美國高速公路交通安全委員會(NHTSA)周四表示，將對2.5萬輛特斯拉Model S車型展開初步調查。近期，一名Model S車主在使用Autopilot自動駕駛模式時發生事故死亡，車輛是2015年款Model S，事故發生時車輛開啟了Autopilot自動駕駛模式。該部門將調查“事故發生時駕駛輔助功能的設計和性能”。如果NHTSA認為車輛安全性存在問題，那么將會要求車輛召回。

奇點汽車樣車出展北京車展時，被提及最多的就是：“你們是智能汽車，那可以自動駕駛嗎？”在此次特斯拉Autopilot事故之下，我們有機會審慎思考：對于大勢所趨的智能汽車而言，自動駕駛到底有什么價值？處于什么位置？這項被熱炒的技術走向產業化的道路上還有哪些坎兒要邁？

一、自動駕駛離我們到底有多遠？

1)高成本：自動駕駛商業化的攔路虎

由于市場前景預期向好，自2010 年谷歌正式開始自動駕駛汽車測試后，各大車企紛紛加入自動駕駛技術研發，自動駕駛成為了車聯網之后又一必爭領域。但目前，自動駕駛產業化與廣泛應用還存在著成本過高的障礙。

目前，谷歌以及科研機構研發的“無人駕駛車”由三大件組成：一是激光雷達，價值近70萬元人民幣；二是高精度的GPS；三是高精度的慣性導航系統，這兩者加起來又要超過100萬元人民幣，最終將一輛車的價格抬高到近200萬元人民幣，這是普通汽車價格的10至20倍。如此高成本的技術路線，想“立刻”實現自動駕駛的商業化，就現階段而言，幾乎不可能。

與國外相比較，國內的無人駕駛汽車研發主要是從科研院所、高等院校起步的，近年來，高等院校、科研機構與國內汽車生產廠商的合作也日益緊密，推動了我國無人駕駛技術的發展。去年8月29日，全球第一臺無人駕駛大客車，在鄭州首次實現全程無人工干預成功運行，這是由中國工程院院士李德毅所在的總參61所等與宇通客車聯合推出的。智車優行團隊也于去年和李德毅院士成立了聯合工作站，目的就是打造可靠的“智能駕駛系統”同時，探尋降低成本的最有效方案，共同推進自動駕駛的商業化之路。

2)安全性：來自技術與心理的雙重考驗

2016年1月特斯拉推出Autopilot(半自動駕駛系統)功能，該功能允許駕駛者坐在車內后排或其他地方對車輛進行操控。雖然特斯拉在官方博客中表示，在Autopilot模式啟用的超過1.3億英里(約合2.1億公里)行駛里程中，這是首次發生人員死亡事故，但的確引起發了社會對于“自動駕駛”安全性更多保守的質疑。

但同時，所有創新企業都面臨著同樣的問題：不能因為現在出現的一些挑戰和質疑，就不去擁抱新的變化。的確，自從自動駕駛誕生以來，其安全性一直是人們擔憂的一大問題，其實在很多時候機器比人更靠譜，在行駛環境中，駕駛員在很多環境下將不可避免的受到各種不良情緒影響而做出錯誤判斷，90%交通事故是來自于人的疏忽。目前行駛過程中80%問題其實可以通過駕駛系統來識別并作出判斷。在一些相對穩定的行駛環境下，比如高速路上和低速條件上，智能汽車將可以幫助駕駛員來完成駕駛：識別障礙物、限定行駛車速、自動避障、自動入庫和泊車等問題都可以代勞。

雖然，我們需要積極地擁抱“自動駕駛”，但并不意味著眼下動不動就說自己1、2年內就能推出商業化無人駕駛汽車的企業就值得贊頌。制造智能汽車的進程中，“立刻實現”實際上在偷換概念，汽車作為無人駕駛層面還需要時間。但同時，汽車作為智能終端的層面可以立刻做到。在用戶體驗汽車過程中，如果出現bug，生產商可以立刻搜集數據，進行分析，并立刻解決故障。這樣一來，汽車可能完全不需要再次召回。智能汽車作為汽車的屬性會朝著無人駕駛方向邁進。但目前由于復雜的邏輯設計等問題的局限性，汽車做到完全無人駕駛還需要10年左右的時間。未來不排除AI引擎可以學習用戶的駕駛習慣，完成個性化駕駛。

