“蒙眼”也能自动驾驶？中国科技公司靠这个技术火到海外

“尽管我如此热爱开车，但如果能把汽车的控制权交给机器，我依然兴奋无比。这一天迟早会到来。”

近日，比尔·盖茨在个人博客Gates Notes上分享了他在伦敦市区试乘自动驾驶车的经历，引发广泛关注。

这一段旅程发生在伦敦市中心，途经许多复杂路况。尽管安全驾驶员曾多次接手汽车，但在大多数复杂的场景里，自动驾驶的汽车仍然应付自如。不论是在狭窄复杂的路口礼让行人，还是遇到横穿的车辆及时减速，这辆在SAE（美国工程师协会）的分类定级为L2-L3级别的汽车，都给这位在科技界叱咤风云的大佬，带来了一段"有一丝不真实感”且"令人难忘”的体验。以至于哪怕在2019年，他曾公开表示过对AI技术应用在自动驾驶领域的质疑，在2023年的这次试乘体验后，他仍然兴奋地写下自己乐观的预言：“十年内，自动驾驶汽车将达到转折点。”

也许，这一天会比比尔·盖茨想象中的更早一点到来，以他没想到的方式。

扬名海外

在比尔·盖茨发布自己试乘经历的前一周，一条来自中国的自动驾驶技术视频已经在海外收获了数百万网友的关注。

近年来，自动驾驶的路测视频并不少见，但让海外网友惊呼的是，这一次的“自动驾驶车”遮住了车上的全部摄像头与传感器，以“蒙眼”的方式途经多个复杂场景路段，实现了全程无接管。

这段无异于“盲人”开车的视频，拍摄于湖南省衡阳市一条车流密集的道路上，来自于一家中国科技企业——蘑菇车联。视频一经发布，获得了海外很多知名科技UP主们的点赞转发，他们在这则技术视频下不断@马斯克、Waymo、Cruise等一众科技大佬和知名企业。

与比尔·盖茨体验的自动驾驶不同，蘑菇车联这一次是通过路侧智能设备的感知、运算和通信实现的自动驾驶。据了解，这可能是全球首次有公司仅通过路侧智能设备实现城市开放道路L4级的自动驾驶。

视频中左侧画面展示了一个实时的、动态的、真实的数字交通运行系统，它是通过布设在道路两侧的蘑菇数字道路基站2.0（Mogo AI Station 2.0，下称“基站”）实现的，这套系统可以向车辆超视距发送红绿灯灯态、行人路面状况、前车刹车和交通事故等信息，使自动驾驶车辆安全实现路权博弈、提速、超车和自主变道等功能。

预知红绿灯：

提前避让行人：

变道超车：

躲避故障车：

无辅助左转：

“ This is cool ! ”，重点关注全球科技产业发展的科技博主Jonathan Casey 在Twitter上转发了蘑菇车联的视频，评论道“有V2X基础设施的城市中，自动驾驶车辆将更有可能大规模落地！”并@waymo、cruise等自动驾驶知名企业。（V2X：vehicle to everything，即车用无线通信技术。）

北美地区颇具影响力的科技博主Karl Conrad也关注到此事，并@特斯拉创始人埃隆·马斯克（其言论经常成为引领自动驾驶技术革命的潮流），你相信AI+V2X基础设施能让自动驾驶更容易实现吗？来自中国的蘑菇车联通过“AI+V2X基础设施让自动驾驶汽车走进现实。”

蘑菇车联，一家成立于2017年的中国科技企业，用了5年时间，在自动驾驶领域走出了一条与特斯拉等智能汽车制造商和一众科技巨头“老大哥”们完全不同的技术路线。也难怪这些含金量十足的海外up主们会发出如此感慨。

作为一家主打“车路云一体化”的自动驾驶科技公司，蘑菇车联设计的这套基站产品涵盖计算模块（路侧操作系统、边缘计算设备）、通信交互模块（路侧通信单元）、感知模块（雷达、摄像头）等软硬件产品，可以在城市道路、高速公路、景区园区等场景中实现部署。这套产品将有可能解决当前自动驾驶的诸多棘手问题，一旦推广使用，将可能彻底改变当前的自动驾驶难以应用的局面。

城市场景：

高速场景：

景区场景：

而在此之前，关于自动驾驶的探索，正在经历一个十分尴尬的阶段。

前有业界标杆特斯拉自动驾驶灵魂人物宣布离职，后有知名车企创始人直言“自动驾驶就是皇帝的新装”，“最终就是一个高级辅助驾驶”……全球多家自动驾驶公司或解散或裁员，资本陷入寒冬，市场一片哀嚎。

