盘点 | 这 19 家公司，成了获加州无人驾驶牌照的「正规军」

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无人驾驶

编者注：再次谈及无人驾驶话题，我们为读者们又祭出该篇文章，倘若你曾经读过，尚可重温；倘若未曾，或许希望这篇文章能让你对当下走在无人驾驶技术前沿的公司有部分了解。

似乎在一夜之间，传统汽车厂商和新兴的造车力量都加入了无人驾驶的「大军」，互联网公司、上下游芯片厂商的资源也开始更多地向无人驾驶技术上倾斜。尽管在概念上不断推陈出新，但无人驾驶汽车的落地还需要经历漫长的道路实测过程，这就绕不开道路监管部门的法规。

对于无人驾驶汽车来说，美国加州是较为开放和友好的地区——加州是全球首个自主为无人驾驶汽车制定法规的州郡，前不久通过的新法案还允许未配备驾驶员、方向盘的无人驾驶汽车在特定的公共道路上进行测试。

截止至 10 月 24 日，加州车辆管理局（DMV）已经颁布了 19 张无人驾驶汽车测试牌照，这基本涵盖了当下走在无人驾驶技术前沿的公司。值得一提的是，目前已经有两家中国公司获得了此牌照：自 9 月初百度获得 DMV 批准后，蔚来汽车也于不久前获得了测试牌照。完整名单如下：

就让我们从这份名单入手，看看这 19 家公司都在做什么，又有什么不一样的地方。

大众：让汽车与交通信号灯「沟通」

在大众的众多子品牌中，奥迪在无人驾驶领域的表现要更积极一些。

奥迪的无人驾驶测试车基于 A7 改装而来（绰号为 Jack）。其实在 2013 年的 CES 展会上，奥迪就展示了一辆能够自动泊车的 A7； 2015 年初，奥迪的测试车还在美国完成了 900 公里开放道路测试。

此前我有机会亲自体验了一次和 Jack 的「相处」，体验了半个小时的自动驾驶，而我开始怀念方向盘了。

除了涂装，这辆奥迪 A7 看起来和普通车型并没有太多不同，但它内置了 6 个雷达、3 个摄像头和 2 个激光雷达（LiDAR）。zFAS（中央驾驶辅助控制系统）是整部车的「大脑」，用于处理各种传感器反馈的数据。随着 zFAS 的体积的减小，无人驾驶汽车的后备箱将不会再「塞满」了电脑。

图片来源：Wired

另外，奥迪正在开发车辆对基础设施（V2I，Vehicle-to-Infrastructure）技术，它可以让汽车与交通信号灯更好地沟通。利用这项新技术，交通信号灯和其他基础设施可以通过云端将安全和其他运营数据无线传输到车辆中，有助于汽车更加高效、安全地行驶。

奔驰：由卡车组成的无人驾驶车队

尽管奔驰已经在多个场合展示了其概念车 F 015 Luxury in Motion，但目前在无人驾驶领域更显著的成果其实应用在卡车上。

奔驰（严格来说是戴姆勒）正在测试利用三辆卡车组成无人驾驶车队，它们基于 Actros 卡车打造，均配备了奔驰的 Highway Pilot Connect 系统，依靠 V2V（车对车）技术让三辆卡车间保持通信。

最前方的领队卡车负责将路况信息传递给后面的车辆，三辆卡车保持 15 米的车间距行驶（这远小于人为控制的距离），可以大幅降低空气阻力和对路面资源的占用，提高物流运输的效率。

最近，奔驰的一些言论引起了大家的讨论。在无人驾驶领域，有一个和有轨电车难题（Trolley Problem）相似的伦理问题：在一场不可避免的事故到来时，无人驾驶汽车应该保护车主还是路上的行人？前不久，奔驰的发言人给出了明确的答案：保护车主。

谷歌：原型车告别了方向盘和脚踏板

谷歌自 2009 年就开始了无人驾驶项目，很长一段时间来它就是无人驾驶汽车的代名词。前不久，谷歌宣布自己的无人驾驶汽车已经完成了超过 300 万公里的驾驶里程，相当于人类驾驶 300 年获得的经验。

