歷史最有趣之處，在于其往往顛覆人們的認知。

把時間往回撥15年，在20世紀之初的2004年，是中國高科技領域的一個“大年”，這一年——世界首條商業運行的磁懸浮上海磁懸浮列車正式投入運行;中國第一條跨海鐵路粵海鐵路客運正式開通;中國在北極的第一個科學考察站黃河站建成……

如果把目光聚焦到TMT尤其是互聯網行業的話，2004年是中國互聯網門戶網站最為“高光”的時代，因為在2003財年中，新浪、搜狐、網易等門戶網站，全都迎來了全年度盈利，當然這些大家都比較了解。不過，很多人不知道的是，同樣是在2004年，美國國防部高級研究計劃局(DARPA)發起了每年一屆的自動駕駛挑戰賽“DARPA Grand Challenge”。

隨著時間的流逝，TMT各細分領域，出現了巨大的分野——2004年，處于高光期的門戶網站，如今在行業里已經處于相當邊緣的狀態;而同樣在2004年，因為一場比賽而逐漸進入人們視野的自動駕駛，在隨后以星星之火，形成了燎原之勢，使得Waymo在美國的一舉一動都備受關注，而百度Apollo在中國的一言一行也同樣挑動著中國人興奮的神經。

時至今日，自動駕駛已經成為了TMT行業的最大風口，同時也是人口智能最大、最快的落地領域和場景之一。即使不贅述自動駕駛在2004年之前的歷史演進，就單單是復盤2004年至今15年的歷程，就能發現——自動駕駛不僅是一個“國貨之光”的領域，也是一個國家之戰的領域;自動駕駛條條道路通羅馬，很多人都曾想著占山為王，但是最后發現“占山”可以，“為王”卻難于登天，因為自動駕駛是完全意義上“技術致勝”的公司，所以美國看谷歌，中國看百度;此外，自動駕駛作為眾多產業的十字路口，單打獨斗正在加速讓位于合縱連橫。

總之，自動駕駛的故事上演了不止15年，但是自動駕駛的精彩才剛剛開始……

自動駕駛從四國爭霸到二元格局，

美國先發先至中國后發先至

環顧TMT行業的各大細分領域，會很容易發現美國、德國、中國、日本等，其實是各有側重的。比如美國注重開創性的探索和開拓;德國聚焦于工業互聯網和智能制造;中國在和13億中國人息息相關的衣食住行、吃喝玩樂等方面，發力最多;而日本則側重文化、娛樂領域的不斷升級。

但是，唯獨“自動駕駛”成為了極少數的，美國、德國、中國、日本這四大當今世界科技最為發達的“頭部科技國家”的兵馬必爭之地。為什么會出現這種情況?

土妖認為，主要有兩大方面的原因：

一方面，是自動駕駛具有“驗證性”。自動駕駛是人工智能的先鋒軍，也是最難的一個細分領域之一，在全球范圍內，從市場容量、場景匹配、用戶痛點急迫性等多方面去看，自動駕駛都有著天然的生長土壤，如果自動駕駛最終全面落地了，那就驗證了人工智能基本上在所有的領域和場景，都有落地的機會并值得嘗試。

這也是回過頭來看，為什么百度在去年的百度開發者大會上，會基于自動駕駛發布“ACE王牌計劃”(Autonomous Driving、Connected Road、Efficient City)的重要原因。很顯然，百度知道只要把握好自動駕駛這個如今百度有著絕對領先優勢的“切入口”，把握好自動駕駛、智能網聯、車路協同、智能交通、智能城市，這幾者間既持續進階、更相互融合的關系，百度就能夠在自動駕駛成功實現“單點突破”后，在產品、技術、解決方案、合作經驗、品牌背書、政府支持的多維度優勢下，在廣袤的人工智能的每一個細分領域實現“一步快步步快”，朝著更遠大的目標快速前進。

