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创作者｜罗辑

编写｜程心

提到无人驾驶，大伙儿总免不了怀里一种焦虑情绪。

支撑点各种情绪的东西了有许多，例如2023年上半年度，无人驾驶仅进行69起股权融资，大额融资明显降低，经营不善的公司已经增加，扇尾难题得不到解决，商业化的落地式大跳水等。

困惑无人驾驶的问题就是具体，例如扇尾问题解决、法律法规及商业化的落地式。

那如果如今有人拿第三视角重新思考全部自动驾驶行业，也许会发觉，原先一直笼罩着无人驾驶头上的那“三朵黑云”已经迟缓消退。

关键在于扇尾问题解决。

埃隆马斯克8月25日在X服务平台（原Twitter）开直播了特斯拉汽车还尚未公布的FSD V12版本号检测，展现了特斯拉最新的“端对端”车子控制系统。这一段时间45min的直播间，深深吸引超1100数万人收看，埃隆马斯克仅仅在通过信号灯时积极干涉了一次。

“端对端”技术的发展，或有利于让无人驾驶解决扇尾难题的困扰，这令高端自动辅助驾驶、乃至完全自动驾驶的完成看见了黎明。

其次法律承认。

8月11日，美国西雅图根据一个新的现行政策，容许Waymo和Cruise的Robotaxi在美国旧金山没有限制地载人。这就意味着，无人驾驶第一次在法律上中取得开始与一般车子同样的路权，踏出从试运行到商业化至关重要一步。

正是因为这事，有关无人驾驶的探讨又慢慢返回热门的语境下。

最后就是商业化的落地式。

在今年的华为公司、理想化、晓亮等公司都公布了大城市NOA的开城总体目标，在其中华为是45座、晓亮是50座、梦想一百座，一个比一个激进派。此外，从6月份黑芝麻智能，到8月份如祺出行，再从刚根据海外上市备案文远知行，无人驾驶仍在打开一轮一个新的发售潮。

但这一切都产生得十分忽然，终究自动驾驶行业去年年底还因Argo AI和lbeo等公司的停业整顿而凸显一幅愁云惨淡的末日景象。

那时候，领域广泛认为L4级别无人驾驶（汽车）早已踏入窘境，即也预示着在渐进性和跳跃性路线之战中，渐进性获得了阶段性胜利。

而现在，自动驾驶行业有企业上市、有政策落实，有科技突破…渐进性与跳跃性两条道路并驾齐驱，无人驾驶好像再次走到了“紧要关头”。

可是却2013年百度搜索合理布局无人驾驶逐渐，国内自动驾驶发展趋势已经有十年，环节中经历了很多修容和低谷期。

因此这一次，无人驾驶将会迎来确实天亮之前吗？

无人驾驶，进行硬件配置提前准备

我常见YouTube的事例来判定一个行业是不是走到了爆发前夕。

2005年初陈士骏等人在圣比埃尔创立了一家视频平台，类似一年半以后，这一家网站被Google以16.5亿美元高价回收。

西海岸新区的风吹迅速吹回中国，资产涌进，衍生出优酷视频、马铃薯、搜狐视频下载、六间房等视频平台，热情水平毫不逊于后来“百人团战”。但那股风并没吹多长时间，中超长视频真真正正大有作为要等6年以后。

同一时间，在美国成立的运营模式在我国并站不住脚，这类gap重点在于基础设施建设。

2005年，国外无线网络的覆盖率已经达到了53%[1]，而我国只有7.9%。那时候YouTube激励客户自身拍照具体内容并上传，国内视频网站选用一样的方式，但2005年国外超出20%家庭有着数码照相机[2]，而中国的覆盖率只有0.12%[3]。

▲ 我国网民数量 彩色图库cnnic

基础设施建设是市场发展最底层支撑点，这一点在自动驾驶行业也适用。

一辆车，是不是有足够的算率，配置了适宜的激光传感器、监控摄像头、车载雷达等感应器，是无人驾驶能不能正常运转的前提。但一两年前，这种硬件配置高昂的成本费使普及化并不太现实。

