劃重點
【聲明】本作品為《晚點LatePost》與騰訊新聞獨家合作內容，未經授權，不得轉載
文 | 劉泓君發自矽谷
編輯 | 宋瑋
暮色降臨之時，當記者在谷歌總部附近的山景城小鎮吃完飯，看見一輛沿路經過的Waymo無人車，立刻掏出手機按下了快門，這已經是5分鐘內開過的第三輛“自動駕駛”車了。
一旁的朋友疑惑不解地說：“你不是吧，寶馬i8也要拍？”他似乎誤解了些什麽。想想也是，對於Waymo已經習以為常的朋友來說，他們並不認為路上裝著雷射雷達的自動駕駛車是個新玩意兒。反而是別致造型的傳統汽車，更會引起注意。
山景城的朋友們有時候甚至厭煩地稱這些Waymo的測試車為“壓路機”。比起“老司機們”開車絲毫不拖泥帶水，要是你前面不幸有輛Waymo，前幾次還有跟著它、調戲它一會兒的興趣，之後就迫不及待地想超車了——尤其是看到這輛車紅燈右轉，卻轉不過去的時候。
十年前，“無人駕駛”還是一個被嘲笑的夢想。如今，對於身處山景城、舊金山、鳳凰城、匹茲堡、亞利桑那州其他小鎮的居民來說，它已經進入到我們的生活。
移動互聯網之後，隨著全球汽車銷量轉點到來，車企不得不直面未來兩大挑戰：新能源化與自動駕駛化。
摩根斯坦利給谷歌母公司Alphabet下的無人車公司Waymo的估值為1750億美元。這比2008年金融危機時誕生的三大獨角獸Uber、Airbnb、WeWork估值加起來都多，僅次於全球最大的汽車廠商豐田汽車的市值。
過去，當說到自動駕駛行業，車廠會強調他們在L2-L3輔助駕駛系統的成果；科技創業公司則會強調L4是完全不同於L2-L3的新物種。L2-L3級自動駕駛，駕駛員必須在駕駛座上，隨時準備接管車。L4級自動駕駛——不要駕駛員，在限定環境中真正做到“無人”駕駛；而L5是指無人駕駛的最高級別，在任何場景任何氣象下，都不需要人來操控。
本文提到的無人駕駛，將聚焦在更加具有顛覆性的L4級自動駕駛。比起希望車廠一步步的進化，L4的研發是高成本、長周期、革命性的，也真正解放人的雙手的。
谷歌創始人拉裡·佩奇，無人駕駛背後真正的靈魂人物，他已經五年沒有接受過任何採訪。記者曾被邀請參觀Waymo無人車誕生的秘密基地，文中的這些風雲人物也頻頻活躍在矽谷大大小小的活動上。這篇萬字長文試圖找到美國無人駕駛崛起的秘密，以及關鍵玩家們是如何催生一個兆大市場。我們嘗試解答以下問題：
·美國無人駕駛的人才從哪裡來？
·十年沒有商業化，這段從未曝光的歷史中，谷歌是如何堅持下來的？
·用人：如果有個天才，無視規則、無視道德，這樣的人你會用嗎？
·2016年，是什麽催熱了無人駕駛行業的爆發式發展？
·同樣的事情正在重複發生：為什麽創始人頻頻讓位給來自汽車行業的空降高管？
·無人駕駛的真實水準到底如何？不妨從用戶吐槽和車禍中學
儘管都是自動駕駛，中美兩國的商業化落地走了不一樣的兩條路，當美國公司開始車企抱團重金投入時，中國公司們則多在研究低速、場景化的無人駕駛實現路徑，下一篇文章，我們還將全面複盤中國的無人駕駛行業。
源起：戰爭、高校與狂熱的企業家
自動駕駛在美國已經有多年的歷史，它集中在大學的實驗室和各大汽車廠商們的矽谷、密歇根的研究院中。
真正讓無人駕駛產生質變的，是2004、2005和2007年舉辦的三屆DRAPA（美國國防部高級研究計劃局）挑戰賽，它把整個行業的人才聚集起來了，還被財大氣粗的谷歌看中了。
2001年，美國深陷阿富汗戰爭，為了應對路邊炸彈引起的大量傷亡，美國國會要求，在2015年，軍方三分之一車輛必須進行無人駕駛。2003年，伊拉克戰爭爆發，無人駕駛還沒有進展。因此美國軍方開啟非常規操作思路——用無人駕駛賽車的方式，為獲勝的團隊提供100萬美元的獎金，在選址上，也選擇了與伊拉克戰爭地形相似的莫哈維沙漠。
說起來是在整個美國招募團隊，最被看好的主力來自於兩支團隊——史丹佛AI實驗室教授塞巴斯特安·特倫（Sebastian Thrun）團隊和卡內基梅隆大學瑞德·惠特克（Red Whittaker）。這倆人也是老同事了。
2004年3月，第一屆DARPA挑戰賽寂寂無名，所有的團隊都慘敗而歸。第一次參賽的團隊原本需要穿越200多公里的賽區，最終沒有一輛車可以通過。沒有經驗的參賽者們腦洞大開：用矩形輪胎來挑戰沙漠地形，或者去改造汽車；也有做地圖試圖讓車按照地圖行駛的；還有人認為摩托車參賽會比汽車更容易。走的最遠的卡內基梅隆團隊，也沒有走過全程的5%。那一年，大部分參賽者的思路是，用硬體改裝汽車。
