大风已起。
近三年，自动驾驶已成为汽车领域最火热的风口之一。 根据中国电动汽车百人会的统计，2015年到2017年11月，自动驾驶汽车相关领域的投融资事件共193起，金额达1438亿美元，事件和金额占2009年以来数量的87%和97%，超过通用汽车（NYSE:GM）和特斯拉（NASDAQ:TSLA）的市值总和。
继2016年3月通用斥资10亿美元收购自动驾驶初创公司Cruise Automation后，在今年5月31日，后者再获软银愿景基金（SoftBank Vision Fund）22.5亿美元投资。同日，估值700亿美元的Waymo宣布计划购买6.2万辆克莱斯勒小型厢式车。而在5月稍早时，国内自动驾驶创业公司Roadstar.ai完成A轮1.28亿美元融资。资本继续扑向自动驾驶。
入局者押注的是自动驾驶，瞄准的是由此催生的万亿美元规模的出行蛋糕。作为AI最具商业价值的场景，自动驾驶若能落地生根，根据罗兰贝格的预测，到2030年，无人驾驶出租车的全球收入将高达1.5万亿欧元（逾1.7万亿美元），高于BAT、京东、滴滴、美团等几大中国互联网公司的市（估）值的总数。
在通往未来无人驾驶智能共享出租车的道路上，整车制造企业、互联网科技巨头、出行服务公司和创业公司纷纷入场，群雄割据。政府也不会缺席，主导标准，希望掌控全局。
整车厂有钱、有车、有资源，既可以收购初创公司武装自己，也能拉拢一级供应商等伙伴联合对敌，通用、宝马等跑在前面。Waymo脱胎于科技巨头谷歌，在技术和资金上有强大的实力，也愿意在硬件上投入，但没有车辆是硬伤，会和弱势的车企合作，并且先下手为强，率先投入出行服务运营。而本身就是出行服务的Uber和滴滴等公司，具备天然的技术落地和用户资源优势，关键在于要看清楚方向，并坚定且有计划地进行技术研发或并购。
初创公司也想直入出行分一杯羹，但更理性的选择还是在于从L2和场景化的高阶自动驾驶落地开始做起，一步一步向上走。而由政府主导的自动驾驶车辆调度系统则将打造一个管理智慧交通的上帝之眼。
硝烟已开始弥漫，巨头、资本、人才纷纷涌入，但战争并未真正打响。
目前自动驾驶技术的研发还是在烧钱，巨头和创业公司现在就是在跑马圈地，力争占据技术制高点进而获取主导权。
L3及以上的方案限制太多，自动代客泊车、场景化无人驾驶出行服务，或将是最早爆发战斗的领域。至于公开道路的无人驾驶出租车，创业公司甚至车企仍以原型技术方案为主，距离真正的上路和量产应用还有很长一段路要走。
整车厂欲宣誓主权
传统车企巨头有主导自动驾驶的决心，但核心技术尚未真正握在手中
相比于近几年涌现出来的自动驾驶创业公司，传统车企巨头的转身并不慢，欧美车企早已开始布局研发，如今揭开面纱，峥嵘初露。
车企希望内化不同的自动驾驶技术路线，最终成为它们技术门槛和溢价的另一种核心技术。罗兰贝格全球合伙人郑赟认为，这种情况下，自动驾驶将增加整车控制的复杂性，抬高集成壁垒。
目前看来，很多强势整车厂确是领跑者。根据咨询公司Navigant Research今年发布的2017年自动驾驶排名，通用、福特汽车（NYSE:F）、大众汽车（OTCMKTS:VLKAY）、戴姆勒（PINK:DDAIF）、宝马等车企或相关联盟都位列第一阵营，尤其是通用已经连续两年排名第一，成为自动驾驶的领军整车厂商。
安全是驾驶的第一要义，无论是被动安全还是主动安全，传统整车制造企业投入巨大，向上突破到更高阶的无人驾驶就更为平顺。
退而求其次，更多传统车企主打的是L2或者L2.5级别的自动驾驶。凯迪拉克CT6搭载的Super Cruise系统被认为是全球首款可以让双手离开方向盘的量产系统，但仍有很多限制，如必须在测绘过的分车道的高速公路上才能被激活，且要求驾驶员注意力保持集中。
在自身大力投入研发之外，整车厂有钱、有车、有资源和技术储备，既可以收购初创公司武装自己，也能拉拢一级供应商等伙伴联合对敌，以求在大战到来前抢占更大的地盘。
车企在产业链上本就有众多强大的盟友。根据国际咨询公司罗兰贝格的研究，以ABB为代表的国际领先的整车制造企业，均已与国际领先的一级供应商形成稳固的产业联盟，继续推行产业联合，由整车厂和一级供应商共同掌握自动驾驶系统的核心技术，共享产权。目前戴姆勒-博世、宝马-英特尔-Mobileye就属于第一阵营。
