论文部分内容阅读
暮色降临之时，当《财经》记者在美国加州谷歌总部附近的山景城小镇吃完饭，看见一辆沿路经过的Waymo无人车，这已经是5分钟内开过的第三辆“自动驾驶”车了。
山景城的人们有时候甚至厌烦地称这些Waymo的测试车为“压路机”。比起“老司机们”开车丝毫不拖泥带水，要是你前面不幸有辆Waymo，前几次还有跟着它、调戏它一会儿的兴趣，之后就迫不及待地想超车了——尤其是看到这辆车红灯右转，却转不过去的时候。
十年前，“无人驾驶”还是一个被嘲笑的梦想。如今，对于身处山景城、旧金山、凤凰城、匹兹堡、亚利桑那州其他小镇的居民来说，它已经进入到生活。
移动互联网之后，随着全球汽车销量转点到来，车企不得不直面未来两大挑战：新能源化与自动驾驶化。
摩根士丹利给谷歌母公司Alphabet下的无人车公司Waymo的估值为1750亿美元。这比2008年金融危机时诞生的三大独角兽优步（Uber）、爱彼迎（Airbnb）、WeWork估值加起来都多，仅次于全球最大的汽车厂商丰田汽车的市值。
过去，当说到自动驾驶行业，传统汽车厂会强调它们在L2-L3级别的辅助驾驶系统的成果;科技创业公司则会强调L4级是完全不同于L2-L3级的新物种。L2-L3级自动驾驶，驾驶员必须在驾驶座上，随时准备接管车。L4级自动驾驶——不要驾驶员，在限定环境中真正做到“无人’驾驶;而L5是指无人驾驶的最高级别，在任何场景任何天气下，都不需要人来操控。
本文提到的无人驾驶，将聚焦在更加具有颠覆性的L4级自动驾驶。比起希望车厂一步步的进化，L4的研发是高成本、长周期、革命性的，也是真正解放人的双手的。
谷歌创始人拉里·佩奇（Larry Page），无人驾驶背后真正的灵魂人物，他已经五年没有接受过任何采访。记者曾被邀请参观Waymo自动驾驶车诞生的秘密基地，无人车领域的风云人物也频频活跃在硅谷大大小小的活动上。
相对于传统车企的挑战和危机感，无人驾驶车行业相关者正在以异常活跃的姿态无处不在，试图表明他们所代表的创新和产业未来。那么在过去15年里，美国无人驾驶车因何崛起？关键玩家们又如何催生出一个万亿级的新兴大市场？对于中国致力于无人驾驶技术研发和产品创新的从业者，又有哪些重要启示？
自动驾驶在美国已经有多年的历史，它集中在大学的实验室和各大汽车厂商们的硅谷、密歇根的研究院中。
真正让无人驾驶产生质变的，是2004年、2005年和2007年举办的三届DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防部高级研究计划局，以下简称“DARPA”）挑战赛，它把整个行业的人才聚集起来了，还被财大气粗的谷歌看中了。
2001年，美国深陷阿富汗战争，为了应对路边炸弹引起的大量伤亡，美国国会要求，在2015年，军方三分之一车辆必须进行无人驾驶。2003年，伊拉克战争爆发，无人驾驶还没有进展。美国军方开启非常规操作思路——用无人驾驶赛车的方式，为获胜的团队提供100万美元的奖金，在选址上，也选择了与伊拉克战争地形相似的莫哈维沙漠。
说起来是在整个美国招募团队，最被看好的主力来自于两支团队——斯坦福大学教授塞巴斯特安·特伦（Sebas-tian Thrun）团队和卡内基梅隆大学教授瑞德·惠特克（Red Whittaker）团队。这两个人也是老同事了。
Waymo无人车。摩根士丹利给Waymo的估值为1750亿美元，仅次于全球最大的汽车厂商丰田汽车的市值。图/IC
2004年3月，第一届DARPA挑战赛寂寂无名，所有的团队都惨败而归。第一次参赛的团队原本需要穿越200多公里的赛区，最终没有一辆车可以通过。没有经验的参赛者们脑洞大开：用矩形轮胎来挑战沙漠地形，或者去改造汽车;也有做地图试图让车按照地图行驶的;还有人认为摩托车参赛会比汽车更容易。走得最远的卡内基梅隆团队，也没有走过全程的5%。那一年，大部分参赛者的思路是，用硬件改装汽车。
