【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 媒體導(dǎo)讀】無(wú)人車是對(duì)未來(lái)影響巨大的新興技術(shù)，目前有幾十家公司都在窺伺這個(gè)龐大的市場(chǎng)。那么究竟未來(lái)的市場(chǎng)格局會(huì)如何走向?會(huì)不會(huì)出現(xiàn)贏家通吃的局面?真正具備杠桿作用的因素有是什么?
目前有好幾十家公司正在試圖研發(fā)無(wú)人車的技術(shù)，其中包括了OEM、其傳統(tǒng)的供應(yīng)商、現(xiàn)有的主流技術(shù)公司以及初創(chuàng)企業(yè)。顯然，這些公司不會(huì)個(gè)個(gè)都能取得成功，但有機(jī)會(huì)的不在少數(shù)，這不禁讓人猜測(cè)，贏家通吃的效應(yīng)會(huì)在哪里發(fā)生?這會(huì)產(chǎn)生哪一種的影響力?會(huì)不會(huì)出現(xiàn)那種*一、兩位的公司榨干剩余者的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，就像智能手機(jī)或者PC操作系統(tǒng)身上發(fā)生過的事情一樣?還是說(shuō)這里能容納5到10家公司無(wú)限地相互競(jìng)爭(zhēng)下去?而在那個(gè)堆棧里面又是哪一層的勝利會(huì)給其它層賦予力量呢?
這類問題很重要，因?yàn)樗鼈冎该髁宋磥?lái)汽車業(yè)勢(shì)力均衡的方向。就像他們今天購(gòu)買ABS(自動(dòng)防滑剎車系統(tǒng))一樣，一個(gè)汽車制造商可以從5、6家公司中購(gòu)買商品化的“自動(dòng)化套件”(或者自行生產(chǎn))的世界，將會(huì)與Waymo和Uber(也許)是真正選項(xiàng)，并且可以按照自己選擇設(shè)定商業(yè)模式(就像Google為Android設(shè)定的那樣)的世界非常不同。微軟和英特爾在PC世界以及Google在智能手機(jī)找到了咽喉點(diǎn)——無(wú)人車領(lǐng)域的咽喉地帶又在哪里呢?
作為開始，無(wú)人駕駛領(lǐng)域的硬件和傳感器，可能再加上電子部分將會(huì)商品化，這一點(diǎn)似乎是相當(dāng)明確的。這些領(lǐng)域包含了大量的科學(xué)和工程(以及大量要做的工作)，可以說(shuō)，就像LCD屏幕那樣，但為什么就因?yàn)閯e人都用這個(gè)你就不能用另一個(gè)呢?這是沒有理由的。這里存在著龐大的制造規(guī)模效應(yīng)，但并沒有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)(注：網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的特點(diǎn)是大家都用所以我也只能用)。比方說(shuō)激光雷達(dá)就會(huì)從造價(jià)50000美元的“旋轉(zhuǎn)的肯德基全家桶”變成一個(gè)小型的固態(tài)電子設(shè)備，成本也會(huì)降到幾百美元或者更低，這個(gè)細(xì)分領(lǐng)域?qū)?huì)出現(xiàn)贏家，但不會(huì)有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，因?yàn)楂@勝的激光雷達(dá)品牌對(duì)于無(wú)人車技術(shù)棧的其他層不會(huì)產(chǎn)生影響(除非你形成了壟斷)，制造好的圖像傳感器(并且把它賣給蘋果)以外的任何事情對(duì)索尼的智能手機(jī)業(yè)務(wù)都有幫助。同樣地，電池(以及發(fā)動(dòng)機(jī)和電池/發(fā)動(dòng)機(jī)控制)也很可能像今天的RAM一樣成為商品——再次地，規(guī)模，大量的科學(xué)可能再加上每個(gè)類別里面都會(huì)出現(xiàn)一些贏家，但不會(huì)有更大的影響力。
另一方面，無(wú)人車這塊可能不會(huì)有相當(dāng)于PC或智能手機(jī)市場(chǎng)看到的第三方軟件生態(tài)體系。因?yàn)椴捎米约憾皇莿e人所形成的良性循環(huán)，Windows碾壓了Mac然后iOS和Android壓垮了Windows Phone，但是你不會(huì)根據(jù)車上面跑多少應(yīng)用來(lái)決定購(gòu)買什么車(當(dāng)然了，前提是你還想擁有一輛車)。它們?nèi)紩?huì)跑Uber、Lyft和滴滴，嵌入了Netflix在屏幕上，但任何任何應(yīng)用都會(huì)出現(xiàn)在你的手機(jī)(或者手表、眼鏡上)。