更重要的是，传统车企有雄厚的资金去收购技术领先的自动驾驶或AI技术公司，强势把它们拉进自己的地盘，扩充势力。
2016年3月，通用斥资10亿美元收购自动驾驶初创公司Cruise Automation，让初创团队保持独立运作，希望“两条腿走路”。2017年10月又收购了激光雷达初创公司Strobe，相关产品也将应用于Cruise Automation。
而2017年在Argo AI身上砸下10亿美元的同时，福特也花力气布局C-V2X（基于蜂窝技术的车辆联网通信）技术，在中国就选择和大唐电信集团进行合作研发。
值得注意的是，目前国内自主品牌虽然也积极投入到自动驾驶的开发中去，但是大多数企业技术储备相对落后。
罗兰贝格的报告也指出，国内领先整车厂对于自动驾驶的核心部件与模块，例如芯片、摄像头，大多直接向领先供应商外采，而自动驾驶算法外包给第三方技术咨询公司，“该模式导致对整车厂对核心技术的掌握程度不及模式一，面临一定程度的被动”。
来自互联网巨头的战书
不缺钱和技术，科技公司关键是要补制造短板
一旦互联网巨头领先于整车厂实现自动驾驶落地，成为领先核心供应商，很有可能白牌化向车企销售系统，也就是将技术独立模块化进行输出。
凭借强大的技术基因、雄厚的资金实力，互联网巨头们开始闯入自动驾驶领域，给车企巨头们下了战书。
2009年，谷歌X实验室开启了无人驾驶汽车项目的研究。美国军方办的DARPA挑战赛为谷歌输送了大量的人才，塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian Thrun）、克里斯·厄姆森（Chris Urmson）等DARPA挑战赛的冠军选手都被网罗进了谷歌。特伦成为Google X街景地图的负责人，被视为谷歌的“无人驾驶之父”，而特伦则确立了不要方向盘、不要刹车，开发完全无人驾驶的技术路线。
六年后，谷歌在2015年8月调整组织架构，成立母公司Alphabet。2016年底，已投入超过10亿美元的无人驾驶项目从X实验室剥离，Alphabet的第十二家子公司Waymo诞生，CEO约翰·克拉夫茨克（John Krafcik）领着公司在商业化的道路上加速前进。
根据罗兰贝格的预测，到2030年，无人驾驶出租车的全球收入将高达1.5万亿欧元。图/视觉中国
在争夺未来共享出行领域的入场券时，互联网巨头们也开始拉帮结派，特别是希望弥补造车等硬件的短板。
强大的软硬件实力让Waymo不需要那么急迫地拉拢数量庞大的合作伙伴。不过这并不意味着它在寻找盟友方面落后了。
2017年9月，英特尔（NASDAQ:INTC）宣布和Waymo合作，为L4、L5车辆提供计算平台。在车企方面，2016年12月和本田汽车（TYO:7267/NYSE:HMC）展开合作，但进展缓慢，直到今年4月克拉夫茨克才透露双方合作开发的人货两用车型将在不久后对外宣布。
同时，Waymo的共享出行计划正在成为降低整车壁垒的重要渠道。为了更快也更早地抢占地盘，Waymo选择先下手为强，且做了两手准备。
在出行领域，Waymo既和出行服务提供商Lyft合作，利用后者的网络测试Chevrolet Bolt 无人驾驶汽车。同时，自己也开启了出行计划。2017年11月，Waymo在亚利桑那州凤凰城的无人驾驶出租车项目正式投入运营，今年5月31日，公司宣布购买6.2万辆克莱斯勒小型货车，计划投入该项目。同时与捷豹路虎的合作进展也相对顺利，计划生产2万台无人驾驶汽车。
出行服务近水楼台，却不得其门
共享出行是自动驾驶最庞大的场景，但独角兽又有多少耐心与财力去投入？
2018年3月18日夜间，49岁的Elaine Herzberg推着她的自行车穿越亚利桑那州的一条马路，被Uber无人驾驶测试车撞伤，最终不治身亡，成为首起自动驾驶致死案件。
经过近两个月的调查，美国国家运输安全委员会（NTSB）在5月下旬发布了一份事故初步报告，指出Uber的无人驾驶系统存在严重缺陷。在2017年每一英里就要接管一次的Uber就激进地上路测试，最终酿成惨剧。
其实，在走向自动驾驶共享出行的未来，滴滴和Uber是占据出行先机的。如果它们找到研发自动驾驶技术的正确路径，将会拥有较高的话语权，而传统车企极有可能扮演代工厂的角色。
