作為自動駕駛汽車測試聖地，加利福尼亞州要求：已經獲得加州路測資格一年以上的汽車製造商，科技公司以及初創公司，每年需提供其自動駕駛里程數以及脫離（Disengagement）數量。

參與者除了通用、福特、日產、賓士、寶馬這些大企業，還有博世、德爾福、法雷奧等零部件公司，以及Waymo、Drive.ai、Zoox Inc等新興公司。其中還有三支中國力量：百度、蔚來、法拉第未來－－當然還有特斯拉。

因為測試資料關係技術進步和社會安全，因此加州車輛管理局（DMA）近期鄭重發布了2016－2017學年自動駕駛期末成績單《無人汽車“脫離”報告》。

所謂“脫離”，指當自動駕駛系統由於系統故障或需要人為干預的交通，天氣或道路情況時，重新將控制權交還給人類駕駛員的行為。由於目前監管機構仍未就自動駕駛出行給予明確的安全標準，「脫離數量」也就成為了目前衡量自動駕駛可靠性的最佳方法。

成績單顯示：前身為谷歌駕駛部門的Waymo繼續領跑；同為優等生的通用與日產公司緊隨其後；特斯拉、福特與蔚來汽車卻交出白卷。

從里程數來看，Waymo以75輛無人車，共計56.4萬公里的資料遙遙領先；通用汽車自動駕駛部門Cruise則以94輛無人車，共21.1萬公里排行第二。

其餘有資料的企業，則集中在800公里至1.6萬公里之間。

這裡的脫離，可以簡單理解為：人工干預。即，Waymo的自動駕駛車型，每9006公里才發生一次人工干預，而賓士每2公里就得人工干預一次。

這讓“汽車的發明者”，顯得格外尷尬。

其實，早在國外一次自動駕駛車型的實際路試對比中，賓士S Class的表現就遠落後於特斯拉Model S，它在拐彎後甚至會衝向對向車道，發生逆行。當時，外媒稱賓士的自動駕駛像“喝醉的小學生”在開車。

交白卷的公司則各有各的理由。

自動駕駛技術無疑實現汽車領域最熱的話題之一，也是科技公司和汽車製造商爭奪的最激烈的領域之一，不可否認自動駕駛技術是一片廣闊的藍海，任何公司都可以參與其中，未來的前景也將是廣闊的。

加之中國已經將自動駕駛技術提上了國家發展的“日程“”表，各大企業紛紛提出自己高度自動技術汽車的上線時間，如下表。

可以看出大部分車企認為，在2025前能夠實現高速完全自動駕駛，與國外企業的日程相比，差別不大，如下圖。

目前行業現狀是，各大科技公司和車企都到加緊佈局自己的自動駕駛技術，汽車感知技術、自動控制技術，高精度地圖、感測器硬體，高效能的計算機處理系統，涉及各行各類的企業。

過去幾年，自動駕駛技術迅速發展，去年年末，百度宣佈2018年將量產自動駕駛汽車，標誌著自動駕駛商用化已經不遠。

近期，國內外科技、汽車領域的幾件大事進一步證明自動駕駛技術離我們日常生活越來越近。

其一，Alphabet 旗下無人車公司 Waymo 上週宣佈向菲亞特·克萊斯勒（FCA）採購 62000 輛 Pacifica 混動廂式車用於打造無人駕駛出租車隊，這個數量是 Waymo 現有無人車數量的 100 倍之多。採購費用總計近25億美元。

如此大的採購數量，標誌著 Waymo 已經對無人駕駛大規模商用充滿信心。

其二，“超級VC”軟銀願景基金上週宣佈斥資22.5億美元投資通用汽車自動駕駛業務，通用汽車預計，隨著願景基金資金的注入，其自動駕駛汽車有望在2019年實現規模商業化。

在國內，電商企業蘇寧完成了L4級別無人駕駛重卡的測試，行駛時速可達80km/h，載重達40噸。此次成功測試，標誌著自動駕駛技術在物流領域的應用條件正趨於成熟。有分析認為，由於物流重卡承擔物流轉運、調撥環節的業務，應用場景大部分在高速公路內，相比乘用車使用場景工況較簡單，從目前自動駕駛技術發展的情況來看，自動駕駛在物流場景下的應用前景更好。

不過，今年以來，全球因自動駕駛技術導致的交通事故也不斷增多，引起了普遍關注。這也表明，自動駕駛技術的發展並不能一蹴而就，要確保安全、穩定、高效，仍然有不少路要走。

中國的情況不太清楚，這裡主要說說美國方面的情況。如果從投資的角度去看，美國市場的自動駕駛其實有過三個投資階段。第一個階段是：2007-2012年；第二個階段是：2012-2016年；第三個階段是，2016年之後。

那麼第一階段的話，基本是谷歌一家公司在獨領風騷。谷歌在這個時候，提出了要做自動駕駛，然後開始做，之後，傳統車廠開始慢慢去看。這五年，基本上是谷歌一個人在研究自動駕駛怎麼回事，然後包括後來百度可能進來。

第二階段，是2012-2016年。這四年是自動駕駛創業公司蓬勃發展的四年。這個時間段，有很多的創業者從谷歌的自動駕駛團隊出來，市場上出現了各種各樣的創業團隊。而也是在這個時候，特斯拉開始做這件事，但是還沒有那麼火爆，因為特斯拉當時還是電動車，特斯拉2012-2016年開始比較火爆是因為：有自動駕駛比較成型的產品出來了，大家覺得這是個大的消費級市場，所以又有更多創業公司開始跳出去做這件事。

