無(wú)人駕駛不是指日可待，而是非常遙遠(yuǎn)；我們了解生活的真相，我們?nèi)匀粺釔?ài)生活。

《汽車(chē)商業(yè)評(píng)論》專(zhuān)欄作家 陳玉寶

無(wú)人駕駛是百年汽車(chē)工業(yè)的一個(gè)嶄新高度，也是人們對(duì)智慧出行夢(mèng)寐以求的目標(biāo)。

今年以來(lái)，從拉斯維加斯電子商品展上各種無(wú)人駕駛技術(shù)的高調(diào)亮相，到許多汽車(chē)和科技公司陸續(xù)對(duì)無(wú)人駕駛商業(yè)計(jì)劃的激進(jìn)宣示，一些媒體開(kāi)始大肆宣稱(chēng)無(wú)人駕駛會(huì)比人們想象的時(shí)間更早到來(lái)。

當(dāng)前社會(huì)上和業(yè)界彌漫著一種浮躁，似乎無(wú)人駕駛就在眼前，誰(shuí)不抓住它就會(huì)被淘汰，造成了資本市場(chǎng)的壓力和業(yè)界的普遍焦慮。

無(wú)人駕駛真的指日可待了嗎？

我的回答非常簡(jiǎn)單：否。不僅否，還非常遙遠(yuǎn)。

主觀能動(dòng)性是無(wú)人駕駛的必要條件

要問(wèn)為什么，首先要了解什么是無(wú)人駕駛和我們需要怎么樣的無(wú)人駕駛。

無(wú)人駕駛位于汽車(chē)自動(dòng)駕駛技術(shù)的頂端。按照美國(guó)自動(dòng)車(chē)工程學(xué)會(huì)（SAE）對(duì)自動(dòng)駕駛的五級(jí)分類(lèi)，第一級(jí)至第三級(jí)為有人的自動(dòng)駕駛，或稱(chēng)為輔助自動(dòng)駕駛,即人仍然要為駕駛的最后決策負(fù)責(zé)。在這些階段，所有自動(dòng)駕駛技術(shù)的應(yīng)用只是為了提高人們的駕駛體驗(yàn)，尤其是安全體驗(yàn)。

第四級(jí)和第五級(jí)為無(wú)人自動(dòng)駕駛，即可以將人完全排除在駕駛決策之外，其中第四級(jí)為有限場(chǎng)景、第五級(jí)為無(wú)限場(chǎng)景下的無(wú)人駕駛。顯然，第四級(jí)和第五級(jí)是真正意義上的無(wú)人駕駛。

本文所探討的無(wú)人駕駛是指以人類(lèi)出行為目的的第四級(jí)和第五級(jí)汽車(chē)自動(dòng)駕駛。

第四級(jí)無(wú)人駕駛可以在某些特定的場(chǎng)景下較快地實(shí)現(xiàn),但它不會(huì)對(duì)汽車(chē)工業(yè)產(chǎn)生顛覆性的改變，這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)人都不會(huì)去買(mǎi)一輛只能在規(guī)定道路上或規(guī)定區(qū)域內(nèi)行駛的無(wú)人駕駛汽車(chē)。

追求自由是人的天性，正如美國(guó)交通部部長(zhǎng)趙小蘭女士年初在底特律車(chē)展上所說(shuō)：我們熱愛(ài)汽車(chē)，因?yàn)槲覀儫釔?ài)自由。限制自由的無(wú)人駕駛汽車(chē)可能只是公共交通的延伸，不會(huì)取代今天面向個(gè)人擁有汽車(chē)的巨大市場(chǎng)。

要實(shí)現(xiàn)無(wú)限場(chǎng)景下的無(wú)人駕駛，安全即是初衷，也是最大的障礙。我們必須明白汽車(chē)是一件非常獨(dú)特的產(chǎn)品——它量大面廣并涉及人們必要的日常出行，而更重要的是它與人的生命安全息息相關(guān)。發(fā)展無(wú)人駕駛技術(shù)的首要目的是提高其安全性。

