01，2020年行将一半，那些吹过的牛皮能兑现吗？
“我们的目标是2020年在高速公路上实现自动驾驶，2030年在城市环境中实现自动驾驶。”
“可能在2021年前自动驾驶汽车可以上路。”
“我们判断，2020年应该是无人驾驶真正大规模商业化的元年。”
“2020年,将有100万辆特斯拉汽车在道路上进行自动驾驶出租车业务。”
……
这是这些年来，业内大咖们对无人驾驶商业化落地时间的预测。从这些预测中，你可以频繁看到一个时间——2020年。这就是为什么大多数业内人士都把2020年当作是无人驾驶商业化的元年。
然而，2020年行将一半了，我们不但没有迎来商业化的无人驾驶，甚至还得看着它渐行渐远——曾经红极一时的自动驾驶公司不但没有看到盈利的曙光，甚至还遭上了倒闭潮，裁员潮。
譬如，曾经融资72.5亿美元，被誉为全球自动驾驶行业的融资王的Cruise，宣布裁员150人，裁员比例高达8%；
譬如，曾创下独立初创公司单轮融资记录5.3亿美元的Zoox，却被the Information报道称正在寻求卖身；
譬如，以9.4亿美元打破Zoox独立初创公司单轮融资记录的Nuro，也被业界传闻在寻求卖身；
第一家真正意义上实现无人驾驶卡车实验的Starsky Robotics则更是简单粗暴，直接宣布停止运营。
有人说，这是因为疫情阻碍了无人驾驶商业化的进程。乌云遮不住太阳，真金不怕火炼。正确的事物总是能经住各种各样的考验。现如今，自动驾驶这个行业没能熬过新冠疫情这场大火，这说明，无人驾驶的含金量其实并没有我们想象中那么高。
更何况，资本市场也不是因为疫情才开始退出自动驾驶这一领域的，早在2018年就已经有退潮的迹象。
据亿欧的统计数据，在2019年获得融资的中国自动驾驶零部件及方案的供应商只有25家，较2018年减少了8家；总融资金额从2018的162.3亿锐减至107.1亿，同比下滑了34%。
数据来源：亿欧网
有业内人士透露，资本市场之所以加紧退出无人驾驶领域，是因为他们看不到其商业化的未来。这就如同当年摩根士丹利把Waymo的估值从1750亿美元下调至1050亿美元时给出的理由一样——“自动驾驶行业的发展速度比预期慢”。
不仅资本市场不看好，连终端市场也不太接受无人驾驶。
前段时间，PAVE对美国1200名成年人进行了调查。调查显示，有将近75%的受访者说自动驾驶汽车还没准备好迎接黄金时段；有48％的受访者表示千万不要坐自动驾驶出租车。
PAVE是谁？它是由奥迪、Aurora、Cruise、通用汽车、Mobileye、英伟达、丰田、Waymo和Zoox在内的多家汽车厂商、科技公司和与汽车有关的机构组建的联盟，旨在对外宣传：“自动驾驶汽车能给交通运输业带来变革，使交通运输更安全、具有更高的可持续性。”
从它口中说出这些数字，大概就像是黄婆卖瓜，不但不自卖自夸，还自卖自贬。
02，逗我玩呢？这也叫无人驾驶？
“你胡说！无人驾驶已经有商业化的项目，前几天我还体验来着。”
最近，你确实能看到一些所谓无人驾驶的落地项目。例如，百度在长沙推出了无人驾驶出租车服务，市民能直接在百度地图App上呼叫这些出租车；例如，文远知行在广州黄埔推出了RoboTaxi试运营服务,成为全国首支在一线城市落地的自动驾驶出租车队。
看到这些信息的时候，我也愣了一下，心想：“难道我之前的判断是错的吗？客运领域的无人驾驶真的有商业化的可能吗？”抱着这个疑问，我来到了文远知行推进自动驾驶出租车项目的黄埔区，叫上了那辆能自己打方向盘、自己踩刹车油门的纯电轩逸。
在广州生活过几年的人大概知道黄埔什么情况，总得来说，可以用四个字来概括——人迹罕至（相较市区而言）。关于这点，房价是最能说明问题的。2020年4月，根据世联评估EVS检测，黄埔区商品房的平均成交价为23192元/平方，是越秀区的二分之一，每平方比番禺区少1500元。
早上10点，我去到黄埔萝岗。这个时间在天河海珠还算是上班高峰期，但在黄埔区的一个地铁站（苏元）路口，一条双向12车道的大马路上只有寥寥数台车。这下，你大概知道为什么文远知行会选择这个地方推行无人驾驶商业化的落地项目了吧。
