今年5月，自動駕駛賽道上當之無愧的明星企業之一，小馬智行正式獲得加州DMV的無人駕駛路測許可，成為該州第八家獲得此類許可的公司。
歲末年關，小馬智行卻迎來了一則不那麼動人的消息。
從美國加州機動車輛管理局（DMV）官網查詢，截止11月19日，無人駕駛測試許可名單内僅出現了6個月左右的小馬智行，身影已經消失。
目前加州DMV擁有無人駕駛測試牌照的僅剩七家企業，包括Waymo、Cruise以及Apollo。
新智駕針對此事向小馬智行進行求證，得到的官方回應是：小馬智行本着負責謹慎的态度主動暫停了全無人測試、進行了技術複盤，并及時與監管機構進行溝通。
不過，随之網上又出現了另一種聲音：根據美國消費者新聞與商業頻道（CNBC）、autoevolution、THE TERGE等媒體援引的加州交管局（DMV）聲明，其原文内容應為：「11月19日，加州交管局通知小馬智行，根據10月28日加州弗裡蒙特單獨碰撞事故的報告，暫停其全無人自動駕駛測試牌照，立即生效。」
至于哪個為真，談擎說AI不置可否，網上也未搜尋到小馬智行方面進一步的回應。
作為賽道内頭部企業的小馬智行在年末退了一步，無人駕駛是真火還是虛火？幾年鏖戰，問題似乎再次回到原點。
小馬智行，不美好的2021
今年被一些業内人士譽為自動駕駛的元年，不僅是大規模的自動（無人）駕駛路測在今年開始逐漸爆發，主營無人卡車業務的圖森未來也成功上市，被稱作“自動駕駛第一股”一時風光無兩。
三則不愉快的資訊，卻羁絆着小馬這位賽道内明星的2021。
據外媒報道，今年6月25日，小馬智行CEO曾向路透社表示，公司正考慮在美國上市，以幫助其實作無人駕駛乘車服務商業化的目标。7月份，其CEO彭軍進行了上市路演，計劃募資10-15億美元。
與此同時，小馬智行也宣布，已聘請摩根大通投資銀行副董事長勞倫斯·斯泰恩（Lawrence Steyn）擔任公司首任首席财務官。
然而随後的消息，為此次上市事宜撲上了一層迷霧，路透社于8月11日報道，小馬智行已擱置了通過SPAC以120億美元估值赴美上市的計劃。
雖然上市計劃擱置，但天眼查資訊顯示，作為業内明星企業，小馬智行近兩年的融資節奏仍算得上是相當給力。從17年天使輪就有紅杉和IDG的加持，至今五年發展，每年都有輕松上億人民币的融資進行，尤其是20年2月豐田領投的B輪，直接為小馬智行注入了4.62億美元的資金。
雖然小馬的“餘糧”可能仍舊富餘，然而自動駕駛的研發是無底洞，随着上市計劃擱置，相繼發生的另外兩件不愉快之事，也許會影響到小馬智行未來的資金狀況。
首先是在業務架構方面，小馬智行曾從内部抽調人力，于今年三月正式釋出卡車業務獨立品牌“小馬智卡”。
在随後幾個月密集的供應鍊整備、許可證辦理、招攬人才等一系列精力和資金注入後，據《晚點LatePost》報道，今年下半年，小馬智行先後遭遇了重要業務調整和關鍵技術人員離職。
不僅是卡車業務收縮，自動駕駛研發團隊被并入乘用車研發團隊，技術負責人潘震皓，國内自動駕駛PnC組負責人孫浩文等高管也相繼離職或另創業。
再者就是技術方面，小馬智行自今年5月得到加州DMV無人路測許可至退出，先後發生過兩起交通事故，雖然相較于Waymo這樣事故頻發的“路測黑洞”似乎不太值得一提，但得到DMV的無人路測牌照并不容易，小馬智行主動退出，無疑難以不引起人們的各種猜想。
一位自動駕駛行業分析師向我們表示，“小馬智行将此次退出一定程度上歸因于‘秉承安全第一的原則’，但這也有可能會造成外界對其公司甚至整個行業現階段技術的質疑。”