由于汽車(chē)駕駛過(guò)程中每個(gè)場(chǎng)景都不會(huì)重復(fù)而且復(fù)雜多變，在高速行駛中稍有差錯(cuò)就有付出生命代價(jià)的可能，所以要求無(wú)人駕駛必須具備類(lèi)似人類(lèi)合格駕駛員那樣能夠憑主觀意識(shí)舉一反三的主觀能動(dòng)性——這并不是哲學(xué)意義上的主觀能動(dòng)性，而是指無(wú)人駕駛在遇到任何不熟悉或突發(fā)場(chǎng)景時(shí)都能夠主動(dòng)地做出正確的判斷和操作，而且可以比人做得更好，從而取得高于人類(lèi)駕駛的安全性。

在我們目前所處的交通環(huán)境中，一輛沒(méi)有主觀能動(dòng)性的無(wú)人駕駛汽車(chē)無(wú)疑是巨大的安全隱患，有違無(wú)人駕駛安全第一的原則。

為了降低甚至替代無(wú)人駕駛對(duì)主觀能動(dòng)性的依賴(lài)，人們想象了一種理想化的情景：厘米級(jí)別的高精地圖覆蓋所有汽車(chē)可以到達(dá)的地方；道路上的每一輛汽車(chē)都具備車(chē)對(duì)車(chē)、車(chē)對(duì)系統(tǒng)的智能互聯(lián)以避免可能發(fā)生的碰撞；而且還具備行人與車(chē)分離的客觀條件。

在這種情況下，無(wú)人駕駛汽車(chē)即使不完全具備主觀能動(dòng)性，也能在預(yù)定的道路上安全地自動(dòng)駕駛，猶如今天智能制造工廠中廣泛應(yīng)用的全自動(dòng)運(yùn)輸機(jī)（AGV）一樣。

目前某些接近這種條件的應(yīng)用場(chǎng)景正在出現(xiàn),以期在較短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)第四級(jí)別有限場(chǎng)景下的無(wú)人駕駛。但是，要使所有場(chǎng)景滿(mǎn)足這些條件顯然是一項(xiàng)涉及整個(gè)社會(huì)生存空間變革浩瀚而巨大的工程，絕非一家或幾家企業(yè)甚至一個(gè)產(chǎn)業(yè)能夠完成，在可見(jiàn)的未來(lái)幾乎不會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。

因此，主觀能動(dòng)性是無(wú)人駕駛的必要條件。沒(méi)有主觀能動(dòng)性的無(wú)人駕駛，是對(duì)科學(xué)的不尊重，是對(duì)生命的輕視，是對(duì)社會(huì)的不負(fù)責(zé)任。

主觀能動(dòng)性條件尚未成熟

如何才能實(shí)現(xiàn)主觀能動(dòng)下的無(wú)人駕駛？路徑可能有很多，但目前廣為采用并寄予厚望的是人工智能技術(shù)。

什么是人工智能？簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是用人造的機(jī)器（比如計(jì)算機(jī)）來(lái)實(shí)現(xiàn)人的感知和決策功能。人工智能技術(shù)經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，從早期的語(yǔ)言文字處理到今天的圖像語(yǔ)音識(shí)別，已經(jīng)有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。尤其是近年來(lái)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)有了突破性進(jìn)展，為我們生活的許多方面帶來(lái)了極大的方便，如醫(yī)療、家居、娛樂(lè)、制造、服務(wù)等。

然而，當(dāng)前的人工智能技術(shù)仍然處于初始的階段，還不具備支撐無(wú)人駕駛所需要的主觀能動(dòng)性的能力。

要想了解這一點(diǎn)，我們不妨將人的智能分為三個(gè)層次：1）感性；2）理性：3）靈性。

感性即通過(guò)類(lèi)似條件反射那樣獲得的信息和知識(shí)，如被電爐燙了一次就不會(huì)再去觸摸電爐。

理性即通過(guò)人的邏輯思維得出的知識(shí)，如做出如果電源關(guān)閉就可以清洗電爐這樣的邏輯判斷。

而靈性則是人在一定的感性和理性思維基礎(chǔ)之上的智慧思維，包括人的自我認(rèn)知、意識(shí)、情感以及主觀能動(dòng)性。例如人可以安全地利用電爐創(chuàng)造出各種美味佳肴，激發(fā)出無(wú)限的愉悅和享受的情感。

