技術的本質是什么?技術的演化路徑是怎樣的?在每次技術變革的拐點，這個問題都拷問著人們。

　　最新的例子是自動駕駛，它被認為是汽車行業的顛覆性技術之一。近日，特斯拉推出新的全自動駕駛(FSD)Beta 軟件更新，這是迄今為止最大的一次更新;與此同時，小鵬汽車 CEO 何小鵬表示，今年下半年，小鵬汽車有望成為中國第一家開啟城市智能輔助駕駛(CNGP)的企業。

　　從當前的局勢來看，漸進式路線開始被越來越多的企業和機構接受，代表企業是特斯拉，它的思路是在量產車上優先搭載 L2/L3 級輔助駕駛，低成本收集數據，訓練算法迭代技術，最終做到 L4/L5。

　　與漸進性路線相對應的，是跨越式路線，代表企業是谷歌母公司 Alphabet 旗下的 Waymo，它的策略是一步到位，全力研發 L4+高級別自動駕駛技術，以技術改變行業。在此前的很長一段時間里，Waymo代表著最先進的技術和方向，肩負著人類走向智能汽車的使命。

　　從 Waymo 到特斯拉，自動駕駛路線經歷了從跨越式到漸進式的轉變，這中間到底發生了什么?哪些因素影響了技術的演進和迭代?

　　01從挑戰賽到產業萌芽

　　想要回答這個問題，要回到自動駕駛的起點。如果仔細觀察，你可能會發現，所有新技術并不是無中生有，而是在原有技術的基礎上，彼此組合出的新的搭配方式。自動駕駛也是如此。早期的無線電遙控、無線電導引，再到傳感器、計算系統和控制系統，這些都讓自動駕駛成為了可能。

　　直到上世紀末，關于自動駕駛的研究，還大多集中在大學實驗室或汽車公司的研究院，并沒有形成真正的產業。當時的研究者，在很長時間里，被嘲諷為「未來學家」、「不切實際的幻想家」。

　　但技術創新的步伐并非固定，有時慢有時快。技術可能會在某一時刻突然爆發，迎來真正的突破。

　　21 世紀初，美國國防高級研究計劃局(DARPA)贊助了三場公路挑戰賽，自動駕駛由此迎來了變革時刻，衍生出一個上萬億美元的產業。

　　據了解，這三場挑戰賽(2004 年、2005 年、2007 年)總計花費不到 3500 萬美元，但卻驗證了自動駕駛的潛力，孵化出了自動駕駛的基礎路線——由攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等組成傳感器單元，計算單元、線控系統構成自動駕駛的硬件系統，傳感器融合、定位、識別、路徑等算法構成的軟件系統，共同組成汽車的自動駕駛系統。

　　更重要的是，DARPA 發起的系列挑戰賽，孕育了一個由發明家、工程師、程序員、開發商等組成的無人駕駛生態圈。其中，在比賽中表現出色的卡內基梅隆大學和斯坦福大學，后來成為自動駕駛行業的「黃埔軍�！�，眾多的自動駕駛人才從這里走出。

　　比賽過后，很多人認為自動駕駛將很快迎來大發展。但因為 2008 年陷入金融危機，車企都在破產邊緣掙扎，根本無暇顧及其它。同時，幾乎所有的汽車高管都認為，自動駕駛至少還需要半個世紀，才能真正成為現實。

　　不過，技術可以進行自己構建，就像珊瑚礁通過微小生物自己建構自己一樣。自動駕駛技術的「發動機」一經啟動，就沒有人能讓它停下。

　　很快，谷歌創始人拉里·佩奇 (Larry Page) 出現了。據了解，佩奇一直關注著 DARPA 挑戰賽，幾次都在全程觀戰，甚至會跑到斯坦福大學找人去討論比賽方案。

　　在挑戰賽后，谷歌成立了 Google X 實驗室，邀請后來被稱為「谷歌自動駕駛汽車之父」的特倫(Sebastian Thrun)，擔任 Google X 的第一任掌門人。

　　2009 年 1 月，谷歌的自動駕駛項目 Project Chauffeur 在這個實驗室啟動。

　　至于技術路線，谷歌內部也曾有過搖擺。

　　2014 年，考慮到加州法案要求「車上必須配備駕駛員，以便在緊急情況下接管車輛」，谷歌循序漸進從 L2/L3 做起逐步實現自動駕駛，把產品提供給少數長途通勤的員工使用。

　　但當這款 L2 級自動駕駛系統上車測試時，谷歌發現了一個嚴重的問題：很多員工在「駕駛」時，并不總是會把注意力放在車上，時常會發短信、化妝、使用筆記本電腦，甚至一位「駕駛員」在時速 80 公里的車輛里睡著了。

　　隨后，谷歌路線發生了轉向，開始一步到位攻克 L4 高級別自動駕駛。在隨后的時間里，Waymo 是 L4 這一路線的堅定貫徹者，也是這個方向領先的實踐者。

　　在谷歌自動駕駛的發展過程中，有一個很重要的節點。2015 年 10 月 20 日，一位叫 Steve Mahan 的盲人乘客，坐在沒有人為干預控制以及安全司機的智能汽車上，安全通過了奧斯汀市區。這一真正意義上的無人駕駛，也被認為是自動駕駛技術的一次里程碑事件。

