自動駕駛這事兒，似乎所有入局者都口徑都格外一致，把無人駕駛真正落地的時間定在了 2020 - 2025 年。然而又不是所有無人駕駛的入局者都把無人駕駛技術(shù)的落地方式能說明白。

對于創(chuàng)業(yè)公司來說，要是想要單純靠投資撐到自動駕駛技術(shù)完全落地的 21 世紀 20 年代，還真的是挺不現(xiàn)實的。所以相比于財大氣粗的傳統(tǒng)整車廠，往往是創(chuàng)業(yè)公司對自動駕駛的落地方式想的比較清晰。

我兩個月前曾經(jīng)專訪過一次馭勢科技的 CEO 吳甘沙，從 Intel 離職，在 15 年 10 月創(chuàng)立馭勢科技，吳甘沙已經(jīng)帶著這家創(chuàng)業(yè)公司走過了將近一年半的時間。

在 2 月份專訪時，吳甘沙曾經(jīng)表示，做傳統(tǒng)大廠不愿意做或者說是不好做的領域，是吳甘沙認為自動駕駛市場存在的巨大機遇。而在短期內(nèi)，馭勢科技自動駕駛方案的核心，仍將對準園區(qū)等低復雜道路環(huán)境的低速自動駕駛車。

上周馭勢科技又召開了一場媒體溝通會，除了又談了談幾乎已經(jīng)被說爛的自動駕駛市場空間，還聊了聊最為實際的自動駕駛落地方案。

所謂自動駕駛的市場空間，吳甘沙扔出了 6 個萬億市場，分別是汽車市場、出行市場、物流市場、商業(yè)地產(chǎn)、能源市場和自動駕駛帶來的社會效益。話是沒毛病的，這六塊每一塊都是蘊含著巨大的商業(yè)價值且都能夠與自動駕駛相關(guān)。

進一步看，社會和歷史的發(fā)展，其實很大程度是是與交通的發(fā)展掛鉤的。所以這么來看，作為目前階段未來出行的風口愿景，自動駕駛顯然是很多潛在商業(yè)價值的。

但如果想讓自動駕駛完全落地需要做到什么?從根本層面來看，需要改變整個交通系統(tǒng)。

這不是故意唱衰目前做自動駕駛整車的廠商。實際上理性思考下，如今的交通系統(tǒng)，其實是為人類駕駛員量身定制的。針對人類駕駛員人眼色彩識別設計的紅綠燈、車道線，針對人耳的聽覺設計的車笛，以及根據(jù)人類駕駛員安全范圍設計的速度限制和行駛規(guī)范。

回過頭來看看如今的自動駕駛車都在做什么?用激光雷達，攝像頭，毫米波雷達去識別車輛的周圍環(huán)境，并將環(huán)境數(shù)據(jù)傳遞給車載電腦，由車載電腦進行運算輸出駕駛決策并控制車輛行進。感知、決策、控制中，感知的部分可以說是效率最低的了，原因就是，自動駕駛車需要靠傳感器去模擬人類的感官來讀取交通系統(tǒng)的環(huán)境信息。

所以真正合理高效的自動駕駛使用場景是怎么樣的?車車聯(lián)網(wǎng)，每個車都相互知道所在的位置行進的速度和車輛狀態(tài)，交通信號改用做汽車能夠方便接收的電信號，車道也盡量封閉，免去不必要的人類干擾，降低事故的發(fā)生率。

也就是說，要想實現(xiàn)全場景的自動駕駛，絕對是一個傳統(tǒng)車廠或者說任何一個創(chuàng)業(yè)公司搞不定的，需要的是整個系統(tǒng)的進步。所以對于現(xiàn)在的自動駕駛廠商來說，自動駕駛應該怎么做?其實思路也很簡單，做小范圍的低復雜度交通系統(tǒng)，做低速可控場景內(nèi)的自動駕駛。

在溝通會上，馭勢科技展示的自動駕駛落地方案其實是個不錯的方向。一個是機場停車場的自動駕駛接駁車，一個是商業(yè)地產(chǎn)停車場的自動駕駛接駁車項目。

本質(zhì)上，這兩個方案其實都屬于園區(qū)內(nèi)低復雜道路系統(tǒng)的低速自動駕駛車項目，但由于環(huán)境的不同，需要使用略為不同的技術(shù)解決方案，但基本上是個殊途同歸的自動駕駛落地方案。

白云機場停車場的自動駕駛接駁車難度在于穩(wěn)定性和南方的濕潤環(huán)境對無人車的影響。4 座的無人車，，沒有方向盤、油門和剎車。乘客提著行李上車，只需按下按鈕，車即可自行啟動，按照優(yōu)化的路線前往目的地。

室內(nèi)地下室停車場的接駁車難度就要高上不少，首先是地下車庫無法使用 GPS 地圖規(guī)劃路線，另外地下車庫的燈光環(huán)境也為攝像頭識別增加了干擾。但用戶的使用方式基本與機場的接駁車是一樣的，直接坐上去就好，自動駕駛車會把用戶送到目的地。

從這兩個案例中，其實可以看到，作為一家自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司，除了目前專注在低速電動車，馭勢科技能夠提供的自動駕駛方案還是相當靈活的，在環(huán)境沒法大規(guī)模改變的情況下，去做定制的自動駕駛車還是個很好的思路。

在兩個月前的專訪時候吳甘沙其實也曾經(jīng)說過“就自動駕駛套件的方案來說，馭勢科技不會信仰式的堅持某一種技術(shù)或者方案。而是會根據(jù)用戶的需求，可接受預算和使用場景做出精確的調(diào)整。”為此他還舉了個例子：

“其實我們一直采取一些非常務實的態(tài)度去做我們的技術(shù)，所謂務實就是需求驅(qū)動。在未來，我認為二維碼不是必須的。因為你有覆蓋全中國的高精度地圖，那你可能就不需要二維碼。

現(xiàn)在做這種東西的原因是：1、小區(qū)這種區(qū)域，我們先測試一圈，如果 GPS 和慣性導航工作的非常好，我們工作就完成了，但是如果我們發(fā)現(xiàn)這個搭配工作的不是特別好，每走一段路都發(fā)現(xiàn)累計了挺大的誤差，我們就會在路邊貼一些二維碼，幫助校正誤差。如果解決問題了就 OK 了。

或者說我這個車純粹在地下停車場在開，那么 GPS 根本就沒有。高端的慣性導航又買不起，這個時候我們就可能要通過激光雷達或者視覺的技術(shù)，換種思路來解決。

所以說我們是種非常靈活的，我們有個算法庫，現(xiàn)在的問題就是來一個客戶需求，我們就用不同的配置去試。”

當然從目前的角度來看，無論是白云機場還是地下車庫的自動駕駛接駁車，依然是展示意義要大于實際意義的，目前的無人駕駛車還處于一個 demo 階段，這就意味著無人駕駛車的使用效率依然很低，在一個場景下能投入的車輛數(shù)量不多，每個車仍然需要特定的安全員來進行監(jiān)管等等。

但這還是給了無人駕駛技術(shù)發(fā)展的方向并且給了技術(shù)發(fā)展的時間，畢竟人們的耐心往往有限，如果自動駕駛讓人看不到落地實現(xiàn)的可能，那市場的資本也會隨著社會熱度降低退潮，技術(shù)就很難有繼續(xù)成長的可能。