三目前向摄像头、Mobileye EyeQ4芯片、144 TOPS算力不新鲜了，本田Legend宣称要配5个激光雷达在今年3月上市，小鹏P5也配了激光雷达将在年底上市，蔚来ET7直接亮出了车顶的三个犄角，雷克萨斯、沃尔沃、长城也加入了激光雷达大战……

还没完，特斯拉在美正如火如荼的实测FSD时，凯迪拉克在中国上线了Super Cruise超级智能驾驶系统、蔚来推出了NOP、小鹏推出了NGP，它们不管叫什么，已经超越了L2级别的自动辅助驾驶，奔向L3、L4水平了。

然后，大家一头雾水：自动驾驶到底有多少种实现途径？

一、自动驾驶分哪三步？

这是车聚君粗略划分的自动驾驶实现途径。大类上分三种：ADAS、高精信号、V2X。

目前，市场上的新车大部分都配备了ADAS，一小部分配了高精信号，相当于完成了第一步、第二步的进化。

一开头说的激光雷达，属于ADAS大类下的雷达系统，它能提升横纵向位置精度、空间分辨力、且不受光线限制，大大提高了ADAS对侧方来车、静止障碍物、夜间与恶劣天气下的感知能力。

之后提到的凯迪拉克Super Cruise、蔚来NOP、小鹏NGP则利用了高精地图、高精GPS，给了车辆一个绝对客观的行驶路线，更加不受夜间、恶劣天气的影响，甚至还能自动切换车道、自动驶出匝道。相当于，有一个上帝之眼。

但是，这两种途径仍构不成完美的自动驾驶。

比如，摄像头再发达能识别前方的雪糕筒么？激光雷达再敏锐能识别“鬼探头”么？高精地图再精准能识别正在施工的路段么？

再举一个极端的例子：你跟在一辆大货车后面，挨的很近。前面是一个十字路口，货车卡着黄灯过去了，你也跟着行驶结果闯红灯了。

这种场景下，视觉系统、雷达都没有用，高精信号只能告诉你前面有个十字路口，但不能告诉你是不是绿灯。

这时，该V2X出场了。

二、完整的V2X是什么样的？

▲别克V2X动画演示

通用汽车是全球最早研究V2X的车企之一。早在2016年，它就联合清华大学、长安汽车牵头拟定了中国网联汽车技术（V2X）应用层标准。

1月13日，车聚君在上海奉贤智能驾驶示范区体验了一把别克GL8 Avenir的V2X路试，据称这是业内首批搭载这一技术的量产车。

第一类场景是V2X中的V2V，即车与车的沟通。

当前车紧急刹车时，会把信号传给后车，后车仪表与HUD会显示预警信息，驾驶员可以提前减速，保持安全距离。

同理，前车打开双闪、启动了ABS/ESP时，说明遇到了危险场景，信号也会同步传给后车，让后车能及时做减速与避让准备。

当侧方路口有车快速通过时，你的车即使还没看到它，也会及时收到预警信号，从而提前减速，避免相撞。

第二类场景是V2X中的V2I，车与基础设施的沟通。

这里的基础设施，主要指RSU路侧单元。它是安装在信号灯、路灯、显示屏等路边公共设备上的信号接收、处理、发送装置，可以理解为一个24小时值守的电子警察――不只记录你超速，更多是指挥现场交通。

比如，一个路段临时施工，附近的RSU会把信息传给几百米之外的来车，车辆的仪表盘上会显示预警信息，提醒路过司机提前避让。

当然，如果你超速了，RSU会及时提醒你。这个功能比ADAS系统的TSR好用。因为摄像头可能会漏拍、错拍限速标记，而且不会“随机应变”，比如突降大雨时，高速两侧的电子限速屏会提醒限速80km/h，这种临时限速很难被ADAS拍到，车主很可能开着120km/h收到一张罚单。

而配了V2I的车，可以收到RSU最新、最权威的限速要求，因为那就相当于一个现场的电子警察――只是他不只执法，更多的是普法，提前告诉司机不要超速。那么，妈妈再也不用担心我的电子狗不准啦？

如果你认为V2I只是电子警察升级版，就错了。它会帮你很多。

比如，本章开头提到的场景：前面是一个大货车，完全挡住了你和ADAS的视线，不知道通过路口时是红灯还是绿灯。没关系，RSU会提前告诉你――不但告诉你红绿灯，还能告诉你倒计时多少秒。

更神奇的是，V2I还能告知你如何优雅快速的通过「绿波路」。

因为一路上的RSU都可以计算倒计时，组合在一起就能拼成一个路线图，告诉你如何控制时速，就能不用停车一气儿通过好几个路口。省油又省时间啊！

第三类场景，就是老司机都闻风丧胆的「鬼探头」。这是V2P车对人的功能，也是V2X接下来将要实现的一个重点模块。

V2P有赖于每个人的手机都达到5G，并且愿意和RSU、过往车辆、智能交通的云端共享出行数据。相当于，每个参与交通的个体都能和“电子警察”沟通，并进行互相沟通。

对行人最大的约束是，不但不能乱穿马路制造“鬼探头”了，而且连闯红灯也可以记录在案有数据可查了。当然也有益处：行人可以在自己手机上看到附近哪儿有空的出租车，并直接呼叫了。

目前，具备了V2X设施的区域正在开展内测或公共道路的测试，如上海安亭、上海奉贤、北京亦庄、以及重庆、 长沙、无锡等地。一大批国内车企、第三方自动驾驶公司，都在如火如荼的探索如何尽快实现V2X的商业化应用。

车－路－云－人的智能交通网络，已见雏形。

据我国公安部数据，每年因交通事故死亡6万人，按WHO的说法是20多万。那么随着V2X的普及，这个可怕的数字会大大降低吧？

车聚小结

看下来，要实现自动驾驶，ADAS、高精信号、V2X三大路线最好同时具备，形成主观感知、上帝视角、现场沟通三种交叉验证的智能交通方式。至少，三者居其二，才能算真正跨越了L2级别的自动驾驶。

