「真正的自動駕駛暫時不會實現，至少在未來10年內。」標準普爾全球移動（S&P Global Mobility）最新報告得出結論，要實現L5級的自動駕駛，可能要到2035年以後，甚至還會更晚。這無疑是給自動駕駛，兜頭再澆一盆冷水。

眼下自動駕駛概念降溫已成為共識，不論主機廠還是自動駕駛供應商，都不再死磕高階自動駕駛，也不會為了實現L4、L5不惜一切投入財力，而是轉頭研發起更現實的L2+方案。

自動駕駛曾經離我們很近，包括馬斯克在內的許多大佬都畫過大餅。但自動駕駛又離我們很遠，直至現在，也沒有一家車企給出L5的量產計畫。

自動駕駛，短時間內真的體驗不到了嗎？

十年之約

標準普爾全球行動做了大量的數據分析和採訪，分析了原始設備製造商和供應商的策略、法規、成本以及技術成熟度，也採訪了消費者的需求和支付意願，以及主機廠和供應商的態度。

這份報告給了強大的模型級預測結果，表示多年前大家對自動駕駛汽車的期望尚未實現，而且還面臨許多問題。

而且未來十年，自動駕駛技術的大規模普及仍將遙不可及。

不會出現的

報告稱，2035年之前，消費者都不太可能買到一輛真正的無人駕駛汽車，或者說，在那之前車企賣L5級完全自動駕駛技術汽車的機率為零。

至於什麼時候才會實現，標普自動駕駛業務副總監傑里米·卡爾森Jeremy Carlson認為，「可能在那之後的一段時間內」。

卡爾森表示，L5級的自動駕駛基本上是人類駕駛的完美複製，所有人類駕駛員可以到達的任何地方，L5級別的自動駕駛也可以，但這種車輛並不會很快出現。

報告也提到，到2035年除了L5級自動駕駛難以實現外，即使是「L4級」有條件的自動駕駛汽車技術，在售出的個人汽車中也只佔極低的比例，這和幾年前激進的觀點形成了鮮明對比。

除了提出這個更現實的預測外，標普還公佈了關於自動駕駛和移動即服務（MaaS）交叉點的新數據。

資料來源：S&P Global Mobility

接下來，業界的主要關注點仍然是自動駕駛，而不是完全自動駕駛。根據預測，到2035年，不同地區的眾多主機廠，會廣泛採用L2+級和L3級系統，這個比例至少佔全球新車銷售的31%。

移動即服務（MaaS）的車輛和Robotaxi，預計到2035年全球銷售量將不到80萬輛。

雖然現在已經有越來越多的無人駕駛原型車出現在城市道路上，不少城市也在加緊試點部署，但按照標普的預計，未來十年內，這些無人駕駛車仍不會大規模普及。

可能出現的

在未來十年，自動駕駛技術將主要集中在兩個不同的領域：

一個是在特定區域內營運和管理的自動駕駛計程車，例如在舊金山提供服務的Cruise、Waymo，國內則是滴滴和百度等無人駕駛計程車模式。

另外是在配有各種安全設備的情況下，需要駕駛員在一定條件下參與的半自動駕駛。

在這兩種模式下，自動駕駛計程車會肉眼可見地擴張。

標普高級分析師Owen Chen認為，自動駕駛計程車的開發和商業化是一個複雜而多階段的過程，涉及可行性演示、技術優化、車輛設計細化、製造和部署等多個環節。

在他看來，到2033年，許多公司仍然處於可行性演示的第一階段，頭部幾家公司在第二階段尋求規模，中國和美國則處於領先地位。

標普自動駕駛業務副總監傑里米·卡爾森則認為，眼下更應該部署低階自動駕駛，特別是L2+級和L3級，甚至一些L4級的技術，這種技術前景更為廣闊，有望在更短的時間內實現。

他解釋稱，L2+級和L3級自動駕駛系統具有巨大潛力，它們得益於基本安全功能的標準化，為車載架構、感測器和運算能力奠定了基礎。

換句話說，L2和L3等級的自動駕駛在現階段就足夠了，可以對人類駕駛補充，而不是完全取代駕駛者，因此也會更受消費者歡迎。

為什麼難落地？

除了標普的這份最新報告，雷射雷達公司Luminar Technologies的創始人、最年輕的億萬富翁奧斯汀·拉塞爾（Austin Russell）也曾表示，Robotaxi 和完美。

