小米雷軍的最後一博，駕駛離全自動還有多遠？

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2年前

小米雷軍的最後一博，駕駛離全自動還有多遠？

作者：ZL

作爲人生最後一次創業，堵上了全部身價的雷軍，近日對外介紹了小米汽車的最新進展。自動駕駛，依然是雷軍眼中小米汽車能否成功並殺出重圍的重中之重。

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8月11日，雷軍主題爲“穿越人生低谷的感悟”的演講正式上线。作爲雷軍的最後一战，小米汽車自然也是各方關注的焦點所在。

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自動駕駛，成爲小米汽車的突破口

作爲回應各方的關切，雷軍在小米汽車上也是着墨頗多：一個超過500人的自動駕駛專屬團隊以及第一期投入的33億元的研發投入成爲了小米汽車在自動駕駛領域的基礎。此外，擅長做產業鏈整合的小米還圍繞自動駕駛打造了一條產業鏈，一個包括以全資收購的自動駕駛創業公司深動科技爲核心的自動駕駛產業鏈已經初具規模。

其中，深動科技擁有全棧的自動駕駛解決方案，掌握了前視/環視/周視感知系統、自主代客泊車 AVP 方案等技術；而包括縱目科技、禾賽科技、幾何夥伴、愛泊車等知名零部件企業，都已經成爲小米自動駕駛產業鏈上的重要一環。爲了搭建這個產業鏈，小米汽車總投資金額超過了20億元。這筆投資不僅爲小米自動駕駛技術提供了堅實的支撐，一旦相關企業後期持續融資甚至IPO，也可以爲小米帶來可觀的回報。

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按照雷軍的說法，小米自動駕駛進展順利：一方面，小米的自動駕駛已經進入到了測試階段，隨後其將在全國範圍內投入140輛測試車輛；另外一方面，在發布會的現場，雷軍還演示了包括一鍵召喚車輛、自動駛入匝道、主動變道超車、無保護掉頭/右轉/左轉、自動繞行臨停車輛/事故車輛/環島、自主代客泊車等諸多自動駕駛的功能。正是基於此，雷軍還定下了2024年進入行業第一陣營的小目標。

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小米的自動駕駛並非一片坦途

作爲國內新生代的一批造車企業，百度、華爲和小米其實都不約而同地將自動駕駛作爲自己新車的突破口。

在自動駕駛領域，業內人士都了解，視頻離开真實的落地還很遙遠。整車從L2到L3/L4絕對不僅僅是等級上的提升，背後需要大量的工作，否則也不會目前沒有任何一家量產的企業能夠做成L4。小米，能否利用手中的資源，在行業內實現突圍可能存在不小的變數。

在不久前發布的集度的發布會上，李彥宏更是喊出了“集度在自動駕駛上領先特斯拉一代”的口號。2023年，集度就要交付首款具備“門到門、啓到停”高階自動駕駛能力的量產車型。至於華爲，在自動駕駛方面的步伐甚至邁得更快：AITO問界、阿維塔、北汽極狐以及比亞迪高端品牌都已經或者即將採用華爲HI自動駕駛系統。更不要說已經部署了領航的蔚小理、特斯拉這些車企，都是小米在自動駕駛領域強有力的競爭者。

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自動駕駛雖然將成爲決定汽車性能的最重要評價指標，但不得不說高等級自動駕駛離开我們依然很遙遠：

從硬件上看，單車較高的傳感器成本是挑战自動駕駛全面商業化落地的主要制約。無論是車規級的固態激光雷達，還是價格不菲的芯片，對於整車供應鏈都是不小的挑战。尤其是考慮到爲了最大程度提升自動駕駛芯片的算力，包括特斯拉以及蔚來、小鵬等都把目光投向了自研自動駕駛專屬芯片。而要研發一款芯片，其投入數以億計。

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從軟件上看，道路測試究竟達到一個什么樣的數量級才能夠讓自動駕駛軟件滿足上路的標准，目前也存在比較大的不確定性。在今年7月份，Waymo的自動駕駛模擬測試裏程達到了100億英裏（約合161億公裏），而實際的測試裏程更是已經突破了1000萬英裏（約1609萬公裏）了。從實際部署來看，相比於高速公路這樣的場景，其實乘用車在日常都會遇到各種復雜的且意想不到的情況，而要對這些工況實現100%的覆蓋基本不太可能。但如果要訓練自動駕駛決策機構不斷靠近人類的大腦，對於很多突發狀況擁有自己決策的能力，這對AI技術是一個極大的挑战。

