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父老乡亲们,自动驾驶界一年一度的成绩单又来了!

美国加州车管局(DMV)公布了48家获得加州自动驾驶路测牌照公司2018年的路测数据。

每一年,根据报告中公布的各家公司的自动驾驶车辆路测里程数和脱离数(disengagement),业界可以对一家公司的自动驾驶研发成果、实力进行大致的评估。

首先,我们阐明一个最重要的概念MPD——每次干预数行驶里程,代表自动驾驶汽车每行驶多少里程才需要人工干预一次。

它由一家公司报告的总路测里程数除以总干预次数得到,这是目前衡量一辆自动驾驶汽车“驾驶水平”最直观的指标。

一家自动驾驶公司的MPD越高,在大体上就意味着这家公司的自动驾驶技术水平越牛X。

车东西对DMV自动驾驶路测年度报告中48家公司的数据进行了整理,按MPD进行了排列。

谁是无人驾驶的扛把子?哪些公司在突飞猛进?又是谁在裹足不前?

上述问题一表可知。

全球48家自动驾驶公司这些问题搞不定!苹果与谷歌差距1万倍?

一、48公司晒出自动驾驶成绩单 18家交了白卷

目前,拿到加州自动驾驶路测牌照的公司一共有62家。 根据DMV的要求,只要这些企业在拿到牌照达到一年,就需要提交相应的自动驾驶路测报告。

今年,一共有48家企业向DMV提交了报告。要评估一家公司的自动驾驶实力,DMV收集的这些报告是难得的一手数据。自动驾驶行业的年度成绩单由此而来。

MPD是这份自动驾驶成绩单的核心指标。同时,得出这一数据的路测里程脱离数,以及路测车队的规模,也对认识一家公司的自动驾驶整体实力有着非常重要的作用,值得重点关注。

1、谷歌第一通用第二 数据超其他公司总和

在DMV的报告中,谷歌Waymo、通用Cruise位列第1、2,地位难以撼动。

第3-第10名则是Zoox、Nuro.ai、Pony.ai、日产、百度、AImotive、AutoX、Roadstar.ai。

对于这8家公司来说,Waymo与Cruise的自动驾驶竞赛俨然已是神仙打架级别。

两家巨头去年的核心指标MPD分别为11017.5以及5505,位列第一、第二,将其他企业远远甩开——第三名的Zoox MPD不到2000,通用这一数据是其250%,谷歌是其500%。如果换成第1的谷歌和第10的Roadstar.ai比,前者的MPD是后者的将近63倍。

而两家公司在加州地区路测170万英里,超过其他所有公司加起来的总和。两家公司在加州投放273辆自动驾驶测试车,同样超过其他公司总和。

2、榜单前十创业公司占五席

今年提交了路测报告的30家自动驾驶公司中,14家是创业公司,占比46.7%,成为榜单中的中坚力量。

Zoox、Nuro.ai、Pony.ai、AImotive、AutoX、Roadstar.ai 5家公司挤入前十,超过为数不少大企业。

其中,ZooX、Nuro.ai、Pony.AI估值超过10亿美元,成为自动驾驶独角兽。

3、5家中国自动驾驶公司进前十 

来自中国的自动驾驶公司在DMV的榜单中存在感大增,Nuro.ai、Pony.ai、百度、AutoX、Roadstar.ai 5家中国公司或中国人在美创办的公司在前十中拿下5个位置,其中,Nuro.ai排名最高,名列第4。

而2018年共有9家中国公司在加州进行了实际路测,占到名单中活跃企业的30%。从这个角度看,在加州活跃的中国自动驾驶公司平均质量相当高。

毫无疑问中国公司在自动驾驶领域发挥的作用将越来越重要。

4、18家公司“交白卷” 车企占多

与此同时,今年总计有18家公司向DMV交了白卷,他们并没有在加州开展自动驾驶的路测活动,各家的理由不尽相同。

比如特斯拉,每年都交白卷,但每年都会强调他们在用每辆特斯拉都搭载的“影子模式”发展自己的自动驾驶技术。

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▲特斯拉报告,交了白卷仍然很硬气

国内比较熟悉的图森未来,则是因为加州对卡车自动驾驶测试监管较严格,转战至监管相对宽松的亚利桑那。

任性的如德尔福,他们在加州简单测试了近300英里,全程没有让人类接管,但他们坦陈,在高速路段上的小规模测试,对复杂的自动驾驶技术不具有说明性,那这个成绩还是不算了吧。

