深评丨自动驾驶是该降温还是该添把柴？

在网上引发论战的蔚来辅助驾驶事故，其实早就被人“预测”到了。一个多月前，同济大学汽车学院教授朱西产就曾在公开场合表示：“对于辅助驾驶，当用户期待远远高于系统能力的时候，安全问题就一定会出现。”

当然，用户期待为什么这么高，车企自己最明白。

于自动驾驶产业发展而言，蔚来“辅助驾驶致死事件”或许将成为一个标志性的转折点，这个“转折”算是一把双刃剑。积极的一面在于，这会让全社会重新审视自动驾驶，刺破宣传“泡沫”，推动相关法规健全，尤其是让用户抛弃盲目期待，真正认识到现在所谓的“自动驾驶”发展水平；而消极的一面是，这可能会极大扰乱自动驾驶发展进程，让资本再次爆冷，使企业束手束脚，进一步减慢相关技术的推广应用速度，这些都对产业发展不利。

综合上述两个方面而言，全产业发展应该寻求一个平衡点，可以借此机会主动“降温”，统一舆论战线摒弃“内卷”，让行业回归理性。但“降温”不宜矫枉过正，真正需要降的，是那些过度宣传、侥幸乐观、盲目推广；而自动驾驶技术的研发、立法推进、资本投入，甚至看起来颇有些扎眼的“用户教育”，不仅不应降温，反而应该继续增温才对。

给过度宣传降降温：害人终害己

最近这一年，自动驾驶事故频出，每次都是塌方式负面，可消费者却始终愿意往前冲。在这件事上车企的过度宣传恐怕要负主要责任。这种过度宣传不是一家一户的事，而是普遍地、集体性的过度宣传，给用户营造出了“可以撒手不管”的错觉。

『特斯拉FSD界面』

这件事的鼻祖恐怕就是特斯拉了。早在2014年，特斯拉就开始用“半自动”这个词汇来标榜Autopliot；到2016年Hardware2.0推出时，马斯克说“硬件传感器和算力完全能胜任未来的自动驾驶”；到了2019年，特斯拉正式推出FSD，虽然在用户手册中特斯拉注明了该功能属于“辅助驾驶”，可看这Full Self-Driving的全名，以及马斯克多次在公开场合鼓吹的“可实现L5功能”，恐怕愿意相信它是自动驾驶的用户并不占少数。

作为新势力的始作俑者，特斯拉已经成为众多企业争先效仿的对象。这种效仿不仅仅是在产品定义、销售模式上，同时也在对于辅助驾驶功能的过度宣传上。于是乎，国内的企业站在巨人的肩膀上，造出了不少新概念，比如”L2+”、”L2.5”等等，将自己的L2级辅助驾驶包装成“自动”，大搞文字游戏。

比方说，在搜索引擎上键入关键词“L2+”或者“L2.5”，能第一时间出现很多车型，其中不乏传统车企的销量主力；甚至在极狐阿尔法S的官网页面上赫然挂着“智能高阶自动驾驶”的称呼。而在事故舆论发酵后，有些新势力显然开始纠正说法，比如理想已经把此前官网上”理想AD高级辅助驾驶系统”的“高级”两个字删掉了，小鹏也把其辅助驾驶系统的名称由此前的“XPILOT3.5自动驾驶辅助系统”改为“XPILOT3.0智能辅助驾驶系统”。

对于L3的争夺更是你方唱罢我登场，车企纷纷标榜自己为“首个”，以致网上出现了多个车企的多个“首款L3”。比如“率先实现L3级自动驾驶量产落地”、“中国首个L3级自动驾驶”、“全球首款L3级自动驾驶量产车”、“全球首款量产L3级自动驾驶”等……

不仅L3，个别车企同样对L4展开了混淆式进攻，比如威马汽车。原本威马W6可以实现AVP功能（自动代客泊车），而该功能属于L4级自动驾驶的场景之一。于是乎威马汽车便将这款车定义为“限定场景L4级无人驾驶”，甚至其官网直接标注这款车为“国内首款无人驾驶量产车型”。

