在最近兩年的時間中，關于自動駕駛的話題不斷升溫，特別是今年，進入2018年，包括Waymo、百度等在內的多家企業緊鑼密鼓地推出了自動駕駛商業化運營。這樣密集的節奏讓人們意識到，自動駕駛商業化元年或已開啟。但與此同時，自動駕駛的快速升溫和激進發展所引起的爭議也越來越大。

自動駕駛無論是從技術還是法理上來看，目前在短時間內能不能達到？筆者認為，這個短時間至少以10年計算。但從這兩年的企業發展來看，自動駕駛似乎已經可以手到擒來一般簡單。在國內，我們可以看到一堆企業宣稱自己達到了L3或者L4級別的自動駕駛，而全自動駕駛（即無人駕駛）的實現時間在5年之內，一些激進的企業甚至宣稱自己在2020年左右就可以實現。

自動駕駛真的是soeasy了嗎？目前全球量產最高級別的自動駕駛車是奧迪A8，自動駕駛級別是L3，而在國內剛剛上市且具備自動駕駛的大眾品牌高端SUV探岳，自動駕駛級別是L2。被許多人奉為大神級存在的特斯拉，其自動駕駛級別應該在L2-L3之間。即便特斯拉宣稱其自動駕駛是全球最為領先的，但其實，說特斯拉的自動駕駛系統屬于高級輔助駕駛也可以。從全球來看，大部分企業的自動駕駛（可量產）都在L2級別，或者向L3過渡的階段。

在2017年的法蘭克福車展上，寶馬董事會成員KlausFrhlich表示，公司現在用于L2級別自動駕駛的傳感器和硬件，比一些競爭對手（如特斯拉）用于L5級別的都要多。他表示，“現在還沒法將用于L5的傳感器堆在一起，因為他們還不存在。我們必須開發基于芯片的激光特種，而且不是只要一個，而是需要五個。”

在L3之上的Level4自動駕駛的算法準確性和精確性要求達到甚至超過人類的認知水平，這就需要的是極具快速精準的算法和穩定的計算平臺。當然，這更離不開硬件的支撐。從某種程度來說，自動駕駛的實現首先是基于硬件的提升，而這基本上掌握在零部件企業的手中，特別是傳感器的升級。在零部件企業中，博世目前正在推進技術由L2向L3轉變，其計劃在3年內推出L3級別的量產系統。而從這個基礎來看，在2020年實現全自動駕駛無異于是“天方夜譚”。

在整個產業鏈中，雖然在很多研發自動駕駛汽車的企業看來，激光特種在環境感知方面有很好的表現，但礙于成本，激光特種現在離量產還有很遠的一段距離。而除了上述技術方面的挑戰，目前業界在自動駕駛運營過程中的配套基礎設施建設、高精度地圖技術、自動駕駛數據、法律法規以及人才方面，也都面臨著較大的挑戰。其實，拋開傳感器此類硬件是否支撐不說，作為自動駕駛另一個基礎的高精度地圖目前也還沒有辦法做到支撐L4以上級別的實路行駛。

在高德地圖的一次采訪中，對方高層坦言現在是屬于硬件賦能軟件的階段，并不是軟件賦能硬件的階段。在基礎尚且沒有達到的情況下，要實現所謂的自動駕駛高階或者是期待的L5級別，難道不是“無根之木”的事情嗎？即便是把智能作為大賣點的新造車企業，也并不完全認同自動駕駛短期內實現的觀點。

近期，筆者在和威馬汽車創始人沈暉交流時，沈暉很直接地表示，實現自動駕駛的過程不見得那么快，全自動駕駛可能還要十年。這種“實現”可能還只是在技術上的理論化場景中實現，在實操中，全自動駕駛的時代可能還有很長一段路要走。全自動駕駛將帶來人類翻天覆地的變化，不僅僅是出行方式的單一變化。而從汽車產業的發展來看，一個小技術的驗證通常都要耗費很長的時間，以確定對人全方位的保護，而未來這種大變化，所需要的時間只會更多。

汽車行業的激烈競爭迫使企業對新技術的研發快馬加鞭，特別是互聯網企業的入侵更加重了傳統汽車制造商的危機感。但互聯網的迭代理論在汽車行業中也有致命的弱點，迭代的是軟件，而硬件無法迭代，但決定一輛車的好壞與安全的主要還是硬件。在企業對智能駕駛前所未有的進行大跨度追趕的時候，需要清醒地認識到這個基本點。而互聯網在進入這個行業的時候，也應該更加尊重生命和對制造的敬畏。畢竟，所謂的顛覆并不是目的，而是升級的方式。

特別在近兩年，全球發生了多例自動駕駛汽車事故，充分說明了這項技術目前還不夠成熟，未達到可以運營的條件。目前，國內一些企業為迎合消費市場或制造噱頭，或夸大宣傳所謂的智能化配置，嚴重誤導了消費者對汽車的真實認知。

中國智能汽車指數第二批車型測評結果顯示，在所選取的10款近兩年上市的、累計銷量達3000臺以上，且廣泛應用ADAS駕駛輔助系統的乘用車中。雖然大部分車型在AEB以及LDW（除未搭載）上表現不俗，但ACC、BSD和APS評級優秀占比總體不足三成，其中，ACC目標車靜止工況得分率有三款車型獲得滿分，而有三款車型均未得分。

一次評測，讓所謂的搭載N項ADAS的車型暴露了巨大的安全問題，宣傳與顯示“冰火兩重天”的背后，看起來在“大躍進”的自動駕駛可能需要“靜靜”了。