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2019年自動駕駛汽車似乎遇到了「減速帶」，整體的技術突破不大，各車企和技術公司紛紛推遲產品發布時間，甚至有一些公司正縮減投資。
圖/汽車商業評論
2019年自動駕駛汽車似乎遇到了「減速帶」，整體的技術突破不大，各車企和技術公司紛紛推遲產品發布時間，甚至有一些公司正縮減投資。
Waymo完全無人運營
2018年，Waymo未能如期推出真正的商業化自動駕駛服務，但在亞利桑那州錢德勒市推出了Waymo One，向有限的早期用戶開放。2019年，Waymo同樣也沒實現大規模商業化，但試點有所擴大。
2019年10月，該公司還被發現正在進行無安全員在內的「完全自動駕駛」測試。事實上，早在2018年，他們就已經在一定程度上做到了這一點，但受到Uber自動駕駛測試致死事件影響暫且擱置，但現在這個是來真的。
雖然Waymo自動駕駛技術整體突破不大，但仍然是自動駕駛領域的大新聞。很多人可能沒有意識到，對於一家大公司的律師和工程師來說，簽字部署完全自動駕駛汽車有多麼了不起，因為一旦出現問題，會給整個項目帶來無盡的責任和風險，這樣做了證明他們有很大的信心。
Waymo和生產小型自動駕駛送貨車的後起之秀Nuro都已經設法向加州申請部署真正的無人駕駛服務，2020年我們應該能看到。
自動駕駛遇冷
自動駕駛汽車的發展正在放緩：Waymo的自動駕駛部署步伐慢於預期，Cruise推遲在舊金山部署自動駕駛計程車。戴姆勒也開始退縮，將控制自動駕駛支出，其他公司的態度也有所改變，就連自動駕駛先驅Navya也略微縮小了規模。
如果自動駕駛也符合研究機構Gartner著名的「炒作周期」，這種減速是可以預料的。毫無疑問，自動駕駛汽車在過去十年里已經得到了大量的炒作和高估。對於那些考慮到這一點的人來說，自動駕駛發展並沒偏離正軌太遠。在一個正常的周期中，一些大膽的、一廂情願的預測會落空，一些利用炒作的玩家不得不在炒作減弱時縮減規模。
那麼自動駕駛什麼時候才會出現呢？
我列出兩個要點，但沒有給出具體年份。第一，當開發公司的工程師、律師和董事會認為已經足夠安全，能夠承擔部署風險的時候就可以。第二，不同地方部署時間有很大差別。事實上，考慮到部署難度和經濟因素的差別，不同地方的自動駕駛部署時間差可能長達20年。
早在2010年，我第一次開始預測時，相當一部分人就預測2020年自動駕駛安全可以得到保障。如果考慮到Waymo商業化試點可能會到來，他們的預測還算準確，但如果考慮到2020年要在各個地方實現自動駕駛，或者考慮到普通人能從車企買一輛自動駕駛在多個城市兜風，他們就錯了。
車企的預測經常會出錯，只是聽起來不錯。他們最常見的方法是從現有的ADAS系統開始，逐步將其轉變為自動駕駛汽車。這不是最明智的做法，但他們這樣做也不無道理。
下面我將談談特斯拉，但他們也遇到自己的「寒冬」，埃隆·馬斯克（Elon Musk）曾「確信」自己的「完全自動駕駛」產品能在2019年「功能齊全」並向客戶發布，最終沒有做到。特斯拉的另一個失敗是過早地發布「智能召喚」，這削弱了人們對特斯拉的信心，部分原因在於它沒太大用，而且常常「猶豫不決」，甚至會犯錯誤，破壞汽車。歐盟甚至曾要求特斯拉儘快停用該功能。
自動駕駛將走向何方？
我對過去的預測僅做了小小地改動，我們將很快在一些城市看到商業試點項目，但僅限於選定的服務領域。這些試點將對自動駕駛的技術、安全、政府和公眾的接受程度以及商業模式進行測試。幾年後，這些試點將演變為真正的部署。
這將引發一場「地盤搶奪」，那些擁有可行技術的玩家會成為最有趣城市中的第一家（也是唯一一家）提供商——最賺錢、最容易做到，正面競爭很少。但是，一旦至少有3個玩家進入美國，這場爭奪戰就應該能在幾年後全面展開。
然而，所有這些仍然取決於團隊對自己技術安全性的判斷，這可能比預期的時間更長，因為成功需要的不僅是大量的資金，還需要有跳出傳統汽車製造商心態的思維模式。
同時，一些限量的產品會出現並不斷改進，包括更好的特斯拉Autopilot和所謂的「L3」產品。這類產品能應對特定的場景，比如，交通堵塞、高速公路、停車場以及一些城市區域。
特斯拉自動駕駛日
特斯拉是自動駕駛遊戲里的怪咖。它是一家汽車製造商，又與其它所有同行不同，它也不像Waymo、Zoox和被通用收購前Cruise那樣，是汽車行業的局外人。目前，特斯拉只有一個最上乘的ADAS產品，但它離真正的自動駕駛汽車還很遙遠，儘管斯拉堅稱它已經非常接近了。
在特斯拉的「自動駕駛日」給一些人留下了深刻的印象，也有一些人不為所動。對於是否一定要使用尖端的雷射雷達和傳感器套件這一問題，人們的討論依然很激烈。
特斯拉2020年很有可能推出所謂的「完全自主駕駛」產品。儘管叫這個名字，但可能不是真正的自動駕駛產品，很可能只是Autopilot的一個支持在城市街道上穿行的駕駛輔助產品，司機仍需把注意力集中在方向盤上。
NTSB對Uber事件的論斷
Uber自動駕駛致死事故是2018年的重大新聞，而且仍然有很大影響。美國國家運輸安全委員會（NTSB）公布了他們的調查結果，並就此舉行了聽證會。
NTSB將此事故歸咎於Uber沒有重視安全文化，因為安全員當時正在看視頻直播，一定程度上造成了事故。聽證委員會並沒有把事故歸咎於Uber的自動駕駛軟體，因為正是因為自動駕駛系統是有缺陷的，所以才會安排安全員在內。
這一事件中，值得注意的是人們對「自動駕駛自滿」的關注。人們很快會厭倦自動駕駛系統，不會一直密切關注系統的運行。Uber之前沒有考慮到這一點，現在的一些車內裝了攝像頭來監控司機的視線。特斯拉也要求司機不斷觸摸方向盤，以證明他們仍在留意駕駛情況。監管機構未來可以效仿NTSB，推出更好的監管措施，消除用戶在測試和駕駛員輔助期間的自滿情緒。
前方的挑戰
在21世紀20年代，自動駕駛開發者面臨的主要挑戰大致如下：
測試：像往常一樣，開發者要證明自己的系統是安全的，這對開發者自己、律師、公眾乃至政府來說仍然是最大的挑戰。
預測：能夠更好地預測其它道路（或附近）使用者即將做什麼。
感知：對於那些依靠計算機視覺的系統來說，路面中的任何事物都不能錯過。對於那些依靠雷射雷達的系統來說，遠處的障礙物和路上的小碎片識別也要做得更好。
傳感器：多家公司正努力實現低成本、可靠的雷射雷達的承諾。
監管：更多的地方需要放開自動駕駛運營。ADAS和監督系統需要戰勝用戶的「自動駕駛自滿」。（汽車商業評論/石彩雲 本文內容編譯自Forbes ，圖片來自Getty，Brad Templeton ）
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