一年半以後，2005年的第二屆DARPA挑戰賽，還是莫哈維沙漠。經過一年半的準備，特倫甚至在史丹佛讓學生選修課程，討論能夠獲勝的方法。這一次，去年參賽過的團隊開始放棄主要在硬體上改裝車，絕大部分團隊都加上了雷射雷達測距儀等傳感器。大家的一致共識是——改裝硬體不如研究軟體。
那一年，雷射雷達的測距範圍在10米左右，而攝影頭可以看到100米。史丹佛團隊有人提出，我們應該加入計算機視覺。
在大部分人的想象中，要順利通過比賽，就是在繞開障礙物，平坦的路上越快越好；也就是說，能否成功繞開障礙物成為比賽獲勝的關鍵。但事實相反，參賽隊伍們繞開障礙物的時間都差不多，由於沙漠的特殊性，反而是平坦道路的表現，決定了能否獲勝。當時，攝影頭比雷射雷達多看90米，是在發現障礙物的10米急刹車，還是前100米的時候減速通過，這些平坦道路的表現成為影響勝負的重要因素。
特倫所代表的的史丹佛團隊，最終因為視覺方案的加入，成為比賽的冠軍。
這一次，史丹佛能戰勝卡內基梅隆的另一大原因是——莫哈維沙漠在美國西部，更利於他們現場觀測，並在現場練習發現問題；而坐落在美國東部的卡內基梅隆身處城市，對路況不熟。後來，特倫加入谷歌X實驗室的第一個項目是街景地圖而不是無人車，這也源於這次無人駕駛此前的成功路徑——無人車的實現還需要精確的街景地圖。今天，高精地圖已經成為所有無人車的標準配置。
2007年，第三屆DARPA挑戰賽叫做“城市挑戰賽”，這次比賽在美國喬治空軍基地舉行，除了沙漠路段，還增添了城市路段，挑戰升級，獎金也翻一番到200萬。
這一次，所有團隊都學聰明了。雷射雷達、攝影頭、雷達，所有能配備的傳感器都應用到比賽中。儘管史丹佛團隊依然最快通過終點，但卡內基梅隆團隊更穩定，最終還是把冠軍給了卡內基梅隆大學。
在這幾次比賽中，谷歌兩位創始人謝爾蓋·布林和拉裡·佩奇都在全程觀戰。尤其是佩奇，對無人駕駛和飛機均表現出濃烈的興趣，他還會去史丹佛找人討論比賽方案。就連很多參賽的人都對真正實現無人駕駛抱有懷疑，但佩奇卻異常堅定。
過去，矽谷的繁榮與史丹佛源源不斷地輸送人才密不可分，尤其是與計算機相關的專業；卡內基梅隆大學從上個世紀70年代已經開始研究機器人，這所大學在80年代就已經有自己的自動駕駛實驗室，惠特克發明的機器人還幫助清理三裡島核泄漏現場。美國東部匹茲堡這座汽車之城的興起，與卡內基梅隆大學源源不斷地人才輸送密不可分。
DARPA這場挑戰賽，參賽的史丹佛與卡內基梅隆大學，成為美國無人駕駛行業的黃埔軍校。汽車廠商不會錯過一個這麽好的宣傳機會，也不會白白放過與大學科研實驗室一流人才的接觸機會。2007年獲勝車BOSS就來自於一輛通用雪佛蘭的改造。他們紛紛讚助車或者改裝費用，在參賽的車輛上貼滿了廣告。
·塞巴斯特安·特倫（Sebastian Thrun）：2005年冠軍。2009年進入谷歌，從街景地圖到無人車，他開啟了谷歌的無人車項目。
·克里斯·厄姆森（Chris Urmson）：2007年冠軍。後來成為谷歌軟體部門負責人，自動駕駛獨角獸公司Aurora創始人。
·安東尼·萊萬多夫斯基（Anthony Levandowski，下稱“萊萬”）：引發Waymo與Uber官司的焦點人物。參加比賽兩次均失敗，無人駕駛的激進派。現美國聯邦政府對他涉嫌竊取谷歌商業機密一案提起刑事訴訟。
·凱爾·沃格特(Kyle Vogt)：在2004年的比賽中設計了一輛自動駕駛皮卡，之後創建Cruise，現為估值僅次於Waymo的自動駕駛公司。
·布萊恩·塞斯基(Bryan Salesky)：卡內基梅隆系，2007年曾在比賽中負責CMU的軟體技術，谷歌無人駕駛早期團隊成員，後來創建美國自動駕駛公司Argo AI。
·傑西·萊文森(Jesse Levinson)，2007年參賽，作為史丹佛大學團隊，為當年的比賽設計算法，後為Zoox創始人。
DARPA挑戰賽走出的無人駕駛人才
比起這兩所高校參賽團隊的天時地利人和，來自伯克利大學的萊萬，沒有拉到車廠的讚助。他從參賽起就腦洞清奇，改裝了一輛摩托車，並認為摩托車更容易在比賽中獲得勝利。儘管兩次比賽都失敗了，但在2004年、2005年的比賽，摩托車這種別具一格的參賽形式，吸引力谷歌創始人的注意。
僅僅是舉辦了三屆比賽，卻對行業產生了深遠的影響。從第一次所有團隊都毫無經驗，到第二次雷射雷達的加入；到第三次計算機視覺與雷射雷達都成為主流的解決方案。直到今天，無人駕駛的研發也依然在借鑒過去的思路。