我们回看文首的表格，似乎只有通用一家做到了三种路线的同时部署：大部分旗下车型具备了ADAS功能，基本能做到有限「放眼」、凯迪拉克CT6中高配上的Super Cruise，在封闭道路能做到有限「放手」、现在别克GL8 Avenir可以选装V2X了，多花一万块或许能让用户在市区多一份 「放心」？

同时也说明：智能化不只是新势力的专利，一些老牌的传统主机厂也在悄悄努力，可能会在某一天突然惊艳大家。

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它表面上，会说更新了一些小游戏云云，但其实对动力、电池、Autopilot自动辅助驾驶等都会有所更新。但不知为什么，越重要的它越不明说。

一、特斯拉V10.0有哪些重要变化？

比如上海421火灾之后，用户发现更新了软件后续航里程变少了，最多的被隐藏了30%电量。有人猜测，这是特斯拉为了避免超充对电池的影响而锁定了部分电量，以降低起火风险。
这么重要的更新，它没有公开告知用户。

9月29日，特斯拉开始向中国用户推送V10.0软件。官方说：本次升级更注重娱乐性体验，引入了腾讯视频、爱奇艺、喜马拉雅等多媒体资源，同时对Autopilot的部分功能进行了细节方面的优化。

其实，从V10的编号看出，这是一次重要更新，不会只是官方说的娱乐性更新。

车聚君从10月30日收到第一次V10.0的更新通知，之后又陆续收到了两个补丁。通过实际体验和“豁出性命”的测试，发现了一些之前没想到的秘密。

以下是硬件为HW1.0的Model S 75D，更新V10.0后的实测变化，供参考：

二、动力提升：一番折腾后更好开了

首先是动力更好了。以车聚君的Model S为例，以前过安亭一个接近正圆的弯道时，只能开到65km/h左右，更新完V10.0后可以开到72km/h。说明，这次更新提升了车辆的运动极限，在高速上的操作性和稳定性更好了。

随着后续补丁的推送，低速时的动力表现也有优化。

直接感受是，V10.0下的2019.32版本，让车子加速更灵敏。有时只是轻点一下电门，车子居然有一点向前窜的感觉，类似燃油车的“闯挡”，虽然也能接受，但这与之前电动车平顺的驾驶印象，有了出入。

更令人不解的是，这个版本居然会让乘客晕车！

那天同事去机场接我，开着这辆升级过的Model S，在市区随着车流向前挪动时，突然胃部涌起一阵不舒服的感觉，同时也有点头晕。当时以为是出差劳累所致，没在意。第二天自己开时，仍然有类似感觉。这是开了5万多公里以来，从来没有的情况。

现在，有点理解为什么有的敏感用户会觉得蔚来ES8有点晕船的感觉。

如果他们来坐这时的特斯拉，会更晕。因为车聚君坐ES8时没有觉得晕，而坐更新软件后的特斯拉时第一次体验到了电动车的晕。应该不是人的问题，因为平时可以坐在特斯拉后排一边跑高速一边对着电脑改稿子。

很快它又推送了2019.36版本，这时加速“闯动”和乘坐晕车的感觉没有了，加速更敏捷、线性和细腻了。

短短八天，让一部车的驾感有这么大的变化，软件真是太神奇了。

三、Autopilot等智能力，提升了

首先，它能识别横穿的行人了。在杨高南路行驶到一个十字路口前50米时，已是黄灯，车聚君收了电门自由滑行。这时人行道上走过一个行人，严格说他违章了，但在国内这种情况比较常见。

车辆此时距行人约20米，车聚君也看到行人了，正准备刹车时，车辆突然发出急促的警报声。印象中，这是Model S第一次对行人发出警报，以前是对前方太近的车辆报警。只是，不知它能否像沃尔沃的City Safety一样，如果人工未介入会自动刹停？

当然，咱也不敢试啊。

剩下的主要是Autopilot的改善了，变化非常大，整体有质的提升。如跟车距离由6档增加到了7档、自动跟车更有逻辑性了、打灯变道也好用了、车速识别的bug基本更正了，重要的是，它能识别修路时的雪糕筒了！

具体细节，上面的表格都有提到。

这些变化，90%都是正面的。你很难想像这是基于HW1.0的硬件实现的，因为它只有一个前向单目摄像头、一个中距毫米波雷达、12个超声波雷达，用的还是早已分手的Mobileye的EyeQ3芯片。

车聚君不确定，这是Mobileye基于善后协议做的跟进更新，还是特斯拉自己做的更新。

最该表扬的是，V10.0能识别雪糕筒了。但要注意，它的识别过程有点诡异。先是让速度从80km/h降到30km/h左右－－你以为它要刹停了，不，它又加速了。直到离雪糕筒一米远时，才完全刹停。

可能它需要二次甄别。

特斯拉在HW1.0时代，只购买了博世的中程毫米波雷达，探测距离为160米。在毫米波雷达眼里，木头、彩绘塑料（画重点！）等障碍物像玻璃一样透明，而人是半透明的，金属障碍物又会被放大数倍。这或是它之前不能识别雪糕筒、行人的主要原因。

因此它目前的改进，很可能加大了视觉传感器的权重。即，提升了摄像头的识别能力。另一个证据是，它在跟车时更多的依据车道线，而不是前车的位移了。这种改变大多数场景下是合乎逻辑的，只是在标线不清时，可能会出乱子。

不管怎么说，这次V10.0的更新是一个里程碑。消除了之前的一些安全黑点，提升了老车主的行驶品质与安全性。这应该又是大数据的功劳！毕竟，特斯拉车主们在影子模式下为这家公司提供了近200万公里的实际行驶数据。

通过大数据的积累，芯片可以去除一些之前担心的冗余，而提升有效算力。利用相对单薄的视觉能力，就能判断出前方障碍物。

所以，未来的竞争是软件的竞争，核心是大数据的竞争。

车聚小结

一定要注意！这次V10.0仍有几个顽疾不能解决：

▎AP状态下前方的水泥隔离墩。

▎AP状态下侧方「近距离」插入的车辆。

▎普通模式下任何横向驶来的车辆。

因此，不管智能功能如何提升，任何车辆的驾驶员都应该对车辆的安全行驶负责，不要盲目迷信自动驾驶功能，它们目前都是辅助功能。

最后，请特斯拉车主们注意，它的软件推送是有先后顺序的。官方说是随机的，但据车聚君观察可能有一定选择机制。比如我们的车比最早一批收到V10.0更新的用户，整整晚了一个月。