我們的目光不要直接放在車上面，相反，要上那個(gè)棧的更上層去看——看那些讓車在路上行走而不是撞上任何東西的無(wú)人控制軟件，看看城市范圍內(nèi)的優(yōu)化以及路由(這意味著我們可能會(huì)把所有汽車當(dāng)作一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)化，而不是個(gè)體)，看看基于堆棧下面的所有基礎(chǔ)而運(yùn)轉(zhuǎn)的按需出行的“機(jī)器的士”車隊(duì)。按需的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)是不言自明的，但加入自動(dòng)化之后會(huì)變得復(fù)雜很多(這會(huì)將按需出行的成本降低4/3甚至更多)。按需機(jī)器的士車隊(duì)會(huì)動(dòng)態(tài)預(yù)定位好自己的車，所有這些車可能還包括別的車都會(huì)為了實(shí)現(xiàn)效率大化而實(shí)時(shí)協(xié)調(diào)自己的路線，比方說(shuō)整支車隊(duì)會(huì)避免同時(shí)選擇相同路線的情況出現(xiàn)。這反過來(lái)不僅會(huì)跟高峰定價(jià)結(jié)合起來(lái)，而且還會(huì)考慮到各種道路定價(jià)的差異——在交通繁忙期間你可以付更多的錢以爭(zhēng)取更快抵達(dá)目的地，或者根據(jù)價(jià)格選擇另一種到達(dá)時(shí)間。
從技術(shù)的角度來(lái)看，有三層(駕駛、路由及優(yōu)化，以及按需請(qǐng)求)基本上是獨(dú)立的——理論上你可以在GM的無(wú)人車上安裝Lyft app，讓預(yù)裝的Waymo自動(dòng)駕駛模塊開車載著人到處逛。顯然，一些人希望有跨層的影響力，或者可能想進(jìn)行捆綁——Tesla說(shuō)自己計(jì)劃禁止車主用自己的無(wú)人車采用非自家的任何其他按需服務(wù)。反過來(lái)就不行了——Uber就不會(huì)堅(jiān)持要你只用它自己的無(wú)人駕駛系統(tǒng)。不過盡管微軟在Office和Windows上相互利用了影響力，但這兩個(gè)都是靠自己的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)贏得各自市場(chǎng)的：一家小型的OEM堅(jiān)持要你使用其小規(guī)模的機(jī)器的士服務(wù)，就像是1995年的蘋果堅(jiān)持要買AppleWorks而不是微軟Office一樣。我猜測(cè)一個(gè)更加中立的辦法也許是會(huì)占得上風(fēng)。如果我們要對(duì)所有車輛進(jìn)行跨城市的協(xié)調(diào)，或者甚至在路口進(jìn)行車與車之間的通信時(shí)就更是如此——你將需要某種公共的層(盡管我一直都更偏好去中心化系統(tǒng))。
但這一切都是猜測(cè)的成分頗多，就像在1900年的時(shí)候試圖預(yù)測(cè)交通擁堵會(huì)是什么樣子。有一個(gè)領(lǐng)域我們能夠討論關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)可能是什么樣的，那就是無(wú)人化本身。這跟硬件、傳感器以及軟件有關(guān)，但主要是跟數(shù)據(jù)有關(guān)，對(duì)于無(wú)人化來(lái)說(shuō)有兩種數(shù)據(jù)是重要的——地圖數(shù)據(jù)和駕駛數(shù)據(jù)。首先看看“地圖”。
我們的大腦在不斷處理傳感器數(shù)據(jù)同時(shí)建立起周圍世界的3D模型，這都是在實(shí)時(shí)且頗為下意識(shí)的情況下發(fā)生的，以至于當(dāng)我們?cè)谏种写┬袝r(shí)也不會(huì)被樹根絆倒或者頭撞到樹枝(基本上不會(huì))。在無(wú)人駕駛領(lǐng)域又被稱為是SLAM(同步定位與地圖構(gòu)建)——我們映射周圍環(huán)境并且定位自己在其中的位置。這顯然是無(wú)人駕駛的基本要求——無(wú)人車需要弄清楚自己在道路的位置，周邊有什么特征(車道、轉(zhuǎn)彎、路邊、交通燈等)，它們還需要弄清楚路上還有哪些其他的車及其移動(dòng)速度有多快。
