人類對AI的恐懼，被一場8毛錢引發(fā)的沖突引爆。

　　由于最低0.8元/公里的收費(fèi)，讓百度旗下無人駕駛出租車“蘿卜快跑”成為武漢出租車公敵，加上不久前一則蘿卜快跑撞上闖紅燈行人的視頻，兩者疊加引發(fā)人類司機(jī)聯(lián)名抗議。

　　這波生成式AI浪潮降臨之前，就有無數(shù)人預(yù)言人類與AI必有一戰(zhàn)。沒想到真正的戰(zhàn)爭不是《銀翼殺手》般壯麗的賽博史詩，反而呈現(xiàn)出現(xiàn)實(shí)主義文學(xué)的悲涼。

　　但實(shí)際上，“1000萬司機(jī)何去何從”并非迫在眉睫的民生問題，反而像是懸疑片開場前的超長片頭，被過早前置的焦慮和恐懼。

　　Robotaxi在“短時間內(nèi)”替代人類司機(jī)不是沒有可能，但目前來看，它的可能性一定小于足療納入醫(yī)保。

　　修不完的Corner Case

　　在出租車司機(jī)對蘿卜快跑喊打喊殺之際，特斯拉因?yàn)镽obotaxi再次跳票，市值一夜蒸發(fā)709億美元。

　　和蘿卜快跑一樣，特斯拉的Robotaxi同樣定位無人駕駛出租車業(yè)務(wù)。這張大餅最初出現(xiàn)在2016年特斯拉的“宏圖計劃”第二篇章中，以“共享車隊(duì)”的藍(lán)圖呈現(xiàn)。2019年，馬斯克再度放出豪言，“明年”會有100萬輛Robotaxi上路[1]。

　　自此，Robotaxi成為特斯拉“明年計劃”的保留項(xiàng)目，距離發(fā)布永遠(yuǎn)只有一年。

　　拖延癥并非馬斯克獨(dú)有，實(shí)際上是整個Robotaxi行業(yè)的通病。

　　最早做Robotaxi的是一家由MIT孵化的初創(chuàng)公司——NuTonomy。2016年，NuTonomy開始在新加坡路測，當(dāng)時只有6臺測試車，由雷諾Zoe和三菱i-MiEV改裝。

　　結(jié)果直到這兩款車型停產(chǎn)，NuTonomy的無人駕駛出租車還停留在測試階段。在被收購前，NuTonomy還將技術(shù)授權(quán)給了網(wǎng)約車巨頭Grab和Lyft，同樣石沉大海，落地?zé)o期。

　　NuTonomy的無人駕駛出租車

　　技術(shù)的革命向來沒有什么拔地而起，每一次驚艷的技術(shù)演示背后，是無數(shù)的論文、專利和測試。對于在公共道路上行駛的Robotaxi來說，這個過程只會更加漫長。

　　美國隊(duì)的代表Waymo和Cruise從2017年就開始路測，百度是從2018年開始。商業(yè)化的應(yīng)用，直到最近兩年才開始探索。在“求穩(wěn)”這件事上，無論是Robotaxi公司還是監(jiān)管機(jī)構(gòu)，中美兩國都罕見的整齊劃一。

　　時至今日，自動駕駛?cè)匀淮嬖谥粋�暫時無法打敗的敵人：Corner Case。

　　Corner Case指發(fā)生概率極低的事件，在自動駕駛情境下，就是“出現(xiàn)不可預(yù)測的目標(biāo)”。這種不可預(yù)測性，與自動駕駛盡可能預(yù)測到所有路況的目標(biāo)，從根本上相背離。

　　當(dāng)前，大部分自動駕駛的機(jī)制可以類比為“刷題備考”，把車輛行駛中可能出現(xiàn)的各類狀況和應(yīng)對方法，預(yù)先輸入系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，形成“肌肉記憶”，用以應(yīng)對實(shí)際行駛時可能出現(xiàn)的各種題型。但問題在于，沒見過的題實(shí)在太多了。

