2 月 24 日，Google 母公司 Alphabet 旗下的自动驾驶技术公司 Waymo 指控 Uber 及其旗下的自动驾驶卡车公司 Otto 盗取了他们的自动驾驶技术。

指控称其自动驾驶汽车部门软件工程师 Anthony Levandowski 在离开谷歌创立自动驾驶卡车公司 Otto 之前，秘密下载了 14000 份专有技术文件。

Uber 的发言人则称 Waymo 的诉讼毫无根据，其目的只是想阻止竞争对手前进。3 月 1 日，Uber 去年收购无人车公司 Tyto 的交易被披露，这家公司为 Uebr 提供的一项自动驾驶技术专利或能反击 Google 窃密指控。

但如果 Waymo 可以证明 Levandowski 的盗窃行为，以及这种盗窃行为对 Waymo 造成了巨大的损失，那么 Uber 将会面临高额罚金。更为严重的是，此次诉讼很可能会挫败 Uber 开发无人驾驶汽车的计划，从而给 Uber 的未来蒙上一层阴影。

诉讼的背后，则指向了无人驾驶技术领域的混战。

商业应用尚未成熟 专利争夺大战已经打响

Google 算是无人驾驶领域的先行者， 其无人驾驶汽车项目开始于 2009 年，启动了一个数十亿美元的比赛作为孵化器，以完善无人驾驶技术。在此过程中，它帮助 Google 收集了成百上千项专利，涵盖自动化车辆的软件，硬件和道路行为等各个方面。

Google 从来没有透露自己在无人驾驶汽车上投入了多少，在 2012 年，Google 的无人车的自动驾驶套件成本就已经超过了 25 万美元，整车成本超 30 万美元，远超法拉利。

硬件成本如此之高，为了使量产成为可能，Google 在无人驾驶汽车的研发和人才的投入必须大手笔。据彭博社报道，Google 针对早期无人车团队员工制定过非常慷慨的薪酬制度。尽管没有透露具体数字，但是熟悉此事的员工说，这笔钱多到可以让他们想干嘛就干嘛。

此外无人车团队员工还能获得额外的期权和现金奖励， Google 按照项目价值为这些员工已获得的奖励设立一个倍数，两者相乘后发给员工。2015 年下半年 Google 还大幅提升奖金倍数，使得奖金数达到数百万美元。有员工被授予 16 倍奖金倍数。

2015 年第四季度，Google 运营费用增加 14% 达到 66 亿美元。首席财务官 Ruth Porat 称增长的原因是研发支出大增。尽管她没有具体指是什么项目，但 Google 内部人士表示说的正是汽车项目。

在与 Uber 的诉讼中，Waymo 也称为了将无人车引入大众市场，Waymo 已经投资了数百万美元和数万小时的工程时间来定制在业界中最先进的， 有效的激光雷达传感器，以期将整套系统出售给汽车制造商，而不是只解决自动驾驶解决方案中的一个环节。

由此看来，Google 对 Uber 的诉讼看起来就像是为了保护其知识产权而进行的专利战争的开始。对此斯坦福法学院互联网中心和社会研究学者 Bryant Walker Smith 表示：

无人驾驶技术的专利战争，将会与几年前的智能手机专利战争相媲美，每个人最终都将侵犯了每个人的专利。

其实 Google 和 Uber 也曾经有过短暂的蜜月期。Google Ventures 于 2013 年曾对 Uber 注资 2.58 亿美元，这是 Google 风投有史以来规模最大的投资。然而，Uber 并未念旧情，毅然决定发展属于自己的自动驾驶技术，反倒成了 Google 的竞争对手，双方的关系也逐渐恶化。

据统计，Google 目前已经拥有约 260 项关于自动驾驶技术的美国专利，其中还包括一些用于无人机的专利，以及 176 项关于激光雷达设计和使用的专利。

其实 Google 与 Uber 的诉讼所带来的后果会更多的影响到无人驾驶领域的初创公司，比如 Google 注册的当自动驾驶汽车遇到大型货车时自动靠左行驶的专利,每一辆无人车都要这样做，但更多公司在进入这一领域后并准备这样做时会发现，这是 Google 的专利。

Google 也许是希望建立起自己在无人驾驶领域的专利壁垒，迫使后来者退出该领域的竞争，但如“靠左行驶”这种专利并非技术性专利，当未来无人驾驶形成统一的交通法规时，这种专利恐怕将没有价值。

尽管 Google 拥有大量专利，但 Google 前方的最大挑战仍然是无人驾驶技术的商业化。目前无人驾驶技术的商用远未到普及的阶段，但像所有变革性的技术一样，许多公司已经嗅到其巨大的利润空间，快速地进入这一领域。

无人驾驶领域掀起“淘金热”

事实上除了 Uber 以外，Google 在无人驾驶领域的挑战者正在快速崛起。

无人驾驶汽车的发展正在形成新的“淘金潮”，在 Google 、特斯拉、Uber 等科技公司的刺激下，传统汽车厂商纷纷通过技术投资来实现转型。底特律和全球各地的汽车之都着力加速发展无人驾驶汽车项目，以保持创新形象和避免品牌价值损失。

