人們可以想象出自動駕駛汽車（autonomous vehicles, AVs）的類似命運：這項技術可以很好地發(fā)揮作用，但卻只能局限在狹窄的市場環(huán)境中，就像預先設定好的航天飛機路線和緩慢移動的無人機。一些狹窄的應用，比如長途運輸?shù)闹蓦H高速公路，可能非常有價值，但遠不及許多人想象的那樣。

為了使自動駕駛汽車革命化，必須實現(xiàn)高水平的產業(yè)化。而第一步，他們必須在城市和郊區(qū)建立起強大的、相對便宜的類似Uber的服務。該行業(yè)正在聯(lián)合起來，稱這些服務為“交通服務”或“TaaS（Transportation as a Service，運輸即服務）”。從長遠來看，自動駕駛汽車必須足夠強大，足以達到私有化并得以普及。

這種顛覆性的潛力以及隨之而來的巨大價值正激勵著世界各地的數(shù)百家公司，其中包括一些最大和最富有的公司，包括Alphabet、蘋果、通用汽車、福特、豐田和軟銀，他們將向自動駕駛汽車投資數(shù)十億美元。這項工作正在進行中，一些公司和監(jiān)管機構認為他們的自動駕駛汽車“足夠好”，可以在新加坡、鳳凰城和廣州等多地的公共道路上與真正的客戶進行商業(yè)自動駕駛汽車服務的試點測試。

最終自動駕駛汽車會不會是革命性的？哪些因素可能導致它們走向類似電動平衡車的道路，并且毀掉那些追求更大獎勵的人的希望以及他們的巨額投資？

當然，讓自動駕駛汽車本身變得足夠好是未來成功的一個不可爭議的先決條件。這是絕對必要的，但遠遠不夠。

本文將目光投向了技術可行性的問題，以探索其他阻礙自動駕駛汽車產業(yè)化的重大障礙。這些障礙可以分為四類：規(guī)模化、信任、市場可行性和次級效應。要想讓無人駕駛汽車徹底改變交通模式，所有這些障礙都必須被克服。

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第一類障礙：規(guī)?；?/p>

建造并落地自動駕駛汽車是重要的第一步，將其擴展到基于車隊的交通服務則是更大的一步。以下是與規(guī)?；嚓P的工業(yè)化的7個巨大障礙。

1.大規(guī)模生產。手工制作或改裝幾千輛配有自動駕駛技術的汽車，對于開發(fā)和測試來說已經足夠了。而工業(yè)化則需要大規(guī)模生產成千上萬輛汽車。但是，正如特斯拉的例子已經證明的那樣，大規(guī)模地制造汽車比看起來要復雜得多。

2.充電基礎設施。幾乎所有的自動駕駛汽車都是以電動汽車（electric vehicle, EV）為基礎開發(fā)的。在任何市場上，如果電動汽車想要大規(guī)模實現(xiàn)，都必須建立全新的充電基礎設施。這需要時間和大量的金錢。

3.地圖。自動駕駛汽車所依賴的詳細的、高清晰度（HD）的地圖，能夠限制其發(fā)展的速度。盡管這些車里裝有傳感器、攝像頭和軟件，但他們需要最新的地圖來確定它們在哪里，該做些什么。

4.車流管理和運營。自動駕駛汽車的產業(yè)化需要完美的維護和高效運作，才能使得成千上萬輛汽車能夠在大城市的服務區(qū)域內廣泛分布。這所需要的不僅僅是清潔窗戶和地毯，它將需要在汽車內維護復雜的計算機，它將需要復雜的預測分析來進行充電、調度和保證負載平衡，以應對挑剔的客戶需求。公共安全和商業(yè)生存都依賴于此。

5.客戶服務和用戶體驗。自動駕駛汽車的運輸服務就像一間間移動式的酒店，只是沒有酒店員工。即使是最短的旅行也會可能變得凌亂不堪，尤其是在汽車里沒有人的監(jiān)督的情況下?？蛻舴蘸陀脩趔w驗也需要擴展到非客戶群體，因為自動駕駛汽車必須與行人、騎自行車的人、其他司機、緊急救援人員、其他公司的自動駕駛汽車以及汽車外的其他參與者進行互動。

6.安全性。計算機安全總體上是一個具有挑戰(zhàn)性的問題，而汽車上安裝的計算機網絡將成為有吸引力的黑客攻擊目標。還有一些物理安全問題，包括不滿意的乘坐者和旁觀者、惡作劇者、暴徒等也會給乘客和公眾造成安全問題。

7.本地化速度。Waymo以及其它自動駕駛汽車都是在鳳凰城標志清晰、光線充足、布局合理且人們相對遵守道路規(guī)則的街道上進行訓練的，但它們能夠適應那些不太遵守交通規(guī)則的、有動物經過的石板路，或者是波士頓的環(huán)形車道，或者是紐約、巴黎和北京擁擠的、滿是行人的城市中心嗎？很多可以適應，但并不是全部都可以。這就是為什么每個開發(fā)人員都要在多個區(qū)域進行測試，以便了解當?shù)氐幕A設施、天氣、文化規(guī)范等特點。這種本地化的速度和程度是另一個擴展的障礙。

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第二類障礙：能否贏得信任

僅僅是開發(fā)商和制造商相信他們的汽車已經足夠好，可以廣泛使用，這是不夠的，他們必須說服其他人。要做到這一點，他們必須克服三大障礙。

8.有效性驗證。到目前為止，開發(fā)人員的開發(fā)過程一直相當不透明。他們很少透露他們的需求、規(guī)格、設計或測試的細節(jié)。需要有一個獨立的、系統(tǒng)的過程來驗證和證實開發(fā)人員對他們的有效性的斷言。許多人可能會要求這樣做，包括政策制定者、監(jiān)管機構、保險公司、投資者、公眾，當然還有客戶。最好的開發(fā)人員應該接受這一點——它將減少責任，并將其與落后者和低質量的模仿者區(qū)分開來。