车东西观察到,交白卷的公司以车企以及汽车零部件供应商为主。雷诺、斯巴鲁、大众、长安、福特、博世、大陆、法雷奥去年都未在加州开展自动驾驶路测。

这也说明,车企等传统势力,目前的主要精力仍然在L1-L2级自动驾驶即辅助驾驶(ADAS)上,高等级的自动驾驶技术研发,在他们之中的优先级比较低。

以下,看一看各位选手的详细表现。

二、谷歌大幅领先 苹果惨倒数

2017年,谷歌凭借高达5596(单位为英里)的MPD值甩开第二名的通用Cruise(MPD为1236)4倍还多,在当年的DMV自动驾驶路测报告中一举夺魁。

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MPD值5596意味着,换算成我们熟悉的单位,谷歌的无人车行驶9005公里,才需要人工介入一次。

而到了2018年,在DMV的报告中,谷歌的MPD直接将近翻倍,达到了11017.5。现在谷歌的无人车跑上17731公里,才需要人工介入一次——这个距离足够谷歌的无人车在美国东西海岸之间跑一个来回。

而这个成绩背后,是谷歌去年用了111辆无人驾驶Pacifica,在加州地区以自动驾驶模式总共跑了125.6万英里,平均每辆车一年要跑1.13万英里(约合1.82万公里)。

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▲谷歌Waymo无人车

值得注意的是,谷歌还在美国亚利桑那部署了数百辆无人车,随着谷歌无人出租车的试商业化,其总路测里程还会快速攀升,这对其技术的进一步发展是一大利好。

凭借先发优势与规模优势,Waymo目前由投行Jefferies给出的估值已经达到了2500亿美元,在无人驾驶技术领域显然谷歌还会当很久的老大。

在谷歌之后,通用Cruise紧追不舍。DMV今年的报告透露出了一个好消息——通用的无人驾驶进步神速,其5205的MPD值基本上已经达到了谷歌去年的水平(5596)。

去年,通用Cruise的MPD为1236。一年时间,通用Cruise的成绩猛涨4倍还多。

需要提到的是,加州最大的自动驾驶车队就属于通用,总共达到了162辆。

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2018年,Cruise收到了来自软银和本田的50亿美元融资。可以预见的是,在巨额的资金支持下,Cruise的测试车队规模还会大幅度增长。

可以看到的是,资金吸纳能力与技术研发能力互相滚雪球的马太效应已经在谷歌和通用两家公司身上体现得愈发明显,他们比其他公司更可能更早触及无人驾驶实现的奇点。

不过,同样是巨头的苹果,在自动驾驶上的表现似乎就不太符合其体量。

在DMV今年的报告中,苹果以1.1的MPD值,在所有提供了数据的自动驾驶企业中排名倒数第二。

也就是说,苹果的自动驾驶车,开上不到2公里,就需要人类接管一次。

如果要算个MPD差值,谷歌Waymo比苹果多了整整10015倍!

在一年的时间里,苹果的62辆自动驾驶测试车一共测试79745英里,总共报告了69509次“脱离”!

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▲苹果自动驾驶脱离报告多达18页

将近7万次的脱离创下了这一报告发布以来的纪录。由于DMV要求每一次自动驾驶车的每一次“脱离”都要进行记录并上报,所以苹果的自动驾驶脱离报告密密麻麻地写了整整18页。

这样的成绩,显然和苹果“开创移动互联网时代的科技巨头”身份不太相称,但也体现出苹果在自动驾驶研发上,确实很“实诚”,并未对难看的数据做任何遮掩。

从苹果在DMV报告中的成绩来看,自动驾驶确实是“所有人工智能项目之母”。如果要凭借自动驾驶软件开辟另一个新时代,苹果得加把力了。

在DMV的报告中,倒数第一也是一家体量不小的公司:Uber。Uber的MPD值仅有0.3,报告的总脱离数达到了23499次——每行驶500米,司机就得接管一次自动驾驶车。