2020年，Google Waymo 无人驾驶使用的 Velodyne 64线激光传感器价格贵达7.5万美金；做为无人驾驶大脑，当时被普遍使用的英伟达显卡自动驾驶芯片Drive PX2 价格在1.5万元上下。

2022年逐渐，无人驾驶硬件配置逐渐普遍普及化，这一年被领域称之为激光传感器进入车内年间，原因之一就是这2年国内硬件提升。

2022年国内激光传感器速腾聚创、禾赛科技逐渐批量生产交货，并促进激光传感器从机器式向混和固体和固态激光雷达衔接。加上中国如黎明时分、黑芝麻智能等一批致力于无人驾驶的芯片企业崛起，都促进了无人驾驶硬件配置的兴起。

例如，当做全球第一大激光传感器经销商，在今年的禾赛科技的二季度报表表明，2023年上半年度ADAS激光传感器销售量为73889台。且激光传感器的价钱仍在降低，其利润率自去年二季度的46.8%下降至在今年的二季度的29.8%。

但在处理芯片层面，在今年的4月份黎明时分在上海车展期内提及，其新征程系列产品处理芯片销售量已经超过300万片。黑芝麻智能则在刚递交的招股书中提及，其2022年逐渐量产的A1000系列产品SoC到2022年底销售量已经超过2.5万片。全部2022年，中国自动驾驶大算率SoC销售量做到35万片。

数字意思着愈来愈多新汽车具备达到无人驾驶能力。

总体来说，伴随着无人驾驶硬件配置、解决方案产业化和减价、在硬件上可以满足无人驾驶配备标准车辆逐渐增加。

黎明时分CEO余凯说，现阶段30万以上中国汽车企业，80%之上都配备了L2+高端自动辅助驾驶。一个更宏观层面的信息是弗若斯特沙利文报告，实际计算到2023年中国自动驾驶汽车销售量约17.9万台，占有率75.4%；预计在2028年，我国销售量有望突破25.3万台，占有率97.2%。

▲ 全世界及中国自动驾驶乘用车销量 彩色图库黑芝麻智能招股说明书

当然除了单独的无人驾驶硬件配置普及化以外，整体上的无人驾驶解决方法成本费还在降低。这一点主要表现在L2+为主体的自动辅助驾驶上。

现阶段，大疆上线的降低成本无人驾驶解决方法最少价格已经降至5000块左右，旷世科技根据德州仪器公司TDA4VM处理芯片（8 Tops算率）开发设计的行泊一体解决方法还可以在10万元左右的新车上运用。

威马汽车CEO何小鹏在今年一季度财务报告大会上还提到，威马汽车自今年明年可实现无人驾驶超50%的成本降低，全车硬件配置（含动力装置）约25%的成本降低。

总而言之，无人驾驶硬件配置和解决方法成本下降，为无人驾驶硬件配置的兴起奠定了基础，而安全驾驶硬件配置的兴起，也为无人驾驶的实施奠定了基础。

可是却无人驾驶的实施来看，只有硬件配置显而易见还不够。

Robotaxi，寻找手机软件突出重围

实际上，美国美国旧金山对Robotaxi开展对外开放经营的试着其实不算取得成功。

8月17日，其实就是加区政府消除对Waymo和Cruise的Robotaxi在美国旧金山的经营限定一周以后，美国旧金山的一名检查官便向美国加州公用事业联合会递交了一项决议案，规定终止Waymo和Cruise服务项目的增长。

理由很简单，Waymo和Cruise的Robotaxi让美国旧金山的大街变得越来越错乱。

例如，有Cruise的Robotaxi闯入建筑施工，随后困在未做的水泥地面里，例如Robotaxi有在十字路口撞上了消防车救火。最严重安全事故，是十多辆Robotaxi音乐会场所周边歇火进而造成交通阻塞。

