2018年，在美國亞利桑那州坦佩市，49歲的伊萊恩·赫茨伯格推着自行車過馬路時，被一輛Uber自動駕駛汽車撞倒後，不治身亡。
這是自動駕駛汽車有記錄以來全球第一起死亡事故，最終導緻Uber終止了在亞利桑那州的自動駕駛技術測試。
鮮血濺透現實，美夢戛然中止。
但人們對自動駕駛的探索卻沒有在此終止。安全和與之相關的一切，成為之後自動駕駛企業深層探索的問題。
在中國，2017年《北京市關于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見（試行）》和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）》兩份紅頭檔案落地，北京成為中國首個開放公共道路自動駕駛路測的城市。
理想狀态下，足夠長距離的行駛裡程、多場景的路測，為自動駕駛真正實作智能和安全提供背書。
人們一度寄希望于自動駕駛可以實作量變到質變，但是多長的距離才算長？多少次路測才足夠讓人們将包括生命在内的出行需求寄托在人工智能的手裡？
事實上，人們對自動駕駛技術的希望與困境像陽光下物體的光影兩面，由技術發展程度所引申的底層技術限制、法規缺失、應用場景局限等問題，仍然是橫亘在入局者眼前的難題。
困境催人勇。自動駕駛相對收斂的技術發展速度勸退了一大批想在風口飛翔的“豬”，留下征服困難的人。
億歐汽車與多位業内人士交流了解後發現，這些深耕各自技術領域的人正在愈戰愈勇，他們也站上了實作技術和人身價值的更大舞台。
晶片立于危牆之下
對于2021年的中國汽車産業而言，缺“芯”是揮之不去的烏雲。
智能電動汽車浪潮的逼近，對自動駕駛底層晶片的影響逐漸顯現。在以英偉達、特斯拉為主導的CPU+GPU+ASIC主流架構之下，中國的自動駕駛産業無疑立于危牆之下。
圖森未來CEO陳默告訴億歐汽車，目前世界範圍内對于自動駕駛技術所做的研發，幾乎都在英偉達的生态之上，基于Orin授權做域控制器。倘若要轉平台，企業需要承擔技術進度大幅下降的風險，即使其他晶片再便宜，也是得不償失。
但自動駕駛處在尚未大範圍普及的階段，很多入局者看準時機，希望通過自研“幹票大的”。
事實上，進階别自動駕駛SoC晶片市場中已經聚集了英特爾、英偉達、高通、華為等企業，部分傳統汽車晶片廠也早已入局，主機廠和地平線、黑芝麻等公司也擁有同等的機會。
在目前市場主流的自動駕駛SoC晶片處理器架構方案中，除了CPU+GPU+ASIC架構，Mobileye、地平線等新興科技公司，緻力于研發售賣自動駕駛專用AI晶片，采用CPU+ASIC方案；以Waymo、百度為代表的網際網路公司采用CPU+FPGA(+GPU)方案。
對于技術公司來說，晶片不僅與攝像頭、雷達等傳感器和ECU、DCU等控制器一同構成自動駕駛汽車的底層硬體系統，它的戰略地位幾乎等同于研發環境和整個生态。這也為深耕于自動駕駛技術的中國科技公司，帶來“彎道超車”的可能。
不過商業化落地之前，技術難分伯仲。
正如陳默所言，晶片企業即使能夠自研出性能相似的産品，在成本更高，價格更貴的前提下，也很難獲得商業上的成功。是以目前大多是基于國家投資，從軍用開始進行替代。
晶片之争堪比高手對招。可以預想，在自動駕駛算法尚未成熟的階段，以英偉達為代表的CPU+GPU+ASIC的架構仍然會是主流，但國産自研晶片會是一段時間裡的大勢所趨。
法律先行，圈定迷失的技術和人性
相比于技術本身，政策法規是又一大剛性因素。