难道，它怕早期软件有bug会被“非合作媒体”或“敏感用户”曝光？

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继公布10月销量同比增长61%之后，这次强心针是刚刚发布的新闻：蔚来与英特尔旗下自动驾驶科技公司Mobileye达成战略合作，针对乘用车市场和智能出行服务领域，将在蔚来第二代平台上打造L4级别自动驾驶智能电动车型。Mobileye负责提供Mobileye EyeQ系统芯片以及相关的软件，蔚来负责进行整车级别的自动驾驶系统开发、集成和车型大规模量产。

之前Mobileye 已经和很多厂商达成的类似的合作，唯独这一次让蔚来股票起死回生，不得不说是个奇迹？要知道L4自动驾驶汽车量产可是十年以后的事情。
可是奇迹偏偏发生了，背后的原因是，这次蔚来正好踏在了北美自动驾驶技术和投资市场的回暖节点上。而这次自动驾驶卷土重来，主导权将不再属于汽车主机厂商，而是更广阔的科技创新公司。

一、L4，科技企业主导下的生死局

从去年3月份，Uber无人驾驶测试汽车撞死行人事故之后，全球自动驾驶汽车发展遇到前所未有的挫折。尽管后面事故调查显示，错不在自动驾驶汽车。但是不争的事实是：2016年9月到2018年3月份，Uber无人驾驶汽车路测中，曾经发生过37起碰撞事故。
在真实路况中，特斯拉在Autopilot开启状态下，在全球造成至少12起交通事故，其中包括，去年佛罗里达的2死1伤的悲剧在内三起致死事故。因此，为提升交通安全而开放的自动驾驶技术，其本身的安全性开始备受质疑。

车聚君觉得，这样质疑恰恰反映出，Uber 无人驾驶汽车在真实交通场景下测试的意义所在 ——在真实交通中，拥有强大计算能力的智能汽车和没有计算力的行人和自行车骑行者之间，如何相互理解共处？在5G的网络下，车与车，车与基础设施皆可互联，而汽车与交通使用者——人，如何互联？

其实，人们需要的不是一辆自动驾驶的智能汽车，而是更安全、更高效的智能交通和智能出行解决方案，而智能汽车只是解决方案的一部分。而智能交通也是L4级别高度自动驾驶汽车实现量产的基础。

随着Uber车祸事件逐渐淡出人们视野，更多高科技企业和机构，如Mobileye, Uber, 甚至百度等，积极地寻求与汽车主机厂商的L4级别的合作。这一次，高科技企业不仅在车互联领域有更多话语权，在汽车厂商的传统领域，除了芯片和软件，在自动驾驶辅助系统的整车匹配上也开始占据主导地位。

比如，Uber在停止无人驾驶路测的一年多也没闲着。由于对沃尔沃提供的Pilot Assist技术强烈不满，Uber独立开发了行人监测软件。匹配在同样的XC90上，可以将传感器的反应距离缩短到最低88米，最快反应时间 4.5 秒，比原来快了4秒。12月，Uber 将用装配这套软件的沃尔沃XC90回归无人驾驶路测，其效果让人拭目以待。

二、L3，主机厂商的传播游戏

当高科技企业着眼于L4级别高度自动驾驶技术时，汽车主机厂商正在抢跑L3 级别半自动驾驶汽车的量产。奔驰、宝马、奥迪、沃尔沃、甚至丰田、威马都正式宣布：将在2020年底到2021年初交付L3自动驾驶量产汽车。
而现实问题是，现在有多少中国用户拥有一辆L2 级别的汽车？答案是5%不到。
目前，很多新车都号称拥有L2 级别的自动驾驶技术，具体是指什么？记住下面技术术语，防止被经销商忽悠。
一辆L2级别的智能汽车要拥有：自适应巡航、车道保持、自动刹车辅助、自动泊车。那么这些系统的装配率怎么样呢？2018年底，同时配备自适应巡航和车道保持功能的新车型，占比仅为8.8%，能全部集齐四大技术的L2级别的智能汽车不到5%。
据发改委和工信部规划，到2020年智能新车占比至少30%，今年的L2自动驾驶技术装配率提升的确很快。但是，目前配全一套L2的智能汽车，硬件成本需要增加5万元左右，这也让智能新车型的门槛停留在20万以上的价格区间里。
可想而知，大多数的中国老百姓连L2都没尝试过，对L3的期待度能有多高？
那么，L3 到底比L2高在哪里？现在通常使用的自动驾驶分级是由美国汽车工程学会（SAE）定义的。简单来说，L1就是能够在直线加减速或转向方面实现某一单一功能；L2能够同时实现直线加减速与转向；L3允许驾驶员脱手，只需要在系统提示时接管驾驶；L4是不需要驾驶员参与，在一定场景下全自动驾驶。L5是完全的自动驾驶，无需人员介入。L4、L5也就是常说的无人驾驶。而从技术上讲，从L2 到L3跨越难度是最大。

对于L3 级别来说，除了拥有L2的系统，要解放上手，实现从低速到高速的自动驾驶，还需要实时互联的高清地图和感知停车场环境的全自动泊车系统，而这些技术的核心不是掌握在汽车厂商手里的。这些功能依赖于基于5G的V2X互联技术和百度、高德等提供的高清地图技术。
可见，宝马奥迪们的L3量产汽车，除了价格可以预计的不接地气，使用起来更像是一场“拿着电冰箱当橱柜”的游戏。

车聚小结

在蔚来宣布与Mobileye合作前一天，美国Penske Corp宣布2021年在印第安纳波利斯的Indy赛道举办自动驾驶赛车挑战赛，以方程式赛车的外形，190公里/小时的自动驾驶速度，争夺1百万美元。目前已经有5所美国和韩国的大学注册参赛。
这条新闻看似花边，却着实硬核。如果，该赛事成功举办，将证明自动驾驶汽车可以应对不同需求而进行后市场改装，那么汽车主机厂商将不再是必须的。这有可能彻底改变整个自动驾驶汽车产业的格局。