　　最典型的場景莫過于前車突然爆裝備，比如紙箱、水瓶或運(yùn)豬車上跌落的二師兄。如果沒有提前的預(yù)案，自動駕駛狀態(tài)下的汽車很有可能直接撞上去。

　　2016年Model S創(chuàng)造的人類歷史上第一起自動駕駛事故，就是因?yàn)樗惴ò褭M穿馬路的白色貨車當(dāng)成了一塊路牌；；去年10月，一輛Cruise的無人駕駛出租車沒能識別出被其他車輛撞倒的行人，反而從他身上碾過，導(dǎo)致后者重傷。

　　考試遇到不會做的題沒事，但開車遇到事故無法處理卻很致命。自動駕駛的本質(zhì)，就是和Corner Case的無窮鏖戰(zhàn)。即便是用雷達(dá)和傳感器武裝到牙齒的Robotaxi，在人類世界的復(fù)雜面前也力有未逮。

　　在美國，就有整活老哥穿著“STOP”T恤，成功干懵了Waymo的無人駕駛出租車。

　　大部分車企的和自動駕駛公司的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，超過80%的成本都在解決五花八門的Corner Case。也難怪李想會抱怨“不需要養(yǎng)幾千人研究Corner Case”。

　　“輔助駕駛”的語境下，遇到把廣告牌上的車當(dāng)成真車這種緊急情況，還有人類駕駛員可以及時接管。如果是沒有司機(jī)的Robotaxi，那1%的Corner Case也能造成100%的事故。

　　被視為Corner Case的部分情況

　　過去幾年，業(yè)內(nèi)幾次主流技術(shù)的騰挪，都是圍繞著如何解決Corner Case。無論是直接做L4的跨越式還是從L2逐漸迭代的漸進(jìn)式，無論是傳統(tǒng)的模塊化思路還是被特斯拉帶火的端到端方案，其目的都是解決無窮無盡的Corner Case。

　　對Robotaxi公司來說，一起事故就足以抵消一萬次安全無虞的行程。而在無窮無盡的Corner Case面前，求穩(wěn)的不只有自動駕駛公司，還有同樣焦慮的監(jiān)管部門。

　　戴著腳銬跳舞

　　人類成功學(xué)信奉自由來自于克制，新技術(shù)的應(yīng)用，往往也是戴著腳銬跳舞。

　　縱觀全球，Robotaxi發(fā)展快10年，各國監(jiān)管機(jī)構(gòu)的開放速度始終追不上技術(shù)的進(jìn)步。中國監(jiān)管機(jī)構(gòu)向來以穩(wěn)定的標(biāo)簽示人，但在Robotaxi的發(fā)展規(guī)劃上，國內(nèi)機(jī)構(gòu)對新技術(shù)的態(tài)度已經(jīng)算相當(dāng)開放了。

　　Waymo從2017年就開始路測，但直到去年7x24全天候無人出租車的申請才被通過，還被限制在了舊金山一個市；“蘿卜快跑”今年3月在武漢獲批允許全天服務(wù)，但運(yùn)營范圍甚至不是武漢全城，而是三環(huán)以外的郊區(qū)。

　　waymo的robotaxi

　　監(jiān)管的策略固然與技術(shù)路徑尚未統(tǒng)一有關(guān)，但根源卻是極度復(fù)雜的交通狀況。

　　不同國家、省份，甚至相鄰市區(qū)之間，交通規(guī)則和人們的駕駛方式都相去甚遠(yuǎn)。大到左右舵的規(guī)則，小到一些地區(qū)對轉(zhuǎn)向燈的使用習(xí)慣，這些細(xì)節(jié)會直接影響一個地區(qū)的交通“畫像”，很難建立統(tǒng)一而細(xì)致的監(jiān)管。