丰田开始测试自动驾驶原型车；宝马联手英特尔、Mobileye 研发自动驾驶汽车；通用汽车以10 亿美元收购专注于自动驾驶的 Cruise Automation；特斯拉自动驾驶仪系统正迅速发展；福特向人工智能初创公 Argo AI 投资 10 亿美元 ，希望开发一套虚拟驾驶员系统，并在2021年之内交付自动驾驶车辆。

值得注意的是，在上述重大的收购或投资案例中，被收购者有几个相同点：成立时间不长，团队规模小，而且被收购或投资时还没有拿得出手的成熟产品。但巨头们依然愿意高溢价将他们收入麾下，看中的必然是他们拥有的技术和专利。

在这场战争中，各大公司的人才争夺战也拉开了序幕。

目前在无人驾驶专利方面，老牌汽车企业其实比硅谷的科技公司更胜一筹。 根据汤森路透发布的最新研究报告《2016年无人驾驶汽车创新现状》，在自动驾驶汽车专利数量方面，丰田、博世以及日产持有和申请的相关专利数量最多，分别为3110件、2665件以及1169件。科技公司拥有自动驾驶专利最多 Google 仅排名第26。

而在国内， 百度在 3 月 1 日宣布成立智能驾驶事业群组（IDG），百度集团总裁和首席运营官陆奇兼任总经理。另外华为也在无人驾驶技术领域与清华大学展开深度技术合作，日前华为在曼卡科技园进行了自动驾驶的相关测试工作。

无人驾驶领域的竞争越来越激烈，如何留住人才和避免技术外泄也成了一个大问题。除了，这次 Google 起诉自家前雇员，今年1月，特斯拉就对 Autopilot 前主管提出上诉，指控他与Google 自动驾驶前首席技术官 Chris Urmson 联合成立的公司，并从特斯拉非法挖人。

无人驾驶技术离我们有多远？

如果你有关注无人驾驶技术，你可能看过从 Google 到特斯拉，以及很多创业公司的自动驾驶展示影片和图片。但无人驾驶技术到底发展到了什么程度了呢？

根据美国加利福尼亚州车辆管理局（DMV）发布的自动驾驶年终报告，Waymo 、通用、日产名列前三。

Google 的无人驾驶技术成熟度在这份报告中得以体现，和其他公司相比，Waymo 旗下自动驾驶汽车的表现最好，而且有大量的测试数据。

2016 年，Waymo 无人驾驶车辆在行驶里程增加了 50%，达到了 635868 英里，而人工接手的系统次数大幅度降低，由 2015 年的 341 次下降到了 124 次，并且大多数路测是在“复杂的城市和郊区街道”上进行的。

（图自 Waymo）

目前，Waymo 无人驾驶驾驶汽车已累计行驶达 230 万英里，测试包括让无人驾驶汽车并入直行车道，在建筑区域导航，改变车道及绕过道路中的障碍物等等。

要想让一辆无人驾驶汽车清楚地知道自己在哪里、眼前有什么障碍物，除了精确的 GPS 外，还需要测距传感器、超声传感器和雷达传感器等“多传感器融合”。

目前，主流的技术硬件设备包括：毫米波雷达 + 摄像头，或者再搭配激光雷达。在很多自动驾驶开发平台上，往往是综合运用这三者，然后通过相应的软件算法去处理这些设备收集而来的数据。

Waymo 的出色表现，离不开诉讼中涉及到的激光雷达，激光雷达是目前无人车检测对象（障碍物）是最关键的技术之一，它通过每秒发射上百万的激光束来对车辆周围的环境细节进行绘制。

（激光雷达创建的点云图像，图片来自：renishaw）

但其昂贵的价格可能成为商业发展的绊脚石，初期 Google 使用的是激光雷达传感器厂商 Velodyne 提供的激光雷达传感器，在当时单个 64 线(线数越多,性能越好,造价越贵)激光传感器的价格达到 7.5 万美元，几乎是一辆中档轿车的价格，高端一些的激光雷达成本甚至达到来 70 万美元。

于是 Google 在2015 年就与 Velodyne 分道扬镳，开始自己研发新型激光雷达系统。今年年初Waymo 的 CEO John Krafcik 就在北美汽车展上宣布，目前 Waymo 旗下单个激光雷达价格和前些年相比下降了 90％，从数年前的 7 万多美元降至目前的 7 千多美元

不过这个价格时还不足以让其大规模普及，毕竟一台无人车配备的激光雷达往往不止一个。为了降低成本，一些厂商也采取了毫米波雷达+辅助驾驶摄像头的方案，比如特斯拉。

（图自 纽约时报）

特斯拉在去年 10 月更新了自家的自动驾驶硬件系统 Autopilot 2.0，在车身四周一共安了 8 个镜头来提供 360° 视野、感测 250 米的距离，还有 1 个雷达和 12 个超声感测器到原来两倍大的范围，一个增强版的前向毫米波雷达，能够帮助汽车在雨雪、雾尘等天气下探测到前方车辆。

