最近特斯拉的Model Y車型又降價了，還是一次性降了16萬之多，這讓很多國產新能源車感受到了前所未有的壓力，大家都知道，一款車它的設計用料定型了以後，生產的數量越多，其生產成本越低，而現在特斯拉這麼大降價，顯然是奔著放量去的，使得Model Y車型由一款高階小眾商品直接變成一款大眾消費品，薄利多銷，同時還能佔領市場。

與此同時，馬斯克還說明年就會看到特斯拉的全自動駕駛功能面世，國內這兩天小鵬汽車也宣佈了採用了新的鐳射雷達方案來推進其自動駕駛，而馬斯克一直說小鵬偷了其自動駕駛的原始碼，同時在美國起訴了小鵬，要求公佈其自動駕駛原始碼。而特斯拉的自動駕駛方案是純視覺方案，只採用攝像頭和一些毫米波雷達並未採用鐳射雷達，而此次小鵬直接上了鐳射雷達，這也從側面說明了其自動駕駛方案開始走了一條區別於特斯拉的路線。

不管是視覺路線還是視覺加鐳射雷達路線的自動駕駛，他們究竟能不能實現自己許諾的那種不用人管的自動駕駛，乘車的人就像坐在自家沙發一樣，可以不用再去管車子，或是專心喝茶，或是看一部電影？

那麼，讀了很多大佬的技術文章後提煉的一個觀點是：真正能大規模應用的，能讓人完全放開手腳的無人駕駛在目前這個階段很可能並不是一個很好的商業嘗試。或者說通用無人駕駛技術（注意是排除了限定場景的通用無人駕駛）現階段不適合工程化和商業化。

根據以往的經驗，能夠大規模鋪開，大規模商用的東西，必然能夠較為容易的利用現有的技術和工業基礎，首先進行工程化，然後，透過大規模的工業化生產壓低成本，進而廣泛應用，並且創造利潤。

而能夠工業化生產的前提是，技術本身已經完整的走完了三個準備階段：1.理論突破，就是一件事情，科學家很早的就從理論上預見，並且證明了其可行性。2.技術突破，這一階段基本上相當於在研究機構以非常精英化專業化的團隊突破了技術實現上的壁壘，做出來達到或者接近理論預期的Demo，樣品；3.工程化，主要解決產品設計，方案最佳化，功能完備，效能提升，良品率，魯棒性，可用性提升，大規模複製的技術準備，成本降低等工程問題。

比如手機，無線通訊相關的理論和嘗試大概100年前就開始了，然後，三元電池大概80年代做出目前的原型，低功耗晶片也基本在90年代就出現了，其他的射頻，組網之類理論和技術儲備也都有好幾十年的歷史。從理論到概念設想到成品經歷了相當漫長的時間。

首先是科學家，大研究員們給我們把方向指明，把路鋪好了，我們才去做成一件事情。我想在任何其他領域的工程師熟練的運用著成熟的方法進行著產品開發的時候，只有無人駕駛工程師們成天緊緊盯著行業頂會，知名期刊上發表的所謂最新進展在幹活，我甚至看到某大廠招聘無人駕駛相關工程師明確要求要熟知各種state of the art的研究最好發過頂刊，投過頂會，簡直有點可笑。可見都是一幫學生（博士研究生）在做著自娛自樂的開發。也可見目前這一領域還多麼的不成熟。正常來說，工程領域更傾向於成熟穩健經過實踐，經過產品檢驗的方案，而這些在無人駕駛恰恰是不存在的。

最關鍵的，人家的理論從最開始就能清楚的證明，這些產品要達到一個什麼樣的效能，在技術上是一定可以實現的。

而通用無人駕駛，實際上，在第一，第二階段都還沒有完全走完的情況下，就在資本的驅動下直接進入了第三階段；

目前沒有理論證明，我前面提到的問題是能夠完備的解決的，這涉及回答目前的人工智慧，機器學習技術（包括但不限於深度神經網路）所能達到的能力極限；至少孤陋寡聞的我目前還不知道有任何能夠回答能力邊界的研究。或者更明確的，能夠證明通用無人駕駛所需要的智慧程度是在目前已知技術的能力邊界內的。

顯然，當時參加darpa競賽的科研團隊做出的無人駕駛Demo，包括目前又經過這麼多年，這麼多投入各個大大小小的公司做的Demo也沒有能夠從技術上驗證這一可行性。（這裡特指通用無人駕駛所需要的在各種真實世界複雜場景下，全面超過人類的駕駛能力和行為能力。低速跑個園區，跑個倉庫這種限定場景目前很多方案都是可以的）；就是京東，美團，阿里的快遞小車其實是可以做到無人駕駛的，因為其場景相對來說比較固定，還有就是港口的貨運小車，餐館的送菜機器人也是可以的，這些都屬於單一場景，可以最佳化到理想的實用程度。

waymo，cruise等釋出的影片看上去很美好，業內人士可能會比較容易理解一些，waymo，cruise等釋出的影片看上去很美好的原因是他們釋出的影片裡面那些場景，絕大多數影片，本身就是相對來說比較理想的測試環境，晴天麗日，道路開闊，車不是很多，行人車輛也都很遵守交通規則，車流，人流都相對穩定，需要透過的路口，岔口視野也比較開闊。而實際上目前無人駕駛工程師大部分工作都是在想辦法cover一些測試中遇到的badcase，或者是做泛化；也就是常說的無人駕駛做到60分70分80分不是特別難，github上各個業務模組的開源方案簡單改吧改吧，拿來拼都可以拼個五十分甚至六十分能讓你簡單場景下，上路跑起來的方案，做到85分，90分難的上天，如果要商用要求你做到99分以上。

目前的自動駕駛更適合做一個高階的輔助駕駛系統L3, L4，也就是在一些場景，比如：高速公路，行人相對較少，路況不那麼複雜等可以使用機器來代替人開車，而其他場景，比如：大雪天，大雨天等相對複雜的場景，還得人類司機親自上陣啊~