“蒙眼”也能自動駕駛？中國科技公司靠這個技術火到海外

“盡管我如此熱愛開車，但如果能把汽車的控制權交給機器，我依然興奮無比。這一天遲早會到來?！?/span>

近日，比爾·蓋茨在個人博客Gates Notes上分享了他在倫敦市區試乘自動駕駛車的經歷，引發廣泛關注。

這一段旅程發生在倫敦市中心，途經許多復雜路況。盡管安全駕駛員曾多次接手汽車，但在大多數復雜的場景里，自動駕駛的汽車仍然應付自如。不論是在狹窄復雜的路口禮讓行人，還是遇到橫穿的車輛及時減速，這輛在SAE（美國工程師協會）的分類定級為L2-L3級別的汽車，都給這位在科技界叱咤風云的大佬，帶來了一段"有一絲不真實感”且"令人難忘”的體驗。以至于哪怕在2019年，他曾公開表示過對AI技術應用在自動駕駛領域的質疑，在2023年的這次試乘體驗后，他仍然興奮地寫下自己樂觀的預言：“十年內，自動駕駛汽車將達到轉折點?！?/span>

也許，這一天會比比爾·蓋茨想象中的更早一點到來，以他沒想到的方式。

揚名海外

在比爾·蓋茨發布自己試乘經歷的前一周，一條來自中國的自動駕駛技術視頻已經在海外收獲了數百萬網友的關注。

近年來，自動駕駛的路測視頻并不少見，但讓海外網友驚呼的是，這一次的“自動駕駛車”遮住了車上的全部攝像頭與傳感器，以“蒙眼”的方式途經多個復雜場景路段，實現了全程無接管。

這段無異于“盲人”開車的視頻，拍攝于湖南省衡陽市一條車流密集的道路上，來自于一家中國科技企業——蘑菇車聯。視頻一經發布，獲得了海外很多知名科技UP主們的點贊轉發，他們在這則技術視頻下不斷@馬斯克、Waymo、Cruise等一眾科技大佬和知名企業。

與比爾·蓋茨體驗的自動駕駛不同，蘑菇車聯這一次是通過路側智能設備的感知、運算和通信實現的自動駕駛。據了解，這可能是全球首次有公司僅通過路側智能設備實現城市開放道路L4級的自動駕駛。

視頻中左側畫面展示了一個實時的、動態的、真實的數字交通運行系統，它是通過布設在道路兩側的蘑菇數字道路基站2.0（Mogo AI Station 2.0，下稱“基站”）實現的，這套系統可以向車輛超視距發送紅綠燈燈態、行人路面狀況、前車剎車和交通事故等信息，使自動駕駛車輛安全實現路權博弈、提速、超車和自主變道等功能。

預知紅綠燈：

提前避讓行人：

變道超車：

躲避故障車：

無輔助左轉：

“ This is cool ! ”，重點關注全球科技產業發展的科技博主Jonathan Casey 在Twitter上轉發了蘑菇車聯的視頻，評論道“有V2X基礎設施的城市中，自動駕駛車輛將更有可能大規模落地！”并@waymo、cruise等自動駕駛知名企業。（V2X：vehicle to everything，即車用無線通信技術。）

北美地區頗具影響力的科技博主Karl Conrad也關注到此事，并@特斯拉創始人埃隆·馬斯克（其言論經常成為引領自動駕駛技術革命的潮流），你相信AI+V2X基礎設施能讓自動駕駛更容易實現嗎？來自中國的蘑菇車聯通過“AI+V2X基礎設施讓自動駕駛汽車走進現實?！?/span>

蘑菇車聯，一家成立于2017年的中國科技企業，用了5年時間，在自動駕駛領域走出了一條與特斯拉等智能汽車制造商和一眾科技巨頭“老大哥”們完全不同的技術路線。也難怪這些含金量十足的海外up主們會發出如此感慨。

作為一家主打“車路云一體化”的自動駕駛科技公司，蘑菇車聯設計的這套基站產品涵蓋計算模塊（路側操作系統、邊緣計算設備）、通信交互模塊（路側通信單元）、感知模塊（雷達、攝像頭）等軟硬件產品，可以在城市道路、高速公路、景區園區等場景中實現部署。這套產品將有可能解決當前自動駕駛的諸多棘手問題，一旦推廣使用，將可能徹底改變當前的自動駕駛難以應用的局面。

城市場景：

高速場景：

景區場景：

而在此之前，關于自動駕駛的探索，正在經歷一個十分尷尬的階段。

前有業界標桿特斯拉自動駕駛靈魂人物宣布離職，后有知名車企創始人直言“自動駕駛就是皇帝的新裝”，“最終就是一個高級輔助駕駛”……全球多家自動駕駛公司或解散或裁員，資本陷入寒冬，市場一片哀嚎。