另一方面，是自動駕駛具有輻射性。自動駕駛是互聯網、汽車、人工智能、通信、物聯網、智能硬件、高精地圖、云計算、邊緣計算、共享汽車等多個行業的十字交叉口。自動駕駛一旦“通路跑通”了，帶動起來的不僅僅是自動駕駛產業本身，而是數量高達十數個甚至數十個的相關產業，自動駕駛產業鏈上下游的相關產業、廠商都能得到利好。一定程度上，自動駕駛具有發動機和火車頭的作用。

因此，從國家層面來看，自動駕駛這一戰，美國、德國、中國、日本任誰都不能缺席。

美國在自動駕駛方面，追溯起來可以追溯到 1984年9月，美國國防部高級研究計劃局(DARPA)與美國陸軍合作推出的ALV戰略計劃;兩年之后的1986年，卡內基梅隆大學的NavLab-1成為了全世界第一輛由計算機“駕駛”的汽車;1996年ARGO試驗車進行了長距離的實驗……當然，這些基本都是“史前時代”的自動駕駛故事，就不再詳說了。

和美國政府機構、高等院校、科技企業多方發力不同，在德國，早期的時候，德國人把希望放在了他們引以為傲的汽車巨頭奔馳公司身上。從1989年起，奔馳公司就開始著手研究自動駕駛相關的技術，尤其是導航方面的技術，兩年之后奔馳推出了擁有紅外線攝像頭、光學傳感器、計算機、電子地圖等自動駕駛組件的樣車。

不同于美國、德國的早早出發，中國、日本在自動駕駛方面，發力時間要晚一些。日本還稍微好點，三菱等公司也相對較早地對自動駕駛技術進行了相應的探索。唯獨中國，在自動駕駛方面，在科技四巨頭中，是發力最晚的一個。幾乎是直到二十世紀頭十年過去了，才開始逐步發力。2011年，一汽集團和國防科技大學共同在紅旗HQ3上，完成了286km高速自動駕駛實驗。因此，2011年也被看作是中國自動駕駛的發軔之年。

然而，歷史的詭異之處就在于，一方面既讓美國這樣的科技巨頭當仁不讓地完成了“先發先至”;另一方面，也讓中國這樣發力很晚的國家實現了“后發先至”。如今在自動駕駛領域，已經形成了中美兩國、一中一外、一東一西的二元格局。

為什么會出現中美二元格局?土妖認為最為主要的原因有兩點：一是，自動駕駛作為輻射力極廣的產業之一，產業的跨國較量，實際上背后是綜合國力的競爭，而談及綜合國力，世界排名前兩位的就無需多言了;二是，自動駕駛作為 TMT行業科技含量最高的領域，離不開具有頂尖科技實力的企業的引領，在這方面，美國有谷歌，而中國則有百度。

就中美兩國在自動駕駛方面各自占位而言，高度概括起來的話，美國有：先發優勢，技術沉淀優勢，以及以谷歌為首諸多企業全面跟進的企業矩陣優勢;而中國則有：用戶基數優勢、場景豐富優勢、跨越式發展而少走彎路的優勢、以及政策優勢。

以政策優勢為例，中國近年來推出了《中國制造2025》、《中國智能網聯汽車技術發展路線圖》、《新一代人工智能發展規劃》、《國家車聯網產業標準體系建設指南(智能網聯汽車)》、《北京市關于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見(試行)》等國家和省部級的一系列利好政策。在自動駕駛及相關領域，可以說中國是最為開放、最擁抱創新的國度之一。

群雄逐鹿時代，

“占山”容易“為王”難

在土妖看來，諸如美國1984年的“ALV戰略計劃”等，都是自動駕駛的“史前時代”。自動駕駛真正的分水嶺，在2004年。重要的事件之一是，美國國防部高級研究計劃局(DARPA)發起的每年一屆的自動駕駛挑戰賽“DARPA Grand Challenge”。從2004年開始，連續三年的“DARPA Grand Challenge”，正式開啟了自動駕駛的“黃金十五年”。

當然，在“黃金十五年”當中，從2004年到2009年是自動駕駛相對平和的時期，或者說是整個內外部環境、技術、生態在進一步蓄勢的時期。從2009年開始，自動駕駛迎來了爆發期，自動駕駛的三大派別，在這一時期加速進場。

