2019年02月14日 | 自动驾驶这十年，是如何从巅峰走向低谷

“2018年前半部分，自动驾驶到达Gartner曲线中的第一个峰顶，接下来，气候要变了”，当时法雷奥中国首席技术官顾剑民或许已经预料到自动驾驶热度即将“滑向低谷”。

先来介绍一下Gartner曲线：从1995年起，技术咨询机构Gartner公司每年会根据技术发展周期理论，描绘新技术的发展周期曲线，也被称作Gartner曲线。

其显示任何一个新事物、新技术，通常先迅速发展上升，到达巅峰后下降。下降原因在于：当人们对一件事情越来越了解后，会发现还有更多未知的事情，所谓开始“回归理性”。顾剑民提到2018年自动驾驶热度下降的种种迹象：

      下半年，科技企业、初创公司的估值正在回调；

      投资者对于行业的热情正在削减；

      关于更高级别自动驾驶难以实现的讨论越来越多：去年年底，Waymo CEO John Krafcik 亲口承认，自动驾驶技术很难，且L5级自动驾驶的终极阶段是一种有点不合理的期望，甚至没有必要。

“种种下降迹象一点都不奇怪，任何事物都同理。”

顾剑民将此类比股市：疯狂砸钱、蜂拥而入、纳斯达克一直向上走，这并不是个好现象，人们开始担心“是否是泡沫”；相反，股市回调在某种程度上意味着风险相对降低。

当下的自动驾驶正处于顾剑民所讲的“回归理性”阶段：“这种情况下，行业开始重新审视哪些必存，哪些是真正的泡沫。”

所以，关于“自动驾驶寒冬”这一说法，顾剑民并不完全认同：“真正的冬天是公司倒闭、失业率上升，而目前看来自动驾驶还是正常范围内的重新审视，只是行业回调”。

审视阶段，2018年，行业内一波接一波的声音传出：L5级自动驾驶的终极阶段是一种理想形态，最终只可能无限接近而无法完全达到。Waymo CEO John Krafcik 亲口承认“自动驾驶技术很难”。

“公众除了关注Waymo高管的言论外，更重要的是观察Waymo实际行动”。顾剑民提出个人观点：一方面Waymo宣扬L5级自动驾驶很难，另一方面其也在积极开展L4级自动驾驶落地，并向更高级别发力，所以并不排除，Waymo正在使用这种方法来告诉行业更高级别自动驾驶很难，但其已做好准备。

“形象的说，它用这种方法来吓退其他竞争者。”

记者了解到，John Krafcik在对外表达不乐观态度的同时，去年10月，Waymo已在美国凤凰城开始自动驾驶出租车商业化运营服务测试。在这期间，John Krafcik的确承认了自动驾驶技术和商业模式上的难点，例如Waymo本意是直接实现真正取消驾驶员的无人驾驶出租车，但后期依旧配备了驾驶员（安全员）。
 

在顾剑民眼中，“这不是偶然现象，否定之否定，螺旋式上升，是人认知自动驾驶的正常过程”。

正如Gartner曲线所示，“跌入谷底”并不等于永远消亡，从萌芽期、过热期、低谷期、复苏期、到成熟期，这是人认知新事物、新技术的正常过程。因而面对L5级自动驾驶，顾剑民一面乐观，一面谨慎。

车企、一级供应商的自动驾驶观

5年前，顾剑民在沃尔沃汽车亚太区担任研发总监，先后负责整车工程，底盘与主动安全，成本管理，战略、前瞻工程和概念开发等领域的工作。
 

当时深深烙印着安全基因的沃尔沃内部对于自动驾驶的认知是：从传统被动安全减少碰撞的损伤，到通过主动安全功能减少碰撞的发生，是自然延伸，因而自动驾驶是关于主动安全技术的研究。

这影响到顾剑民最初对于自动驾驶的印象和理解：主动安全是传统意义上被动安全的延伸，自动驾驶是主动安全技术的自然延伸，而自动驾驶最主要目的及原因即安全。

因汽车对于安全的特殊性要求，传统车企正在谨慎拥抱新技术，来保证车辆安全。

顾剑民总结当下汽车行业玩家在自动驾驶方面的布局：

当前阶段，一方面部分车企，包括新势力造车正在瞄准L3/L4级自动驾驶商业化落地；而公众看到更多的是，车企及一级供应商积极推进ADAS，即L1/L2级自动驾驶。因现阶段实现L1/L2级自动驾驶量产商业化更为现实，且ADAS类似于主动安全的延伸，可有效减少交通事故发生率，是一级供应商当局者顾剑民的判断。