确切地说，从L3级别的自动驾驶汽车量产开始，汽车主机厂商将逐步失去了技术和市场掌控能力，而对消费者来说，这却是喜闻乐见的。IT高科技企业的主导，将为未来自动驾驶提供更广泛的、更高效的解决方案，也将会更快提升自动驾驶汽车发展速度。暨时，ADAS自动驾驶辅助系统在欧洲发展15年才到75%装配率也将成为历史故事。

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美国时间10月18日早上快7点的时候，Elon Musk在推特上发了一条消息：我先下线几天。

短短6个字让2800万粉丝摸不头脑，但也有聪明的读者猜出跟互联网服务有关，因为他的公司Space X在今年5月23日首次发送了60颗卫星。他的计划是一共发射12,000颗低地卫星，然后为全世界的网民提供速度更快、覆盖更广的互联网服务。

果然，10月22日下午2点，Elon Musk又发文：（我现在）这条推特，是通过Starlink卫星从太空中发出的。

底下的粉丝瞬间沸腾，点赞数很快到了2万。这意味着什么？

一、卫星群将替代5G实现自动驾驶？

无论你刚走出拥挤的体育场，还是漫步在亚马逊雨林，或是游弋在海洋的邮轮上，以前的信号死角都将实现信号覆盖，更快还不易掉线。甚至，你在飞机上也能用流畅的Wi-Fi上网了。某种程度上，低空卫星网一旦铺设成，整个地球将处于一个巨大的局域网中，理论上大家上网就像用Wi-Fi一样方便。

当然，钢铁侠放卫星不只是为了让人们上网更方便，他至少有两步大棋。

第一，为了即将到来的完全自动驾驶。

我们知道Level 2.5以上的自动辅助驾驶技术，除了算力强大的芯片，还需要速度惊人的网络传输技术。一般业内通常的解决方案是：5G。

据高通的估测，5G设备的最终速度可能从1Gbps到4.5Gbps不等，是4G/LTE网络峰值速度的两到四倍。但是，这需要更密集的基站搭建。中国三大运营商给的推测是，5G基站的密度约是4G的3－6倍。

这种密度，不仅面临着成本问题，还可能存在大量的居民反对。因为不少人担心基站的强辐射，连张朝阳也公开表示过担忧。尽管他后来改口影响不大，仍能看出这种疑虑的客观存在。

另外，5G基站的铺设有一个天然劣势：出于成本考虑，它不太可能覆盖到偏远的地方。如果一部自动驾驶车辆行驶在美国66号公路上，或者中国的独库公路上，没有强大稳定的信号，它的自动驾驶功能将非常危险。

而卫星发射信号，基本不存在这种担心。

Elon Musk的野心远不止于此。他本计划要放12,000颗卫星到中低太空中，后来又追加了30,000颗的计划。他拥有的Space X公司已经向国际电讯联盟（ITU）递交了频谱使用权申请，如果能通过，那么Starlink 的总卫星数将达到 42,000 枚之巨。

这个数字，是人类至今发射到太空的卫星总数的五倍左右。

虽然Elon Musk一贯有做秀的习惯，但他吹过的牛即使打了折扣兑现后，结果也非常惊人。

第二、他在为未来的移居火星做准备。这个不多讲了，这是Elon Musk由来已久的念想。甚至他曾半开玩笑，他就是来自火星。以前人们认为这是狂人呓语，但随着Space X发射火箭的水平得到NASA的认可，人们开始由嘲笑转向崇拜。

二、FDS芯片在乌镇“放卫星”

对于特斯拉来说，他的自动驾驶之路既不使用激光雷达，也不使用高精地图，甚至对加州官方的自动驾驶测试项目也不屑参加。因为它一直在用“影子模式”默默收集真实用户的驾驶数据。

截止2019年2月，特斯拉电动车已累计行驶160亿公里。其中约1/10里程处于Autopilot自动辅助驾驶模式。其它厂家加起来，连它的1/100里程都不到。

当Elon Musk在海外大放卫星时，他在国内也没闲着。

10月20日在乌镇召开的第六届世界互联网大会上，特斯拉的完全自动驾驶芯片（FSD芯片）顺利入选了“世界互联网领先科技成果”之列。该芯片的算力高达144TOPS（每秒144万亿次操作），其神经网络处理器能同时处理8个摄像头产生的每秒2300帧的图像输入，是之前版本的21倍。

这个路径很清楚了：天上有了媲美甚至优于5G的网络，车里有了世界上已知最强大的量产芯片，特斯拉宣称的2020年实现完全自动驾驶倒也不是特别离谱。

当然，吹牛成份还是有的：没有红绿灯上的路侧单元，自动驾驶的车辆不可能安全通过十字路口。这个工作，必须是各地政府与第三方伙伴一起完成。最后，还有更难应对的交通法规。

Elon Musk放卫星的本领再牛，也不可能在短时间内让全世界的市场为之而动。

车聚小结

无论如何，他放卫星的效果达到了。至少资本市场和“特粉儿”们对特斯拉的宽容度和期待又多了不少 。那么问题来了，中国一大帮造车新势力或特斯拉的门徒们，会做什么应对呢？还有几年前对其百般嘲笑的传统车企大咖们，又有何感想？

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引言 | 管电池的去管自动驾驶？

最近多家美国媒体报道：特斯拉正在对自动驾驶技术开发团队进行重组。

原因是，埃隆·马斯克（Elon Musk）对现在的自动驾驶软件程序开发的进展非常不满意，加上近几个月，团队主要的开发人员纷纷离职。特斯拉内部爆料：马斯克提将任命技术副总裁德鲁·巴格里诺（Drew Baglino）为自动驾驶团队负责人。

特斯拉没有正面回应这个任命。但是消息一出，舆论哗然。巴格里诺在过去三年里对电池起火束手无策，如今又要接手自动驾驶。难怪《连线》杂志评述：“马斯克一再低估了完成雄心勃勃的项目所需的时间。”

网民更是给特斯拉的2020自动驾驶承诺投出了“不相信”票。

▲美国caranddriver.com网站民意调查

一、过于激进的2020承诺

时间回到今年二月，马斯克在一个播客节目中承诺：到2020年底，实现全自动驾驶（self-driving capability），即特斯拉汽车在没有驾驶员任何干预的情况下，自动行驶到目的地。

