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雷鋒網按：本文作者朱玉龍，原文首發知乎。雷鋒網經授權轉載。本文重點回應“建約車評”公眾號就此前百度、谷歌先后推出無人駕駛平臺的“原子彈、氫彈”觀點。
“最近，自動駕駛領域出事了，出大事了！全球無人駕駛產業在25天之內遭到兩輪強力轟炸——先是百度放了個原子彈，后是Google扔出個氫彈，兩彈合炸，似乎把全球汽車產業和Tier1以及不少進入自動駕駛戰場的戰士們的努力給炸掉了。毋庸置疑，這次是人類歷史上首個完整的無人駕駛生態系統的橫空出世，這個系統有極大的可能顛覆現有的共享出行、整車制造和無人駕駛三大產業的固有格局?！?/span>
建約車評君的標題和內容不免有些危言聳聽，本文就這個話題來闡述一些個人的看法。
讓我們不妨先大致端量一下這兩枚炸彈——
百度的 “原子彈”：就是Apollo計劃，是百度宣布將推出的全球首個開放性的無人駕駛技術軟件平臺，該平臺面向汽車行業及自動駕駛領域合作伙伴開放，以幫助他們結合車輛和硬件系統，快速搭建一套屬于自己的完整的自動駕駛系統。
谷歌的“氫彈”：谷歌宣布其母公司Alphabet旗下自動駕駛公司Waymo與打車服務創業公司Lyft達成合作，雙方將通過試行項目和產品開發，將無人駕駛技術帶進主流應用市場。
第一部分 Baidu與Waymo各自的策略指向分析判斷
整個事情的開始的主角是百度，接下來是Waymo，我們細細的梳理一下這兩家公司的發展歷程與特點，其實細細觀瞻都免不了看到一個不容回避的事實——就是入這個無人駕駛這個局越久，對其中種種了解的越清楚，就越難在短期內破局。
1、百度能開放哪些平臺？
百度正式開始與自動駕駛結緣，待確認的時間點是開始是2014年10月左右，已歷時3年。我們可以看下圖這個時間軸軌跡，藍色的是過程，綠色的是主要領導者的變換與更迭。
圖1 百度的無人駕駛時間線
對應分析百度無人駕駛事業發展的時間軸與事件變遷，可以推測百度能開放的幾類平臺技術，見下表——
表1 百度所開放的平臺技術
2、谷歌將與Lyft怎么開展合作？
Google/Waymo的自動駕駛的項目肇始于2009年，期間也是經歷了幾次領軍者的更迭——
Sebastian Thrun 和第一波團隊的淡出，導致整個無人駕駛項目開始從研究化往工程化開始轉向，由Chris Urmson之后的工作，使得google autonomous vehicle這個項目走向前臺；
Anthony Levandowski和一大幫工程師出來做Otto，然后被Uber收購，導致今天出現了知識產權糾紛和官司；
Chris Urmson 出走，看得出來Google在整個項目的走向上的分歧，Google此次的戰略方向轉變可以說更務實，讓車企出身的CEO John Krafcik來選擇更為合適和靠譜的合作路線，從與FCA的合作，然后再與Lyft合作，無非是把原來的各個環節都要自己做，轉向了找到更為合適的伙伴來實現。
圖2 Google/Waymo的領導層更迭
那么轉向后，Waymo能和Lyft怎么合作呢？我們仔細看一下Waymo與FCA的合作的車輛，再研判與Lyft的合作，我們可以看得出來下面的關系：
FCA負責提供車輛，開放車輛接口，為自動駕駛改進車輛控制和內部總線系統提供需求；
Waymo通過之前的積累，改進自己的感知、計算平臺，起到了核心的橋梁作用；
Lyft提供應用場景，避免了之前Google花錢請人來坐無人駕駛車輛也沒人來坐的尷尬，通過真實的A=>B的需求，找到應用的切入點。
圖3 FCA、Waymo、Lyft 三家分工
Waymo在感知技術方面的改進見下表——
表2 感知技術的改進與變革
其實，谷歌與Lyft的戰略合作，在本質上是自動駕駛技術在應用端的爭奪。
比如Uber收購Otto，組建自己的自動駕駛研發團隊，無非是在它的這個角色上，一旦可以實現自動駕駛系統取代司機的話，帶來的變革和沖擊更大。即使這個系統的成本、運行效率甚至是運行限制相對苛刻，也都必將帶來商業模式上的改進。所以這種投資，我們可以理解為：
車企是花資金來嘗試一種可能性，把自己的技術和車輛一并打包做嘗試。
Lyft之類的二線出行服務提供商，面臨急切的沖動來找到最好的技術，實現對領先者的挑戰；所以即使存在通用在未來可能投入，Lyft還是選擇與Waymo合作，它處于這個位置就可以采用多種技術和多種車輛對無人駕駛技術進行運營改進。
圖4 無人駕駛L4級的車型和部署與打車服務是很難分離的