一年半以后，2005年的第二届DARPA挑战赛，还是在莫哈维沙漠。经过一年半的准备，特伦甚至在斯坦福让学生选修课程，讨论能够获胜的方法。这一次，去年参赛过的团队开始放弃以硬件上改装车为主的思路，此时，绝大部分团队都加上了激光雷达测距仪等传感器。大家的一致共识是——改装硬件不如研究软件。
那一年，激光雷达的测距范围在10米左右，而摄像头可以看到100米。斯坦福团队有人提出，我们应该加入计算机视觉。
在大部分人的想象中，要顺利通过比赛，就是在绕开障碍物，平坦的路上越快越好;也就是说，能否成功绕开障碍物成为比赛获胜的关键。但事实相反，参赛队伍们绕开障碍物的时间都差不多，由于沙漠的特殊性，反而是平坦道路的表现，决定了能否获胜。当时，摄像头比激光雷达多观测90米，是在发现障碍物的10米急刹车，还是前100米的时候减速通过，这些平坦道路的表现成为影响胜负的重要因素。
特伦所代表的斯坦福团队，最终因为视觉方案的加入，成為比赛的冠军。
这一次，斯坦福能战胜卡内基梅隆的另一大原因是——莫哈维沙漠在美国西部，更利于他们现场观测，并在现场练习发现问题;而坐落在美国东部的卡内基梅隆身处城市，对路况不熟。后来，特伦加入谷歌X实验室的第一个项目是街景地图而不是无人车，这也源于他此前的成功路径——无人车的实现还需要精确的街景地图。今天，高精地图已经成为所有自动驾驶的标准配置。 2007年，第三届DARPA挑战赛叫做“城市挑战赛”，这次比赛在美国乔治空军基地举行，除了沙漠路段，还增添了城市路段，挑战升级，奖金也翻一番到200万美元。
这一次，所有团队都学聪明了。激光雷达、摄像头、雷达，所有能配备的传感器都应用到比赛中。尽管斯坦福团队依然最快通过终点，但卡内基梅隆团队更稳定，最终还是把冠军给了卡内基梅隆大学。
在这几次比赛中，谷歌两位创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin）和拉里·佩奇都在全程观战。尤其是佩奇，对无人驾驶和飞机均表现出浓厚的兴趣，他还会去斯坦福找人讨论比赛方案。就连很多参赛的人都对真正实现无人驾驶抱有怀疑，但佩奇却异常坚定。
过去，硅谷的繁荣与斯坦福源源不断地输送人才密不可分，尤其是与计算机相关的专业;卡内基梅隆大学从上世纪70年代已经开始研究机器人，这所大学在80年代就已经有自己的自动驾驶实验室，惠特克发明的机器人还帮助清理三里岛核泄漏现场。美国东部匹兹堡这座汽车之城的兴起，与卡内基梅隆大学源源不断地输送人才也紧密相关。
这场DARPA挑战赛，参赛的斯坦福大学与卡内基梅隆大学，成为美国自动驾驶行业的黄埔军校。汽车厂商不会错过一个这么好的宣传机会，也不会白白放过与大学科研实验室一流人才的接触机会。2007年，一辆代号为“BOSS”的获胜车就来自于一辆通用汽车雪佛兰的改造。他们纷纷赞助车辆或者改装费用，在参赛的车辆上贴满了广告。
比起这两所高校参赛团队的天时地利人和，来自伯克利大学的安东尼·莱万多夫斯基（Anthony Levandowski，下称“莱万”），没有拉到车厂的赞助。他从参赛起就脑洞清奇，改装了一辆摩托车，并认为摩托车更容易在比赛中获得胜利。尽管两次比赛都失败了，但在2004年、2005年的比赛，摩托车这种别具一格的参赛形式，吸引了谷歌创始人的注意。
图：无人驾驶五级分类标准
资料来源：SAE International 制表：颜斌
仅仅是举办了三届比赛，却对行业产生了深远的影响。从第一次所有团队都毫无经验，到第二次激光雷达的加入，再到第三次计算机视觉与激光雷达都成为主流的解决方案。直到今天，自动驾驶的研发也依然在借鉴过去的思路。
更重要的是，拉里·佩奇看到了希望。第三届DARPA挑战赛结束后，佩奇邀请特伦加入谷歌。这些比赛汇聚起的人才，也成为日后无人驾驶兴起招人的大本营。
