我們談?wù)摕o人駕駛(自動駕駛)時，大多數(shù)是在談?wù)摷夹g(shù)進(jìn)展。雖然技術(shù)還有欠缺，但總歸已能在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自動駕駛了──前一到兩年，不管汽車主機(jī)廠還是 Google 這樣的科技公司，都可以把他們的無人車拿出來亮亮相，比如讓無人車去跑測試場地、人少的大馬路，但終究要落實(shí)到生活，難度挺大。

后來我們知道了，讓無人車跑到路上，就像一個時刻連線的大腦赤裸上路。它需要認(rèn)識環(huán)境，與環(huán)境對話，它需要通訊，要對抗一些信號干擾。所以，真要跑到馬路上，挑戰(zhàn)還是不小。

上個星期，PingWest 參與了騰訊汽車舉辦的一場 AI 活動。

由于騰訊的地位，大會陣容也是十分豪華──騰訊說這次大會從籌備到舉行歷時 4 個多月，到最后邀請了 Google 無人車之父 Sebastian Thrun、北汽集團(tuán)董事長徐和誼、Intel 全球人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃總經(jīng)理 Fiaz Mohamed、美國高通公司高級技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)總監(jiān)李儼、中國工程院院士李駿、BMW 中國互聯(lián)駕駛研究院與自動駕駛聯(lián)合副總裁 Robert Bruckmeier、蔚來汽車創(chuàng)始人李斌、長安汽車副總裁劉波等 30 多位重量級嘉賓出席，并圍繞“誰主‘進(jìn)化’?”展開對話。

這個大會倒很有代表性──科技行業(yè)研究自動駕駛、傳統(tǒng)車廠講究數(shù)字化轉(zhuǎn)型、政策方負(fù)責(zé)指定方案和行業(yè)調(diào)研，甚至業(yè)界一些分析師和媒體都參與了。

騰訊汽車概括汽車 AI 進(jìn)化路徑，首次提出“三階五維”概念。三大階段主要指：技術(shù)爆發(fā)期、混合過渡期及智慧交通時代;五大維度分別為：政策法規(guī)、基礎(chǔ)設(shè)施、高精地圖、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與接受程度。

目前，行業(yè)正邁進(jìn)第一階段：技術(shù)爆發(fā)期。未來 4 年間，5G 通訊、FPGA、全新經(jīng)過不斷修正改進(jìn)輔以大數(shù)據(jù)訓(xùn)練支持后進(jìn)化的 AI 算法、低成本激光雷達(dá)、全新客戶端 OS 界面、云端技術(shù)都將爆發(fā)式發(fā)展，刺激商用化的人工智能無人駕駛車輛在 2021 年左右出現(xiàn)。

技術(shù)爆發(fā)期后，人工智能無人駕駛車輛受制于電池能量密度及其他能源行業(yè)問題，基礎(chǔ)交通設(shè)施需要、人工操作車輛壽命等因素，人工操作車輛與商業(yè)化人工智能無人駕駛車輛將經(jīng)歷 12 年左右混合過渡時期。

最后正式步入第三階段：智慧交通時代。智慧交通、強(qiáng)人工智能無人駕駛車輛開始顛覆性普及應(yīng)用，并促進(jìn) TaaS 2.0(運(yùn)輸即服務(wù)的無人駕駛時代 Transportation as a Service 2.0 )。差不多就是因?yàn)檫@樣的概念，我們看到不少車企、網(wǎng)絡(luò)科技公司提出 2020~2025 年完全自動駕駛規(guī)劃。

不過，這次咖雖然都很大，但聽到最后，只得出一個簡單的結(jié)論──在中國做無人駕駛，還真有點(diǎn)難。

其實(shí)在很早之前，與不少業(yè)界做無人車的公司、業(yè)界人士有過一些交流。總體上，在中國落地?zé)o人駕駛，得出的結(jié)論就是──最困難的仍是不可預(yù)知的交通環(huán)境。

當(dāng)然，說了這么多，講得再實(shí)一些，就是中國的老司機(jī)、新司機(jī)都太不遵守交通規(guī)矩──這些東西是要靠人的認(rèn)知來學(xué)習(xí)，而不是依據(jù)考試?yán)锏目颇恳欢Ｖ袊慕磺罌r實(shí)在比國外復(fù)雜得多──有的有自行車道，但電動車還騎到機(jī)車道，有的沒自行車道，干脆自行車直接上主干道的。