或許也正因為如此，當蘑菇車聯這家來自中國的科技公司，以“盲人”開車的方式展示了AI數字道路基站時，也給全球自動駕駛行業輸入了新的希望和活力。

已有海外知名科技媒體在報道中稱，中國有望樹立新的全球標準，以不同以往的方式開辟出自動駕駛商業化落地的道路。

擁有大量年輕讀者的新興科技新聞網站TechMediaToday在其3月27日的報道中指出：“蘑菇車聯只是中國科技企業的一個縮影。中國的自動駕駛技術正在以一個不可思議的速度成長?！?/span>

英國商業類媒體Fortuneherald在其4月3日的報道中稱：“蘑菇車聯已將自動化提升到一個全新水平，目前已通過智慧城市整合實現自動駕駛革命?！?/span>

能實現嗎?

把時間向前回撥一個多世紀，1886年，當比坐馬車跑得還慢的汽車行駛在并不寬闊的道路上時，幾乎沒有人看好這個“愚蠢且碩大”的發明。

歷史的奇妙之處正在于它的不斷重演。盡管不斷有科技企業、汽車企業為自動駕駛添薪加柴，十年耕耘間，仍然不乏唱衰之聲。在知乎搜索欄中打出“自動駕駛”幾個字后，自動關聯的詞條往往是，“什么時候實現”“能買到嗎”，而討論熱度最高的話題，一般是“什么時候涼涼”，諸如此類。

事實上，自2016年，谷歌AlphaGo與世界圍棋冠軍李世石在人機大戰中獲勝，人工智能+汽車產業乘勢而起之后，整個智能駕駛產業都幾經沉浮，無論是像特斯拉、Waymo這樣以技術馳名的新貴，還是通用、大眾這樣的百年品牌，在自動駕駛的路上都問題重重。

眾所周知，特斯拉一直以領先全球的智能駕駛技術受到年輕人和技術極客的追捧，早在2018年就實現了 L2 級別的輔助駕駛，其一年一度的AI Day更已成為業內矚目的技術盛宴。創始人埃隆·馬斯克也繼喬布斯之后，“加冕”為全球科技界的超級偶像。

春風得意馬蹄疾，然而尚未看盡繁花。幾場全球范圍內的自動駕駛事故風波，連帶著一腦門子有虛假宣傳之嫌的官司（實際上實現了的L2+級輔助駕駛，還不到自動駕駛的級別），差不多便將這家科技新貴拉下神壇，陷入信任危機。

直至剛剛過去的2022年，一邊是致力于L4級自動駕駛的公司不斷折戟沉沙，或宣布破產、或提出“降維打擊”從L4轉向L2市場；一邊是專注于L2級輔助駕駛的公司在安全性和功能性上，始終無法交出讓消費者滿意的答卷，反而是那些被曝光被詬病的，動輒數萬元的“智能駕駛選裝包”和有限的使用場景，一而再再而三地降低著消費者的期待，讓真正的自動駕駛看起來遙遙無期。

悲觀的行業信號似乎回應了比爾·蓋茨三年前對谷歌、uber等科技公司將AI的落地押注在自動駕駛上的質疑。

問題到底出在哪？自動駕駛真的能實現嗎？

已經有同行者在這條賽道上手執火把，叩問答案。

無論是率先實現L2+級高級輔助駕駛的特斯拉，還是像Waymo一樣的L4級別自動駕駛運營商，都僅依賴于車的智能。從過去多年的探索來看，這一路線正遇到明顯的挑戰。

受限于視角和數據處理能力，單車路線在識別周圍環境，突發情況的識別、決策、執行上始終難以達到要求。不與其他交通參與元素協同的特點，也讓其在軌跡預測、駕駛意圖“博弈”方面存在困難，難以徹底解決安全問題，實現規?；?、商業化應用。而一旦涉及量產，要兼顧從汽車工程角度考慮的散熱、功率等諸多問題，算力的限制也讓許多在試驗階段效果不錯的算法難以發揮。

久而久之，這些需求和問題堆積起了難以突破的行業壁壘，橫亙在“數據”和“算力”的背后，影響著關乎自動駕駛的兩個根本性話題：安全問題和適用場景。

當過往的輔助駕駛和自動駕駛技術都無法滿足市場需求的時候，蘑菇車聯的AI數字道路基站會不會翻攪起新的浪潮，成為解決自動駕駛困局的利器？

破局之路

行至變局之中，蘑菇車聯給出不同他人的答案。

文首的視頻其實是展現了一種極端情況，蘑菇車聯主動遮蓋了車輛上的傳感器，但該公司實際商業化運行時，車輛的傳感器會正常工作。這意味著，車端自身有一重安全保障，而路邊基站提供了更高維度的第二重保障。因此，在蘑菇車聯的自動駕駛方案里，兩重安全保障同時工作，互補協作，形成一個有機整體。