更重要的是，拉裡·佩奇看到了希望。第三屆DARPA挑戰賽結束後，佩奇邀請特倫加入谷歌。這些比賽匯聚起的人才，也成為日後谷歌和通用招人的大本營。
谷歌：如何把一個天馬行空的想法堅持10年
為什麽是谷歌最早做出來無人駕駛？因為拉裡·佩奇在。或者說，只要佩奇在，就算不是無人駕駛，也會是其他什麽改變世界的發明。
在美劇《矽谷》中，當Jared說：“絕大部分CEO都沒有一個只是約出去玩玩的好朋友。”大頭說：“不，謝爾蓋·布林有，拉裡·佩奇沒有。”
這個梗經典地概括了谷歌兩個創始人的區別：謝爾蓋·布林外向、開朗，在谷歌的早期主要負責谷歌的品牌、戰略與合作；而內向、不喜歡社交的拉裡·佩奇是發明者、夢想家，也是谷歌的靈魂，如今，46歲的佩奇已經滿頭白發，眼神卻有著孩子般的好奇心。
佩奇的父母都是密歇根大學的計算機教授，他的本科也在密歇根大學度過。密歇根大學為美國培養了大量的汽車人才，也給佩奇研究無人車種下了種子。
1995年，年僅22歲的佩奇考上了史丹佛大學的博士，他當時列出了一張他想要研究的清單：如何利用超鏈接改變互聯網搜索，以及自動駕駛汽車。導師建議他選擇搜索方向，谷歌，就是一家博士論文答辯誕生的公司。當時有很多搜索網站，Google這個清新的小網站，是搜索結果最準的。
佩奇從來不想把夢想局限在互聯網裡，探索太空，打造員工上下班的輕軌體系（另一種無人駕駛），把谷歌的服務裝載在人們的口袋裡，佩奇更像一個發明家，對琢磨這些新事物充滿興趣。
為了把谷歌服務裝載口袋裡，佩奇想研發一個手持計算機，他悄悄花費5000萬美元收購一家公司，還瞞著當時管理谷歌的職業經理人施密特。他花費了大量的時間與這家公司的創始人在一起研究當時的移動作業系統。但這些原本應該是施密特的工作。
佩奇收購的這家公司叫安卓，他每天花時間討論的人就是後來的“安卓之父”安迪·魯賓。如果沒有佩奇，很難說谷歌可以二次成功，抓住移動時代的機會。
2009年，佩奇已經在密歇根大學演講中表達對谷歌不進取的擔憂，他更想用技術解決全人類的問題：“印度汙水遍地，有328人感染了脊髓灰質炎，儘管我們已經有了疫苗，但讓這一切來得快一些吧。”
2010年，佩奇在谷歌的高管會議上很沮喪，當他發現高管們在做幫助用戶線下購物的新產品時，一向在會議上玩手機不說話的佩奇突然發話：“不，我們不做它。”他再次重申谷歌的價值觀：“我們要開發的產品，是利用科技解決數億人面臨的大問題。”
說回無人駕駛，在觀看DARPA挑戰賽之後，佩奇請來了特倫。特倫曾在CNBC的採訪中稱：“佩奇在比賽時會戴著帽子和大墨鏡以防別人認出他，但他對無人駕駛是真感興趣，佩奇相信這個技術的時間，比我了解它的時間還要長很多，布林也是。”
谷歌一直有個雄心勃勃的Moonshot項目，佩奇邀請特倫來加入這個雄心勃勃的項目。Moonshot，意思為一個瘋狂的想法，或者不太可能實現的項目，被科學解決的幾率只有百萬分之一；需要大量的資金投入，但可能永遠都不會有任何成果。
特倫從史丹佛來到了谷歌，他最早帶著四名研究員在谷歌研究街景地圖。2010年，他們搬去了一棟秘密的樓裡，也就是後來大家熟悉的谷歌X實驗室。
佩奇提出了無人駕駛的想法。
特倫的經驗告訴他，他無法保證這個想法能在公共場合安全的運行。
佩奇鼓勵他：“Just do it。”他給了特倫一個小目標，只要在加利福利亞開上1000英裡，就完成任務。
15個月後，連特倫自己也不願意相信，一支12個工程師的團隊做到了。那時，無人車的想法成立了。
早期，無人車並不是谷歌X實驗室裡最引人關注的項目。2012年，擴增實境的谷歌眼鏡是最受關注的項目，此外X實驗室還有海上建房子，熱氣球互聯網，太空電梯、噴射背包和瞬間移動，大部分項目都失敗了。
能夠進入X實驗室的標準，必須符合三個條件：“解決一個重大問題，有激進的解決方案，採用相對可行的技術”。佩奇天生有著科學家和孩子般的好奇心，這些標準，幾乎就是佩奇的性格。
在移動互聯網突飛猛進的時代，在一個技術挑戰解決起來遙遙無期的崗位堅守10年都是一個挑戰。2013年，特倫離開無人車項目，厄姆森接手；2016年，佩奇堅持要做一個沒有方向盤、沒有刹車的自動駕駛汽車，把L5級自動駕駛一步到位；深知技術難度的厄姆森覺得不可能完成，更偏向於一步步實現自動駕駛；職業經理人約翰·克拉夫茨克（John Krafcik）的加入也加劇了雙方之間的矛盾，厄姆森與佩奇大吵一架之後離職。
很難說佩奇每次都是對的，谷歌曾設計過一輛沒有方向盤沒有刹車的無人車，如今已經退出市場，成為山景城的計算機博物館的展覽品。