为什么是谷歌最早做出来自动驾驶？因为拉里·佩奇在。或者说，只要佩奇在，就算不是自动驾驶，也会是其他什么改变世界的发明。
在谷歌两个创始人中，谢尔盖·布林外向、开朗，在谷歌的早期主要负责公司的品牌、战略与合作;而内向、不喜欢社交的拉里·佩奇是发明者、梦想家，也是谷歌的灵魂，如今，46岁的佩奇已经满头白发，眼神却有着孩子般的好奇心。
佩奇的父母都是密歇根州立大学的计算机教授，他的本科也在密歇根大学度过。密歇根大学为美国培养了大量的汽车人才，也给佩奇研究无人车种下了种子。
1995年，年仅22岁的佩奇考上了斯坦福大学的博士，他当时列出了一张自己想要研究的清单：如何利用超链接改变互联网搜索，以及自动驾驶汽车。导师建议他选择搜索方向，谷歌，就是一家博士论文答辩诞生的公司。当时有很多搜索网站，谷歌这个清新的小网站，是搜索结果最准的。
佩奇从来不想把梦想局限在互联网里，探索太空，打造员工上下班的轻轨体系（另一种无人驾驶），把谷歌的服务装载在人们的口袋里，佩奇更像一个发明家，对琢磨这些新事物充满兴趣。
为了把谷歌服务装载在口袋里，佩奇想研发一个手持计算机，他悄悄花费5000万美元收购一家公司，还瞒着当时管理谷歌的职业经理人埃里克·施密特（Eric Schmidt）。他花费了大量的时间与这家公司的创始人在一起研究当时的移动操作系统。但这些原本应该是施密特的工作。
佩奇收购的这家公司叫安卓，他每天花时间讨论的人就是后来的“安卓之父”安迪·鲁宾（Andy Rubin）。如果没有佩奇，很难说谷歌可以二次成功，抓住移动时代的机会。
说回无人驾驶，在观看DARPA挑战赛之后，佩奇请来了特伦。特伦曾在美国媒体CNBC的采访中称：“佩奇在比赛时会戴着帽子和大墨镜以防别人认出他，但他对无人驾驶是真感兴趣，佩奇相信这个技术的时间，比我了解它的时间还要长很多，布林也是。”
谷歌一直有个雄心勃勃的Moonshot项目，佩奇邀请特伦来加入这个项目。Moonshot，意思为一个疯狂的想法，或者不太可能实现的项目，被科学解决的概率只有百万分之一;需要大量的资金投入，但可能永远都不会有任何成果。
特伦从斯坦福来到了谷歌，他最早带着四名研究员在谷歌研究街景地图。2010年，他们搬去了一栋秘密的楼里，也就是后来大家熟悉的谷歌X实验室。
佩奇提出了无人驾驶的想法。
特伦的经验告诉他，他无法保证这个想法能在公共场合安全地运行。
佩奇鼓励他：“尽管去做（Just do it）。”他给了特伦一個小目标，只要开上1000英里，就算完成任务。
15个月后，连特伦自己也不愿意相信，一支12个工程师的团队做到了。那时，无人车的想法成立了。
早期，无人车并不是谷歌X实验室里最引人关注的项目。2012年，增强现实的谷歌眼镜是最受关注的项目，此外x实验室还有海上建房子、热气球互联网、太空电梯、喷射背包和瞬间移动，大部分项目都失败了。 能够进入X实验室的标准，必须符合三个条件：“解决一个重大问题，有激进的解决方案，采用相对可行的技术”。佩奇天生有着科学家和孩子般的好奇心，这些标准，几乎就是佩奇的性格。
在移动互联网突飞猛进的时代，在一个技术挑战解决起来遥遥无期的岗位坚守十年都是一个挑战。2013年，特伦离开无人车项目，克里斯·厄姆森（Chris Urmson）接手;2016年，佩奇坚持要做没有方向盘、没有刹车的自动驾驶汽车，把L5级自动驾驶一步到位;深知技术难度的厄姆森觉得不可能完成，更偏向于一步步实现自动驾驶;职业经理人约翰·克拉夫茨克（John Krafcik）的加入也加剧了双方之间的矛盾，厄姆森与佩奇大吵一架之后离职。
很难说佩奇每次都是对的，谷歌曾设计过一辆没有方向盘没有刹车的无人车，如今已经退出市场，成为山景城的计算机博物馆的展览品。