當(dāng)然人類(lèi)這三個(gè)智能層次深度關(guān)聯(lián)，相輔相成。靈性智慧思維是人類(lèi)智能的最高層次。

與人的智能分類(lèi)相應(yīng)，人工智能通常可以分為三個(gè)級(jí)別，即弱人工智能、通用人工智能 （也稱(chēng)強(qiáng)人工智能）和超人工智能。

弱人工智能是指能在某個(gè)特定條件下應(yīng)用的人工智能，如圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等。弱人工智能可以實(shí)現(xiàn)人類(lèi)某些具體定義下的邏輯推理。盡管它有時(shí)可以達(dá)到或超過(guò)人的能力（如下棋），但其實(shí)它并不真正擁有智能。一旦規(guī)則改變，它不會(huì)自主演進(jìn)，即沒(méi)有意識(shí)，不具備主觀能動(dòng)性。

通用人工智能是指具有和人幾乎同等的智能，包括具有自覺(jué)意識(shí)、自主演進(jìn)以及主觀能動(dòng)性。

而超人工智能則是指將來(lái)的一種可能，智能機(jī)器或許可以具備超越人類(lèi)智慧的智能。

在后兩個(gè)階段，人工智能既可以成為人類(lèi)的朋友，也可能成為人類(lèi)的敵人。所以，許多人工智能專(zhuān)家以及科技推動(dòng)者早已聯(lián)名呼吁人們必須警惕人工智能為人類(lèi)帶來(lái)的可能災(zāi)難，并建立了以安全利用人工智能為宗旨的聯(lián)盟——未來(lái)生命學(xué)院（Future Life Institute） 。

今天，無(wú)論媒體對(duì)人工智能描繪的多么神奇，無(wú)論IBM的深藍(lán)(DeepBlue)以及谷歌阿法狗（AlphaGo）在和人類(lèi)對(duì)弈過(guò)程中如何凱歌高奏，我們都應(yīng)該清醒地認(rèn)識(shí)到，目前人工智能技術(shù)還處于弱人工智能這個(gè)初級(jí)階段。

也就是說(shuō)，今天的人工智能技術(shù)僅僅能夠?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)在非常有限條件下的邏輯推理，只能在人類(lèi)事先設(shè)定的算法規(guī)律下進(jìn)行學(xué)習(xí)。它對(duì)人的智慧思維比如意識(shí)、知覺(jué)和情感還無(wú)能為力，還不具備主觀能動(dòng)性。

不具備主觀能動(dòng)性的弱人工智能在不涉及生命安全的領(lǐng)域中可以大有作為，如智能家具、智能娛樂(lè)、智能制造、智能服務(wù)等。對(duì)自動(dòng)駕駛而言，弱人工智能技術(shù)也能夠?yàn)檩o助自動(dòng)駕駛級(jí)別提供廣泛的應(yīng)用空間，使它真正成為人們安全愉悅駕駛的好幫手。

但是，對(duì)于無(wú)人駕駛來(lái)說(shuō)，弱人工智能技術(shù)能提供的應(yīng)用空間還很有限，尚不能支持無(wú)人駕駛所必要的主觀能動(dòng)性的實(shí)現(xiàn)。

數(shù)字技術(shù)的局限

盡管無(wú)法證明，但我猜想從弱人工智能走向通用人工智能的主要障礙來(lái)自數(shù)字計(jì)算技術(shù)。對(duì)通用人工智能來(lái)說(shuō)，數(shù)字計(jì)算技術(shù)可能是一種相對(duì)落后的技術(shù)。

