American Wonder
此后百十年间，企业、科学家对自动驾驶的探索从未停止过，直到2009年，云计算、大数据、 络、算力等基础技术及设施逐步发展，伴随着谷歌秘密启动无人驾驶汽车项目（即现在的Waymo），自动驾驶的研发时代悄然拉开了序幕。
2019年6月6日后，随着5G商用牌照的正式发放，自动驾驶成为消费者在5G时代最大的期待。而自动驾驶玩家的宣传和媒体的 道更使得人们认为：自动驾驶距离大规模应用不远了。
另一方面，不得不给自动驾驶泼盆冷水。当下的自动驾驶对比丰满的理想还是很骨感，距离科幻电影中“一辆纯黑商务车高速行驶在川流不息的公路上，车内无司机、无安全员，只有一名精英坐在后排拿着一块透明显示器处理工作”的情形差之甚远……
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L4还是L3
展开正文之前，先做个科普。
无论是按照国际公认的SAE International 自动驾驶分级标准（J3016）还是按照今年3月份工信部正式公示的《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准 批稿，根据执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限制，两个标准均将驾驶自动化分为0-5级，共6个等级。
其中，等级越高，自动化水平越高，即从L0级的无自动化或应急辅助到L5级的完全自动化。
L3、L4级则是当下自动驾驶领域玩家的主要聚焦等级。依据我们国家《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准 批稿的分类，L3级为有条件自动驾驶，其定义为系统在其设计运行条件内能够持续地执行全部动态驾驶任务。
L4级则为高度自动驾驶，定义为系统在其设计运行条件内能够持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。
二者最大的区别在于，在限定场景下的全部动态驾驶任务上，L3级要求驾驶员随时准备接管，而L4级则不需要驾驶员随时准备接管。
其次是单纯为自动驾驶业务谋取新的融资机会。
自动驾驶汽车难落地、难量产的原因除了技术因素外，最大的问题莫过于成本。
一辆自动驾驶汽车或的成本在百万左右很正常。其中，成本主要集中在激光雷达、摄像头、传感器、整套控制运算单元这些自动驾驶必备的基础设施上。
激光雷达是所有当中最“烧钱”的部件，几乎占据整辆车成本的30%-40%。从4线、8线，到16线、32线，再到64线甚至128线，尽管线束数量越多对环境监测精度也越好，但其成本自然也随之上升。而对于自动驾驶，最低的配置是4个16线激光雷达。
也正是这样的昂贵，使得以自动驾驶出名的特斯拉并未使用激光雷达，而是选择了更便宜的毫米波雷达，这是因为如果使用前者，特斯拉无法做到像现在这般大范围量产。
以本次测试为例，测试用车沃尔沃XC60，市面售价40万左右，配备1个64线激光雷达、2个16线激光雷达以及7个摄像头，仅那颗64线的Velodyne激光雷达，2018年时的售价便在七万多美元。滴滴此前也透露，其自动驾驶车辆单台成本在100万以上。
更遑论自动驾驶领域工程师那高昂的人力成本了。
车辆成本、员工成本以及其他费用要求滴滴自动驾驶公司需要保持资金充足，而截至目前，滴滴仅仅获得了软银投资的5亿美元。
通过此次曝光，滴滴自动驾驶公司则有可能吸引新的投资者，继续发展自动驾驶业务。
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跳出滴滴看行业
事实上，今年上半年，仅在中国范围内，便有多家企业推出了Robotaxi（无人出租车）业务。
除滴滴外，6月23日，高德打车与文远知行WeRide合作，在广州上线了Robotaxi服务；4月27日，高德地图联合AutoX共同启动Robotaxi项目，该项目将率先在上海上线；4月20日，百度自动驾驶出租车Dutaxi在长沙开放运营。可以看到，中国自动驾驶在今年按下了加速键。
《曹云 》
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