或许也正因为如此，当蘑菇车联这家来自中国的科技公司，以“盲人”开车的方式展示了AI数字道路基站时，也给全球自动驾驶行业输入了新的希望和活力。

已有海外知名科技媒体在报道中称，中国有望树立新的全球标准，以不同以往的方式开辟出自动驾驶商业化落地的道路。

拥有大量年轻读者的新兴科技新闻网站TechMediaToday在其3月27日的报道中指出：“蘑菇车联只是中国科技企业的一个缩影。中国的自动驾驶技术正在以一个不可思议的速度成长。”

英国商业类媒体Fortuneherald在其4月3日的报道中称：“蘑菇车联已将自动化提升到一个全新水平，目前已通过智慧城市整合实现自动驾驶革命。”

能实现吗?

把时间向前回拨一个多世纪，1886年，当比坐马车跑得还慢的汽车行驶在并不宽阔的道路上时，几乎没有人看好这个“愚蠢且硕大”的发明。

历史的奇妙之处正在于它的不断重演。尽管不断有科技企业、汽车企业为自动驾驶添薪加柴，十年耕耘间，仍然不乏唱衰之声。在知乎搜索栏中打出“自动驾驶”几个字后，自动关联的词条往往是，“什么时候实现”“能买到吗”，而讨论热度最高的话题，一般是“什么时候凉凉”，诸如此类。

事实上，自2016年，谷歌AlphaGo与世界围棋冠军李世石在人机大战中获胜，人工智能+汽车产业乘势而起之后，整个智能驾驶产业都几经沉浮，无论是像特斯拉、Waymo这样以技术驰名的新贵，还是通用、大众这样的百年品牌，在自动驾驶的路上都问题重重。

众所周知，特斯拉一直以领先全球的智能驾驶技术受到年轻人和技术极客的追捧，早在2018年就实现了 L2 级别的辅助驾驶，其一年一度的AI Day更已成为业内瞩目的技术盛宴。创始人埃隆·马斯克也继乔布斯之后，“加冕”为全球科技界的超级偶像。

春风得意马蹄疾，然而尚未看尽繁花。几场全球范围内的自动驾驶事故风波，连带着一脑门子有虚假宣传之嫌的官司（实际上实现了的L2+级辅助驾驶，还不到自动驾驶的级别），差不多便将这家科技新贵拉下神坛，陷入信任危机。

直至刚刚过去的2022年，一边是致力于L4级自动驾驶的公司不断折戟沉沙，或宣布破产、或提出“降维打击”从L4转向L2市场；一边是专注于L2级辅助驾驶的公司在安全性和功能性上，始终无法交出让消费者满意的答卷，反而是那些被曝光被诟病的，动辄数万元的“智能驾驶选装包”和有限的使用场景，一而再再而三地降低着消费者的期待，让真正的自动驾驶看起来遥遥无期。

悲观的行业信号似乎回应了比尔·盖茨三年前对谷歌、uber等科技公司将AI的落地押注在自动驾驶上的质疑。

问题到底出在哪？自动驾驶真的能实现吗？

已经有同行者在这条赛道上手执火把，叩问答案。

无论是率先实现L2+级高级辅助驾驶的特斯拉，还是像Waymo一样的L4级别自动驾驶运营商，都仅依赖于车的智能。从过去多年的探索来看，这一路线正遇到明显的挑战。

受限于视角和数据处理能力，单车路线在识别周围环境，突发情况的识别、决策、执行上始终难以达到要求。不与其他交通参与元素协同的特点，也让其在轨迹预测、驾驶意图“博弈”方面存在困难，难以彻底解决安全问题，实现规模化、商业化应用。而一旦涉及量产，要兼顾从汽车工程角度考虑的散热、功率等诸多问题，算力的限制也让许多在试验阶段效果不错的算法难以发挥。

久而久之，这些需求和问题堆积起了难以突破的行业壁垒，横亘在“数据”和“算力”的背后，影响着关乎自动驾驶的两个根本性话题：安全问题和适用场景。

当过往的辅助驾驶和自动驾驶技术都无法满足市场需求的时候，蘑菇车联的AI数字道路基站会不会翻搅起新的浪潮，成为解决自动驾驶困局的利器？

破局之路

行至变局之中，蘑菇车联给出不同他人的答案。

文首的视频其实是展现了一种极端情况，蘑菇车联主动遮盖了车辆上的传感器，但该公司实际商业化运行时，车辆的传感器会正常工作。这意味着，车端自身有一重安全保障，而路边基站提供了更高维度的第二重保障。因此，在蘑菇车联的自动驾驶方案里，两重安全保障同时工作，互补协作，形成一个有机整体。

