这些信息好似都释放出了一个强劲的信号，以Waymo“马首是瞻”的自动驾驶玩家们，正一步步将Robotaxi带入现实生活，试图“引诱”消费者入局。事实上，真正的考验才刚刚开始……
■数据之路无捷径
610万英里，这是Waymo自动驾驶汽车在亚利桑那州凤凰城共行驶的里程，其中包括2019年至2020年前9个月中的6.5万英里无人驾驶里程。
在95%的置信度水平下，如果要证明自动驾驶车辆导致的交通事故死亡率比人为驾驶低，至少需要50亿英里的实际道路测试，这是美国兰德公司的数据发现，“里程噩梦”一直是限制自动驾驶规模化商业应用的一大阻碍，即使强如Waymo，实际道路测试里程仍然偏少。
Waymo测试环境大多是郊区，而真正的挑战来自像旧金山、纽约和芝加哥等大城市，这里不但车辆密集，还存在行人、自行车混行的情况。而凤凰城气候干燥，降雨量少，没有北方城市的大雪气候，仍未真正体会到自动驾驶的“麻烦”。Waymo想要在大城市铺开恐怕不是短时间内可以完成的。
尽管Waymo称正在开发新的软件，构建真实的仿真场景，每天可收集约2000万英里的数据。不过仿真模型的建立依然需要真实世界数据的支持，解决“长尾”问题也需要对人类驾驶行为进行大量的模仿学习。就连Waymo CTO也承认，在真实道路上行驶里程越多，仿真训练结果的可靠性就越高。
深谙此道理的Waymo试图进行新的突破。12月1日消息，Waymo将与俄亥俄州的交通研究中心合作，建立一个物理环境，模拟密集的城市驾驶区域，测试边缘案例场景(指极端或很少发生的驾驶情况)。
对比之下，特斯拉在这方面并不发愁。目前搭载硬件2.0版本的特斯拉车型，每个月可获得近10亿英里的行驶里程，数据量之大是Waymo无法企及的(不过也有质疑说特斯拉把消费者当“小白鼠”做测试是种极其不负责任的做法，这里不多做讨论)。
极端情况下数据的积累，很多是花钱也买不来的，无法做到全覆盖。正如Waymo CEO约翰•科拉菲克(John Krafcik)在接受媒体访问时表示，“自动驾驶L5不可能实现，因为还找不到办法解决雨雪天气的雷达感知问题。”
■自动驾驶≠无事故
为了增强公众对自动驾驶的信心，Waymo日前更是自曝“家丑”，公布碰撞数据。
根据记载，2019年1月-2020年9月期间，Waymo和其他道路使用者(包括车辆、行人和自行车)共发生了47次有“联系”的碰撞事件，其中有18次发生在真实道路上，余下29次发生在模拟环境中。
在这些事故中，只有8次(17%)达到了能让安全气囊弹出的严重程度，剩下的39次都不太严重。Waymo对此总结出：即便是有事故的自动驾驶，依然比人类驾驶更安全可靠。
这些真实数据的确对自动驾驶的发展注入了强心剂，但背后忽视了一点——自动驾驶永远不可能等于无事故。对于这个结论，Waymo能说得轻描淡写吗?消费者能够欣然接受吗?谁有权力让机器决定人的安全?