蘑菇車聯的核心是構建一套包含智能車輛和自動駕駛基礎設施在內的系統，他們叫“車路云一體化”，來推動更高級別的自動駕駛落地商業化。簡言之，就是用體系去處理個體無法解決的問題。

事實上，如果從廣義的“自動駕駛”來看，如民航飛機、高鐵、輪船都在一定程度上實現了自動駕駛，但沒有一個是僅憑個體實現的，全部依靠“系統”實現導航、管理、調度。

當然，“系統”也會讓個體發揮更大價值。這個事情在通信和互聯網領域剛剛發生過，難以計數的通信基站和光纜，最終將PC、手機等智能終端連接在一起，改變了今天的世界和你我每一個人的生活方式。類似的故事，正在汽車和交通出行領域發生。

“自動駕駛”舊世界里的那些頑疾，正在被逐個擊破。

首先且最重要的是安全問題。在蘑菇車聯的提供的數字基站方案中，其車路云一體化的系統可以從“上帝視角”實現全面無死角的信息獲取，解決“看不到”的問題，比如，車輛能夠提前獲得幾公里之外的交通狀況，避免行業棘手的“鬼探頭”問題；另一方面，很多追尾、碰撞事故是因為司機看到突發狀況，但來不及做出反應導致的，而基于強大的超級計算機，蘑菇車聯這套系統整體鏈路時延要比人類反應速度的極限快3倍，僅需100毫秒，解決了“來不及”的問題，極大程度降低了事故的可能性。

其次是全局交通效率的問題。假設路上的車輛均接入車路云一體化交通系統，那么系統就可以對全域車輛進行合理調度和路線規劃，甚至可以根據實際情況調整紅綠燈時間，有效避免交通擁堵，進而提高整個城市的通行效率。

普適性問題也在必然考慮的范圍之內。蘑菇車聯開發的這套技術除了可以支持L4級別的自動駕駛外，也能為其覆蓋區域內其他L1-L3的車輛進行數據賦能。而且，不光是乘用車，理論上一切接入系統的商用車、低速無人車等，都能通過車載設備甚至手機程序等獲得基站的強大數據支持和服務。

蘑菇車聯AI數字道路基站得到大規模應用的項目位于衡陽，也就是前面視頻中展示的那條全長38公里的數字道路。目前，每天已有約5000輛智能網聯車輛與基站產生通訊，日均可處理數據流46.2TB，分析感知數據18.5億幀，識別交通參與對象196.4萬個，下發燈態信息2592萬次，計算V2X事件 23.7億次，車路協同交互2737萬次……

這些數字不只是冰冷的符號，它們共建起聰明的車+智慧的路+具備全局調控能力的云，無論從技術研發的數據和算力來看，還是產品的安全性、體驗感來看，這些都是既往自動駕駛技術所無法企及的。

AI數字道路基站作為一種道路交通基礎設施，可以理解為高速公路、高鐵一樣的新基建能力，相較于歐美國家，中國從客觀條件上也更能夠支持該系統方案的大規模落地。

數據顯示，車路云一體化橫跨汽車、通訊、交通等數個萬億級市場空間，且與新基建板塊密切相關。中國信通院曾預測，“十四五”期間，中國新基建投資將達10.6萬億元，而智慧交通是新基建重點領域，商業潛力巨大。

對此，通用Cruise CEO Kyle Vogt 曾在行業會議中表示，很羨慕中國政府“keep the regulation wide open”, 創造各種政策便利鼓勵道路信息化的基建，給智能網聯車和無人駕駛創造發展空間。

當車端智能沒辦法解決自動駕駛的一些長尾問題的時候，也許，在中國AI+V2X基礎設施建設的方式是實現自動駕駛的新思路。

不知道如果讓比爾·蓋茨來乘坐中國蘑菇車聯的車輛，他會做出怎樣的評價呢。

*注釋：根據SAE（國際汽車工程師協會）自動駕駛分級，以無人化程度，自動駕駛被分為L0至L5共6個等級。L1、L2是輔助駕駛，需要司機操控或隨時接管；L3及以上是自動駕駛，事故主要責任從司機變為系統，但L3屬于有條件自動化，仍需要司機坐在駕駛位以及時接管；L4是高度自動化，可以去掉駕駛員，在一定環境內無人駕駛；L5則是完全自動化，在任何天氣、路況下都可以無人駕駛。