在真正的道路上實(shí)時(shí)做這些事情仍然非常困難。人類駕駛利用了視覺(以及聲音)，但光靠圖像(尤其是2D圖像)把周圍環(huán)境析取出一個(gè)足夠的3D模型仍然是個(gè)未解難題：機(jī)器學(xué)習(xí)讓這件事情變得可能，但還沒有人把精度做到足夠供駕駛使用。于是，我們開始走捷徑。這就是為什么幾乎所有的無(wú)人駕駛項(xiàng)目都將成像與360°LIDAR結(jié)合起來(lái)的原因：這些傳感器每個(gè)都有自己的局限性，但把它們結(jié)合起來(lái)(“傳感器融合”)你就能得到一幅完整的畫面。僅靠成像建立周圍世界的模型在未來(lái)某個(gè)時(shí)候當(dāng)然是可能的，但利用更多的傳感器能讓你實(shí)現(xiàn)得快很多，即便考慮到你要等到成本和那些傳感器的形態(tài)因子變得更加實(shí)際。也就是說(shuō)，LIDAR是獲得周圍世界模型的一條捷徑。一旦你獲得了這一模型，你往往就會(huì)用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)了解里面有什么東西——這個(gè)是車的樣子，那個(gè)是自行車手的，但就這個(gè)而言似乎并沒有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)(或者不是很強(qiáng))：就算沒有一支車隊(duì)你也能拿到足夠的自行車手圖像。
如果LIDAR是實(shí)現(xiàn)SLAM的捷徑之一，另一條更有趣的捷徑則是采用預(yù)置地圖，其實(shí)就是“高精度3D模型”。你預(yù)先對(duì)道路進(jìn)行勘察，從容地處理好所有的數(shù)據(jù)，建立街道的模型然后把它放進(jìn)任何一輛即將駛?cè)氲缆返能嚴(yán)锩妗，F(xiàn)在無(wú)人車不再需要在時(shí)速65英里的情況下實(shí)時(shí)處理所有的數(shù)據(jù)并識(shí)別轉(zhuǎn)彎或交通燈了——相反，它已經(jīng)知道去哪里尋找交通燈，它還可以將關(guān)鍵地標(biāo)與模型進(jìn)行比對(duì)以在任何時(shí)候都能定位自己在道路的位置。這樣，你的車用攝像頭和LIDAR通過跟預(yù)置地圖進(jìn)行比較而不是從零做起來(lái)弄清楚它在道路的什么位置，交通燈在哪里等，同時(shí)也用這些輸入來(lái)實(shí)時(shí)識(shí)別周圍的其他車輛。
地圖就有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。當(dāng)任何一輛無(wú)人車沿著預(yù)先映射的道路行駛時(shí)，它既會(huì)將道路與地圖進(jìn)行對(duì)比同時(shí)也會(huì)更新地圖：每一輛無(wú)人車也可以成為一輛勘察車。如果你賣出了50萬(wàn)輛無(wú)人車而別人只賣出1萬(wàn)輛，你的地圖就會(huì)更新越多并且更，這樣一來(lái)你的車就不那么容易碰到某個(gè)全新的、出乎意料的東西而感到疑惑。你賣的車越多，你所有的車就變得越好——這是的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。
這里的風(fēng)險(xiǎn)是，從長(zhǎng)期來(lái)看，就像汽車不用LIDAR也能做SLAM是有可能的那樣，不用預(yù)置地圖來(lái)做到這些也是可能的——畢竟，人類就能這樣。這會(huì)不會(huì)發(fā)生以及什么時(shí)候會(huì)發(fā)生還不清楚，但目前看來(lái)似乎要等到無(wú)人車上市銷售之后很久才行，到了那個(gè)時(shí)候整個(gè)版圖的其他部分看起來(lái)可能也已經(jīng)很不一樣了。
那么，地圖就是在數(shù)據(jù)方面的個(gè)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)了——第二個(gè)來(lái)自于汽車?yán)斫饬酥車h(huán)境之后所做的事情。在空無(wú)一人的道路上行駛，還是的確是在到處都是其他無(wú)人車的道路上行駛，一旦你能看到的話，這是一個(gè)問題，但弄清楚道路上的其他人準(zhǔn)備要干什么，為此你又要干什么，則完全是另一個(gè)問題了。