從最近5年的高舉高打，到專業機構和人士預測的2035年，自動駕駛為什麼這麼難落地？

最大原因在於，成本、安全以及單車感知的長尾等問題。

亞馬遜的無人配送車專案Scout，在去年宣布關閉時，已運作3年，團隊也發展到了400人，但一直難以商用，而亞馬遜在無人配送車專案和空中無人機配送上已經燒掉了數百億美元。

這個項目的核心負責人肖恩·斯科特，從亞馬遜辭職後表示，無人配送車所帶來的價值與預期相差太遠了。

而且，自動駕駛高歌猛進了這些年，雖然不願意承認，但事實是我們仍停留在L2+等級。

根據SAE（美國汽車工程師學會）的分類，自動駕駛可以分為L0-L5級六個等級。

其中L0代表沒有任何自動駕駛輔助功能，完全由人類操作，L1和L2為輔助駕駛和部分自動駕駛，人仍是車輛操作的主體。而到了L3-L4級則為有條件的自動駕駛，可以在一些特殊路段如高速公路等路段由車輛完成行駛動作。

只有到了L5才是完全意義上的全自動無人駕駛，但我們都知道從0到1容易，從1到10要難得多。

而缺錢也是自動駕駛面臨的一大問題，自動駕駛的研發投入巨大，沒有大量的融資往往難以支持。

在投入和產出不成正比的情況下，從去年開始，市場對自動駕駛的熱情逐漸消退。

根據報道，Waymo 從2009年到2015年底就已經花了11億美元，如今的燒錢速度大約是每年10億美元。

此外，感知的長尾問題，也是目前限制自動駕駛車輛落地困難的重要原因。

因為道路場景太過複雜，即便現有技術可以解決90%以上場景的自動駕駛，但剩下的10%如果無法解決，自動駕駛就永遠不會落地。

最後就是消費者的態度，比起上面的客觀條件，大眾對自動駕駛的認知才是最難改變的，不少人認為自動駕駛並不安全，人類才是最安全的駕駛者。

這也難怪，畢竟近幾年因為自動駕駛引發的事故太多了，很多人都懷疑自動駕駛的安全性，一個究極問題是，在高速上，你會完全放心把車子交給機器來開嗎？

這就陷入了一個循環怪圈：因為自動駕駛技術不成熟，所以無法取得消費者的信任，而科技在短時間內又無法發生質的提升。

柳暗花明

在商業化落地難的情況下，不少自動駕駛企業已經開始另闢蹊徑。

既然乘用車難以普及，那就從商用車開始；無法大規模推廣，就先從大城市開始試行；L4和L5高階自動駕駛現在無法落地，就回頭做L2。

所以無人駕駛計程車、卡車、巴士、環衛、港口、物流等都成了自動駕駛活下去的方向。

例如小馬智行，先後開啟了Robotruck（小馬智卡）和L2++自動駕駛的業務，透過將自動駕駛卡車投入到實際商用，以及未來向車企提供高水準輔助駕駛技術的方式，來解決無人駕駛技術短期內無法商用、營收等問題。

當L4技術在適當的場景實現落地之後，公司又可以透過源源不斷地收集真實場景數據，為技術迭代做準備，實現正向循環。

不再死磕L4/L5等級的自動駕駛，將技術下放到L2 的同時，也開始向Robotruck、Robobus等線路更加固定的場景轉移。

Robotruck、Robobus其實比L4降維L2還討巧，相比個人用車場景的複雜和不固定性，無人駕駛卡車和巴士這種固定的道路，更容易讓自動駕駛落地。

而在技術路線上，光達和純視覺感知的爭論也逐漸理性化，高精地圖不再是實現自動駕駛落地的必須品，BEV感知正成為車企和自動駕駛供應商的新寵。

毫無疑問，不論是車企還是供應商，對自動駕駛的投入不會停止，10年後或許我們會迎來自動駕駛真正落地。

但在此之前，還是自己好好開車吧。