如果从2007年起步的街景地图算起，到2009年至2010年尝试做无人驾驶，再到2017年底开始商业化，Waymo的研发周期长达十年。最后，Waymo还是放弃了L5，走了渐进式的商业化路径。但只要拉里·佩奇还是Abhabet的CEO，有他的支持，无人车的项目就没有黄。
如果有两种人，你会用哪个：前者为名校教授，性格严谨，一位理想主义者兼技术天才，完成了无人车软件的全部代码;后者是一位毕业生，执行力强，无视流程，但总能提前完成一些看似不可能的任务，建立起自动驾驶硬件团队，却频频为自己谋私利。
选一个中规中矩的天才，还是一个无视规则的奇才？这两个人都是谷歌自动驾驶团队的创始成员，却有着完全不同的成长路径。
前者是克里斯·厄姆森教授，特伦走后，他领导着谷歌的自动驾驶部门。如今，他已经离职创建了自己的自动驾驶公司Aurora。
后者是莱万，因为涉嫌窃取Waymo商业机密给Uber，导致Waymo与Uber打了一年多的官司;8月27日，美国联邦政府对他提出刑事诉讼，状告莱万从谷歌窃取33项专利，以及尝试窃取商业机密。如果罪名成立，他将面临十年监禁和25万美元的罚款。
技术派的拉里·佩奇，对莱万的偏爱显而易见，但始终在玩火的莱万，玩过了头，与谷歌法庭见完全在意料之中。
跟拿着摩托车参赛这种不走寻常路的方式一样，莱万刚刚毕业就向拉里·佩奇为自己争取到百万年薪，他在谷歌的处事方式同样如此。
根据《纽约客》报道，莱万进入谷歌初期的研究项目是街景地图，他用九个月的时间完成了一年的任务。
在谷歌刚刚成立自动驾驶初期，为了尽快投入运行，莱万不走公司的申请程序，自己在第三方网站上招纳司机，订购100辆车，然后再找公司报销。
他提供的发票，比其他部门员工差旅费一年的报销还多。当人事部门左右为难之时，佩奇认为这种做事风格给越来越臃肿沉闷的谷歌带来了新风气，只说了两个字：“付钱。”
于测试而言，当谷歌高管艾萨克·泰勒（Isaac Taybr）在休产假时，莱万私自修改了一版更激进的车辆软件。事后，两人大吵了一架，谁也不服谁，泰勒跟着莱万跳上了一辆普锐斯测试车。
这辆测试车在高速变道的时候突然加速，最终撞上了旁边正常行驶的凯美瑞。而莱万突然左打方向盘，导致泰勒脊椎受伤，长期手术。他们离开了现场，甚至没有去看看凯美瑞司机是否受伤，也没有告诉交警，当时车辆处于自动驾驶状态。
对因为自己的失误导致同事手术，莱万毫无歉意，也并未受到任何处罚。“如果你的工作是推进技术前进，安全就不能成为第一考量。”莱万说，“如果真把安全看得比天大，你什么都做不成。”
他还在公司外成立自己的公司，并与谷歌做起了技术采购的生意。2011年，当所有人都觉得他因为利益输送要被开除时，拉里·佩奇说：“如果项目能成，让莱万致富。”
佩奇再次庇护了莱万，他花费2200美元秘密收购了他的公司“510系统”（510 Systems），并使用一笔价值1.2亿美元的4年股权支忖他的另一家公司“安东尼机器人”。
实际上，莱万主要负责的是无人车的硬件设计，他大胆、激进的风格并不能代表谷歌，但拉里·佩奇给了他足够的包容。
谷歌无人车的管理者特伦，以及特伦走后的实际控制人为克里斯·厄姆森，他们都是典型的学术派与理想的技术主义者。他们一直在寻求一种稳妥的、安全的路径去实现真正的无人驾驶。
厄姆森曾经认为找几个研究生，半年就可以造出一辆绕着停车场转悠的自动驾驶汽车，但解决那10%、1%、0.1%的长尾极具挑战。他在公开演讲中说“真正意义上的无人驾驶的实现还要30年”。
莱万明显与这些“学术派”不是一种风格，他也并不能代表谷歌风格。莱万对谷歌的高层不满情绪加剧，他与硅谷一直推行奋斗文化的Uber创始人特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）是一路人。
卡兰尼克2014年起就开始尝试做自动驾驶了，且曾向谷歌寻求过合作。2015年9月，Uber决定自己做自动驾驶，一次性从卡内基梅隆大学挖了40人。