由于状况百出，Cruise被要求减少一半的Robotaxi，大白天不能超过50辆，晚间不得超过150辆。

Cruise在美国旧金山遇到的困难，其实都在赤裸裸的提示，现阶段的L4级别无人驾驶还不能解决市政道路真正且繁杂的自然环境。

而需注意，不管Waymo或是Cruise，他的无人驾驶在配置上面基本上已经做到顶尖。例如Cruise使用的是多种多样感应器多余的构架特征，其自动驾驶车辆配置了5个毫米波雷达、14个监控摄像头、3个广角镜头雷达探测、8个长距雷达探测，10个超声波雷达，而且还配有高精地图。

这一配备不论是在中国还是国外，都已高过绝大多数自动驾驶公司。然而这刚好也说明了，现阶段阻拦无人驾驶落地重要没有在硬件配置，但在软件算法。

具体而言，自动驾驶算法主要是由认知、预测分析、整体规划操纵三大部分构成。目前市面上统一这三大部分算法大多数又根据特斯拉汽车在2021年上线的“BEV加transformer”架构设计。

比照传统式方法，“BEV加transformer”优化算法架构设计极大提升了认知精度决策规划水平。因为他能将认知模块好几个2D图像和感应器数据整合为三维的空间向量数据信息，再通过添加时钟频率信息内容，比较方便整体规划控制系统完成对阻碍物的跟踪。

即便如此，“BEV加transformer”架构设计里的整体规划操纵依然选用根据标准为主导的形式。即对于某些实际情景，撰写一段实际代码。这所以导致自动驾驶算法广泛由于模型泛化能力不足存在很多扇尾难题（corner case），也成了阻拦自动驾驶发展的关键所在阻碍。

无人驾驶要提升，那就需要不断处理corner case，但这一过程越到最后成本费越大，难度系数越多，且corner case永远不能所有处理。

一个新的自变量来自大模型。自去年年底ChatGPT发布以来，大模型遭受行业普遍关注，也是有更多的企业把与无人驾驶紧密结合。

现阶段大模型早已被用于无人驾驶的诸多层面，例如感知融合、数据堂、仿真测试等。但是其中最重要的或是车辆控制，其实就是近期埃隆马斯克在直播间展现的“端对端”车子控制系统。

所说“端对端”，通俗点说便是键入信息内容，随后输入参数。这不是一个一个新的定义，英伟达显卡在2016年就曾经提及，但确实是近期才落地一项技术性。

在过去的车辆控制中，车子根据认知硬件配置得到信息内容以后，要经过预测分析、整体规划、控制及好几个控制模块，之后才在提早提前准备好的编码带领下作出决策。这就好比依照使用说明驾车，超过产品使用说明书范围便会无效。

但是作为真人版，我们自己的安全驾驶全过程其实也不这般呆板。以路口转弯为例子，大家并不能规定时速、拐弯的具体地址、汽车方向盘的视角都达到了某一标值之后才拐弯，反而是下定决心要拐弯，之后在一个“适度”时很自然地转过来。

“适度”在这过程中成为一个十分模糊不清，但是却极为重要的量词，生活中有标准，但又没有限制。

“端对端”就是这样一个技术性，在技术上讲，这将以往无人驾驶决策的过程正中间全过程结合成一个整体，可以除掉传统式模块化设计优化算法所带来的编号多余、测算多余和信息冗余，把原本借助标准驱动无人驾驶完全转变成借助数字驱动。

从结论上来讲，它让无人驾驶决策更趋于人，可以解决大量繁杂状况。现阶段，“端对端”车子控制系统成为了自动驾驶行业的一种的共识。

8月25日，埃隆马斯克在展示特斯拉汽车FSD V12版本直播间之中提及，端对端技术性使FSD V12版本号降低了数十万行编码，而且在没有任何移动数据的情形下仍可在不了解的地貌上工作中。

总体来说，大模型的引进，让本来困惑无人驾驶的corner case找到了一个处理途径，它都将促进本来遇到瓶颈的无人驾驶向L3、乃至更高级别的无人驾驶推动。

自动辅助驾驶，落地式为本

从软件算法的角度看，高等级的无人驾驶的困境显而易见还要一些时间才可以提升。而在此之前，自动辅助驾驶的实施却已经有点急不可耐了。

促进这一切的自然也是汽车，伴随着新能源车市场市场竞争日趋激烈，绝大多数汽车厂商都想通过智能化系统来获取更多的核心竞争力。因此近年来，各大车企都是在积极推动大城市NOA的实施。