如果從2007年起步的街景地圖算起，到2009-2010年嘗試做無人駕駛，到2017年年底開始商業化，Waymo的研發周期長達十年。最後，Waymo還是放棄了L5，走了漸進式的商業化路徑。但只要拉裡·佩奇還是Alphabet的CEO，有他的支持，無人車的項目就沒有黃。
竊密案背後：最具爭議的人
不妨設想下，有這樣兩種人，你會用哪個：前者名校教授，性格嚴謹，一位理想主義者兼技術天才，完成了無人車軟體的全部代碼；後者是一位畢業生，執行力強，無視流程，但總能提前完成一些看似不可能的任務，建立起無人駕駛硬體團隊，卻頻頻為自己謀私利。
選一個中規中矩的天才，還是一個無視規則的奇才？這兩個人都是谷歌無人駕駛團隊的創始成員，卻有著完全不同的成長路徑。
前者是厄姆森教授，特倫走後，他領導著谷歌的無人駕駛部門。如今，他已經離職創建了自己的無人駕駛公司Aurora。
後者是萊萬，因為涉嫌竊取Waymo商業機密給Uber，導致Waymo與Uber打了一年多的官司；8月27日，美國聯邦政府對他提出刑事訴訟，狀告萊萬從谷歌竊取33項專利，以及嘗試竊取商業機密。如果罪名成立，他將面臨十年監禁和25萬美元的罰款。
技術派的拉裡·佩奇，對萊萬的偏愛顯而易見，但始終在玩火的萊萬，玩過了頭，與谷歌法庭見完全在意料之中。
跟拿著摩托車參賽這種不走尋常路的方式一樣，萊萬剛剛畢業就向拉裡·佩奇為自己爭取到百萬年薪，他在谷歌的處事方式同樣如此。
根據《紐約客》報導，萊萬2007年進入谷歌初期的研究項目是街景地圖，他9個月的時間完成了一年的任務。
在谷歌剛剛成立無人駕駛初期，為了盡快投入運行，萊萬不走公司的申請程序，自己在第三方網站上招納司機，訂購100輛車，然後再找公司報銷。
他繳納的發票，比其他部門員工差旅費一年的報銷還多。當人事部門左右為難之時，佩奇認為這種做事風格給越來越臃腫沉悶的谷歌帶來了新風氣，隻說了兩個字：“付錢”。
於測試而言，當谷歌高管艾薩克·泰勒（Isaac Taylor）在休產假時，萊萬私自修改了一版更激進的車輛軟體。事後，兩人大吵了一架，誰也不服誰，泰勒跟著萊萬跳上了一輛普銳斯測試車。
這輛測試車在高速變道的時候突然加速，最終撞上了旁邊正常行駛的凱美瑞。而萊萬突然左打方向盤，導致泰勒脊椎受傷，長期手術。他們離開了現場，甚至沒有去看看凱美瑞司機是否受傷，也沒有告訴交警，當時車輛處於自動駕駛狀態。
對因為自己的失誤導致同事手術，萊萬毫無歉意，也並未受到任何處罰。“如果你的工作是推進技術前進，安全就不能成為第一考量。”萊萬說，“如果真把安全看的比天大，你什麽都做不成。”
此外，他還在公司外成立自己的公司，並與谷歌做起了技術採購的生意。2011年，當所有人都覺得他因為利益輸送要被開除時，拉裡·佩奇說：“如果項目能成，讓萊萬致富。”
佩奇再次庇護了萊萬，他花費2200美元秘密收購了他的510 Systems，並使用一筆價值1.2億美元的4年股權支付他的另一家公司“安東尼機器人”。
實際上，萊萬主要負責是無人車的硬體設計，他大膽、激進的風格並不能代表谷歌，但拉裡·佩奇給了他足夠的包容。
谷歌無人車的管理者特倫，以及特倫走後的實際控制人為克里斯·厄姆森，他們都是典型的學術派與理想的技術主義者。他們一直在尋求一種穩妥的、安全的的路徑去實現真正的無人駕駛。
厄姆森曾經認為找幾個研究生，半年就可以造出一輛繞著停車場轉悠自動駕駛汽車，但解決那10%，1%，0.1%的長尾極具挑戰。他在公開演講中說“真正意義上的無人駕駛的實現還要30年”。
萊萬明顯與這些“學術派”不是一種風格，他也並不能代表谷歌風格。萊萬對谷歌的高層不滿情緒加劇，他與矽谷一直推行“Hustle”文化的Uber創始人卡蘭尼克是一路人。
卡蘭尼克2014年起就開始嘗試做無人駕駛了，且曾向谷歌尋求過合作。2015年9月，Uber決定自己做自動駕駛，一次性從卡內基梅隆大學挖了40人。
當時，自動駕駛的興起也依賴雷射雷達的技術的進步，只是雷射雷達的成本價在8萬美元，谷歌把雷射雷達的硬體價格降了90%以上，萊萬正擅長無人車的硬體設備改造。
那時，萊萬那筆1.2億美元的股份即將到手，他正在籌備自己的新公司——卡車自動駕駛公司，且已經與潛在投資者Uber接觸。不僅如此，在他籌備離職的過程中，還準備帶走其他人。
之後的事情正如公眾知道的那樣——他離職了，成立了自己的無人駕駛卡車公司Otto，僅僅半年，萊萬就把這家公司以6.8億美元的價格賣給了Uber，成為Uber無人駕駛的負責人。
