先發(fā)后至—自動駕駛的奇幻漂流（終）

自動駕駛技術，從無線電遙控的雛形到人工智能的深度融合，歷經百年探索，正逐步融入現實生活。從最初的軍事應用到如今的城市出行，自動駕駛技術不僅改變了出行方式，更預示著一個更安全、高效、便捷的未來交通圖景。

導言

當我們談及“自動駕駛”這一技術，眼前或許會浮現出無人物流車在街頭穿行的場景，也可能想到無人出租車正在城市道路中穩(wěn)穩(wěn)行駛的畫面。透過現象，看本質，這一切的背后是人類跨越百年的求索：從早年無線電遙控的小型三輪車，到后來的電纜引導和車載計算機，再到如今融合多傳感器和人工智能的大型智能車輛。人們不斷追問：汽車何時能徹底擺脫人類的方向盤操控？“解放雙手”究竟如何才能實現？在漫長的探索中，技術路線幾經顛簸，資本與政策紛紛涌入，科研界和產業(yè)界也一再碰撞與協作。

作為一次極富戲劇性的“奇幻漂流”，自動駕駛不僅走過了機械時代的試驗，也在大數據和人工智能的加持下進入了高速發(fā)展期?；仡櫞饲霸榻B過的歷史脈絡，不難發(fā)現，科研團隊和車企在不同時代都曾嘗試用各種方法讓汽車變得更加“聽話”、更加“聰明”。今天，當我們有機會在城市道路上見到無人駕駛車隊示范運行，當星羅棋布的無人配送車成為人們的“最后一公里幫手”，無人駕駛已不再是科幻電影中的噱頭，而在不斷融入現實生活。

無線電與電纜：初心與雛形

在追溯現代自動駕駛的源頭時，人們常會提到那些在街頭做“冒險實驗”的車輛：它們沒有駕駛員坐在車內，卻能通過遠程無線電波或機械拉桿完成簡單的轉向和加速。這些看似怪誕的設想，體現了人類早期對“無人駕駛”的原初憧憬。以無線電為媒介的控制方式在當時已屬驚艷，但也受限于電磁環(huán)境與控制距離。為了擺脫“信號不穩(wěn)、操作失控”的尷尬，人們又在高速公路下埋設電纜，用磁信號指引車輛保持直線行駛或拐彎。然而，高昂成本與日常維護難題造成電纜方案沒能真正投入大規(guī)模應用。

這段時期的實驗雖然步履蹣跚，但給后世留下了兩大啟示：其一，“解放雙手”不僅意味著機械操控的替代，更預示著人類思考如何為汽車“賦予大腦”；其二，車輛周邊的基礎設施是否愿意并能為“無人駕駛”進行改造，在此后也成為影響技術走向的重要因素。

1921年無人駕駛三輪車試車現場

圖像識別與計算機：奠基之作

在科研史中，無論是用于軍事還是航空航天，借助攝像頭和計算機處理來實現自動化的想法，一直是關鍵驅動力。早期的斯坦福大學“Stanford Cart”項目讓人類第一次看到了利用攝像頭獲取環(huán)境信息、并由計算機進行識別和決策的可行性。此后，由斯坦福研究所（SRI）推出的“Shakey”機器人，則進一步擴展到邏輯推理和路徑規(guī)劃領域。雖然這些“先驅”大多行動緩慢、僅能在室內或簡單環(huán)境中移動，但它們最寶貴的貢獻就是建立了感知—預測—控制的基本架構，這一框架至今仍是自動駕駛的技術根基。

查爾斯·羅森與 Shakey

與此同時，人工智能領域在20世紀中后期也取得了顯著進展。硬件方面，晶體管替代了真空管，微處理器的運算速度不斷提升，使得車載計算機成為可能。軟件方面，基于邏輯推理、路徑規(guī)劃和機器學習的算法體系初步成形。到了20世紀70年代，科研人員陸續(xù)嘗試利用立體攝像頭或專用硬件加速器進行三維感知，車輛的識別精度得到了提升。一些實驗車甚至能在受控道路上以較為穩(wěn)定的速度自動行駛，為后續(xù)更大規(guī)模的路測埋下伏筆。

