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最近，马斯克在接受TED主持人Anderson采访时表示，特斯拉将在年内实现完全自动驾驶，也就是L5级别的全无人驾驶。此言一出，不仅网友不信，连特斯拉的员工都“惊掉了下巴”。
因为即使是特斯拉当下正在给美国小部分车主推送的最激进FSD版本，也最多敢说自己是L3级的辅助驾驶。
这已经不是马斯克第一次吹这种牛了。早在2020年，他就在多个公开场合承诺将在当年实现无人驾驶，但最后都食言了。
事实上，马斯克今年把大量精力花在了收购推特、参与政治活动上，这甚至在特斯拉内部引起不满，有员工直接在社交媒体上表示，马斯克现在给人的真实感觉是：
对能实现无人驾驶这事有点颓了。
让人感觉颓了的不只是特斯拉。无人驾驶分为两条研发路径：一条是以特斯拉和国内造车新势力为代表的从辅助驾驶开始层层迭代；另一条是以谷歌、百度等为代表的直接攀登L4、L5的高峰。
美国加州的全无人驾驶测试牌照被认为是全世界最严格、最有含金量的牌照之一，谷歌旗下的waymo拿到了全球第一张，从2020年就开始上路测试车内无人的车子，并在多个排行榜上排名自动驾驶实力第一名。
可翻翻数据就知道了，2021年，waymo自动驾驶车辆在加州发生了高达43次交通事故。这里面有多少次是全无人驾驶车辆引起的？waymo简单粗暴地选择不公开。
很显然，虽然已经让无人驾驶车辆在测试路段跑了接近2年，但waymo离真正成熟始终差得远。
无人驾驶的概念从被提出，整个行业经历了从无到有，从有可能到喜讯连连，再到如今几乎止步不前，好像碰到了一个迈不过去的坎。
但这个坎到底是什么？很少有人说得清。
01
如果你有关注国内自动驾驶最新发展情况的话，会知道当下北京亦庄、广州南沙的测试道路上，已经有主驾无人的测试车辆在跑了。
这些测试车只在副驾上保留了一名形式上的安全员，负责遇到紧急情况下接管车辆，但绝大多数时候，它们能依靠自己的判断在公路上行驶得很好。
这种情况很容易给人一种错觉，好像无人驾驶的时代马上就要来临了。
但真实情况并不是这样的。这些看似非常智能的车子，当面临一个自动驾驶“长尾场景”时，会立马显得像个“弱智”。
什么是自动驾驶的长尾场景？
比如，当一个自行车爆胎的人手中举着一块求救牌子站在车前时，车子就很难读懂他的意思。错过帮助他人可能还没啥，可当一个交警站在你车前，摆手让你停车临时查酒驾的时候，你的车子看不懂直接跑路，就会惹出大麻烦。
同样的，当某一条道路正在施工，摆上各种锥桶你的车子可能还认识，可当临时摆上一堆非通用的路障时，你的车子很可能会一脚刹车，愣在原地不知所措。
举一个更极端点的例子，当马路前方突然冒出一个巨型“奥特曼”“孙悟空”时，一个人可以判断出这是个大手办，没有危险，只要绕过去就行；可无人驾驶车假如之前“没学习过”这东西的话，就会不知道该怎么办才好。
正如美国一位教授所说的，当下无人驾驶可能已经解决了90%的问题，但剩下10%的难题，却需要远超过去100%的努力。
这背后最大的困难，就在于支撑无人驾驶的底层技术——人工智能，迟迟无法取得新突破。
2014年，计算机科学家Ian Goodfellow在开发和定义生成网络（简称GAN，一种通过充当生成器和判别器来帮助人工智能产生输出的神经网络）方面取得了重大突破，使得人们乐观地认为，几乎任何自主性的壮举，都可以通过算法和神经网络来完成。
这项突破掀起了人工智能研究领域的一股热潮，也让谷歌、亚马逊和微软纷纷宣布要成为人工智能先行的公司。
