自动驾驶：被吹上天的风口，为什么还没铺满街头？

# 自动驾驶：被吹上天的风口，为什么还没铺满街头？ ## 摘要 这两年自动驾驶炒得发烫，从硅谷到国内造车新势力，张口就是“L4落地”“全无人驾驶量产”，可直到2024年，我们日常开的车，依然不敢把方向盘完全交给机器。本文从产业落地的视角，拆解自动驾驶的技术瓶颈、落地现状和未来走势。

谁在给自动驾驶“注水”？

打开任何一家车企的新品发布会，十有八九能看到“自动驾驶”四个字。 说实话，大部分都是挂羊头卖狗肉。 90%以上宣称做自动驾驶的车企，目前落地的产品都还停留在“辅助驾驶”范畴，没有一家敢把方向盘完全拿掉卖面向普通消费者的量产车。 之前闹得沸沸扬扬的辅助驾驶致人死亡事故，追根究底都是厂商宣传错位，把“需要人接管的辅助”说成“机器可以全权负责”，把用户当免费测试员。 资本要讲故事，要估值，就得把进度往前吹个三五年。不然怎么拿融资？怎么拉股价？对吧。 自动驾驶分级标准行业对照表 其实行业里的人都清楚，分级这件事本来就很模糊。SAE的六级划分从L0到L5，到了实际产业里，硬生生被车企造出了“L2++”“准L3”这些奇怪的级别，说白了就是为了蹭概念，多卖钱。 不过话说回来，也不是全都是骗。技术确实在往前走，只是没宣传的那么快而已。

卡在了哪？不是算法，是边界

很多人觉得自动驾驶卡脖子是因为算法不够好，AI不够聪明。其实不对。 现在的AI算法，在封闭、规则清晰的场景里，已经比人开得稳了。比如港口转运集装箱，矿山拉矿石，早就实现了24小时无人运营，成本比人工低太多，事故率也更低。 问题出在开放道路的“长尾场景”——你永远不知道下一秒会遇到什么奇怪的状况。 突然从绿化带窜出来的野狗，被大风刮到路中间的广告布，下雨天贴在摄像头上面的泥点，远光灯晃得激光雷达都失明，甚至还有路上掉了半个没封的纸箱，算法怎么判断这是必须绕开的障碍物还是可以直接压过去？ 靠喂数据训练？你不可能把所有异常场景都喂一遍。总不能为了训练算法，真的创造一万种奇怪的事故场景让车去撞吧？ 自动驾驶开放道路长尾场景测试现场图 除了技术边界，还有法律和责任边界。真要是完全无人的自动驾驶车出了事故，责任算谁的？算车主？算车企？还是算写算法的工程师？ 现在全球没有任何一个国家说清楚了这套责任划分规则。所以哪怕技术到位了，政策也不敢一下子放开。谁敢拍板说，允许没有方向盘的自动驾驶车满街跑？出了大事谁担责？ 伦理问题说起来玄乎，其实本质就是责任问题。大家吵来吵去的“撞人还是撞车”的选择题，现在根本轮不到算法来做——所有公开测试的无人车，副驾驶都坐着安全员，真出问题第一时间人接管，锅还是人的。

未来3-5年，自动驾驶会走到哪？

未来3-5年，自动驾驶会走到哪？ 我接触过不少行业从业者，大部分都比较理性，不会瞎吹“五年内取代人类司机”。 大家共识很清晰：未来3-5年，封闭场景会全面普及，半开放场景会试点运营，to C的家用车依然以辅助驾驶为主。 港口、矿山、机场这些封闭场景，本来就路线固定，人员少，环境可控，现在已经有不少成熟的商业化项目，赚钱的不在少数，未来只会越来越多，替换掉大部分人力是肯定的。 然后是城市里的半开放场景，比如无人配送、园区接驳、Robotaxi网约车，这些会在核心城市的特定区域铺开，慢慢攒数据，磨规则，依然是烧钱换市场的阶段，三五年内很难大面积盈利。 至于普通人买的家用车，完全去掉方向盘、刹车踏板的自动驾驶，别想了。顶多就是L3级别的辅助，高速或者堵车的时候可以暂时松开手，出了事故还是车企负责，但是这种车型只会少量试点，不会大规模铺开。 这里还要说一个绕不开的问题：数据安全。自动驾驶车一天跑下来，收集的道路信息、用户行程数据，量非常大，这些数据存在哪？谁能用？万一泄露了怎么办？现在国内虽然有数据安全法，但是针对自动驾驶的专门规范还在完善，这个是未来行业治理的核心问题之一。 还有，现在行业里的路线之争还没结束，特斯拉坚持纯视觉路线，国内大部分玩家走多传感器融合，就是摄像头加激光雷达加毫米波雷达，谁对谁错现在还说不准，可能最后两条路线都会活下来，走不同的市场定位，谁也吞不掉谁。 ## 结语 别被资本的狂欢冲昏了头。自动驾驶是未来，但是未来不是明天就能来的。 从第一次有人做自动驾驶实验，到现在快一百年了，真正大规模落地的民用场景还寥寥无几。技术迭代从来不是线性的，卡在某个地方爬十几年都是常事。 我们不需要天天喊“颠覆出行”，先把能落地的场景做好，把规则理清楚，一步步来，比什么都强。