中國的交通元素特別復(fù)雜──海外可能沒有那么多電動車、行人也會按照交通號志走、街邊沒有煎餅攤、兩條車道也不會有一條被停車占滿……

對了，那些人可能還時不時晃點(diǎn)你一下，根本不看后面有沒有機(jī)車。

有人說，自動駕駛感測器那么精確，比人的直覺靈敏度高多了，不就是為了解放我們的雙手雙腳嗎──測到人，一腳急剎不就好了嗎?

這就要說到在視野盲區(qū)里，其實(shí)老司機(jī)都會自動備一腳剎車。但自動駕駛汽車沒這經(jīng)驗(yàn)，一看綠燈全速通過，結(jié)果左側(cè)公車視野盲區(qū)殺出來一個三輪車……恐怕它自己都停不了，直接把人撞飛。

很多車企喜歡用人工智能處理駕駛習(xí)慣的問題，所以即使這樣，中國的駕駛習(xí)慣、交渠道況就需要單獨(dú)學(xué)習(xí)。

BMW 中國服務(wù)有限公司互聯(lián)駕駛研究院與自動駕駛聯(lián)合副總裁 RobertBruckmeier 講了這層意思。

▲ BMW 中國服務(wù)有限公司互聯(lián)駕駛研究院與自動駕駛聯(lián)合副總裁 RobertBruckmeier 于 2017 全球汽車 AI 大會。

他舉了一個例子，在慢速時超車情況下，不少西方城市的運(yùn)動軌跡是，超車打左轉(zhuǎn)方向燈，左側(cè)車點(diǎn)剎車，右側(cè)快速超越;而中國市場是，右側(cè)超車可能沒打方向燈，左側(cè)車被右側(cè)車快擠到道路邊線位置，趕緊減速，右側(cè)車突然意識到打燈了，快速超越。

BMW 嘗試把德國 AI 放到中國，發(fā)現(xiàn)完全行不通?；诘聡鵁o人駕駛車隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)，到了中國后發(fā)現(xiàn)，德國的 AI 探測到周圍的車會很疑惑──這些灰色的車為什么開到我的車道呢?所以不知道怎么做了。

BMW 舉這個例子很簡單，如果按照西方國家的數(shù)據(jù)訓(xùn)練自動駕駛汽車拿到中國來用，在理論階段，都不太可能實(shí)行。所以在中國做自動駕駛，就得中國研究中心來做，得用中國的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)中國的風(fēng)格。

不過追根究柢，這是在探討路權(quán)的問題。實(shí)際生活的數(shù)據(jù)，有時候比這種情況更復(fù)雜。幾個月前，我在一篇文章《有中國特色的無人駕駛》提到一些觀點(diǎn)：

比如人們可以很簡單的從其“不走直線”下意識判斷前方司機(jī)可能是新手，然后減速;人們會在一個相對復(fù)雜的交通環(huán)境下總結(jié)開車的技巧，因?yàn)檫@些都是人學(xué)習(xí)后的經(jīng)驗(yàn)。但汽車決策目前只有更精確的感知，以及更復(fù)雜的算法決策，但那些超出算法決策范圍的情況可能會在中國發(fā)生。

比如人們知道在高峰期間繞過擁有復(fù)雜路況的五道口，無人駕駛汽車可能只能硬著“頭皮”根據(jù)高精度導(dǎo)航走走停停──來了一個人橫穿馬路，停下;快遞三輪從狹小的空間穿越，停下;兩側(cè)車道強(qiáng)行加塞，停下;面對這么多的情況，無人車的決策和預(yù)判系統(tǒng)變得非常復(fù)雜，可以說會非常有中國特色了。

那么多車企喜歡在美國加州拿資格路測，卻很少有人在中國道路搞自動駕駛測試。中國在這方面相對保守──為了保護(hù)大眾的安全，不安全的東西不能上路，但無人車不開上真實(shí)路段就無法變安全。

想想還真覺得挺難的，暫時是個死結(jié)。