Uber的致死事件还历历在目，最近特斯拉的撞车事故也绝不仅仅是一个企业的问题，背后是整个行业的信任危机。
为获悉美国消费者对自动驾驶汽车所持的态度，相关权威机构在今年进行了调查。结果发现，只有45%的美国人认为无人驾驶汽车可以带来一个更安全的交通环境，这一数据在2016年为63%。
从工业界的视角来看，因为现实场景永远有各种稀奇古怪的情况，总有一些“corner case”是算法从未见过的。比如，今年6月，特斯拉不减速，直接撞上高速上的白色货车，这都是匪夷所思的情况。
这也是自动驾驶一直很难真正落地商用的一大原因。毕竟，即使是0.001%的事故概率，对于事故受害人来说，也是100%的伤害。
■装备升级以应对“天敌”
Waymo在报告中提到，相比较谨慎的自动驾驶车辆，人类在开车过程中的行为差异比较大，包括违反交通规则或超速驾驶。这意味着，Waymo所遇到的碰撞风险，大多数是因为马路上其他司机不遵守交通规则而导致。
值得注意的是，根据报告分析，最常见的车祸是追尾碰撞。此前也有报道称，Waymo自动驾驶过于谨慎。比如，看到黄灯就刹车，引起后车追尾。
Waymo的应对策略是，统计安全驾驶员控制车辆以避免碰撞的事件，然后工程师们对此模拟，如果驾驶员没有接手会发生什么，从而产生一个反事实。通过不断地积累，Waymo可以不断检验调整汽车的临场决策反应，并利用这些数据改进其自动驾驶软件。
正如前面提到的“corner case”，短期来看，减少此类碰撞的唯一方式，是有专门的道路提供给无人出租车。否则，只要路上有人类司机，这些自动驾驶车辆都会继续参与到更多的撞车事故中。
美国一位乘客表示，他并没有对Waymo过于谨慎的做法提出异议，但也不会因为龟速的Waymo堵在路上被路人破口大骂而同情它。
为了运行更高级的行为控制软件，Waymo表示，将在系统中增加大量的激光雷达、摄像头等设备，并开发一个多重冗余的独家计算平台。
对于Waymo的技术路线，特斯拉日前吐槽其自动驾驶技术不够先进，离不开不断更新的高精度地图。背后的原因是，站在纯视觉路线派的角度，这就如同“作弊”，对训练算法能力是不利的。
Waymo的“飞机+大炮”配置与特斯拉的“小米加步枪”配置，谁能最后胜出还未有定论。但无论哪种技术路线，目前马路上那些无法预测的“天敌”，同人类司机相比，机器还有很长的一段路要走。
■中美隔岸交锋
至于国内自动驾驶企业能否效仿做“事故”报告，由于政府对自动驾驶技术主要持严谨的态度，目前处于无事故可记录的状态。
回顾两年前，国内的自动驾驶现状处于“蹒跚而行”阶段，在数据、路测、技术等方面与Waymo相比差距非常大。业内给出的评判是，如果当时Waymo打60分，那国内企业估计只能打20-30分。
Waymo自然不想错失中国市场。在今年首轮外部融资30亿美元后，Waymo就进入中国开展业务进行谈判。这是2018年，Waymo在上海注册了名为慧摩商务咨询(上海)有限公司后，一直希望达到的目标——进入中国开展自动驾驶业务。
如果Waymo入华“实锤”，会不会是“狼来了”?对于那些志在RoboTax的中国玩家而言，无疑会带来很大的冲击。但也不必过度担忧，有特斯拉入华的榜样在，谁知Waymo不是一条“鲇鱼”呢?
更何况，国内自动驾驶企业已不是两年前的水准，在与Waymo的差距正在逐渐缩小。
最显著的一个案例是，今年美国加州机动车管理局(DMV)公布了《2019年自动驾驶接管报告》，在脱离接管次数指标上，百度北美团队首次把Waymo从第一王座上拉下马。
虽然Waymo专家称，“在城市复杂道路和在空旷无人的郊区刷里程是完全不同的，报告中并未包含这一点。”但这也一定程度上证明了中国自动驾驶公司在过去的一年中取得了巨大的进步。
今年9月，百度Apollo已在北京现场直播去掉安全员的无人驾驶载人测试，并拿到长沙无人测试牌照;文远知行也已经在广州开始去掉安全的远程无人驾驶测试。这也意味着中国企业的自动驾驶技术水平正与Waymo逐渐接近。
在技术战略上，Waymo采用“单车智能”技术路线，而在新基建的加持下，中国企业则大多采用“单车智能+车路协同”的“双翅膀”路线。
“中国国内道路交通状况比美国要复杂很多，自动驾驶车辆经历的训练强度也更大，只要给一定时间，我们必定能够快速迭代。”文远知行首席运营官张力对此表示。实际上，Waymo入华并不容易，如开展业务肯定还要等段时间，这给了中国企业预留了一定的空窗期。
■结论：
L4级自动驾驶技术商业化的前提是，系统的驾驶水平要高于人类司机。目前的最大挑战是，无论Waymo，还是百度等自动驾驶企业，正在用80%甚至更多的精力，去想办法解决95%甚至99.9%以外的安全概率的风险问题。
这也注定了RoboTaxi的商业化是一个漫长的过程。Waymo已领先市场走完了自动驾驶的上半场，中国企业紧随其后，而下半场，仅仅是开始……
