自動駕駛汽車成為主流還需要“一段時間”。這是近日芯片公司Arm首席執(zhí)行官Simon Segars在西班牙巴塞羅那世界移動通信大會上的一番表態(tài)。“要預(yù)測一輛汽車在任何情況下都能做什么，這是一個非常困難的問題。”

Simon Segars認為，在未來幾年里，你很快就會看到早期自動駕駛服務(wù)以一種相當(dāng)有限的方式出現(xiàn)，比如限定場景。“到目前為止，自動駕駛汽車上的計算服務(wù)器原型設(shè)計已經(jīng)非常棒，但如果你想制造數(shù)百萬臺這樣的汽車，就必須縮小原型設(shè)計的體積，降低成本并且還需要非常節(jié)能的芯片。”

為此，Simon Segars舉了一個很形象的例子，來表達目前自動駕駛量產(chǎn)的“三個難點”：

· 當(dāng)我們思考汽車的未來時，很明顯汽車的半導(dǎo)體芯片的搭載量在不斷上升。擁有一輛自動駕駛汽車，能夠應(yīng)對它可能遇到的每一種情況，這是一個非常困難的計算問題。

· 你必須從攝像頭和其他傳感器上獲取數(shù)據(jù)，然后進行準(zhǔn)確實時處理，并立即找出正確的規(guī)劃和控制，這是第二個很難的問題。

· 開發(fā)算法的人開著車到處跑，車后面卻是一排服務(wù)器，怎么在保證性能提升前提下減少體積這是第三個難的問題。

公開數(shù)據(jù)顯示，已經(jīng)搭載在量產(chǎn)ADAS產(chǎn)品的65%芯片組是基于ARM IP的。ARM在汽車領(lǐng)域，包括車載娛樂（IVI，車載專用中央處理器）與輔助駕駛（ADAS，先進駕駛輔助系統(tǒng)），以及其他汽車電子/芯片，2017年市場份額分別占90%（IVI+ADAS）和10%，市場價值分別為40億美元和80億美元。

這樣一家公司CEO的言論，無疑具有一定的代表性。似乎看起來有兩種可能：一是目前從Arm的客戶角度看不到后續(xù)訂單的爆發(fā)性；二是自身在滿足自動駕駛需求的IP方面仍有一定的距離。

而本周三個行業(yè)標(biāo)志性事件，也加重了這樣的疑慮。

一、蘋果公司確認裁員

在初步確認后，蘋果公司本周正式解雇了其自動駕駛汽車團隊的員工。該公司致函加州就業(yè)發(fā)展部，表示將解雇“泰坦計劃”（蘋果自動駕駛汽車項目）在圣克拉拉和桑尼維爾的190名員工。

這次裁員將于4月16日進行，主要影響到研發(fā)工程師，其中124名工程師將失去工作，剩余團隊成員將轉(zhuǎn)移到公司的其他部門，以支持人工智能和其他方面的研發(fā)。

這不是該團隊的第一輪裁員。2016年，蘋果公司從開發(fā)一款功能齊全的自動駕駛汽車，轉(zhuǎn)變?yōu)橹婚_發(fā)底層技術(shù)平臺，因此裁掉了很多人。不過，這一輪裁員的壓力比以前更大了。上個季度，蘋果公司的iPhone銷量出現(xiàn)了罕見的放緩，這可能會促使這家科技巨頭重新評估其在非盈利性項目上的支出。

在剛剛發(fā)布的加州自動駕駛路測脫離報告方面，蘋果公司的自動駕駛測試車對人工干預(yù)的依賴要大得多，這表明這家科技巨頭可能在這項技術(shù)上遠遠落后Waymo和通用汽車等廠商。

去年，蘋果公司聘請了特斯拉前首席工程師道格?菲爾德(Doug Field)，與曾擔(dān)任硬件工程高級副總裁的鮑勃?曼斯菲爾德(Bob Mansfield)加盟自動駕駛項目。在過去6個月中，該團隊的兩名員工還涉嫌試圖竊取商業(yè)機密。根據(jù)相關(guān)訴訟，蘋果公司有大約1200人參與“泰坦計劃”項目。

蘋果最初的目標(biāo)是開發(fā)自動駕駛的硬件和軟件，后來又縮減到只開發(fā)軟件，由蘋果與大眾等汽車制造商合作提供硬件。據(jù)《紐約時報》報道，2016年至2018年期間，“數(shù)百名”員工離開了該項目，這是這些方向變化的結(jié)果。

二、寶馬奔馳“抱團取暖”

本周，戴姆勒公司和寶馬公司正式宣布同意就開發(fā)自動駕駛汽車進行合作，這是兩家豪車品牌競爭對手在技術(shù)變革撼動該行業(yè)之際分擔(dān)成本的最新舉措。

在一份電子郵件聲明中，雙方表示，到下一個十年中期（2025年左右），自動駕駛技術(shù)應(yīng)該可以投入市場（量產(chǎn)）。聲明稱，其他合作伙伴，無論是科技公司還是汽車制造商，都可以加入。

如今，汽車制造商已變得更加開放，愿意與競爭對手合作，分擔(dān)電動汽車和自動駕駛汽車飆升的研發(fā)成本。大眾汽車正在與福特汽車就自動駕駛項目投資進行最后的艱難談判，此前傳出大眾將投資近20億美金參與福特旗下自動駕駛子公司Argo AI的未來發(fā)展。