數(shù)字計(jì)算本質(zhì)上是布爾邏輯推理(Boolean Logic) 的產(chǎn)物。布爾邏輯推理中最重要的定律是排中律，即所謂的非黑即白，沒(méi)有中間地帶?；诙M(jìn)制的數(shù)字計(jì)算機(jī)最基本的計(jì)算單元比特只有0和1兩種狀態(tài)，因而在數(shù)字計(jì)算機(jī)中一切信息的表達(dá)和運(yùn)算都是用0和1 來(lái)進(jìn)行的。也就是說(shuō)，所有信息在數(shù)字計(jì)算機(jī)中都以一種離散的數(shù)字形態(tài)存在。

然而，自然界中的變量幾乎都是連續(xù)的，人類(lèi)的思維乃至生命過(guò)程更是連續(xù)的。當(dāng)我們用數(shù)字計(jì)算處理信息得到簡(jiǎn)明快速優(yōu)越性的同時(shí)，付出的卻是失去信息連續(xù)性這一重大代價(jià)。

在很多工程應(yīng)用領(lǐng)域中，連續(xù)變量是可以通過(guò)離散變量的大量迭代來(lái)趨近，所以數(shù)字化處理在很多工程應(yīng)用領(lǐng)域中大有可為。盡管如此，目前還沒(méi)有辦法通過(guò)數(shù)字計(jì)算來(lái)表達(dá)和處理人的意識(shí)、自我覺(jué)醒和主觀能動(dòng)。

至于谷歌的阿法狗在圍棋博奕中之所以可以打敗人類(lèi)無(wú)敵手，乃是因?yàn)閲宓囊?guī)律完全符合布爾數(shù)理邏輯，圍棋所有的選項(xiàng)都可以用離散的數(shù)字模型完整地表達(dá)。

其實(shí)，人們?cè)缫呀?jīng)認(rèn)識(shí)到布爾邏輯的局限性。半個(gè)世紀(jì)前提出的模糊邏輯（Fuzzy Logic）就打破了布爾邏輯零一準(zhǔn)則的局限，提出一切皆有可能、只是程度不同的連續(xù)思維邏輯，而這種思維邏輯更接近人的思維邏輯。

事實(shí)上，布爾邏輯只是模糊邏輯的一個(gè)理想化特例。在模糊邏輯所依據(jù)的連續(xù)函數(shù)線(xiàn)上，布爾邏輯所處的僅僅一個(gè)點(diǎn)。顯然要用離散的一個(gè)點(diǎn)的邏輯來(lái)準(zhǔn)確地模擬人類(lèi)連續(xù)的意識(shí)思維幾乎是不可能的。

所以，我相信通用人工智能的實(shí)現(xiàn)有賴(lài)于對(duì)數(shù)字時(shí)代的超越。

機(jī)器學(xué)習(xí)的真相與困境

無(wú)人駕駛控制決策的實(shí)現(xiàn)基于兩個(gè)方面。

首先是通過(guò)對(duì)汽車(chē)物理系統(tǒng)、運(yùn)行機(jī)理和運(yùn)行軌道的建模來(lái)實(shí)現(xiàn)人類(lèi)可以準(zhǔn)確描述因果關(guān)系的控制策略。但是，這種可以準(zhǔn)確描述因果關(guān)系的控制策略極其有限，不足以滿(mǎn)足無(wú)人駕駛環(huán)境的高度不確定性。

因此，近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛地應(yīng)用到無(wú)人駕駛技術(shù)開(kāi)發(fā)中，以期通過(guò)大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)來(lái)提高無(wú)人駕駛的感知和決策能力。業(yè)界對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)寄于極大的期望。

然而，機(jī)器學(xué)習(xí)很難擔(dān)負(fù)起賦予汽車(chē)主觀能動(dòng)性的重任。這是因?yàn)闊o(wú)論機(jī)器學(xué)習(xí)的算法如何先進(jìn)，無(wú)論它是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是迭代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，歸根到底它都是通過(guò)離散的數(shù)字來(lái)表達(dá)事物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系而不是因果關(guān)系。

機(jī)器學(xué)習(xí)最根本的目標(biāo)是希望得到像人一樣能夠從有限的樣本中獲取通用的機(jī)理來(lái)識(shí)別無(wú)限可能的場(chǎng)景。但是，因果關(guān)系不明的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)字模型像一個(gè)黑箱，難以產(chǎn)生通用的規(guī)律和機(jī)理。

