自動駕駛技術(shù)，從無線電遙控的雛形到人工智能的深度融合，歷經(jīng)百年探索，正逐步融入現(xiàn)實(shí)生活。從最初的軍事應(yīng)用到如今的城市出行，自動駕駛技術(shù)不僅改變了出行方式，更預(yù)示著一個更安全、高效、便捷的未來交通圖景。

導(dǎo)言

當(dāng)我們談及“自動駕駛”這一技術(shù)，眼前或許會浮現(xiàn)出無人物流車在街頭穿行的場景，也可能想到無人出租車正在城市道路中穩(wěn)穩(wěn)行駛的畫面。透過現(xiàn)象，看本質(zhì)，這一切的背后是人類跨越百年的求索：從早年無線電遙控的小型三輪車，到后來的電纜引導(dǎo)和車載計(jì)算機(jī)，再到如今融合多傳感器和人工智能的大型智能車輛。人們不斷追問：汽車何時(shí)能徹底擺脫人類的方向盤操控？“解放雙手”究竟如何才能實(shí)現(xiàn)？在漫長的探索中，技術(shù)路線幾經(jīng)顛簸，資本與政策紛紛涌入，科研界和產(chǎn)業(yè)界也一再碰撞與協(xié)作。

作為一次極富戲劇性的“奇幻漂流”，自動駕駛不僅走過了機(jī)械時(shí)代的試驗(yàn)，也在大數(shù)據(jù)和人工智能的加持下進(jìn)入了高速發(fā)展期?；仡櫞饲霸榻B過的歷史脈絡(luò)，不難發(fā)現(xiàn)，科研團(tuán)隊(duì)和車企在不同時(shí)代都曾嘗試用各種方法讓汽車變得更加“聽話”、更加“聰明”。今天，當(dāng)我們有機(jī)會在城市道路上見到無人駕駛車隊(duì)示范運(yùn)行，當(dāng)星羅棋布的無人配送車成為人們的“最后一公里幫手”，無人駕駛已不再是科幻電影中的噱頭，而在不斷融入現(xiàn)實(shí)生活。

無線電與電纜：初心與雛形

在追溯現(xiàn)代自動駕駛的源頭時(shí)，人們常會提到那些在街頭做“冒險(xiǎn)實(shí)驗(yàn)”的車輛：它們沒有駕駛員坐在車內(nèi)，卻能通過遠(yuǎn)程無線電波或機(jī)械拉桿完成簡單的轉(zhuǎn)向和加速。這些看似怪誕的設(shè)想，體現(xiàn)了人類早期對“無人駕駛”的原初憧憬。以無線電為媒介的控制方式在當(dāng)時(shí)已屬驚艷，但也受限于電磁環(huán)境與控制距離。為了擺脫“信號不穩(wěn)、操作失控”的尷尬，人們又在高速公路下埋設(shè)電纜，用磁信號指引車輛保持直線行駛或拐彎。然而，高昂成本與日常維護(hù)難題造成電纜方案沒能真正投入大規(guī)模應(yīng)用。

這段時(shí)期的實(shí)驗(yàn)雖然步履蹣跚，但給后世留下了兩大啟示：其一，“解放雙手”不僅意味著機(jī)械操控的替代，更預(yù)示著人類思考如何為汽車“賦予大腦”；其二，車輛周邊的基礎(chǔ)設(shè)施是否愿意并能為“無人駕駛”進(jìn)行改造，在此后也成為影響技術(shù)走向的重要因素。