谷歌的无人驾驶汽车可以分为两部分，自行设计的原型车和基于雷克萨斯、克莱斯勒的部分车型改装而来的测试车。前者主要用于研究真正意义上的无人驾驶技术，后者则是利用现有车型探索共享汽车、智能化改造的可能性。

谷歌自行设计的原型车取消了方向盘和脚踏板的设计，它彻底和传统的汽车划清了界限。随着美国政策的放宽，没有驾驶的测试车辆将更多地出现在真实道路上。

值得一提的是，谷歌的无人驾驶官网每个月都会公布最新进展，包括测试地点、行驶里程和技术突破等信息，这让它看起来更像是一个开源项目。

德尔福（Delphi）：提供无人驾驶打包方案

德尔福是著名的汽车零部件供应商，它在奥迪 SQ5 的基础上改装了一辆无人驾驶测试车辆。去年年初，该车在美国横跨 15 个州，完成了 5400 多公里的道路测试。

作为汽车零部件供应，德尔福在无人驾驶领域的优势在于能够提供一体化、模块化的传感器方案，未来可以向整车厂商提供「打包服务」。

另外，德尔福已经宣布将和先进驾驶辅助系统（ADAS）的巨头 Mobileye 进行合作，将于 2019 年推出满足无人驾驶需求的图像解决方案（SAE Level 4/5）。

特斯拉：积累了庞大的测试数据

驾驶里程的累积是一种有效提升未来无人驾驶「智商」的手段，通过为量产车升级自动驾驶的功能，特斯拉显然在这方面走到了前列。自从在去年推出了 Autopilot 自动辅助驾驶系统后，特斯拉已经累积了高达 3.5 亿公里自动驾驶里程。这份庞大的数据资源将成为特斯拉在无人驾驶领域的「王牌」。

当然，向所有车主开放自动驾驶功能势必会引起一些争议。在几起驾驶事故后，特斯拉不得不升级了 Autopilot 系统，进一步加强了自动驾驶的安全性，并对「双手离开方向盘」的行为进行了警告。在和 Mobileye 分道扬镳后，研发自有的自动驾驶传感系统，甚至是加入激光雷达阵营，已经提上了特斯拉的日程。

值得一提：特斯拉在 10 月 20 日宣布，将为未来的电动车配备完全自动驾驶硬件（Full Self-Driving Hardware），搭载新新硬件的 Model S 和 Model X 已经在生产中了，Model 3 自然也会配备。马斯克表示，这套硬件已经具备了「第 5 级自动驾驶的能力」，对于无人驾驶来说是一个显著的进步。

博世：改装 Model S

虽然博世已经成为无人驾驶领域不可或缺的供应商之一，但他们还是在积极地测试完整的无人驾驶方案。有意思的是，博世并没有像很多汽车厂商一样选择传统的车型进行改装，他们「改造」的对象是 Model S。

博世在前段时间公布了自己的无人驾驶「十年计划」：2017 年推出一体化高速公路协助解决方案（Integrated Highway Assist），2018 年对它进行升级；2020 年推出高速路驾驶员（Highway Pilot），最终在 2025 年推出自动驾驶员（Auto Pilot）系统。

日产：NASA 的官方合作伙伴

日产在 2013 年公布了无人驾驶计划，在去年 10 月的东京车展上，日产推出了基于「聆风」改装的 IDS 无人驾驶概念车——它的配置非常「豪华」，包括 5 个雷达、12 个摄像头 和 4 个激光扫描仪等。

日产规划了三个无人驾驶的发展阶段：Piloted Drive 1.0 将于今年年底推出，允许在高速公路上实现部分自动驾驶功能；Piloted Drive 2.0 将于 2018 年推出，获得更多的控制权限例如高速自动变道等；Piloted Drive 3.0 将于 2020 年推出，不再需要驾驶员介入实现真正的无人驾驶。