因此，機(jī)器學(xué)習(xí)所建立的數(shù)字模型及其算法缺乏外延生成功能，很難舉一反三。盡管人工智能領(lǐng)域已經(jīng)注意到了機(jī)器學(xué)習(xí)的這個(gè)局限并已展開(kāi)研究，但理論上的突破尚待時(shí)日。

許多人工智能專(zhuān)家對(duì)業(yè)界過(guò)分夸大機(jī)器學(xué)習(xí)的作用表示極大的擔(dān)憂(yōu)，如美國(guó)紐約大學(xué)知名人工智能教授Gary Marcus博士指出：對(duì)人工智能過(guò)度地炒作有可能導(dǎo)致其下一個(gè)冬天。

盡管對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用有很高的期待，但是目前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的無(wú)人駕駛只能從過(guò)去學(xué)過(guò)的數(shù)字模型中找出最接近的情景來(lái)控制操作，無(wú)法像人類(lèi)駕駛員那樣憑豐富的經(jīng)驗(yàn)和意識(shí)而舉一反三。

在這種情況下，無(wú)人駕駛有可能陷入視而不見(jiàn)、感而不知困境，還有可能具有精神分裂的特征。我們還不能將生命放心地交給這樣的無(wú)人駕駛。

我相信在數(shù)字技術(shù)時(shí)代，不管計(jì)算機(jī)芯片的速度如何快速迭代，也無(wú)論機(jī)器學(xué)習(xí)算法如何改進(jìn)，也許只能推動(dòng)弱人工智能技術(shù)量的改進(jìn)，很難獲得人工智能技術(shù)質(zhì)的飛躍。

人工智能的突破還有賴(lài)于對(duì)生命和物質(zhì)本身的基本屬性不斷深入地探索。也就是說(shuō)，僅依靠機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)字算法很難孕育出無(wú)人駕駛所需要的主觀能動(dòng)性。

無(wú)人駕駛的實(shí)現(xiàn)需要依賴(lài)數(shù)字技術(shù)的突破，依賴(lài)計(jì)算技術(shù)本身的革命。在仿生以及量子計(jì)算的演進(jìn)中，我們能夠看到無(wú)人駕駛的曙光。

商業(yè)化之路艱巨而漫長(zhǎng)

即使人工智能技術(shù)有了質(zhì)的飛躍而可以支持無(wú)人駕駛所需的主觀能動(dòng)性，它的工程應(yīng)用開(kāi)發(fā)和商業(yè)化還需要經(jīng)過(guò)一個(gè)艱巨而漫長(zhǎng)的過(guò)程。

美國(guó)麻省理工學(xué)院Max Tegmark教授在2017年出版的人工智能專(zhuān)著《生命3.0》 中指出：人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用應(yīng)經(jīng)過(guò)以下幾個(gè)步驟：

1）驗(yàn)證 (verification)，即證明產(chǎn)品到達(dá)設(shè)計(jì)要求；

2）實(shí)證 (validation)，即證明產(chǎn)品達(dá)到用戶(hù)的實(shí)用要求；

3）網(wǎng)絡(luò)安全 (security)，即提供有效的手段來(lái)防止天災(zāi)或人為的攻擊；

4）風(fēng)險(xiǎn)控制 (Control)，即提供發(fā)生重大事故時(shí)有效的控制方案。

目前，無(wú)人駕駛技術(shù)的研發(fā)主要還是集中在第一階段，即驗(yàn)證無(wú)人駕駛能做什么。第二階段更重要而挑戰(zhàn)更大，因?yàn)橛脩?hù)使用的場(chǎng)景幾乎是無(wú)限的。在這個(gè)階段，不僅要問(wèn)無(wú)人駕駛能做什么，還要問(wèn)它不能做什么和不應(yīng)該做什么，要對(duì)無(wú)人駕駛的安全性做非常嚴(yán)格的驗(yàn)證，包括軟件的可靠性，硬件的可靠性，以及系統(tǒng)集成的可靠性。