去年，通用汽車分別與本田汽車和日本軟銀達成協(xié)議，為旗下的自動駕駛汽車子公司Cruise Automation融資逾50億美元。

戴姆勒旗下的梅賽德斯-奔馳和寶馬引領(lǐng)著利潤豐厚的豪華車市場，它們的利潤率高于大眾車型市場，但規(guī)模經(jīng)濟更難產(chǎn)生。隨著新技術(shù)重塑這個行業(yè)，傳統(tǒng)的競爭正讓位于合作。

寶馬于2017年在慕尼黑附近建立了一個自動駕駛研究中心，該公司一直在研發(fā)下一代iNEXT車型將采用的自動駕駛技術(shù)。這款車將于2021年推出，具有所謂的L3級自動駕駛功能。此外，自2006年以來，寶馬與菲亞特克萊斯勒、英特爾-Mobileye、汽車供應(yīng)商及其他公司合作，一直致力于自動駕駛技術(shù)開放平臺的研發(fā)聯(lián)盟計劃。

戴姆勒則一直與博世有深度合作，雙方此前計劃今年下半年對自動駕駛汽車進行首次試駕，測試地點是加利福尼亞州的圣何塞。

兩家公司的相關(guān)負責(zé)人表示，這個聯(lián)盟是有意義的，因為自動駕駛“將從根本上改變我們的行業(yè)，從長遠來看，我們作為合作伙伴不僅會更強大，而且會比單獨行動更成功。”雙發(fā)的初期合作將專注于駕駛員輔助系統(tǒng)、高速公路上的自動駕駛和自主泊車功能。

隨著Waymo等科技公司和特斯拉為代表造車新勢力對汽車制造商施加越來越大的壓力，這種合作趨勢正在加速。

三、事故持續(xù)，特斯拉再遭質(zhì)疑

特斯拉周四宣布售價3.5萬美元的Model 3時表示，它將提供一項售價5000美元的可選功能：全自動駕駛功能。特斯拉官網(wǎng)稱，該系統(tǒng)將在今年晚些時候進行OTA更新，提供“城市街道自動駕駛”功能。

此前，這一功能受到了自動駕駛技術(shù)專家和一些政府部門的批評。他們表示，特斯拉首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克在定義功能上反復(fù)無常，過度推銷這項技術(shù)，并可能引發(fā)安全問題。當(dāng)然，過去幾年因為消費者對于AutoPilot增強輔助駕駛系統(tǒng)的“過度信任”，已經(jīng)造成一系列事故的發(fā)生。

在此次重新發(fā)布全自動駕駛功能時，特斯拉發(fā)言人拒絕就細節(jié)置評，并指出在公司的官網(wǎng)有詳細說明，告訴消費者當(dāng)前啟用的功能需要“主動”駕駛員監(jiān)督，而不是自動駕駛。

官方備注信息顯示，目前可用的功能需要駕駛員主動進行監(jiān)控，車輛尚未實現(xiàn)完全自動駕駛。上述功能的激活與使用將需要數(shù)十億英里的行駛里程的論證，以達到遠超人類駕駛員的可靠性；同時還有賴于行政審批（某些司法管轄區(qū)可能會需要更長的時間）。

專家表示，特斯拉的“完全自動駕駛”功能實際上是一種部分自動駕駛功能，它可以處理一些限定場景（相對干擾信息較少）的駕駛?cè)蝿?wù)，比如在高速公路，但仍然需要駕駛員保持警惕。對于大多數(shù)自動駕駛汽車專家來說，“全自動駕駛”意味著一輛可以讓人在方向盤后安然入睡的汽車，方向盤和踏板甚至都不需要。

2018年的一項研究發(fā)現(xiàn)，71%的司機認為他們現(xiàn)在可以購買自動駕駛汽車，盡管目前還沒有完全自動駕駛的汽車可供出售。專家警告說，這種理解誤區(qū)可能是致命的，因為人類可能會對特斯拉這樣的系統(tǒng)過于信任，從而導(dǎo)致撞車。專家表示，關(guān)鍵還在于監(jiān)管機構(gòu)尚未對自動駕駛汽車的定義進行標(biāo)準(zhǔn)化。

與此同時，幾乎一段時間就會有特斯拉車輛事故報告。就在上周，美國聯(lián)邦機構(gòu)正在派遣調(diào)查人員調(diào)查一起致命的事故，事故涉及一輛特斯拉電動汽車在穿越佛羅里達州公路時試圖從一輛半掛卡車下方“穿越”行駛。

這起事故與幾年前特斯拉車輛在AutoPilot模式下撞上橫向行駛的白色車身大卡車驚人地相似，當(dāng)時導(dǎo)致Model S從掛車底部通過時，其前擋風(fēng)玻璃與掛車底部發(fā)生撞擊。

報告稱，特斯拉的前向攝像頭是因為白色拖掛汽車拐彎，導(dǎo)致其遮擋了視線，同時也有強光的原因?qū)е聰z像頭致盲。此外，毫米波雷達不會識別行駛中對向的車輛。這也讓外界質(zhì)疑特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)在傳感器部署上面一直欠缺全面的考慮。

顯然，面向自動駕駛汽車時代，汽車工業(yè)，政府監(jiān)管者現(xiàn)在正在考慮的是：“安全有多安全？“。自動駕駛汽車制造商需要一個更好的標(biāo)準(zhǔn)來證明他們的產(chǎn)品是安全的。

一位自動駕駛汽車行業(yè)從業(yè)人員表示，目前來看，很多問題的解決是非常困難的，我們需要專注于一些關(guān)鍵問題，并不斷完善，這仍然需要很長時間。

巨額可持續(xù)研發(fā)投入、軟硬件成本下降、安全事故風(fēng)險等等，都有可能讓自動駕駛在從Demo測試向量產(chǎn)邁進道路上“宕機”。