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自動駕駛之外，在整車制造領域，和小米比較類似的百度，找來了吉利的代工，並引入了吉利的SEA浩瀚架構，確保產品可以按時交付；至於華爲，一方面將小康汽車推向前台，由自己在後台全盤操控工程开發；另外一方面和國內不少知名整車企業合作，來輸出自己的車聯網以及自動駕駛技術，利用國內傳統車企來爲自己的技術進行背書。相比之下，小米汽車相對來說力量單薄了一些。除了雷軍的100億以及小米在智能網聯技術領域打造起的朋友圈，小米汽車手頭可打的牌其實並不多。

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自動駕駛的隱患在用“輔助”來搪塞

我們需要強調的是，當前市場上絕大部分產品都還只是駕駛輔助產品。

至於這些自動駕駛／駕駛輔助系統的性能達到多完善的程度，目前還存在比較大的不確定性，無論是從國家法律法規層面，還是從行業標准層面，都缺乏可供量化的標准。也就是說，消費者需要對最終的駕駛行爲負責。之前小鵬、蔚來以及特斯拉都發生過車輛撞上車前的障礙物的案例，最終廠家都以在用戶手冊中告知用戶需要對車輛的駕駛行爲負責而將自己的責任撇得幹幹淨淨。

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8月1日，《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》正式發布，這是國內首部針對自動駕駛的地方性法規，爲國內的自動駕駛車輛上路在立法層面做了一定的探索。總結來說，對於搭載了駕駛輔助功能的車輛，還是由駕駛人負責；對於自動駕駛的車輛，在發生交通事故之後由駕駛人員依法承擔賠償責任，如果可以進一步鑑定下來是由智能網聯汽車本身質量問題導致的，則可以向廠家索賠。在這部條例的約束下，其實未來整車企業會對於自己車輛自動駕駛等級的標注越來越謹慎，因爲一旦標注了L3級別，就意味着企業需要承擔不小的責任。不過當前該條例針對的對象只是爲道路測試和示範應用的主體，離开覆蓋消費者日常駕駛的乘用車還有不小的距離。

目前，市場上能夠對自己自動駕駛行爲負責的只有奔馳的Drive Pilot。當車主开啓了Drive Pilot之後，駕駛員可以在車內瀏覽網頁、查看手機或者看電影等。而一旦在Drive Pilot模式下，出現任何交通事故，作爲廠家的奔馳都將負起賠償的責任。不過奔馳對於Drive Pilot的使用還是有非常嚴格的前提條件，其中最讓人詬病的莫過於車輛時速不能超過60km/h。要知道，在不限速的德國高速公路上，這個速度無疑是龜速。但從整個行業來說，這也是第一個由整車企業完全接管車輛，並對相關的事故負責的案例。

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從技術層面來講，之所以會出現對前方靜態障礙物識別失效的案例，更多還是因爲當前不少車輛採用的還是毫米波雷達＋攝像頭的方案，至於特斯拉更是只採用純視覺的方案。在這種沒有激光雷達支持的技術方案中，要想實現對於前方障礙物更加精准的識別，更多還是要依賴於大量的道路場景數據的學習，讓整車自動駕駛系統能夠自己識別出前方障礙物。可一旦沒有辦法識別出，就很容易出現小鵬P7以及去年蔚來在沈海高速上的車禍情況。對於整車企業來說，數量不多的交通事故可能佔自己每年銷售車輛中很小的比例，但是對於用戶家庭或者受害者家庭來說，可能就是100%。

總結

在自動駕駛領域，對於整車企業來說，研發肯定要提速，但是部署必須慎重。即便車企可以通過駕駛輔助來將所有責任都歸咎於駕駛員一方，但是持續不斷的駕駛輔助功能的失效並釀成交通事故，對於車企的名譽也造成了不小的傷害。而從另外一個方面來講，要想從駕駛輔助功能通過持續的優化升級到L3甚至L4級別自動駕駛，本身還需要海量的數據來對算法的優化形成支撐。而要高效且低成本地收集實際道路場景的數據，就不得不加速在用戶車上部署各類傳感器來收集數據。

高等級自動駕駛的部署會是一個很漫長的過程。其中，可能不僅是整車企業、自動駕駛技術公司的努力，也有駕駛員的大力配合，從立法角度也需要在鼓勵企業創新與防止企業爲了搶佔市場份額而推出有瑕疵的產品之間找到一個平衡。目前的自動駕駛技術可能走完了前80%甚至90%的道路，但剩下的10%或者20%的道路可能需要花費比之前更大的氣力才能達到。畢竟汽車不是手機，死機了可以重啓。自動駕駛的汽車在路上，一旦出現了死機或者決策方面的失誤，那就是一件件不可挽回的人間悲劇。

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