百度阿波羅計畫外 當今主流的無人駕駛公司現狀如何？
【TechWeb報導】人工智慧是近兩年來最炙手可熱的話題。無論是阿爾法狗人機大戰，還是矽谷鋼鐵俠馬斯克對人工智慧快速發展的擔憂言論，亦或是學者對奇點說的討論，無一不是爆炸般的熱點。
縱觀智慧駕駛的最新消息，主角要麼是財大氣粗的傳統車企，像福特，寶馬，戴姆勒；要麼是互聯網科技公司，諸如穀歌，Uber等。甚至晶片廠商也要來分一杯羹，更遑論初創的機器視覺或者雷射雷達公司。
在巨頭環視的無人駕駛領域，融資，收購，合作，挖人，官司都成為了近兩年來的常態。而這些常態的背後，都是為了同一個目的：快人一步！快人一步，意味著占儘先機，意味著在未來的競爭中掌握主動權。進可攻，收購初創技術公司佔領市場份額；退可守，與其他方面領先的對手攜手合作達成雙贏。
百度阿波羅（Apollo）計畫的意義
在這個所有公司都“閉門造車”的時期，百度公佈了它的阿波羅計畫：開源自己的智慧駕駛平臺。為什麼百度要開放平臺呢？我們先來看一個Navigant智慧駕駛研究水準的排名表。
可以看出，百度在其中墊底。而前幾名，幾乎都是傳統車企。這個表說明了什麼呢？並不是說明墊底的公司將毫無懸念的落敗。傳統車企不缺錢，而且積累了難以想像的豐富造車經驗，如果有新技術，對他們來說收購一家技術公司是很輕鬆的事情。但是如百度這樣毫無造車經驗，如果想收購一家能夠造車的企業來做無人駕駛汽車，
更重要的是，全世界有數百家汽車品牌，每家都要研發自己的智慧駕駛？顯然不可能。具體來說，無人駕駛系統是一套綜合系統，研發要求非常之高，需要一家企業同時具備至少三個方面的能力：大資料、雲計算和領先的人工智慧。所以有一點可以確定，在智慧駕駛領域，將會出現一個或者多個巨頭，推出諸如安卓那樣的全套系統和解決方案，以適配給所有在無人駕駛領域心有餘力不足的車企。
這正是百度阿波羅計畫想做的事，他們所提供的平臺對整個智慧駕駛領域有非常重要的意義，簡單點說就是：少走彎路，提高效率，降低門檻，推動技術。
智慧駕駛分級和大體現狀
特斯拉
智慧駕駛的現狀仍不是一份排名可以描述的。諸如墊底的百度拋下的“原子彈”，相信每家車廠或者科技企業都有自己的入局方式和方法。如特斯拉，身兼車廠與平臺技術於一身，自身擁有造車能力，也有系統推進能力，在這個爭分奪秒的時期，穩穩做好自己的Autopilot2.0就高枕無憂。目前特斯拉官網已經給出L5級別自動駕駛的套件，意味著特斯拉已經可以實現最高程度的無人駕駛。相對應的，主流汽車企業走的基本都是漸進路線，水準大都處於L2與L3之間。附上無人駕駛汽車分級表。
如果單從智慧駕駛等級上看，特斯拉確實處於領先地位。但是，一個真正能投入使用的無人駕駛技術，必須要解決法律上的問題。很明顯，特斯拉在這點上仍沒有大的進展。引用特斯拉官網的一段注解：
自動駕駛功能的應用需通過大量因不同地域而不同的軟體合法性確認，並獲得當地法律、法規的許可。因此上述各項功能元件能否在某地區實際獲得並運用尚存不確定性，其將決定于所在地區的法律法規的許可情況。
另外，在國內，特斯拉L5智慧駕駛能否完全發揮很大程度上取決於應用場景內的其他車輛。“自動駕駛是否安全，可能取決於別人”這句話並非空穴來風。
福特
我們回過頭來看一下老大哥福特智慧駕駛技術的現狀。福特正研究L4級別的自動駕駛汽車，而且計畫在2021年先用於共用汽車平臺。正如筆者提到過的，作為傳統車企巨頭，財力雄厚的福特已經在自動駕駛領域擁有諸多佈局。
今年2月份斥資10億美元收購人工智慧初創公司 Argo AI 大部分股權，收穫其自動駕駛軟體發展能力；此前還聯合百度投資了雷射雷達生產商Velodyne；更早的還包括3D地圖生產商Civil Maps、機器視覺公司Nirenberg Neuroscience以及機器學習企業SAIPS。 福特憑藉著強大的造車能力和財力，輕易將一眾從事無人駕駛的矽谷明星公司斬落馬下。
