前几天在北京举办的第二届百度AI开发者大会可谓是吸睛无数，如“昆仑”AI芯片的亮相、首款量产L4无人车“阿波龙”第 100 辆下线，以及百度小程序的推出等等，每一个拿出来都会给业界带来重磅影响。不过最引人关注的还是阿波龙，这也是李彦宏宣讲的重点。

“造车和写PPT不一样，造车经常会有延迟交付。但是今天，我们过去吹的牛实现了！” 这是李彦宏的开场白，暗讽另外一家公司时，李彦宏也不忘记突出自信------吹牛不要紧，关键看你有没有实力兑现。插个题外话，为何我老觉得“阿波龙”这个名字和贾跃亭的“法拉第”具备一样的“山寨”味道呢？不过从现场公布的信息来看，阿波龙明显比法拉第靠谱太多。

接下来的几天，媒体几乎都是一边倒的对百度进行盲目吹捧，在风格和角度的选取上可谓“挖空心思”，其目的就是为了证明百度的牛逼。从某种意义上讲，阿波龙确实有其过人之处，至少它可以让某些人看到百度回归BAT阵营的希望。但我的看法却比较务实，我认为，阿波龙虽然体现了百度在技术创新方面的过人之处，但这并不意味着百度的无人驾驶技术就无懈可击，更不意味着这可以帮助百度达到匹敌阿里和腾讯的市值。

一，阿波龙算L4的水平吗？

如下图所示，这是业界公认的自动驾驶的分级标准，目前全球顶级的水平也就是L4，在这次大会上，百度也对外宣称阿波龙已经具备L4的水平。那么事实到底如何？    

我认为，有限场景下的测试并不完全说明问题，就像软件一样，如果不经过海量用户、大规模的测试，很难发现潜在的问题。针对百度无人驾驶技术和其他无人驾驶技术的对比测试，我们找到了一组数据。从测试结果来看，百度的水平基本处于中游。而全世界做的最好的Waymo，也就是谷歌的兄弟公司，目前仍不能说完全实现了 L4 级别的自动驾驶，更何况百度？（数据来源：http://www.ctoutiao.com/509928.html）

DMV2017年度最新自动驾驶测试报告

二，无人驾驶一定比人类驾驶更安全？

另外，在我们的印象中，无人驾驶以高科技为依托，理论上比人类驾驶更安全，不过看了上面的数据，我对此表示质疑，相信很多人也持有和我相同的看法。

从理论上讲，人对于交通状况的判断、对路况信息的分析相比机器有着得天独厚的优势，因为这些信息是“离散”的，缺乏“标准”。这和阿尔法狗打败人类不一样，因为围棋是一项规则确定的游戏，所以机器能胜过人，但是在规则不确定的情况下，机器必须要完成海量的“穷举”工作，才能得出结论，在算力有限的情况下，这未必比人类强。事实上，人类的大部分交通事故都是因为酒驾、超速等危险驾驶行为酿成的，如果这些行为得到有效管控，人类驾驶的安全性还会大幅提升。

数据还显示，Waymo 从每 1300 英里（2015 年）到 5000 英里（2016 年）到 5596 英里（2017 年）干预一次，提升的幅度越来越小。换言之，越往上无人驾驶面临的瓶颈越严重，要解决这个问题，必须从两个层面入手，一是提升硬件水平，二是对软件进行升级，这两点我们下面还会详细分析。

总之，无人驾驶在一定程度上可以弥补人类驾驶的缺陷，但这并不意味着其在安全性上更胜一筹，大规模的量产、商用仍需谨慎。

三，无人驾驶的技术瓶颈、潜在风险、维护成本

对于巨头来说，测试数据可以用来帮助他们寻找Bug，完善系统。所以，接下来我想系统的谈谈无人驾驶的技术瓶颈、潜在风险以及维护成本。

首先说技术瓶颈，上面提到，软件和硬件两个层面将综合影响自动驾驶的表现，这一点如何理解呢？以百度为例，据介绍，百度的无人驾驶是个庞大的系统，涉及百度大数据、地图、人工智能、百度大脑等一系列技术，还要外加一系列的硬件设备，如摄像头、激光雷达、传感器等等。其中，硬件设备负责多角度采集数据，然后提交给软件进行处理，之后软件将发出信号，用于控制汽车的转向、油门、刹车等等。所以，无人驾驶要想突破技术瓶颈，必须多方面兼顾，如果任何一个环节不理想，都会拖后腿。

