駛出租車的打車模式，也是全球首家提供完全無人駕駛的計程車服務的公司。
這種模式的出現非常的激動人心，因為它的的確確展現了人類交通的一種嶄新形態，人們再也不需要自己開車，車輛還可以隨叫隨到，你甚至完全可以把車輛當做一個新的空間來看待，更不用擔心被堵車、駕駛安全這些經常遇到的事情所煩惱。如果考慮的遠一點，我想所有人都會無比期待這個時代的來臨：有一天無人駕駛車輛得到法規的全面允許，人類得以完全擺脫方向盤的束縛，無人駕駛汽車真正成為智慧交通機器人的時候.....我也相信不管遠近，這一天終將到來。
簡單分析來看，這條路先走的是從 L1 級直接跳到 L4 級的自動駕駛，之後就過渡到由無人駕駛車輛的公司直接提供運營服務或者轉為運營服務商的路線。Waymo 從現在的後裝改造逐漸把系統完善以後推廣到前裝，讓所有的廠家來安裝和支援 Waymo 的自動駕駛系統，同時又可以反過來賣給 Waymo，也就是說 Waymo 提供了一套自動駕駛的標準，由廠家進行代工，然後自己回購回來後提供無人駕駛的交通服務，以後甚至還可以從客車拓展到貨車等等。
這種做法跟谷歌當年走安卓手機市場的做法很像，只不過把安卓換成了無人駕駛系統，而手機廠商們變成了資產更厚重的造車公司，而且的確展現了一個非常巨集大且可實現的畫面，可是做這件事情需要超長的週期，需要五年十年甚至更長的時間，必須有足夠的耐性等待技術的進步、成本的下降、法規的完善等等，而這對於一個創業公司來講很難做到，因為從技術實力到資本到耐心都難以具備。所以，你去看一圈全球蓄勢待發做自動駕駛的公司就會發現，大概只有 Google，Waymo 這樣的選手才能夠做的到。
以特斯拉為代表的第二類
我想第二類是以特斯拉為代表，其它主機廠都在逐步跟進的一條道路，即在現有車輛上逐步提高智慧化和自動化駕駛的程度，比如說從 L2、L2.5、L3 逐漸過渡到 L4 級別，每一代車型都可以通過硬體和軟體的升級，繼而提高自動化駕駛的程度。你看，現在可能只有 1%、5% 的路段可以實施自動的輔助駕駛，以後可能不同路況下的自動化駕乘越來越高，有可能從現在的1%、5%逐步提高到以後的 50%、60%，甚至 80%、90%。進化到這個程度以後，在整個駕駛的過程中大部分時間都可以由機器來輔助駕駛，但是人依然需要負有最終的駕駛責任，就像現在的自動駕駛汽車都會提示，儘管開啟了自動駕駛模式，你的手還是不可以離開方向盤，要隨時做好接管駕駛這輛車的準備。
在這一類中，又有兩個分支。一個還是以特斯拉為代表，為了優化和完善自己的使用者體驗，擺脫上游廠商的制約，由自己來主導各種設計，而特斯拉又是最為激進的一個，自主研發自動駕駛 AI 晶片，效能非常強大。除了晶片，如果特斯拉覺得鐳射不好或者雷達不好，它依然會說：“好，我自己做。”
對於“激進”的特斯拉，你怎麼看？
剛我們說 Waymo 的模式像谷歌之於安卓手機的做法，那麼特斯拉的思路就越來越像蘋果，做全封閉的系統，自己投入自己做，所以它很有可能在自己的系統中形成非常強大的領先優勢。 從這個意義上講，形容特斯拉是自動駕駛領域的蘋果，我覺得很恰當。
另外一個是傳統廠家開始發力，比如我們最近看到 Cruise 和通用汽車將與本田一起研發自動駕駛技術，再加上此前軟銀願景基金的投資，就形成一個強大的聯盟：傳統廠家通過收購控制一個技術公司，然後把自己的主機廠服務體系、原有的客戶和新的自動駕駛系統捆綁在一起。這看起來是一個非常 make sense 的模式，主機廠獲得一種強大的獨立的第三方能力，同時所控制的技術公司又有強大的產業資源可以依託，還有強大的資金加持，似乎這個模式有可能走得下去。
依託上游廠商的第三類
自動駕駛的第三類，我想是眾多的小企業和獨立廠商，他們沒有辦法形成強大的產業聯盟，更多是依託像博世、大陸集團、德爾福這樣一些做上游的汽車零配件的巨頭，通過巨頭提供完整的自動駕駛的套餐，特別是在控制系統方面，他們嚴重依賴於零件巨頭。巨頭在自動駕駛的進度和選擇，其實決定了眾多中小汽車廠商在自動化駕駛方面的能力。通俗地來講，零件巨頭決定支援誰，願意支援誰，誰就可能在自動駕駛方面走得更快一些。我覺得中國的廠家，不管是傳統汽車企業，還是新造車運動，基本上都屬於這一類：依託於上游廠家，逐步提高自己的自動駕駛能力，自己再在使用者互動、系統整合方面做一些優化，最後比的是誰的優化做得更好一些， 所以更多還是集中在應用層面，或者使用者互動層面的創新。
在這三類模式中，我看到了大家都離不開的幾個關鍵的地方。第一個是計算力平臺，目前來看最領先的還是Nvidia；我覺得從目前來看，包括Google轉移計算平臺的做法來看，基本上已經很難去挑戰 Nvidia 作為整個自動駕駛以 GPU 能力為核心的計算力平臺這個事實了。當然在這方面，我相信英特爾、高通等都不會坐以待斃，都希望在自動駕駛計算平臺去競爭一個巨集大的未來，因為這個市場畢竟每年有可能有一億臺的車，是非常龐大的市場。
其他的重點還包括鐳射雷達，如果誰能大規模低成本的做固態的鐳射雷達，可能會是產業的制高點。當然基礎設施還包括高精地圖等，總之演算法和控制基本上依然由最貼近汽車主機這個領域的廠家來提供。在這方面，美國有大大小小的在不同領域、不同角度附著在生產系統中的創業公司，這也因為美國的創業環境，能夠讓他們在這幾個技術領域創業比中國更好一些，因為它們不用面對太激烈的惡性競爭，如果真正技術好、產品好，被大企業投資收購的機會還是蠻多的，而大企業又比較崇尚公平交易，一般不太壓榨或者欺負小企業。
在這個產業鏈和生態系統中，從感應方面、鐳射雷達，超聲波雷達、攝像頭等各方面來看，也許你可以從某個口切入做一些事情，比如做高精地圖或者某個應用層面的事情。
這是我對自動駕駛的一個看法和簡單的分析。我看到的那輛 Waymo 已經走遠，但我相信自動駕駛將會離我們的生活越來越近，在走向我們生活的路途中，同時給創業者提供機會，只要你真的“看透”。
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