　　在這個期間，以特斯拉、Uber 為代表的企業，也開始進軍自動駕駛。隨著參與主體的越發多元，技術路線也開始出現分岔：以 Waymo 為代表的科技公司，主要走「跨越式」路線，因為沒有大規模量產車為其提供數據進行技術迭代；相比之下，特斯拉等車企大都走「漸進式」路線，從商業和營銷角度上來看，以電動車為產品，自動駕駛為核心賣點，逐步滿足消費者更加穩妥。

　　關于技術路線的選擇，只是各家公司根據的資源和優勢，做出的自己認為的最優選擇。不過，當時大多數人都認為，專攻 L4/L5 高級別自動駕駛的 Waymo 模式，有更大的潛力;特斯拉等公司因為進入時間較晚，在技術和測試里程上并不占優勢。

　　02估值「過山車」

　　一項新技術要真正實現規�；�，取決于技術和商業模式之間的契合，只有技術或商業模式，要么無法走出實驗室，要么成為空中樓閣。

　　隨著無人駕駛項目的穩步推進，谷歌在 2015 年 9 月任命 John Krafcik，為自動駕駛汽車項目 CEO，以加快該項目商業化進程。他隨后主導了 2016 年 Waymo 從谷歌母公司 Alphabet 獨立。隨著 Krafcik 開始進行組織架構調整，加上成本控制，以 Urmson 為首的技術派已經不再是權力中心，大批核心人員集體出走創業。這也標志著谷歌自動駕駛「技術英雄時代」落幕，商業探索時代的開啟。

　　即便如此，Waymo 在自動駕駛處于領先位置。經過多年的發展，Waymo 不管是在技術領先程度、測試里程，還是運營經驗上，鮮有公司能夠企及。在美國多個關于自動駕駛的榜單中，Waymo 都處于領跑位置，特斯拉則多年位于尾部。

　　隨著 Waymo 商業化戰略展開，資本市場也給予了積極反饋。2015 年時，Google 自動駕駛項目(Waymo 前身)估值僅有 85 億美元;但兩年后的 2017 年，摩根斯坦利對 Waymo 給出的估值達到 700 億美元;2018 年，估值更是暴漲到 1750 億美元，相當于 1/4 個谷歌，這背后是對其技術和商業化的認可。

　　拆分來看，Waymo 各個部分價值如下：

　　自動駕駛出租車，800 億美元;

　　物流/遞送服務，900 億美元;

　　軟件和技術授權，70 億美元;

　　有 Waymo 的示范效應在先，越來越多的自動駕駛公司涌現，行業進入了第一波高潮期。

　　當時，科技公司如 Uber、百度、NVIDIA 等也紛紛加入自動駕駛研發的陣營;通用、福特、寶馬等傳統汽車廠商，也通過投資迅速切入自動駕駛賽道，2016 年通用汽車以 10 億美元并購 Cruise，2017 年，福特汽車向 Argo 投資 10 億美元，2018 年軟銀 22.5 億美元押注通用 Cruise。

　　同時，也涌現了很多初創公司，比如小馬智行、Nuro.ai、馭勢科技(UISEE)、Momenta 等。

　　之所以給自動駕駛公司如此高的估值，是當時業界充斥著樂觀情緒，認為自動駕駛在 5 到 10 年內就可以商業化落地。

　　百度前自動駕駛事業部負責人、現中智行董事長兼CEO王勁，在 2015 年喊出自動駕駛汽車「三年商用、五年量產」的口號;咨詢公司Gartner 也預測這項技術能在 5 至 10 年時間內達到生產成熟期;2017 年，通用公司宣布了自動駕駛計劃，計劃在 2019 年大量投放自動駕駛出租車。

　　但現實卻給了他們一記「悶棍」。2018 年，Uber 在自動駕駛路測中出現致命事故，一名女性在過馬路時被一輛 Uber 無人駕駛 SUV 撞倒并最終死亡。Uber 的無人駕駛汽車當時以 61 公里的時速在限速時速 56 公里的區域內行駛，并沒有試圖剎車。

　　這是全球第一例自動駕駛安全事故，也引發了人們對自動駕駛技術成熟度的思考。從技術上來講，自動駕駛是一個復雜的工程問題，注重的是對于「長尾問題」的解決能力，要解決考慮盡可能多的場景。Waymo 軟件工程總監 Sacha Arnoud 曾表示，從他的經驗來看，前 90%的技術工作量只占總工作時間 10%，而要完成最后的 10%的工作，卻還需要再花 10 倍的氣力。

　　越來越多人認識到，自動駕駛可能還需要更長的時間、更多的投入，進行技術迭代，才能真正實現無人駕駛。此前估值超過 100 億美金的自動駕駛公司 Aurora，其 CEO Chris Urmson 就曾表示，「完成自動駕駛革命可能要花 30 年甚至更長的時間�！惯@也意味著，自動駕駛的競爭，從「短跑」變成了「長跑」。

