谷歌領先蘋果一萬倍 自動駕駛成績單發布

　　【太平洋汽車網 行業頻道】近日，美國加州機動車輛管理局（Department of Motor Vehicles）公布了48家獲得加州自動駕駛路測牌照公司2018年的路測數據。這一份被稱為“自動駕駛界”成績單的報告里面，有一項重要的指標——MPD（每次干預數行駛里程），該數值由一家自動駕駛公司全年的總路測里程除以全年總干預次數獲得。換言之，MPD數值越大，該公司的自動駕駛汽車在行駛過程中需要人工干預操作的概率就越小，某程度上該公司的自動駕駛技術水平也就越高。

　　通過對路試中的MPD數值進行從大到小排序，各家自動駕駛公司的技術水平目前在行業中處于什么地位就一目了然。從下表中不難看出，MPD數值為11017.5的Waymo公司以相對競爭對手較大的差距成為排行榜中的榜首，其次則是通用旗下的Cruise，MPD值為5205。而此前備受關注的蘋果公司，以及一直在高調進行自動駕駛測試的Uber，則包辦了倒數第二和第一。反而是Zoox、Nuro、Pony.AI等消費者少有觸及的創業公司，卻緊接在Waymo和通用Cruise后面，排在榜單的3-5名。自動駕駛技術高速發展的2018年，這個行業到底在發生著怎么的變化？我們逐一剖析。

　　在榜單中，Waymo和通用Cruise的榜首地位十分穩固，暫且不看MPD數值，僅是兩家公司的路測車輛數量（273輛）就比剩余進行路測車輛的總數要多，而其中，又屬通用的投入最多，達到了162輛，該數值是第三名Zoox的16.2倍。盡管通用投入的路測車輛不少，但實際的MPD值卻不到Waymo的50%，Waymo公司高達11017.5的MPD，大約相當于第四名Nuro的10倍，第28名蘋果公司的10000倍，不難看出，目前在自動駕駛行業中正逐漸形成兩極分化的現象。

Waymo測試車

　　但這樣的兩極分化，其實早有醞釀。

　　早就2009年，谷歌公司就已經宣布由斯坦福人工智能實驗室前主任、谷歌街景的聯合發明人Sebastian Thrun領導組建一支團隊，開始研發無人駕駛技術。眾所周知，高精度地圖是自動駕駛技術當中十分重要的一環，而基于谷歌地圖、谷歌街景等軟件在技術、數據方面的基礎，谷歌研發自動駕駛技術有天生的優勢。

　　以至于在2012年獲得無人駕駛汽車路測許可證、2015年無人駕駛原型車上路進行測試，谷歌公司的無人駕駛部門都是業內首例或領先者。來到2016年12月，谷歌將無人駕駛業務獨立出來，成立了獨立公司——Waymo，并于2017年10月開始對600輛克萊斯勒插電式混合動力L4級自動駕駛車進行社會公測。而到2018年，Waymo已經開始計劃自動駕駛汽車的商用化，其發展步伐明顯比大部分對手要快。　　 

通用Cruise測試車

　　而第二名的通用Cruise，雖然在MPD數值上落后于Waymo較多，但也領先第三名Zoox公司超過3000MPD。而對于通用自身，相對于2017年1236的MPD值，在2018年增長了超過4倍，其增長率比Waymo還要高。

　　相對而言，同樣是知名度甚高的品牌，榜尾的幾家公司成績則沒有那么耀眼。

　　Uber盡管測試車輛投入的規模不小，達到了29輛，但MPD卻只有0.3，換算成我們熟悉的單位，這意味著Uber的自動駕駛汽車每行駛482米就需要人工干預一次。

Uber測試車

　　對于Uber的無人駕駛部門來說，2018年是一個多事之秋，先有年初的3月份Uber的一輛自動駕駛汽車在亞利桑那州撞死了一名橫穿馬路的婦女；近期又傳出在深度學習和機器視覺方面有長達十八年研究經歷的高級技術中心自動駕駛和感知團隊負責人——貝格內爾跳槽到另一家自動駕駛研究公司——Aurora。事故影響的公眾質疑和投資人信心以及核心人員的流失，對Uber造成了不少的影響。

　　另一家同樣是市場占有率較大的蘋果，2018年的MPD值也低至1.1，意味著蘋果的自動駕駛汽車每行駛不到兩公里，就需要人工干預。如果從MPD值方面進行對比，榜首Waymo的MPD相當于蘋果的10015倍，兩者技術水平的差距可謂巨大。