今年四月的特斯拉自动驾驶开放日，马斯克再次强化了这一承诺：2020年底，特斯拉将Autopilot系统升级到全自动驾驶功能，配置在Model S和Model 3上，并且将推出超过 100 万辆无人驾驶计程车（RoboTaxi）。

为了增加这一承诺的可行性，马斯克发布了自主开发的自动驾驶芯片（ Full self-driving computer）。这款双CPU芯片，可以同时处理 8 个摄像头工作所生产的每秒 2100 帧的图像输入，实现每秒 25 亿像素处理，是现在英伟达芯片的 21倍左右。未来，所有特斯拉汽车都将搭载这一芯片，马斯克同时宣布终止使用英伟达的芯片。

这个承诺有多激进？

按照SAE的自动驾驶分级，特斯拉是要在2020年底实现量产L4 级别的自动驾驶汽车。而宝马、奔驰、丰田等主要汽车厂商的目标是：到2020年生产L3级别的半自动驾驶汽车。特斯拉信誓旦旦，要走在了所有汽车厂商之前。

二、困难重重的自动驾驶团队

特斯拉能做出这样的承诺，是有一些底气的。特斯拉的自动驾驶技术Autopilot 的确比其他厂商先进。Autopilot是目前唯一能在匝道的进口和出口完成自动驾驶功能的系统。

但是Autopilot的实际使用表现并不比其他品牌好多少。在美国公路安全保险协会（IIHS）的实测中，在同样的 3 个弯道+3 段山路中，特斯拉和所有参与测试的车型一样，都或多或少出现了越线、触线等错误行为。

尽管如此，很多用户已经对特斯拉的自动驾驶深信不疑。去年，IIHS对超过2000名司机进行调查，结果显示，有 48%的受访车主，认为他们在启用 Autopilot的时候可以“放开方向盘”。而其他品牌的这一调研结果平均值是33%。

之前有个广为传播的视频：司机在一辆高速行驶的特斯拉里睡觉。马斯克第一时间点赞。他认为：这表达了车主对特斯拉自动驾驶技术的信任。正是，特斯拉对L2自动驾驶技术运用场景的夸大传播，让很多用户深信“已经可以放手”。

但是，用户的盲目相信不仅违反了交通法规，更在全球制造了多起交通事故。

车聚君根据公开报道统计，自2016年至今，在Autopilot开启状态下，特斯拉已经造成至少13起严重交通事故，其中至少造成三人死亡。美国交通部已对其中三起事故展开调查。

在此背景下，磕磕绊绊的Autopilot要马上实现大飞跃？

马斯克认为：只要软件开发跟得上就肯定行。但是，据特斯拉内部爆料，马斯克常常对自动驾驶软件开发组发脾气，抱怨进度太慢。直接导致的结果就是，二年里换了4个负责人，软件开发团队失去了10%的核心成员。

特斯拉自动驾驶多起事故缠身，在软件开发上又屡屡遇阻，这些实例都证实了人们的担心：虽然特斯拉的自动驾驶技术处于行业领先地位，但是马斯克对Autopilot系统的信心进行了特意的夸大了，甚至完全歪曲。

三、电池工程师临危受命

德鲁·巴格里诺（Drew Baglino）负责自动驾驶软件开发，这一消息不被业界看好的原因只有一个——他从来没做过软件。

巴格里诺在特斯拉的13年，都是在做电池和动力系统开发工作。巴格里诺在2016年升任特斯拉技术副总裁，期间最大的成就便是达成了与Maxwell Technology的合作，开发新的电池项目，以此甩掉松下。但是，他对公众关注的全球电池起火问题，却毫无建树，这也让他备受质疑。

回顾过去，自动驾驶软件团队始终由程序员掌控。比如，前任负责人——克里斯·兰特纳，他是硅谷大神级别的程序员，在苹果开发了开源的Swift编程语言。

不知道Swift 不要紧，只要记住，所有苹果Music App都是用Swift 语言来写的。兰特纳在特斯拉不到半年，却重新开发了Autopilot系统，帮特斯拉摆脱了对Mobileye依赖。

巴格里诺为人低调，很少出现在公众面前。但是，特斯拉内部都知道，他是马斯克的铁粉+亲信。在今年特斯拉股东大会上，马斯克隆重将他推到前台。

▲德鲁·巴格里诺 (右一)

如今让一个门外汉来管，不是说一定不行，但是这个电池工程师的以往表现，实在无法让人信服。巴格里诺的出任，与其说是为了加快软件开发的进度，不如说是，在帮着马斯克更严丝合缝地掌控软件开发环节。

车聚小结

近几年，特斯拉的事情不少。Autopilot 系统交通事故缠身，全球多起电池起火，但是，特斯拉在不断承诺未来更多里程的电池，更高级别的自动驾驶的同时，对现在发生的这些涉及生命财产安全的问题却始终采取回避态度。

当然，我们都知道，特斯拉给的承诺经常不靠谱，比如一拖再拖的Semi自动驾驶卡车。想来，马斯克已经准备了相应的借口，比如，“交通法规还不允许，巴拉巴拉”。

好了，美国的网民已经投票了。那么，各位读者你们的观点呢？

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引言 | 任重道远，就看接下来这两年了

自动驾驶作为当下最大风口之一，即便大多为原型机或展示系统，但已经具备强大吸金能力。

比如就在日前，通用汽车旗下的自动驾驶汽车部门Cruise Automation又获得了11.5亿美元投资，一个“部门”的总估值竟然达到了惊人的190亿美元之多，要知道蔚来汽车在纽约证券交易所挂牌上市时估值才不过近64亿美元。

但与资本市场看好不同，此前大众对自动驾驶一直持有不信任不接触的态度，甚至每一起自动驾驶事故都足以掀起全球范围内的质疑。

根据路透社的一项民意调查显示，大约50%的美国成年人认为自动驾驶汽车比传统汽车更危险，近66%的人表示不会购买全自动驾驶汽车。国内虽然没有相关的调查数据，但就车聚君所知，绝大部分朋友对它极为陌生。

