在遵循“變化是永遠不變的唯一真理”的互聯網江湖中，從來不缺乏新的殺手锏。人工智能和無人駕駛技術儼然成為創新者們手中的倚天與屠龍。

或者更確切地講，融合了深度學習、計算機視覺和自然語言理解等AI技術的無人駕駛與其主流技術如今并駕齊驅站在科技風口之上。畢竟，無人駕駛是作為人工智能應用領域的一個重要分支。這項需要融入人工智能、自動化、電動化以及互聯網化等技術的綜合性產業，整個2016年可以被視作無人駕駛車輛研發全速前進的一年。

創新者的動作、大眾的想象

美國風投數據公司CB Insights的一項數據顯示，全球有33家科技和汽車公司均在研發無人駕駛技術。暗地里，一場比賽正鑼鼓喧天緊張激烈地進行，卷入其中的參與者競相展示自己的實力所在：

對于這場比賽的領跑者，谷歌從2012年到2015年10月，車隊已進行了超過200萬公里的無人駕駛測試，無論是在道路測試經驗、地圖數據庫、人工智能等方面都處在領先地位。

但先入局這并不代表者后來者就無法實現彎道超車的可能：特斯拉具有有生產銷售汽車的經驗、先行的技術積累和扎實的客戶基礎；Uber則具有地圖數據、出行數據，以及可以和無人駕駛汽車時代無縫連接的廣受歡迎的出行服務優勢；蘋果CEO蒂姆·庫克則號稱，汽車行業將發生“巨大的變化”，而軟件將成為未來汽車中越來越重要的組成部分。軟件也是將是蘋果無人駕駛汽車項目Titan的發力方向……

國內方面，中國搜索引擎巨頭百度無人駕駛汽車已經上路測試，很快將在美國上路測試自己的自動駕駛汽車；不在影視業安分守己的科技小生樂視也一直在用LeSEE折射它進軍科技圈的野望；人工智能創業企業圖森互聯實力也不可小覷，一直被外界視作在自動駕駛領域可以與BAT大佬競賽抗衡。依賴人工智能和計算機視覺技術的研發與應用，這家初創團隊在全球最權威的自動駕駛算法公開排行榜KITTI和Cityscapes評測數據集上獲得了10個單項的世界第一并率先切入城際物流市場。

與任何一個新的互聯網模式相同，誰能夠掌握先機就能獲得空前巨大的利潤，這也是無人駕駛領域吸引各方勢力加入混戰的前提所在。但盡管比賽鑼鼓喧天，這場將無人駕駛汽車推向民眾的比賽卻才剛剛開始……

“大眾所認知的無人駕駛更多地是接近Level 4或Level 5級別。”圖森互聯聯合創始人郝佳男在2016鈦媒體T-EDGE峰會上曾分享了無人駕駛的5個進階階段，所謂的Level 4級別就是在特定的路段或天氣下，汽車可以完全自動駕駛，無需司機插手，司機可以做自己的事情。而Level 5跟Level 4的區別，就是Level 5可以在全天候和路段下自動駕駛，只需要一個交互界面乘客就能控制汽車，甚至無需方向盤。

來自大眾對于無人駕駛的認知一方面飽含熱忱與期待，但另一方面也對之不斷打上問號。就像在百度完成無人車路測之時，微博上遍布了諸如交通信號燈怎么解決？無照無人駕駛交警管么？霧霾天會不會瞎呀？……等疑問。

現實窘境：部分掣肘也是機遇所在

毫無疑問，拿一個最難的場景去評估一項還在發展中的技術，必然會得出較為悲觀的結論。但被否定的同時不可否認這也是實際問題所在，無人駕駛行業的創新者們的確面臨著重重困境。參與者們也該思考——致力于砍掉汽車方向盤的無人駕駛技術的同時，也要從戰略和布局上考慮一下自己“方向盤”該朝哪邊打？

比如首先面臨的兩個分支方向是，所謂的無人駕駛究竟就是輔助傳統駕駛還是崇尚技術解決一切？大多傳統車廠認為機器和電腦程序只是作為核心人的輔助，贊成輔助駕駛的解決方案。而互聯網巨頭則寄望后者，認為去掉最大的不確定性因素——人才會讓駕駛安全這件事有序并可控。

