最近，围绕自动驾驶商用的消息很热，似乎让人感觉“无人驾驶”就在眼前。笔者从技术层面思考了自动驾驶商用的诸多不确定性，认为其存在不少的风险，并呼吁不应该一开始就允许无安全员的自动驾驶商业化运行。

这篇文章中，笔者更多从产业的角度对自动驾驶做了一些冷思考。有企业对L4自动驾驶车给出了2023年量产的“期票”，L4即高度自动驾驶，是限定区域内的无人驾驶，在自动驾驶感知信息来源比较充分的区域，可以没有司机，汽车可以自动运行，甚至不再需要装方向盘。不过，目前全球还没有哪家企业能够量产L4自动驾驶车辆，未来几年也很难实现。受制于技术，很多以L4为目标的单车智能开发企业，都将L4自动驾驶车量产目标放在5年或者10年后。

经历了十年的发展，自动驾驶如今已经进入蹒跚学步的阶段，但商业落地却需技术积淀，周期会很长。自动驾驶中的初创企业是否能够挺过经年累月的消耗？用户是否能够放心使用自动驾驶？自动驾驶的伦理问题是否解决？凡此种种，都是需要思考的。

各方对自动驾驶的热情正在减退

这几年，资本是擅长讲故事的，但资本的故事实现了多少？

传统行业比较倾向于净利润和现金流，而驱动风口概念行业的，往往是故事。当前，自动驾驶的故事已经讲得差不多了，各方对于自动驾驶技术的热情正在减退，具体体现在：

其一，华尔街对于自动驾驶的热情正在减退。2022年年中，随着以美联储为首的欧美各国央行进入加息周期，美元基金对于风险投资的热情正在减退。实际上过去20年，互联网的发展离不开长期宽松的货币政策，诸如美元、欧元、英镑、日元等主要货币对应的央行长期实施零利率的货币政策。这就使得风险投资盛行，大量资本涌入高风险行业。资本也不再要求初创企业具有盈利能力，仅仅是一个故事，就能从华尔街领到大把美元。但2022年，利率急速升高，使得需要长周期投入的自动驾驶企业获取融资越来越难。资本要求自动驾驶企业加快变现步伐，这也是为什么国内外自动驾驶企业抓紧让并不成熟的自动驾驶L4商用落地。

其二，自动驾驶在互联网大厂中的地位逐步边缘化。2022年，特斯拉自动驾驶部门裁员，Uber也在裁员，国内互联网巨头和造车新势力的自动驾驶相关部门都有不同程度的缩编。移动互联网的兴盛已经基本触顶，互联网大厂的侧重点是找到新的消费级入口，而不是持续烧钱在商用落地遥遥无期的自动驾驶上。主机厂也在进行规模缩编，主机厂是单车智能系统的下游，他们有动力继续坚持下去，但也做好了长期研发的准备。

其三，用L2/L3技术冒充L4的自动驾驶企业逐步增加。既然要长期烧钱，那就需要有回血的手段，如果华尔街、互联网大厂、主机厂商都不想做长期投入，那么利用手头的技术基础换点流动资金成为很多单车智能企业的做法，又或者利用示范工程承接一些项目。但由于L2/L3技术并不能解决关键的车辆痛点问题，所以对于主机厂来说并没有太高的价值，这也使得单车智能企业很容易成为主机厂的附庸。

其四，高精地图、激光雷达和芯片依然存在瓶颈。高精地图的采集成本依然很高，在开放道路上实时更新的成本更高，还有法律法规上的限制，这使得高精地图成为一个很高的门槛，自动驾驶单车智能企业需要自己开辟试验线，通过购买和自我采集来获得高精地图数据。而国内激光雷达产业还不成熟，国内车载激光雷达企业大多数是初创企业，很多企业车载激光雷达产品依然依赖于进口。当然，百度将单车包括激光雷达的成本压缩到25万元的确让人惊讶，但由于其开出的是2023年的“期票”，真的能不能压到这个价格水平还有待观察。再者，即便有激光雷达，激光雷达的耐用性也不佳，持续运行后故障率很高。

我国自动驾驶产业链仍存在诸多短板

从新闻层面来看，似乎我国自动驾驶走在全球前列。但其实我们在产业链高端依然存在较大短板，未来不能仅仅局限于商业化落地，应从产业链自主性来布局，否则即便有了自动驾驶，也有可能受制于人。以视觉神经网络为例，在自动驾驶领域表现的依然是三件事物：数据、算力、算法。

当前，视觉神经网络基本框架算法主要还是来自国外，但算法并非重点，随着人工智能的发展，我国算法能力也在增强。难点是数据和算力。自动驾驶是非常注重数据积累的，这也是当前自动驾驶商用需要5~10年才能落地的原因，而算力方面，我国主要是在高端芯片上有短板。也有人想过利用云算力来实现自动驾驶，但实际上自动驾驶有实时性的要求，云算力存在物理通信距离，也就是存在时延，又极度依赖通信网络的稳定性，因此并不现实。所以自动驾驶未来很长时间要依赖于单车算力，而单车算力则需要低功耗、高性能的芯片。再者，当前汽车智能座舱的操作系统，其实大部分依然是安卓系统，华为鸿蒙系统也有一定的突破，但普及度还是不如安卓系统广泛，这客观上也是我国自动驾驶供应链上的短板。

可以看出，自动驾驶的发展绝对不是单一功能的输出，上游拥有复杂的产业链和供应链，而这些产业链中，很多产业链的核心部件尚未在国产层面给出解决方案。对于自动驾驶，我们要从整条产业链来布局技术，要着重补齐供应链的短板，做好补链强链，提高技术的自主性，否则即便有了自动驾驶，也有可能受制于人。

另外，当前国内的自动驾驶车辆试验，大多数是从A点到B点固定线路的自动驾驶，实际上是达不到L4要求的。L4无人驾驶虽然是限定区域，但是是开放区域的自动驾驶，是需要在限定区域根据客户要求自动规划路线，到达目标地点。

实际上，无论是技术还是产业布局，我国自动驾驶还有很长的路要走，不能被表面的浮华所遮蔽，而要从全产业链来思考、来布局，这样我国自动驾驶才有可能真正实现换道超车。

（作者系浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员  盘和林）