当时，自动驾驶的兴起也依赖激光雷达的技术进步，只是激光雷达的成本价在8万美元，谷歌把激光雷达的硬件价格降了90%以上，莱万正擅长无人车的硬件设备改造。
那时，莱万那笔1.2亿美元的股份即将到手，他正在筹备自己的新公司——卡车自动驾驶公司，且已经与潜在投资者Uber接触。不僅如此，在他筹备离职的过程中，还准备带走其他人。
之后的事情正如公众知道的那样——他离职了，成立了自己的自动驾驶卡车公司Otto，仅仅半年，莱万就把这家公司以6.8亿美元的价格卖给了Uber，成为Uber自动驾驶的负责人。
谷歌状告莱万带走了1.4万份文件和涉及核心硬件的电路板组件。这场自动驾驶行业最大的窃密案开始了长达一年多的诉讼。 当时，卡兰尼克也正在公司董事会斗争的关键时期。卡兰尼克对莱万的Otto到底是一场正常的收购，还是为了窃取谷歌的商业机密，也是当时对他不利的舆论焦点之一。
尽管官司最终和解，但Uber出让自己1%的股份（价值6.8亿美元）收购来的公司，不仅没有帮助Uber发展起自动驾驶，却数次因为官司、董事会斗争、负面舆论，导致团队动荡，元气大伤，由此Uber自动驾驶部门错过行业发展的黄金时期，继而错过第一梯队。
佩奇曾在TED的公开采访中称：“尼古拉·特斯拉发明了电，但他却在把电带给人类这件事上遇到了困难。聚焦于发明与创新，同时还要把它商业化的公司带给人们。”受之前施乐公司商业化失败的影响，佩奇加快了无人车商业化的步伐。随着职业经理人约翰·克拉夫茨克加入且出任CEO，厄姆森于2016年底退出了谷歌无人车。
从2009年到2015年，此时，无人车的发展已经过去了近七年。随着更多工程师离职，更多钱的进入，无人驾驶迎来一波发展热潮。
2016年到2017年是硅谷自动驾驶公司最密集成立的两年，几乎硅谷的所有先知先觉的领袖级人物都看到了“自动驾驶”的潜力：这其中就包括特斯拉首席执行官伊隆·马斯克（Elon Musk）和Uber创始人特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）。
此时，通用汽车也杀入硅谷，花了10亿美元收购了一个40人的小公司。自动驾驶的工程师们突然看到了自己的研究有多值钱。
在通用汽车收购Cruise自动驾驶公司（Cruise Automation）之后，特斯拉表达了强烈的不满：“一些拿着软件Demo演示‘自动驾驶技术’的程序员组成的小团队居然卖出了10亿美元的价格。”伊隆·马斯克批评：这是通用汽车为了追赶行业领导者，给整个行业创造了一个急功近利的环境。
当时来看，这笔交易只能用“疯狂”形容：40个人，1辆-2辆测试车，创业不到3年。
放眼今天看，却可以用“高瞻远瞩”来形容：仅三年之后Cruise估值190亿美元，接近通用汽车公司整体市值的36%。Cruise也是今天估值仅次于Waymo的自动驾驶公司。
通用汽车不仅仅是10亿美元收购，还给予了Cruise极高的自主权。除了团队保持独立，还允许该团队改变通用汽车的文化：“如果有人告诉你这不行、那不可以，你们尽管挑战他们的成见与墨守成规。”传统厂商造一辆车需要5年-7年，Cruise在通用汽车可以14个月迭代三版软件。这种节奏在传统厂商中绝无仅有。
马斯克的抨击还来自于他自己正在研究“自动驾驶”，且通用汽车的收购抬高了行业的人才成本。
早在2013年，马斯克开始公开讨论自动驾驶系统，随后与Mobileye合作，并将他们的自动驾驶软件安装到特斯拉的车里。从2014年开始，Model S的车型就可以拥有半自动驾驶和停车功能。
2016年7月，特斯拉停止与Mobil-eye合作，一个月后，马斯克宣布推出自己的自动驾驶系统Autopilot8.0。