出行服务提供商研发自动驾驶是必然选择。2017年10月28日，李开复在未来论坛智慧交通2.0的圆桌会议上曾说，Uber和滴滴需要做成L4、L5自动驾驶，把司机成本降下去才能达到盈利。
虽然李开复的判断并不准确，但自动驾驶可降低司机成本是让出行公司有经济动力进行研发的。滴滴出行创始人、CEO程维已将无人驾驶列为战略之一。滴滴CTO 张博也认为，自动驾驶技术将大大提高交通运输的效率, 并将成为填补交通运输服务供应缺口的有效途径。
在2017年1月，滴滴在加州成立AI Labs，对人工智能的前瞻性基础研究加大投入，两个月后，美国研究院 DiDi Labs正式成立。同年4月，滴滴获55亿美元融资，并于八个月后再融超40亿美元，加大在AI人才储备以及技术上的投入规模，持续提速智能驾驶和智慧交通的能力建设是融资的重要目的之一。2018年5月，滴滴拿到了加州的路测牌照。
但在这方面滴滴还不够专注。“滴滴应该更专注投入无人驾驶领域。”一家国内领先的无人驾驶制造企业的创始人认为分精力去和美团打外卖的仗是滴滴的重大战略失误之一。
Uber的无人驾驶起步更早些，创始人特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）很早就看清了方向，曾激进表态，公司要不惜一切代价、快速推动自动驾驶技术落地，并且与打车业务结合实现商业化，在未来的竞争中构筑起技术壁垒。自2015年从卡内基梅隆大学的国家机器人工程中心挖角40名左右技术人员之后，2016年8月，Uber又以6.8亿美元的价格收购安东尼·莱万多夫斯基（Anthony Levandowski）创建的公司OTTO，Uber的无人驾驶车在两个月后开始路测。
但是Uber的自动驾驶技术与其勃勃的野心并不相符。根据加州公布的2017年自动驾驶报告显示，Waymo每5596英里人工干预一次，但美国驾驶员是十几万英里出一次普通事故，近亿英里才出一次致命事故，而Uber在2017年3月爆出的数字是1英里，后来又有报道说提升至13英里。但这两个数字其实并没有差别，都凸显其自动驾驶水平的落后。
更糟糕的是，莱万此前是谷歌的工程师，在2017年2月，Waymo起诉他离职后创立的OTTO公司侵犯了他们自动驾驶技术的知识产权。三个月后，案件还在审理过程中，但莱万引咎辞职，由此引发大量自动驾驶研发人员的离职潮，同时，看好自动驾驶的Uber创始人卡兰尼克也因为种种原因离开了公司。
2018年2月， Uber与Waymo之间的官司和解，自动驾驶又提上了日程。而一个月后在亚利桑那州的致死案给了Uber一记重锤。公司随即宣布停止亚利桑那州的自动驾驶测试项目，但其他地区的照常进行。
就现状看来，出行服务商目前在技术上没有太多的竞争力，在和车企的博弈中落了下风。Uber空有野心但在自动驾驶技术领域目前已经是举步维艰。而滴滴确实在积极投入，但不够专注和坚定，研发时间尚短，还未见自动驾驶技术的成果落地。
而在找帮手这方面，Uber并不是一个好的榜样，直到今年6月份，才开始和丰田汽车（TYO:7203/NYSE:TM）讨论合作研发无人驾驶技术的事宜。
滴滴算走在前面的。2018年北京车展期间，滴滴成立洪流联盟，与31家合作伙伴结成联盟。自动驾驶领域虽有提及，可惜着墨不多。要成为谷歌之外活下来的另一家的程维，必定希望对自动驾驶车辆有更强的掌控力，这应是他找李想的车和家进行深度合作的初衷之一。
Uber和滴滴都不是上市公司，一方面没有华尔街或股民的业绩压力是好事，可以更自由地发挥。不过由于投资人的上市压力等影响，很多研发投入因为短期不能获得收益而难以持续，这或许会成为他们坚持到终点的最大阻碍。
Uber似乎开始动摇了。2018年5月底，公司现任CEO达拉·科斯罗沙西（Dara Khosrowshahi）在Code Conference大会上表示，他们正在和Waymo进行谈判，有意将后者的技术应用到他们的出行网络中。
场景落地抢先机
抢出行服务的饭碗不容易，抓住场景落地的机会才能活下去
互联网巨头不仅自身在技术上突破迅速，但更重要的是它们培养的人才在出走之后，创业公司如雨后春笋般崛起，催生了国内外自动驾驶技术的繁荣。
而且，在王弢看来，创业公司需要时间，其他技术路线，光从立项到部署在真正的车上，再到路上跑要花五六年甚至七八年的时间，“对于初创企业来说太慢了”。但这条路并不是一条节约时间的捷径，城市道路的L4无人驾驶真正落地仍遥遥无期。
