自动驾驶在此次疫情中大放异彩
冬天总会过去，但谈春天还为时尚早。
疫情之下，百业萧条，但无人驾驶技术却意外获得关注。受制于疫情的传染性，无人化商业模式一时被热议。在这场“抗疫”中，无人车价值逐渐显现。武汉方舱医院内，无人车辆往来穿梭。这些车辆拥有远程调控装置，配合医院需求随时上岗。此外，车辆的提供方安排工程师进行监控，有需求随时响应。一时之间，无人驾驶的春天好像来了。即使资本寒冬、行业下行，小马智行（pony.ai）、驭势科技仍相继宣布完成新一笔融资。前者公布获得了高达4.62亿美元的融资，领投方为丰田汽车集团；后者虽未公布融资金额，但投资方亦是知名零部件企业博世。在世界舞台上，中国自动驾驶技术似乎正获得认可。
另一个好消息是：2月27日，在加州车辆管理局dmv公布的“2019年度自动驾驶路测成绩单”中，百度的mpi值（miles per intervention，每两次人工干预之间行驶的平均里程数）首次超越自动驾驶“老大哥”waymo，位居36家名单之首。排行榜前十公司中，还有4家来自中国。“自动驾驶已进入中美两极同时共存的新时代。”autox ceo肖健雄如是告诉亿欧汽车。
经历了2019年的泡沫破灭之后，中国自动驾驶行业实在太需要好消息了。
但如果说春天就这样到了，或许太乐观。等待“关键转折点”对于中国自动驾驶行业而言，“关键转折点”仍未到来。上世纪90年代，国内高校和研究机构已经开始研发自动驾驶技术。1992年，国防科技大学研制出国内第一辆真正意义上的自动驾驶汽车ciavt-i型，中国自动驾驶行业由此真正起步。但此后20多年时间里，自动驾驶技术仍只存在于高校实验中。甚至直到2009年，国家自然科学基金委主办的“中国智能车未来挑战赛”中，参赛队伍也几乎全部来自大学校园。
第一个转折点在2014年。
当年，亟待转型的百度开始入局自动驾驶，被誉为“人工智能领域的四大金刚之一”的吴恩达加盟。为了与吴恩达见面，李彦宏推掉了好几个重要会议。长达3小时的饭局过后，吴恩达对李彦宏说：“我希望帮助你们。”遂即加入百度。此后，他成为百度首席科学家，负责百度研究院的领导工作——其中就包括自动驾驶业务。那一时期，百度吸纳了楼天城、韩旭、彭军、邬学斌、倪凯、韩旭等一众自动驾驶人才。2014年9月，百度开启了与宝马在自动驾驶领域的合作。虽然双方为期3年的合作在2017年提前结束，但在当时，与德系豪华品牌开启战略合作，为百度引来了不少关注。互联网巨头百度的加入，加速了中国自动驾驶产业化。越来越多人看到这项技术的商业价值，这其中，也包括投资人。2016年到2017年间，成为自动驾驶技术第一个爆发点。诸多技术人员出走百度，陆续成立属于自己的自动驾驶公司，如彭军和楼天城创立的小马智行、倪凯的禾多科技、张天雷的主线科技等。一时间，中国自动驾驶行业“百花齐放”，引得各路投资人竞相“撒钱”。这一定程度上刺激了行业发展，随后，相关法规陆续出台。在此过程中，robotaxi这类公司获得了更多资本青睐，成为业界最受关注的企业类型。但那段疯狂的日子已经结束。2018年下半年至2019年，中国自动驾驶行业发展脚步放缓。而如今，即便有好消息传出，但在诸多方面并未有实质上的突破。新的行业发展关键转折点尚未到来。难题待解
曾在2019年戳破自动驾驶行业泡沫的诸多难题——商业化、资本、供应链、政策等问题，仍然未解。
从技术难度上看，方舱医院里运行的无人车与人们期待的l4、l5级自动驾驶，不可同日而语。“开放道路场景”自动驾驶的实现难度，远远大于封闭/半封闭场景自动驾驶——前者场景复杂、参与者众多、极端案例（corner case）出现概率大。在当下，自动驾驶技术的不成熟与安全隐患，同样是制约技术商业化落地、行业发展的重要因素。
咨询机构gartner曾在2019年发布了一个“技术成熟度曲线”，不幸的是：诸多自动驾驶公司努力的技术方向——l4级自动驾驶，正处于“幻灭期”。gartner认为，其技术实现时间将超过十年。另外，l5级自动驾驶则处于“期望膨胀期”。