雖然在Navigant智慧駕駛研究水準中獲得了“榜首”，福特所持有的觀點仍然認為開發無人駕駛是一個非常緩慢的進程，從無到有需要一個過程，從有到普及也需要時間。但他們確定無人駕駛並非科幻，而是確確實實可以成為現實的東西。至於進度，福特副總裁曾表示，普通大眾要購買到一輛全自動駕駛的汽車，可能要等到2026-2031年。共用無人汽車之後的5-10年會是消費者接受無人駕駛的轉化期。
Waymo和Uber
作為打車軟體起家的Uber，在無人駕駛浪潮下所感受到的威脅無疑是最為巨大的。Uber明白如果錯失無人駕駛，在技術逐漸成熟的未來，很快會有新技術將他們取而代之，到時他們將失去所有機會。在這種壓力下，Uber採取了最為激進的方式，以重金買下Otto，以雙倍薪資挖人，甚至讓仍處於灰色地帶的無人車開始接客，無一不表現出這家矽谷明星公司的焦慮。
相比于擁有千億美金的現金儲蓄的穀歌，Uber這個他們面前的小朋友對於無人駕駛可謂豁上了“身家性命”，力爭進入行業的第一梯隊，在每一步上，都與大佬展開直接競爭。特別是Waymo“洩密門”而引發的訴訟糾紛更是將這種競爭導入白熱化。2017年2月23日，穀歌母公司Alphabet旗下自動駕駛公司Waymo起訴Uber，稱其收購的 Otto員工竊取了Waymo的多項商業機密，要求Uber暫停無人駕駛領域的研究。
而Uber還擊稱Waymo在打擊競爭對手，旨在用法律糾紛來延緩研究進度。4月25日，美國法院裁定出爐，要求Uber必須向穀歌自動駕駛部門Waymo移交收購Otto的資訊。至此，Uber的處境將更加艱難，而與之相反的Waymo在裁定出爐的同時擴大了無人車測試規模，將測試車輛增至600輛，並在鳳凰城發起了免費乘坐的活動。
道德倫理問題
自動駕駛有望將人類從駕駛汽車，這個最不安全也是最浪費時間精力和各種資源的領域解放出來，將帶來整個汽車行業乃至整個社會形態的革命。但是人類一直心存疑慮：到底要不要將自己的性命寄託與一台機器？這種擔心也衍生出了很多版本，呼聲最高的是傳統道德哲學在新時代的翻版：自動駕駛的道德問題。
如果一輛自動駕駛的汽車遇到了這樣一個困境：在馬上就要出車禍的當下，左邊是一個老人，右邊是五個孩子，它應該怎麼判斷，如何選擇行動？
這個問題是傳統道德問題關於絕對主義和功利主義的翻版，老套但很有意思。但實際上，第一，這是一個人類都無法處理的問題，那麼人類憑什麼要求一台機器來處理這個問題？第二，實際的場景要比問題中理想的場景要複雜的多，這種討論本身是不具備任何意義的。
事實上，人類在做出道德判斷時，是直覺在發揮功能而非理性，理性的作用在於事後為直覺辯護。當人類碰到類似道德問題時，是沒有時間來給理性發揮空間的。而機器會考慮的是車輛輪胎的抓地力如何？刹車情況如何？路面是否濕滑？左右行人距離和方向？臨車位置？然後讓人工智慧來判斷最優的解決方案，筆者相信，超過99.999%的情況下，機器會得出更優解。
但是話說回來，自動駕駛的道德問題是存的：那就是到底該不該儘快普及智慧駕駛？如何降低事故死亡率，才是最大的道德問題。
統計結果表明，交通事故有70%是人為因素：酒駕，打瞌睡，走神。中國每年交通事故死亡超過25萬，占全世界的四分之一。人類為什麼會對自動駕駛心懷疑慮，在於我們對智慧駕駛和人類駕駛持雙重標準：
1.對智慧駕駛的標準，100%安全前，我都不會去使用它--這個標準自然是達不到的
2.對人類駕駛的標準，其實是沒有標準