厂商知道这是怎么一回事，业内人士也知道这是怎么一回事，但用户呢？恐怕眼睛盯着“L4级无人驾驶”而忽略了“限定场景”的大有人在。

而在销售端，大肆鼓吹“自动驾驶”的情况更是屡见不鲜。让人无语的是，大部分新势力直营店在销售端宣传辅助驾驶时分“事前”和“事后”。在辅助驾驶事故前，大家的宣传往往是“这就已经可以达到自动驾驶了，不过由于相关法规尚未出台，我们只能叫‘辅助驾驶’，但部分场景下已经可以当‘自动驾驶’用了。”而每当社会上出现“辅助驾驶致人死亡”的新闻后，这些新势力销售却都立即换上一副认真脸，讲解的时候也会特别注意说明：“这只是辅助驾驶，您千万不要过分相信它”。但即便这样，当你表示“那我就不买辅助驾驶选装包”的时候，销售又会立马放出“我们的产品可以OTA升级，未来的功能会越来越强大，越来越完善”等论调。

这种“事后”的严谨，让人看上去更像是暂时性的改善，只是不知又能维持多久？

其实业内对于自动驾驶的过度宣传驱动力不外乎以下几点。首先是资本驱动。AI、智慧城市是大势所趋，自动驾驶恰好是个绝佳的资本“故事”，是亿万股民狂欢的兴奋剂。其次，是车型产品卖点的需要。新能源汽车尚未对燃油车形成压倒性优势，总不能一直去和燃油车比0-100km/h加速。此外，市场宣传“内卷”非常严重，在全网鼓吹的行情下，任何一个车企都不能容忍自己比别人落后。

用户是被舆论所引导，不能寄希望于用户去掌握技术原理。当舆论大幅度向某一面倾斜，那么“真相”就太过势弱，而当下用户显然对自动驾驶有了过高的期待。

其实车企也明白，这样的对标性“过度宣传”，即便一时间可以获得市场声量，但也属于“饮鸩止渴”。正如朱西产所说，对用户的过度宣传导致了用户的过高期待，当车辆系统能力无法满足用户期待时就会导致悲剧的发生。而悲剧发生后呢？则会造成整个自动驾驶产业都陷入信任危机。

在信任危机下，若真有一天用户不愿相信“自动驾驶”承诺了；资本还愿意投入么？若资本不在了，这场由智能化所主导的汽车革命恐怕也就无以为继了。

通过鲜活的生命来唤起全产业反思，换回全社会的理性，虽然代价很大，但这也必将为自动驾驶技术发展带来深远影响。这种影响不应该成为技术发展的镣铐，而应该驱动行业真正做到“以人为本”尊重生命，抛弃夸张的舆论误导。

给技术研发添把柴：熬过黑暗才能见光明

如果说过激的舆论导向是造成自动驾驶事故多发的直接原因，那么技术不成熟就是背后的根本原因。所以，在给误导舆论“降温”的同时，还要在技术研发层面急剧“升温”，与之配合的还包括AI时代的伦理规范和制度健全、资本投入等方面。

在L2时代以前，为开发辅助驾驶场景，车企往往要采集100-500万公里里程。而L3及以上的自动驾驶呢？若想真正开发出一套完整的系统，则需要采集几亿到几十亿公里的行驶里程数据。

但有了百亿公里的数据积累后就能彻底安全了吗？其实更大程度上是“相对更加安全”。

海量规模的数据是自动驾驶的根本所在，但在强调数据规模的同时也要重视数据的“质量”，在一条简单的路上反复跑100亿公里这种数据就没有什么意义。就好比有企业在上海某条路上搞自动驾驶演示，技术很成熟，面对行人、电动车都应对自如，堪比老司机中的战斗机。

问题在于，系统在这条路上已经跑了多少遍了。工程师可以把这条路上所有可能发生的场景“穷尽”出来，但如果换一条新的道路呢？从一小片区域换成一个城市呢？从一个城市换成一个国度，换成全球呢？

自动驾驶汽车作为一个商品是需要在全球范围流通，从一线城市到三四线，海拔几十到几千米……永远不可能知道用户会在什么场景下使用自动驾驶，永远不可能知道系统会遇到什么工况，更不可能去“穷尽”。