一些业内人士的看法则更悲观。“这项技术真的很难，自动驾驶汽车还要几十年的时间才能在路上普及。”2018年底，自动驾驶领头羊waymo的ceo约翰·科拉菲克（john krafcik）曾如是表示。他话音未落，另一位硅谷大佬——苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（steve wozniak）也发表了看法：“我信不过自动驾驶汽车。”考虑到技术突破难度，一直推崇单车智能路线的百度apollo也开始加码“车路协同”技术方向。2018年底，百度开放了车路协同代码，并在长沙街头进行数月装有v2x设备的robotaxi载客试运营。2019年，百度在长沙测试路段投入45辆robotaxi车辆开启试运营，并在年底的“apollo首届生态大会”上，着重介绍了车路协同解决方案。而在限定场景下，自动驾驶技术实现难度仍不容忽视。相关区域里，车辆行驶过程中面临的意外情况并不少——车辆、人员的随意穿行、乱停车等情况，都会给无人车行驶造成困扰。另一方面，即使是同一场景，目前各家企业的技术适应能力也并不高。在a矿区可以顺利运转的无人车，到了b矿区却可能频频出错。各企业仍然需要进一步打磨技术，以适应未来大规模商业落地的需要。即便目前中国自动驾驶企业的mpi值与美国持平，也并不代表中国自动驾驶企业能够实现规模化商业落地。此外，大规模商用仍需考虑成本问题。
资本方面，虽然刚有两笔融资信息公布，但放眼整个行业，并不乐观。各企业本身大量的资金需求与不及预期的技术发展、机构愈发谨慎的投资策略相矛盾，行业开始洗牌。在2019年，robotaxi融资企业数量变少，甚至曾经的明星公司roadstar.ai惨遭清盘，吴恩达离开百度后加入的美国自动驾驶公司drive.ai也随后轰然倒下，更易实现应用落地的限定场景自动驾驶企业逐渐受到关注。但经过了膨胀期之后，自动驾驶公司的估值已经被抬高。疫情与行业寒冬之下，一级市场募集基金难度加大，资本更加理性。唯有商业落地苗头的企业更易获得投资青睐。“投资人会选择一个刚需、有买家能力的落地场景（进行投资）。”慧拓ceo陈龙如是对亿欧汽车表示。在这种情况下，还未有自我造血能力的自动驾驶公司举步维艰。智行者ceo张德兆对亿欧汽车表示，明年限定场景自动驾驶可能会有一些规模化落地，但性价比仍是制约大规模应用的关键。此外，中国自动驾驶供应链不成熟、政策法规落后等问题，依旧需要时间来解决。以激光雷达为例，即便很多厂商已将产品价格下探至1000美元以下，但仍不符合大规模商业化标准。而目前，中国仅允许自动驾驶汽车在部分区域进行路测，与美国加州允许自动驾驶汽车上路行驶的政策相差甚远，并不利于技术迭代。突发疫情虽然让一些自动驾驶公司受到关注，但由于对汽车行业有不小的负面影响，技术公司发展的不确定性也被随之放大。冬天总会过去，但谈春天还为时尚早。
车云星
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福特星球
虫洞
2020下半年5G引发的新一轮换机潮有望来临
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C语言结构体(struct)用法的详解
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INICnet™技术简化车载音频和声学功能的实现
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hcnr200工作原理
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中国物联网市场上演的精彩碰撞
互联网人口红利渐消，“流量”下半场如何绝地反击
为什么人工智能需要新的芯片架构
GCC-PHAT算法无法消除风噪声干扰问题原因分析
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一起看看中国工程师自研的iPhone 12磁吸无线充方案
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另一个好消息是：2月27日，在加州车辆管理局dmv公布的“2019年度自动驾驶路测成绩单”中，百度的mpi值（miles per intervention，每两次人工干预之间行驶的平均里程数）首次超越自动驾驶“老大哥”waymo，位居36家名单之首。排行榜前十公司中，还有4家来自中国。“自动驾驶已进入中美两极同时共存的新时代。”autox ceo肖健雄如是告诉亿欧汽车。