好消息是，随着时间的推移，这个问题似乎有了缓解。日前，美国CarGurus（汽车大师公司）在整理了过去一年的调查数据后指出，人们对自动驾驶的看法发生了积极转变。

虽然CarGurus本质上还是一个全球性的在线汽车平台，有为自动驾驶说话的嫌疑，但CarGurus一向以专注于为消费者提供无偏见的透明度著称，所以他们这组对比数据还是值得参考的。

一、为什么对自动驾驶的看法发生转变

很有趣的是，过去的2018年其实是自动驾驶异常艰难的一年。比如以下这些自动驾驶事故，车聚君想大家或多或少听过一些，它们也在一次次地挑战着车聚君们的神经。

虽然以上事件并不一定是自动驾驶系统的过错，比如Waymo那次事故就是被误伤，但由于界定的模糊性和调查取证时间过长，网络舆论带来的杀伤力就足以让自动驾驶厂商当一百遍罪人了。

不过即便如此，过去一年还是有不少积极地消息放出。比如世界范围内，多国开始开放无人驾驶路测权限就为各自动驾驶供应商提供了喘息的机会。

在国内，去年4月，交通运输部、工业和信息化部、公安部联合印发了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，第一次从国家层面就规范无人驾驶道路测试作出规定。中国汽车工业信息网统计，截至今年4月已颁发109张自动驾驶路测牌照，覆盖多达16座城市。

而在国外，美国加州作为自动驾驶圣地也在积极吸纳有实力的企业入驻，去年已经有60家企业取得了自动驾驶路测牌照，2017年则是45家。

资本的引导也会影响大众的判断。过去一年，在整体经济下行和资本市场过冬的压力下，自动驾驶领域融资总额并未下降，反而有明显的上升。数据显示，国内2018年自动驾驶零部件和方案供应商融资额由2017年的53.69亿元上升到162.31亿元，翻了3倍。

不仅是国内，世界范围内也有类似的趋势，比如2018年机器人领域融资前三名皆为自动驾驶公司。而且整体的从融资趋势看，资本有向头部企业集中的现象，换句话说，这些融资是良性资金的可能性更大些。

头部企业有了钱，依靠着不错的自动驾驶技术实力，自然也更敢宣传，所以大众的认可度提高并不意外。

二、有机会吸引自家消费者，但需要降本

不过正如开头所说的，现在还有很多人并不信任自动驾驶技术，所以就如何获取大众的信任感，成了各厂家需要考虑的重要问题。

车聚君们知道自动驾驶是可以通过升级套件来实现的，换句话说，各厂家首要的攻坚目标是自己的传统汽车用户。

2019年3月，CarGurus调查了1146名车主是否会考虑购买现有品牌的自动驾驶汽车，结果显示，有四家企业的表现不错，均超过了4成。

这是一个好的信号，但更现实的层面是，因为价格居高不下的原因可能又要打脸。比如在路透社的一项调查中，约63%的受访者表示不会为自己的汽车配备自动驾驶功能支付额外费用，其余人中有41%的受访者表示，他们不会支付超过2000美元。

但事实上在今年5月，特斯拉就将自动驾驶套件提高到了6000美元，而且根据马斯克在其4月13日的推文中表示，随着时间的推移，自动驾驶套装价格预计会升至8000美元左右。价格高昂的不仅是特斯拉一家，比如凯迪拉克CT6的Super Cruise半自动驾驶系统套件就大约在5000美元。

甚至连谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶汽车公司Waymo，也是全球最大、实力最强劲的自动驾驶公司也从今年3月开始起对外销售其LiDAR（激光雷达）传感器。Waymo给出的理由很直接——赚钱养家，为降低自动驾驶汽车成本。

三、能否推动大众的认可？

自动驾驶网约车的未来模式是时下热门之一，它一方面能为自动驾驶带来盈利，另一方面又能让大众亲身体会自动驾驶的魅力。

您现在肯定不会指望它比传统汽车更方便，也不会指望它有着更高的舒适性，但就好比一百多年前卡尔奔驰将马车转换为三轮汽车一样，为全新的体验买单也未尝不可。这么看来，它似乎能解决大众不认可+不愿意使用成本太高的问题。

不过在短期内，自动驾驶网约车想要推动大众认可还有难度。现在自动驾驶网约车服务还仅限于小范围测试或试运营模式，在时间、地理和网约车用户都有较为严格的限定。比如去年11月份，Waymo宣布提供的完全的无人驾驶打车服务就仅限于谷歌自己的员工。

从自动驾驶网约车发展目标看，预计今明两年会是集中爆发的时间。比如以下这些公司都有意开展自动驾驶网约车业务，并逐步普及到一般用户。所以自动驾驶网约车能否推动大众的认可，还看未来两年的表现了。

车聚小结

如果现在有乘坐自动驾驶的机会，你敢尝试吗？这个问题车聚君问过周边不少朋友，但多数都摇头。

车聚君本人有幸参与过某项内测活动，在测试园区内其实并不紧张，除了感觉有点怪，车辆自行驾驶有些程序化外，没有太明显的刺激感和不适感。不过如果这辆车是开到满是人和普通车辆的大街上，车聚君内心是要挣扎一下的。

自动驾驶想要发展离不开大众的认可，现在看来，自动驾驶不被接受问题有所好转，但尴尬局面并不容乐观。能确认的是，未来两年将非常重要，将是重点攻坚期。

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在同一项民意调查中，约有63％的受访者表示他们不会为自动驾驶功能支付更多费用，其余41％表示即使支付也不会超过2,000美元。

调查结果综述了汽车制造商、经销商集团、技术公司和服务运营商（如优步技术公司和Lyft公司）面临的挑战。这些公司都在开发自动驾驶汽车和相关硬件方面投入大量资金。

自动驾驶技术本身正在快速发展，但调查显示，该行业在如何建立公众信心和创造商业需求方面，还远远落后。

调查结果与2018年路透社/益普索调查结果类似，也与皮尤研究中心，美国汽车协会和其他机构的调查结果一致。 2018年3月，就在路透社/益普索做完2018年的调查后，一辆以自动驾驶模式运营的优步汽车在亚利桑那州撞倒一名行人，致其死亡。