打开文远知行专门为自动驾驶出租车业务推出的APP——WeRide Go，里面显示整个黄埔区只有一台车在运行。奇了怪了，现在这个点，应该挺多人上班的，怎么就只有一台车呢？难道是因为其他车都载着客人？我在车上问了一下和我同乘的安全员，对方没有回应。
从按下呼叫用车的那一刻起，我就更加相信客运领域的无人驾驶技术无法商业化。因为，严格意义上，文远知行的自动驾驶出租车连智能都算不上。
一上车，车上的安全员就开门见山地跟我说：“我只是安全员，不回答任何问题。”
首先，你不能随便在马路上的任何一个地方呼叫上车。它严格规定了上车和下车的地方，就像在站台等车一样。
其次，如果你上车了，想临时更改目的地。对不起，你做不到！你必须得去到原先设置好的下车点，重新下单才行。这可连公交车都不如，起码人家还是可以半途下车的。
再者，我上车的时间是10：09分，到下车那地已经是10：30分了。这一路3.6公里，总共就7个红绿灯，路上车也不多，百度地图显示这一路程只需8分钟，可是它却用了21分钟，多花了两倍多的时间。
这还是整体方面的，落到乘车过程的细节处，这趟旅程的体验则更是惊悚。不夸张地说，虽然我是乘客，但一路上也没敢轻松下来。
正常行驶中的车辆，突然猛打方向盘，偏离了正常的驾驶路线，需要安全员紧急介入。
车辆不明原因的急刹车导致我往前冲。
整个乘车过程中，我被路上其他人怒视两次（因为妨碍到对方了），因急刹车而撞到前方座椅两次。比我更紧张的是安全员，他的手始终虚握着方向盘，保持着随时接管车辆的姿势。可以看出，他的神经始终处于紧绷状态，并未因为车辆是自动驾驶而有半点放松。
就那一次体验来说，我基本可以下一个定论，文远知行的这次所谓无人驾驶商业化项目，作秀的成分要远大于推广、试验的成分。
03，过度吹嘘无人驾驶，让社会承受其恶果
这些自动驾驶领域的初创公司为什么要急于把无人驾驶推出市场？创新工场董事长李开复一阵见血地说道：“这些公司的自动驾驶，关系未来生死，不成功便成仁”。所以，为了把钱融到手，他们不惜把无人驾驶的未来描绘得如此触手可及。
过度吹嘘无人驾驶商业化进程无疑能帮这些初创公司拿到融资，但是其造成的严重后果，是由社会来承担的。就如人工智能和机器学习教父级人物、伯克利大学教授Michael Jordan所说的：“在大众媒体的误导下，现在公众对大数据、人工智能等都存在严重误读。”
这就是所谓：“夫市之无虎明矣,然而三人言而成虎。”过度吹嘘无人驾驶技术无疑会增加社会群体对尚未成熟的无人驾驶技术的信任度，让消费者完完全全把生命交付于它，从而造成许许多多严重的交通事故。
这样的例子真的数都数不完！
就在六一儿童节当天，在中国台湾的水上交流道上，一辆Model 3撞上了侧翻了的大货车，车身前半部直接撞入车厢内。据当地媒体报道，当时车辆开启了Auto Pilot功能，时速大概在110km/h。
其它司机都能看到，就它看不到，这是需要思考的问题。
5月25日，在G20青银高速银川方向约93公里，一辆正处于自动驾驶状态的特斯拉Model S因无法识别前方路面施工的提示牌而发生了碰撞。幸运的是，当时的驾驶员还是有注意路面的，在千钧一发之际采取了避让措施，所以碰撞的后果并不严重，只是轻微刮擦而已。
同样是5月，一位男子以为自动驾驶绝对智能，在高速路上接打电话，没有注意路面情况。结果，正处于自动驾驶状态的车辆因无法识别前方障碍物而直挺挺地撞了上去，导致车辆严重受损。
这三宗事故的受害者都是幸运的，在日本东京的这位44岁男子Umeda Yoshiro就没有那么幸运了。
当时，受害人发生了一起小型车祸，正与其他人站在东名高速公路的外侧查看车辆的受损情况。肇事的 Model X 处于 Autopilot 状态，它的前车为了避开前面车祸的现场而切换车道，Model X 的自动驾驶系统不但未能察觉这个状况，还加速撞上了人群，并造成受害人死亡。
这还只是最近才发生的事故，更多惨烈的事故还在前头。
第一例无人驾驶车撞死人事件中的49岁Elaine Herzberg、在行驶中玩手机的38岁软件工程师黄某、因为自动驾驶系统无法识别天空和白色卡车而丧命的特斯拉Model S车主……他们的死因都是相同的，就是太过信赖车辆的自动驾驶系统。
