“路测元年”仅加州89起事故，自动驾驶怎么了？

今年5月，自动驾驶赛道上当之无愧的明星企业之一，小马智行正式获得加州DMV的无人驾驶路测许可，成为该州第八家获得此类许可的公司。

岁末年关，小马智行却迎来了一则不那么动人的消息。

从美国加州机动车辆管理局（DMV）官网查询，截止11月19日，无人驾驶测试许可名单内仅出现了6个月左右的小马智行，身影已经消失。

当前加州DMV拥有无人驾驶测试牌照的仅剩七家企业，包括Waymo、Cruise以及Apollo。

新智驾针对此事向小马智行进行求证，得到的官方回应是：小马智行本着负责谨慎的态度主动暂停了全无人测试、进行了技术复盘，并及时与监管机构进行沟通。

不过，随之网上又出现了另一种声音：根据美国消费者新闻与商业频道（CNBC）、autoevolution、THE TERGE等媒体援引的加州交管局（DMV）声明，其原文内容应为：「11月19日，加州交管局通知小马智行，根据10月28日加州弗里蒙特单独碰撞事故的报告，暂停其全无人自动驾驶测试牌照，立即生效。」

至于哪个为真，谈擎说AI不置可否，网上也未搜索到小马智行方面进一步的回应。

作为赛道内头部企业的小马智行在年末退了一步，无人驾驶是真火还是虚火？几年鏖战，问题似乎再次回到原点。

小马智行，不美好的2021

今年被一些业内人士誉为自动驾驶的元年，不仅是大规模的自动（无人）驾驶路测在今年开始逐步爆发，主营无人卡车业务的图森未来也成功上市，被称作“自动驾驶第一股”一时风光无两。

三则不愉快的信息，却羁绊着小马这位赛道内明星的2021。

据外媒报道，今年6月25日，小马智行CEO曾向路透社表示，公司正考虑在美国上市，以帮助其实现无人驾驶乘车服务商业化的目标。7月份，其CEO彭军进行了上市路演，计划募资10-15亿美元。

与此同时，小马智行也宣布，已聘请摩根大通投资银行副董事长劳伦斯·斯泰恩（Lawrence Steyn）担任公司首任首席财务官。

然而随后的消息，为此次上市事宜扑上了一层迷雾，路透社于8月11日报道，小马智行已搁置了通过SPAC以120亿美元估值赴美上市的计划。

虽然上市计划搁置，但天眼查信息显示，作为业内明星企业，小马智行近两年的融资节奏仍算得上是相当给力。从17年天使轮就有红杉和IDG的加持，至今五年发展，每年都有轻松上亿人民币的融资进行，尤其是20年2月丰田领投的B轮，直接为小马智行注入了4.62亿美元的资金。

虽然小马的“余粮”可能仍旧富余，然而自动驾驶的研发是无底洞，随着上市计划搁置，相继发生的另外两件不愉快之事，也许会影响到小马智行未来的资金状况。

首先是在业务架构方面，小马智行曾从内部抽调人力，于今年三月正式发布卡车业务独立品牌“小马智卡”。

在随后几个月密集的供应链整备、许可证办理、招揽人才等一系列精力和资金注入后，据《晚点LatePost》报道，今年下半年，小马智行先后遭遇了重要业务调整和关键技术人员离职。

不仅是卡车业务收缩，自动驾驶研发团队被并入乘用车研发团队，技术负责人潘震皓，国内自动驾驶PnC组负责人孙浩文等高管也相继离职或另创业。

再者就是技术方面，小马智行自今年5月得到加州DMV无人路测许可至退出，先后发生过两起交通事故，虽然相较于Waymo这样事故频发的“路测黑洞”似乎不太值得一提，但得到DMV的无人路测牌照并不容易，小马智行主动退出，无疑难以不引起人们的各种猜想。

一位自动驾驶行业分析师向我们表示，“小马智行将此次退出一定程度上归因于‘秉承安全第一的原则’，但这也有可能会造成外界对其公司甚至整个行业现阶段技术的质疑。”

尽管小马智行的业界光环仍然闪耀，上市搁置、骨干离职、主动退出牌照名单，这却无疑是其2021难以磨平的黯淡碎片。

由此，2021年的自动驾驶赛道似乎给了我们这么一个矛盾印象，路测爆发下一切看似触手可及，却又遥不可及。

内力：为什么李彦宏认为“L5几十年不一定实现”？

百度董事长兼CEO李彦宏曾在一次演讲中坦言，“L5太难，几十年都不一定能实现。”

至于为何李彦宏做出这一似乎有些悲观的判断，无人驾驶初创企业AutoX创始人肖健雄说出了一个根本上的原因，“Robotaxi一切商业化的前提，是安全的真正无人化的能力。”，因为这从根本上在法律、伦理与社会接受度等方面阻滞了L4及以上技术普及。

关于这一点，我们可以从10月28日小马智行在加州发生的事故得到一个更加清晰的理解。

据加州DMC官网公开信息，小马智行对事故做出了如下报告：

“2021年10月28日，从Cushing Pkwy道路右转进入Fremont弗里蒙特大道后，小马智行的自动驾驶汽车在自动模式下向左变道。进行变道时，车辆与弗里蒙特大道的中间隔离带、以及隔离带上的交通标志发生碰撞。”

（图源：Google Map 制图：谈擎说AI）

“自动驾驶的核心技术是基于感知、决策、执行三个步骤来构建。”自动驾驶测试工程师刘广（化名）向我们表示，“此次事故的发生，有可能是因为小马智行路测车辆对变道线或是隔离带等物体出现了感知障碍，导致了错误的驾驶决策发生，亦或是在决策上对障碍物无法做出准确的认知，从而在最终执行上造成了事故发生。”

我们再来看DMC自动驾驶汽车碰撞报告一个让人咋舌的数据，仅在加州内，今年截止11月21日的近11个月里，总计提交的事故报告有89份，平均约每三天就有一份事故报告提交。

其中，与Waymo相关的交通事故有43起，Cruise有25起，苹果也存在4起。据Cruise最新提交的事故报告，12月1日下午5:22和5:35，在不到20分钟的时间内，其相关测试车辆就接连发生了两起事故。

我们常说，计算机能够在速度与精度上体现出比人高出几个维度的优势，然而从触目惊心的事故量来看，这似乎成了一个“笑话”。

谈擎说AI认为，对于L4及以上技术等级而言，当前大规模落地所需要的“安全的无人化的能力”，主要由硬件能力和算法能力两方面因素掣肘。我们依然围绕感知、决策、执行三个基本要素来分析。

首先是硬件能力，主要体现在传感器层面。

传感器对于无人驾驶技术而言，就像是司机的眼睛和耳朵，主要承担着感知任务，像是目前超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、摄像头和红外线雷达等等硬件设备都是为了承担这一任务。

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