首先，是以谷歌、百度為代表的互聯網派。

谷歌方面，在“DARPA GrandChallenge”改名為“DARPA Urban Challenge”之后的兩年，也即2009年，宣布由斯坦福人工智能實驗室前主任、谷歌街景的聯合發明人SebastianThrun組隊領銜，正式進軍自動駕駛領域。三年后的2012年，谷歌獲得自動駕駛汽車路測許可證;又三年后的2015年，谷歌自動駕駛汽車開始上路進行測試;2016年Waymo作為谷歌自動駕駛業務的商業主體正式成立;如今Waymo已經進入到了商業化階段。

百度方面，其開始大規模投入自動駕駛領域是在2015年，實際上比這早好多年，百度就秘密、低調地開始了自動駕駛相關技術領域的研究與儲備，這也是為什么從大規模研發到在北京進行高速公路和城市道路的全自動駕駛測試，百度Apollo只用時一年不到的原因所在。在中國上路測試不到一年，2016年9月，百度Apollo獲得了美國加州自動駕駛路測牌照。

從2015年起至今，百度Apollo在產品層面不斷迭代，已經從1.0版本不斷優化升級到了5.0版本;同時，百度Apollo還組建了全球自動駕駛領域最大的生態平臺——百度Apollo自動駕駛生態聯盟;在商業化方面，不僅百度Apollo本身擁有商業化的版本——百度Apollo企業版，而且百度Apollo與中國一汽紅旗共同打造的量產L4級自動駕駛出租車，Robotaxi-紅旗E·界已經正式亮相長沙并展開測試，這也意味著長沙市民將有望在年底之前，率先體驗到中國首批自動駕駛出租車提供的無人駕駛出行服務。

細心的人或許已經發現，百度的“后發先至”和中國的“后發先至”，有著異曲同工之妙。原因主要在于兩點：其一，這兩者有相同的邏輯，其二，作為中國自動駕駛領域最領先的廠商，百度很大程度上，就代表著中國。

當然，中國互聯網企業中，除了百度之外，阿里巴巴也于2014年，開始聚焦于車載OS，并與上汽開展了深度合作。騰訊則于2016年，通過投資滴滴和四維圖新，曲線布局自動駕駛領域。

其次，是傳統汽車廠商派。

傳統汽車廠商的步調相對一致，包括寶馬、奧迪、福特、日產、沃爾沃等，基本都是在2013年前后才開始發力自動駕駛領域。值得一提的是，通用雖然進入自動駕駛領域比較晚，但是通過10億美金收購Cruise，后來又收購激光雷達技術公司Strobe，以及獲得軟銀集團22.5億美元的高額投資等，如今通用Cruise在自動駕駛領域，已經甩出其他汽車廠商一大截了。

再次，是自動駕駛新勢力派。

特斯拉和Uber都是這一派別的主要代表。2015年，特斯拉推出了半自動駕駛系統Autopilot;2016年，Uber自動駕駛汽車在Uber先進技術中心正式上路測試。除此之外，新勢力派中還包括了Zoox、Drive.ai、Oxbotica、Pony.ai等等眾多表現還不錯的公司。

大體來看從2004年到2017年，這十三年左右的時間里，自動駕駛領域涌入的各門各派大量的公司，雖然他們的出身不同、企業大小不同、實力強弱不同……但是它們都有一個相同點，那就是對自身在自動駕駛領域的發展非常有自信，都想通過最閃亮的“占山”姿勢，最后在自動駕駛領域成功“為王”。雖然，從事后的今天看自動駕駛各大廠商“各自為營”有點太過理想化，但是這卻是一個必不可少的“歷史進程”。原因有三：

第一，是自動駕駛的想象空間實在過于誘人，很多廠商都希望自己分到的那杯羹越多越好，而各自為營表面上看，就不會有人來分自己的羹。

第二，雖然蘋果CEO蒂姆·庫克曾經說過，“自動駕駛是蘋果AI項目之母,重大顛覆性技術即將出現”，但是自動駕駛在技術方面的難度，彼時絕大部分廠商的認知還是不夠，準備性也不足，他們需要有一個認知升級的過程。

第三，不同的廠商是從不同的道路向自動駕駛進軍的，廠商的自動駕駛之路，往往是要走到了某一個階段的時候，才能具象的意識到，需要跟某某一類的其他廠商進行合作、聯盟，而不是一開始就知曉要跟哪些廠商進行合作。

從點對點單挑到生態圈集團戰，

為何自動駕駛從各自經營走向了合縱連橫?