再说说潜在风险，如上所说，人为干预的频次将直接反映无人驾驶的安全水平，试想一下，如果无人驾驶出现运行故障，而驾驶员因各种因素未能及时介入，极有可能酿成车毁人亡的后果。所以，无人驾驶并不能让人放松警惕，更不意味着人能完全信赖机器。从之前特斯拉的事故来看，一个不容置疑的事实是，无人驾驶可能会影响人的正常判断，试想一下，如果大规模的普及无人驾驶，是否会导致人类的驾驶水平、反应速度越来越低？

除此之外，如果硬件出现故障，或者因外部因素导致硬件无法正常工作（比如摄像头沾染泥水无法正常获取图像），甚至是软件系统出现崩溃、死机，那么无人驾驶车又会面临怎样的风险？从目前的情况来看，很难完全验证，因为就现有的测试情况来看，几乎很难覆盖各种复杂的应用场景，这也就意味着尝鲜无人驾驶技术的人群注定是“小白鼠”。

第三，维护成本，如上所说，如果无人驾驶相关的问题发生，必然涉及维护问题，诸如摄像头、激光雷达、传感器如果出现问题，维修成本、换件成本客户是否能承受？如果是软件层面出系统性问题，情况能就更严重，因为此类问题影响面更大，可能会导致诸多客户受害。当然，如果因这类问题导致严重事故，相关企业也免不了承担责任。

在我看来，无人驾驶技术要想进一步成熟，相关产业链的各类企业，比如IT巨头、汽车企业、零配件厂商必须提升默契度，形成亲密无间的合作，才能实现维护成本的有效降低。而这又是一个漫长的发展过程。

四，无人驾驶车真能降低成本，提升效率？我看未必

最后，我们再从社会价值、经济价值的角度来讲，看看无人驾驶是否真的“不可或缺”。众所周知，无人驾驶车最直接的优势就在于取缔了人为操作，因此，可以解放很多岗位，在这种趋势下，难怪有人说未来司机会失业，驾校会倒闭。

对大多数企业来说，取消司机这个职业可以降低多项成本，不用开工资，不用买社保，还不用休假，因此，这被视为提升企业经济效益的重要砝码。那么事实果真如此吗？

首先，如上所说，无人驾驶车由于具备复杂的系统，因此故障率也明显会高很多（售价是否高于普通汽车，目前尚不能判断），一旦故障率上来，维护成本必然更高，同时也会对正常使用造成一定的影响。上面提到，摄像头、激光雷达、传感器对无人驾驶非常关键，如果这些硬件出现故障，相关费用不是传统汽车所能比的。而且，还可能出现配件备货周期太长的问题，影响正常使用。

其次，即便达到L4的水平，无人驾驶车仍然只能局限于部分场景下使用，无法适应复杂多变的环境。我认为诸如物流企业、电商企业，以及部分高科技园区使用无人驾驶车是完全没问题的，但是如果要真正落实到错综复杂的大马路，恐怕还真没测试的那么靠谱，毕竟大多数无人驾驶仍然局限于小范围的测试，不能完全模拟日常应用。如果应用场景不能有效拓展，那么无人驾驶车的使用成本可能就会居高不下，无法被有效控制。

第三，从政策层面、法律法规的层面来看，无人驾驶还有很多问题需要解决。例如，一旦无人驾驶汽车遭遇车祸等问题，责任如何划分、保险公司如何理赔、相关的企业又应当承担怎样的后果等等，都是问题。可以说法律法规层面还跟不上无人驾驶技术的发展，所以，老百姓对无人驾驶车必然不能毫无保留的接受。在这些问题不能解决之前如果强行普及无人驾驶车，也会导致纠纷太多，从而浪费大量的社会资源。

对百度而言，错失移动互联网的机遇，将主要精力投入到人工智能和无人驾驶上，这一点还是非常明智的，不过，无人驾驶需要解决的问题非常多，发展周期也会更长。相比其他业务而言，百度需要更多的耐心，需要更隐忍，才能成功。对于阿波龙来说，虽然它意味着一个成功的开始，但百度需要对未来的困难、挑战有更深刻的认识，只有这样，才能避免盲目吹捧后一地鸡毛的局面。