谁应该为他们的死负责任？不是事故中的责任方，而是那些站在场外，过度吹嘘无人驾驶技术如何这般，把无人驾驶技术描绘得如此触手可及的人！如果没有他们的信誓旦旦，这些受害者又怎么会命丧黄泉！
04，别瞎忙活了，真正的无人驾驶永不会来
在依赖无人驾驶系统的时候，你得想清楚一个问题，AI技术能够创造出比16岁孩子更聪明、更成熟、更可靠的机器吗？如果不认为，那你愿意把自己的生命交给智力水平不堪16岁小孩的自动驾驶系统吗？我相信没人敢这么做。
事实上，现在的人工智能技术虽然在模仿人类理性行为与决策判断上取得了长足进步，但是这些突破主要归功于计算能力的大幅提升，而非对人类思维的深度理解。
什么叫做人类思维的深度理解？就用自动泊车这个例子来说明这个问题。
凡是称自己为L2、L3级自动驾驶的汽车，言之必谈它们的自动泊车有多厉害。我不否认他们的厉害。他们也确实做的比新手司机要好，起码能停进去，而且能做到左右两边的间隙是一样的。
可是，一位老司机停车，他考虑的仅仅只是停进去那么简单？当然不是！他还要考虑，哪一个车位在树荫底下，能让车辆避免太阳光的直射；他还会考虑，哪一个车位离电梯口更近，能让他少走两步路；他还会考虑，哪一位车位更容易停进去，能为他节省停车的时间。
试问，现在哪一款自动驾驶汽车会思考上面几点？我相信没有一款能做到！机器思考更多的是做到，但人类往往并不满足于做到，还需要思考如何做得更好。
就连在封闭的停车场上，自动驾驶汽车都没办法做到更好，在开放的公共道路上，它们就能“活”得像一位人类司机吗？答案当然也是否定的！事实上，无人驾驶要解决的，不只是技术问题，更是如何在非理性的社会，理性地生存下去。
即便没有停车位，也要把车停在树荫底下，这做法当然是不对的，但不可否认，这就是人性。
从广州内环路转入洲头咀隧道的这一条路，是我每天下班回家的必经之路。从内环进入隧道只有一条车道，就是最左侧车道。然而，这里却时常排起两条“长龙”，占据了内环路左侧的两条车道，其中左侧是正常排队的车道，右侧是插队车道。
经常走这路的人都知道，只要在最左侧车道有序排队，大家都能快速有序地通过这一路口。但是，为了比别人快那么一两分钟，很多人都选择在右侧车道插队，从而导致整个路口的拥堵。只要有一个人插队了，就会有第二、第三个……这就是所谓的破窗效应。
被机器操控的无人驾驶汽车能正常通过这里吗？我相信它不能。
不只是洲头咀隧道如此，只要是融、汇车道都会出现插队的现象。
下面这张图很美，但是你能看到车辆杂乱无章的变线轨迹吗？这就是国情。
我们时常把道路资源挂在嘴边，但我们有没有想过为什么道路和资源会组合在一起？因为走在马路上的每个人本来就有巨大的成本压力：时间成本、燃油成本，甚至是机会成本。在路上的司机们都是利益追逐者，而无人驾驶汽车在这场追逐战中注定是失败者。
所以，无人驾驶要想充分发挥其功用，首先就是要将社会理性化，也即要求别人不要加塞，不要路怒，甚至还要礼貌让车。要是有自动驾驶公司做到这点，估计它得到的不只是无人驾驶商业化的红利，还有诺贝尔和平奖。
客运领域的无人驾驶就像是无理数一样，只能无限接近，不能穷尽。但为了这无法实现的理想状态，各行各业却已经砸了数以千亿级的资本进去了。
根据中国电动汽车百人会的统计，单单2015年到2017年11月，自动驾驶汽车相关领域的投融资金额就达到了1438亿美元。算上2018年的70亿美元和2019年的66亿美元，自动驾驶领域的融资规模将近1600亿美元。要是让你把这些钱都拉走，你需要17辆重型卡车才能完成。
全新100面值的美元重量是1.05克，1亿美金就是1亿*1.05G/100=1050kg，1600亿美金的重量=1680吨。这种重型卡车的吨位大概是100吨。
很可惜，这些真金白银绝大多数只能是打了水漂了。
无人驾驶不过是资本市场安插给消费者的伪需求。消费者不敢，也不需要用上无人驾驶这玩意。他们更多的只是希望在自己累了困了的时候，有个“副驾驶”能帮忙扶一扶方向盘，踩一踩刹车，不至于让自己设身于危险之中。
所以，与其盲目追求无人驾驶——拼命追求设备的精度和能见度，不如把精力放在自动驾驶辅助上，让其价格更低，精度更高，反应更人性化，让购车预算有限的消费者也能享受到自动驾驶辅助系统的便利。
