【太平洋汽车网 行业频道】近日，美国加州机动车辆管理局（Department of Motor Vehicles）公布了48家获得加州自动驾驶路测牌照公司2018年的路测数据。这一份被称为“自动驾驶界”成绩单的报告里面，有一项重要的指标——MPD（每次干预数行驶里程），该数值由一家自动驾驶公司全年的总路测里程除以全年总干预次数获得。换言之，MPD数值越大，该公司的自动驾驶汽车在行驶过程中需要人工干预操作的概率就越小，某程度上该公司的自动驾驶技术水平也就越高。

　　通过对路试中的MPD数值进行从大到小排序，各家自动驾驶公司的技术水平目前在行业中处于什么地位就一目了然。从下表中不难看出，MPD数值为11017.5的Waymo公司以相对竞争对手较大的差距成为排行榜中的榜首，其次则是通用旗下的Cruise，MPD值为5205。而此前备受关注的苹果公司，以及一直在高调进行自动驾驶测试的Uber，则包办了倒数第二和第一。反而是Zoox、Nuro、Pony.AI等消费者少有触及的创业公司，却紧接在Waymo和通用Cruise后面，排在榜单的3-5名。自动驾驶技术高速发展的2018年，这个行业到底在发生着怎么的变化？我们逐一剖析。

DMV 2018自动驾驶报告成绩单（前二十名）
排名	公司	MPD（英里）	所属国家	路测车辆数	路测总里程（英里）	脱离数	2017年MPD
1	Waymo	11017.5	美国	111	1255997	114	5596
2	通用Cruise	5205	美国	162	447621	86	1236
3	Zoox	1922.8	美国	10	30764	16	161
4	Nuro	1028.3	中国	13	24679	24
5	Pony.ai	1022.3	中国	6	16356	16
6	日产	210.5	日本	8	5473	26	208
7	百度	205.6	中国	4	18903	88	45
8	AImotive	201.6	匈牙利	2	3428	17
9	AutoX	196.2	中国	7	23352	119
10	Roadstar.Ai	175.3	中国	2	7539	43
11	WeRide（文远知行）	174.6	中国	5	15541	89
12	Aurora	165.7	美国	5	28496	172
13	Drive.ai	79.6	美国	13	4616	58	65
14	PlusAi（智加科技）	54.4	中国	2	10816	199
15	Nullmax（纽励科技）	44.6	中国	1	3036	68
16	Phantom AI	20.7	美国	1	4149	200
17	英伟达	13	美国	7	4142	318
18	SF（小康汽车）	11	中国	1	2562	232
19	Telenav	6	美国	1	30	5	31
20	宝马	4.6	德国	5	41	9

两极分化渐显 Waymo、通用领跑


　　在榜单中，Waymo和通用Cruise的榜首地位十分稳固，暂且不看MPD数值，仅是两家公司的路测车辆数量（273辆）就比剩余进行路测车辆的总数要多，而其中，又属通用的投入最多，达到了162辆，该数值是第三名Zoox的16.2倍。尽管通用投入的路测车辆不少，但实际的MPD值却不到Waymo的50%，Waymo公司高达11017.5的MPD，大约相当于第四名Nuro的10倍，第28名苹果公司的10000倍，不难看出，目前在自动驾驶行业中正逐渐形成两极分化的现象。

Waymo测试车

　　但这样的两极分化，其实早有酝酿。

　　早就2009年，谷歌公司就已经宣布由斯坦福人工智能实验室前主任、谷歌街景的联合发明人Sebastian Thrun领导组建一支团队，开始研发无人驾驶技术。众所周知，高精度地图是自动驾驶技术当中十分重要的一环，而基于谷歌地图、谷歌街景等软件在技术、数据方面的基础，谷歌研发自动驾驶技术有天生的优势。

　　以至于在2012年获得无人驾驶汽车路测许可证、2015年无人驾驶原型车上路进行测试，谷歌公司的无人驾驶部门都是业内首例或领先者。来到2016年12月，谷歌将无人驾驶业务独立出来，成立了独立公司——Waymo，并于2017年10月开始对600辆克莱斯勒插电式混合动力L4级自动驾驶车进行社会公测。而到2018年，Waymo已经开始计划自动驾驶汽车的商用化，其发展步伐明显比大部分对手要快。　　

通用Cruise测试车

　　而第二名的通用Cruise，虽然在MPD数值上落后于Waymo较多，但也领先第三名Zoox公司超过3000MPD。而对于通用自身，相对于2017年1236的MPD值，在2018年增长了超过4倍，其增长率比Waymo还要高。

　　相对而言，同样是知名度甚高的品牌，榜尾的几家公司成绩则没有那么耀眼。

　　Uber尽管测试车辆投入的规模不小，达到了29辆，但MPD却只有0.3，换算成我们熟悉的单位，这意味着Uber的自动驾驶汽车每行驶482米就需要人工干预一次。

Uber测试车

　　对于Uber的无人驾驶部门来说，2018年是一个多事之秋，先有年初的3月份Uber的一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州撞死了一名横穿马路的妇女；近期又传出在深度学习和机器视觉方面有长达十八年研究经历的高级技术中心自动驾驶和感知团队负责人——贝格内尔跳槽到另一家自动驾驶研究公司——Aurora。事故影响的公众质疑和投资人信心以及核心人员的流失，对Uber造成了不少的影响。

