若是要在自動駕駛的歷史進程上打一個元年標記，那一定是2016 年。

這一年，通用汽車斥資十億美元收購了無人駕駛技術創業公司 Cruise Automation；Uber 花費 6.8 億美元收購了無人駕駛卡車創業公司 Otto；高通斥資 390 億美元收購自動駕駛芯片制造商恩智浦；英特爾也公開表示，將向無人駕駛汽車領域投資 2.5 億美元，開發車用芯片和車用軟件……

這一年，自動駕駛領域資本澎湃，互聯網巨頭和傳統車業霸主紛紛入局。

也是同一年，自動駕駛領域的玩家們非常默契地立下了一個共同的flag——寶馬、沃爾沃、福特都在相繼宣布，要在2021 年至少實現 L4 級別的自動駕駛汽車商用落地；那些不甘示弱的后來者，如今年推出 Apollo 自動駕駛軟件開放平臺的百度，也宣布要在 2021 年實現自動駕駛汽車的商用落地。

新老玩家似乎都卯上了這個關鍵之年。

（吳甘沙 圖|極客公園）

距 2021 年只有四年之時，極客公園前沿社攜十位企業家會員一同走進「馭勢科技」，與其創始人兼 CEO 吳甘沙進行了一場高濃度的近場研究，共同推演探討自動駕駛在2021 至2031 年之間的自我實現，以及智能駕駛對整個交通和出行產業的巨大影響。

為什么是 2021？

當所有人都在說著 2021 年實現自動駕駛時，卻少有人給出一個答案。

（正在試驗的自動駕駛汽車 圖|視覺中國）

這更像是一種較量。在 2016 年，傳統汽車制造商紛紛表明要在 2021 年推出 L4 級別的自動駕駛汽車后，從算法、芯片、平臺再到整車，2021 年的量產落地成為這些參與者的一種自我設定。

根據莫頓定理，當所有人都在推動某件事朝某個方向前進時，事情的發展就不會太偏離預計軌道——這也被稱之為事件的「自我實現」。

不久前，谷歌waymo 開始在亞利桑那州的公路投放沒有配備安全駕駛員的自動駕駛汽車，這無疑又是一針強心劑。伴隨著自動駕駛領域內一波又一波的融資，路測和公告，2021 似乎觸手可及。

然而，在自動駕駛汽車領域摸爬滾打一年多的吳甘沙和余凱看來，這似乎沒那么樂觀。

談起 2021 年自動駕駛的「自我實現」時，地平線創始人兼 CEO 余凱有些無奈。很多投資人常常打電話追問他：哪里又有自動駕駛汽車已經在鬧市區做過實驗了。余凱往往回答「是是是，這個確實快了」。但他一直心存疑問，現有的技術和政策都不允許城市中的自動駕駛實現。

技術層面，自動駕駛并沒有做到 100% 的安全上路。「這么復雜的系統，你是沒辦法保證他沒有 bug」，吳甘沙說。再聰明的人工智能算法也存在邊界，而自動駕駛要面對的，是開放、動態的現實環境。

加之人們的認知特性，「機器犯了一次錯誤他就不信任機器了，人犯一次錯誤你還能相信他」，自動駕駛落地遠比想象艱難，所有玩家都還存在著技術或資本壁壘。

吳甘沙以特斯拉自動駕駛的多年路測試驗為例：即使特斯拉造車多年，但在 2016 年，仍然需要技術人員每 3 英里接管一次，目前所謂的自動駕駛仍然無法完全「自動化」；近日谷歌自動駕駛汽車在加州的「自主運行」，其實也是在固定的兩個地點進行擺渡運動，每過一段時間，仍需要技術人員進行調試。

「這個玩意兒真不如你想象的那么簡單，什么兩臺沙發加四個輪子，現在說什么發動機不要了就裝點電池就行了，其實都是簡單化」。除此之外，各地區對于自動駕駛相關的相關法律法規制定似乎也還不夠明晰。

從2021 年開始，再給自動駕駛十年時間——比多十年的技術突破，多十年的商業化落地、多十年的市場教育和心理準備。這更符合吳甘沙對自動駕駛的預期。「（我）對 2031 重新做一個解讀，20，兩個零，就是零等候零事故，31 就是道路的停車空間減少三分之一，出行的物流成本降到三分之一，」吳甘沙說。