但非常遗憾。
现在取得的这些成果，还远没有达到当初专家预测的那种“技术魔法水平”。现在世界上运行良好的人工智能，几乎都是非常狭窄的，可以简单理解为，一种被设计成只能做某一特定事情的人工智能。
而无人驾驶需要做的不是一件事，是从观察周围环境到导航，再到决策驾驶汽车本身的很多件事。
目前，主流认为要突破这个难题，只有两种办法：一种是设计出几十个（或几百个）协同工作的狭义人工智能系统，另一种是找出创建“通用人工智能”的方法。
而所谓的“通用人工智能”，要求非常高，可以简单理解为“可以完成人类可以完成的任何相关任务的人工智能”。
迄今为止，通用人工智能仍被认为是非常遥远的未来技术。
所以当马斯克发推特，认为无人驾驶需要把自动驾驶系统做成一个通用人工智能机器人的时候，马上就有业内人士出来科普：
“如果实际情况如此的话，那自动驾驶是真不适合创业干……”（言下之意是干了也没戏）
前华为自动驾驶负责人苏箐曾公开表示，在未来的一百年内，机器的智商都不会超过人类，而L5级（完全自动驾驶）在这辈子也很难实现。
问题的关键是，全世界已经投入了海量财富、资源到无人驾驶的研发中去了，如果最终被证明是个无法完成的使命的话，这些投入是不是就打水漂了呢？
02
不知道大家有没有注意到，在中国“十四五”现代综合交通运输体系发展规划中，写了这样一句话：
推动车联网部署和应用，支持构建“车—路—交通管理”一体化协作的智能管理系统。
这句话很关键。间接讲明了在实现无人驾驶的道路上，除了“单车智能”之外，其实还有另外一条路，叫“车路协同”。
单车智能很好理解，就是不需要任何外界辅助，一辆车即可实现无人驾驶。而车路协同，又是什么意思呢？
简单点来说，车路协同主要包括三大部分：一是具备一定自动驾驶能力的“聪明车”，二是由摄像头、雷达、通信设施等组成的“智慧路”，三是由计算平台和云控平台组成的“强大云”。
在这套系统中，车和路分别扮演了一个“数据源”的角色。它们会把实时收集到的数据汇集到云端，通过强大的云计算、处理后，做出对当下最有利的决策。
这种方案，可以解决掉一些连人类驾驶都处理不了的难题。
比如，行人的“鬼探头”、路口有车辆突然窜出等，这种情况过去高度依赖司机视线是否被遮挡，根本无法提前做出预测。
但车路协同后就完全不一样了。因为“智慧的路”能够在司机视线盲区之外，提前把自己的情况通知给即将到来的车，帮助它及时做出避险决策。
由于车和车之间的也可以互相“交流”，未来也再不怕那些不打转向灯就变道的不文明司机了。因为它的车会懂自己接下来要做什么，并提前把下一步的行动，通知给周围的车。
除此之外，车路协同还能大大提高交通效率。每一条路都可以根据车流实时吞吐量，动态调整自己红绿灯的时长。
实际上，现在有越来越多公司意识到，像特斯拉一样，在单车智能上一条道走到黑可能并不是一个明智的选择了。
03
与其钻牛角尖拿出一套不成熟的L4，不如认认真真做好一套更成熟的L2，既保证驾驶者现在就能用上，又可以在未来“智慧路”到来的时候，通过OTA更新化身为一台更聪明的车。
国内就有一家很“聪明”的造车势力——“智己汽车”，选择了一条和特斯拉不同的道路。
运用“降维”战略，智己汽车通过引入L4自动驾驶技术和数据，推出了一套“IM AD智己智能驾驶系统”，并把它配备到了刚推出的新款车“智己 L7”上。
在实测中，“智己 L7”的表现已经在多个方面超越了曾被视为“行业技术标杆”的特斯拉的成熟车型Model 3。