在自動駕駛發展的早期階段，絕大部分廠商都犯了一個錯誤，那就是這些廠商都想盡可能多的拿到“蛋糕”，而忽視了更為重要的兩大問題：一個是自己是否真的有能力拿到大份額的蛋糕;另外一個是沒有想著如何真正的做出蛋糕，如何把蛋糕做大，這些都是拿到大塊蛋糕的前提。

沒錯，自動駕駛是有著“高門檻、多投入、長周期”等產業特點，各大廠商想利用自身的競爭優勢，把其它大部分廠商阻隔在自動駕駛的產業大門之外，以期在產業競爭中獲得“馬太效應”，這也是商業競爭中非常常見的心態。只不過單槍匹馬的能力是否可以配得上這樣的心態和愿景，就很難說了。

從產業實踐來看，即使是領先的頭部廠商谷歌，想要在自動駕駛領域“從頭到尾打通關”，也是近乎不可能的事。當然，谷歌一開始或許不這么認為，要知道最早在自動領域，谷歌原本是想著通吃整個產業鏈的。谷歌一度打算要開發自有品牌自動駕駛原型整車，后來受制于各方面的原因和面臨的困難，才放棄了這一想法，進而轉向了和傳統汽車廠商進行合作。

縱使如此，谷歌和傳統汽車廠商的合作也非常有限。前期以克萊斯勒等極少數的廠商為主，后來也和菲亞特等廠商進行了小范圍的合作。而在這背后，谷歌卻和福特、本田等眾多的汽車廠商“談崩了”。

不光是谷歌意識到自動駕駛領域，“一個人戰斗”是不行的，汽車行業的眾多“百年老店”也看到了這一點。比如曾經的老冤家老對手奔馳和寶馬，就在利益面前化敵為友。奔馳和寶馬以各持股50%的方式，聯合成立了五家合資公司，五家合資公司分別是涉及共享出行服務、停車服務、電動車充電收費系統服務、共享汽車服務、以及智能手機的路線管理和預訂服務等等。

此外，大眾和福特也組成了聯盟，大眾將以“10億美元現金+估值16億美元的自動駕駛部門(AID)，總計26億美元的組合方式投資福特旗下自動駕駛子公司Argo AI;而豐田和軟銀也成立了合資公司Monet，并得到了其他五家日本汽車廠商的支持;在中國市場，寶馬也接連和聯通、四維圖新、騰訊等簽訂各種戰略合作協議，加速推進5G時代的自動駕駛布局。

不難看出，從2017年左右開始，“結盟”成為了自動駕駛行業的一大關鍵詞。當然即使時至今日，在自動駕駛的各個大小聯盟里，仍舊存在著“封閉是骨子里的基因，合作是迫不得已的事情”的這種情形。換言之，很多汽車廠商是形勢所迫，不得已才與其他廠商結盟，或者加入現有的某一個聯盟。

相比較而言，來自中國的廠商百度Apollo在“結盟”這件事情上，是考慮得最早、實踐起來最堅定的。從進入自動駕駛行業那天起，百度Apollo就沒有打算自己“造車”，而是把“賦能”當成了最主要的事情。在整個行業里，當谷歌、蘋果、通用、奔馳、寶馬等都在“防火防盜防抄襲”的時候，李彥宏卻出人意表地要走開源之路，或許在他看來“開源”才是最直接、最有效的賦能手段之一。在自動駕駛領域，百度Apollo不僅推出了全球首個高性能開源計算框架Apollo Cyber RT，同時還推出了同樣是全球首創的Apollo車路協同方案。

在百度 Apollo 開放平臺現有的四層開放技術框架的基礎上，百度Apollo在軟件、硬件、云端服務等層面增添或升級車路協同的相關模塊，讓自動駕駛進入“聰明的車”與“智能的路”相互協同的新階段，全面構筑了“人-車-路”全域數據感知的智能交通系統，邁出了通往智能交通的關鍵一步!