《中国智能网联汽车技术发展路线图》颁布规定，至2020年，驾驶辅助/部分自动驾驶车辆市场占有率达到50%。在顾剑民看来，对于L3级自动驾驶及ADAS功能实现而言，这是一个强大的推动力。新智驾了解到，国内自主品牌如广汽、长安、上汽、北汽计划在今年实现L2级自动驾驶汽车量产；新造车企业也在发力具备L2级别的智能汽车量产。在ADAS量产上车方面，各大厂商已不约而同将今年作为“时间底线”。

而面对L4甚至更高级别自动驾驶，车企表现出保守态度。站在一级供应商角度，顾剑民解读了下游车企的发展路径：传统车企在先进自动驾驶技术方面更加注重安全，习惯循序渐进实现更高级别自动驾驶；另一层面，市场能否接受新技术、能否实现真正的盈利，是主机厂的考虑。

顾剑民谈及电动汽车问世往事，其对通用于1996年推出的电动车EV1印象深刻。早前一则详细记录EV1从出生到神秘没落的历程的纪录片《Who  killed  the  electric  car 》（谁杀死了电动车）上映。当时，关于“阴谋论”的说法此起彼伏。顾剑民对此论调不以为然，而将更重要的原因归属于：早期市场无法接受较为先进的电动汽车技术，商业模式无法落地。

“这也正是为什么当下多数传统车企在先进技术方面采用渐进式路线，而非一味追捧，突飞猛进。”在顾剑民看来，车企一大顾虑即过早或过度投入革命化的新技术并不一定能被市场接受。

而面向L3/L4及更高自动驾驶，Waymo是传统车企发力的导火索。2009年，谷歌开展自动驾驶项目（后独立，并改名为Waymo），因其雄厚的资金支持以及互联网巨头的地位和知名度，使得Waymo形成了鲇鱼效应，进阶成为这场汽车行业革命的领头羊，带火了自动驾驶相关研究。紧接着，特斯拉宣称利用车辆已有的毫米波雷达加摄像头，通过OTA更新，即可实现L3/L4级自动驾驶。

“传统车企担心落后，这同其他任何技术革新的模式一样，电动化、自动驾驶同理。”这是顾剑民的逻辑。公众可以看到部分车企选择弯道超车，例如通用投资Cruise，直接进击L4级自动驾驶。

另一边技术层面，激光雷达、毫米波雷达等传感器技术及深度学习、软件算法逐渐成熟，为行业玩家进军更高级别自动驾驶提供支撑。

顾剑民谈及一级供应商法雷奥近几年为应对未来出行而开展的动作：围绕电气化、自动驾驶与网联汽车、数字化移动出行三方面的技术革新，法雷奥集团旗下舒适及驾驶辅助系统事业部、动力总成系统事业部、热系统事业部、视觉系统事业部四大事业部，自动驾驶就主要归属于舒适及驾驶辅助系统事业部。

2017年，法雷奥在全球申请专利数超过2000份，产品订单量为276亿欧元，而其中50%的订单来自于创新产品和技术。在传感器层面，法雷奥落足两点：谱系全面、量产。目前其传感器业务覆盖从雨量传感器到超声波传感器、摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。其中，SCALA激光雷达孕育7年完成上车量产，这是汽车行业内首个也是至今唯一一个量产的激光雷达。
 

在当局者顾剑民眼中，传感器的发展呈现出集成化、多功能化和智能化的趋势，从单一传感器的简单叠加到多传感器的冗余融合。顾剑民重点提到激光雷达：激光雷达同其他传感器一样，都会经历成本降低的过程，而成本降低速度多快，取决于激光雷达技术和使用量。法雷奥SCALA第三代固态激光雷达即将在2021年或2022年左右量产。

软件算法层面，深度学习是近年来人工智能领域取得的最重要的突破之一。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别精度方面无法完全满足自动驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势，其自学习特征在自动驾驶视觉、毫米波雷达、激光雷达甚至驾驶员状态识别等方面有广阔应用前景。

“当然，距离工程化应用方面仍然还有很多技术困难需要克服。”

顾剑民也提到深度学习面临的难点及局限性，深度学习在感知功能层面拥有其优越性，但其并不适用于决策层面。顾剑民进一步解释：例如在冰激淋销量高的海滩，游客被鲨鱼致死致伤的发生概率较高。这其中存在一定关联关系。深度学习会依此判断，减少冰激淋的销量，鲨鱼致死致伤概率将会降低。这显然不存在。

“深度学习并不适用于决策算法，因其没有可解释性，并不完全适合所有领域，这也是需要行业解决的一大问题。”这是顾剑民对于深度学习的认知。