对于特斯拉车主而言，在城市街道场景中，最实用的功能无疑是它的“自动跟车”。尤其是在北京晚高峰这样的时段，刹车能把人脚踩麻了，自动跟车可以把人力解放出来，体验非常爽。
但不管是特斯拉，还是一些主流品牌电动车在自动跟车时，都会遇到一个头疼的问题，就是它几乎不会阻止其它车来“加塞”。如果你从头到尾不接管的话，眼前就会不停地被加塞，看着非常郁闷。说白了，就还是不够智能。
而“智己 L7”配备的这套系统，更像是一个人了。当它碰到来加塞的情况，会先像“老司机”一样跟对方进行心理博弈：一边轻点刹车缓慢前行，一边仔细“观察”对方的动作。
如果对方只是抱着佛系的态度，那智己L7会较为强硬地把对方“送回”原车道，不允许它进来。
而如果观察到对方像个喝了两斤假酒的莽夫，就算恶意撞车也要加塞进来，它则会选择把车及时刹了让对方进，不跟这种车玩命。
另一个强于特斯拉Model 3的功能，是智己L7学会了“躲避大车”。
平时不管在高速还是城区，很多人经过大车旁边的时候，都会下意识往另外一侧“躲”。这样可以留出一定的安全距离，防止大车上突然掉东西，或者临时变道等。
但这个功能特斯拉压根没有。智己L7的传感器在识别出大车后，会自动往另一侧偏移30cm，既保证远离了那些“庞然大物”，又不会压线。
大曲率弯道能力非常考验一辆车的辅助驾驶实力，而根据多家汽车媒体的公开评测，智己L7的表现亮眼。
除此之外，智己L7的 APA 自动泊车功能，可以在进停车场后自动扫描车位，司机只需要在中控屏上点击空位，就自动停进去。并且是稳稳地停在正中间，保证车两边的门都能打开。
ILC 交互式变道功能，可以实现打个变向灯，就自动完成超车。可以说是非常人性化了，特别懂你的心思。
启动沉浸感极强的“超跑驾驶模式”，智己L7会自动将三联屏下降，同时屏幕切换为如赛车般的各种参数，踩下加速会模拟音浪、氛围灯，让你一次过足“超跑瘾”。
如果说智能驾驶等软件系统让智己L7有了颗聪明的脑袋，那除了“智商过人”外，它更有个强健的“体魄”。
在发布会上，智己L7连续漂移了1小时零6分钟，以43.646公里的成绩，一举打破了由保时捷Taycan创造的“电动汽车漂移距离最长”的吉尼斯世界纪录。
漂移能力最考验的是一辆车的底盘实力。
作为一个“新兴”品牌，智己之所以这么强，是因为它一出场，就踩着一帮巨人的肩膀：上汽集团、张江高科和阿里巴巴集团。
上汽集团本身拥有成熟的造车能力，为了打造智己的底盘，更是找来了威廉姆斯工程团队亲自调校。
熟悉F1都知道，这个团队诞生于九冠王时期的F1威廉姆斯车队，是真正的业内大拿。
只有这样强劲的底盘，才能为3.87秒的零百加速保驾护航，才能为百公里制动最短32.69米提供有力支持。
此外，智己L7配备的像奔驰迈巴赫、宝马七系等百万豪车才有的四轮转向全驱系统，也充分体现了这辆车堆料的诚意。
除了背靠上汽强大的生产线，智己还依靠阿里雄厚的互联网生态和云技术做支撑，再加上张江科学城集成电路、物联网、软件产业群的加持，从各个方面看，智己都已具备了未来融入车路协同的强大“后盾”。
尾声
在看不清无人驾驶底层技术何时能进一步突破的当下，中国在十四五规划中透露出的态度，显然更倾向于“车路协同”路线。
“当机会来临时，你是否有能力把握？”
在对的时候，做对的事情，这也解释了为什么中国智能车会频繁出现世界级黑马。
相信这只是中国汽车产业实现弯道超车的开始，电动车的未来必将诞生于中国。
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