4、副作用尚未真正显现
此前美国Transportation Research杂志刊载橡树岭国家实验室的建模研究成果，指出无人驾驶汽车对交通效率和车主体验的提升，将可能使人类消耗资源的总量不降反升。
无人驾驶会促成汽车的大共享还是会因为使用门槛的降低导致私家车的暴涨，专家学者们也争论不休。
同时无人驾驶究竟会缓解还是加剧拥堵亦无定论。
理论上说，随着V2X的成熟，无人驾驶车辆将打通车内、车外和车际网，顺畅的信息交互会让整体交通体系更有效率。
这似乎有道理，但研究结果却两极分化。
数学家Benjamin Seibold在美国某著名杂志上撰文指出，无人驾驶有利于克服有人驾驶上的波浪式拥堵效应。
伦敦帝国理工学院的研究则表明，由于无人驾驶倾向于柔和采取制动和启动措施，所以整体通行时间可能要多于有人驾驶。
无人驾驶的真正影响只能待事实验证。
5、从消费路径上说，无人驾驶不具备快速普及的条件。
宣称在2020年量产无人车的企业不少，大量主机厂都有类似的计划，百度也喊过“三年商用，五年量产”的口号，但纯属互联网式的放卫星。
因为最根本的是安全问题还没有解决，在手机重启，pc蓝屏都无法根除的今天，怎么保证系统不犯让车主送命的错误？
技术在某个特定场景下的成熟，没有多大商业意义，无人驾驶普及前必须承受复杂苛刻长达数亿公里并考虑各种极端情况的路试，跳过这一步的可能性几乎没有，这就决定了无人驾驶只能是缓慢渐进式的发展。
我们知道最早的谷歌无人车也是2012年5月才开始路试，至今跑了不到500万公里(虽然Waymo号称相当于人类400年的经验积累)，去年9月还有一次严重车祸，相比之下，普通的传统汽车都要经过几百万公里的路试，比如奇瑞旗下品牌观致上市前仅在欧洲就有650万公里和10个批次的路试。
目前除了极少数巨头，绝大多数互联网公司不可能坚持这种规模的路试，这不符合快速迭代的互联网思路，成本结构也不允许。
6、落地瓶颈
去年10月的中国汽车工程学会年会上发布了《节能与新能源汽车技术路线图》，强调2025要有15%的汽车实现HA级的自动驾驶，但众所周知L4级的自动驾驶依赖海量数据以提升深度学习能力，而数据不仅是车主隐私更是一种战略资源。
至少我本人高度怀疑主管部门放手Mobileye的REM系统在中国建立高精度地图库的可能性，即便后者的服务器可以“遵命”部署在国内。
《中国制造2025》中对关键设备和技术的国产化也有明确要求，这个问题以及由此带来的深远影响才是无人驾驶领域的最大变数!
7、小范围商用的可能性。
无人驾驶在规模化之前需要小范围封闭环境的测试，比如企业园区通勤车、景区观光车等低速场景，这样安全可控，意外风险小。
Waymo在凤凰城的尝试，Navya在拉斯维加斯飞芒东街、密歇根大学城的免费搭乘，瑞士邮政巴士(PostBus)在瓦莱州首府锡永开通的小巴，nuTonomy在新加坡住宅区半径2.5英里的出租车都属此类。
关于无人驾驶有大概三点结论大致靠谱：
首先，谁的技术率先商用，谁的机会就最大，因为量产车型所带来的规模化数据是任何路试不能替代的，但享受这份风光的条件是不能犯任何错误。
其次，无人驾驶的普及需要集合多方面的力量，互联网公司脱离或试图颠覆传统车企将是非常错误的选择。
最后，无人驾驶很可能促成真正意义上的大共享。罗兰贝格的民调显示，如果无人驾驶汽车普及，27%的中国人、32%的美国人，56%的日本人会放弃购买私家车。
但现在谈无人驾驶的赢家还为时尚早。
十九世纪中叶，美国西部发现石油，冒险家蜂拥而至，没日没夜的钻探，侥幸成功的一夜暴富，运气不佳的倾家荡产，而精明的老洛克菲勒却开起了炼油厂，因为他知道工业界需要的是裂解后的汽柴油，结果他成了那场世纪红利的收割人。
如果无人驾驶热潮中最终获益的不是传统车企，不是谷歌百度，也不是Nvidia或Velodyne，而是ABA之流的律师协会。
这就尴尬了!
<上一页 3 4
