流浪地球2：無人駕駛技術為圖恆宇帶來的不是災難，而是無限趨近完美的探索

一場《流浪地球2》引發了人們對生命、對科技的大討論和深度思考。汽車自動駕駛技術同樣也要接受靈魂的拷問。

即便電影設定的時間已經到了2030年，圖恆宇駕駛的高度自動駕駛（L4）等級的汽車也不幸發生了車禍，造成了妻子、女兒的死亡。這使人們對汽車自動駕駛能否發展到完全自動駕駛（L5）等級以及能否真正經受現實的考驗產生了種種顧慮與猜疑。

（圖片來源：《流浪地球2》劇照）

#自動駕駛考滿分就能確保萬無一失麼？

人們期待有一天能夠實現無人駕駛，但人們對無人駕駛的憂慮與恐懼從未消除過。從英特爾中國研究院院長身份改做自動駕駛已有6年之久的駕馭勢科技創始人吳甘沙把現在的自動駕駛技術和自動駕駛成熟度分別做了一個比喻：「如果說自動駕駛是場考試的話，現在的技術能考到98分或99分。這是第一個比喻。第二個比喻是，如果把自動駕駛技術成熟度和商業化看做是場馬拉鬆的話，現在大概跑了三分之一。」

吳甘沙解釋：「我們可以把自動駕駛技術理解為是一個在無限題庫裡的考試。然而在無限題庫裡，你能考到99分，並不代表你離100分很近，在這個行業裡我們有個90/10原理。就是貌似已經走完了90%的道路，但剩下10%的路仍需90%的時間和努力。也就是說從99分提升到100分是十分艱難的。」

「這是定性的分析，如果從定量的角度去衡量，就拿業界領先的自動駕駛技術公司Waymo的數據來看，有一個重要指標叫接管里程MPI（miles per intervention，自動駕駛平均每次被人類接管的行駛里程間隔。注意，如果人不接管就會出現事故。）2018 年的數據應是每1. 1 萬英里有一次接管， 2019 年提升到了1. 3萬英里， 2020年特別好，達到了2. 9萬英里，這可能是疫情的原因路上的車比較少造成的，然而到了2021年成績下降了，只有0 . 8 萬英里就有一次接管。」

而人類駕駛的情況呢？ 「美國司機的數據顯示，每25萬英里保險公司會出一次險。50萬英里會出一次警。150萬英里才有一次致傷的事故。9400萬英里會出現一次致命的事故。」

「因此，如果要讓自動駕駛比人類的表現提升20%，也就是1.1億英里才出一次致命事故。要得到這樣的統計意義的顯著性特徵需要累積110億英里的行駛數據。需要自動駕駛技術的汽車累計行駛110億英里，如果撞死了不超過100人，才能表明達到了1.1億英里才出一次致命事故的水平。」

但要拿到這樣的證明，累計110億英里對任何一家自動駕駛技術的公司都是難以實現的。因為如果這家公司有500輛車同時路測，也要開100年才能累積到自動駕駛行駛100億英里的數據。即便MPI達標了，要證明你的技術比開車安全還是一個很難的事情。因此我的第二個比喻，是我們達到了99分的成績，但如果是馬拉松我們也才走了三分之一的路程。

「悲觀的人總是正確，樂觀的人總能成功。」

無限題庫的無人駕駛即便能考99分卻永遠無法考到100分，無人駕駛就永遠無法商用了麼？吳甘沙可不這麼認為。他指出：「自動駕駛技術商用有三條路可以走。第一條無限題庫，雖然無論怎樣也考不了100分，但他旁邊可以放個老師，隨時糾錯，這就是我們說得L2輔助駕駛。因為責任在司機，自動駕駛一出錯老師就進行糾錯。「

「第二條路是固定題庫。就是在園區內做的自動駕駛。這樣可以進行充分的測試，確保每一次無人駕駛都能考100分，這也是《流浪地球2》中看到的無人駕駛的卡車運輸彈藥、幫忙建造基地的情景。」

（圖片來源：《流浪地球2》劇照）

「第三條路線是在開放空間裡，還是無限題庫，但他的運行速度比較低，車輛尺寸也比較小，允許他不考100分的巡邏、配送場景也可能實現商用。」

因此，從實用及商用情況看，第一種無限題庫的商用，要達到L4等級或以上要等到十年、二十年才可能算進入成熟階段。如果是第二、第三種情況，在港口、碼頭這種場景下的工程機械現在已進入了商用化的程度。

