今年延續(xù)了2019年的態(tài)勢，資金愈發(fā)謹慎。近日，無人駕駛卡車技術研發(fā)公司圖森未來宣布，獲得Navistar的投資并與對方達成戰(zhàn)略合作，雙方將共同研發(fā)L4級別的無人駕駛卡車，爭取在2024年量產。

這是圖森未來首次與卡車制造商達成量產層面的合作。此前公司的業(yè)務布局主要在無人駕駛貨運服務層面，現(xiàn)在，量產計劃若能實現(xiàn)，客戶將可以直接從Navistar在美國、加拿大等地的經銷處購買無人駕駛卡車。

這是自動駕駛技術在商用車領域逐步落地的切面。而在乘用車領域，類似的趨勢也在呈現(xiàn)。今年，越來越多的傳統(tǒng)車企宣布與自動駕駛科技公司合作，除了特斯拉之外，大型車企在自動駕駛研發(fā)方面逐漸摒棄了單打獨斗的方式：6月，戴姆勒與寶馬宣布暫停自動駕駛領域的合作，而不久之后，沃爾沃則牽起了谷歌系大拿Waymo的手。

盡管由于研發(fā)成本高、試驗周期長等因素，自動駕駛科技公司的發(fā)展并非一帆風順，有國外的頭部玩家如Nuro、Zoox等正在尋求賣身，但與此同時，一些已有足夠資源積累的公司也正迎來更多可喜進展。

一方面是資金的支持，另一方面則是相關業(yè)務的試運營落地。今年，國內自動駕駛科技公司紛紛加快了測試與研發(fā)進程，前段時間，滴滴出行高調舉行Robotaxi(無人駕駛出租車)試乘直播，AutoX、文遠知行等企業(yè)則也在高德地圖向公眾開放了無人駕駛車輛。

值得一提的是，盡管汽車行業(yè)遭受了新冠肺炎疫情的顯著沖擊，直到現(xiàn)在仍在努力從低迷中恢復，但與之相關的自動駕駛產業(yè)卻在疫情期間意外受到了一定催化。有在美國做相關業(yè)務的人士對21世紀經濟報道記者表示，疫情并未對他們造成很大的負面影響，雖然初期稍微延緩了一些談判與合作，但業(yè)務量反而是有提升的。

搶抓運營落地

從普通消費者的角度看，今年自動駕駛的存在感在增強。

6月下旬，滴滴出行宣布在上海面向公眾開放自動駕駛服務，用戶可通過滴滴APP進行線上報名，審核通過后，將可以在上海自動駕駛測試路段，免費呼叫自動駕駛車輛進行試乘體驗。

為了讓更多的人了解這項服務，滴滴還聯(lián)合央視進行了一段試乘直播。盡管由于天氣不佳等因素，這次活動所呈現(xiàn)的效果并不完美，例如在啟動時出現(xiàn)延遲、中途需要人工接管等，但技術迭代過程中，這些實屬正常。

除滴滴之外，其他自動駕駛科技公司也加快了無人駕駛出租車的落地。同樣在6月下旬，L4級自動駕駛科技公司文遠知行宣布與高德地圖達成合作，在廣州黃埔區(qū)、開發(fā)區(qū)上線了20輛Robotaxi進行無人駕駛試運營。

其實，文遠知行早在2019年就開始運營無人駕駛出租車，但此前主要依托于自身平臺WeRide Go，此次接入高德地圖，相當于向更廣范圍的用戶開放了無人駕駛出租車服務。

開放性的提升，正是此輪無人駕駛出租車落地的特征。除了文遠知行之外，另一家自動駕駛科技公司AutoX也接入了高德地圖，其服務落地在上海;而滴滴本身即是開放性的出行服務商，其已經積累了大量的潛在體驗用戶。

對于自動駕駛科技公司而言，加速相關業(yè)務的落地，最重要的原因是促進技術迭代。自動駕駛的核心算法，需要海量的用戶數據支持，如果行車路線僅僅停留在試驗場中，數據遠遠不能達到要求，這也是作為車企的特斯拉優(yōu)勢所在。