因此，数据量即便足够大，也是一个“相对安全”的概念。到底自动驾驶需要小数点后多少个9（99.999……999%）才能安全，这没有办法量化，“长尾问题”是个极其棘手的问题。

正因自动驾驶是AI的最大应用领域，在将来的AI社会，人与AI如何相处、人与AI的关系格局如何发展、AI时代的法规构建等等，也是影响自动驾驶进程的关键所在。

以一个现象来做说明，每年全球交通事故死亡人数超过100万人，人为因素的违规、违法等危险驾驶行为是事故的主因。可以非常明显的感觉到，舆论对于超过100万人死亡的交通事故关注度远远比不上1例自动驾驶事故，前者甚至可以形容为“平淡无奇”。

其背后的原因在于，当前的社会体系、关系格局、法规制度和伦理评判标尺等所有一切都是“以人为中心”构建的，而自动驾驶则完全不同。例举这个现象并不是毫无人性地为自动驾驶犯错开脱，生命无价，不容亵渎。而是通过此例，可以看到当社会迈入AI的过程中，需要打破旧有的、不适宜发展的体系，重新建立以人和AI共存的一套体系。人与AI的关系格局、AI时代的法规制度、AI时代的伦理道德标尺等都还不健全。

上述的缺位，也使得自动驾驶陷入“电车悖论”不得解，使得自动驾驶的法规制度建立健全难度大，使得自动驾驶发展受制约。未来，应通过对AI相关法律、伦理和社会问题的深入探讨，为智能社会划出法律和伦理道德的边界，让AI服务人类社会。

但面对这些问题，车企、供应商、或是相关部门要做的应该是在正确的方向继续努力、继续升温，加大投入、引导力度，撑过这段黑暗，让光明尽早地到来。在这段“升温”的环节中，比较纠结的可能是资本。过去几年，自动驾驶领域的“资本寒冬”也曾有发生，这波负面舆论或许会让资本多少有些退缩。而为了促进技术持续进本、产业做大做强，对于自动驾驶这个极其烧钱行业，还是离不开资本的大力支持。

自动驾驶的未来应该是什么样的

自动驾驶虽然发展坎坷，但资本依然有广阔的施展空间，一方面是利用资本推动关键基础技术的突破，另一方面是为中短期内有望商业化的领域“输血”，支撑产业发展。

自动驾驶离不开诸多基础技术的支撑，比如半导体、深度学习、5G、信息安全等等。当前，许多基础技术依然面临桎梏，像激光雷达技术已经有了很大进步，但依然需要再升级，成本还需再下降，像5G技术已经比较成熟，但基础设施建设、市场化普及还有很长的路要走。

『在矿区工作的自动驾驶卡车』

因此，资本对于芯片、传感器、数据平台、高精地图等基础技术不应放松，反而需要继续加码。对自动驾驶的技术应用，当前主要是在限定条件下实现的，可以粗略划分为面向B端的商用领域，和面向C端的乘用车领域。像商用物流、封闭/半封闭园区、矿山/港口、L4级Robotaxi或者Robobus等其实都是B端的典型，资本完全大有可为。

『在港口作业的，搭载L4级自动驾驶技术的一汽解放J7商用重型卡车』

拿物流、封闭/半封闭园区、矿山/港口这类场景来说，首先是场景简单，交通参与者数量和类型锐减、线路相对固定；其次相比起乘用车而言可以相对容易地绕开“人”这个因素；同时该领域汇聚了大量企业，尤其是嗷嗷待哺的初创公司；更重要的是商业模式比较清晰，用技术取代人之后可大幅降低成本提高生产力。

L4级Robotaxi或Robobus略有不同。按照企业的口径，这两者都已经在局部区域内实现了常态运营或商业运营，比如百度、小马智行、文远知行等。只是当前没有能力拿掉安全员，尽管在权责上是属于提供商，但因为有“人”这个最大的安全冗余存在，至少可以很好的保护系统安全。共享出行又是未来的发展方向，有抱负的企业大多会选择朝着出行服务商努力，未来市场空间广阔。