盡管小馬智行的業界光環仍然閃耀，上市擱置、骨幹離職、主動退出牌照名單，這卻無疑是其2021難以磨平的黯淡碎片。
由此，2021年的自動駕駛賽道似乎給了我們這麼一個沖突印象，路測爆發下一切看似觸手可及，卻又遙不可及。
内力：為什麼李彥宏認為“L5幾十年不一定實作”？
百度董事長兼CEO李彥宏曾在一次演講中坦言，“L5太難，幾十年都不一定能實作。”
至于為何李彥宏做出這一似乎有些悲觀的判斷，無人駕駛初創企業AutoX創始人肖健雄說出了一個根本上的原因，“Robotaxi一切商業化的前提，是安全的真正無人化的能力。”，因為這從根本上在法律、倫理與社會接受度等方面阻滞了L4及以上技術普及。
關于這一點，我們可以從10月28日小馬智行在加州發生的事故得到一個更加清晰的了解。
據加州DMC官網公開資訊，小馬智行對事故做出了如下報告：
“2021年10月28日，從Cushing Pkwy道路右轉進入Fremont弗裡蒙特大道後，小馬智行的自動駕駛汽車在自動模式下向左變道。進行變道時，車輛與弗裡蒙特大道的中間隔離帶、以及隔離帶上的交通标志發生碰撞。”
（圖源：Google Map 制圖：談擎說AI）
“自動駕駛的核心技術是基于感覺、決策、執行三個步驟來建構。”自動駕駛測試工程師劉廣（化名）向我們表示，“此次事故的發生，有可能是因為小馬智行路測車輛對變道線或是隔離帶等物體出現了感覺障礙，導緻了錯誤的駕駛決策發生，亦或是在決策上對障礙物無法做出準确的認知，進而在最終執行上造成了事故發生。”
我們再來看DMC自動駕駛汽車碰撞報告一個讓人咋舌的資料，僅在加州内，今年截止11月21日的近11個月裡，總計送出的事故報告有89份，平均約每三天就有一份事故報告送出。
其中，與Waymo相關的交通事故有43起，Cruise有25起，蘋果也存在4起。據Cruise最新送出的事故報告，12月1日下午5:22和5:35，在不到20分鐘的時間内，其相關測試車輛就接連發生了兩起事故。
我們常說，計算機能夠在速度與精度上展現出比人高出幾個次元的優勢，然而從觸目驚心的事故量來看，這似乎成了一個“笑話”。
談擎說AI認為，對于L4及以上技術等級而言，目前大規模落地所需要的“安全的無人化的能力”，主要由硬體能力和算法能力兩方面因素掣肘。我們依然圍繞感覺、決策、執行三個基本要素來分析。
首先是硬體能力，主要展現在傳感器層面。
傳感器對于無人駕駛技術而言，就像是司機的眼睛和耳朵，主要承擔着感覺任務，像是目前超音波雷達、毫米波雷達、雷射雷達、攝像頭和紅外線雷達等等硬體裝置都是為了承擔這一任務。
想要實作無人駕駛，就需要把感覺能力拉滿，遺憾的是如今也沒有任何一款傳感器能達到這一要求，即使目前大部分玩家把雷射雷達、高精攝像頭等硬體組合式上車來補短，也無法保證攢出的這台車，能夠在24小時全天候都把感覺能力做到滿分。
具體原因主要與視覺盲區、氣候天氣等等因素相關，在此不多贅述。
接下來是算力，算力對于無人駕駛而言就像是司機的大腦，主要承擔着決策任務。對于人類司機而言，比如路上遇到一隻狗，首先是用眼睛進行感覺，再讓大腦來認知，進而做出決策，規劃需要改變的行車軌迹以避免碰撞。
劉廣向我們表示，“雖然現在對已知物體識别度越來越高，就比如我們把認識的障礙物一個個教給計算機，也許我們想不到的物體僅剩百分之一，但駕駛場景的随機性太大，從現在的模式效率來看，對這百分之一進行分類和識别，難度并不是線性的，非常複雜且低效。”