Mobileye也是家很有潜力的公司，它于1999年在以色列诞生，给众多车厂提供自动领航和防撞技术，不仅仅是特斯拉，Mobileye的客户还包括奥迪、宝马、通用汽车、大众和沃爾沃。它最早也是研究L2-L3级自动驾驶起家，如今也杀入全自动驾驶的L4领域。2017年，英特尔花了153亿美元收购这家公司，已经是上市公司的Mobileye市值才50亿美元，收购溢价3倍。
也是在那几年，计算机视觉与深度学习技术突发猛进，以Alpha Go在围棋领域的突破再度迎来人工智能发展的高潮期。对于需要图像识别和机器学习的自动驾驶行业来说，这无疑是个技术上的突破期。
技术进步、资本催化，工程师们纷纷离职创业。
Waymo的创始元老们们纷纷出来创建了自动驾驶公司Argo AI、Aurora、Nuro.ai，加上特斯拉与Uber流出的工程师不停加入这些新技术公司。自动驾驶终于从一个安静研发的行业变成一场资本、速度与商业化的竞争。
在谷歌与Uber陷入官司，过往成员进入激进与保守的路径之争时，大部分车辆选择从人少简单的路况或者高速开始路测。硅谷孵化器Y Combinator出身的Cruise自动驾驶公司选择TA潮密集，路况更复杂的旧金山路测。当自动驾驶公司们纷纷测出了一张漂亮的测试里程数与较少的接管次数时，Cruise在加州交管所的接管次数与车祸次数明显高于其他公司，但这个行业的创业者明白——城市路况各种复杂情况对车辆的提升更快。
选择放多少辆车测试，选择测试路径，对技术、商业与融资节奏的把握不同逐渐拉开了这些创业公司的距离。就像Cruise率先投入大量的车在旧金山测试，不是每家公司都有勇气直接在城市测试——有人是能力不足，有人是策略保守，有公司陷入股权纠纷，还有公司没钱。
最初，市场上还出现了帮助这些公司把一个正常车辆改装成自动驾驶车辆的中间商生意，改装一辆车20万美元，一些不到10人的小团队就此赚到自己的第一桶金;激光雷达的价格过高，研究激光雷达、毫米波雷达、摄像头、高精地图等配件的公司也纷纷拿到投资。谷歌无人车的创始人特伦干脆直接创建了一个培训机构优达学城（Udacity），专门为行业培训自动驾驶人才。2016年到2017年，整个行业一片欣欣向荣。
市场上聚集了更多的公司，汽车行业的大资本入场时，一场洗牌势在必行。
在自动驾驶技术创新领域，无论是硅谷公司还是中国公司，在行业进入整合期以后，最大的趋势就是与传统车企抱团。即便既不缺技术，也不缺钱的Waymo，在技术初步成形之后，也迎来了第一个来自汽车产业的CEO。那还是在2016年，这预示着Waymo即将商业化了。 克拉夫茨克的前半生与车结下了不解之缘，他刚毕业两年就去20个国家旅游，研究了90个汽车制造厂，首度在汽车行业提出“精益生产”这个词;毕业之后六年，他已经担任过福特探险队与林肯领航员的总工程师，还设计过卡车底盘;金融危机期间，美国三大车厂破产重组，他作为现代汽车北美总裁使销量逆势增长。
懂工程能打仗，也熟悉美国的汽车工艺。即使这样，在克拉夫茨克加入谷歌时，少有人理解为何一个来自于汽车工业的管理者如此重要，甚至对他质疑不断——正是因为职业经理人来了，谷歌的技术天才们纷纷出走。
这个问题放到今天，不管是硅谷的几百家科技公司，还是底特律的传统车厂都开始寻求与对方合作。两年以前还称“传统汽车产能过剩”的Waymo与美国汽车厂克莱斯勒合作，还在密歇根花费1360万美元建立了生产线。
同样的事情也正在通用汽车发生。去年，Cruise一共拿到了72.5亿美元的投资承诺，今年初，原通用汽车旗下的Cruise的创始人凯尔·沃格特（Kyle Vogt）卸任CEO，转为总裁兼CTO，通用汽车总裁丹·阿曼（Dan Ammann）来担任Cruise的CEO。
2017年，早年福特汽车投资了10亿美元的Argo AI。今年，经过漫长谈判，还拿到了来自大众汽车的26亿美元融资，以及福特的追加融资。在他们帕罗奥图办公室从一层楼扩展到二层楼时，内部正在与车厂进行更深度的整合。福特汽车的一位高管告诉《财经》记者，预计今年11月前会完成调整。
