小米雷军的最后一博，驾驶离全自动还有多远？

　　作者：ZL
　　作为人生最后一次创业，堵上了全部身价的雷军，近日对外介绍了小米汽车的最新进展。自动驾驶，依然是雷军眼中小米汽车能否成功并杀出重围的重中之重。
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　　8月11日，雷军主题为“穿越人生低谷的感悟”的演讲正式上线。作为雷军的最后一战，小米汽车自然也是各方关注的焦点所在。
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　　自动驾驶，成为小米汽车的突破口
　　作为回应各方的关切，雷军在小米汽车上也是着墨颇多：一个超过500人的自动驾驶专属团队以及第一期投入的33亿元的研发投入成为了小米汽车在自动驾驶领域的基础。此外，擅长做产业链整合的小米还围绕自动驾驶打造了一条产业链，一个包括以全资收购的自动驾驶创业公司深动科技为核心的自动驾驶产业链已经初具规模。
　　其中，深动科技拥有全栈的自动驾驶解决方案，掌握了前视环视周视感知系统、自主代客泊车AVP方案等技术；而包括纵目科技、禾赛科技、几何伙伴、爱泊车等知名零部件企业，都已经成为小米自动驾驶产业链上的重要一环。为了搭建这个产业链，小米汽车总投资金额超过了20亿元。这笔投资不仅为小米自动驾驶技术提供了坚实的支撑，一旦相关企业后期持续融资甚至IPO，也可以为小米带来可观的回报。
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　　按照雷军的说法，小米自动驾驶进展顺利：一方面，小米的自动驾驶已经进入到了测试阶段，随后其将在全国范围内投入140辆测试车辆；另外一方面，在发布会的现场，雷军还演示了包括一键召唤车辆、自动驶入匝道、主动变道超车、无保护掉头右转左转、自动绕行临停车辆事故车辆环岛、自主代客泊车等诸多自动驾驶的功能。正是基于此，雷军还定下了2024年进入行业第一阵营的小目标。
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　　小米的自动驾驶并非一片坦途
　　作为国内新生代的一批造车企业，百度、华为和小米其实都不约而同地将自动驾驶作为自己新车的突破口。
　　在自动驾驶领域，业内人士都了解，视频离开真实的落地还很遥远。整车从L2到L3L4绝对不仅仅是等级上的提升，背后需要大量的工作，否则也不会目前没有任何一家量产的企业能够做成L4。小米，能否利用手中的资源，在行业内实现突围可能存在不小的变数。
　　在不久前发布的集度的发布会上，李彦宏更是喊出了“集度在自动驾驶上领先特斯拉一代”的口号。2023年，集度就要交付首款具备“门到门、启到停”高阶自动驾驶能力的量产车型。至于华为，在自动驾驶方面的步伐甚至迈得更快：AITO问界、阿维塔、北汽极狐以及比亚迪高端品牌都已经或者即将采用华为HI自动驾驶系统。更不要说已经部署了领航的蔚小理、特斯拉这些车企，都是小米在自动驾驶领域强有力的竞争者。
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　　自动驾驶虽然将成为决定汽车性能的最重要评价指标，但不得不说高等级自动驾驶离开我们依然很遥远：
　　从硬件上看，单车较高的传感器成本是挑战自动驾驶全面商业化落地的主要制约。无论是车规级的固态激光雷达，还是价格不菲的芯片，对于整车供应链都是不小的挑战。尤其是考虑到为了最大程度提升自动驾驶芯片的算力，包括特斯拉以及蔚来、小鹏等都把目光投向了自研自动驾驶专属芯片。而要研发一款芯片，其投入数以亿计。
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　　从软件上看，道路测试究竟达到一个什么样的数量级才能够让自动驾驶软件满足上路的标准，目前也存在比较大的不确定性。在今年7月份，Waymo的自动驾驶模拟测试里程达到了100亿英里（约合161亿公里），而实际的测试里程更是已经突破了1000万英里（约1609万公里）了。从实际部署来看，相比于高速公路这样的场景，其实乘用车在日常都会遇到各种复杂的且意想不到的情况，而要对这些工况实现100的覆盖基本不太可能。但如果要训练自动驾驶决策机构不断靠近人类的大脑，对于很多突发状况拥有自己决策的能力，这对AI技术是一个极大的挑战。