6月份，威马汽车大城市NGP首先于北京落地式，但是其应用领域却并非所有市区，而通常是北京各外环线及主要快速通道。这好像还在表明，现阶段的自动辅助驾驶技术性要解决大城市内部结构真真正正繁杂的实时路况还存在一些艰难。

因此汽车企业还在选择性的“绕道”，例如较早以前晓亮曾提出“出行方式”这个概念，即司机驾驶机动车在固定出行路线上来回多次，当车收集统计数据以后，就就能完成明确路线高端自动辅助驾驶。

隐私功能本质上是根据限制地区来给高端自动辅助驾驶减少繁杂实时路况产生难度。但因为他可以加速大城市NOA的实施，因此又被大量汽车企业跟踪。例如6月份，大疆和梦想就各自发布“记忆力行车模式”和“出行NOA方式”，并将在后半年发布。

这就说明，如今全部自动驾驶企业（本质上）都已搞清楚，无人驾驶是一场攻坚战，现阶段技术性还不能让各车在一夜之间进行数字化转型，所以很多人都逐渐变得越来越实干。

让顾客首先用下去，成为当下大城市自动辅助驾驶的一个核心逻辑性。汽车企业又回到了渐进性无人驾驶的发展理念上去，想通过积涓成流，垒石堆积成山的形式，逐渐促进无人驾驶的完成。

自然，产业链心理的变化是一方面，更为关键的是社会风气的改变。

例如，美国加州容许Robotaxi在美国旧金山全面对外开放经营，是家庭接受无人驾驶的一次关键提升，这种事情在中国，及其全球别的地方还在一样产生。

例如2022年8月，深圳市开始实施《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，规定了人工智能技术驾驶机动车应当满足标准，驾驶人员在无人驾驶工作的时候理应履行好的职责，及在自动驾驶车辆违背相关法律法规以后的责任划分。

在今年的2月1日，上海市也出台了《上海市浦东新区促进无驾驶人智能网联汽车创新应用规定》，确定了管理方法无人驾驶应依据的法律条款，及在出事故以后，商业保险、机动车所有人或管理员、无人驾驶开发人员间的责任划分。

海外一样也在积极推动无人驾驶有关法令的实施，日本在在今年的4月容许L4级自动驾驶车辆日本马路上行车，但是关于L4与L5的实际责任认定仍在科学研究。美国在2022年7月要求，合理无人驾驶期内，车子出事故驾驶员无需负法律责任等[4]。

总体上，有关无人驾驶的探讨正在从一个单一的技术性、产品问题渗透到整个社会各个领域，变成一个法律风险、保险问题、金钱问题与人文难题，然而这针对无人驾驶的高速发展显而易见是一件好事。

终究无人驾驶从不只是一个技术难点，而是一个社会现象，这需要社会各界一起讨论，那么今天全社会有了更多迎来无人驾驶来临提前准备。

可以这么说，今日比在历史上任何时候都要更贴近无人驾驶，且今日的无人驾驶早已挤做了泡沫塑料。

▪ 原文中配图图片图片来自网络

参考文献：

[1]https://www.pewresearch.org/internet/2005/09/21/findings/#:~:text=Trend%20data%20on%20broadband%20uptake,Since%20the%20Pew&text=By%20May%202005%2C%20according%20to,33%25%20of%20all%20adult%20Americans.

[2]https://www.zdnet.com/article/more-than-20-of-us-households-to-have-digital-video-cameras-by-year-end-2005/

[3]https://www.ceicdata.com/zh-hans/china/purchases-of-consumer-goods-per-household-urban/purchases-of-cg-per-100-household-urban-video-recorder

[4]https://mp.weixin.qq.com/s/_-Q6IOILTtvKEGqewNk3Vw

[5]开源证券：智能驾驶系列产品深层（十）：自动驾驶算法篇—大模型助推，无人驾驶将会迎来奇异点