2016年對自動駕駛來說是“激情引爆年”，這不是我說的，是CNN總結的。

　　如果我們從未來100年倒過頭往回看，或許會把2016標記成是自動駕駛的元年，因為今年的自動駕駛技術，當然還是“非主流”，但是至少可以說是開始“入流”了。

　　幾乎每個星期，我們都能見著自動駕駛的相關消息滾動刷屏。除了車企和供應鏈上的大野心家們，還有硅谷和創業公司等外圍，也在擠破頭投錢、投人、投時間、投各種能投的資源，爭先恐后地投身自動駕駛領域。

　　比如幾個月前，震驚四座的高通390億美元收購恩智浦案，這應該是科技行業史上規模第二大的并購案，而高通這么高代價的意圖也很明確，要憑此進入自動駕駛汽車的芯片市場。

　　僅是在這個自動駕駛的后端，今年就很激動。比如傳統芯片業的巨頭英特爾，就爆粗要投2.5億美元，來開發自動駕駛的車用芯片和車用軟件；而如果你打游戲，就應該知道英偉達，這家企業其實也是自動駕駛汽車的關鍵供應商，今年的股價翻了三倍?。ㄊ障逻@個投資方向……不謝）

　　更不用提那些深耕的企業，他們走出了實驗室和封閉試驗場，野去了實際道路。比如常年領跑的谷歌，今年在4個城市自動行駛了100多萬英里。并且就在這個月，谷歌把這個已經叱咤8、9年的自動駕駛汽車項目剝離出來，變成了獨立公司Waymo，劃到了母公司Alphabet旗下，地位一下子就提升了。

　　而今年在中國用車市場失敗退出的Uber，也在自動駕駛領域玩開了花。先是花了6.8億美元收購了成立僅8個月的自動駕駛卡車創業公司Otto；然后從秋天開始，Uber就致力于讓美國人民乘坐自動駕駛專車……目前，匹茨堡和舊金山的人類已經能享受到自動駕駛的沃爾沃專車，我們坐等Uber帶著0司機成本的專車，反攻回來的那天。

　　當然，車企也沒有停步，只是和這些科技公司大步跨界相比，做著“份內事”的節奏略顯普通。從今年一開始，通用汽車就花了10億美元收購了主攻自動駕駛技術的創業公司Cruise Automation，寶馬、奔馳、沃爾沃等老牌勁旅也總會時不時地刷一刷存在感。

　　在車企中，有一個趨勢值得注意，他們對商業模式抱以與以往造車、賣車不同的想象力。比如通用宣布將與在美國的共乘軟件合作方Lyft共同測試自動駕駛出租車；福特也表示將在2021年部署自己的自動駕駛專車服務……

　　就連大眾都說要做“出行服務供應商”，其中包括對自動駕駛的遐想。因此在今年上半年，大眾向以色列一家打車軟件Gett投了3億美元，看中的就是其大數據、預測算法、需求熱點地圖方面的技術。待到技術條件成熟，今后是要以約車服務為核心，開展自動駕駛出租車等等服務，并且也給這個小目標規定了數字——2025年創收數十億歐元。

　　不過，今年最藝高膽肥的還當屬特斯拉。在率先在Model S上裝了Autopilot系統，又率先發生了交通事故，甚至是致死車禍之后，10月特斯拉又宣布，其所有車型都將配備全自動駕駛所需的硬件，今后只需開發升級軟件即可。這將幫助特斯拉收集車輛、道路數據，用于自動駕駛軟件的深度學習。

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　　這是個盛世。麥肯錫和彭博新能源經濟資訊今年聯合發布了報告，認為2030年高級別自動駕駛汽車將達到整體銷量的50%，電動汽車將占到2/3，并預測最高級別的全自動駕駛汽車很可能在本世紀20年代中期上路。

　　不過僅從從目前來看，我們對自動駕駛仍舊有點霧里看花。就算是特斯拉，現階段推出的嚴格老說仍舊是“輔助性自動駕駛功能”，如果脫離司機的人力監測，不能保證完全避免悲劇。而在汽車上即使是0.1%的安全隱患概率，都改被視為反人類的危險商業行為。

　　目前的汽車自動駕駛技術，在實現0傷亡的道路上，主要瓶頸在于對路況和周圍環境的感知。即便是投入路試最長的谷歌，雖然可以通過激光雷達和傳感器，得知障礙物位置關系，但是也還并不能夠分辨物體的突然性動作并進行規避。

　　市面上看起來挺牛逼的駕駛輔助系統，都不能處理這樣復雜的路況。這還不是全自動駕駛。

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　　“要是沒有V2X，你想實現五級是不可能的。”在今年的通用科技日上，通用汽車中國科學院院長杜江凌博士曾經這么說。

　　“自主式的自動駕駛是沒有辦法直接到四級或者五級，或者說是非常難。”因為自動駕駛會有攝像頭致盲的物理局限性，也無法預知路口信息。而V2X技術，通過通訊技術，讓車與車、車與人、車與基礎設施等交換信息，則能彌補這些缺陷。

　　相比自助式的自動駕駛，V2X有兩個好處，一個是它看的比傳感器都遠，車載雷達傳感再了不起100米，但V2X可以看300米。這樣就能在碰撞之前的這段時間提供了一個比現在自主雷達更遠的一段距離，給自主雷達做決策提供了寶貴的一秒到兩秒的時間，使得它能夠做這樣的一個判斷；另一個是這是通訊技術，不會有影像盲區，所以比如下雨遮擋，或者說紅綠燈在陽光照射車的時候白盲，什么也看不見的情況，對于V2X就不是問題。

　　要想實現V2X需要制定三個標準，分別是物理層、傳輸層面和應用層的標準。目前，物理層標準由大唐、華為和電科院組成的標準研究組牽頭在做；傳輸層標準由電科院牽頭在做；而應用層的標準，則由通用汽車攜手清華大學和長安汽車牽頭在做。

　　實際上，這項技術馬上就會有一兩個應用出現，目前正在等待國家敲定產業路線圖，在今后兩三個月之內，我們應該能夠看見一些消息。屆時我們距離全自動駕駛的未來又將近一步。

　　未來的汽車產業，將是協同發展、共贏共生的產業。這不是拉幫結派的號召，單一技術已經不能滿足我們所想象的未來需求，而傳統的商業模式也似乎如是，我們在期待著在更廣泛領域的融合創新，也許只是一小點改變，但是會讓我們有：“啊，如今的汽車竟然是這樣的?！钡母锌?/p>