谷歌狀告萊萬帶走了1.4萬份文件和涉及核心硬體的電路板組件。這場無人駕駛行業最大的竊密案開始了長達一年多的訴訟。
當時，卡蘭尼克也正在公司董事會鬥爭的關鍵時期。卡蘭尼克對萊萬的Otto到底是一場正常的收購，還是為了竊取谷歌的商業機密，也是當時對他不利的輿論焦點之一。
儘管官司最終和解，但Uber出讓自己1%的股份（價值6.8億美元）收購來的公司，不僅沒有幫助Uber發展起自動駕駛，卻數次因為官司、董事會鬥爭、負面輿論，導致團隊動蕩，元氣大傷，由此Uber ATG錯過自動駕駛的黃金時期，繼而錯過第一梯隊。
佩奇曾在Ted的公開採訪中稱：“尼古拉·特斯拉發明了電，但他卻在把電帶給人類這件事上遇到了困難。聚焦於發明與創新，同時還要把它商業化的公司帶給人們。”受之前施樂公司商業化失敗的影響，佩奇加快了無人車商業化的步伐。隨著職業經理人約翰·克拉夫茨克加入且出任CEO，厄姆森於2016年底退出了谷歌無人車。
從2009年到2015年，此時，無人車的發展已經過去了近7年。隨著更多工程師離職，更多錢的進入，無人駕駛迎來一波發展熱潮。
風口來了：從三大車廠到三大無人駕駛公司
2016-2017年是矽谷無人駕駛公司最密集成立的兩年，幾乎矽谷的所有先知先覺的領袖級人物都看到了“自動駕駛”的潛力：這包括特斯拉創始人伊隆·馬斯克和Uber創始人特拉維斯·卡蘭尼克。
此時，通用汽車也殺入矽谷，花了10億美元收購了一個40人的小公司。無人駕駛的工程師們突然看到了自己的研究有多值錢。
在通用收購Cruise之後，特斯拉表達了強烈的不滿：“一些拿著軟體 Demo 演示‘自動駕駛技術’的程序員組成的小團隊居然賣出了十億美元的價格。”伊隆·馬斯克批評：這是通用為了追趕行業領導者，給整個行業創造了一個急功近利的環境。
當時來看，這筆交易只能用“瘋狂”形容：40個人，1-2輛測試車，創業不到3年。
放眼今天看，卻可以用“高瞻遠矚”來形容：僅三年之後Cruise估值190億美元，接近通用公司整體市值的36%。Cruise也是今天估值僅次於Waymo的自動駕駛公司。
通用不僅僅是10億美元收購，還給予了Cruise極高的自主權。除了團隊保持獨立，還允許該團隊改變通用的文化：“如果有人告訴你這不行，那不可以，你們儘管挑戰他們的成見與墨守成規。”傳統汽車造一輛車需要5-7年，Cruise在通用可以14個月迭代三版軟體。這種節奏在傳統廠商中絕無僅有。
馬斯克的抨擊還來自於他自己正在研究“自動駕駛”，且通用的收購抬高了行業的人才成本。
早在2013年，馬斯克開始公開討論自動駕駛系統，隨後與Mobileye合作，並將他們的自動駕駛軟體安裝到特斯拉的車裡。從2014年開始，Model S的車型就可以擁有半自動駕駛和停車功能。
2016年7月，特斯拉停止與Mobileye合作，一個月後，馬斯克宣布推出自己的自動駕駛系統Autopilot8.0。
Mobileye也是家很有潛力的公司，它於1999年在以色列誕生，給眾多車廠提供自動領航和防撞技術，不僅僅是特斯拉，Mobileye的客戶還包括奧迪、寶馬、通用汽車、大眾和沃爾沃。它最早也是研究L2-L3起家，如今也殺入全自動駕駛的L4領域。2017年，英特爾花了153億收購這家公司，已經是上市公司的Mobileye市值才50億美元，收購溢價三倍。
也是在那幾年，計算機視覺與深度學習技術突發猛進，以Alpha Go在圍棋領域的突破再度迎來人工智能發展的高潮期。對於需要圖像識別和機器學習的自動駕駛行業來說，這無疑是個技術上的突破期。
技術進步、資本催化，工程師們紛紛離職創業。
Waymo的創始元老們們紛紛出來創建了Argo AI、Aurora、Nuro.ai，當年參加DARPA挑戰賽的史丹佛系與CMU系也紛紛創建了Drive.ai和Zoox，加上特斯拉與Uber流出的工程師不停加入這些新技術公司。無人駕駛終於從一個安靜研發的行業變成一場資本、速度與商業化的競爭。
在谷歌與Uber陷入官司，過往成員進入激進與保守的路徑之爭時，大部分車輛選擇從人少簡單的路況或者高速開始路測。YC系（Y Combinator）出身的Cruise選擇了人潮密集，路況更複雜的舊金山路測。當無人駕駛公司們紛紛測出了一張漂亮的測試裡程數與較少的接管次數。Cruise在加州交管所的接管次數與車禍次數明顯高於其他公司，但這個行業的創業者明白——城市路況各種複雜情況對車輛的提升更快。