经历了2019年的泡沫破灭之后，中国自动驾驶行业实在太需要好消息了。
但如果说春天就这样到了，或许太乐观。等待“关键转折点”对于中国自动驾驶行业而言，“关键转折点”仍未到来。上世纪90年代，国内高校和研究机构已经开始研发自动驾驶技术。1992年，国防科技大学研制出国内第一辆真正意义上的自动驾驶汽车ciavt-i型，中国自动驾驶行业由此真正起步。但此后20多年时间里，自动驾驶技术仍只存在于高校实验中。甚至直到2009年，国家自然科学基金委主办的“中国智能车未来挑战赛”中，参赛队伍也几乎全部来自大学校园。
第一个转折点在2014年。
当年，亟待转型的百度开始入局自动驾驶，被誉为“人工智能领域的四大金刚之一”的吴恩达加盟。为了与吴恩达见面，李彦宏推掉了好几个重要会议。长达3小时的饭局过后，吴恩达对李彦宏说：“我希望帮助你们。”遂即加入百度。此后，他成为百度首席科学家，负责百度研究院的领导工作——其中就包括自动驾驶业务。那一时期，百度吸纳了楼天城、韩旭、彭军、邬学斌、倪凯、韩旭等一众自动驾驶人才。2014年9月，百度开启了与宝马在自动驾驶领域的合作。虽然双方为期3年的合作在2017年提前结束，但在当时，与德系豪华品牌开启战略合作，为百度引来了不少关注。互联网巨头百度的加入，加速了中国自动驾驶产业化。越来越多人看到这项技术的商业价值，这其中，也包括投资人。2016年到2017年间，成为自动驾驶技术第一个爆发点。诸多技术人员出走百度，陆续成立属于自己的自动驾驶公司，如彭军和楼天城创立的小马智行、倪凯的禾多科技、张天雷的主线科技等。一时间，中国自动驾驶行业“百花齐放”，引得各路投资人竞相“撒钱”。这一定程度上刺激了行业发展，随后，相关法规陆续出台。在此过程中，robotaxi这类公司获得了更多资本青睐，成为业界最受关注的企业类型。但那段疯狂的日子已经结束。2018年下半年至2019年，中国自动驾驶行业发展脚步放缓。而如今，即便有好消息传出，但在诸多方面并未有实质上的突破。新的行业发展关键转折点尚未到来。难题待解
曾在2019年戳破自动驾驶行业泡沫的诸多难题——商业化、资本、供应链、政策等问题，仍然未解。
从技术难度上看，方舱医院里运行的无人车与人们期待的l4、l5级自动驾驶，不可同日而语。“开放道路场景”自动驾驶的实现难度，远远大于封闭/半封闭场景自动驾驶——前者场景复杂、参与者众多、极端案例（corner case）出现概率大。在当下，自动驾驶技术的不成熟与安全隐患，同样是制约技术商业化落地、行业发展的重要因素。
咨询机构gartner曾在2019年发布了一个“技术成熟度曲线”，不幸的是：诸多自动驾驶公司努力的技术方向——l4级自动驾驶，正处于“幻灭期”。gartner认为，其技术实现时间将超过十年。另外，l5级自动驾驶则处于“期望膨胀期”。
一些业内人士的看法则更悲观。“这项技术真的很难，自动驾驶汽车还要几十年的时间才能在路上普及。”2018年底，自动驾驶领头羊waymo的ceo约翰·科拉菲克（john krafcik）曾如是表示。他话音未落，另一位硅谷大佬——苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（steve wozniak）也发表了看法：“我信不过自动驾驶汽车。”考虑到技术突破难度，一直推崇单车智能路线的百度apollo也开始加码“车路协同”技术方向。2018年底，百度开放了车路协同代码，并在长沙街头进行数月装有v2x设备的robotaxi载客试运营。2019年，百度在长沙测试路段投入45辆robotaxi车辆开启试运营，并在年底的“apollo首届生态大会”上，着重介绍了车路协同解决方案。而在限定场景下，自动驾驶技术实现难度仍不容忽视。相关区域里，车辆行驶过程中面临的意外情况并不少——车辆、人员的随意穿行、乱停车等情况，都会给无人车行驶造成困扰。另一方面，即使是同一场景，目前各家企业的技术适应能力也并不高。在a矿区可以顺利运转的无人车，到了b矿区却可能频频出错。各企业仍然需要进一步打磨技术，以适应未来大规模商业落地的需要。即便目前中国自动驾驶企业的mpi值与美国持平，也并不代表中国自动驾驶企业能够实现规模化商业落地。此外，大规模商用仍需考虑成本问题。
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