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　　自动驾驶之外，在整车制造领域，和小米比较类似的百度，找来了吉利的代工，并引入了吉利的SEA浩瀚架构，确保产品可以按时交付；至于华为，一方面将小康汽车推向前台，由自己在后台全盘操控工程开发；另外一方面和国内不少知名整车企业合作，来输出自己的车联网以及自动驾驶技术，利用国内传统车企来为自己的技术进行背书。相比之下，小米汽车相对来说力量单薄了一些。除了雷军的100亿以及小米在智能网联技术领域打造起的朋友圈，小米汽车手头可打的牌其实并不多。
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　　自动驾驶的隐患在用“辅助”来搪塞
　　我们需要强调的是，当前市场上绝大部分产品都还只是驾驶辅助产品。
　　至于这些自动驾驶驾驶辅助系统的性能达到多完善的程度，目前还存在比较大的不确定性，无论是从国家法律法规层面，还是从行业标准层面，都缺乏可供量化的标准。也就是说，消费者需要对最终的驾驶行为负责。之前小鹏、蔚来以及特斯拉都发生过车辆撞上车前的障碍物的案例，最终厂家都以在用户手册中告知用户需要对车辆的驾驶行为负责而将自己的责任撇得干干净净。
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　　8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》正式发布，这是国内首部针对自动驾驶的地方性法规，为国内的自动驾驶车辆上路在立法层面做了一定的探索。总结来说，对于搭载了驾驶辅助功能的车辆，还是由驾驶人负责；对于自动驾驶的车辆，在发生交通事故之后由驾驶人员依法承担赔偿责任，如果可以进一步鉴定下来是由智能网联汽车本身质量问题导致的，则可以向厂家索赔。在这部条例的约束下，其实未来整车企业会对于自己车辆自动驾驶等级的标注越来越谨慎，因为一旦标注了L3级别，就意味着企业需要承担不小的责任。不过当前该条例针对的对象只是为道路测试和示范应用的主体，离开覆盖消费者日常驾驶的乘用车还有不小的距离。
　　目前，市场上能够对自己自动驾驶行为负责的只有奔驰的DrivePilot。当车主开启了DrivePilot之后，驾驶员可以在车内浏览网页、查看手机或者看电影等。而一旦在DrivePilot模式下，出现任何交通事故，作为厂家的奔驰都将负起赔偿的责任。不过奔驰对于DrivePilot的使用还是有非常严格的前提条件，其中最让人诟病的莫过于车辆时速不能超过60kmh。要知道，在不限速的德国高速公路上，这个速度无疑是龟速。但从整个行业来说，这也是第一个由整车企业完全接管车辆，并对相关的事故负责的案例。
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　　从技术层面来讲，之所以会出现对前方静态障碍物识别失效的案例，更多还是因为当前不少车辆采用的还是毫米波雷达摄像头的方案，至于特斯拉更是只采用纯视觉的方案。在这种没有激光雷达支持的技术方案中，要想实现对于前方障碍物更加精准的识别，更多还是要依赖于大量的道路场景数据的学习，让整车自动驾驶系统能够自己识别出前方障碍物。可一旦没有办法识别出，就很容易出现小鹏P7以及去年蔚来在沈海高速上的车祸情况。对于整车企业来说，数量不多的交通事故可能占自己每年销售车辆中很小的比例，但是对于用户家庭或者受害者家庭来说，可能就是100。
　　总结
　　在自动驾驶领域，对于整车企业来说，研发肯定要提速，但是部署必须慎重。即便车企可以通过驾驶辅助来将所有责任都归咎于驾驶员一方，但是持续不断的驾驶辅助功能的失效并酿成交通事故，对于车企的名誉也造成了不小的伤害。而从另外一个方面来讲，要想从驾驶辅助功能通过持续的优化升级到L3甚至L4级别自动驾驶，本身还需要海量的数据来对算法的优化形成支撑。而要高效且低成本地收集实际道路场景的数据，就不得不加速在用户车上部署各类传感器来收集数据。
　　高等级自动驾驶的部署会是一个很漫长的过程。其中，可能不仅是整车企业、自动驾驶技术公司的努力，也有驾驶员的大力配合，从立法角度也需要在鼓励企业创新与防止企业为了抢占市场份额而推出有瑕疵的产品之间找到一个平衡。目前的自动驾驶技术可能走完了前80甚至90的道路，但剩下的10或者20的道路可能需要花费比之前更大的气力才能达到。毕竟汽车不是手机，死机了可以重启。自动驾驶的汽车在路上，一旦出现了死机或者决策方面的失误，那就是一件件不可挽回的人间悲剧。