支持自動(dòng)駕駛的突破之一是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該很擅長(zhǎng)干這個(gè)：機(jī)器學(xué)習(xí)不像過去的技術(shù)，你不需要寫復(fù)雜的規(guī)則去解釋你是如何思考大家會(huì)怎么行事的，它會(huì)使用數(shù)據(jù)——而且越多越好。你能夠收集的關(guān)于真正的司機(jī)(包括其他司機(jī)以及坐在勘察車的司機(jī)本人)在現(xiàn)實(shí)世界中如何行為和做出反應(yīng)的數(shù)據(jù)越多，你的軟件對(duì)周圍發(fā)生的事情的理解就越好，規(guī)劃下一步該做什么就會(huì)越好。就像地圖一樣，在正式推出前你的測(cè)試車像收集好了這些數(shù)據(jù)，但在推出后，你賣出的每一輛車都在收集這一數(shù)據(jù)并將其發(fā)送回家里。那么，就像地圖一樣，你賣出去的車越多，你所有的車都會(huì)越好——這也是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。
駕駛數(shù)據(jù)還可以有另一個(gè)二次使用，用于駕駛數(shù)據(jù)仿真。這是為了解決“如果發(fā)生了X，我們的無(wú)人車會(huì)作何反應(yīng)?”的問題。做這個(gè)的辦法之一是造一輛無(wú)人車讓它一整天自行在城市里亂逛，看看它對(duì)其他司機(jī)身上發(fā)生的任何隨機(jī)事件是怎么反應(yīng)的。問題是這不是一個(gè)受控的實(shí)驗(yàn)——你沒法向新軟件重現(xiàn)一個(gè)場(chǎng)景來(lái)看看什么發(fā)生了改變以及你的問題是否得到了解決。因此，現(xiàn)在大量的努力都是投入到仿真方面的——你把你的無(wú)人車軟件放進(jìn)《俠盜獵車手》里面(幾乎就是這樣)，然后針對(duì)任何你需要的情況對(duì)它進(jìn)行測(cè)試。這未必需要捕捉到一些東西(“LIDAR會(huì)不會(huì)檢測(cè)出那輛卡車?”)，而且一些仿真場(chǎng)景將會(huì)是循環(huán)的，但它的確告訴了你自己的系統(tǒng)會(huì)對(duì)確定的情況作何反應(yīng)，而你則可以從你的真實(shí)世界的駕駛數(shù)據(jù)中收集那些情況。那么這里就出現(xiàn)了一個(gè)間接的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)：你擁有的真實(shí)世界的駕駛數(shù)據(jù)越多，你的仿真就可以越，因此也就可以把你的軟件做得越好。仿真顯然也存在著規(guī)模優(yōu)勢(shì)，這體現(xiàn)在你能夠拿出多少計(jì)算資源，投入多少人，以及在大型計(jì)算項(xiàng)目上擁有多少體系知識(shí)來(lái)做這件事情上。作為Google的一部分顯然給Waymo帶來(lái)了一項(xiàng)優(yōu)勢(shì)：它報(bào)告說(shuō)每周的“真正”無(wú)人駕駛行駛里程可達(dá)25000英里，但在2016年累計(jì)模擬行駛里程已經(jīng)達(dá)到了10億英里(平均每周1900萬(wàn)英里)。
有人認(rèn)為Tesla在地圖和駕駛數(shù)據(jù)方面都處于：自2016年末以來(lái)，它的那些客戶購(gòu)買了“Autopilot(自動(dòng)導(dǎo)航)”附件的新車都有8個(gè)攝像頭，可生成接近360°的視場(chǎng)，再加上一個(gè)前向雷達(dá)(此外還有一組超聲波傳感器，但是識(shí)別范圍很小，主要是用于停車)作為補(bǔ)充。所有這些都能收集地圖和司機(jī)行為數(shù)據(jù)然后回傳給Tesla，不過似乎Tesla近才剛剛開始收集其中一些數(shù)據(jù)。關(guān)鍵是既然雷達(dá)只是指向前面，Tesla將被迫僅靠成像來(lái)建立周圍世界大部分的模型，但就像我前面指出那樣，我們還不知道如何地做到這一點(diǎn)。這意味著Tesla其實(shí)在收集著目前沒人能夠解讀的數(shù)據(jù)(或者至少解讀得足夠好到可以形成完整解決方案)。當(dāng)然，你還必須解決這個(gè)問題，這既是為了收集數(shù)據(jù)，也是為了能駕駛汽車，這樣看來(lái)，Tesla正在進(jìn)行一場(chǎng)逆向思維的豪賭，賭的是計(jì)算機(jī)視覺的進(jìn)展速度會(huì)超出我們想象。