谷歌无人驾驶汽车“钱”途在哪？

　　毫无疑问，自动驾驶汽车将彻底改变人们的生活，拯救人类的生命。投资蜂拥而至，demo随处可见。但当我们重新开始审视谷歌无人驾驶汽车时，技术、哲学和商业模式的问题开始慢慢浮现，横亘在我们和第三次交通革命之间。

　　我们从谷歌的联合创始人拉里·佩奇开始说起。

　　从多个来源可以了解到，拉里·佩奇已经对公司的自动驾驶汽车发展孤注一掷了。部分功能的自动化无疑将减少司机作为驾驶员所需的注意力。但是当突发情况发生时，汽车无法根据内置算法自行处理的情况下，就要求司机必须快速、准确地进行干预。这种依靠突然的瞬间觉醒做出反应的情况是非常不安全、不可靠的。在自动驾驶模式时驾驶员注意力的不集中，恰恰是最近导致特斯拉在佛罗里达州发生致命事故的主要原因。

　　|“完美”的标准

　　拉里·佩奇想要的是一辆完美的、永远不会惊扰到司机和乘客的自动驾驶汽车，而不是危及人们生命的、损害公司名誉的危险品。当然，没有东西是完美的。相反，我们必须给出一个明确的数字，作为我们能够接受的完美标准。关于这一点，我们可以先来看一看世界卫生组织编制的交通相关死亡统计数据。我提取了美国、英国、法国和德国的一些数字，见下表：

　　英国的司机和道路情况似乎比较好、比较安全，美国就稍逊一筹。德国高速公路的某些路段没有速度限制，看起来比法国雷达监控的高速公路更安全。

　　对于自动驾驶汽车，“足够完美”的标准可能是要百倍地减少死亡人数，至少要比疲劳、愤怒、分心或醉酒的驾驶员安全两个数量级以上。对于一般的美国司机来说，每年平均行驶13000英里(大约21000公里)，转换一下就是全年的死亡率大概在百万分之0.15。实际的可能性往往随外部因素变化，天气、交通情况和自动驾驶算法的问题。

　　我童年时代的科技幻想想象的是视频电话，从洗衣房到厨房全自动化的房屋，飞行的汽车等等。这些都砸在慢慢变成现实。我们已经开始热切描绘不远的将来就要出现的第三次交通革命，到了2025年“私家车将会在美国所有的主要城市基本消失。”(我们应该注意到这个作者，JohnZimmer，是Uber的竞争对手，汽车共享公司Lyft的联合创始人)我们从Uber得知，其自动驾驶汽车已经在匹兹堡、宾夕法尼亚州和新加坡等地进行了测试。

　　|“钱”途

　　佩奇的态度是经过深思熟虑和冷静检视的。长远的状态和无人驾驶汽车demo都在无意间忽略了“仅仅是实践的问题”。计划是什么，时间点又是什么?我们打算怎么处理美国道路上2亿3500万辆汽车和卡车，有些人预计将持续20年或更多?制造商又将如何与美国运输部就联邦自动驾驶车辆政策进行谈判?有时，一个项目最后的5%却要耗费掉200%的时间和金钱。

　　我们又有了另一个谷歌无人驾驶汽车的问题：“钱”途。

　　就我个人而言，我认为一个公司每十年就需要出一个好点子，所以像谷歌这样的花个几十亿美元找到一个新的突破是非常值得的。但这样的事太多了，比如Googlebarges和许多其他陷入了“因为我们可以”迷思中的追求。

　　2015年五月，RuthPorat离开了摩根斯坦利，她曾是该公司的执行副总裁和首席财务官，如今成为了Alphabet(谷歌母公司)的CFO。有传言说她的任命是投资者的大力支持的，他们非常关注Alphabet的“登月”计划失控。正如预期的那样，Porat一开始就着手改善财政条例，很多项目都要求有明确盈利途径。高度前沿的研究，如印花项目寻求通过20至100年延长人的寿命，不需要庞大的财政支出;但一个宏达而又实际的项目，如发展谷歌的自动驾驶汽车，将需要数十亿美元来到达目的，并且最终提出商业模式作为一个最终结果。

　　|“出路”在哪

　　第一个大问题：发牌照还是产品销售呢?谷歌是否会建立自己汽车工厂来销售谷歌汽车呢?这些极不可能。公司进军中等价位的硬件领域对其基础和知名度没有任何帮助。成为一个汽车制造商，直接或间接地与MagnaSteyr，Valmet或中国的汽车制造商比亚迪汽车进行合作，不符合公司一贯的文化价值。

　　有个选择就是，谷歌向汽车制造商发布自动驾驶平台许可证及其配套软件。不是简单的出售。汽车制造商会告诉谷歌他们已经看过这一幕两次了。第一次，PC厂商做了所有的工作，却被微软赚走了所有的钱。而现在，第二次，大多数Android手机制造商都在亏钱(只要三星例外)。

　　作为一次实验，你能预想到DieterZetsche(又名Z博士)，百年公司戴姆勒-奔驰的主席，要从谷歌获得自动驾驶技术的许可，尤其是进行财务和数据流的互换吗?德国汽车制造商们联手收购了诺基亚的地图业务，就是为了避免依赖于谷歌。谈到地图这个未答案的技术问题，无疑要真正实现自动驾驶的前提。高分辨率的实时雷达或激光雷达可能精度在一英寸或更小，甚至是3D的地图，我们无从得知。数学迷可能会对SLAM(同步定位与地图导航)的递归性感兴趣。

　　另一方面，可以考虑特斯拉的做法：做自己的软硬件平台，收集映射数据和“敏捷学习”中的其他数据。据ElonMusk说，这个想法是，如果一个汽车检测到一个未知的特征，比如新的道路、一棵倒下的树、一个雪堆等，特斯拉汽车的整个敏捷学习系统都能从信息中获益。关于对“足够完美”的追求，Musk可能不会认同佩奇的说法，部分功能的自动化降低了司机的警惕性，使汽车驾驶变得更危险。相反，特斯拉的首席执行官认为采取中间步骤，以达到最终全面自动化是很不合理的。“全球每年超过一百万人死于汽车事故，如果特斯拉自动驾驶仪能被普遍使用，约有一半人能保住生命。”

　　我们永远不会感到无趣，尤其是当我们关注于产品本身实际动向的时候。我已经迫不及待要试用我妻子的特斯拉及其最新的8.0版本软件了。