自动驾驶创业依赖持续融资，目前资金也愿意不断进入这一领域。但松禾远望创始合伙人程浩认为，若有其他新玩家想进入竞争最激烈的乘用车市场，机会已经不大了，除非选择无人驾驶的其他细分赛道，例如矿区、物流等特定场景。
这种务实并不一定是坏事。相比于直接瞄准在城市复杂开放道路上的L4无人驾驶出行服务，从具体的场景出发，把安全员拿掉，为种子客户创造价值，比如降低成本、解决人力短缺，通过安全可靠的服务口碑逐渐开拓市场，并积累数据和打磨系统，未来三年是一个更明智的前进方向。
中国的无人驾驶公司可以抓住这个机会，国内有丰富的落地场景，机场接驳、矿车物流、商业综合体、工业园区、微循环出行等等，无人驾驶公司和其他行业开展协作创新，能更好找到商业化落地路径，由易到难，逐步过渡到城市道路。
吴甘沙认为，一方面，无人驾驶在城市的大规模应用还需要5年－10年，这么长的赛道不可能一直靠VC去买单，必须为客户创造价值、形成自身造血能力；另一方面，不能因为要赚钱而走偏了航向，不能什么场景都做，必须找到一条最短路径笔直通向L4的未来，在沿途有选择地投入。
在开发L3、L4技术的同时，驭势科技正在探索开发多个商业化场景的无人驾驶，如超大型机场的物流和旅客摆渡，以及在商业综合体、智能小区和厂区等区域的载人或物流应用。
上帝之眼将诞生在多远的未来
政府主导的无人驾驶中央控制系统将是未来的解决方案之一
在自动驾驶未来的战争版图上，政府或者说国家或许是目前极为重要但易被忽视的角色。
很多自动驾驶初创公司以及车企都会选择自感知的单车智能路线，另一类如福特、沃尔沃等车企也在研究V2X（Vehicle to everything）技术在无人驾驶方面的落地，V2V（Vehicle to Vehicle，车辆—车辆）、V2I（Vehicle to Infrastructure，车辆—基础设施）等“智能互联”的无线通讯技术正开始应用到自动驾驶中。
以沃尔沃汽车为例，该公司车辆使用V2V的“湿滑路面预警系统”，使汽车在通过湿滑路面时，向驾驶员发出有关道路的危险预警，同时信息被自动传送至沃尔沃云服务中心，并依靠强大的车联网将预警信息发送至附近的其他车辆和公共信息平台。其“全自动泊车”技术利用V2I实现车辆与基础设施联网，配合云计算，高精度控制车辆实现“寻找车位并停车入位”功能。
其实V2X的车联技术并不一定非得和自感知的单车智能分割开来，广义上来看，前者可以被视为感知层面的组成部分，让车辆在行驶过程中“看”得更远，获取更多信息，结合传感器获得的数据，更好作出决策。
不妨将这个设想再深入一步，假若未来的交通出行都是无人驾驶的车辆，无论是共享还是私人，都接入到一个中央控制系统之中，所有的出行路线都可以被设定，一旦接入新的车辆或者出行需求，系统迅速重新规划涉及的路径，将极大提高出行的效率，辅以自感知系统应对突发状况，安全也更有保障。
罗兰贝格原执行总监叶亮愿意将这一套系统称为“上帝之眼”，而在一个国家范围内或许过于庞大，但在一个城市运行更为可行，部分业内人士则喜欢称它为“城市大脑”。
真的要打造这样一个全知全能的“出行上帝”并不容易，中央系统的计算、处理能力短期内很难满足要求，而大量的基础设施需要重新布局和建设，需要巨额的资金投入，更重要的是离不开政府的支持。即使有公司有意愿也有能力建设这样一套系统，政府也不一定会将交通命脉让企业掌握。
更困难的是，车与车、车与基础设施等之间的通讯协议、无人驾驶车辆以及系统的标准需要统一，政府如何与学界、企业等共同打造一套标准将是一个漫长的过程。
在可预见的未来，出于战略安全性、基础设施投资、法律法规差异性等重要考量，未来自动驾驶将呈现显著区域性——由于各国不希望失去对自动驾驶技术及数据的掌控，故对本土自动驾驶企业的扶持是可预期的，各国市场将很有可能分别出现少量巨头。政府也不会放手让别国制定标准，叶亮预计，中国或者东亚、美国和欧洲将形成各有特色的无人驾驶标准。
这方面已经开始有苗头了。据日本NHK电视台报道，中国工信部部长苗圩与日本经济产业大臣世耕弘成在5月28日进行了会谈，双方一致同意两国将在自动驾驶的路测法规和通信技术设施国际标准制定等方面开展合作。
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