回應「原子彈、氫彈「論：自動駕駛不是炸出來的

FCA負責提供車輛，開放車輛介面，為自動駕駛改進車輛控制和內部匯流排系統提供需求；

Waymo通過之前的積累，改進自己的感知、計算平台，起到了核心的橋樑作用；

Lyft提供應用場景，避免了之前Google花錢請人來坐無人駕駛車輛也沒人來坐的尷尬，通過真實的A=>B的需求，找到應用的切入點。

圖3 FCA、Waymo、Lyft 三家分工

Waymo在感知技術方面的改進見下表——

表2 感知技術的改進與變革

其實，谷歌與Lyft的戰略合作，在本質上是自動駕駛技術在應用端的爭奪。

比如Uber收購Otto，組建自己的自動駕駛研發團隊，無非是在它的這個角色上，一旦可以實現自動駕駛系統取代司機的話，帶來的變革和衝擊更大。即使這個系統的成本、運行效率甚至是運行限制相對苛刻，也都必將帶來商業模式上的改進。所以這種投資，我們可以理解為：

車企是花資金來嘗試一種可能性，把自己的技術和車輛一併打包做嘗試。

Lyft之類的二線出行服務提供商，面臨急切的衝動來找到最好的技術，實現對領先者的挑戰；所以即使存在通用在未來可能投入，Lyft還是選擇與Waymo合作，它處於這個位置就可以採用多種技術和多種車輛對無人駕駛技術進行運營改進。

圖4 無人駕駛L4級的車型和部署與打車服務是很難分離的

所以從這個角度而言，如果光是在出行服務企業融資時候投點錢，而不進入出行服務模式裡面進行深度運營，並加大提升自動駕駛的投入力度，那麼車企是沒法在相關的出行服務領域提供唯一性解決方案的，依靠資本投資來解決自動駕駛解決方案出口是有些難度的。我其實覺得從另一個角度而言，測試車輛多了對傳統車企而言管理起來也是一種挑戰，這些無人駕駛車隊其實需要更好的管理方式去迭代和進化。如下表所示，僅今年以來投入無人駕駛試運行的車輛粗略統計就逾十多種，所涉及車企也是超過十家。

表3 2017年初做的無人駕駛車隊統計

第二部分 自動駕駛的各自角色的考慮

下面的圖中展示了涉足自動駕駛的各家公司推進L4的商業化計劃，如果從重視平台運營還是面向私人這個角度區分的話，那麼谷歌和百度都是在走運營切入的路線，自動駕駛技術在平台運營領域真正取得實際進展比較大的可能性是在2020年左右，以實現少量商用探索的形式呈現。而走將搭載自動駕駛技術的車輛賣給消費者這一路線的，是特斯拉、賓士、寶馬、沃爾沃等整車企業，不算悲觀地講，這一領域的突破起碼會在2025年以後，而且極有可能只面向極少數受控人群。

圖5 各家公司對L4的商業化計劃

自動駕駛技術的發展已經駛入了快車道，個人覺得在這個變化快的形勢下，有必要每個季度來審視一下這些企業的定位，深度了解下這些企業技術本身的完整性和合作夥伴的互補性。最近的一個例子，就是BMW、ME和Intel的合作，變成了BMW、Delphi和Intel(ME已經被整合收購)的合作，這種三層式的合作模式，包括汽車整車設計和製造OEM(整車系統的集成)、自動駕駛子系統整合企業Tier1和自動駕駛主要的硬體平台和演算法提供商Tier2，這個基本的雛形，是炸彈炸不掉的，因為它本身就是合作模式不同而已。

圖6 傳統的模式

梳理一下，當前自動駕駛領域的角色定位大致有以下幾種：

(1)系統服務提供商： 這一類主要是基於服務端的IT公司，為主百度、Google、Urber都是考慮在營運端拿來做服務，規劃要在3年內實現部分商用；而Tesla就拋出了硬體(無冗餘)先行、軟體跟進的策略。

在提供自動駕駛技術系統服務領域，有個大的轉變就是Google專門成立了公司Waymo，開始與車企合作進行，也就是前面說的「氫彈「，以後的商業模式值得進一步考慮。另外，值得注意的是，測試階段和真正商業運營還是有些差距的，主要體現在投放的範圍和控制的力度方面。

(2)車企運營端的投入：受整個環境的驅策，各個車企現在對於面向消費者的服務端都有不少的投入，下一步把試車場裡面比較成熟的產品拿出來進行運營級別的測試運行，就是一個比較務實的決定。這些車輛可以分為兩部分——

• 車輛端：可以考慮冗餘度，在涉及關鍵安全控制端(EPS、ESP兩塊)可以單獨把冗餘的部分應用上去；而整個感知端和計算平台端可以採取先從性能端調試，再加入決策投票確認的冗餘機制；

• 監控端：整個後台運行需要有完整的數據記錄機制，也有個後台團隊，來處理道路上遇到的各種突發行為(類似緊急的彈出和道路意外)。

這裡需要有單獨的存儲和發送機制，把整個感知的數據進行備份和傳輸(新的傳輸T-box2)，在雲端可以做一些復現和記錄，也可以用原有的記錄層(T-box1)來記錄之前的運行結果。這個提高的路徑就是現有軟體和後台虛擬運行之間的對比，進化的邏輯就是抓取多台車之前的軟體版本運行數據和原始數據虛擬運行進行對比；

在後台競爭方面，各個IT公司有各自天然的優勢，不管這個事情最終如何，車企不大可能單獨去構建一個非常龐大的後台。

(3)自動駕駛車企零售模式：隨著自動駕駛技術應用的成熟度，車企單獨把L4的車輛賣給普通消費者，不過這種模式天然就蘊含很多的風險因素。所以我們可以把這個行為，當作是運營之後實際應用的一小步，比如發售內部人員或者超級VIP，就是前文提到的「受控人群)。這應該只佔到非常小的部分。

第三部分：小結與建議

願意給自動駕駛花錢和投入資源的企業，在資金、資源和人力上面的投入不是那麼容易就能給炸掉的，真實的情況是摸索的過程比較艱辛，從樣車到小批量實驗車隊再到真正能落地產生效益，時間可能是5年，也可能是10年，這個過程中還有可能被各種感知技術的革新給甩開。

不願意花錢的企業，可以每個月來搜集一下這些企業的專利、測試情況，或者在美國開個基地了解下各家的動態，把別人的狀態監控住，知己知彼，伺機而動。

自動駕駛這個事情，從其屬性來看，可能真的是要以國家為推進單位的，因為它是多項高精尖技術、多個產業領域、以及道路運營、安全監管等政策法規的融合，所以不是汽車企業一家的投入即可實現突破的。

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