美国的自动驾驶格局初步形成了：从通用汽车、福特汽车、克莱斯勒三大车厂，形成了Waymo联合克莱斯勒、通用汽车联合Cruise、福特联合Argo AI三大自动驾驶联盟的格局。
作为两家行业的龙头公司，Waymo与Cruise均在一个需要规模化量产的时间点，把公司交给了汽车行业的职业经理人。车企与创业公司，意识到了一个共同的问题，自动驾驶不是单方面可以做起来的，它的实现需要两方面的人才：
·做算法、传感器、视觉的顶级技术人才，以及技术公司快速迭代的管理方式。
·能够整合汽车工业问题的产业人才，能够真正做到安全整合产业链。
这些汽车行业求贤若渴的系统级人才，即使在互联网大公司也非常抢手，他们是硅谷一线科技公司的主力，享有极高的话语权;加入汽车行业，比起精密的车控系统，他们最多只能成为车企的二等公民。车企很难与科技公司争夺最顶尖的人才，除非这些人自立门户。
这就是为什么即使通用汽车收购了Cruise，福特入股Argo AI，依然要保持这些L4自动驾驶公司的独立发展。行业需要的技术人才，硅谷是密度最大的地方，各家公司不得不在这里设立研发中心。
车企正在慢慢意识到技术的重要性，这些无人车公司们，在不停试错中终于意识到了车企并不是那么容易“颠覆”的。
雷诺-日产-三菱联盟旗下战略风险投资公司Alliance Ventures全球投资部主管齐蕾透露，除了特斯拉，现在所有自动驾驶汽车的另一大问题是无法倒车，对绝大多数车型来说，倒车需要手工换挡。一个软件系统，也没有一个机器人手臂去做实际的换挡工作：“这也是Waymo跟克莱斯勒合作，为什么要去设计新的车型。因为必须重新设计整个底层架构，让这个车从设计开始就是为自动驾驶而设立的。”
“把软件系统整合到一辆车里，可能牵扯到幾十人甚至上百人，没有车厂帮你，你几乎啥也干不了。”齐蕾补充道。她分析，车有很多安全的考虑，即使车厂给你开放API接口，每一辆车的口令都是不一样的。同一辆车不同部分的口令也不一样，这些具体应该怎么调，这些人分布在一个大车厂不同的部门。此外，车厂很多部件是一级供应商提供的，需要供应商告诉你怎么回事。
这也就意味着，如果不跟车厂合作，自动驾驶车在路中间突然停了，公司都无法知道是因为硬件问题还是软件问题。相对于传统燃油车来说，电动车的零部件少很多，更容易改装成自动驾驶。这也是为什么所有自动驾驶汽车在量产时，均选择电动车或者混合动力车切入。
“那种只是使用车厂的车，车厂并没有给自动驾驶企业开放技术，这是浅层次的合作。车厂提供技术提供到什么程度，甚至到了一级供应商的程度，这就分不同级别了。Cruise和通用汽车的合作，Argo AI和福特的合作，Waymo和克莱斯勒的合作，也包括文远知行和RNM（雷诺、尼桑、三菱）的合作，都是非常深层次的合作。”文远知行首席执行官韩旭告诉《财经》记者。
谷歌创始人拉里·佩奇。只要拉里·佩奇还是Alphabe的CEO，有他的支持，无人车的项目就不会黄。图/视觉中国
除了面向大众的消费级市场，还有大量专注于货运自动驾驶公司，还有做“最后一公里”配送的Nuro.ai等公司成立。麦肯锡预测，到2030年，自动驾驶乘用车将占到乘客总里程的13%，自动驾驶汽车销售总额将达到2300亿美元，基于自动驾驶的出行服务订单金额将达到2600亿美元。
在好的变化发生时，更多问题开始被用户发现：一位名叫“柯子克（Kozski）”的网友去年7月中刚刚拿到了自己新的Model 3，第二周他就被特斯拉的“辅助驾驶”系统吓到了：当他正以70英里的时速在高速上行驶时，前方没有任何障碍，车突然自己踩了“急刹车”。