所以從這個角度而言，如果光是在出行服務企業融資時候投點錢，而不進入出行服務模式里面進行深度運營，并加大提升自動駕駛的投入力度，那么車企是沒法在相關的出行服務領域提供唯一性解決方案的，依靠資本投資來解決自動駕駛解決方案出口是有些難度的。我其實覺得從另一個角度而言，測試車輛多了對傳統車企而言管理起來也是一種挑戰，這些無人駕駛車隊其實需要更好的管理方式去迭代和進化。如下表所示，僅今年以來投入無人駕駛試運行的車輛粗略統計就逾十多種，所涉及車企也是超過十家。
表3 2017年初做的無人駕駛車隊統計
第二部分 自動駕駛的各自角色的考慮
下面的圖中展示了涉足自動駕駛的各家公司推進L4的商業化計劃，如果從重視平臺運營還是面向私人這個角度區分的話，那么谷歌和百度都是在走運營切入的路線，自動駕駛技術在平臺運營領域真正取得實際進展比較大的可能性是在2020年左右，以實現少量商用探索的形式呈現。而走將搭載自動駕駛技術的車輛賣給消費者這一路線的，是特斯拉、奔馳、寶馬、沃爾沃等整車企業，不算悲觀地講，這一領域的突破起碼會在2025年以后，而且極有可能只面向極少數受控人群。
圖5 各家公司對L4的商業化計劃
自動駕駛技術的發展已經駛入了快車道，個人覺得在這個變化快的形勢下，有必要每個季度來審視一下這些企業的定位，深度了解下這些企業技術本身的完整性和合作伙伴的互補性。最近的一個例子，就是BMW、ME和Intel的合作，變成了BMW、Delphi和Intel(ME已經被整合收購)的合作，這種三層式的合作模式，包括汽車整車設計和制造OEM(整車系統的集成)、自動駕駛子系統整合企業Tier1和自動駕駛主要的硬件平臺和算法提供商Tier2，這個基本的雛形，是炸彈炸不掉的，因為它本身就是合作模式不同而已。
圖6 傳統的模式
梳理一下，當前自動駕駛領域的角色定位大致有以下幾種：
(1)系統服務提供商： 這一類主要是基于服務端的IT公司，為主百度、Google、Urber都是考慮在營運端拿來做服務，規劃要在3年內實現部分商用；而Tesla就拋出了硬件(無冗余)先行、軟件跟進的策略。
在提供自動駕駛技術系統服務領域，有個大的轉變就是Google專門成立了公司Waymo，開始與車企合作進行，也就是前面說的“氫彈“，以后的商業模式值得進一步考慮。另外，值得注意的是，測試階段和真正商業運營還是有些差距的，主要體現在投放的范圍和控制的力度方面。
(2)車企運營端的投入：受整個環境的驅策，各個車企現在對于面向消費者的服務端都有不少的投入，下一步把試車場里面比較成熟的產品拿出來進行運營級別的測試運行，就是一個比較務實的決定。這些車輛可以分為兩部分——
車輛端：可以考慮冗余度，在涉及關鍵安全控制端(EPS、ESP兩塊)可以單獨把冗余的部分應用上去；而整個感知端和計算平臺端可以采取先從性能端調試，再加入決策投票確認的冗余機制；
監控端：整個后臺運行需要有完整的數據記錄機制，也有個后臺團隊，來處理道路上遇到的各種突發行為(類似緊急的彈出和道路意外)。
這里需要有單獨的存儲和發送機制，把整個感知的數據進行備份和傳輸(新的傳輸T-box2)，在云端可以做一些復現和記錄，也可以用原有的記錄層(T-box1)來記錄之前的運行結果。這個提高的路徑就是現有軟件和后臺虛擬運行之間的對比，進化的邏輯就是抓取多臺車之前的軟件版本運行數據和原始數據虛擬運行進行對比；
在后臺競爭方面，各個IT公司有各自天然的優勢，不管這個事情最終如何，車企不大可能單獨去構建一個非常龐大的后臺。
(3)自動駕駛車企零售模式：隨著自動駕駛技術應用的成熟度，車企單獨把L4的車輛賣給普通消費者，不過這種模式天然就蘊含很多的風險因素。所以我們可以把這個行為，當作是運營之后實際應用的一小步，比如發售內部人員或者超級VIP，就是前文提到的“受控人群)。這應該只占到非常小的部分。
第三部分：小結與建議
愿意給自動駕駛花錢和投入資源的企業，在資金、資源和人力上面的投入不是那么容易就能給炸掉的，真實的情況是摸索的過程比較艱辛，從樣車到小批量實驗車隊再到真正能落地產生效益，時間可能是5年，也可能是10年，這個過程中還有可能被各種感知技術的革新給甩開。
不愿意花錢的企業，可以每個月來搜集一下這些企業的專利、測試情況，或者在美國開個基地了解下各家的動態，把別人的狀態監控住，知己知彼，伺機而動。
自動駕駛這個事情，從其屬性來看，可能真的是要以國家為推進單位的，因為它是多項高精尖技術、多個產業領域、以及道路運營、安全監管等政策法規的融合，所以不是汽車企業一家的投入即可實現突破的。
