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（觀察者網 文/莊怡 徐喆）疫情下的2020上半年注定不平凡，自動駕駛市場也在洗牌后形成新一輪競爭格局。

通用旗下Cruise宣布裁員8%、優步裁員6700人并縮減自動駕駛業務投資、Ike、Velodyne和Starship Technologies等自動駕駛初創公司累計裁員數百人。與此同時，特斯拉稱今年有信心完成L5級自動駕駛基本功能的開發、Waymo今年首輪外部融資總額達到30億美元，在國內，滴滴自動駕駛累計獲得融資5億美元、小馬智行獲得豐田領投的融資4.62億美元……“冰火兩重天”格局下的自動駕駛春天是否已經提前到來？國內車企接連獲得融資背后，真實水平為幾何，又與同業有何差異？

自去年9月上海頒發首批智能網聯汽車載人示范應用牌照后，滴滴是首個正式落地的企業。半個月前，上海智能網聯汽車規模化載人示范應用啟動，滴滴出行首次面向公眾開放自動駕駛服務。帶著疑問，近日觀察者網兩位編輯在上海汽車會展中心體驗了滴滴出行自動駕駛服務。

滴滴開放自動駕駛體驗，更大意義不在規模商業化落地

按照國際通用標準，根據智能化程度的不同，自動駕駛汽車可以被分為5個等級：L1-輔助駕駛、L2-部分自動駕駛、L3-有條件自動駕駛、L4-高度自動駕駛、L5-完全自動駕駛（無人駕駛）。本次觀察者網體驗到的是以沃爾沃XC60 T8混動版作為原型車，官方聲稱可達到L4級別的自動駕駛車輛。

這輛沃爾沃的原型車成本在50萬左右，在此基礎上又加裝了近20個傳感器，包括車頂上的1個64線激光雷達、2個16線激光雷達、7個攝像頭以及毫米波雷達和超聲波雷達，據滴滴方面介紹，目前一輛滴滴自動駕駛車輛的造價在100萬以上。

在填過“滴滴自動駕駛載人示范應用體驗知情同意書”后，體驗將正式開始。該同意書稱，不適宜體驗時，滴滴有權單方無責取消申請或終止體驗，體驗者年齡范圍為18至70周歲。

值得注意的是，由于開放的試駕范圍較小，本次體驗路線往返一次僅有6公里20分鐘（受道路限速影響，所有試駕車輛最高時速為50公里/小時），途徑多個紅綠燈路口、公交車站，目的地為某酒店。

觀察者網看到，每輛滴滴的自動駕駛車上都會配兩名安全員。這一方面是出于對體驗者的安全考慮，一旦出現自動駕駛車輛無法應對的突發狀況，安全員將及時接管車輛。

另一方面則是應當地政府要求。目前來看，政府對自動駕駛測試的管控依然非常嚴格，至今也尚未有政府允許駕駛座上沒有安全員，從現場其他體驗者的評價中可以發現，雖然會犧牲掉一些體驗感，但也是被理解的。

用戶可通過滴滴APP線上報名，審核通過后，將能在上海自動駕駛測試路段，免費呼叫自動駕駛車輛進行試乘體驗。

自動駕駛車輛打車流程與普通打車并無二致，不過需要上車后再次掃碼認證。車輛內部，前排座椅背后加裝了兩臺平板電腦，后排體驗者可通過它觀測周圍區域的路況。

在體驗中，觀察者網發現，安全員的手脫離方向盤置于大腿上，但其手勢仍是隨時接管的狀態。

其中較寬的綠線是導航路徑，而細條白線為未來行駛路徑，據車內安全員介紹，這是經過高精地圖感知、體溫預測等模塊計算得知的結果。同時，屏幕右側有一個小框，里面會顯示當前自動駕駛的狀態，包括當年行駛速度、里程信息及到達時間。通過屏幕還可以切換主視角、俯視視角和長距視角，其中長距視角僅自動駕駛車輛才能做到。

由于車速不算快，且路上人車都不多，第一程跑的非常順暢，即便是信號燈被道路兩旁茂密的樹葉遮擋住了，車輛依然接收到信號燈變紅的指令，開始緩慢制動并停下。更讓人意外的是，顯示屏上還能精準顯示紅燈的倒計時數字。

據安全員介紹，這一技術得益于滴滴開發的車路協同方案。在啟動自動駕駛測試服務前，滴滴在測試路段安裝了V2X（車輛到一切）硬件，路邊單元、交通信號燈、道路標牌等通信等，均可實時反饋到自動駕駛車輛上。