此外，百度Apollo還很早就建立起了自動駕駛生態聯盟，聯盟覆蓋了自動駕駛產業上下游的各類廠商和相關機構，在數量上百度Apollo生態聯盟成員已經超過了150家，遠遠超過其他聯盟個位數廠商的結盟規模。

百度Apollo為什么要如此堅定地走開源發展、生態聯盟的道路，或者說其他廠商為什么要從“各自經營”轉為了結盟的“合縱連橫”?其實這至少有五大方面的原因：

其一，讓自動駕駛“夢想照進現實”。自動駕駛上下游產業鏈的各大廠商，發揮自身在各自領域的優勢，可以在行業推進的過程中，迅速的解決各種疑難問題，以整體產業鏈、生態圈的合力，讓自動駕駛更快落地，讓自動駕駛新時代加快到來。

其二，降低總體擁有成本。以百度自動駕駛生態聯盟為例，整個生態聯盟通過精誠合作，既可以發揮每一個廠商的優勢和特點，也能夠讓每一個廠商都從中獲得巨大收益，這種“一邊輸出一邊輸入”的循環模式和“1+1>2”的加乘模式，能夠讓每一個廠商，都降低對自動駕駛部分解決方案和整體解決方案的擁有成本。

其三，提升產品和解決方案更加的安全性。即使是不完全統計，自動駕駛發展至今，也出現了至少十數起安全事故，包括Uber自動駕駛車公共道路致路人死亡事故、特斯拉Model S 高速公路追尾消防車事故、福特Argo AI自動駕駛車致乘客受傷事故、谷歌自動駕駛車與貨車相撞事故、Cruise自動駕駛車刮蹭摩托車事故等等。

而要解決如此種種、形形色色的安全問題，一方面必須要求所有廠商在態度層面做到用心、細心、耐心;另一方面是要在專業層面，提升解決各種安全問題、潛在安全問題、安全隱患的能力，而這方面，在開放的生態聯盟里集各家所長、吸取各家的經驗和教訓，無疑是最好的捷徑。百度Apollo從誕生至今，一直保持著難能可貴的“0事故”，很大程度上說明了其自身的實力，以及開放生態聯盟的優勢性。

其四，更能形成產業聚合力和輻射力。“各自經營”不僅很難形成貫穿產業鏈的整體能力，而且TMT行業在手機操作系統等多個領域，已經證明開放和結盟才是產業最大的趨勢。在開放的生態中，不僅能夠讓每一個廠商都受益;同時也可以更好地發揮每一個廠商的積極性和創造性;此外，各大廠商的攜手，還能夠形成對整個產業都有利的產業聚合力和輻射力。

其五，加速自動駕駛的商業化進程。實際上，自動駕駛行業除了產品落地這一大難題之外，還有一大難題是商業化的問題。這個問題雖然比產品落地更遠一些，但是其重要性不容忽視，畢竟商業企業的本質是要創造價值和獲取利益。在商業化方面，谷歌選擇的是2C的運營自動駕駛出租車的模式;而百度則更進一步，不僅有各類自動駕駛車輛服務各大園區的2B2C模式;也有推出百度Apollo企業版、百度Apollo 5.0版本的2B模式;此外，還有和谷歌類似的運營自動駕駛出租車的2C模式，這一模式今年年底將在湖南長沙登場。

結語：

從2004年到2019年，在TMT行業的大舞臺上，出現過很多大大小小的風口。但是很多風口來得快，去得更快，比如O2O、P2P、無人零售等等。當然，也有的風口，風正越刮越大，比如自動駕駛。

可以肯定自動駕駛的大風仍舊會繼續刮下去，問題是經歷過15年的探索、嘗試、實踐之后，在“百度五年狂奔超越和谷歌十年倔強前行”的啟示下，我們需要做怎么樣的一個追風者?

本文允許轉載，轉載時需注明出處：全時財經 - http://www.clothingreviews.net/auto/20190822/602211.html