1921年無人駕駛?cè)嗆囋囓嚞F(xiàn)場

圖像識別與計(jì)算機(jī)：奠基之作

在科研史中，無論是用于軍事還是航空航天，借助攝像頭和計(jì)算機(jī)處理來實(shí)現(xiàn)自動化的想法，一直是關(guān)鍵驅(qū)動力。早期的斯坦福大學(xué)“Stanford Cart”項(xiàng)目讓人類第一次看到了利用攝像頭獲取環(huán)境信息、并由計(jì)算機(jī)進(jìn)行識別和決策的可行性。此后，由斯坦福研究所（SRI）推出的“Shakey”機(jī)器人，則進(jìn)一步擴(kuò)展到邏輯推理和路徑規(guī)劃領(lǐng)域。雖然這些“先驅(qū)”大多行動緩慢、僅能在室內(nèi)或簡單環(huán)境中移動，但它們最寶貴的貢獻(xiàn)就是建立了感知—預(yù)測—控制的基本架構(gòu)，這一框架至今仍是自動駕駛的技術(shù)根基。

查爾斯·羅森與 Shakey

與此同時(shí)，人工智能領(lǐng)域在20世紀(jì)中后期也取得了顯著進(jìn)展。硬件方面，晶體管替代了真空管，微處理器的運(yùn)算速度不斷提升，使得車載計(jì)算機(jī)成為可能。軟件方面，基于邏輯推理、路徑規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法體系初步成形。到了20世紀(jì)70年代，科研人員陸續(xù)嘗試?yán)昧Ⅲw攝像頭或?qū)Ｓ糜布铀倨鬟M(jìn)行三維感知，車輛的識別精度得到了提升。一些實(shí)驗(yàn)車甚至能在受控道路上以較為穩(wěn)定的速度自動行駛，為后續(xù)更大規(guī)模的路測埋下伏筆。

Stanford Cart后續(xù)型號

全球研發(fā)與初步落地：技術(shù)與資本的雙推力

當(dāng)計(jì)算機(jī)小型化與傳感器技術(shù)逐漸成熟，自動駕駛開始走出實(shí)驗(yàn)室，在多國科研和工業(yè)界的合力中加速前行。70年代起，日本在立體視覺與圖像二值化處理方面進(jìn)行了系統(tǒng)性研究，美國則涌現(xiàn)出民用與軍方合力推 進(jìn)的無人車項(xiàng)目，歐洲的車企與研究機(jī)構(gòu)也通過跨國合作分享技術(shù)成果。80年代，隨著無人駕駛在公開道路上的首次測試成功，這項(xiàng)技術(shù)更為廣泛地進(jìn)入大眾視野。

NavLab 5駕駛室

在90年代，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的NavLab系列車輛、梅賽德斯-奔馳的原型車等相繼在高速公路上進(jìn)行了實(shí)車測試，自動駕駛技術(shù)從概念走向部分商業(yè)化雛形。也正是在這段時(shí)間，人們對ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)）形成了比較明晰的思路：先用ABS、ESC、ACC等功能解決關(guān)鍵安全和駕駛減負(fù)，再嘗試讓汽車逐漸實(shí)現(xiàn)“更多場景、更多動作”的自主操作。這個階段的努力，讓大眾見識到車輛確實(shí)可以在某些環(huán)境下“自動駕駛”，同時(shí)也為21世紀(jì)的商業(yè)化爆發(fā)奠定了實(shí)踐基礎(chǔ)。

NEC D8088處理器

新千年的引爆：DARPA競賽與互聯(lián)網(wǎng)巨頭入局

進(jìn)入新千年，人類對自動駕駛的期待達(dá)到了新的高潮。其中最具標(biāo)志性的事件，是2004年至2007年連續(xù)舉辦的DARPA大挑戰(zhàn)賽。雖然最初的比賽中多數(shù)車輛舉步維艱，但短短幾年后就有多支團(tuán)隊(duì)能將自動駕駛車輛順利跑完全程，并處理相對復(fù)雜的野外路況。多所名校團(tuán)隊(duì)、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的精英與傳統(tǒng)車企的工程師在此競賽中大放異彩，不僅催生了大量無人駕駛核心算法的迭代，也培育了后來的谷歌自動駕駛項(xiàng)目主力成員。