而在一年前,Uber还在美国匹兹堡进行无人车的试乘体验。显然,今年惹上首例无人驾驶致死案过后,Uber的自动驾驶发展遭受了重创。

三、初创公司扛起自动驾驶半边天

在今年的DMV报告中,初创公司的表现非常亮眼,Waymo、通用之后,Zoox、Nuro.ai、Pony.ai三家初创公司分列第3、4、5,MPD值都超过了1000。而在成绩单的前十中,初创公司一共占了6席,分别是Zoox、Nuro.ai、Pony.ai、AImotive、AutoX、Roadstar.ai。

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而在48家公司中,自动驾驶初创公司一共有18家。如果仅计算进行了实际路测的30家公司, 其中有14家都是初创公司,可谓是扛起了加州自动驾驶路测的半边天。

通常来说,这些初创公司车队规模较小,其中部署车辆最多的Nuro.ai与Drive.ai,也仅仅在加州投入了13辆自动驾驶测试车。所有初创公司在加州投放的测试车加起来,仅有73辆,还不如Waymo一家的车队规模。由于规模较小,因此初创公司自动驾驶总测试里程也通常较少,最高的ZooX也仅仅刚超过3万英里,仅仅是Waymo路测里程的一个零头。

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▲ZooX的测试车

不过,在如此小的路测里程下,初创公司还能在MPD上取得较好的表现,这与初创公司的灵活性是分不开的。

在MPD榜单前十中的自动驾驶初创公司,其创始人通常都有在大公司带领团队的工作背景,在无人驾驶技术领域积累了一定的经验。同时初创企业的小体量与专注性又能让公司把主要精力都能投注在技术研发当中,因此在无人驾驶的技术竞赛中,初创企业普遍表现出了非常好的成长性。

比如ZooX去年的MPD值为161,而今年增长了10倍不止直逼2000。Nuro.ai与Pony.ai去年还榜上无名(主要是因为未提交报告),今年就冲到了前五。

初创公司的这种优势,让谷歌与通用都让Waymo与Cruise独立出来,在架构上保持类似于初创公司的运营模式。

不过,初创公司的速度优势或许也就暂时能体现在技术领域。当需要将技术转化为商业产品落地时,谷歌、通用、苹果等大型公司手中的资本、人才、品牌、政府关系等资源,会在后续过程中发挥巨大的作用。

初创公司要在无人驾驶竞赛中杀出重围,依然面临重重艰险。

四、中国军团崭露头角 五家挤进前十

2018年的DMV自动驾驶报告还有一个新现象——中国军团崭露头角,上升态势良好。

车东西统计,依据DMV文件,有14家中国自动驾驶公司(含中国人在美创办的自动驾驶公司)提交了报告。依据MPD值排列,其中有5家进入了榜单前十。

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其中,由谷歌无人车团队创始成员朱佳俊在美国创办的Nuro.ai成绩最好,排在了第四,MPD值达到1028.3——他们刚刚获得了来自软银愿景基金的9.4亿美元投资,估值近27亿美元。

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▲Nuro.ai无人车R1

百度美研无人车团队出身的Pony.AI以1022.3的MPD紧随其后,排名第五,目前其估值为10亿美元左右。

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百度则排名第7,MPD为205.6,相较于去年的45大幅增长,百度也在今年的CES上宣布了百度Apollo开启自动驾驶商业化。

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香港科技大学毕业的肖健雄创办的AutoX以196.2的MPD值排名第9,目前已经在美股开启了无人驾驶配送的试运行,并在寻求新一轮融资。

总部在深圳的Roadstar.ai以175.3的MPD位列第10,在最近的创始人内讧风波前,Roadstar.ai的估值据传在6亿美元左右。

5家中国企业进入前10,意味着中国绝对会是无人驾驶的重要玩家。而且在国内,由于路况的复杂性,实现无人驾驶的难度其实比美国更高,这或许反而为国内的自动驾驶企业锤炼技术提供了动力。

