正视现实，汽车制造商正在重新考虑“自动驾驶时间表”

几年前，汽车行业曾大胆预测，到2020年或2021年，全自动驾驶汽车将达到L5级。但事实证明，这项预测比他们最初想象的要复杂得多。

过去几个月，随着汽车制造商陆续承认，开发全自动驾驶技术比预期的要困难，“随时随地、睡在车后座”的未来概念车出现“崩溃”。

今年4月，公众对这项技术的未来产生了全面的质疑，当时福特汽车首席执行官哈克特(Jim Hackett)承认，对很多工程界人士来说，这个问题已经变得非常明显。“我们高估了自动驾驶汽车的到来，它的应用范围会很窄，我们称之为地理围栏，因为这个问题非常复杂。”

哈克特的声明并非个例，2018年11月，Waymo首席执行官约翰•克拉夫西克(John Krafcik)甚至比哈克特更为直言不讳。“这真的，真的很难，你不知道什么是你不知道的。”

“汽车工业可能永远不会生产出一种可以在任何时间、任何天气、任何条件下都能自动驾驶的汽车。自动驾驶总会有一些限制。”他补充道。

最早投身于自动驾驶行业的Uber，在发生致命车祸之后，也开始改变了对自动驾驶的激进判断，相反，这家公司预测将出现“长时间的hybrid autonomy”（有人驾驶和无人驾驶共存），在这种情况下，自动驾驶汽车将针对特定的场景“逐步”部署。

这些言论让许多公众和媒体感到震惊，主要是过去几年汽车制造商和自动驾驶公司的轮番“吹水”背道而驰。

就在三年前，许多汽车制造商还受到初创公司投身自动驾驶领域的影响，并大胆地预测，在不远的将来，无人驾驶将随处可见。

福特前首席执行官马克·菲尔兹(Mark Fields)在2016年表示:“未来将没有方向盘，不会有油门踏板、不会有刹车踏板，当然也不需要司机。”

不过，这不代表自动驾驶的未来不存在，只是这个愿景正在被淡化。

大多数OEM厂商现在更直接地表示，自动驾驶将是一系列循序渐进的过程。造成这种复杂性的原因有很多，比如传感器技术、恶劣天气以及复杂的不可预测的路况（人车混流）等等。

然而，也许最大的技术障碍是将人类的理解转化为机器智能。事实证明，复制人类驾驶能力是一项比工程师们预想的更艰巨的任务。

人类驾驶员凭直觉知道如何回应，但对机器来说就不那么简单了。例如，当一块硬纸板被风吹过前方200米处的路面时，人类司机会迅速决定是要从上面碾过去，还是绕道而行。

但对于机器却不是这样。它是一块金属吗?它是重的还是轻的?这是一个更难的问题。

现在，大多数这类问题都需要通过测试来解决——要么通过实际行驶里程，要么通过软件模拟来解决。这两种方法都有自己的位置，很大程度上是因为软件模拟无法预测所有的可能性。

例如，当一辆车与另一辆车同时到达一个四向停车标志的交叉路口（在美国和加拿大很常见，需要司机停下来看看左边、右边有没有车，没有车就可以通过）时，人类驾驶员倾向于点头或眼神交流，但机器无法做到这一点。

一些汽车开发人员现在正在教汽车向前移动，同时监控另一辆汽车，以获得对方默许，但这种情况并不简单，通常在今天是无法模拟的。

目前的常用方式，是通过真实场景回放模拟的方式进行测试。换句话说，这也对传统意义上的零部件厂商和主机厂之间的关系产生一些改变。

对于自动驾驶汽车来说，供应商仅仅提供符合规格的部件已经不够了。供应商现在必须帮助他们的OEM客户理解传感器和算法开发。

“这是最大的挑战，你只能通过大量的测试来验证。”一位业内人士表示，这在无形中延迟了整个产品开发的时间和成本支出。

因此，大多数专家估计，自动驾驶量产前的测试里程的数量需要以数十亿英里来衡量。比如，丰田已公开表示，为了安全部署自动驾驶汽车，它需要88亿英里的测试里程。

对汽车制造商来说，这一切的最大问题在于资金。过去几年，他们在自动驾驶开发项目上投入了大量资金，并不断指望筹集更多资金。

比如，通用汽车旗下的Cruise一年内获得了超过70亿美元的股权投资（有部分资金是分批支付），不断的融资也使该公司的估值达到惊人的190亿美元，约占通用汽车公司总市值的三分之一。

不过，这个行业的大部分公司同时也在大笔烧钱。Cruise去年烧掉了7.28亿美元，今年研发支持将超过10亿美元。Waymo每年的投入也在10亿美元上下。Uber过去三年时间也烧掉了10亿美元左右。

更重要的是，要完成自动驾驶从Demo测试到量产，还需要大量的汽车工程团队的人力投入，这还不包括那些算法软件人员。

这就是为什么一些公司现在放弃了短期“理想”。他们看到了所需的真正测试量、工程需求和成本，并且他们并不知道还需要花费多长时间。

尤其是对于那些之前已经习惯了舞台镁光灯的初创公司创始人来说，下了舞台之后才突然意识到，”也许并没有说的那样做好准备。”

当然，特斯拉是个特例。除了马斯克斗志昂扬的“2020宣言”（2020年实现100万辆特斯拉的RoboTaxi车队规模），关键还在于其每天积累的实际里程数据，这是目前所有汽车制造商无法做到的。

“我们从一开始就知道这很难，”一位汽车行业工程师表示，然而，几乎每家汽车制造商和供应商都还在前进。“唯一的问题是，我们还要多久？”

不过，幸运的是，自动驾驶的一部分组成功能——比如避免碰撞、紧急制动、保持车道、全速自适应巡航等技术将已经进入量产车配置。相比而言，自动驾驶初创公司更为煎熬。

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