很少有美国居民已经看到或乘坐过自动驾驶车辆，专家表示，一旦熟悉，对未知技术的怀疑就会转为接受。

“人们只认可熟悉的事物，”投资者克里斯·托马斯说，他是 Fontinalis Partners and Detroit Mobility Lab的联合创始人。 “当人们体验到在开车可以有充分时间阅读、工作、休息时，就会重新思考这部分时间的价值，从而理解为什么自动驾驶汽车会改变游戏规则。”

对于投资自动驾驶汽车的公司而言，公众的不信任和不愿为自动驾驶系统付费是一个日益迫切的问题。

行业官员和专家表示，全自动驾驶车辆的广泛部署需要几年时间。 Alphabet公司的Waymo部门已经部署了一小批自动驾驶车，为亚利桑那州的客户提供乘车服务，其他公司在公共街道上设有自动驾驶车辆。

“对于零知识和零经验的人来说，当读到亚利桑那州2018年优步事故的报道时，都会有目前这种反应。”加州大学戴维斯分校交通学院院长Dan Sperling说。

两年多来，自动驾驶汽车公司一直试图让美国国会通过立法，为自动驾驶汽车提供监管绿灯。目前为止，反对派已将对该行业有利的法案束之高阁。同时，有人提出自动驾驶汽车不应受传统汽车的安全标准约束，但国家公路交通安全管理局尚未批准此提议。

三分之二的受访者表示，与人类驾驶的传统车辆相比，自动驾驶汽车应遵守更高的安全标准。

“有人需要追究责任，”来自弗吉尼亚州诺福克的62岁的调查受访者Carla Ross表示。 “那些汽车甚至不能上路，除非可以保证一定程度的安全性。”

民意调查显示，大多数消费者不会为自动驾驶功能付费，这凸显了行业对该技术高成本的担忧，例如激光雷达传感器和高功率车载计算机。激光雷达类似于雷达，但使用激光而不是无线电波。

“我担心，即使我们的技术绝对正确，我们也不会有业务，”投资者和企业顾问Evangelos Simoudis说，他是Synapse Partners的董事总经理，该公司投资于自动驾驶汽车技术初创公司。

自动驾驶专家南卡罗来纳大学法学教授布莱恩·沃克·史密斯说，许多公司“实际上并不想把自动驾驶汽车卖给消费者，他们只是想把这种服务租给我们。然后希望我们包月付费，或按使用次数付费。”

对于许多美国人来说，“2000美元是一大笔钱，”他说。 “如果你问过人们是否需要支付15,000美元购买高级安全套装，甚至花费10,000美元购买豪华装饰套装，很多情况下的答案都是否定的。”

将关键安全系统交给机器人是否合适？这个话题，现在成了监管机构在讨论波音737 MAX事故时的焦点。那些正在确定印度尼西亚和埃塞俄比亚坠机原因的调查人员，正在重点调查飞机上的自动飞行控制系统为何让飞机一头裁地，而不能让飞行员接管系统。

“如果一年中有一架飞机坠毁，就会对自动驾驶技术产生巨大负面影响，因为飞机一般是自动驾驶且远比汽车安全得多。”斯珀林说。

路透社/益普索调查显示，美国各地有2,222人使用英语进行了本次在线调查，其置信间隔（精确度）为2％。

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只要在地上摆几张小贴纸，像上面的红点这样排成一行。

辅助驾驶系统AutoPilot就会以为路歪了，把车拐到反向的车道上去：

就是这样轻易地被骗了。

虽然，今天是愚人节，也请各位千万不要模仿。

这是腾讯科恩实验室，在特斯拉Model S身上做的自动驾驶安全性研究，软件版本是2018.6.1。这也是科恩实验室第一次在特斯拉量产车上做自动驾驶实验。

研究报告已经发布。包括误认车道在内，腾讯指出了AutoPilot的三大缺陷。

三连骗

第一，不下雨也能骗它打开雨刷器。不要小看这一骗。

这项测试的场地是车库，理论上不会下雨。

不过，只要在特斯拉眼前播放干扰画面，展开对抗攻击：

特斯拉便以为在下雨了。而且，从雨刷挥舞的频率来看，还不是绵绵细雨。

有特殊纹理的图像，是可以欺骗图像识别系统的。

并且，只要偷偷加入定制的噪音 (下图中间) ，便可以在人类没有察觉的情况下，骗倒AI：

熊猫被认成了长臂猿；乌龟成了步枪，而且翻过来调过去都是步枪。

所以，骗开雨刷器有什么危险？

特斯拉的图像处理工具，都是身兼数职的：追踪其他车，追踪物体和车道，为周围环境画地图，以及估计雨量……

并且，腾讯团队惊讶地发现，刚才这些任务里面，大多数都是只靠单一神经网络来完成的。

这是不是说，一挂挂一片？

第二，就是开头提到的，车道识别容易被干扰。

也不需要定制对抗图像，只要在地上有规律地摆上贴纸而已。从车里看是这样：

Model S拐上了反向车道，打方向盘的时候，丝毫没有犹豫。

即便，没有人真的用这样的方法破坏交通安全，路上如果出现了小小的异物 (比如鸟粪) ，不知道会怎么样。

第三，游戏手柄能远程操控。

把恶意代码动态地插到Cantx服务里面，钩住 (hook) 里面的方向盘函数。

这样，腾讯团队黑进了AutoPilot的控制系统。

后来，在手柄的支配下，汽车就开始左冲右突了。

特斯拉回应

关于腾讯提出的三大隐患，特斯拉一一回应。

第一，关于骗开雨刷器的方法，特斯拉说：

这是要在车前放一个屏幕，不是司机面临的现实情况，也不是安全问题。而且，用户手册写明了，雨刷器的控制目前处于测试阶段，用户可以随时调整到手动控制模式。

第二，关于在路上贴贴纸，特斯拉说：

这是手动改变汽车所处的物理环境，才让特斯拉的行为发生了变化。在现实情况下，人类驾驶员的操作可以覆盖住AutoPilot的决策，驾驶员也应该随时准备好，不管是控制方向盘还是刹车。所以这也不是问题 (测试视频里，驾驶员没有干预) 。

第三，关于远程黑进系统，特斯拉说：

报告里面提到的漏洞，特斯拉在2017年的安全更新中，已经修复了。2018年又更新了一次。两次都是在这个报告发表之前。许多年来，也没有一个用户表示自己受到过这个问题的影响。