因?yàn)椴恍枰萀IDAR的廉價(jià)化/實(shí)用化，Tesla是節(jié)省了時(shí)間，但在沒有LIDAR(把LIDAR放進(jìn)所有的Tesla車上面幾乎是不可能的)的情況下做無(wú)人駕駛意味著計(jì)算機(jī)視覺軟件必須解決更困難的問題，而這個(gè)問題的解決可能需要的時(shí)間更久。如果無(wú)人駕駛軟件的其他部分——那些決定汽車應(yīng)該做什么事情的組件需要很長(zhǎng)時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)的話，LIDAR也許就會(huì)先于無(wú)人駕駛可行之前變得便宜且實(shí)用起來(lái)，從而導(dǎo)致Tesla抄的近路變得無(wú)關(guān)緊要。會(huì)不會(huì)這樣呢?我們走著瞧。
那么，數(shù)據(jù)是有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，也就是贏家通吃效應(yīng)的：駕駛數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)都有。這就引出了兩個(gè)問題：誰(shuí)掌握了這些數(shù)據(jù)，你又需要多少數(shù)據(jù)?
數(shù)據(jù)的所有權(quán)是一種有趣的權(quán)力和價(jià)值鏈問題。顯然Tesla打算自己開發(fā)所有的重要技術(shù)然后放進(jìn)自己的車?yán)?，所以它也擁有?shù)據(jù)。但一些OEM已經(jīng)提出，車是自己的，客戶關(guān)系也是自己的，所以擁有和分配的是他們的數(shù)據(jù)，不是任何技術(shù)合作伙伴的。對(duì)于傳感器供應(yīng)商來(lái)說(shuō)這似乎是一個(gè)合理的定位：我不敢肯定自己賣GPU、攝像頭或者LIDAR同時(shí)還向保留數(shù)據(jù)是否可持續(xù)。但執(zhí)行制造無(wú)人駕駛部件的公司是需要擁有那些數(shù)據(jù)的，因?yàn)檫@是工作機(jī)制的要求。如果你不把數(shù)據(jù)反饋回來(lái)給技術(shù)它就不能進(jìn)一步改進(jìn)自己。這意味著OEM在給供應(yīng)商創(chuàng)造了網(wǎng)絡(luò)價(jià)值，但除了可以實(shí)現(xiàn)更好的自動(dòng)化之外，自己卻沒有獲得其中的任何價(jià)值，但那種更好的自動(dòng)化會(huì)成為一種商品，任何使用它的OEM的所有產(chǎn)品都可以用。這就是PC或者Android OEM的定位：他們通過同意在自己的產(chǎn)品內(nèi)使用該軟件而制造出網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，這讓他們可以賣出自己的產(chǎn)品，但他們的產(chǎn)品已經(jīng)變成了接近于日用品，網(wǎng)絡(luò)價(jià)值已經(jīng)流到技術(shù)公司那里了。這是一個(gè)良性循環(huán)，大部分的價(jià)值都跑到了供應(yīng)商而不是OEM那里。這當(dāng)然就是為什么大多數(shù)汽車OEM想要自己做的原因：因?yàn)樗麄儾幌肼涞孟馛ompaq那樣的結(jié)局。
這就把我引向了后一個(gè)問題：你究竟需要多少數(shù)據(jù)?你增加的數(shù)據(jù)越多，系統(tǒng)是不是多多少少都會(huì)無(wú)限地變得更好?還是說(shuō)會(huì)形成一條S曲線——到了一定時(shí)候增加的數(shù)據(jù)越多會(huì)出現(xiàn)收益遞減的規(guī)律?
也就是說(shuō)——網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)到底有多強(qiáng)勁?
對(duì)于地圖來(lái)說(shuō)，這個(gè)問題是相當(dāng)清楚的。你的地圖要好到支撐多大密度的車和多高的頻率，這個(gè)轉(zhuǎn)換成市場(chǎng)份額的小要求又是多少?這個(gè)市場(chǎng)能夠承受多少的參與者?可以有10家來(lái)做嗎?還是兩家?一堆的二級(jí)OEM能不能一起合作湊出所有的地圖數(shù)據(jù)?送貨卡車能不能像今天賣其他類型的地圖數(shù)據(jù)那樣賣自己的數(shù)據(jù)?再次地，這不像消費(fèi)者軟件生態(tài)體系——RIM和諾基亞沒法共享黑莓和S60的用戶群，但地圖是可以池化的。這是一個(gè)準(zhǔn)入門檻還是準(zhǔn)入條件?