蘑菇车联的核心是构建一套包含智能车辆和自动驾驶基础设施在内的系统，他们叫“车路云一体化”，来推动更高级别的自动驾驶落地商业化。简言之，就是用体系去处理个体无法解决的问题。

事实上，如果从广义的“自动驾驶”来看，如民航飞机、高铁、轮船都在一定程度上实现了自动驾驶，但没有一个是仅凭个体实现的，全部依靠“系统”实现导航、管理、调度。

当然，“系统”也会让个体发挥更大价值。这个事情在通信和互联网领域刚刚发生过，难以计数的通信基站和光缆，最终将PC、手机等智能终端连接在一起，改变了今天的世界和你我每一个人的生活方式。类似的故事，正在汽车和交通出行领域发生。

“自动驾驶”旧世界里的那些顽疾，正在被逐个击破。

首先且最重要的是安全问题。在蘑菇车联的提供的数字基站方案中，其车路云一体化的系统可以从“上帝视角”实现全面无死角的信息获取，解决“看不到”的问题，比如，车辆能够提前获得几公里之外的交通状况，避免行业棘手的“鬼探头”问题；另一方面，很多追尾、碰撞事故是因为司机看到突发状况，但来不及做出反应导致的，而基于强大的超级计算机，蘑菇车联这套系统整体链路时延要比人类反应速度的极限快3倍，仅需100毫秒，解决了“来不及”的问题，极大程度降低了事故的可能性。

其次是全局交通效率的问题。假设路上的车辆均接入车路云一体化交通系统，那么系统就可以对全域车辆进行合理调度和路线规划，甚至可以根据实际情况调整红绿灯时间，有效避免交通拥堵，进而提高整个城市的通行效率。

普适性问题也在必然考虑的范围之内。蘑菇车联开发的这套技术除了可以支持L4级别的自动驾驶外，也能为其覆盖区域内其他L1-L3的车辆进行数据赋能。而且，不光是乘用车，理论上一切接入系统的商用车、低速无人车等，都能通过车载设备甚至手机程序等获得基站的强大数据支持和服务。

蘑菇车联AI数字道路基站得到大规模应用的项目位于衡阳，也就是前面视频中展示的那条全长38公里的数字道路。目前，每天已有约5000辆智能网联车辆与基站产生通讯，日均可处理数据流46.2TB，分析感知数据18.5亿帧，识别交通参与对象196.4万个，下发灯态信息2592万次，计算V2X事件 23.7亿次，车路协同交互2737万次……

这些数字不只是冰冷的符号，它们共建起聪明的车+智慧的路+具备全局调控能力的云，无论从技术研发的数据和算力来看，还是产品的安全性、体验感来看，这些都是既往自动驾驶技术所无法企及的。

AI数字道路基站作为一种道路交通基础设施，可以理解为高速公路、高铁一样的新基建能力，相较于欧美国家，中国从客观条件上也更能够支持该系统方案的大规模落地。

数据显示，车路云一体化横跨汽车、通讯、交通等数个万亿级市场空间，且与新基建板块密切相关。中国信通院曾预测，“十四五”期间，中国新基建投资将达10.6万亿元，而智慧交通是新基建重点领域，商业潜力巨大。

对此，通用Cruise CEO Kyle Vogt 曾在行业会议中表示，很羡慕中国政府“keep the regulation wide open”, 创造各种政策便利鼓励道路信息化的基建，给智能网联车和无人驾驶创造发展空间。

当车端智能没办法解决自动驾驶的一些长尾问题的时候，也许，在中国AI+V2X基础设施建设的方式是实现自动驾驶的新思路。

不知道如果让比尔·盖茨来乘坐中国蘑菇车联的车辆，他会做出怎样的评价呢。

*注释：根据SAE（国际汽车工程师协会）自动驾驶分级，以无人化程度，自动驾驶被分为L0至L5共6个等级。L1、L2是辅助驾驶，需要司机操控或随时接管；L3及以上是自动驾驶，事故主要责任从司机变为系统，但L3属于有条件自动化，仍需要司机坐在驾驶位以及时接管；L4是高度自动化，可以去掉驾驶员，在一定环境内无人驾驶；L5则是完全自动化，在任何天气、路况下都可以无人驾驶。