3)法律與倫理困境

此次特斯拉事故背后，對于自動駕駛汽車, 輿論爭議最多的一點，可能就是一旦這類車輛出現了交通安全事故，應該如何界定和劃分責任，而在遇到道德層面曖昧不清時，我們也主張遵守法律為主。但在復雜的城市道路環境中，自動駕駛汽車因交通事故所帶來的責任問題尚沒有明確立法，自動駕駛汽車行駛規范與法律法規還基本上是空白，這是影響自動駕駛商業化最重要因素之一。

從法律層面來講，目前可以參照的惟有美國加州去年9月份開始實施的自動駕駛車測試法規，其中有一條規定：如果因為自動駕駛車的操作等原因，而使其被牽扯到發生在公共道路的交通事故當中，造成了任何的財產損失或者人身傷害、乃至致死，應該在十天之內將事故報告(包括每次碰撞發生前30秒所有傳感器采集到的數據)給DMV(Department of Motor Vehicles，機動車管理部門)。這樣做的目的在于精準地還原事故場景，了解決策因何發生。知道自動駕駛系統背后的邏輯、教會機器如何作出合理的判斷是關鍵。

其實，自動駕駛汽車完全可以在不違規的情況下，機智地做出很多安全的決策，而做到這點，就離不開與人工智能技術的深入結合。這里我們可以舉一下AlphaGo例子，TA突破了傳統程序，搭建了兩套模仿人類思維的深度卷積神經網絡：value networks承擔棋局態勢評估， police networks選擇如何落子。向人類棋手學習， 從海量樣本的勝局和敗局中學，并自動提取規則，進行推理。

而自動駕駛讓車輛做出合理判斷的關鍵也同樣在AI技術，智能系統是否可以利用人工智能技術讓駕駛認知的形式化、并通過數據積累不斷學習駕駛技能，最終替代駕駛員的感知、認知和行為。同時，像李德毅院士經常講的一樣：真正能夠教機器人開車的應該是有豐富駕駛經驗的駕駛員，而不是程序員。這樣，智能駕駛系統的判斷才能通過熟練經驗和技巧的積累變得比大多數駕駛者更優秀。

最后，自動駕駛真正廣泛應用還要依托于智慧交通，需要對現有交通基礎設施進行重新規劃與建設，目前只有美國、日本等少數國家開展了有關規劃。

二、以輔助駕駛切入，以“智能安全”為核心

自動駕駛技術本身，就是為了讓我們變得更安全。90%的交通事故，都是人為造成的，我們需要思考的是如何通過智能駕駛解決掉這 90%的交通事故。縱觀全球自動駕駛發展現狀，可以看出以事故預防為目的的“智能安全技術”是未來汽車安全技術的趨勢，也是自動駕駛商用的重要階段。以輔助駕駛切入，以“智能安全”為核心去落地智能駕駛，并逐漸建立人們對自動駕駛技術的信任。

據預測，2013至2017年智能化輔助駕駛市場規模將以每年33%的速度增長。目前，車道偏離報警、駕駛員疲勞檢測、夜視系統、倒車輔助、緊急避撞和自動泊車等已開始廣泛使用且得到了認可，正在向更加自動、安全的智能化方向發展。未來，大數據技術將使得汽車與環境之間的實時信息交互成為可能，車載系統實時識別行駛環境并迅速處理，為自動駕駛開辟更廣闊的市場空間。

同時，以“智能安全”為核心，我們就會發現，要解決的問題就不僅是實現自動駕駛這項了。比如，特斯拉汽車應用程序曾多次被曝出存在設計缺陷，攻擊者利用這個漏洞可遠程控制車輛，實現開鎖、鳴笛、閃燈等操作，并且能夠在車輛行駛中開啟天窗。