這些驗(yàn)證必須嚴(yán)格遵照業(yè)界所公認(rèn)的工程標(biāo)準(zhǔn)。但是，這些標(biāo)準(zhǔn)目前還沒(méi)有形成，而且在短期內(nèi)還很難制定出來(lái)。所以，目前沒(méi)有任何無(wú)人駕駛企業(yè)能夠宣稱(chēng)已經(jīng)或?qū)⒁瓿蔁o(wú)人駕駛的全部驗(yàn)證和實(shí)證工作。

從汽車(chē)構(gòu)架的角度來(lái)看，無(wú)人駕駛絕不是在現(xiàn)有的汽車(chē)上加上傳感器和控制算法那么簡(jiǎn)單。汽車(chē)構(gòu)架幾乎要重新設(shè)計(jì)，以滿(mǎn)足無(wú)人駕駛情況下的安全要求。

比如汽車(chē)的總線(xiàn)布置能否勝任日益增多電器節(jié)點(diǎn)之間安全可靠的通訊？汽車(chē)如何能夠隨時(shí)了解自身的健康狀況？軟件的更新?lián)Q代如何保證其安全可靠？網(wǎng)絡(luò)傳輸是否安全可靠？等等。因?yàn)樵跓o(wú)人駕駛的狀態(tài)下，汽車(chē)上任何一個(gè)小小的故障就可能造成生命的損失。

無(wú)人駕駛從樣車(chē)展示到商業(yè)實(shí)施有一個(gè)極其漫長(zhǎng)的工程過(guò)程。僅僅從路試一項(xiàng)來(lái)看，著名咨詢(xún)公司蘭德的研究報(bào)告表明，無(wú)人駕駛要做到每行駛2億7千英里只有一個(gè)傷亡事故才能從統(tǒng)計(jì)學(xué)上證明它和有人駕駛具有同一級(jí)別的安全性。

近來(lái)許多關(guān)于無(wú)人駕駛上路的報(bào)道，不管是公交還是出租，無(wú)論是送貨還是送菜，基本上都只是演示而已。如果缺少踏踏實(shí)實(shí)的研究和工程開(kāi)發(fā)，過(guò)多的演示會(huì)產(chǎn)生弊大于利的效果，還有可能將無(wú)人駕駛斷送在示范的路上。

例如，Uber 的事件已經(jīng)在對(duì)社會(huì)產(chǎn)生了較大的負(fù)面影響。據(jù)美國(guó)汽車(chē)協(xié)會(huì)（AAA）的調(diào)查顯示，Uber 事件之后人們對(duì)無(wú)人駕駛不信任的比例較去年增加了10%。如果一旦 Waymo也出現(xiàn)像Uber那樣的致命事故，相信一定會(huì)對(duì)社會(huì)造成更大的負(fù)面影響，導(dǎo)致其無(wú)人駕駛項(xiàng)目的停滯不是沒(méi)有可能。最近福特汽車(chē)發(fā)布的無(wú)人駕駛報(bào)告就是以信任為題,以期提高人們對(duì)無(wú)人駕駛的信心。

正因?yàn)闊o(wú)人駕駛與生命息息相關(guān)，如果沒(méi)有經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的工程驗(yàn)證和實(shí)證過(guò)程，在短期內(nèi)任何貿(mào)然推出無(wú)人駕駛商業(yè)化的產(chǎn)品或服務(wù)，其結(jié)果幾乎可以預(yù)料：如果不是實(shí)際上有人參與的無(wú)人駕駛試驗(yàn)，那么以召回為結(jié)局的概率非常大。

將汽車(chē)輔助駕駛進(jìn)行到底

在走向無(wú)人駕駛的道路上有兩條截然不同的路徑。

一條是以谷歌為代表的一步到位的路徑。谷歌的邏輯有它的道理：人機(jī)共享的駕駛決策有很大的安全隱患，不如將駕駛?cè)拷唤o汽車(chē)。

另一條是以密西根大學(xué)及許多傳統(tǒng)汽車(chē)公司為代表的循序漸進(jìn)的路徑，即自動(dòng)駕駛的進(jìn)步應(yīng)該從第一級(jí)到第五級(jí)一步步地走。這也是為什么密西根大學(xué)對(duì)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目稱(chēng)為網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)汽車(chē)（Connected and Automated Vehicle－CAV） 而不是單純的無(wú)人駕駛汽車(chē)。

