百度預(yù)計今年年底Apollo可在簡單城市路況下完成自動駕駛；到2020年底將實現(xiàn)高速和城市道路全路網(wǎng)自動駕駛。
李彥宏在開發(fā)者大會上親自坐自動駕駛汽車上了五環(huán)，在一定程度上的確證明了百度的階段性成果，但存疑之處也不少。
車隊前后有好些都是百度的“自己人”，理論上百度可以提前訓(xùn)練車子熟悉路線，和真實開放路段的自動駕駛還差得遠，頂多是L2-L3之間的封閉路段駕駛。
李彥宏的車雙實線并道違反交規(guī)，還被北京交警點名批評了。從技術(shù)到監(jiān)管環(huán)境，百度的時間線恐怕過于樂觀了。
5、傳統(tǒng)車企：綜合實力強勁的百年老店
傳統(tǒng)車企和新興互聯(lián)網(wǎng)勢力是無人駕駛領(lǐng)域的兩大陣營，有人認為，傳統(tǒng)車企在無人駕駛領(lǐng)域起步晚，將備受新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的沖擊，其實未必。
今年4月Navigant發(fā)表的無人駕駛研究報告顯示，目前無人駕駛領(lǐng)域公司的前六名是：福特、通用、雷諾-日產(chǎn)、戴姆勒、大眾集團、寶馬。而谷歌、特斯拉和Uber分別位列第7、第12和第16。
可見，算法和技術(shù)只是無人駕駛的因素之一。傳統(tǒng)車企在造車、渠道以及資源整合能力上的綜合實力更強，也低調(diào)地做了很多工作，只是在宣傳上沒有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)叫得兇罷了。
比如，福特宣布2021年實現(xiàn)完全自動駕駛汽車（SAE L4，等同于L3）的商業(yè)落地；已通過投資各垂直領(lǐng)域的制造商，手握激光雷達、人工智能、算法和地圖四張王牌。
通用也采取了一系列動作：砸5億美元和Lyft共同打造無人駕駛網(wǎng)絡(luò)，10億美元收購Cruise Automation，和IBM合作植入沃森AI技術(shù)等等。
總而言之，從目前各傳統(tǒng)車企的時間表上來看，他們對自己的漸進式路線還算樂觀，大多預(yù)計在2020年前后實現(xiàn)L4的落地。
6、創(chuàng)業(yè)團隊：精兵作戰(zhàn)，將成生態(tài)鏈條中一環(huán)
此外，無人駕駛領(lǐng)域的重要玩家還有博世、Delphi、ZF、英偉達等Tier 1、Tier 2供應(yīng)商，以及新興創(chuàng)業(yè)團隊。
我們認為，無人駕駛的盤子雖然大，但創(chuàng)業(yè)團隊的特點在于小而精，和Tier 2零件供應(yīng)商類似，成為垂直領(lǐng)域的“螺絲釘”技術(shù)提供方，或者軟硬件都做，自主研發(fā)完成L2~L3的輔助駕駛功能，但L4的段位太高，這個級別的市場不是生于草莽的小團隊能夠撬動的。
歸根結(jié)底，創(chuàng)業(yè)團隊在需要軟硬件結(jié)合、大量資金投入的無人駕駛領(lǐng)域，難以獨立做出一個完整生態(tài)。未來很可能走向被并購的結(jié)局。
二、挑戰(zhàn)、瓶頸和發(fā)展差距
通過盤點各個類型玩家的最新進展，我們發(fā)現(xiàn)，已落地的自動駕駛技術(shù)還離真正意義的無人駕駛差得很遠。即便是谷歌在把激光雷達成本從7萬降到7500美金之后，在推進L4方面的進展也并沒有加快。
那么，橫在無人駕駛面前的坎到底是什么呢？最關(guān)鍵的核心在于無人駕駛的安全性和精度要求極高。即使是99.99%的精準(zhǔn)度目前都尚未達到，更遑論無人駕駛涉及到人的生命，必須要達到99.99999%才行。
首先，激光雷達和圖像識別兩種路徑對比之下，只有激光雷達才有可能滿足精度要求，但成本仍然高出攝像頭一大截。
圖像識別的誤判率較高，只能做到L2-L3的高級輔助自動駕駛水平；尤其是在高速移動過程中以及惡劣天氣環(huán)境，攝像頭圖像識別的自動輔助駕駛功能往往會失靈。只有激光雷達能達到L4的精度要求。
更為關(guān)鍵的是，攝像頭和超聲波雷達收集的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗積累，和激光雷達收集的數(shù)據(jù)并非同一類型；也就是在L2-L3階段積累的經(jīng)驗，對于后續(xù)進階到L4的幫助很有限。
其次，僅僅做軟件和算法難以達到高精度，玩無人駕駛注定要軟硬件結(jié)合。
說白了，單純開放軟件和算法能力，做無人車領(lǐng)域的“安卓”這種說法，可能有些天真了。
用李開復(fù)的話來說，安卓是一個標(biāo)準(zhǔn)化平臺，基于它的二次開發(fā)空間其實不大。每家車廠從創(chuàng)始至今，都在不斷權(quán)衡設(shè)計、體驗、性能，并做到極致，面對有可能奪取他們對自己車型主導(dǎo)權(quán)的“安卓”，車廠恐怕難以接受。