如果我們統一標準，將自動駕駛的標準設定為“統計意義上人類司機的平均水準”，那我相信這一標準早就達到了。現在我們看到業界對於自動駕駛系統的開發，無非是在“超過95%以上人類司機的水準”還是“超過99%以上人類司機的水準”上努力。智慧駕駛將會讓事故率和死亡率數量級的下降，可以最大限度的“拯救”那些“本該被人為因素撞死的人們”。道德問題的答案很清晰，那就是我們應該儘快普及自動駕駛。在這個過程中所要跨越的，更大程度上是法律和人心的障礙，而非技術障礙。
結語
全世界有數百家車企，也有無數有能力有野心的科技巨頭或者初創公司，只有在大資料，機器視覺，造車能力，人工智慧等領域保持足夠的競爭力才能在智慧駕駛領域脫穎而出。所有人都想拔得頭籌，不僅僅限於百度，特斯拉，福特或者是Waymo和Uber。每一家都有自己的戰略和方向，每一家都有自己的長處和短處。
智慧駕駛領域，以目前的形勢可以稱之為百家爭鳴，而第一梯隊的特斯拉，穀歌，通用，福特還有如戴姆勒，蘋果，英特爾等等，已經初現群雄逐鹿的雛形。隨著人工智慧研究的推進，各大企業白熱化的真實道路類比測試，以及機器視覺、雷射雷達的發展，2017年的智慧駕駛領域勢必更加精彩紛呈。
身兼車廠與平臺技術於一身，自身擁有造車能力，也有系統推進能力，在這個爭分奪秒的時期，穩穩做好自己的Autopilot2.0就高枕無憂。目前特斯拉官網已經給出L5級別自動駕駛的套件，意味著特斯拉已經可以實現最高程度的無人駕駛。相對應的，主流汽車企業走的基本都是漸進路線，水準大都處於L2與L3之間。附上無人駕駛汽車分級表。如果單從智慧駕駛等級上看，特斯拉確實處於領先地位。但是，一個真正能投入使用的無人駕駛技術，必須要解決法律上的問題。很明顯，特斯拉在這點上仍沒有大的進展。引用特斯拉官網的一段注解：
自動駕駛功能的應用需通過大量因不同地域而不同的軟體合法性確認，並獲得當地法律、法規的許可。因此上述各項功能元件能否在某地區實際獲得並運用尚存不確定性，其將決定于所在地區的法律法規的許可情況。
另外，在國內，特斯拉L5智慧駕駛能否完全發揮很大程度上取決於應用場景內的其他車輛。“自動駕駛是否安全，可能取決於別人”這句話並非空穴來風。
福特
我們回過頭來看一下老大哥福特智慧駕駛技術的現狀。福特正研究L4級別的自動駕駛汽車，而且計畫在2021年先用於共用汽車平臺。正如筆者提到過的，作為傳統車企巨頭，財力雄厚的福特已經在自動駕駛領域擁有諸多佈局。
今年2月份斥資10億美元收購人工智慧初創公司 Argo AI 大部分股權，收穫其自動駕駛軟體發展能力；此前還聯合百度投資了雷射雷達生產商Velodyne；更早的還包括3D地圖生產商Civil Maps、機器視覺公司Nirenberg Neuroscience以及機器學習企業SAIPS。 福特憑藉著強大的造車能力和財力，輕易將一眾從事無人駕駛的矽谷明星公司斬落馬下。
雖然在Navigant智慧駕駛研究水準中獲得了“榜首”，福特所持有的觀點仍然認為開發無人駕駛是一個非常緩慢的進程，從無到有需要一個過程，從有到普及也需要時間。但他們確定無人駕駛並非科幻，而是確確實實可以成為現實的東西。至於進度，福特副總裁曾表示，普通大眾要購買到一輛全自動駕駛的汽車，可能要等到2026-2031年。共用無人汽車之後的5-10年會是消費者接受無人駕駛的轉化期。
Waymo和Uber
作為打車軟體起家的Uber，在無人駕駛浪潮下所感受到的威脅無疑是最為巨大的。Uber明白如果錯失無人駕駛，在技術逐漸成熟的未來，很快會有新技術將他們取而代之，到時他們將失去所有機會。在這種壓力下，Uber採取了最為激進的方式，以重金買下Otto，以雙倍薪資挖人，甚至讓仍處於灰色地帶的無人車開始接客，無一不表現出這家矽谷明星公司的焦慮。
