百度谷歌还是奔驰宝马？ 无人驾驶技术出现两大阵营

          近期在无人驾驶领域发生了几件大事：由自动驾驶技术导致的几起特斯拉车祸、特斯拉与Mobileye宣布“分手”、英特尔、宝马和Mobileye合作、Delphi和Mobileye合作。

        尽管这些事件看上去彼此孤立，且发生的时点各有先后，但围绕的核心都是同一个：无人驾驶技术。随着行业内内一分一合的动作进展，无人驾驶这一全新领域的行业格局也变得更为清晰。

        总体来看，目前从事无人驾驶技术研发以两大阵营为主：传统厂商和科技公司。由于双方各自的技术方案和实现路径方面存在着明显差异，因而这两大阵营从目前来看基本上很难实现合作，这也在一定程度上解释了特斯拉和Mobileye的合作为何最终难以走下去。

        从实现无人驾驶的路径来看，传统厂商采取了一条渐进式发展路线，根据多年来在汽车工业制造和技术方面的经验积累，传统厂商在过去已经成熟的一套辅助驾驶技术上进行升级和完善，期望最终形成完全意义上的无人驾驶，而科技公司则凭借着自身的科技实力，试图通过人工智能、大数据处理、高精度三维地图绘制等手段，实现在无人驾驶技术方面的跨越式发展。

        从现状来看，传统厂商目前握有一定的优势，科技公司的方案存在着明显的瓶颈，例如数据量太大受到实时传输的限制、整套系统成本过高等。

        尽管从目前的路径来看，这两大阵营存在着明显的差异，但殊途同归，无论哪一种方案，未来都是为了实现完全意义上的所有路面条件下的无人驾驶。只是要实现这一点，或许监管制度方面的障碍比技术突破本身要更难。

       英特尔物联网策略与合成产品执行总监布里吉特? 卡尔琳（Bridget Karlin）对腾讯科技表示，在进行技术研发的同时，厂商也在跟监管层进行密切的沟通，让他们的认识与产业的发展同步，近期的一系列自动驾驶事故也给行业提了醒，任何时候都需要将安全放在第一位考虑。

技术方案的差异导致两大阵营成形

        Mobieye联合创始人兼首席技术官Amnon Shashua在2016年CES大会期间的一场发布会上展示的一页PPT基本上便梳理清楚了传统汽车厂商和科技公司在进行无人驾驶技术方面所采取的不同技术方案路径：前者强调的是在所有地方进行无人驾驶，实现的方式是通过低精度的地图和高精度的传感器和摄像头，而后者则首先在某些固定区域 进行无人驾驶试验，通过高精度的三维地图和低精度的传感器激光雷达来实现。

        目前从事无人驾驶技术研发的科技公司以谷歌、百度等为代表，而进行这一领域技术研发的传统厂商则以奔驰、宝马、沃尔沃和Mobileye等为主。

        简单来说，传统厂商通过车载的高精度摄像头，实时采集路面数据并反馈给车辆，车辆通过算法对这些数据进行分析并做出实时决策。而科技公司是通过激光雷达，对路面数据进行实时扫描，绘制出高精度3D地形图并上传至车内电脑，电脑再通过对数据的分析形成决策，从而让运动中的车辆实现实时的应对动作。

        Shashua认为，目前科技公司的无人驾驶解决方案存在几方面的现实障碍，首先是数据量太大，由于行驶的车辆与高精度地图数据需要进行实时的比对，因此每公里的数据量在3至4个GB大小，大量数据的实时传输在现有的无线网络环境下仍有很多障碍，英特尔不久前预计，到2020年，每一辆智能汽车每天产生的数据量在4000G左右，二是对于数据的实时处理必须要在车上完成，无法借助云端来实现，因而目前谷歌和百度等路测的无人车基本上都是移动的高性能电脑。三是成本太高，目前谷歌的一套无人驾驶系统总成本在30-40万美元，实现量产目前完全不现实。

        与之相比，传统汽车厂商的技术方案目前有着明显的优势，首先传统汽车厂商有着多年的汽车工业制造基础，第二，其高精度实时传感器获得的数据量在每公里10k左右，数据量非常小，能够实现实时的数据传输，另外这套方案也并不需要在有着高精度地图数据的地区才能使用，而是几乎在任何地区都能使用。

        传统厂商最大的优势在于，目前路面上跑着的大部分汽车都是出自传统汽车生产商，他们未来所需要做的无人驾驶汽车，便是在现有汽车上进行升级，不断地加入无人驾驶技术便能够实现，而科技公司的一整套技术方案，更像是从零开始起步的努力。

未来趋势或更有利于科技公司阵营

        从目前的两大阵营力量对比来看，似乎传统厂商也占据着绝对的优势地位，尽管谷歌、百度等科技公司在科技领域地位显著，但具体到工业生产领域，和传统厂商相比依然力量薄弱，近期的英特尔与宝马、Mobileye的合作，希望在未来打造无人车行业标准，也进一步巩固了传统阵营的力量。

       尽管如此，随着整个行业的发展，尤其是一些基础设施方面在未来的大推进，或许将越来越有利于科技公司阵营这一方，而使得未来无人驾驶技术的优势朝另一边倾斜。

       比如数据传输的问题，随着未来5G网络的大规模普及甚至未来更高速的无线网络的实现，将使得无人车大量数据传输的问题迎刃而解。

       另外关于成本过高的问题，谷歌无人车组曾表示，未来随着规模效应的形成，成本将有望实现递减。

       从上文的PPT截图中也能够看出， Shashua本人也认为，未来科技行业阵营和传统厂商阵营有相互融合的趋势，无论各自目前的技术方案路径如何，最终都是为了实现完全意义下的在任何路面下的无人驾驶场景。

        但无论是传统厂商还是科技公司，最终将无人驾驶推向终端用户时，都将面临一个共同的难题：说服监管者。

        对于目前监管制度上面临的障碍，很多业内人士都表示，比起技术障碍来，制度上的障碍可能更难克服，需要花费的时间也可能更久。

        近期刚刚积极投身到无人驾驶领域的英特尔物联网策略与合成产品执行总监布里吉特? 卡尔琳（Bridget Karlin）对腾讯科技表示，近期的特斯拉车祸事件对从事无人驾驶技术的公司是一个提醒，那就是任何时候都要将安全放在第一位，尽管一再强调实现无人驾驶从经济上会有很多的收益，但任何时候都不能将安全放在次要的位置考虑。

        卡尔琳认为，要实现最终的无人驾驶的目标是一个漫长的渐进过程，除了技术上的不断进步和完善以外，还有相关制度的跟进，英特尔方面透露，其已经与监管部门有着积极的沟通，推进制度对无人驾驶技术最终应用的认可。