　　比如這次引發(fā)討論的武漢，所在省份湖北就有“中部顯眼包”之稱，2022年每10萬人交通事故率是全國平均水平的3倍。武漢本地交通風(fēng)格更彪悍，武漢公交車與山航航班、重慶出租車，一度并稱中國三大交通奇跡。

　　在武漢，蘿卜快跑因?yàn)楦叨茸袷亟煌ǚㄒ?guī)，被市民親切地稱為“馬路判官”。長沙、重慶網(wǎng)友還紛紛呼吁蘿卜快跑來治理本市交通。

　　因?yàn)檫@些差異，Robotaxi各地商業(yè)化的進(jìn)程不盡相同，監(jiān)管法規(guī)出臺的節(jié)奏也不統(tǒng)一。目前，只有北上廣深等一二線城市出臺了本地運(yùn)營條例。

　　另一方面，Robotaxi從測試、到上路、再到商業(yè)化運(yùn)營，過程極為漫長。

　　一般來說，自動駕駛出租車需要經(jīng)歷封閉區(qū)測試、道路測試、示范應(yīng)用、示范運(yùn)營四個科目，才算拿到了在城市道路行駛的“駕照”。單單是最基礎(chǔ)的“封閉區(qū)測試”，就有超過百條嚴(yán)苛的測試標(biāo)準(zhǔn)，不僅對行駛里程和接管頻率有要求，中途也不能對測試車輛進(jìn)行任何改裝和升級。

　　Robotaxi上路后，一般也只能先在人少車少的郊區(qū)運(yùn)營，隨后才能擴(kuò)展到“三站一場”，即公交車站、高鐵站、火車站、機(jī)場附近的路線。

　　從運(yùn)營區(qū)域劃分到測試標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)定，從Corner Case解決到事故責(zé)任判定，整個流程環(huán)環(huán)有參照，事事有規(guī)定。Robotaxi每放開一小步，指導(dǎo)文件就多寫幾大張A4紙。

　　但這種“小步快跑”的模式，也注定了大規(guī)模落地的步伐，在未來很長時間里都會保持這樣的節(jié)奏。即使省去中間試錯時間，在武漢照搬蘿卜快跑的模式運(yùn)營Robotaxi，要完全實(shí)現(xiàn)運(yùn)營，也需要1-2年的時間。

　　截至7月，全國申請robotaxi試點(diǎn)的城市為30個[5]。這意味著，距離robotaxi在中國的大范圍測試，起碼還有30個“Corner Case”要解決。

　　400輛與700萬

　　上世紀(jì)60年代，斯坦福大學(xué)計算機(jī)科學(xué)家羅伊·阿瑪提出了一個創(chuàng)新定律：人們總是高估新技術(shù)的短期效益，而低估長期影響。

　　具體而言，當(dāng)一項(xiàng)新技術(shù)剛剛問世時，人們總是期望其能快速落地并帶來極高的效益，但當(dāng)新技術(shù)進(jìn)入漫長的商業(yè)化進(jìn)程，人們又因?yàn)槿狈﹄y心看低其實(shí)際價值。

　　一個典型的例子是GPS。從50年代末開始開發(fā)，到1994年建成，GPS系統(tǒng)花了近40年時間和200億美元成本[7]。過程中項(xiàng)目幾次瀕臨停擺，2000年的時候還在處于巨虧狀態(tài)。

　　第一次關(guān)停危機(jī)發(fā)生在1977年，當(dāng)時第一顆實(shí)驗(yàn)衛(wèi)星剛剛升空，美國審計總署就在報告中批評該項(xiàng)目成本嚴(yán)重超支，雖然最終項(xiàng)目保住了，但負(fù)責(zé)人布拉德·帕金森為此拒絕了升職的機(jī)會，直接從空軍退役。

　　此后幾年，GPS項(xiàng)目多次因成本問題被擱置，幸虧美軍那段時間仗打得多，GPS發(fā)揮了難以被取代的優(yōu)勢，否則項(xiàng)目積的灰恐怕都有三尺高了。