另一方面，自動駕駛領域也正在進入洗牌期。行業(yè)內數十上百家企業(yè)，巨量資本涌入，被稱為“最燒錢的賽道”，近年來也開始冷靜，投資金額和數量均顯著降低，逐漸集中于技術積累更為扎實或變現(xiàn)渠道更為明顯的企業(yè)。這無疑增加了所有參與者的壓力——不進則退。

與前兩年的熱錢涌入相比，今年自動駕駛領域已經沒有以往那么熱鬧。盡管幾家頭部公司都向外界釋放了獲得支持的好消息，包括Waymo的30億美元融資、滴滴的超5億美元融資以及小馬智行的新一輪4.6余億美元融資，但縱觀整個行業(yè)，再也沒有了以往不差錢的瀟灑。

據前瞻產業(yè)研究院統(tǒng)計，在過去幾年中，2018年是自動駕駛領域的融資高峰，全球自動駕駛產業(yè)共發(fā)生107起融資，融資總額為101.7億美元。而2019年，整個行業(yè)的融資總額便下降至66.4億美元。

明星自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司Starsky Robotics因資金斷裂暫停運營，2014年成立的美國老牌自動駕駛公司Zoox試圖賣身自救，就連背靠通用汽車的自動駕駛公司Cruise，也不得不以削減8%的員工的方式，節(jié)衣縮食，應對寒冬。

長尾問題待解

加速試運營落地是一方面，真正實現(xiàn)無人駕駛量產及商業(yè)化又是另一方面。

在近期舉行的2020年世界人工智能大會上，特斯拉CEO伊隆·馬斯克稱，有信心在今年完成L5級別自動駕駛基本功能。L5級別自動駕駛是目前業(yè)內研發(fā)的最高級別的自動駕駛，可以完全脫離人的接管、在任何條件下自動運行，盡管馬斯克有諸多科技光環(huán)加成，這一說法也被指過于樂觀了。

不過，細看馬斯克所言的L5級別自動駕駛功能，他只是點到“基本功能”，換言之嚴格意義上并不能算真正實現(xiàn)了L5級別自動駕駛。并且，馬斯克本人也對這一說法進行了闡釋，實際上他并不是要表達今年就可以實現(xiàn)L5級別自動駕駛功能。

在他看來，實現(xiàn)L5級別自動駕駛目前不存在底層根本性挑戰(zhàn)，但是有很多細節(jié)問題?！拔覀兠媾R挑戰(zhàn)是要解決所有這些小問題，然后整合系統(tǒng)持續(xù)解決長尾問題。當你解決大多數場景問題時，又會不時出現(xiàn)一些奇怪的情況，所以必須有一個系統(tǒng)來解決訓練，解決這些奇怪的場景。”

長尾問題是自動駕駛技術大規(guī)模落地的攔路虎。此前，與Lyft合推無人駕駛出租車的一級供應商安波福的一位內部人士曾告訴本報記者，在公司的無人駕駛出租車項目團隊中，只有20%的時間用于改善自動駕駛的基本行駛問題，而剩下80%的時間則要用于解決那些長尾問題。

長尾問題是指那些在基本行駛問題之外的，更多瑣碎的、但必須攻克的難題。“有些問題只有在實際運營中才會暴露，它們也是以后現(xiàn)實道路中可能遇到的問題，因此還要花費大量的時間、精力去解決?！鄙鲜鋈耸勘硎?。

這幾乎是業(yè)內共識。近期，小馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人及首席技術官樓天城也在一次媒體分享中表示，自動駕駛尚未達到L4產品級應用，難點主要還在技術，包括安全性、復雜場景、復雜天氣車輛的深度集成和車輛公共安全之類對技術的要求。復雜性背后仍指向那些不可預測的場景。

這些場景的發(fā)現(xiàn)及數據收集是所有自動駕駛科技公司的挑戰(zhàn)?？陀^而言，這些罕見場景擁有海量行駛數據的特斯拉尚難以發(fā)現(xiàn)，在示范運營區(qū)內定點接送乘客的無人駕駛出租車顯然更難遇到。而這些場景不盡可能地覆蓋，理論上自動駕駛永遠存在安全隱患。

實際上，早在2018年，圖森未來就已經與Navistar開始了技術合作，經過兩年多的探索與磨合，無人駕駛卡車的量產計劃全面開始，這在一定程度上顯示了自動駕駛技術在商業(yè)化應用方面的價值得到了業(yè)內認可。