密西根大學(xué)在三年前率先建立了第一個(gè)無(wú)人駕駛專(zhuān)用試驗(yàn)場(chǎng) Mcity。密西根大學(xué)的機(jī)器人學(xué)院也在積極推動(dòng)各級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)的研究開(kāi)發(fā)，并得到福特等企業(yè)的大力支持和緊密合作。

汽車(chē)產(chǎn)業(yè)在致力開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛技術(shù)的同時(shí)，在現(xiàn)階段仍然應(yīng)該將主要力量放在智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)在輔助自動(dòng)駕駛級(jí)別的應(yīng)用上；應(yīng)該放下焦慮，潛心專(zhuān)注地把智能網(wǎng)聯(lián)和ADAS技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用進(jìn)行到底。

如前所述，盡管弱人工智能技術(shù)還不足以支持完全的無(wú)人駕駛，但在輔助自動(dòng)駕駛中卻大有可為，所以智能駕駛不能只是為了無(wú)人駕駛。我相信，傳統(tǒng)汽車(chē)如通用、福特、上汽、長(zhǎng)安，以及供應(yīng)商如博世等公司都在致力開(kāi)發(fā)和應(yīng)用輔助自動(dòng)駕駛階段的智能技術(shù)，真正為用戶(hù)帶來(lái)豐富美好的駕駛體驗(yàn)，尤其是安全體驗(yàn)。

例如，通用在花巨資投入無(wú)人駕駛項(xiàng)目的同時(shí)，早在2014就布局致力開(kāi)發(fā)輔助駕駛級(jí)別的Super Cruise 項(xiàng)目，并于今年成功推出，取得了較好的經(jīng)濟(jì)效益。

腳踏實(shí)地，砥礪前行

正如一位智者所說(shuō)，我們了解生活的真相，我們?nèi)匀粺釔?ài)生活。

盡管通向無(wú)人駕駛的路上充滿(mǎn)了荊棘，盡管它的實(shí)現(xiàn)還非常遙遠(yuǎn)，但我們不能停下腳步。我們滿(mǎn)懷希望，只是我們應(yīng)該認(rèn)清真相，腳踏實(shí)地，砥礪前行。

在通向美好無(wú)人駕駛的路上，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)應(yīng)該注意避免那種你追我趕的大躍進(jìn)心態(tài)，從而做到對(duì)有限資源的合理分配。為避免在同一層次上過(guò)多的重復(fù)，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)更應(yīng)該聯(lián)合起來(lái)，走合作、突破、共享的道路。

目前業(yè)界推進(jìn)有限場(chǎng)景下的無(wú)人駕駛有其重要的意義，因?yàn)檫@是走向無(wú)人駕駛的必經(jīng)之路。由于無(wú)人駕駛從有限場(chǎng)景到無(wú)限場(chǎng)景的過(guò)度還有很長(zhǎng)的路要走，而且其盈利模式還不清晰，資本市場(chǎng)應(yīng)該給企業(yè)尤其是初創(chuàng)企業(yè)以更多的耐心和支持。

同時(shí)，在無(wú)人駕駛技術(shù)的上任何突破應(yīng)該重視其在輔助自動(dòng)駕駛中的商業(yè)應(yīng)用，L4 開(kāi)花 L3 結(jié)果不失為一種好的策略。

如果產(chǎn)業(yè)及資本市場(chǎng)在投入巨資支持無(wú)人駕駛技術(shù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的同時(shí)，也能大力支持人工智能的基礎(chǔ)研究，這樣將會(huì)有助于計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的突破，早日迎來(lái)完全無(wú)人駕駛的曙光。（作者系美國(guó)密歇根大學(xué)教授）