選擇放多少輛車測試，選擇測試路徑，對技術、商業與融資節奏的把握不同逐漸拉開了這些創業公司的距離。就像Cruise率先投入大量的車在舊金山測試，不是每家公司都有勇氣直接在城市測試——有人是能力不足，有人是策略保守，有公司陷入股權糾紛，還有公司沒錢。
最初，市場上還出現了幫助這些公司把一個正常車輛改裝成無人駕駛車輛的中間商生意，改裝一輛車20萬美元，一些不到10人的小團隊就此賺到自己的第一桶金；雷射雷達的價格過高，研究雷射雷達、毫米波雷達、攝影頭、高精地圖等配件的公司也紛紛拿到投資。谷歌無人車的創始人特倫乾脆直接創建了一個培訓機構Udacity，專門為行業培訓無人駕駛人才。2016年到2017年，整個行業一片欣欣向榮。
市場上聚集了更多的公司，汽車行業的大資本入場時，一場洗牌勢在必行。
空降高管為何頻頻發生？這是大結盟的時代
無論是矽谷公司還是中國公司，在行業進入整合期以後，最大的趨勢就是與車企抱團。即便既不缺技術，也不缺錢的Waymo，在技術初步成型之後，也迎來了第一個來自汽車產業的CEO。那還是在2016年，這預示著Waymo即將商業化了。
克拉夫茨克的前半生與車結下了不解之緣，他剛畢業兩年去20個國家旅遊，研究了90個汽車製造廠，首度在汽車行業提出“精益生產”這個詞；畢業之後六年，他已經擔任過福特探險隊與林肯領航員的總工程師，還設計過卡車底盤；金融危機期間，美國三大車廠破產重組，他作為現代汽車北美總裁讓銷量逆勢增長。
懂工程能打仗，也熟悉美國的汽車工藝。即使這樣，在他加入谷歌時，少有人理解為何一個來自於汽車工業的管理者如此重要，甚至對他質疑不斷——正是因為職業經理人來了，谷歌的技術天才們紛紛出走。
這個問題放到今天，不管是矽谷的幾百家科技公司，還是底特律的傳統車廠都開始尋求與對方合作。兩年以前還稱“傳統汽車產能過剩”的Waymo與美國汽車廠克萊斯勒合作，還在密歇根花費1360萬美元建立起了生產線。
同樣的事情也正在通用發生。去年，Cruise去年一共拿到了72.5億美元的投資承諾，今年年初，原通用旗下的Cruise的創始人凱爾·沃格特卸下CEO，轉為CTO，通用汽車總裁丹·阿曼（Dan Ammann）來擔任Cruise的CEO。
2017年，早年福特投資了十億美元的Argo AI。今年，經過漫長談判，還拿到了26億美元來自大眾汽車的融資，以及福特的追加融資。在他們帕羅奧圖辦公室曾一層樓擴展到2層樓時，內部正在與車廠進行更深度的整合。福特的一位高管告訴《晚點LatePost》，預計今年11月前會完成調整。
美國的無人駕駛格局初步形成了：從通用汽車、福特、克萊斯勒三大車廠，形成了Waymo聯合克萊斯勒——通用聯合Cruise——福特聯合Argo AI三大無人駕駛聯盟的格局。
作為兩家行業的龍頭公司，Waymo與Cruise均在一個需要規模化量產的時間點，把公司交給了汽車行業的職業經理人。車企與創業公司，意識到了一個共同的問題，無人駕駛不是單方面可以做起來的，它的實現需要兩方面的人才：
·做算法、傳感器、視覺的頂級技術人才，以及技術公司快速迭代的管理方式。
·能夠整合汽車工業問題的產業人才，能夠真正做到安全整合產業鏈。
這些汽車行業求賢若渴的系統級人才，即使在FANNG這類的大公司也非常搶手，他們是矽谷一線科技公司的主力，享有極高的話語權；即使加入汽車行業，比起精密的車控系統，他們最多只能成為車企的二等公民。車企很難與科技公司爭奪最頂尖的人才，除非這些人自立門戶。
這就是為什麽即使通用收購了Cruise，福特入股Argo AI，依然要保持這些L4自動駕駛公司的獨立發展。
矽谷是計算機視覺技術的發源地，自動駕駛行業興起也依賴於底層技術突破，因此，行業需要的技術人才，矽谷是密度最大的地方，各家公司不得不在這裡設立研發中心。
車企正在慢慢意識到技術的重要性，這些無人車公司們，在不停試錯中終於意識到了車企並不是那麽容易“顛覆”的。
Alliance Venture Partners 全球投資部主管齊蕾透露，除了特斯拉，現在所有自動駕駛汽車的另一大問題是無法倒車，絕大多數車型來說，倒車需要手工換擋。一個軟體系統，也沒有一個機器人手臂去做實際的換擋工作：“這也是Waymo跟克萊斯勒合作，為什麽要去設計新的車型。因為必須重新設計整個底層架構，讓這個車從設計開始就是為自動駕駛而設立的。”
