透過現象看本質,我國無人駕駛市場仍處於探索期

無人駕駛是在傳統汽車產業的基礎上融入了智能化、自動化、電動化以及互聯網化等技術的綜合性產業。

在過去的3月，無人駕駛領域的動靜一直沒有平息下來。騰訊收購特斯拉5%的股權躋身特斯拉第五大股東；百度公司副總裁王勁在幾天前的洪泰基金CEO春分大會上宣布即將離開百度，自己創業投身無人駕駛事業上；連離職多位高管的百度也沒閑著，立馬投資一直很靠譜的蔚來汽車；阿里則是在本月中旬領投了瑞士AR汽車導航初創公司WayRay。

3月1日，百度智能駕駛事業群正式成立，3月10日，百度CEO李彥宏表示，當該公司的無人駕駛汽車業務走向成熟，並且需要更多資金和合作夥伴時，他們便可能將其剝離。3月30日，百度向北京主管部門著手申請無人車在海淀區進行二次路試的文件被相關媒體曝光。這是百度繼去年11月烏鎮互聯網大會後，無人車項目的再一次「露臉」實測。

可以說，一方面，是這些企業實實在在地把無人駕駛的概念，從只可遠觀變得離人們的生活更近一步，而不是僅限於紙上談兵。但是，另一方面，要說真正開始將其投入使用，或許還有很長的一段時間。

無人駕駛領域當然還包括無人機，相比無人汽車它更有肉眼可見的成績

根據新思界產業研究中心發布的《2015-2019年民用無人機市場現狀及投資前景分析報告》中顯示，在2010年以前，民用無人機市場規模小，增長速度慢，主要應用在災害救援、地圖測繪等領域。2011年以後，以大疆為代表的消費級民用無人機市場迅速崛起。近年來，無人機在航拍、物流等領域被廣泛應用，無人機送貨和熱門真人秀採用無人機進行航拍，使得民用無人機被廣泛關注。

隨著消費級無人機的操作簡單、價格下降，消費級無人機逐漸從航模愛好者等小眾消費者轉變為大眾消費產品，市場規模增長速度很快。但與消費級無人機市場一片火熱不同，國內專業級無人機市場尚未出現爆發性增長。

目前，無人機的應用領域有警用、巡線、農林植保、航拍、快遞和科研。更有汽車公司研究利用無人機來給無人駕駛汽車導航，協助駕駛員勘察出汽車感測器偵測不到的周遭環境。無人機扮演了自動駕駛的另一個環境感知入口，且能夠有效降低整個產業的生產成本，預計未來，民用無人機會朝著智能化、安全化、多功能化的方向發展。

無人駕駛行業的發展需要技術與質量齊飛，智能零配件提供方成關鍵要素

無人駕駛涉及到三個方面：汽車製造商、技術支持企業以及掌握大量資源的互聯網大企業，這三方可以自立門戶完成研發製造銷售一條龍，也可以互相達成戰略合作。縱觀現在無人駕駛領域，完全成熟的可以上路的無人駕駛汽車還未大量推出，無人駕駛領域還未出現領頭羊，因此現在正是爭奪領導地位的好時機。

Analysys易觀分析認為，智能零配件提供方的關鍵成功要素為：第一，感知層面：擴大感知範圍，提高信息採集精確度；第二，決策層面：加大研發投入力度，掌握核心晶元技術；第三，執行層面：加快響應速度，提高運行穩定性。也就是說除了製造商及技術支持企業以外智能零配件提供方是最基礎，最關鍵的因素。

目前無人駕駛的發展已經形成以ADAS和人工智慧切入的兩條發展路徑

路徑一：以傳統車廠為代表，如上汽集團、長安汽車

通過不斷完善和發展ADAS功能和技術，逐步提高汽車的自動化、智能化程度來不斷向完全無人駕駛發展。其發展的根本目的是緩解司機駕駛壓力，改善司機的駕駛體驗。而其核心技術是：ADAS的各項自動控制系統，在汽車的行駛決策過程中，更多的是由人對周邊的狀況做出判斷，並採取執行措施，機器決策僅起到輔助作用。

路徑二：以互聯網企業為代表，如百度、騰訊等

通過提高移動式機器人的深度學習能力和自主決策能力，以完成無人駕駛汽車的各項任務。其發展的根本目的在於以計算機來控制汽車，徹底取代人工駕駛。

互聯網企業擁有先進的互聯網技術，成熟的演算法和雲服務平台，能夠通過人工智慧技術不斷提高機器的「駕駛經驗」，從而對行駛路況進行準確的判斷，降低人為因素干擾帶來的事故率。其核心技術是人工智慧技術，在汽車的行駛決策過程中，完全由機器對周邊狀況進行決策並控制執行，人工智慧完全控制汽車的所有駕駛決策。

無人駕駛的普及性除了關乎技術更關乎人的道德

關於無人駕駛的報導已經很多，但絕大多數人還未親身體驗過真正的無人駕駛。那麼究竟是哪些原因暫時困住了無人駕駛面向大眾的普及呢？

就技術層面來說，隨著科技不斷進步，無論是感測器或運算能力，都足以應付自動駕駛需求，當然配套的基礎設施建設也會是一筆不小的費用。然而，目前最大的困擾不是來自於技術、成本這些可量化的因素，而是來自於法律的監管範圍和道德的選擇。技術、成本或者配套設施的完善有內在激勵，在無人駕駛領域「掘金」的企業會自發的去追求發展技術、降低成本和改善設施，這時候就需要法律來規範這個行業的健康發展。

雖然計算機有著比人類更優異的計算、操作能力，但有一樣東西是計算機遠不及人類的，那就是「道德感」，在法律之外，仍有許多情感上的因素，是計算機無法理解的，設想高速公路上遇見一條狗，該撞上去還是該躲開它？如果躲開它車上的人可能有危險，如果撞上去，小狗也是一條生命，這種兩難抉擇計算機如何應對？或者有什麼方法可以設計程序應對？「保護少數行人或多數乘客」、「為了保命而違規」等情境，沒有情緒和價值觀體系的計算機，做出的決定能不能「讓人滿意」，這些問題值得深思。

實際上，無人駕駛在法律、人文倫理方面存在的阻礙也並不是無計可施，聯合國已著手制定無人駕駛安全法規，目前也在積極推動制定無人駕駛相關技術規範和法律規範。這些都說明無人駕駛在法律、人文倫理方面存在的阻礙正在「破冰」。

大道至簡，知易行難，知行合一，得到功成；大道至簡，悟在天成

如果技術成本可量化且有內在激勵機制去促使完善，那麼法律、道德就要運用更高的人工智慧去解決，認識到存在問題並不可怕，因為知是行的基礎，解決問題的過程就是「知行合一」的過程。難就難在知行合一，明其理，則無人駕駛面臨的暫時困境會一一破除，總有一天會實現全民乘客、無人駕駛的美好時代。