余下的中国企业,文远知行与智加在榜单中的排名也不低,都在15名以内。而作为车企的SF(小康)、上汽表现比较一般。

此外,图森、长安、蔚来2018年没有在加州进行测试,因此没有报告数据。

五、这三大问题无人车最头疼

如果DMV的报告数据准确的话,2017年12月-2018年11月这一年中,加州的自动驾驶测试车安全员们,一共对车辆接管了97014次。其中绝大多数由苹果与Uber贡献,两家公司的测试车接管数总共为93008次,占到了总数的近96%。

车东西翻了翻MPD排名前五企业的脱离具体报告,发现了一些主要的“无人车杀手”:

1、自动驾驶看世界的感知能力,仍然是一个基础性的难题。

上述几乎每家公司都会提到车辆感知跟不上而导致的人工介入。

比如,强大如Waymo,也会常常遇到某种物体无法正确感知的问题。

通用的无人车则在很长一段时间内都认不出路障,车辆的安全员已经习惯进行提前接管,来避免意外发生。

Zoox的测试车则可能认错车道或者路标,然后跑道错误的车道上,或者在路口“懵逼”。

Pony.ai的报告也反馈,在高速运行时,其自动驾驶的传感器反应时间跟不上。

2、复杂路口难倒无人车

Zoox、Nuro.ai、Pony.ai的报告都高频描述了无人车在路口左转或右转时出错的问题。路口复杂的车流、蠢蠢欲动的行人,各种各样的标线与交通标志,对自动驾驶车辆的环境感知与预测都提出了极高的挑战。

此前在加州的自动驾驶碰撞报告中,Waymo的无人车绝大多数事故都发生在路口。

事实上,要衡量一辆无人车在城市中的自动驾驶水平,最好的实际检验方法,就是观察它能否在大型十字路口顺利完成左转、实现无保护右转。

从DMV今年的报告来看,头部企业Waymo、Cruise似乎已经在这个场景与初创公司拉开了一定差距。

3、自动驾驶车对不同交通参与者行为的适应性、预测性差

Waymo多次报告了无人车遇到“驾驶风格彪悍的其他司机”而不得不进行人工接管;

Cruise则自动驾驶车无法处理那些违反交通规则的人;

Nuro的无人车面对迎面驶来的汽车,常常会犹豫不决…

这些问题,都反映了出自动驾驶汽车对整个世界“规则化运行”的高度依赖性,一旦有交通参与者作出越界的行为,自动驾驶车无法像人类一样根据“常识”来预测风险,难以作出规避动作。

当然,这个问题本身也是人工智能发展的难题,目前只能依靠投喂大量的数据、进行更多真实路测来训练。

此外,车东西还看了Uber与苹果的自动驾驶脱离报告详情,但两家公司9万多次的脱离报告是这种画风。

全球48家自动驾驶公司这些问题搞不定!苹果与谷歌差距1万倍?

这样的事件密度下,其报告已经放弃具体描述发生脱离的具体原因,只能将其简述为“为避免意外发生的提前接管”、“自动驾驶软件问题”、“自动驾驶硬件问题”。Uber的绝大多数干预都是提前进行人工接管来防止意外发生,看来Uber测试车的安全员在加州挺累的。

结语:自动驾驶更近了

需要注意的是,由于DMV的报告是由各家公司自行提供,每家公司路测的场景与对脱离的认知并不相同,因此根据DMV报告所列的榜单,更多的是参考意义而非唯一的评估根据。

比如,DMV这份成绩单显然无法描述车企与供应商在ADSA领域对推广自动驾驶作出的努力与贡献。

但无论是路测里程、车队规模,还是每次干预能够行驶的里程,2018年的无人车都比去年前进了一大步。

结合半月内无人驾驶领域刚刚发生的15.6亿美元融资,尽管“自动驾驶步入寒冬”的现象也在发生,但自动驾驶行业其实仍然步入了一个加速发展的过程,只是两极分化的现象更加显著。

而这一过程,其实是一个产业走向成熟的表现。