完全自动驾驶要2050年后才能实现，创业者如何熬过“30年”

连续火热几年的人工智能概念依旧在持续扩散，并且从原本隶属于计算机学科的概念逐渐“入侵”到事关我们衣食住行等生活的各个方面，而在这之中，与汽车行业相结合而孵化出的自动驾驶技术已经同新能源技术一道成为有望变革人类出行方式的关键技术。单单从市场嗅觉灵敏的投资机构和创业者的一举一动就可以看出，这一趋势不可逆转。

那么，回归到一项技术从理论研究到实际应用的全过程，我们不难发现自动驾驶技术目前在商业化的过程中仍然距离技术较近而距离市场较远。

谈及自动驾驶中的人工智能，中科院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹有过这样的描述，“计算机模仿人的理性思考、对周围环境的感知和动作的实现是人工智能研究的三大任务。”换言之，智能汽车得以实现的最终标志应该是可以模仿人去感知环境（感知）、模仿人去理性思考（意识）以及模仿人去执行动作（行为）。清华大学自动化系张毅教授将该目标的实现总共概括为三个阶段，即一般性智能驾驶、无人/有人共存的智能驾驶、具有人工智能的智能驾驶。

2014年，国际汽车工程师学会（SAE International）发布了自动驾驶的六级分类体系，即今天为大家所津津乐道的0级、L1级、L2级、L3级、L4级、L5级，目前已经被绝大多数主流自动驾驶研究者所认可和遵从。

在以上六个等级中，除了0级的无自动化之外，绝大多数自动驾驶行业的玩家都集中在L2部分自动化至L3有条件自动化的过渡阶段，至于更高的L4高度自动化级别只有如Waymo之类的少数玩家可以达到，L5级别的完全自动驾驶更是尚无人可以企及。

那么从已经路测甚至实际商用的自动驾驶汽车的表现来看，效果有预期的理想吗？答案恐怕是不容乐观，且不说特斯拉和Uber皆有致人死亡的自动驾驶事故出现，百度无人车路测演示也被曝出有造假嫌疑，令人错愕。

对此，自动驾驶行业的创业者们该如何着手实现L3级自动驾驶的有效商业化并打造更高级别的自动驾驶，找对思路就至关重要。以Momenta创始人兼CEO曹旭东的逻辑来看，靠“量产自动驾驶”来为“完全无人驾驶”提供现金流和数据流，然后带动后者为前者提供技术升级的闭环是切实可行的道路，而在这一过程中，关键是要保证两级自动驾驶传感器系统的一致性。

持有类似观点还有清华大学车辆学院院长杨殿阁，杨院长认为消费者出于对价格的敏感和成本的计较，不会接受带有自动驾驶功能但价格陡增的消费型汽车，因此L1-L3阶段自动驾驶不可能用高成本方案。

至于L4阶段，杨院长认为该级别的自动驾驶将不是车企和消费者来推动，而是由运营方和场景来驱动，最典型的案例是港口或矿山中的自动驾驶车辆，换句话说，通用化在L4级别似乎仍然希望不大，而且L4的实现也要从2020贯穿到2030甚至2035年。除此以外，对于更遥远的L5级别，杨院长给出了比较不一样的判断，即该级别的主要推动方将会是政府，是各个特定场景的L4应用完善、连接起来之后才会出现，且时间节点更是在2050年之后了。

因此，从以上自动驾驶技术商业化的时间进程来看，现在众多玩家入局“汽车”并非单纯为了眼前利益，而是瞄准了下一个世代完整的出行生态。