“把軟體系統整合到一輛車裡，可能牽扯到幾十人甚至上百人，沒有車廠幫你，你幾乎啥也乾不了。”齊蕾補充。她分析，車有很多安全的考慮，即使車廠給你開放API接口，每一輛車的口令都是不一樣的。同一輛車不同部分的口令也不一樣，這些具體應該怎麽調，這些人分部在一個大車廠不同的部門。此外，車廠很多部件是Tier 1的廠商提供的，需要他們告訴你怎麽回事。
這也就意味著，如果不跟車廠合作，自動駕駛車在路中間突然停了，公司都無法知道是因為硬體問題還是軟體問題。相對於傳統燃油車來說，電動車的零組件少很多，更容易改裝成自動駕駛。這也是為什麽所有自動駕駛汽車在量產時，均選擇電動車或者混合動力車切入。
“那種只是使用車廠的車，車廠並沒有給自動駕駛企業開放技術，這是淺層的合作。車廠提供技術提供到什麽程度，甚至到了一級供應商的程度，這就分不同級別了。Cruise和GM的合作，Argo AI和福特的合作，Waymo和克萊斯勒的合作，也包括WeRide和RNM的合作，都是非常深層次的合作。 ”文遠知行WeRide首席執行官韓旭告訴《晚點LatePost》。
除了面向大眾的消費級市場，還有大量專注於貨運自動駕駛公司，還有做最後一公里配送的Nuro.ai等公司成立。Research & Markets預測2030年光美國市場自動駕駛汽車保有量就將突破2000萬輛。
幽靈刹車？無人車還不夠安全
自動駕駛到底進展到哪一步了？加州交管局那些冷冰冰的路測數據可以有成百上千種解讀的方法，但從真實用戶體驗和車禍信息來的更直觀。
在談L4級自動駕駛以前，一些在加州經常開特斯拉的老車主發現的L3輔助駕駛的變化。他們稱，特斯拉的自動駕駛功能進展飛速，比如之前上高速匝道和連接路時，車還有不穩定的運行，如今已經流暢了很多。
在好的變化發生時，更多問題開始被吐槽：Kozski去年7月中剛剛拿到了自己新的Model 3，第二周他就被特斯拉的“輔助駕駛”系統嚇到了：當他正在以70英裡的速度在高速上行駛時，前方沒有任何障礙，車突然自己踩了“急刹車”。
開過高速的人都有經驗，這種情況極易造成車輛追尾。幸運地是，當時Kozski的車道後面一輛車也沒有。他注意到，特斯拉踩急刹車的前方有一個高聳著的高架橋，晚上車輛正好進入到高架橋的車輛陰影區。此前，他已經六次經過這個高架橋，但是都沒有發生這類情況，原因是前面有跟車；他發現當前面沒有車時，就會出現“突然刹車”。
這個帖子一經發出，多位車主站出來稱，當自動駕駛系統開啟時，他們在經過“高架橋”陰影會遭遇系統的“突然刹車”，且已經發生數次。
一位矽谷的工程師將這種情況稱之為“幽靈刹車”。不僅僅是特斯拉的L3輔助駕駛系統，在L4系統中也經常遇到。正是因為這是難以克服的技術難題，Uber自動駕駛殺人系統就是典型的因為“幽靈刹車”干擾而關閉應急系統有關。
2018年3月，美國亞利桑那州Tempe郡，一輛沃爾沃的SUV在撞死了一名騎車過馬路的行人。這輛沃爾沃的SUV正是Uber無人駕駛改裝的。作為世界首起無人車殺人事故，無人車的安全問題成為全球媒體的焦點。
經過長達9個月的調查，Yavapai州長Sheila Polk終於在今年3月召開了媒體發布會，公布警方長達120頁的事故調查，結論是：錯在橫穿馬路的行人，Uber的自動駕駛車不負刑事責任，以及還要進一步調查當天的值班司機。
通常在自動駕駛車測試階段，測試車一般會配一名司機來防止意外情況發生。事發時間是當晚十點，Uber的值班司機Vasquez於當天晚上7：45上崗，上車之後，她從一個灰色包包中拿出了手機。
警方的調查顯示，撞人之前的六秒中，Vasquez正在低頭看“美國好聲音”，這檔節目是幾天前更新的，不包括看駕駛儀表盤，她在車輛自動駕駛測試階段，一共低頭看了166次手機。
那時，她並不知道Uber的自動駕駛系統有多“笨”：
當晚9：59分，沃爾沃以每小時43英裡的速度行駛。
距離出事6秒前，該車的自動駕駛系統（雷射雷達、雷達與攝影頭）檢測到HerzBerg女士。但當時，她正騎著一輛自行車，系統無法判斷她到底是行人還是自行車，將她歸類於“不明物體”。
距離出事1.3秒前，系統終於識別到“自行車”，並認為需要刹車來避免碰撞。
緊急刹車系統被Uber禁用了，這件事只有駕駛員Vasquez能做。當時，她在看手機。
因為根據Uber的算法，Uber的自動駕駛系統僅僅只在紅綠燈處和有STOP的交通路牌標誌處會自動刹車。也就是說， Uber的無人車即使識別到前方有障礙物，也不會自動刹車，只會繼續行駛撞上去，除非駕駛員踩刹車。
