特斯拉车祸后 中国无人驾驶市场还能做到最大吗

事故一出，成为业内热议的焦点，不少人对自动驾驶的未来表示悲观态度。而我要说的是，该事故不足以影响无人驾驶发展大潮。特斯拉汽车属于智能辅助驾驶范畴，要求以人为主、机器为辅的形式，操作时人手不能离开方向盘，而事故恰恰是驾驶员没有及时接管方向盘造成的。最近的消息称，美国国家公路交通安全管理局也已对该事故定性并进行说明，这场车祸并不属于真正意义上的无人驾驶事故，不希望由此影响业内对无人驾驶技术的信心。

无人驾驶大潮席卷而来，势必引发新一轮产业变革。当下商业化大势所趋，问题已不是是否到来，而是何时到来。

正如外媒所言，“中国2035年将成全球最大无人驾驶汽车的市场”，中国科研技术水平已走在国际第一梯队，潜藏广阔的市场需求，产业一旦发展起来定会超过国外，形成不只于千亿、万亿级别的市场规模，并对国内汽车产业形成根本性颠覆。

但不容乐观的是，在这场无人驾驶商业化的赛跑中，中国与国际仍存在一定差距。业内诸多现象正在表明，我们拥有的关键零部件、大数据等战略资源与国外仍相差甚远。

幸运的是，国家已将产业提升至战略高度，2016年8月，工信部颁布《2025智能网联汽车技术路线图》，明确目前发展所需的关键核心技术，引导汽车厂商与上下游主动融合、共同协作。此外，一系列自动驾驶的相关标准与许可认证也都在陆续编撰。

中国与国外差距巨大

商业化大潮在即，国内外产业面貌截然不同。在国外，科研机构正在慢慢退出，企业在产业中最为活跃，纷纷将无人驾驶作为技术焦点。IT跨界巨头如谷歌、苹果、Uber等都在积极布局，下设实验室研发技术并大力采集大数据；传统汽车制造商将无人驾驶作为技术壁垒，包括特斯拉、沃尔沃、宝马、奔驰、丰田等，都在进行自动驾驶产品的研发与测试。目前，仅在美国加州地区，准许入市上路测试的创新企业已有19家。

反观国内，形势刚好相反。行业目前仍以高校、研究所为主，多数企业看似热衷，实际没有“大动作”，颇有雷声大、雨点小之势。进入2016年，无人驾驶相关研讨会、沙龙频繁增多，各路企业理念前瞻性可与国外比肩，但真正投入核心技术研发的寥寥无几。一窝蜂炒作现象随之出现，无人驾驶作为高精尖技术，却被部分企业作为宣传、公关手段，他们关注的不是如何掌握市场核心竞争力，而是如何利用概念搞出噱头。

甚为遗憾的是，国内汽车行业似乎也动力不足。作为一次绝佳机遇，无人驾驶无疑让民族汽车业实现弯道超车，且智能化作为汽车业未来发展方向之一，市场前景广阔。但国内传统汽车制造商仍未将其作为重点研发方向。无论长安、奇瑞、比亚迪、北汽新能源等企业，相比国外汽车厂的火热与强力投入，略显冷淡。厂商更多关注产量、成本及如何打价格战，无人驾驶看似被提升至重要战略，但投入财力、人力落实行动的依然很少。

截然不同的面貌充分说明，相比国外，国内离产业落地仍有距离。一方面，无人驾驶作为一项高度复杂的工程系统，所需核心部件研发门槛很高，目前国内激光雷达、毫米波雷达等先进传感器大多依赖进口，成本高昂。而国外，上游产品均研发成熟并进入技术迭代；此外人才稀缺也是问题，需要汽车、控制、计算机视觉、导航、人工智能等各类型的研究背景人才，如此高精尖的技术人才队伍，在短期内组建、培育并非易事；而更重要的，国内产业仍然弱小，心有余而力不足，产业发展阶段滞后于国外，长期徘徊于中低端市场。

人工智能或成突破口

但变化即将发生。

人工智能技术不断进展，将加速无人驾驶汽车产业化的落地。无人驾驶汽车的技术阻碍，多在于既要降低成本，又要保证绝对安全。若不考虑成本，大致需要在汽车基础上增加100万至200万人民币，而运用人工智能技术方案，可代替价格高昂的核心零部件，将成本降至几万元钱。

近年，人工智能已取得实质性突破。2013年诸多跨国企业开始深度介入，如今已成为全世界最大的风口。作为战略前沿技术，人工智能和产业结合成为基础性、关键性和前沿性的核心角色。无人驾驶属于人工智能细分领域之一，当下“弱人工智能+”已成推动该产业落地的前沿核心技术，可以让无人驾驶汽车在保证安全的前提下，大幅降低整车成本。

人工智能的选择，意味着大数据成为支撑无人驾驶产业的基础和关键。人工智能方案采用深度学习算法结合大数据，即基于不同路况、气候、时间条件下的私有大数据，资源并非开放，需要企业自主采集、清洗与处理。可以说，这场角逐中，大数据成为企业制胜法宝，已经作为一项战略性资源，与技术专利同等重要。

从事实来看，巨头企业的大数据采集量正飞速增长，2009年来，谷歌无人驾驶汽车的总行驶里程为241万公里，以实验室模拟驾驶环境条件，每天行驶里程超过482万公里；而特斯拉仅6个月的行驶里程就超过7500万公里，直到现在，每天达到新增100万公里高速公路的数据。这样的一场竞赛中，中小企业或许不占优势。

很明显，跨国企业条件得天独厚，在国内，百度做无人驾驶，可以投入100亿到200亿资金，进行包括大数据采集、利用在内的技术研发，所获得的大数据不太可能开放，初创企业无法拿到，即便拿到可能也无法处理。那么初创企业的唯一出路，就是选择某一垂直领域细分、再细分，做共享服务，拼技术创新与专注。可以限定某一区域采集大数据，如开发区、港口、机场、公园地区，范围缩小，采集与处理相对容易。

归根到底，这是一场绝无仅有的创新竞赛，谁主沉浮还未知，关键在于企业要尽快行动，何时中国企业真正成为无人驾驶或自动驾驶的研发与产业化主体，商业化才会到来。当前形势不容乐观，等国外产品覆盖国内，我们将失去市场和话语权，核心竞争力就更加无法掌握了。

（作者系清华大学计算机系/清华大学智能技术与系统国家重点实验室/清华信息科学与技术国家实验室（筹），教授，博士生导师，兼任中国自动化学会智能自动化专委会主任）