　　另一家同样是市场占有率较大的苹果，2018年的MPD值也低至1.1，意味着苹果的自动驾驶汽车每行驶不到两公里，就需要人工干预。如果从MPD值方面进行对比，榜首Waymo的MPD相当于苹果的10015倍，两者技术水平的差距可谓巨大。


中国公司崭露头角 车企不慌不忙


　　值得留意的是，在这次DMV的报告当中，有几家中国公司获得了不错的成绩，MPD值前十名当中，就有五家是中国公司。其中又数谷歌无人车团队创始成员朱佳俊在美国创办的Nuro.ai成绩最好，MPD值达到1208.3。与Waymo、通用Cruise等公司不同的是，Nuro的目标是利用自动驾驶技术让生鲜、外卖、包裹等货品的本地配送更高效。

Nuro全自动无人车

　　而另一方面值得关注的是，Nuro公司在2018年的发展也颇为顺利，1月份获得了9200万美元的A轮融资、与生鲜连锁超市Kroger联合宣布，将推出全球首个面向大众的自动驾驶汽车送货服务。在刚刚过去的2019年2月12日，更完成了来自软银愿景基金的9.4亿美元融资。尽管其MPD值只相当于通用Cruise在2017年的水平，仍然获得了大额融资，足见投资者们也对该公司充满信心。

　　而排在第五名的Pony.ai（中文名“小马智行”）亦不容小觑，被誉为中国自动驾驶领跑者的Pony.ai成立仅仅两年，其获得的融资规模也没有Nuro大，最近一次在2018年7月11日完成的A1轮融资规模也仅为1.02亿美元。但就是这一家2017年初成立的初创公司，在本次公布的数据中，MPD值却达到了1022.3，力压日产、百度等资金实力更宏厚的公司，未来可期。

　　而除了Nuro和Pony.ai之外，百度、AutoX、Roadstar.Ai等中国公司也在排行榜中的前十名，但MPD值均在210一下，与前五名的差距较远。

　　在DMV的成绩单中，除了上面提到的专门研究自动驾驶的公司以外，还有一部分就是来自全球各地的车企。然而按照常识来理解，最有实力和条件来进行自动驾驶研究的汽车厂商，在DMV的成绩单中却普遍未能位居前列。除了第二名通用Cruise之外成绩最好的要数日产，MPD值也仅为210.5，排行第六。而其他诸如宝马、本田、丰田、奔驰、上汽等品牌，MPD值都在5以下，其车辆实际运行情况距离与L4级自动驾驶还有较大的距离。　 

　　究其原因，其实是各大车企目前在自动驾驶研发方面的投入并不多，一方面是车企本身就能够有稳定的收入（汽车销售），不同于以自动驾驶汽车为主要业务的公司；另一方面，未来一旦自动驾驶汽车市场成熟了，车企也可以通过采购其他公司的技术或者服务，来实现自身车辆的自动驾驶。例如在18年的10月份，本田就向Cruise投资7.5亿美元，两家公司未来将共同推进自动驾驶技术大规模商业化应用。

　　不难看出，目前在自动驾驶界当中，专注研发自动驾驶汽车业务的初创公司已经逐渐占据了行业的主导权。而值得庆幸的是，在名列前茅的这一批公司当中，中国公司也占有了一定的席位。


自动驾驶仍存问题 但未来前景可期


　　尽管Waymo自动驾驶汽车的MPD值已经达到了11017.5，但并不代表人类可以完全放任汽车进行自动驾驶，仍然存在一定的概率需要人工干预，只要车辆数量足够多，发生意外的概率依然十分大。

　　当去翻看DMV报告中各企业的脱离具体报告，可以发现仍然存在一些让自动驾驶汽车无所适从的问题。

　　自动驾驶汽车对外界物体的感知能力任然是导致大多数安全员不得进行人工介入的原因，尽管环境感知是自动驾驶汽车关键技术的重中之重，但仍然存在部分自动驾驶汽车无法识别外界物体的情况，Uber在3月份的事故，很大一部分原因是车辆未能及时识别道路上的行人。同样，复杂的路口、又或者路上驾驶较为粗鲁的驾驶者，也会导致自动驾驶车辆无所适从。

　　尽管自动驾驶汽车离大规模的推广任然有一段较大的距离，但种种的利好信息告诉我们，自动驾驶汽车行业已经从一个“非主流”的局域专业性测试，进入到一个健康并且前景明朗的发展阶段。　　

　　首先在技术方面，5G通信技术的普及呼之欲出，而5G技术其中的一个特点就是“万物皆互联”，一定范围内的个体可以不需要通过基站来互相传播信息，一旦5G技术在社会中成熟运行，并与自动驾驶汽车结合，上面提及的对环境的感知能力将会得到增强。

　　其次则是行业的发展，反观2018年，自动驾驶行业逐渐呈现出明显的两极分化，相对于行业诞生初期的百花齐放，这其实是行业逐渐成熟的迹象。另一方面越来越多的资金进入到自动驾驶行业，巨大的资金流也必将会推进行业的发展，自动驾驶汽车前景值得期待。（文：太平洋汽车网 杜炬豪）

　　 


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