國際范圍內，谷歌、特斯拉是自動駕駛忠實的擁泵，國內市場上像百度、滴滴等同樣是自動駕駛技術的探路者。

如果說將其以派系的方式區分，那么百度、谷歌屬于從純技術角度的切入的技術派;特斯拉和一些新能源廠商屬于實際應運派;而以網約車形態為代表的滴滴屬于場景派。雖然它們側重于不同的角度，但最終的目標都是實現最終無需人工干預的全自動駕駛。

從最早的谷歌立項的Waymo算起，自動駕駛已經走過了十個年頭，自動駕駛技術從早期的智能輔助駕駛到今天向L3、L4層級的自動駕駛水平邁進。但在實際的應運層面不管是制造汽車的主機廠、還是以技術立項的科技公司，它們都沒有實現完全商業化自動駕駛技術方案落地，反而我們能看到的是一起又一起的自動輔助駕駛撞人事件。就在本周，據外媒報道一輛特斯拉model3采用Autopilot高級駕駛輔助系統時撞上一輛警車。對于這樣事件的發生我們現也在并不會太過于驚訝，畢竟真的不稀奇。

百度近期也是對內部自動駕駛業務再次重構，合并L3、L4兩大部門，實現資源整合。今年多次調整中最終和騰訊自動駕駛業務L3、L4共同推進的方案一致。我們在這種不斷調整中看到自動駕駛其實是在減速，甚至資本在三年的狂熱期后按下了暫停鍵。

這個暫停鍵的背后不是技術出現了問題，而是技術應該解決什么，自動駕駛到底要如何定義出現了問題。當下的自動駕駛技術邏輯定義的頂端是L5級別的自動駕駛。技術發展進入這個階段后，機器完全可以接管汽車，相比于人類駕駛員，它有更精湛的駕駛技術和道路預判以及緊急避險的能力。可以說它會將因汽車駕駛每年造車的傷亡率會大幅度下降，到時也將不存在駕駛員這一職業。

但目前的技術能力還遠達不到這樣的要求，可以商用的僅僅也是一些輔助駕駛的能力，并不能離開人工干預，L3與L4最大的不同就是是否需要人工干預，相比于L4，L3的自動駕駛技術只能應運于一些路況并不復雜的封閉式道路或園區中，現在無法在完全開放的道路上使用。

這說明，在技術層面它并不具備完全的商用能力，最多也僅是在封閉的道路上實地試驗。這個例子就和我們手動擋燃油車一樣，哪個品牌在早期的時候會說自己的離合器只能在特定場景中使用，并非所有道路普適，很明顯從來都沒有出現過。而現在自動駕駛技術卻正是這樣定義自己的技術的。

因此在技術自身的定義上，自動駕駛一開始并沒有說清楚自己要如何提出整套的解決方案，一切都是按照技術發展的時間軸定義的。在筆者看來，只要自動駕駛的“離合器”不能普適，那就只能是實驗室環境的產品。

對于自動駕駛，高精地圖和車路協同就是兩個最大得外部環境，當自動駕駛車輛得信號處理能力到達厘米水平之后，高精地圖得定位能力也必須到達這個級別才會有預期得效果。車路協同就是汽車得所有信息發出之后，都需要得到道路系統的回復，車輛除了是物聯網的一個終端之外，它和道路之間，路況之間必須得到有效的信息溝通，為車輛返回關鍵性的信息。還需整個道路標識標線的統一與智能化。自動駕駛中，車輛和外部技術是共同組成系統的基礎條件。

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