其實我們仔細想想什么是安全，安全到底包含哪些方面？在中文里面安全涵蓋兩個意義：一個是safety，一個是security。萬物互聯時代下，我認為應該從三方面理解全新得到汽車安全：一個是被動安全，一個是主動安全，最后則是security層面的網絡安全。

汽車已有了百年機械工藝的積淀，我們需要在被動安全層面上積極和主機廠合作，將傳統繼承下來，但更重要的是面向未來的主動安全和網絡安全方面。

奇點汽車重新構造了一套汽車安全體系，把主動安全、被動安全、網絡安全有機地融合在一起，系統地去考慮一套全新的智能安全系統。在底層，奇點汽車布有大量傳感器，并構建了全新的以太網總線架構；中間層，我們引入了包括深度學習、圖像識別、數據融合等引擎；在上層，我們又以將功能層和人機交互界面層分開，目的是讓用戶的體驗更好。在被動安全方面，智能車身系統將通過不同場景下的模式切換，讓車輛的自適應性變得更好；在網絡安全方面，互聯網的基因就更為重要，我在奇虎360和金山軟件都任過副總，所以我們團隊也是非常重視奇點汽車的網絡安全，我們從硬件層面、軟件層面、APP層面上都有理由打造一款更安全的智能汽車；最后，主動安全也將成為奇點汽車的核心競爭力，目前我們自主研發的一整套主被動安全技術包括：全套ADAS系統、防疲勞駕駛系統、夜視系統。通過這樣一個平臺，我們希望能夠通過軟件的不斷升級，去不斷的給我們用戶提供更多更新的主動安全方面的功能。

從最開始的level2到level3，之后再伴隨法規、智慧交通的成熟逐步走向完全的無人駕駛。我們希望讓汽車成為一臺輪式機器人，這是我們對一輛車的定義，其核心是：機器人必須有自己的大腦，必須會自我學習，會自我成長，這是奇點汽車的發展方向。

三、自動駕駛是終極目標嗎？

最后，我們要討論一個本質問題：自動駕駛是智能汽車發展的終極目標嗎？

我想，無論是互聯網企業還是傳統車企，不以“人”出發的閉門造車，就都會面臨價值錯位，而終將被歷史淘汰。智能汽車誕生的最終目的毋庸置疑是為用戶帶來“更大的出行樂趣”，而不是單純的炫技。

85后年輕人群，他們是互聯網原住民，讓他們沒有汽車是可以的，但是沒有網絡的確不行，同時，相比于70后對汽車動力性能的青睞，年輕一代更追求駕駛感受上的：時尚、有趣、酷。面對這樣的需求，我們就可以更清晰的為目前的智能汽車找到好的落腳點：100年來汽車一直充當著單一的“交通工具”職能，處于硬件封閉更新狀態，因此換代更新及人性化速度極為緩慢。智能汽車作為汽車開放系統的“智能移動終端”，將有能力使汽車成為像智能手機一樣的開放平臺。海量的軟件及個性服務系統，使用戶不再受限于汽車的古老概念束縛，享受汽車向外開放的第一波福利所帶來的出行樂趣。

奇點汽車提供的“智能”包含三個層次：一、車自身的智能——以智能駕駛為核心；二、車的服務智能——用戶行駛大數據活化后可以誕生出更多的優行服務：比如個性化車內體驗、個性化保險、智能充電等；三、人生活的智能——將智能汽車、基礎設施、智能家庭、智能穿戴、智能終端融為一體，實現互聯互通。

在智車優行的戰略規劃中，自動駕駛是關鍵一環，我們奉行“戰略規劃明確積極、具體步驟循序漸進”的策略。而為年輕用戶提供更加充滿樂趣出行體驗才是奇點汽車誕生的真正初心：成為一輛“懂你”的智能汽車，讓每次出行都變成美好的記憶。

作者系智車優行聯合創始人、CEO

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