　　在民用化的最初二十年里，GPS因?yàn)榫痈卟幌碌某杀咀屵\(yùn)營商苦不堪言，手機(jī)消費(fèi)者雖然可以通過手機(jī)上的GPS接收機(jī)芯片接收GPS信號，但精度極其有限。直到2000年后GPS精度放開，消費(fèi)級產(chǎn)品才徹底打開局面，成為全球通訊的重要組成部分[8]。

　　GPS可以慢慢隨產(chǎn)品迭代，自動駕駛技術(shù)與生命安全強(qiáng)關(guān)聯(lián)，落地過程注定會長的多。今天在不限速高速上飆到250公里的德國人，估計也想不到自己的爺爺輩也曾為時速“高達(dá)”20公里的貨車感到驚恐。

　　新生事物代替舊有事物是歷史的常態(tài)，只不過它的過程在歷史課本中被高度濃縮。羅馬不是一天建成的，自然也不是一天倒塌的。2010年iPhone 4橫空出世時，諾基亞還是全球最大的手機(jī)品牌。舉國推廣的ETC，也沒有一夜之間消滅高速公路的收費(fèi)員。

　　“1000萬司機(jī)何去何從”的焦慮，本質(zhì)上來自網(wǎng)約車供給在這兩年迅速增加，司機(jī)群體的收入普遍下滑。

　　從2021年到2023年，網(wǎng)約車月訂單量基本徘徊在8億單上下，但駕駛員證數(shù)量從2020年5月的208萬本提高到了到2023年12月的657.2萬本[5]，猛增216%。到了今年5月，駕駛員證發(fā)放數(shù)量再度攀升到703.3萬本。

　　蘿卜快跑在武漢的運(yùn)營范圍突然擴(kuò)大，讓Robotaxi大規(guī)模進(jìn)入了社交媒體的關(guān)注范圍，也給焦慮送上了一個輸出情緒的窗口。至于網(wǎng)約車供給為什么迅速增加，這個問題就不太好繼續(xù)追問了。

　　按照武漢交通局披露的數(shù)據(jù)，目前蘿卜快跑在武漢投放的出租車數(shù)量只有400輛。即便把國內(nèi)所有正在營運(yùn)的Robotaxi算在一起，可能也達(dá)不到全部運(yùn)力供給的哪怕1%。

　　2016年歐洲杯期間，俄羅斯球迷與英格蘭球迷在主辦國法國爆發(fā)沖突，普京在回應(yīng)此事時表示，會采取行動肅清足球流氓，但他同時也表達(dá)了困惑：

　　“我實(shí)在不理解，200名俄羅斯球迷怎么能暴打幾千名英格蘭球迷。”

　　參考資料

　　[1] Elon Musk's 'Master Plan' for Tesla is all about energy, new cars, autonomous, and sharing, The Verge；

　　[2] 特斯拉路線，奔向自動駕駛大規(guī)模量產(chǎn)的“唯一解”，汽車之心

　　[3] 五部委關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應(yīng)用試點(diǎn)工作的通知

　　[4] 交通運(yùn)輸部辦公廳關(guān)于印發(fā)《自動駕駛汽車運(yùn)輸安全服務(wù)指南（試行）》的通知

　　[5] “車路云一體化”顯現(xiàn)增量投資機(jī)會，經(jīng)濟(jì)參考報

　　[6] 創(chuàng)新的起源：一部科學(xué)技術(shù)進(jìn)步史，馬特·里德利/王大鵬，張智慧譯

　　[7] GPS的發(fā)展歷史，無線電之光

　　[8] GPS的現(xiàn)代化進(jìn)展及啟示，測繪學(xué)術(shù)資訊

　　編輯：李墨天

　　視覺設(shè)計：疏睿

　　責(zé)任編輯：何律衡

　　封面圖片來自ShotDeck