同樣的問題也適用于駕駛數(shù)據(jù)，或者說(shuō)其實(shí)包括所有的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目：隨著你添加的數(shù)據(jù)越來(lái)越多到什么時(shí)候會(huì)出現(xiàn)收益遞減?曲線到什么時(shí)候會(huì)開始放緩?那時(shí)候有多少人會(huì)獲得這種規(guī)模的數(shù)據(jù)?就通用搜索而言，這種改進(jìn)似乎是*的——答案的相關(guān)性(幾乎)可以一直改進(jìn)下去。但對(duì)于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)，可以確定的是那里似乎是有天花板的——如果一輛車在那不勒斯開一年都沒有遇到什么麻煩的話，那還有多少改進(jìn)空間?到了一定時(shí)候你基本上就到頂了。網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)意味著如果你的用戶增多你的產(chǎn)品就會(huì)變得越來(lái)越好，但用戶到了多少之后產(chǎn)品就基本沒什么改進(jìn)空間了呢?你需要賣出多少輛車才能達(dá)到那種程度呢?與此同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)本身也在迅速改變——你沒法排除掉實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的數(shù)據(jù)量急劇下降的可能性。
后，這一切的潛臺(tái)詞是那么一種更好或更糟的無(wú)人駕駛是否存在。但“更糟”的無(wú)人駕駛意味著什么呢?是指撞死的可能性降低，還是說(shuō)車更有可能感到迷惑，然后自動(dòng)開到路邊聯(lián)系上遠(yuǎn)程支持中心，讓人類操作員接管?人工控制會(huì)沖破一堆聚苯乙烯包裝突然出現(xiàn)嗎(注：也許人工控制命令會(huì)讓方向盤等像安全氣囊那樣的機(jī)制)?車會(huì)說(shuō)些鼓勵(lì)性的話嗎?
我懷疑這個(gè)答案是L5級(jí)(全自動(dòng))會(huì)以L4級(jí)的演進(jìn)出現(xiàn)——也就是每一輛車都會(huì)有人工控制，但會(huì)被用得越來(lái)越少，而明確的L5會(huì)分階段出現(xiàn)，隨著人工控制的慢慢減少，然后被藏起來(lái)，再到撤銷掉——終退化掉了。這可能是按照?qǐng)鼍俺霈F(xiàn)的——我們可能先在德國(guó)實(shí)現(xiàn)L5，然后再到那不勒斯或者莫斯科。這將意味著數(shù)據(jù)是以網(wǎng)絡(luò)的級(jí)別來(lái)收集和使用的，后才實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)。
現(xiàn)在我們還無(wú)法真正知道這些問題的答案。這個(gè)領(lǐng)域里面很少人會(huì)預(yù)期完全的“L5”級(jí)無(wú)人駕駛會(huì)在5年內(nèi)出現(xiàn)，大多數(shù)傾向于認(rèn)為還要用接近10年的時(shí)間。然而，他們指出了一系列對(duì)汽車業(yè)有著截然不同影響的結(jié)果。其中的一個(gè)是網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)可能會(huì)相對(duì)較弱，會(huì)有5到10家公司提供可行的無(wú)人駕駛平臺(tái)。這種情況下，汽車業(yè)會(huì)把無(wú)人駕駛當(dāng)作部件來(lái)購(gòu)買，其價(jià)格可能跟今天的ABS、安全氣囊或者衛(wèi)星導(dǎo)航差不多。它可能還會(huì)面臨激進(jìn)變化——無(wú)人意味著按需出行的成本至少要降低3/4，而這會(huì)讓很多人重新考慮要不要買車，而向電動(dòng)化的轉(zhuǎn)變又會(huì)將車內(nèi)活動(dòng)件的數(shù)量減少到1/5至1/10的規(guī)模，這將完全改變工程設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)、供應(yīng)商群體以及準(zhǔn)入門檻。但它不會(huì)被Android化。而另一個(gè)則是只有Waymo把這件事干成了，這樣的話整個(gè)行業(yè)又會(huì)大不一樣了。
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