Uber解釋這麽做的原因是：“即使是車前飛行的小鳥，這些車輛每次在輕微障礙物前都會產生不穩定運行，因此公司禁用了緊急刹車系統。”
在谷歌測試無人駕駛早期，車輛也會經常突然緊急刹車，迫使旁邊的車輛變道。
也就是說，所有自動駕駛公司都會面臨“幽靈刹車”問題，Uber的處理方式是把它關掉。當記者把這個問題拋向多個此領域技術人員，問他們會怎麽處理不明干擾物時，他們的回答與Uber的選擇一樣，同樣是“關掉，撞上去，沒有必要的追尾同樣不安全。”
另一位工程師評價稱：“從現在的算法系統，完全可以理解Uber為什麽關閉緊急刹車系統，因為系統沒辦法識別類似於落葉（不是行人）的不明物體，這是目前自動駕駛還未突破的技術障礙，也是整個行業的問題。”
對於一個不懂技術的普通人而言，這是一個開或者關的二元問題。但事實上，安全的分級遠遠不是一個是或者否的問題，他們完全可以在安全與穩定之間有更多權衡。
一位自動駕駛從業人員根據警方結論，仔細分析了Uber事故，這與公司內部調低安全級別也密不可分：比如當系統檢測到自行車時，當圖像出現1幀時就啟動緊急停車系統，還是圖像出現10幀時才啟用該系統，都是該車對安全的重視程度。如果當自行車出現一次，立刻啟用刹車，是最安全的，但難免會有類似於“高架橋陰影”“落葉”“小鳥”這樣的烏龍識別；但如果持續出現10次才啟用，車可能已經撞上去了。
此外，行人一經出現會立刻踩刹車，帶行人的自行車也可以；但若隻檢測到自行車呢？出現幾幀後啟用緊急刹車系統，均是經驗與安全方面的權衡。這位從業者推測，除了Uber停用了該緊急刹車系統，他們可能用了冗余度更加高的方案。
當自動駕駛公司們在股權紛爭、竊密案中相愛相殺時，在有一點上他們保持了高度一致：當自動駕駛實現的那一天，他們會比人類司機更安全。在Waymo的早期宣傳中，他們用很多數字來證明自動駕駛更安全。
如今在行業的半成熟期，無論是過於謹慎的方案還是過於縱容的方案，都還無法解決那1%，甚至是0.1%的長尾。換句話說，現在駕駛座上的司機必須注意力集中，隨時準備接管，因為無人駕駛還不夠安全。
要真正去掉“駕駛員”，難度系數還會更高。人類開車很容易睡覺、事物，但卻更容易識別路上其他的車的轉向燈、過馬路的行人的意圖。如今，僅僅在識別其他車的轉向燈上，目前圖像還很難做到連續圖像序列的實時處理，這要大量的實時計算；此外，在無人車真正遇到紅燈右轉時，它可能會一直讓，最終堵住所有後面的車。
比起已經感知到物體怎麽決策，很多時候，自動駕駛幾乎不能正常識別巨大的白色卡車，或者清潔車，這也是之前特斯拉致死事故就是原因。
原本跑在最前面的兩家公司Waymo與Curise都紛紛準備推出真正的“無人駕駛”服務。
目前，Waymo僅在亞利桑那州開始了600輛車的無人駕駛計程車試運營，並且已經上線了Waymo One計程車服務，價格與Uber相當，目前測試車上還帶著安全員。Waymo採購了6.2萬輛Pacific混動車，以及採購2萬輛的捷豹路虎i-Pace，準備在美國擴大無人駕駛計程車的運營。
Cruise宣布今年年底在舊金山推出無人化計程車，並成立了全球最大的雪佛蘭Bolt電動車隊，這款車不帶方向盤和刹車。但很快，Cruise又撤銷了這個過於樂觀的商業化嘗試，稱2019年無法實現，2020年也無法承諾一定可以推出。
Navigation Research合夥人Sam Abuelsamid 告訴《晚點LatePost》稱：“因為通用Cruise還無法解決安全問題。安全，是所有自動駕駛公司的問題。”
尾聲
“無人駕駛還要多久實現？”
2016年初，當把這個問題拋給谷歌自動駕駛汽車的一位路測員時，他回答：“50年，不，100年”；當這個問題被拋向投資人時，他認為2050年或許可以；谷歌早年無人駕駛項目的實際控制人是克里斯·厄姆森（Chris Urmson）在演講中說：“無人駕駛真正實現還要30年。”
3年以前，那個說還要30年的厄姆森創業做了自己的自動駕駛公司；
2年以前，投資人態度發生明顯的變化，從投無人駕駛公司到投資無人車周邊服務的傳感器、高精地圖；
1年以前，鳳凰城周邊的居民開始向谷歌自動駕駛測試車扔石頭、劃破車輪胎、甚至舉槍威脅車內的安全員。他們認為在小區內跑的無人車不安全，也害怕這個“汽車機器人”最終會給他們帶來失業。
這個問題換到今天，已經沒有人願意回答，因為答案隻跟自己的利益有關。
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