2004 加州理工大學(xué)參賽車

隨著DARPA大賽帶來的名氣，以及資本市場對無人駕駛前景的看好，各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭開始積極投入。谷歌（后改組為Waymo）在2009年正式啟動“Self Driving Car Project”，并于2010年代中期率先在公共道路進(jìn)行大規(guī)模測試。此舉激發(fā)了全球車企的競爭與合作：通用、福特、豐田、寶馬、戴姆勒等傳統(tǒng)廠家不再局限于觀望，而是紛紛展開相關(guān)技術(shù)的收購、整合和自主研發(fā)。無人駕駛的產(chǎn)業(yè)鏈也日趨龐大，從傳感器制造、地圖構(gòu)建到算法平臺，多種角色共同涌入，形成了龐大的生態(tài)系統(tǒng)。

Embark Trucks測試車

百花齊放的應(yīng)用時(shí)代：商用試點(diǎn)與大規(guī)模測試

近十年來，一方面是國家層面的政策鼓勵與法律法規(guī)的逐步完善，另一方面是技術(shù)硬件與算法的不斷進(jìn)步，推動自動駕駛進(jìn)入“百花齊放”的應(yīng)用時(shí)代。部分公司在城市中開設(shè)無人出租車服務(wù)，讓普通市民通過手機(jī)App預(yù)約試乘；無人巴士在特定園區(qū)或風(fēng)景區(qū)運(yùn)行，承擔(dān)短程接駁任務(wù)；小型無人配送車在大學(xué)校園或社區(qū)內(nèi)穿行，完成外賣、快遞的“最后一公里”配送。干線貨運(yùn)領(lǐng)域則出現(xiàn)了自動駕駛卡車編隊(duì)、高速自動駕駛物流試點(diǎn)。

TuSimple自動駕駛卡車

在資本市場上，LiDAR（激光雷達(dá)）和其他傳感器公司相繼上市，多家自動駕駛初創(chuàng)公司通過SPAC合并或IPO方式籌集資金。這股熱潮為技術(shù)研發(fā)和商業(yè)落地提供了更雄厚的財(cái)力支持，也帶來了激烈的競爭。有公司挑選與傳統(tǒng)車企深度綁定，力圖將自動駕駛功能快速搭載到量產(chǎn)車型上；另一些公司則主打“出行即服務(wù)”理念，想要構(gòu)建更完善的無人車隊(duì)與共享出行生態(tài)。

waymo封閉測試

ADAS到無人駕駛：從輔助功能到全場景覆蓋

如果說無人駕駛是“終極形態(tài)”，那么ADAS就是通往終極形態(tài)的必經(jīng)之路。在現(xiàn)代汽車中，早已普及的巡航控制（CC）、防抱死制動系統(tǒng)（ABS）、車道偏離警告系統(tǒng)（LDW）、自動緊急制動（AEB）等功能，都為駕駛者提供了基礎(chǔ)的安全保障與操作輔助。近些年來，更多品牌推出L2或L2+級別的駕駛輔助方案，如高速公路自動跟車與車道保持、城市路況自動跟隨等，讓駕駛者在特定場景下短暫“放手”。

搭載ABS系統(tǒng)的奔馳W116

隨著人工智能、圖像識別和高精地圖技術(shù)的提升，這些輔助系統(tǒng)正朝著更高等級的自動化演進(jìn)。以往需要人工介入的場景不斷被算法覆蓋，傳感器精度和冗余設(shè)計(jì)也日趨嚴(yán)謹(jǐn)。許多新型車企甚至直接把“自動駕駛表現(xiàn)”視為產(chǎn)品賣點(diǎn)，通過OTA升級為用戶持續(xù)推送算法與功能改進(jìn)，令車輛具備一定程度的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。