相比于擁有千億美金的現金儲蓄的穀歌，Uber這個他們面前的小朋友對於無人駕駛可謂豁上了“身家性命”，力爭進入行業的第一梯隊，在每一步上，都與大佬展開直接競爭。特別是Waymo“洩密門”而引發的訴訟糾紛更是將這種競爭導入白熱化。2017年2月23日，穀歌母公司Alphabet旗下自動駕駛公司Waymo起訴Uber，稱其收購的 Otto員工竊取了Waymo的多項商業機密，要求Uber暫停無人駕駛領域的研究。
而Uber還擊稱Waymo在打擊競爭對手，旨在用法律糾紛來延緩研究進度。4月25日，美國法院裁定出爐，要求Uber必須向穀歌自動駕駛部門Waymo移交收購Otto的資訊。至此，Uber的處境將更加艱難，而與之相反的Waymo在裁定出爐的同時擴大了無人車測試規模，將測試車輛增至600輛，並在鳳凰城發起了免費乘坐的活動。
道德倫理問題
自動駕駛有望將人類從駕駛汽車，這個最不安全也是最浪費時間精力和各種資源的領域解放出來，將帶來整個汽車行業乃至整個社會形態的革命。但是人類一直心存疑慮：到底要不要將自己的性命寄託與一台機器？這種擔心也衍生出了很多版本，呼聲最高的是傳統道德哲學在新時代的翻版：自動駕駛的道德問題。
如果一輛自動駕駛的汽車遇到了這樣一個困境：在馬上就要出車禍的當下，左邊是一個老人，右邊是五個孩子，它應該怎麼判斷，如何選擇行動？
這個問題是傳統道德問題關於絕對主義和功利主義的翻版，老套但很有意思。但實際上，第一，這是一個人類都無法處理的問題，那麼人類憑什麼要求一台機器來處理這個問題？第二，實際的場景要比問題中理想的場景要複雜的多，這種討論本身是不具備任何意義的。
事實上，人類在做出道德判斷時，是直覺在發揮功能而非理性，理性的作用在於事後為直覺辯護。當人類碰到類似道德問題時，是沒有時間來給理性發揮空間的。而機器會考慮的是車輛輪胎的抓地力如何？刹車情況如何？路面是否濕滑？左右行人距離和方向？臨車位置？然後讓人工智慧來判斷最優的解決方案，筆者相信，超過99.999%的情況下，機器會得出更優解。
但是話說回來，自動駕駛的道德問題是存的：那就是到底該不該儘快普及智慧駕駛？如何降低事故死亡率，才是最大的道德問題。
統計結果表明，交通事故有70%是人為因素：酒駕，打瞌睡，走神。中國每年交通事故死亡超過25萬，占全世界的四分之一。人類為什麼會對自動駕駛心懷疑慮，在於我們對智慧駕駛和人類駕駛持雙重標準：
1.對智慧駕駛的標準，100%安全前，我都不會去使用它--這個標準自然是達不到的
2.對人類駕駛的標準，其實是沒有標準
如果我們統一標準，將自動駕駛的標準設定為“統計意義上人類司機的平均水準”，那我相信這一標準早就達到了。現在我們看到業界對於自動駕駛系統的開發，無非是在“超過95%以上人類司機的水準”還是“超過99%以上人類司機的水準”上努力。智慧駕駛將會讓事故率和死亡率數量級的下降，可以最大限度的“拯救”那些“本該被人為因素撞死的人們”。道德問題的答案很清晰，那就是我們應該儘快普及自動駕駛。在這個過程中所要跨越的，更大程度上是法律和人心的障礙，而非技術障礙。
結語
全世界有數百家車企，也有無數有能力有野心的科技巨頭或者初創公司，只有在大資料，機器視覺，造車能力，人工智慧等領域保持足夠的競爭力才能在智慧駕駛領域脫穎而出。所有人都想拔得頭籌，不僅僅限於百度，特斯拉，福特或者是Waymo和Uber。每一家都有自己的戰略和方向，每一家都有自己的長處和短處。
智慧駕駛領域，以目前的形勢可以稱之為百家爭鳴，而第一梯隊的特斯拉，穀歌，通用，福特還有如戴姆勒，蘋果，英特爾等等，已經初現群雄逐鹿的雛形。隨著人工智慧研究的推進，各大企業白熱化的真實道路類比測試，以及機器視覺、雷射雷達的發展，2017年的智慧駕駛領域勢必更加精彩紛呈。