特斯拉、吉利內卷無人駕駛，2024年誰能讓人類放棄開車？
人與人之間的分歧，在眼前的時代裏，被撕裂得越來越大。
網絡上、生活裏，有無數多的人在爭論一個話題，“買油車正確，還是買電車正確”，爭論的難解難分。不過，網絡上的討論永遠當不得真，從事實上看，今年前半年，中國汽車交強險上牌數總量超過900萬，同比下滑12.1%，但之中新能源車上牌數超過200萬輛，新能源車的滲透率一下提升到了22.9%。1年時間過去，從不到10%的人選擇新能源車，一下轉變成了每賣出5輛新車就有1輛是新能源。
而這，只是思維分歧的一個小案例。如果我們聊聊無人駕駛、自動駕駛，相信這種分歧會更大。網絡上最常見的觀點是“撞了算誰的？”“人都開不好，機器怎麼開得好？”
不過，隨着事實的慢慢發酵，你我距離“不想親自駕駛汽車”可能要越來越近了。
一眾企業已經立下Flag，關於“自動”駕駛有這樣一組數據，擺在你我眼前：
全球首富馬斯克2022年表示，特斯拉將在2024年量產完全自動駕駛汽車，取消方向盤、腳踏板；
極氪汽車在2022 CES上表示，將於英特爾旗下Mobileye深度合作，2024年上市全球首款支持L4級智能駕駛的消費級汽車；
何小鵬在最近表示，隨着小鵬汽車建立中國國內最大自動駕駛智算中心，到2025年，小鵬汽車會將自動輔助駕駛的“輔助”二字去掉，進入到真正的自動駕駛時代。
一家迅速崛起的中國自動駕駛技術公司-輕舟智航，也在近期發佈NOA Demo技術時，給出了自己的下一步計劃。2023年，輕舟將會在地平線的支持下，將基於征程5芯片的高等級自動駕駛方案將達到量產水平，實現L4級體驗的城市+高速NOA方案。
如果這一切，會讓人感覺到不可思議，那還可以再彙總一下傳統車企它們的相關計劃，如下：
2022年，奔馳已經提供給德國車主L3級自動駕駛技術；
2023年，寶馬將提供給全新7系車主，L3級自動駕駛技術，後續下放至寶馬5系身上；
2025年，大眾汽車預計將推出L4級自動駕駛系統，不過隨着CEO迪斯的下課，這一節奏尚未可知；
而2021年，中國汽車工程學會副秘書長、國際汽車工程科技創新戰略研究院執行院長侯福深在上海車展期間表示，中國有望在2025年實現70%的量產新車型具備L3級別自動駕駛水平、L4級別自動駕駛水平汽車開始規模化應用，到2030年有望實現L5級別自動駕駛水平汽車的量產。
簡言之，如果是一家企業立下L3級、L4級Flag的話，那可能會讓人不敢相信。但，一眾全球知名企業都幾乎在同一時間段立下差不多的目標，這就意味着，你我和汽車之間的關係，真的隨時可能改變。
比如，2024年，普通人在通勤的過程中，可能會開始認真思考“自己真的想要主動駕駛汽車嗎？”
躥升的新公司身上，讓我們見到了更多可能性對於所有謀求發展的新技術公司來説，立下Flag，之後的一切就是產品説話。而和所有新技術的迭代一樣，誰能手握先發優勢，誰的未來發展空間和優勢就會更大。
所以，擺在大多數車企面前的問題就是，距離2025年，它們的很多成果還無法快速落地以及展示。而誰能先亮出真正的肌肉，並將之落地，誰就真正開始形成領跑，比如在速度和效率上都勢頭很猛的輕舟智航。
隨着輕舟智航城市NOA Demo技術的放出，L4級體驗的城市+高速NOA新解決方案，擺在你我眼前。
根據官方視頻來看，可以初步彙總它的實際落地效果，如下：
1、能夠支持雨天行駛，可分辨出什麼是水霧，並保持繼續認定實際道路的行駛軌跡；
2、能夠支持夜間形式，弱光場景下，激光雷達可遠距離準確識別一些非常見物體（路上遺落的傢俱、沒見過的車燈），保證自動駕駛安全性；
3、對於路上的突發事件，擁有處理能力，如臨時停下的車輛以及故障車、障礙車等；
4、其他交通參與者，如有加塞、別車、變道等，可恰當保持車距、車速，如駕駛員一樣控制車輛；
5、在人車複雜的交通路口，進行無保護左轉；
6、在信號較差的隧道中，利用高精地圖、車輛實時感知、慣性導航等，繼續實現自動駕駛輔助能力；
7、在停車樓裏，在狹窄、黑暗、人流複雜等環境中，通過激光雷達的準確感知，進行對障礙物的避讓與繞行。
效果上，它能實現的功能，超過市面上常見的智能駕駛輔助功能。而背後的深層原因則是，它的技術算法與常規任務式算法之間有所不同。
常規任務式算法，A點到B點的智能駕駛輔助模式為，提前在高精地圖上利用導航規劃行駛軌跡，之中偶發哪些時間，利用規則限制（代碼告訴車輛，遇到這樣的情況，不要怎麼做），最終完成行駛。
而輕舟的時空聯合規劃算法則是選用了另一種思路，它的底層思考並非簡單完成車輛按路徑行駛，而是在行駛過程中，同時考慮時間、空間2個要素，和人類的開車邏輯很相似。即，見到什麼，靈活處理什麼，簡言之就是利用人類的行車數據，來訓練和提升輕舟的規劃算法效果。
當然，這説起來簡單，但實現起來十分困難。因為，首先需要做到的是多傳感器融合，即通過激光雷達+毫米波雷達+攝像頭等，準確地繪製出車輛所處的交通情況，其次需要強大的計算能力，這不僅關於單車的算力，更需要藉助雲端算力，輕舟目前與火山引擎配合，而何小鵬單獨建立計算中心，其背後的邏輯也是一樣。
另外，則是不斷對車輛的算法等進行訓練，提升。相比傳統規劃模式的不斷增加限制，更類似於人類的駕駛思維的組合算法，也能在效率上得到明顯增進。眼前的實測視頻，其實就能作為證明，儘管其並沒有像車企一樣積累海量的測試、行駛數據，但能在短時間內快速交出高完成度的解決方案，這能很大程度上彰顯其技術理念的先進性。
寫在最後當然，輕舟智航能否快速殺出重圍，我們還需要更多時間驗證。
因為近幾年間，自動駕駛輔助、自動駕駛等，已經不僅限於理念創新。隨着大量的技術應用落地，消費者已經能實打實的自己體驗NGP、NOP、FSD的差異到底在哪，以及給出自己的評價。從小鵬NGP的開通率極高，特斯拉FSD無人問津就可見一斑。
而對於輕舟智航來説，一旦能將量產版本做到如同視頻演示的級別，那未來可期。因為，它身上還有一個核心優勢，關於降本。
我們近幾年在不斷看到“堆料”來解決自動駕駛輔助的案例，比如3顆以上激光雷達，多個攝像頭的應用，那將直接轉嫁到消費者身上。基於與地平線的合作，輕舟的高等級自動駕駛解決方案只用10%的成本即可實現99%的L4能力，為行業提供高性價比的方案。而當2023年其真正如約而至時，一輛車基本保持能做到和當今的車輛價格相仿，卻擁有L4級體驗時，人類離不想開車還會遠嗎？