百度、谷歌們一開始直奔最高級別的無人駕駛而去，探索科技邊界的精神值得贊許，然而成本的高昂、落地的困難、人才的流失讓他們不得不思考商業化的問題；圖森則選擇了漸進的路線，一開始從相對簡單的城際高速場景切入，幫助物流企業減少人力但并不完全替代人力，在商業運營中積累數據，進而推動技術的迭代升級。

還有來自政策方面。“雖然現在沒有法律允許或者法律禁止，但是政府會鼓勵去做。比如圖森就和曹妃甸政府簽訂了合作協議，可以在政策上給予扶持，讓我們能夠合法的進行測試。”郝佳男在接受采訪時也指出了政府對于無人駕駛行業的一個很微妙的態度。

技術演進與商業價值的結合

成本同樣是無法忽視的。一切新技術的商業化之路，也往往是伴隨著成本下降逐步展開的。

一開始面對的是長遠目標，但如果通過限定使用場景，就可以降低技術實現難度、降低成本進而產生商業價值。

這也是采訪圖森互聯團隊帶給筆者的啟迪。在圖森互聯的邏輯里，一直專注于低成本的自動駕駛解決方案。從它的對標公司Cruise（第一家用視覺技術做自動駕駛的公司）與Otto（專注于研發自動駕駛的商業卡車）就可以看出這是一個技術與市場結合的漂亮案例。

圖森互聯并不生產汽車，只是提供解決方案，并限定了和其它針對乘用車領域不同的商業卡車應用場景，通過向卡車公司定制汽車，再安裝傳感器、車載主機并加入自動駕駛技術，以此降低物流運輸的事故率和成本。

在圖森互聯的思路里，自動駕駛貨運卡車無論是技術實現難度還是商業價值相較自動駕駛乘用車均略勝一籌。這點在特斯拉自動轎車與福萊納“靈感”重卡的案例對比中可以佐證。事實上，與行人、自行車等無所不在的都市環境相比，卡車行車路線固定，多見于高速公路，不必面對復雜的路況，便于掌控。前文所提及的大眾對于無人駕駛技術的擔憂也會消弭了一大半。

這也意味著，在這一領域的自動駕駛可以在短時間內達到商業化所要求的成熟度。除卻對于雇傭卡車司機的高額成本，關于服務區、汽車旅店的開銷也基本省卻，今后還可能催生標準化裝卸站這樣的場所，重新改變整個物流行業。郝佳男對此已給出該企業自動駕駛卡車樂觀的落地時間：“明年6月會在曹妃甸進行路試，明年10月能夠實現第一條高速路線的自動駕駛商業化試運營。”

事實上同樣加快節奏的還有百度，除了乘用車，百度也于日前宣布與福田汽車將聯合開展商用卡車的L3自動駕駛，可能更早地投入測試。

無論如何，這幾個案例均為自動駕駛提供了商業化嘗試。按照百度、圖森限定使用場景的應用思路，自動駕駛后不久或許便可以實現無人駕駛：在高速公路貨運這個場景下，可以進行無人駕駛，駛離高速公路或遇到極端情況時，由人類駕駛員從容接管駕駛權；通過短程通信技術，多輛無人車還可以密集間距進行編隊行駛。

當然我們或許還可以探索更多的商業化路徑，將無人駕駛技術應用于不少行業都可以在短期內可以實現落地：倉儲物流行業像領先的電商如亞馬遜和京東已經部署了AGV、可用于農場化進行耕作和收割的農業機械車輛、挑戰性稍微高點的比如有固定的行駛線路、使用公交專用道的城市公交系統……這也折射了整個無人駕駛的進階思路，大致是高速公路→固定、封閉式路段→最后才是開放路段。

任何顛覆技術的存在不僅是顛覆過往的低效、還來源于省錢或者賺錢的商業價值，無人駕駛同樣如此。百度、圖森互聯的案例啟迪不僅僅是將會掀起的商用車以及物流運輸等產業在車聯網、大數據以及自動駕駛領域的轉型、升級，或許還在于——技術演進的每一步同樣應當考慮商業價值，否則，只能是實驗室自娛自樂的demo產品或是一場不接地氣的作秀而已。