2016年，腾讯的科恩实验室也曾经远程黑进特斯拉的系统，发现了许多漏洞。特斯拉还公开对腾讯团队表示了感谢。

后来，特斯拉便开始对AutoPilot进行一系列的安全更新。

不过，似乎并没有阻止接连不断的事故。

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引言 | 开车睡觉还会远吗？

开车时看一眼手机大约2秒吧，假如车辆正以80km/h行驶，那么2秒就会开出44米，而这44米完全是在盲开，危险程度可想而知。

　　不过最近日本的一项法律在业界引起了轰动，那就是日本的法律规定：自动驾驶汽车的司机可以看手机。

　　What？！一向集保守与激进于一体的日本，这次在自动驾驶问题上偏向了激进，成为全球第一个吃螃蟹的国家。

　　1各国惩罚力度

　　如果开车使用手机发生事故的话，那么责任100%是由汽车驾驶员来承担。

　　目前国内的法律规定对开车使用手机的情况处罚，是根据《道路交通安全法实施条例》中的第六十二条规定：驾驶机动车不得有拨打接听手持电话、观看电视等妨碍安全驾驶的行为，对违反上述规定的，驾驶人处以20元以上200元以下罚款，并记2分。

　　目前，世界上大部分国家均禁止开车使用手机，并且对违法者的惩罚十分严厉。如：

　　▎英国开车打电话最高可判入狱2年，如因发短信造成致死车祸，肇事司机面临最高14年的监禁。

　　▎美国行人走路发短信罚款85美元；驾车打电话、操作GPS导航、发送接收短信电子邮件被定义为危害公共安全罪，每次罚款120美元。

　　▎新加坡对开车打电话的初犯者最高罚款1000新元（约合600美元）、监禁6个月；对再犯者最高罚款2000新元，监禁1年。

　　这样看来，国内对开车玩手机的惩罚还相当的宽松。

　　2饱受争议

　　当然，开车允许使用手机肯定是在可以自动驾车的车辆基础上实施的。

　　之所以允许开车时使用手机饱受争议，是因为自动驾驶汽车出现了交通事故之后的责任判定一直是各国法律最头疼的一个问题。自动驾驶汽车出现交通事故究竟是汽车应该承担责任还是驾驶员应该承担责任呢？这个界定本就很难判断。

　　当然，也有“自告奋勇”的车企。沃尔沃汽车对全世界公布自己的自动驾驶汽车出现交通事故的话，会承担责任。其首席执行官Hakan Samuelsson曾在“汽车自动驾驶”研讨会上表示：“如果是因为自动驾驶系统引发的意外，沃尔沃负全责。”

　　沃尔沃是第一家主动站出来表示愿意承担责任的车企。但是，很多时候自动驾驶车辆发生的事故，并不全是车辆本身的原因，这也是导致车企们不敢轻易发声的根本所在。

　　而这次日本政府首先将自动驾驶汽车的相关法律、汽车保险、责任判定，均制定了明确的规定，也为今后自动驾驶汽车在公共道路上顺利行驶制定了法律依据。

　　3保险公司赔付

　　日本此次颁布法律同时，还对保险公司公布了一些新规定。

　　规定中表示：保险公司的业务要涵盖自动驾驶汽车的交通事故，登记的车辆至少为L3级自动驾驶汽车。

　　为什么要L3级自动驾驶汽车？

　　毕竟自动驾驶技术到了L3级这一步，就意味着自动驾驶功能的操作主要由车载系统来完成。这是实现自动驾驶技术的重要一步, 那么此时驾驶员的责任就由人转向了车载智能系统。

　　只有达到L3级的自动驾驶汽车，驾驶员才可以使用手机。此时如果发生了交通事故的话，保险公司要进行赔付。

　　就目前而言，其他国家的保险公司是不会为汽车在自动驾驶状态下出现的交通意外进行赔付的。

　　那么我们完全可以预测到，在自动驾驶技术真正成熟之前，日本保险公司对自动驾驶汽车的保费，很可能要高于传统有人驾驶的车辆。至于自动驾驶汽车真正成熟的时候，或许传统有人驾驶汽车的保费反而会比自动驾驶汽车更高吧。

　　哪些情况驾驶员需要承担责任呢？

　　虽然日本法律规定了驾驶自动驾驶汽车时驾驶员可以使用手机，但是如果发生了交通事故的话，在原有法律的基础上，以下几种情况同样要承担责任。

　　▎汽车维护不善或者无视汽车警告

　　▎不升级最新的自动驾驶系统

　　▎在恶劣天气下灰尘或者雨雪遮挡了摄像头

　　▎在路上见到明显的警告标示，而没有采取人为干预措施

　　车聚小结

　　日本法律允许驾驶自动驾驶汽车时使用手机，显然是对自动驾驶技术的一个利好信号，但同时也对车辆的摄像头、传感器以及监管设备提出了更高的要求。而且，不同级别的自动驾驶汽车，对危险的规避大相径庭。

　　由此及彼，随着自动驾驶技术的进一步完善，是不是还会有国家出台“尺度更大”的法规？比如，允许酒后驾驶自动驾驶车辆、允许老人与未成年人驾驶自动驾驶车辆、疲劳驾驶将成为一个过时的处罚……

　　那么问题来了，各位读者觉得咱们中国会允许开车看手机吗？

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　　据悉，密歇根州立大学的研究确定了核心问题是用于对计算机视觉数据进行排序的算法，而并非是用来探测障碍物的摄像头。

　　该大学的电气和计算机工程教授Hayder Radha表示：“当我们运行此类算法时，我们探测功能有非常明显的退化，即使是非常弱的降雨都会造成一些很严重的问题，而随着降雨强度增加，即使最先进机制的性能都可能会几乎瘫痪。”

　　此外，研究人员还发现，计算机视觉算法不能在小雨中探测到20%的物体，如果降雨强度增加了三倍，则探测故障率也会随之增加一倍。且某些季节性变化因素也会影响雷达和激光雷达等自动驾驶车辆的传感器。自动驾驶系统则需要更新高分辨率地图才能应对季节性场景变化。

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