本文来源：时代周报 作者：崔鹏志

在汽车无人自动驾驶上，马斯克的“路”或许难以走通。

12月23日，据中国经济网报道，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）表示，针对涉及特斯拉驾驶辅助系统的汽车碰撞事故展开两项特别调查。此前，在周三公开的一份美国加州公路巡警事故报告显示，上月一起八车连环相撞事故中，一名司机声称自己的特斯拉 Model S处于全自动驾驶（FSD）模式，而该模式发生了故障。

在探索自动驾驶的路上，各路车企都曾经或多或少地付出过代价。时值年末，时代周报记者注意到，各类自动驾驶汽车产业峰会、论坛上，专家学者们都在为自动驾驶问题的一类商业“非主流”路线发声。

“我们中国率先提出了网联化的理念和分解，网络化与智能化深度耦合正在形成明确的C—V2X（蜂窝车联网技术）的路径和领先的C—V2X的产业体系。”中国工程院院士、清华大学教授李克强在12月16日的全球智能汽车产业峰会上断言。

“技术路线的分歧，也可能是后进的中国自动驾驶产业超越美国的一次机会。”12月15日，一名自动驾驶产业链业内人士向记者感叹，“这个领域终会发生激动人心的大事。”

传统路线陷“恐怖谷”困境

在实际场景上，自动驾驶正面临“恐怖谷效应”。

在自动驾驶技术由L0（人工驾驶）发展至L4（自动驾驶）乃至L5（无人驾驶）的过程中，L0~L2的演变始终较为安全。如今大部分车企进入L2（辅助驾驶），却尚不及L3（自动辅助驾驶）、L4，车企们对自动驾驶技术的宣传使得人们的期望高于系统能力，最终引发众多惨剧。

同济大学汽车学院教授朱西产将“恐怖谷”视为自动驾驶由L2通向L3过程中必经的落差，由于前车之鉴，人们对技术的接受程度急剧下降。“难就难在未知的不安全场景。”12月15日，朱西产在“未来·汽车”智能场景创新峰会上说，自动驾驶的安全认证没办法模拟存在超长拖车等非正常道路情景下的情况。

FSD软件是特斯拉售价15000美元的附加自动驾驶能力，是对标准“自动驾驶”功能的补充和升级。由于官方调查报告还未公布，尚不知这项被马斯克标榜为“完全自动驾驶”的功能是否要对该次事故负责。

中国科学院院士、华科智谷人工智能研究院院长何积丰在演讲中指出L4级别自动驾驶难以克服的数个“痛点”，包括单车感知信息无法立即分享复用、最低10亿公里级别的数据测试等。

在实际场景中遇到的困难，最终在自动驾驶的“寒冬”中，成为让自动驾驶企业摇摇欲坠的又一颗砝码。

大众、福特两大汽车集团投资的硅谷明星自动驾驶企业Argo AI在今年10月宣布关闭运营，打开了寒冬的序幕，也预示了传统车企对自动驾驶技术态度的转变。同一时间，一年前曾以500亿美元估值被称为“辅助驾驶之王”的Mobileye正式上市，但估值仅为167亿美元，裁员、高管离职、市值腰斩一一出现在Aurora、Waymo等自动驾驶巨头的身上。

而在国内，有数据表明今年1-10月自动驾驶融资笔数和金额同比分别下降约32%和61%，十分冷清。

福特首席高级产品开发和技术官Doug Field曾坦言，制造一辆能够在密集的城市环境中自由行驶的无人车，难于“把人送上月球”。在美国自动驾驶圈子，一个众多技术专家认可的“准备时间”是几十年，但没人知道最终能否成功，还是带来更多风险。

国内自动驾驶“押注”网联智能

如果说依靠单个汽车自动驾驶能力的“单车智能”路线无法走通，在大洋彼岸，中国科研人员、学者给出的办法，是通过5G、6G通信、车联网技术，让马路“配合”汽车，实现“车路协同”式的无人驾驶。

在国内自动驾驶“网联智能”路线的发展中，2022年无疑是关键一年。

“网联智能并非2022年的新事物。”12月15日，朱西产在接受时代周报记者采访时表示，早在2016年国内便已提出这个概念，但由于2022年原本火热的主流“单车智能”在美国遇挫，更多人对新路线更加重视。

据时代周报记者不完全统计，今年由各地政府部门、政府机构发布的提及“自动驾驶”“智能网联汽车”等产业发展的文件至少超过10份。

2022年4月、8月，交通运输部各发布一份政策文件，对自动驾驶车辆安全、经营方面进行指导；11月，工信部下发《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，宣布通过准入试点的智能网联汽车产品可在试点城市进行限定区域上路通行试点。

各地政府同样对这一新兴技术所带来的潜景反应热烈，广东、上海、江苏、湖南、重庆都在今年颁布文件，提起规划智能网联汽车的发展路径与商业化、安全管理问题。其中，8月1日的《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》更是国内首个聚焦L3及以上自动驾驶权责问题的官方文件。

另一方面，随着顶层设计的加速，网联智能自动驾驶的实际问题也来到台前。

李克强院士表示，“智能网联汽车”是单车自动驾驶与网联汽车融为一体的新产品、新模式、新生态。他认为，目前的网联汽车主要是信息通信、互联网等领域，“过于聚焦于车联网娱乐服务，缺乏对车辆工程的理解和适配。”

“一个现象是，30%的专用车使用了70%的道路通信资源。”何积丰指出，自己团队在收集场景时发现公交车、养护车、出租车等政府管辖下的专用车，使用车联网技术非常普遍，认为从专用车切入正是复用政府存量资产的好办法。

朱西产告诉时代周报记者，网联智能技术路线的商业模式无疑更为复杂、模糊，意味着包括政府在内的多方玩家的加入，有众多问题需要解决，例如“在试点示范区域外，谁来负担车路协同所需的计算资源？又该如何收费？向谁收费？”

在车联网、5G技术加持下，车路协同无疑将使得L4、L5变得更加可行。但马斯克似乎坚持自己的路，在2021年世界互联网大会乌镇峰会上，他曾发表视频演讲称：“自动驾驶可以完全通过视觉神经网络实现，因为人类就是用生物意义上的视觉神经网络驾驶车辆的。”

无论结果如何，对于未来数十年的中国自动驾驶来说，2022年或许都将难以忘记。