由此，我們再複盤小馬智行在十月發生的，像是疲勞駕駛員把車磕馬路牙子上的“低級失誤”。
不難發現，如果說攻克鬼探頭這樣的，人類也很難躲過的事故，是單車智能真正意義上的硬核瓶頸，那麼加州DMV所公示的目前路測出現的大量“低級失誤”，無疑意味着在内力上，單車智能技術還有着非常可觀的進步空間。在補足這部分空間後，事故率是可以相較于今年大大降低的。
外力：蘑菇車聯們開始彎道超車？
2021年5月，作為最早入局自動駕駛賽道的玩家之一，百度李彥宏首次對外明确了Apollo的三種商業模式：一是為主機廠商提供Apollo自動駕駛技術解決方案，二是百度造車，端到端地整合百度自動駕駛方面的創新，三是共享無人車。
與此同時，自動駕駛的另一支隊伍車路協同，也開始向傳統的單車智能玩家們“喊話”，今年最具代表性的無疑是在9月份得到了騰訊和京東戰略融資的蘑菇車聯。
眼看着目前單車智能事故高發、規模化盈利看不到曙光，Apollo逐漸不再把雞蛋放到一個籃子裡，車路協同的聲音開始高昂，這是否意味着單車智能即将迎來潰敗？
談擎說AI認為，無論是Apollo的多元化發展還是車路協同開始升溫，我們仍不可否認單車智能的價值，這主要是因為目前自動駕駛賽道面臨的問題并不是短期内的，而且單車智能和車路協同的關系更多地展現在了合作而非對立層面。
具體來看，其實就如小馬智行CTO樓天城所言，“單車智能是軍隊中每個士兵的能力都很強，車路協同更多是軍隊指揮系統，兩者互相促進，并不沖突。”
以此作為出發點進一步看兩條路徑的關系，我們不可否認，想要實作真正意義的無人駕駛，單車智能終将面臨感覺、決策上非常大的難題，對于這些難題，車路協同是一個具有很大價值的輔助性解法。
重要的是車路協同亦是如此，“路”是一個突破單車智能最終感覺瓶頸的優解，單“車”的智能則是保證車路協同構想能夠成立的基礎，這在單車智能的決策層面有着非常突出的展現。
具體解釋我們用攀岩來舉例，對于攀岩這項運動而言，主流的玩法通常需要兩類裝備，分别為主繩、安全帶等保護性裝備和岩釘、挂片等輔助性裝備。
自動駕駛的單車智能無疑是保護性裝備，即一切資訊處理需要基于作為大腦的決策層來進行認知。車路協同則更像是輔助性裝備，讓“天眼”突破車的局限，進而為大腦供給更為豐富周全的動态實時資訊互動。
兩者的技術都是基于感覺、決策、執行這條主線，也是以互相依存，唯有結合才能發揮更大勢能。
就像在路測事故記錄中Waymo、Cruise這樣的重災區，以及此次小馬智行直接把車幹到馬路牙子上，作為自動駕駛頂尖梯隊的玩家，目前很多的無人駕駛路測所出現的事故，都還不能完全甩鍋給視覺局限的瓶頸，這就意味着保護性裝備還未配齊，單車智能還遠未迎來終局。
也是以，談擎說AI認為，在單車智能内力仍有很大進步空間的前提下，發展車路協同的外力并非目前的首要問題。
對于車路協同玩家們而言，在這個時間節點進入自動駕駛世界，不意味着将比單車智能更快地規模化盈利，沒有單車智能成熟的技術儲備，走這條路線的玩家們開局面臨的就是寒冬。
再客觀來看，單車智能技術的基本盤将會是小馬智行們未來的核心競争力，但車路協同玩家們能夠撐過寒冬，到了單車智能技術真正的技術瓶頸到來之際，技術儲備或許會為其提供推動整個L4及以上技術落地的先發優勢。
也許合作，才是未來L4及以上等級技術能否落地的最優解。
Ps：談擎說AI，左拐新能源汽車，右拐智能駕駛，有深度，有溫度，作者鄭開車，轉載請保留版權資訊。