法規對于自動駕駛的影響來自三方面：第一，目前法律限制下，路測範圍和條件一定程度制約了自動駕駛技術發展；第二，法規尚未對自動駕駛技術所引發糾紛的責任歸屬做出界定；第三，自動駕駛技術涉及到的資訊與資料安全，還未形成硬性法律保護。
談及自動駕駛困境，黑芝麻智能CMO楊宇欣告訴億歐汽車，技術和法規都難辭其咎。但應當先克服技術瓶頸，還是先頒布法規，是一個先有雞還是先有蛋的問題。
政策法規的頒布需要技術的成熟，但技術成熟有賴于政策方面提供的路測支援。究其根本，自動駕駛從晶片、算法，再到傳感器，都處在走向成熟的過程。
文遠知行市場公關總監區錦燕表示，目前國内道路交通法和公路法不具備“自動駕駛”的相關内容，是以當企業計劃去測試和部署自動駕駛車時，首先要聯合政府建立包容的政策法規，甚至設定自動駕駛特區，嘗試在與現有公路法相沖突的地方進行适當變通。
2021年12月，德國在法律層面認可L3自動駕駛上路，成為全世界自動駕駛公司都豔羨的國家。
中國在對新事物立法層面一貫的謹慎，也得到一些技術保守派的支援。對于中國，技術與法律孰雞孰蛋，一目了然。
除了路測限制，自動駕駛的權責糾紛一直備受争議。
自動駕駛推行至今，曾多次發生人車相撞事故。事實上，哪怕是被視作2級“部分自動化”系統的Autopilot，也需要駕駛員将手放在方向盤上，眼睛注視道路行駛。
NHTSA提醒公衆，當今沒有商用汽車可以自動駕駛。無論是否啟用 L2 自動駕駛系統，每輛上路的車輛都要求人類駕駛員始終處于控制之中，并且所有州法律都要求人類駕駛員對其車輛的操作負責。
如果L2級别自動駕駛系統的最終負責人是駕駛員，那麼未來無需人類幹涉的L4呢？
伯鐳科技産品解決方案負責人趙新寰告訴億歐汽車，在中國的開放路段，車輛以自動駕駛的工作狀态出事故後，事故的責任方是購買方還是車企，目前尚且無法界定；封閉道路則相對簡單，是車的問題，還是自動駕駛技術的問題，責任界定一目了然。
盡管有專業人士認為，道路自動駕駛的歸責原則可以借鑒交通安全法規定，但具體情況更為複雜。自動駕駛立法方面的缺失，也成為攔截在L4自動駕駛技術商業化落地前的一道安全鎖。
此外，資訊與資料安全問題一直是智能終端産業備受争議的部分。
在自動駕駛汽車中，隐私與資料保護涉及多重安全問題，包括個人層面的資訊安全、網絡層面的系統安全，以及國家層面的資料安全。自動駕駛使用者的行駛記錄、操作記錄、場景甚至個人習慣等都極具商業價值，也極易被洩露和濫用。
在系統層面，自動駕駛系統一旦遭受黑客入侵，可能會造成連環車禍等極其嚴重的後果，威脅公共安全。
在資料安全層面，自動駕駛汽車智能水準越高，對資料的依賴越強，資料保護要求就越高，資料洩露事關國家安全。人類稍有不慎，就可能會被技術反噬，而災難的始作俑者往往是人性。
從這個角度來看，自動駕駛或許還需要更多準備，被系上法律的安全帶。
好技術，首先是門好生意
如果說，技術和法律是把自動駕駛推向人類社會的基本前提，那真實場景的應用，則是檢驗自動駕駛能否“勝任”的真槍實彈。
這裡的真實場景，包括能夠順利完成運輸/出行工作和能夠搭建完整的商業閉環。
現代經濟學之父曼昆曾說，決定價格的是供需關系，而非價值本身。對于技術公司而言，能夠活下去需要滿足人們稀缺的需求，需要有市場，讓人們願意掏腰包。
多少好産品死于商業化。文遠知行執行總監董方亮告訴億歐汽車，企業需要對員工和股東負責，是以商業化是創業之初就需要想清楚的事。
什麼是一門好生意，亦是見仁見智的事情。