9.標準化和管理。行業(yè)標準和政府監(jiān)管幾乎涵蓋了汽車的方方面面。無人駕駛汽車的產業(yè)化也需要這兩者很大程度的參與。尤其是那些由政府監(jiān)管強制執(zhí)行的標準，確保了可靠性、兼容性、互操作性和規(guī)模經濟。它們還增加了公共安全，減少了提供者的責任。

10.公眾接受。大多數(shù)新產品都是通過吸引早期用戶來實現(xiàn)的。最初成功的經驗和資源幫助開發(fā)人員“跨越鴻溝”成為主流成功。自動駕駛汽車的工業(yè)化將依賴于更早、更廣泛的公眾接受度。自動駕駛汽車不僅影響了早期的客戶，而且也影響了那些在道路上和附近的非顧客。如果沒有廣泛的接受度，包括那些不會乘坐自動駕駛汽車的人，工業(yè)化是不可能被允許的。

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第三類障礙：市場可行性

接下來的三個障礙是關于自動駕駛汽車的商業(yè)模式是否在短期和長期內有效，包括擊敗競爭對手和其他對手。

11.業(yè)務可行性。人們對自動駕駛運輸服務的商業(yè)模式的分析通常樂觀地認為，提供這一服務的可能性要比人力驅動的服務或個人汽車的成本低得多。然而，目前的每英里的成本估計遠不及長期目標。大多數(shù)參與者也低估了規(guī)?；某杀?。樂觀的市場計劃能否在市場實踐中生存下來還有待觀察。

12.利益相關者的阻力。就像老話說的那樣，一個人的儲蓄是另一個人的收入損失。無人駕駛汽車的工業(yè)化需要克服大量潛在輸家的阻力，包括監(jiān)管機構、汽車經銷商、保險公司、人身傷害律師、石油公司、卡車司機和交通運輸工會等，這并不容易。

13.私有化。自動駕駛運輸服務只是私人所有者市場轉型之路的一個路標。如果自動駕駛汽車想要徹底改變交通運輸，他們將必須吸引那些長期喜歡擁有自己汽車的消費者，因為私有汽車占據(jù)了所有汽車的絕大部分，貢獻了路上的大部分里程。

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第四類障礙：次級效應

無人駕駛汽車的成功產業(yè)化將會得到很多人的贊美，但是，就像以往的情況一樣，大的技術變革可能會產生巨大的負面影響。一些可能的負面后果已經可以預見，并引起了人們的關注。除非成功地預見和改善，否則它們將成為產業(yè)化的重大障礙。以下兩個后果已經令人擔憂，必須作為工業(yè)化進程的一部分加以解決。

14.交通擁堵。更快、更便宜、更好的交通運輸將帶來更大的經濟機會和更高的生活質量，特別是對于那些負擔不起的人，比如窮人、殘疾人和老年人。但是，它也可能導致交通擁堵，增加路上的車輛和車輛行駛里程。這已經發(fā)生在了Uber和Lyft等打車服務上。例如，根據(jù)舊金山縣交通管理局（San Francisco County Transportation Authority）最近的一項研究，2010年至2016年間，舊金山最密集地區(qū)的交通擁堵率上升了73%。在每天的車輛延誤時間里，乘用車服務共占了一半以上。

15.失業(yè)問題。一些人認為，包括交通技術在內的技術史表明，新的服務將創(chuàng)造更多的就業(yè)機會，而不是更少。然而，很少有人認為，新的工作機會留給那些失去了舊工作的人。沒有人能回避這樣一個事實，即每一個自動駕駛的Uber意味著一個更少的人類司機——即使其他工作是為工程師、維修人員、調度員、客戶服務代表等創(chuàng)造的。同樣的道理也適用于自動駕駛班車、巴士、卡車等。早期的自動駕駛服務供應商將在這個問題上給與密切關注。它將不得不預測和改善潛在的公眾和監(jiān)管者對失業(yè)的強烈反對。

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結語

硅谷有句老話說，人們不應該把一個清晰的觀點誤以為是很短的距離。這一場的革命潛力是顯而易見的。然而，我們距離實現(xiàn)其效益所需的廣泛普及還很遠。

但是，也不要把一個遙遠的距離誤認為是一個難以實現(xiàn)的目標。作為一個密切的觀察者，我對自動駕駛汽車技術的進步充滿熱情和驚喜。像Waymo、GM Cruise、nuTonomy等主要開發(fā)商都已經在競相建造無人駕駛汽車，且發(fā)展速度比許多人幾年前認為的可能要快。

然而，工業(yè)化是一場馬拉松，不是短跑。這一過程中要克服許多障礙。這樣做的挑戰(zhàn)是巨大的，可能比許多當前的參與者和他們的投資者感知并準備好應對的挑戰(zhàn)更大。這可能需要新的戰(zhàn)略。也可能會出現(xiàn)洗牌。

這就是創(chuàng)新和市場顛覆的作用。這就是為什么大多數(shù)競爭者都失敗了，而那些成功的人卻獲得了豐厚的回報。誰認為手機制造商或搜索引擎公司能值一萬億美元？就像我現(xiàn)在這樣，相信無人駕駛汽車將價值數(shù)萬億美元，真的是異想天開嗎？