　　與此同時，Waymo 在商業化過程中接連受挫。據了解，2018 年底，Waymo 開始在美國亞利桑那州鳳凰城試點 Robotaxi 業務，但一直無法拿掉安全員或者跟蹤車，這直接導致運營成本高昂，無法大規模復制，也無法獲得足夠的數據來優化算法，實現數據閉環。隨后，摩根士丹利在2019 年，將 Waymo 的估值從 1750 億美元，下調近 40% 至 1050 億美元。

　　種種因素匯聚，導致自動駕駛從風口進入寒冬。Uber、沃爾沃、通用、福特、特斯拉等主要玩家，都推遲了自己的商業化落地計劃，大批創業公司倒閉。其中，2020 年 12 月，Uber 更是將自動駕駛技術部門 Uber ATG，以 40 億美元出售給了同行 Aurora Innovation;Lyft 也以 5.5 億美元，將自動駕駛部門 Level 5，轉賣給了豐田子公司 Woven Planet。

　　03漸進路線被看好？

　　雖然遭遇了資本寒冬，但自動駕駛的大趨勢并沒有變化。只是競爭從「短跑」變成「長跑」，意味著企業的發展路徑和投資策略，可能就要發生轉變。

　　此時，業內開始重新考慮特斯拉為代表的漸進式路線。眾所周知，自動駕駛技術的決勝點在于數據的積累。漸進式思路的優點，是可以把輔助駕駛作為賣車亮點，用賺來的錢來搞 L4 自動駕駛研發，在量產中獲得現金流和低成本的數據流。它的缺點可能就是這些數據可能不全面，還有就是人們對從輔助駕駛通向無人駕駛存有疑問。

　　但隨著芯片、激光雷達、5G 網聯產品，成本快速下降，高質量的數據獲取正逐漸成為可能。在 2020 年的 CES(國際消費電子展))上，博世、華為、大疆、Velodyne，以及禾賽、速騰等公司都帶來了新產品，部分激光雷達價格不到 1000 美元，這無疑會加快激光雷達前裝上車的速度。

　　與此同時，2019 年前后，自動駕駛技術堆棧出現了顛覆性變化，特斯拉引領了這次變革。所有單個技術的進展，核心都圍繞著從規則驅動向數據驅動發展，這幾乎改變了整個技術堆棧，甚至是工程師的思考方式。簡單說，數據的數量與質量決定了算法的有效性，將成為自動駕駛的關鍵環節。

　　2020 年下半年，特斯拉發布 FSD Beta(完全自動駕駛測試版)。這也驗證從輔助駕駛到自動駕駛的路徑，是可行的。當然，漸進式路線并不是一條平滑曲線，而是階梯狀的小幅躍遷。從當年的 Autopilot 到如今的 FSD，特斯拉在底層架構上也是不斷重構，甚至是推倒重來。

　　著名的技術思想家布萊恩·阿瑟，曾在其《技術的本質》一書中表示，技術進化的機制就是組合進化。最初很簡單的技術，通過組合成一個一個的技術模塊，發展出了越來越多的復雜技術形式。

　　在多個因素的共振下，漸進式路線在 2021 年發展迅速。2020 年底至 2021 年上半年，眾多車企、科技企業推出自動駕駛相關車型、產品。公開數據顯示，2021 年全球新能源汽車銷量達到 675 萬輛，同比增長 108%。其中，中國新能源汽車市場持續突破，產銷同比增長 160% 以上，銷量達 352 萬輛。市場占有率達到 13.4%，高于 2020 年 8 個百分點。其中，大部分都搭載了輔助駕駛系統。

　　相比之下，Waymo 在技術層面依然領先。2022 年 3 月，美國市場研究機構 Navigant Research 又發布了最新版的自動駕駛競爭力排行榜，Waymo 以 86.7 的評分占據榜首，展現了領導者的地位，特斯拉則墊底。但它依舊沒有解決商業化落地問題。雖然已經取消了安全員配置，但 Waymo 目前仍局限在較小范圍內，通用性和泛化性還需進一步拓展。

　　此外，專注于 L4+高級別自動駕駛的開發需要海量的資金支持，2019 年自動駕駛賽道全球前十大玩家研發總投入超 160 億美元，其中 Waymo、Cruise、Uber 等公司全年投入超 20 億美元。對于大多數企業而言，這是難以承受的開支。相比之下，是特斯拉已經扭虧為盈。2021 年，特斯拉交付量為 93.6 萬臺，歸母凈利潤 55.19 億。這意味著特斯拉可以長期、持續對自動駕駛進行投入。

　　總體來看，自動駕駛尚未到達終局，Waymo 和特斯拉的路線之爭還會一直持續下去。自動駕駛是一個復雜體系和演進過程，不可能一蹴而就，需要在與技術、量產、商業化、需求碰撞中逐步完善。