被自動駕駛重構的城市

今年初的一則新聞如此：上海一位女士把車停在了商城的停車場后，回來時居然記不得車位，直到數月后在工作人員清理停車場時才找回車輛，數月的停車費高達數千元。

（汽車電動化是實現自動駕駛必須跨過的一道基礎門檻 圖|視覺中國）

這種搞笑的新聞暴露了當前城市設計中的人性缺失——汽車反而成為中心，大量空間被交通道路、停車位擠占和制約。北京目前有接近 600 萬輛汽車，但只有 200 萬個注冊停車位可供使用；早晚高峰期，城市內的擁堵情況更是不足為奇。

與占據大量城市資源形成對比的是，目前的車輛使用時間占比只有 4%。在這 4% 的使用過程中，還要面臨堵車、交通事故等情況；在非使用時間，車輛停放也會占據大量的城市空間，每量車在處于「服役」情況下至少需要兩個停車位。

在吳甘沙看來，城市的時間和空間都將被自動駕駛汽車重構。自動駕駛的環境下，對車道的需求必將減少；城市無人駕駛的私人化和公交化將改變我們的出行習慣，未來出行將是門到門；這也意味著地理區位對人類的需求扭曲將被大大被緩解，不再需要考慮學區房或市中心，房價下降將是必然的趨勢。

（圖|網絡）

如果未來所有的車都是智能化、聯網化的自動駕駛，排除人的干擾因素，擁堵、交通事故將變得罕見；出行效率的提高換來人們時間的解放，更低的能耗以及車輛的減少。

美國一家研究機構發布報告稱：到 2031 年，如果人類 95% 的出行將由智能駕駛車輛完成，那么汽車總量將下降 80%，從 2015 年的 2.47 億輛降到 2030 年的 4400 萬輛。

除了對城市的時空重構外，自動駕駛節省出來的時間、空間、金錢，都可以創造出的額外的消費能力。甚至有人和吳甘沙說，無人駕駛推廣后，酒類消費會提升 30%。

「小」產業中的大贏家

隨著自動駕駛技術的成熟和進步，出行交通會成為越做越「小」的產業。

（馭勢科技展出的自動駕駛汽車 圖|馭勢未來）

在「小」字背后，是出行產業的大變局。傳統的生產和盈利模式將發生改變，競爭求生的出口會越縮越窄。

傳統汽車行業里，單臺車的利潤大多歸于車廠，其次是提供底盤電子控制動力的一級供應商，比如德爾福；下面是提供零部件、芯片的二級供應商，像 Mobileye 這類提供視覺芯片的廠商就屬于二級供應商；以此類推，每一級的利潤會逐層減少，但每層之間都會有穩定的生存空間。但在未來，這樣的傳統盈利結構將被瓦解。

自動駕駛時代，「汽車」成為一個」軟硬結合「的產物，甚至基于軟件服務上的更新迭代要遠比硬件要求更多更高。這意味制造廠商從一次性交易走向全生命周期服務的轉變。「汽車事業部會由利潤中心變成用戶中心。」汽車制造的總體層級不會變少，但整體數量的下降，也意味著「拿大頭」的爭奪將愈加明顯。

在新的賽場里，自動駕駛的「造車」玩家已然割裂成兩個團體：第一類是互聯網造車；第二類是傳統汽車廠商造電動車。

對于傳統車廠而言，「自動駕駛」無疑是維持自身發展不得不走的一步棋；對于互聯網企業而言，這是開拓新的商業模式和贏利點的新機會。

據預測，到 2031 年，「出行即服務」的 TAAS 汽車將有 2600 萬，占據總汽車保有量的一半以上。而據互聯網女皇瑪麗·米克 （MaryMeeker） 發布的報告，傳統汽車一輛車賺 1400 美金，單車全生命周期 14 萬英里，1 英里賺 1 美分；但是通過自動駕駛汽車同等比例來計算的話，1 英里賺 1.2 美元。無論是傳統汽車廠商還是互聯網造車企業，都需要在「服務」上下功夫。

抱團結盟而非對立，也在成為新老玩家共同選擇的前進方式。就在前沿社「自動駕駛」近場研究前不久，地平線與英特爾達成合作，加之此前的博世和奔馳、福特和奧托立夫公司 （AUTOLIV），這些聯盟的背后，是各家公司希望借助彼此的優勢進行互補，以期盡快抵達」自我實現「的那一天。

對于在微軟研究院 AI 技術領域摸爬滾打多年的吳甘沙而言，算法是他的優勢。從年初的廣州白云機場無人擺渡車，再到杭州來福士廣場用無人車接送顧客至停車場，吳甘沙旗下的馭勢科技正在低速固定場景自動駕駛領域穩步向前。

這些試驗階段的成功并沒有讓吳甘沙太過于樂觀——當產業鏈條的價值開始逐漸顯現時，競爭才真正開始變得殘酷。