　　值得留意的是，在這次DMV的報告當中，有幾家中國公司獲得了不錯的成績，MPD值前十名當中，就有五家是中國公司。其中又數谷歌無人車團隊創始成員朱佳俊在美國創辦的Nuro.ai成績最好，MPD值達到1208.3。與Waymo、通用Cruise等公司不同的是，Nuro的目標是利用自動駕駛技術讓生鮮、外賣、包裹等貨品的本地配送更高效。

Nuro全自動無人車

　　而另一方面值得關注的是，Nuro公司在2018年的發展也頗為順利，1月份獲得了9200萬美元的A輪融資、與生鮮連鎖超市Kroger聯合宣布，將推出全球首個面向大眾的自動駕駛汽車送貨服務。在剛剛過去的2019年2月12日，更完成了來自軟銀愿景基金的9.4億美元融資。盡管其MPD值只相當于通用Cruise在2017年的水平，仍然獲得了大額融資，足見投資者們也對該公司充滿信心。

　　而排在第五名的Pony.ai（中文名“小馬智行”）亦不容小覷，被譽為中國自動駕駛領跑者的Pony.ai成立僅僅兩年，其獲得的融資規模也沒有Nuro大，最近一次在2018年7月11日完成的A1輪融資規模也僅為1.02億美元。但就是這一家2017年初成立的初創公司，在本次公布的數據中，MPD值卻達到了1022.3，力壓日產、百度等資金實力更宏厚的公司，未來可期。

　　而除了Nuro和Pony.ai之外，百度、AutoX、Roadstar.Ai等中國公司也在排行榜中的前十名，但MPD值均在210一下，與前五名的差距較遠。

　　在DMV的成績單中，除了上面提到的專門研究自動駕駛的公司以外，還有一部分就是來自全球各地的車企。然而按照常識來理解，最有實力和條件來進行自動駕駛研究的汽車廠商，在DMV的成績單中卻普遍未能位居前列。除了第二名通用Cruise之外成績最好的要數日產，MPD值也僅為210.5，排行第六。而其他諸如寶馬、本田、豐田、奔馳、上汽等品牌，MPD值都在5以下，其車輛實際運行情況距離與L4級自動駕駛還有較大的距離。　 

　　究其原因，其實是各大車企目前在自動駕駛研發方面的投入并不多，一方面是車企本身就能夠有穩定的收入（汽車銷售），不同于以自動駕駛汽車為主要業務的公司；另一方面，未來一旦自動駕駛汽車市場成熟了，車企也可以通過采購其他公司的技術或者服務，來實現自身車輛的自動駕駛。例如在18年的10月份，本田就向Cruise投資7.5億美元，兩家公司未來將共同推進自動駕駛技術大規模商業化應用。

　　不難看出，目前在自動駕駛界當中，專注研發自動駕駛汽車業務的初創公司已經逐漸占據了行業的主導權。而值得慶幸的是，在名列前茅的這一批公司當中，中國公司也占有了一定的席位。

　　盡管Waymo自動駕駛汽車的MPD值已經達到了11017.5，但并不代表人類可以完全放任汽車進行自動駕駛，仍然存在一定的概率需要人工干預，只要車輛數量足夠多，發生意外的概率依然十分大。

　　當去翻看DMV報告中各企業的脫離具體報告，可以發現仍然存在一些讓自動駕駛汽車無所適從的問題。

　　自動駕駛汽車對外界物體的感知能力任然是導致大多數安全員不得進行人工介入的原因，盡管環境感知是自動駕駛汽車關鍵技術的重中之重，但仍然存在部分自動駕駛汽車無法識別外界物體的情況，Uber在3月份的事故，很大一部分原因是車輛未能及時識別道路上的行人。同樣，復雜的路口、又或者路上駕駛較為粗魯的駕駛者，也會導致自動駕駛車輛無所適從。

　　盡管自動駕駛汽車離大規模的推廣任然有一段較大的距離，但種種的利好信息告訴我們，自動駕駛汽車行業已經從一個“非主流”的局域專業性測試，進入到一個健康并且前景明朗的發展階段。　　 

　　首先在技術方面，5G通信技術的普及呼之欲出，而5G技術其中的一個特點就是“萬物皆互聯”，一定范圍內的個體可以不需要通過基站來互相傳播信息，一旦5G技術在社會中成熟運行，并與自動駕駛汽車結合，上面提及的對環境的感知能力將會得到增強。

　　其次則是行業的發展，反觀2018年，自動駕駛行業逐漸呈現出明顯的兩極分化，相對于行業誕生初期的百花齊放，這其實是行業逐漸成熟的跡象。另一方面越來越多的資金進入到自動駕駛行業，巨大的資金流也必將會推進行業的發展，自動駕駛汽車前景值得期待。（文：太平洋汽車網 杜炬豪）