在董方亮看來，Robotaxi值得做，因為計程車、網約車人力成本高，Robotaxi将會成為運力補充，擁有增量市場。而文遠知行通過與車企、出行/貨運平台建構“鐵三角”模式的戰略合作，也是因為後者能夠提供市場資訊，有助于企業加速商業化程序。
享道出行CEO莊菁雄認為，從網際網路共享出行到硬科技時代，降本增效是核心，未來的Robotaxi、飛行汽車或将随處可見。而通過與産業鍊上下遊進行“合縱”，和對網約車、計程車等使用者平台進行“連橫”，企業可以更加高效優質地形成商業化共赢。
在主線科技CEO張天雷眼中，相比于Robotaxi的複雜性，Robotruck因具有剛需性、迫切性和實作的确定性，使得它更加觸手可及。
張天雷認為，拿到自動駕駛項目的訂單隻是第一步，真正考驗自動駕駛企業的地方在于，能夠符合預期地穩定傳遞好産品。
事實上，受制于層出不窮的“長尾問題”，自動駕駛在中國還僅僅應用在港口、礦區等行進軌迹較為簡單、事故成本較低的封閉路段場景。而世界範圍内的開放路段自動駕駛，也仍處在道路測試和持續收集資料階段。
特斯拉于2020年10月，在美國面向在安全駕駛能力突出的人員，推出FSD beta版進行内測。
目前，行駛在美國公路上的特斯拉FSD Beta版還在持續運作和更新當中，這些道路資料将持續反哺特斯拉自動駕駛系統，為日後向L3及以上的自動駕駛技術提供量的積累。
億歐汽車從特斯拉處了解到，特斯拉今年仍将在持續通過計算機視覺技術，為單車智能提供訓練。原理上，特斯拉自動駕駛使用神經網絡晶片，通過軟體模拟人腦的運作方式，基于對已有資料的分析學習，對目前道路環境進行預判。
這樣的技術路徑依賴道路測試資料，幫助軟體學習疊代，雖然長尾問題卻依然層出不窮，但它的優勢也顯而易見，即借助軟體節省硬體空間和配置，而非依靠純硬體來堆出精确度。
根據特斯拉最新的2021年Q4車輛安全報告，每431萬英裡（約合694萬公裡）的行駛裡程測試中，Autopilot自動輔助駕駛參與下的駕駛過程中會出現1起交通事故。
而相比NHTSA最新釋出的資料——美國平均每431萬英裡（約合694萬公裡）的行駛裡程中出現8.9起交通事故，特斯拉Autopilot自動輔助駕駛的安全性已經達到美國平均水準的8.9倍。
1月26日，發改委、商務部印發《關于深圳建設中國特色社會主義先行示範區放寬市場準入若幹特别措施的意見》，支援深圳統一規劃建設和營運新能源汽車充換儲放一體化新型基礎設施，放寬融合性産品和服務的市場準入限制，推進車路協同和無人駕駛技術應用。
億歐汽車也觀察到，過去一年裡，國内有更多的自動駕駛公司獲得特定場景的測試營運牌照，而政策的指揮棒面對自動駕駛，也從發展規劃綱逐漸細化到具體的技術細則。
自動駕駛公司将持續收集資料，為日後多場景的商業化落地進行積累。距離自動駕駛真正走進我們的生活，或許還有很長的路。
不過我們依然有理由相信，在對新技術的潛在風險進行充分認識和排查後，自動駕駛将更加智能，為智慧出行保駕護航。
結語
骐骥千裡，非一日之功。對于新技術的到來，期盼之餘，我們仍需要耐心和理智。
在資訊和技術充分全球化的時代，影響技術發展的因素早已不局限在技術本身，政治、商業，乃至人性的多面性都可能成為築堤過程中埋藏的蟻穴。
億歐汽車認為，自動駕駛必定為人類帶來更多可能，但道阻且長，仰望天空之時，勿忘腳踏實地。
玩家們需充分了解困難，逐一解決問題，才有可能建構更加紮實的科技出行未來。
參考文章：
1、《汽車晶片：自動駕駛的終極PK》，AI電堂
2、《自動駕駛來了，法律該怎樣應對》，檢察日報