前景美好“路障”不少給高燒下的無人駕駛潑點兒冷水
12月20日，百度公司與河北雄安新區政府正式簽署戰略合作協議，雙方將在智能出行、對話式AI應用、云基礎設施等多個領域展開深度合作。簽約當天，百度攜10輛Apollo自動駕駛汽車在雄安新區進行開發體驗，場面頗為壯觀。自2015年國務院發布《中國制造2025》后，以無人駕駛技術為重點的智能網聯汽車已經成為汽車行業發展的重要戰略方向。從深圳無人巴士的試運行，到烏鎮互聯網大會上熱議無人駕駛話題，可以看出，無人駕駛不僅調動了全社會的注意力，而且成為了互聯網公司進入汽車產業的最佳跳板之一。
但無人駕駛的研發遠沒有想象中的那般簡單和順利。不久前，百度內部的員工向記者透露，因投資壓力過大、研發進程不及預期，百度解聘了大量無人駕駛研發人員，有百度無人駕駛四大金剛之稱的四位研發領軍人士全部離職，百度將無人駕駛的研究向平臺化方向轉型，并計劃引進外部力量參與研發。從百度對無人駕駛研發的態度轉變上可以看出，即便是財大氣粗的互聯網公司，在面對無人駕駛這個無底洞時，仍然入不敷出。有業內人士表示，雖然無人駕駛概念和技術被炒得熱火朝天，但無論是研究機構還是企業，在實際探索中都遇到了不少路障，高燒之下的無人駕駛感受到陣陣寒顫。
綜合人才短缺研發成本高企
頻發的交通事故和低下的道路通行效率給很多城市人帶來巨大困擾，通過技術革新進一步保障駕駛安全、提升通行效率，已經越來越成為全球性的迫切需求。隨著電子、通信、人工智能等一系列技術的日趨成熟，自動駕駛已經具備從夢想走入現實的基礎。自動駕駛的最高等級L5級無人駕駛則更令人們向往，根據對自動駕駛的定義，L5級自動駕駛將解放駕駛員、優化道路資源使用，具備極大的商業價值。正因如此，無人駕駛成為了投資者紛紛追捧的對象。
然而，想要真正在無人駕駛領域大展拳腳，KUKA機器人維修，所遇到的路障卻不少。第一個需要跨過的門檻就是高企的成本。汽車行業本就屬于重資產行業，無人駕駛所提出的人才需求和技術要求再度將這個門檻提高。在人才成本方面，雖然當前我國從事無人駕駛研發的隊伍在人數上已經超過了美國，但高端人才仍然依賴海外人才的引進，尤其是缺少兼具科學家水平和商業運營能力的復合型人才。因此，當吳恩達、余凱、倪凱、王勁等多位AI專家離開百度時，業內無不為百度未來的無人駕駛研發捏一把汗，歸其原因主要是因為復合型人才及團隊的匱乏。
另外，目前國內從事自動駕駛研究的人才相對分散，缺乏集團協作效應。據統計，在國內專攻自動駕駛領域的初創公司半數聚集在北京，但北京尚未形成類似美國硅谷、匹茲堡的產業聚集效應，企業與人才之間的連接還相對較少。除了研發人才稀缺以外，資金成本則是壓在企業身上的另一座大山。雖然不少初創公司紛紛憑借融資成功入局，但無人駕駛畢竟是一個需要幾十億美元起步的土豪項目，因此通常這些公司僅能在生態鏈中的某一垂直環節謀求發展機會，如激光雷達、高精度地圖、V2X技術等方面。對于諸如百度一樣的互聯網巨頭，雖然家大業大，但大規模的資金投入，同樣令其備感壓力。
舉個簡單的例子，傳感器是實現無人駕駛必備的關鍵部件，目前全球范圍內的傳感器價格都很高，企業要想實現產品功能上的突破，就必須采購更昂貴、高級的傳感器。清華大學蘇州汽車研究院智能網聯研究中心主任戴一凡告訴記者，成本與技術呈現一種此消彼長的關系，如何利用價格低廉的傳感器實現更好的功能效果，對企業而言是一種很大的考驗。現在企業都在做DEMO，這通過較貴的傳感器就能實現。但進入量產環節，企業就不得不考慮成本過高的問題了。戴一凡告訴記者。
同濟大學汽車安全技術研究所所長朱西產表示：無人駕駛車輛的成本過高，會直接導致較高的售價，那消費者則不太可能選擇具備這種功能的車輛，而去選擇帶有輔助駕駛功能的車輛。由此可見，對于研究無人駕駛的企業而言，不僅要考慮目前的綜合研發成本，還要充分考慮未來量產后的成本管控及市場需求。
技術難度被低估研發瓶頸暴露
在無人駕駛概念剛剛提出時，涉及無人駕駛技術的初創企業普遍認為，獲得融資后，跨過了成本的大山，就能夠在這個領域縱橫馳騁、大展拳腳。的確，著名咨詢公司羅蘭貝格發布的《汽車行業顛覆性數據探測》第二期報告顯示，目前全球汽車行業向無人駕駛出行方向的發展速度持續提升。中國汽車行業的顛覆性變革進程排名由第三升至第二，這意味著中國有望繼成功搶占電動汽車市場先機之后，成為自動駕駛領域的領導者。如此大趨勢下，企業信心倍增也在情理之中，在長安與百度的無人駕駛汽車相繼進行路測后，更讓無人駕駛技術的前景變得越來越清晰可見。
無人駕駛涉及的技術均屬于前瞻科技，與汽車產業的融合并不多，因此每家車企都或多或少存在技術積累不足的情況。戴一凡告訴記者：現在業內外對于無人駕駛的發展都過于樂觀，對技術難度也有一定程度的誤判。以目前的技術成熟度想要走向量產，從而實現市場化，還需要很長一段時間。在戴一凡看來，這種誤判一方面是由于企業對于技術難度的低估，另一方面也是因為資本熱潮的追捧，部分企業僅僅是為了炒高估值，刻意高調進行無人駕駛的研發。
實際上，這也是當前無人駕駛研發中比較浮躁的一面。戴一凡告訴記者，如果深入進行研究，企業很快就會發現無人駕駛并不會像想象中那么容易收獲產業化的成果。正如戴一凡所言，無人駕駛的相關研發者應該清楚地認識到，當前技術的成熟度和安全度還不足以完全代替駕駛員。目前攝像頭已經能夠滿足測試距離、分辨率和視場等方面的性能要求，圖像的識別率也可以達到95％，但這并不意味著攝像頭能夠完全識別不同天氣環境和光線水平的物體，如在惡劣的天氣條件下，攝像頭的性能就大受影響。
此外，在技術路線上，目前無人駕駛的主流玩家基本分為兩派，一是以谷歌、百度為代表，使用激光雷達＋高精地圖的方式實現自動駕駛的科技企業；另外則是類似奧迪及特斯拉這樣的車企，通過攝像頭＋導航地圖以及其他輔助傳感器實現自動駕駛。從這個角度來看，當前各家企業對于無人駕駛的研發存在相當程度的同質化現象。
戴一凡認為，無人駕駛研發逐漸深入以后，越是到L3、L4這樣的高自動駕駛等級，大家就會做得越接近，方案基本都是雷同的，絕大多數都在依賴地圖和高精度定位。他表示，庫卡機器人驅動器維修，這并不意味著做得不好，m.haojoj.com，只能說明現在受限于傳感器等基礎零部件的發展，企業的技術路線只能如此單一。