Stanford Cart后續(xù)型號

全球研發(fā)與初步落地：技術與資本的雙推力

當計算機小型化與傳感器技術逐漸成熟，自動駕駛開始走出實驗室，在多國科研和工業(yè)界的合力中加速前行。70年代起，日本在立體視覺與圖像二值化處理方面進行了系統性研究，美國則涌現出民用與軍方合力推 進的無人車項目，歐洲的車企與研究機構也通過跨國合作分享技術成果。80年代，隨著無人駕駛在公開道路上的首次測試成功，這項技術更為廣泛地進入大眾視野。

NavLab 5駕駛室

在90年代，卡內基梅隆大學的NavLab系列車輛、梅賽德斯-奔馳的原型車等相繼在高速公路上進行了實車測試，自動駕駛技術從概念走向部分商業(yè)化雛形。也正是在這段時間，人們對ADAS（高級駕駛輔助系統）形成了比較明晰的思路：先用ABS、ESC、ACC等功能解決關鍵安全和駕駛減負，再嘗試讓汽車逐漸實現“更多場景、更多動作”的自主操作。這個階段的努力，讓大眾見識到車輛確實可以在某些環(huán)境下“自動駕駛”，同時也為21世紀的商業(yè)化爆發(fā)奠定了實踐基礎。

NEC D8088處理器

新千年的引爆：DARPA競賽與互聯網巨頭入局

進入新千年，人類對自動駕駛的期待達到了新的高潮。其中最具標志性的事件，是2004年至2007年連續(xù)舉辦的DARPA大挑戰(zhàn)賽。雖然最初的比賽中多數車輛舉步維艱，但短短幾年后就有多支團隊能將自動駕駛車輛順利跑完全程，并處理相對復雜的野外路況。多所名校團隊、互聯網領域的精英與傳統車企的工程師在此競賽中大放異彩，不僅催生了大量無人駕駛核心算法的迭代，也培育了后來的谷歌自動駕駛項目主力成員。

2004 加州理工大學參賽車

隨著DARPA大賽帶來的名氣，以及資本市場對無人駕駛前景的看好，各大互聯網巨頭開始積極投入。谷歌（后改組為Waymo）在2009年正式啟動“Self Driving Car Project”，并于2010年代中期率先在公共道路進行大規(guī)模測試。此舉激發(fā)了全球車企的競爭與合作：通用、福特、豐田、寶馬、戴姆勒等傳統廠家不再局限于觀望，而是紛紛展開相關技術的收購、整合和自主研發(fā)。無人駕駛的產業(yè)鏈也日趨龐大，從傳感器制造、地圖構建到算法平臺，多種角色共同涌入，形成了龐大的生態(tài)系統。

Embark Trucks測試車

百花齊放的應用時代：商用試點與大規(guī)模測試

近十年來，一方面是國家層面的政策鼓勵與法律法規(guī)的逐步完善，另一方面是技術硬件與算法的不斷進步，推動自動駕駛進入“百花齊放”的應用時代。部分公司在城市中開設無人出租車服務，讓普通市民通過手機App預約試乘；無人巴士在特定園區(qū)或風景區(qū)運行，承擔短程接駁任務；小型無人配送車在大學校園或社區(qū)內穿行，完成外賣、快遞的“最后一公里”配送。干線貨運領域則出現了自動駕駛卡車編隊、高速自動駕駛物流試點。

TuSimple自動駕駛卡車

在資本市場上，LiDAR（激光雷達）和其他傳感器公司相繼上市，多家自動駕駛初創(chuàng)公司通過SPAC合并或IPO方式籌集資金。這股熱潮為技術研發(fā)和商業(yè)落地提供了更雄厚的財力支持，也帶來了激烈的競爭。有公司挑選與傳統車企深度綁定，力圖將自動駕駛功能快速搭載到量產車型上；另一些公司則主打“出行即服務”理念，想要構建更完善的無人車隊與共享出行生態(tài)。

waymo封閉測試

ADAS到無人駕駛：從輔助功能到全場景覆蓋

如果說無人駕駛是“終極形態(tài)”，那么ADAS就是通往終極形態(tài)的必經之路。在現代汽車中，早已普及的巡航控制（CC）、防抱死制動系統（ABS）、車道偏離警告系統（LDW）、自動緊急制動（AEB）等功能，都為駕駛者提供了基礎的安全保障與操作輔助。近些年來，更多品牌推出L2或L2+級別的駕駛輔助方案，如高速公路自動跟車與車道保持、城市路況自動跟隨等，讓駕駛者在特定場景下短暫“放手”。