而也是在這個時候，傳統車廠們在認真思索：要不要做自動駕駛，如果做，應該是個合作級別的東西，還是優先級別的東西？這個過程中，我們就看到：車廠陸陸續續決定做，要有規劃，要有時間表，要拼團隊，要尋求幫助，要收購等。

而2016年到現在，又是一個階段，因為2016年的時候，基本上有實力的車廠都已經想清楚要做，包括也已經各自找好夥伴，無論是透過收購、投資還是其他方式，並開始認真去做。另一方面，自動駕駛的一些創業公司如果已經找到車廠合作，可能可以長久往下走走看看，但如果決定單獨走這條路的話，2016-2018年就是他們需要想清楚的一個時間點：2018年之後，他們怎麼辦。

因為很多人其實是在2014年起來，2014-2018年這四年，錢燒光了，該融資了，如果還沒想清楚接下來怎麼盈利或怎麼走，誰還給你投資呢？所以你會看到：從2016-2018年，大家開始想這件事的落地等，2018年後，就真要來實際了，你要有產品落地，要開始有收入，開始能證明你這個東西是真實的，可以活下去。所以為什麼我覺得今年相當於是自動駕駛落地的一個“開元年”，因為如果今年再不落地，就沒什麼意義了。在自動駕駛這個方向上，今年是蠻關鍵的。

全球無人駕駛市場規模分析預測

2016-2024年全球無人駕駛市場規模統計情況及預測

未獲牌照已貿然“上路”

為加快人工智慧產業發展，推動人工智慧和實體經濟深度融合，2017年12月，工業和資訊化部印發了《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，提出到2020年，建立可靠、安全、實時性強的智慧網聯汽車智慧化平臺，形成平臺相關標準，支撐高度自動駕駛(HA級)。計劃發出後，各地相繼出臺相關指導意見、開放測試路段、發放路測牌照，自動駕駛技術及其應用呈現出持續升溫的狀態。

一方面，各地紛紛出臺自動駕駛細則。2017年12月，北京市交通委聯合北京市公安交管局、北京市經濟資訊委等部門，制定釋出了《北京市關於加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見(試行)》和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則(試行)》兩個檔案，規範推動自動駕駛汽車的實際道路測試。截至2018年11月，全國已有北京、上海、深圳等多個城市或地區，先後釋出了地方性自動駕駛汽車測試管理規範或徵求意見稿。

另一方面，多地陸續開放了測試路段。據介紹，道路測試是開展智慧網聯汽車技術研發和應用不可或缺的重要環節，為使車輛在各種道路交通狀況和使用場景下都能夠安全、可靠、高效的執行，自動駕駛功能需要進行大量的測試、驗證工作，經歷複雜的演進過程。正式推向市場之前，必須要在公共道路上透過實際交通環境的測試。

目前多地已經開放了測試路段。北京確定了33條共計105公里的首批開放測試道路;上海已開放測試路段37.2公里;深圳已開放測試道路長度總計約124公里。

多地發放路測牌照進度不一，有企業已貿然“上路”。2018年，上海先後向上汽集團、蔚來汽車、寶馬中國3家企業發放了5張測試牌照;截至2018年9月，已有包括滴滴、騰訊在內的7家公司獲得了北京市自動駕駛車輛道路測試資格。不過截至目前，廣州市有關部門並未開始向企業發放測試牌照，但企業顯然已經等不及了。

中國自動駕駛行業發展痛點分析

自動駕駛仍是新生事物，其發展正規化、管理方式等都無經驗可循。中國自動駕駛技術的發展，一方面要面對世界範圍內行業所面臨的共同問題，另一方面也有著自己的特殊問題。

1、相關配套法律法規不完善，技術發展沒有法律支撐。雖然目前政策上鼓勵自動駕駛技術的發展，但在實際的法律配套上還有著較大差距。

目前中國在新型人工智慧領域的立法尚未全面開展。以道路交通安全法為例，目前的道路交通安全法只對有人駕駛進行規定，沒能把無人駕駛和機器人駕駛納入，相關的配套法律體系也是如此。這就導致一些法規盲區的出現，如車內駕駛員有雙手離開方向盤的行為，可能會被視為一種危險駕駛行為，而一旦自動駕駛失控導致嚴重交通事故，車內乘員或面臨承擔危險駕駛罪甚至是危害公共安全罪等刑事責任。

此外，自動駕駛在道路交通的裝置、指揮以及引導方面還有待完善。各地政府目前出臺的有關自動駕駛或無人駕駛的行政規章，也更多是鼓勵科技公司進行科技實驗，並不太提倡正式進行運營。

2、自動駕駛的技術難題仍然存在。自動駕駛的幾項關鍵技術如感測器、處理器、演算法和高精地圖等，未能滿足現實需要。

3、受資本影響，部分初創公司在宣傳時有意誇大，擾亂產業秩序。當前國內的自動駕駛正處於發展的早期階段，不少初創公司融資需求強烈，為了達成融資目標而進行誇大宣傳，甚至出現了“不提L4就不好意思說自己做自動駕駛”的情況。

4、安全問題頻現，消費者對自動駕駛技術仍存在心理上的恐懼。“輔助駕駛”、“自動駕駛”、“無人駕駛”其實是不同的概念，但消費者往往缺乏區分能力。同時，近年來不少輔助駕駛車輛發生車禍，更讓消費者對其產生了心理上的牴觸。