單車智慧與車路協同誰將勝出？

目前許多自動駕駛的公司採用的路線都是單車智能，而車路協同是另一條快速催熟自動駕駛商業化的路線。車路協同的優點是以「上帝視角」對全局進行把控，協調路上所有車輛，而非在單車視角下考慮與周圍車輛「博弈」的問題。車路協同利用路端數據可以大幅簡化單車自動駕駛的演算法，甚至是減低車端算力要求和設備需求，同時真正實現大面積無人駕駛以節省經濟成本。

然而吳甘沙認為：「未來會以單車智慧為主，車路協同為輔的方向發展。」

「因為車主協同中，單車智慧代表能力下限，缺乏單車智能，只靠車路協同是不現實的。車路協同不可能實現完全覆蓋中國的每一條道路，車也不會像我們的4G、5G，每個人的手機都能用。其次，要讓所有的車能利用車路協同也是非常難的一件事。因此車路協同不可能在全國實現100% 覆蓋，預計未來2-3年內也只有1% 車輛能夠用到車路協同。“

「雖然車路協同無法完全覆蓋，但在一些特定的區域，例如機場、碼頭或特定的高速上還是可以實現。然而一項技術要大規模的應用一定要實現閉環：誰出錢，誰來運營，客戶要有感知，客戶要願意買單。如果只是做一些試點，是沒有辦法大規模推廣和應用的。」

「此外，車路協同比單車智能在發生事故時更難以進行責任認定。 如果是單車智能，只要解決車的問題基本也就解決了所有問題。但車路協同中間的環節會大幅增加，出錯的原因認定就會變得更加複雜。”

自動駕駛技術真正的戰場不在ToC而是ToB

現在很多人把目光都放在了ToC市場，然而自動駕駛的真正價值在ToB市場。吳甘沙表示：「現在大家能感知到的自動駕駛技術是用在乘用車、計程車，無人駕駛公車，幫助人們從一個點抵達到另一個點。然而大量的自動駕駛技術的用武之地在物流。」

「從一個城市、一家企業來看，最主要的是以運送貨物為主。城市中是乾線物流支撐城市的運作。在企業裡，從原材料和產品都需要物流的支撐，與資金流、資訊流同等重要，絕大多數企業最終是要把自己製造/生產的實體產品交付給客戶。」

「現在大家說的企業數位轉型，其本質是解決人的不確定性和低效的問題。人的不確定包括勞動力越來越貴、越來越稀缺，願意做重複性勞動的人越來越少。即便是開車，司機的技術水平也是參差不齊，不同的人學習能力也不同，掌握技能的時間也有長有短。人的情緒也會受到各種因素的影響。而自動駕駛技術很好地避免人的這些不確定因素。因此數位化後，就能擁有更全面的智慧、更有效率的規劃，確保企業生產的整個流程實現Just in Time的完美狀態。」

ToB自動駕駛應用市場廣闊但面臨三大困境

自動駕駛在ToB市場擁有廣闊的市場前景。根據卡內基美隆大學報告指出，有智慧駕駛功能的汽車，燃油經濟性提升10%，自動化等級越高、節能效率越高。更具性價比：智慧駕駛對人力成本較高的場景則意義重大，如卡車長途運輸，每年每車可節省人力成本6~15萬元。

然而缺乏標準、資金錯配、缺乏場景化的解決方案是市場面臨的三大困境。吳甘沙指出：「首先是缺乏標準。沒有統一的標準，好的技術和壞技術一起競爭，一味地以低價競爭，就造成市場上劣幣驅逐良幣的現象發生。缺乏標準也不利於客戶的選型，阻礙了企業採用新技術創新動力。」

「第二，補貼資金的錯配。當前地方政府鼓勵企業創新，利用財政補貼企業，這是一個很好的政策，然而政府也擔心有的自動駕駛企業進行騙補。採取後置型的補貼，將補貼發給採用自動駕駛新技術的用戶要比直接把補貼發給自動駕駛技術的提供方要好。這樣能鼓勵更多的企業去嘗試新技術，利用自動駕駛技術推動他們的轉型升級，同時這也對新技術的推廣起到積極的推動作用。」

最後是缺乏場景化的解決方案。吳甘沙認為：「無人駕駛技術不是產品，而是解決方案的一部分，是數位化物流的一部分。這需要產業協會、頭部企業、無人駕駛技術提供者共同努力，提供適合企業真實應用場景的解決方案，為他們的物流問題給出切實有效的落地方案。」

即便圖YY只有2分鐘的自主意識，圖恆宇也會盡一切可能，讓女兒在數位世界能夠擁有完整的一生。能考到99分的自動駕駛技術即便是一場無盡的馬拉松，同樣會讓無數嚴謹、堅定的科技、工程人員不斷探索、完善，雖不能完美但他們在無限逼近完美。

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