值得一提的是，日产已经和 NASA 签订了一份 5 年的合作协议（NissanNASA），共同研究包括人机交互、车联网在内的无人驾驶技术。

通用：着眼于「共享汽车」

通用于今年 3 月收购了自动驾驶技术开发公司 Cruise Automation，而基于雪佛兰 Bolt EV 改造而来的测试车已经在旧金山、斯科茨代尔等城市开始了道路测试。

图片来源：cnbeta

不过，通用对于无人驾驶的关注，更多着眼在了「共享汽车」领域。通用已经向 Lyft 注资了 5 亿美元，二者将在无人驾驶技术开发上进行合作。Lyft 计划在 2017 年中能够利用无人驾驶汽车在固定路线开展接送服务。

宝马：和英特尔、Mobileye 进行合作

宝马已经在封闭道路上完成了 8000 公里的测试，更多的路测将在明年进行，下一代电动汽车 iNext 上将会搭载完整的无人驾驶解决方案。宝马制定的无人驾驶实现路径包括普通驾驶辅助、高度驾驶者辅助和高度自动驾驶三个部分。

宝马已经投资了硅谷初创公司 Nauto，后者的研究领域是如何让人工智能和无人驾驶更好的结合。除此之外，宝马已经宣布和英特尔、Mobileye 达成了合作，这三家分别来自汽车、科技与计算机视觉与机器学习行业，希望通过定义自动驾驶的开放平台和确立行业标准，让全自动驾驶汽车于 2021 年能够上路。

本田：在「模拟城市」进行测试

尽管本田已经拿到了加州的无人驾驶测试牌照，但它们还是比较谨慎的（或者说技术还未成熟），目前并没有在真实的道路上展开测试。

目前本田在旧金山郊外的康科德（Concord）建立了一个基地，用于测试无人驾驶汽车的各项功能。值得一提的是，该基地所处的 GoMentum Station 曾经是美国海军基地的旧址，拥有完整的街道和建筑物可以模拟真实的道路环境。

图片来源：engadget

本田正在测试的无人驾驶汽车并不是全新开发的，而是基于现有的讴歌 RLX 车型改装而来——它的前保险杠和车顶加装了摄像机和各类传感器。和很多厂商一样，本田已经在部分本田和讴歌车型上部署了驾驶员辅助系统，但这距离真正的无人驾驶还有一定距离。

福特：投资、收购和合作

对于无人驾驶，福特的表现更像是一家「技术公司」，它选择从传感器、机器视觉等领域进行突破，具体的手段包括投资、收购和联合开发等。

今年 8 月 16 日，福特和百度宣布 1.5 亿美元联合投资汽车传感器制造商 Velodyne。位于加州的 Velodyne 可以视为 LiDAR 的「鼻祖」，福特此次投资则是为了进一步降低改类传感器的成本。基于 Fusion Hybrid 的车型已经用上了 Velodyne 的产品。

除此之外，福特还收购了以色列计算机视觉和机器学习技术公司 SAIPS；投资了 3D 地图公司 Civil Maps；并与增强显示技术公司 Nirenberg Neuroscience, LLC 签订了独家授权协议。

福特希望在 2021 年前实现汽车的「全自动驾驶」。目前福特在硅谷团队成员数量已经增加了一倍，而用于测试无人驾驶的新园区 Palo Alto 也将会扩建到两倍以上规模。

Zoox：神秘的「独角兽」

Zoox 是硅谷一家神秘的无人驾驶汽车初创公司，目前已经完成 2 亿美元的融资，其估值高达十亿。Zoox 很少向外界介绍它们的进展，根据《华尔街日报》的报道，Zoox 现在拥有 140 名员工，其中包括以前曾在 Alphabet 公司、苹果和特斯拉工作过的人才。

在 Zoox 公布的概念照片中，这辆无人驾驶汽车没有明显的车头、车尾区分，乘客相对而坐，就像坐在一间火车的隔间里面。

Drive.ai：「深度学习」是核心竞争力

就像它的名字一样，初创公司 Drive.ai 的核心竞争力来源于斯坦福大学的 AI 技术。Drive.ai 将利用「深度学习」技术不断提升汽车的自动驾驶能力，并向整车厂商提供包括传感器阵列、计算机和 LED 标志在内的升级套件。