但在回程，觀察者網編輯遇上了一些“麻煩”。由于車道前方碰上了施工路段，自動駕駛車輛沒有精準識別障礙，于是，坐在主駕的安全員立即接管了車輛緊急制動。換做是普通駕駛員，遇上這種情況一般會提前變道繞行，但這對于滴滴的自動駕駛來說顯然是“超綱”了。

車輛沒有識別前方路障，由安全員接管

安全員解釋稱，諸如此類的情況屬于相對復雜的使用場景，系統要通過車內傳感器將數據發送到遠程協助中心，再由該中心發送“變道”的協助指令完成車輛的自動變道。

據悉，為確保行程安全，滴滴設立了國內首個自動駕駛安全護航中心，能實時監控車輛、路況，并在車輛面臨復雜情況時，給與協助指令，解決未來自動駕駛運營中可能出現的遠程協助問題。

編輯短評：投入大見效慢，自動駕駛“長征路”剛開始

由這一次“意外”可以窺見到的是，目前國內的自動駕駛水平距離“成熟”還有非常長的一段路要走，就更別說規模商業化落地了。

無論是車企還是科技企業，大部隊都在向L4級別的自動駕駛挺進，但目前的現狀是，L3自動駕駛的量產都很難落地。同時，受制于自動駕駛技術、配套的基礎設施以及政府層面的政策支持，L4依舊停留在“講故事”階段。而滴滴此次開放的自動駕駛體驗，探索和科普的意義更大些。

根據《麥肯錫中國汽車行業CEO季刊》的調查數據預測，自動駕駛出租車的成本預計將從2018年的每公里0.6美元，下降至2030年的每公里0.2美元左右。而自動駕駛出租車與傳統出租車的成本交叉點預計將出現在2026年左右，那一年，兩者成本均為每公里0.35美元左右，此后自動駕駛出租車的成本將一路下行。

龐大的市場前景吸引源源不斷的玩家入局，中國自動駕駛廠家較美國同行入局晚，但趕超速度不減。據德勤最新發布的《智能網聯時代車企如何打贏數字化之役》白皮書預測，至2030年，中國運營的自動駕駛車輛將達到3000萬輛。

在中國出行市場占據主流的滴滴自然也想分一杯羹。

2016年，滴滴正式組建自動駕駛研發團隊；2017年，滴滴在硅谷成立研究院，用于自動駕駛和大數據的發展，并于次年獲得美國加利福尼亞州自動駕駛測試標準；2019年9月，滴滴拿到由上海頒發的國內首批自動駕駛載人示范應用牌照；2020年，滴滴落地載人服務。

雖然滴滴先后獲得軟銀5億美元融資，但運營成本同樣巨大。

滴滴上海自動駕駛用戶運營負責人浦駿飛對觀察者網透露，目前滴滴每輛沃爾沃自動駕駛車輛成本在100萬左右。

目前，滴滴投入的測試車輛超100輛，每輛車都需要配備一名安全員和測試員。此外，這部分運營成本還不包括路邊加裝的雷達設備箱，用于在監測盲區向車輛傳輸數據。在此次試駕的6公里范圍內，經過十幾個路口每個都有設備箱。

與此同時，自動駕駛技術本身受限范圍也較大，雨天、夜間以及極端場景一直是全球自動駕駛公司需要持續解決的問題。

據介紹，在雨天場景下，對激光雷達來說，雨點、地面上的積水以及濺起來的水花可能引發噪點，這就相當于“駕駛員”視力變差，需要算法有效地去除這些噪點，否則容易引發各種急剎。

此外下雨天也會影響汽車輪胎抓地力，對自動駕駛系統的控制系統提出了較高要求。而地面有積水的情況下，定位精度會變差。雨天行人打雨傘，相對來說是長尾的情況，需要機器有良好的訓練數據覆蓋、以及充分的算法冗余才能保證識別。

滴滴自動駕駛公司首席運營官孟醒也表示，“在相當長的時間內，自動駕駛運行區域受限制條件的影響，難以大規模使用。而即便在將來也永遠存在一些不能適用自動駕駛的道路。”

滴滴預計，未來的理想狀態，會是駕駛員和自動駕駛車輛混合派單，滴滴出行CTO兼自動駕駛公司CEO張博也沒有對未來表示明確目標，只稱，“讓現階段自動駕駛不僅僅停留一種新奇的體驗，更能成為人們日常出行的切實補充。”

自動駕駛未來很美好，但現實很殘酷。資金、政策、技術…任何一環都將是可能障礙，擺在滴滴等探路者面前的，既是一條光明之路，更可能是一條荊棘叢生，甚至是不能稱之為路的原始森林。

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