搭載ABS系統的奔馳W116

隨著人工智能、圖像識別和高精地圖技術的提升，這些輔助系統正朝著更高等級的自動化演進。以往需要人工介入的場景不斷被算法覆蓋，傳感器精度和冗余設計也日趨嚴謹。許多新型車企甚至直接把“自動駕駛表現”視為產品賣點，通過OTA升級為用戶持續(xù)推送算法與功能改進，令車輛具備一定程度的自學習和自適應能力。

搭載了ABS的克萊斯勒汽車

未來圖景：走向常態(tài)化、規(guī)?；?/strong>

雖然自動駕駛技術已取得了空前進展，但要想在全球范圍大規(guī)模普及，仍需面對諸多挑戰(zhàn)：極端天氣、長尾場景、復雜人車混行、法規(guī)標準的統一以及責任劃分的倫理難題。部分區(qū)域道路缺乏高精地圖或道路標志，或者通信網絡尚未達標，都會阻礙無人駕駛車輛發(fā)揮穩(wěn)定性能。對很多公司而言，盈利模式也仍在摸索之中：究竟是靠出行服務獲取乘車費，還是靠出售軟硬件技術給整車廠，抑或是廣泛布局物流、公共交通和城市基礎設施，這些都沒有定論。

Apollo自動駕駛巴士

盡管如此，自動駕駛前景仍然值得期待。從城市短途出行到高速干線物流，從封閉場所的無人接駁車到遍布社區(qū)的配送機器人，這些應用場景正在不斷增加。有些國家和地區(qū)已經率先制定了車路協同規(guī)劃，準備在道路側建設智能感知與通信設備，幫助車輛在關鍵時刻獲得額外的環(huán)境數據。對消費者而言，越來越多的量產車型將配備高階輔助功能，逐步培養(yǎng)市場對車輛“自動駕駛能力”的認可度。

蘿卜快跑測試車

結語

回首整個歷程，自動駕駛從最初只能用無線電或電纜進行簡單遠程控制，逐步過渡到采用攝像頭、雷達和激光雷達的多傳感器融合，再結合高精地圖、人工智能算法進行實時決策與規(guī)劃。這條路充滿了崎嶇：既經歷過國家或軍方層面的巨大投入，也遭遇過公司投入巨大卻寸步難行的低谷。而如今，隨著硬件和軟件的成熟疊加資本與政策的助推，自動駕駛在城市街頭與公路上的身影已越來越常見，開始為人們帶來全新的出行體驗。

Neolix配送無人車

正如有人所說，“自動駕駛并不只是為了讓汽車取代人類駕駛，而是為了讓出行變得更安全、高效和便捷?！比缃?，那些遙遠時代的設想與試驗，正逐漸變?yōu)閷こＩ钪械囊徊糠郑簾o人小車在大學校園里跑來跑去，給學生送餐；無人出租車在市中心接上匆忙上班的人們；無人卡車在高速公路晝夜不息地奔波，緩解了物流壓力。無論是公共交通、私家出行，還是物流配送，這項技術都展露出蓬勃的適應力。

waymo無人出租車

或許在不久的將來，當道路基礎設施實現全面智能化，法規(guī)和道德規(guī)范逐漸完善，自動駕駛可以在絕大部分場景下真正“說走就走”。到那時，人類將告別對方向盤與油門踏板的疲憊依賴，把更多時間與精力留給工作、娛樂和思考。那將是一幅怎樣的畫面？也許就像當年那些工程師在實驗室里描繪的未來：車輛按照優(yōu)雅的路線排列前行，精準避讓行人，自動識別路面突發(fā)狀況，整個城市的交通流量得以更有序、更高效地運行。

小馬智行

這便是“自動駕駛的奇幻漂流”所奔赴的終極目標——讓汽車真正成為智能移動空間，讓出行成為更安全、更高效、更具想象力的生活環(huán)節(jié)。在人類對交通不斷升級的追求中，自動駕駛注定還會伴隨更多技術飛躍與社會變革，也勢必會在更寬廣的舞臺上演繹出新的精彩篇章。去回望它的歷史，正是為了更好地迎接它的未來。人們好奇的視線已然投向前方，而歷史則告訴我們：這場漂流，遠未到終點，卻早已翻開了嶄新的篇章。

歡迎線上購買《汽車之友》雜志

北京時尚

成都雜志鋪

獲取更多圖文資訊，歡迎關注《汽車之友》微信公眾號

獲取更多視頻資訊，敬請關注《汽車之友》視頻號