图片来源：TechCrunch

Faraday & Future（FF）：不只是一个「花瓶」

在年初的 CES 展会上，FF 带来了电动超跑概念车 FFZero1。原型车炫酷的外观加上和乐视的战略合作关系，让 FF 一时间吸引了不少媒体的关注。

FF 不只是一个「花瓶」，它的发展速度似乎要比大家想象的快一些：新工厂已经落地内华达州，并与 LG 签订了电池供应协议。而前不久 FF 原型车也跟大家见面了。

不久前 FF 宣布，将在 CES 2017 上公开 FFZero1 量产版本。

百度：与第三方汽车厂商合作

百度无人驾驶汽车项目起步于 2013 年，该项目由百度研究院主导，目前已经专门成立了自动驾驶事业部。2015 年，百度无人驾驶汽车在国内首次实现城市、环路以及高速公路混合路况下的全自动驾驶。

和谷歌有所不同，百度并不自行造车，而是通过与第三方汽车厂商进行合作——百度已经与宝马等汽车厂商签订了合作协议。百度预计将于 3-5 年内和厂商合作量产无人驾驶汽车。

值得一提的是，百度的无人驾驶车是国内唯一通过 ISO26262（汽车安全完整性水平）的全自动驾驶研究项目，在国内政策还不明朗的情况下是一种「正规化」的方式。

Wheego：专注于小型电动车

Wheego 以生产、销售小型电动车见长，与中国的汽车制造商合作密切（一说是黑历史）。Wheego 近期才拿到 DMV 颁发的拍照，关于无人驾驶的进展还没有更多信息。

法雷奥（Valeo）：自研激光扫描器

法雷奥是一家来自于法国的汽车零部件供应商，被誉为是自动泊车技术的发明者，其推出的自动泊车系统 Park4U 已经应用在很多车型上。

法雷奥无人驾驶技术的核心是 Cruise4U 系统，它由自行研发的激光扫描器（SCALA）、车载摄像头和车联网模块等部分组成。今年 8 月 1 日至 9 月 15 日，法雷奥完成了超过 2 万公里的环美实际道路测试（不分昼夜）。

蔚来汽车：在电动方程式崭露头角

有些人可能通过 Formula E 电动方程式了解到了蔚来汽车，其「蔚来车队」已经收获了不少赛车粉丝。

实际上，蔚来汽车（NextEV ）是一家从事高性能智能电动汽车研发的公司，其团队主要由传统汽车厂商和互联网公司构成。今年 4 月，蔚来汽车与江淮汽车达成制造合作协议，并在南京投产电机和电控系统生产基地。

根据报道，蔚来汽车的高性能电动跑车将于今年年底亮相，关于其无人驾驶技术目前还没有更多的信息。

Telenav：从地图开始

在上面出现的这些公司中，Telenav 应该是比较特别的一个，这是一家美国的车载导航供应商，其产品 Scout 已经应用在很多汽车中了。

根据 Telenav 在官网公布的信息，其正在研究与无人驾驶相关的地图、导航和 ADAS 等技术，未来将和 OEM 伙伴进行实际的道路测试。

DMV 还会不断更新自己的名单，从目前已拿到牌照的 19 家公司构成来看，传统的整车制造商/零件制造商仍然占多数，互联网公司也选择在既有车型上改装作为切入点——传统汽车行业在无人驾驶领域仍然掌握着绝对的话语权。但对于无人驾驶的初创公司来说，利用机器学习等核心技术实现「弯道超车」也并非不可能。

按照美国机动工程师协会（SAE）对于无人驾驶的阶段性划分，传统的汽车制造业更倾向于在 5 年内完成由部分自动驾驶（Level2）向高度自动驾驶（Level4）的过度，但并不急于交出方向盘的控制权（Level5）。但对于谷歌、Zoox 这些公司来说，思维方式并不会被传统的汽车形态所局限。

题图源视觉中国

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