搭載了ABS的克萊斯勒汽車

未來圖景：走向常態(tài)化、規(guī)?；?/strong>

雖然自動駕駛技術(shù)已取得了空前進(jìn)展，但要想在全球范圍大規(guī)模普及，仍需面對諸多挑戰(zhàn)：極端天氣、長尾場景、復(fù)雜人車混行、法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一以及責(zé)任劃分的倫理難題。部分區(qū)域道路缺乏高精地圖或道路標(biāo)志，或者通信網(wǎng)絡(luò)尚未達(dá)標(biāo)，都會阻礙無人駕駛車輛發(fā)揮穩(wěn)定性能。對很多公司而言，盈利模式也仍在摸索之中：究竟是靠出行服務(wù)獲取乘車費(fèi)，還是靠出售軟硬件技術(shù)給整車廠，抑或是廣泛布局物流、公共交通和城市基礎(chǔ)設(shè)施，這些都沒有定論。

Apollo自動駕駛巴士

盡管如此，自動駕駛前景仍然值得期待。從城市短途出行到高速干線物流，從封閉場所的無人接駁車到遍布社區(qū)的配送機(jī)器人，這些應(yīng)用場景正在不斷增加。有些國家和地區(qū)已經(jīng)率先制定了車路協(xié)同規(guī)劃，準(zhǔn)備在道路側(cè)建設(shè)智能感知與通信設(shè)備，幫助車輛在關(guān)鍵時(shí)刻獲得額外的環(huán)境數(shù)據(jù)。對消費(fèi)者而言，越來越多的量產(chǎn)車型將配備高階輔助功能，逐步培養(yǎng)市場對車輛“自動駕駛能力”的認(rèn)可度。

蘿卜快跑測試車

結(jié)語

回首整個歷程，自動駕駛從最初只能用無線電或電纜進(jìn)行簡單遠(yuǎn)程控制，逐步過渡到采用攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)的多傳感器融合，再結(jié)合高精地圖、人工智能算法進(jìn)行實(shí)時(shí)決策與規(guī)劃。這條路充滿了崎嶇：既經(jīng)歷過國家或軍方層面的巨大投入，也遭遇過公司投入巨大卻寸步難行的低谷。而如今，隨著硬件和軟件的成熟疊加資本與政策的助推，自動駕駛在城市街頭與公路上的身影已越來越常見，開始為人們帶來全新的出行體驗(yàn)。

Neolix配送無人車

正如有人所說，“自動駕駛并不只是為了讓汽車取代人類駕駛，而是為了讓出行變得更安全、高效和便捷。”如今，那些遙遠(yuǎn)時(shí)代的設(shè)想與試驗(yàn)，正逐漸變?yōu)閷こＩ钪械囊徊糠郑簾o人小車在大學(xué)校園里跑來跑去，給學(xué)生送餐；無人出租車在市中心接上匆忙上班的人們；無人卡車在高速公路晝夜不息地奔波，緩解了物流壓力。無論是公共交通、私家出行，還是物流配送，這項(xiàng)技術(shù)都展露出蓬勃的適應(yīng)力。

waymo無人出租車

或許在不久的將來，當(dāng)?shù)缆坊A(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)全面智能化，法規(guī)和道德規(guī)范逐漸完善，自動駕駛可以在絕大部分場景下真正“說走就走”。到那時(shí)，人類將告別對方向盤與油門踏板的疲憊依賴，把更多時(shí)間與精力留給工作、娛樂和思考。那將是一幅怎樣的畫面？也許就像當(dāng)年那些工程師在實(shí)驗(yàn)室里描繪的未來：車輛按照優(yōu)雅的路線排列前行，精準(zhǔn)避讓行人，自動識別路面突發(fā)狀況，整個城市的交通流量得以更有序、更高效地運(yùn)行。

小馬智行

這便是“自動駕駛的奇幻漂流”所奔赴的終極目標(biāo)——讓汽車真正成為智能移動空間，讓出行成為更安全、更高效、更具想象力的生活環(huán)節(jié)。在人類對交通不斷升級的追求中，自動駕駛注定還會伴隨更多技術(shù)飛躍與社會變革，也勢必會在更寬廣的舞臺上演繹出新的精彩篇章。去回望它的歷史，正是為了更好地迎接它的未來。人們好奇的視線已然投向前方，而歷史則告訴我們：這場漂流，遠(yuǎn)未到終點(diǎn)，卻早已翻開了嶄新的篇章。

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