此外还升级了车载电脑——新系统的大脑 “Tesla Neural Net”，每秒钟能进行 12 万亿次计算，比上一代车载电脑快了40 倍。

由于没有配置激光雷达，特斯拉有效控制了车辆成本，其全新自动驾驶功能套件的价格也很好的控制在了 8000 美元。

这种方案可以更好地识别对象和色彩等，但是测距的精确性不如激光雷达。而廉价的毫米波雷达精度不够，甚至无法对行人进行感知。

作为补充的光学摄像头也没有穿透力，需要光线，只能获取 2D 图像，3D 环境建模只能靠算法理解，一旦获取的图形有误差，会极大的影响最终分析结果。

（雷达、摄像头、激光雷达性能对比，图自 wccftech）

因此不少厂商正在通过投资扩大生产来降低激光雷达的成本，去年 8 月福特和百度已向 Velodyne 投资了 1.5 亿美元，以推动他们无人驾驶汽车项目的发展。去年 12 月 Velodyne 就宣布固态激光雷达设计方面取得了突破，在大批量生产的情况下有望将成本降至 50 美元以下。

随着 Waymo、 Velodyne 等企业相继宣布将在激光雷达硬件上提供新的解决方案，大幅度缩减激光雷达成本。这个领域接下来很可能产生新的大硬件服务商，并且快速投入自动驾驶车辆的配置中，加速无人驾驶的到来。

除了硬件外，软件层面的算法更是决定无人车运行的胜负手。感应器探测到一个物体，要靠相应的软件加以识别后才有意义，就像眼睛看到物体后，要经过神经传递给大脑处理一样。

所以像雷达、图片识别器这些硬件，特斯拉会外包生产，而识别软件则要自己研发，这才是最核心的技术。

部分厂商正通过深度学习技术来打造自动驾驶的人工智能系统，人工智能的第一个产业级应用有望诞生在无人驾驶领域，但对于对于大众而言还是有种科幻片般的距离感。

无人驾驶蛋糕巨大 却可能毁灭 Uber

无人驾驶技术有可能彻底改变交通运输行业，无人驾驶汽车、卡车、飞机等各种无人驾驶设备被应用于运输、勘探等领域。无人驾驶技术不仅可以大大降低交通事故的死亡率，降低城市交通成本，还可以将司机从枯燥烦闷的驾驶中解放出来。

尽管去年5月，特斯拉驾驶辅助功能 Autopilot 就导致了一次死亡事故。但美国公路交通管理局NHTSA发现，自 2015 年首次安装自动驾驶仪 Autopilot 以来，特斯拉汽车的碰撞率已经下降了 40% 。

众多科技巨头和汽车业巨头纷纷涉足这一领域，也使得无人驾驶技术得以迅猛的发展和推广。

这对 Uber 这样的公司来说影响可能是的巨大的，如果无法开发出属于自己的无人驾驶技术，其结果将是毁灭性的。正如《名利场》专栏作家 Nick Bilton 所言：

如果有一家公司可以在无人驾驶领域击败 Uber，那么 Uber 很快就会变得一文不值。Uber 实际上并不是把乘客连接到汽车，而是把乘客连接到司机。当那些司机被电脑替代的时候，Uber只是是一个不太重要的中介。

摩根士丹利分析师 Katy Huberty 估计,无人驾驶汽车的共享出行市场2030 年的规模将达到 2.6 万亿美元。 Uber 改变了出租车行业，如今也面临这被无人驾驶颠覆的命运。这也难怪 《连线》杂志会直言：

Waymo 的诉讼可能会扼杀 Uber 的未来。

无人驾驶汽车，不仅会给众多行业带来方便，更能够为经济带来积极影响。据来自美国银行一份《机器人革命》的报告显示，到 2025 年，无人驾驶汽车将会创造 2000 亿美元至 1.9 万亿美元的价值。

Business Insider 的一项报告也预测，到 2020 年将有 1000 万辆无人驾驶汽车将在路上行驶。

目前在美国，少数州已通过立法，允许无人驾驶汽车上路；Google 无人驾驶系统正式被认定为司机；百度无人车也获得美国加州政府颁发的路测试牌照；新加坡在去年 8 月也推出世界上第一项自动驾驶出租车服务；在日本，包括丰田、本田、日产三大车企均已宣布将在 2020 年前使车辆高速公路自动驾驶技术进入实用化。

目前关于无人驾驶的法律法规还相对空白，相关的的行业标准仍未设立，还要面对来自公众的道德质疑，比如遇到著名的“电车难题”：

如果一辆车在道路上突然刹车失灵，即将撞向一群过马路的小孩，此时有两个选择，要么急打方向盘撞向路边一位等车的无辜路人；要么不打方向盘，让“本该”死的一群小孩去死。

人类都难以抉择的问题无人车又会怎么选择呢？

尽管还有很多问题，但种种迹象都表明无人驾驶时代正在扑面而来，或许有一天无人驾驶汽车真的可以完全取代人工驾驶汽车，成为我们出行的基本方式。

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