开过高速的人都有经验，这种情况极易造成车辆追尾。幸运的是，当时柯子克的车道后面一辆车也没有。他注意到，特斯拉踩急刹车的前方有一个高耸着的立交桥，晚上车辆正好进入立交桥的阴影区。此前，他已经六次经过这个立交桥，但是都没有发生这类情况，原因是前面有跟车;他发现当前面没有车时，就会出现“突然刹车”。 这个帖子一经发出，多位车主站出来称，当自动驾驶系统开启时，他们在经过立交桥阴影区时会遭遇系统的“突然刹车”，且已经发生数次。
一位硅谷的工程师将这种情况称之为“幽灵刹车”。不仅仅是特斯拉的L3辅助驾驶系统，在L4级系统中也经常遇到。正是因为这是难以克服的技术难题，Uber自动驾驶致死事故就与因为“幽灵刹车”干扰而关闭应急系统有关。
2018年3月，美国亚利桑那州坦佩（Tempe）郡，一辆沃尔沃撞死了一名骑车过马路的行人。这辆沃尔沃正是Uber无人驾驶改装的。作为世界首起无人车杀人事故，无人车的安全问题成为全球媒体的焦点。
经过长达九个月的调查，亚瓦派（Yavapai）县检察官莎莉文·波尔克（Shei- la Polk）终于在今年3月召开了媒体发布会，公布警方长达120页的事故调查，结论是：错在横穿马路的行人，Uber的自动驾驶车不负刑事责任，以及还要进一步调查当天的值班司机。
通常在自动驾驶车测试阶段，测试车一般会配一名司机来防止意外情况发生。事发时间是当晚10点，Uber的值班司机拉斐拉·瓦斯奎兹（Rafaela Vasquez）于当天晚上7点45分上岗，上车后，她从一个灰色包包中拿出了手机。
警方的调查显示，撞人之前的6秒钟，瓦斯奎兹正在低头看“美国好声音”，这档节目是几天前更新的。不包括看驾驶仪表盘，她在车辆自动驾驶测试阶段，一共低头看了166次手机。
那时，她并不知道Uber的自动驾驶系统有多“笨”：
·当晚9点59分，沃尔沃以每小时43英里的速度行驶。
·距离出事6秒前，该车的自动驾驶系统检测到伊莱恩·赫兹伯格（Elaine HerzBerg）女士。但当时，她正骑着一辆自行车，系统无法判断她到底是行人还是自行车，将她归类于“不明物体”。
·距离出事1.3秒前，系统终于识别到“自行车”，并认为需要刹车来避免碰撞。
·紧急刹车系统被Uber禁用了，这件事只有安全员瓦斯奎兹能做。当时，她在看手机。
因为根据Uber的算法，Uber的自动驾驶系统仅仅在红绿灯处和有STOP的交通路牌标志处会自动刹车。也就是说，Uber的无人车即使识别到前方有障碍物，也不会自动刹车，只会继续行驶撞上去，除非驾驶员踩刹车。
Uber解释这么做的原因是：“即使是车前飞行的小鸟，这些车辆每次在轻微障碍物前都会产生不稳定运行，因此公司禁用了紧急刹车系统。”
在谷歌测试无人驾驶早期，车辆也会经常突然紧急刹车，迫使旁边的车辆变道。
也就是说，所有自动驾驶公司都会面临“幽灵刹车”问题，Uber的处理方式是把它关掉。当记者把这个问题抛向多个此领域的技术人员，问他们会怎么处理不明干扰物时，他们的回答与Uber的选择一样，同样是“关掉，撞上去，没有必要的追尾同样不安全”。
另一位工程师评价称：“从现在的算法系统，完全可以理解Uber为什么关闭紧急刹车系统，因为系统没办法识别类似于落叶（不是行人）的不明物体，这是目前自动驾驶还未突破的技术障碍，也是整个行业的问题。”
对于一个不懂技术的普通人而言，这是一个开或者关的二元问题。但事实上，安全的分级远远不是一个是或者否的问题，他们完全可以在安全与稳定之间有更多权衡。
一位自动驾驶从业人员根据警方结论，仔细分析了Uber事故，他分析称：当系統检测到自行车时，在图像出现1帧时就启动紧急停车系统，还是图像出现10帧时才启用该系统，都是该车对安全的重视程度。如果当自行车出现一次，立刻启用刹车，是最安全的，但难免会有类似于“立交桥阴影”“落叶”“小鸟”这样的乌龙识别;但如果持续出现10次才启用，车可能已经撞上去了。
此外，行人_经出现会立刻踩刹车，带行人的自行车也可以;但若只检测到自行车呢？出现几帧后启用紧急刹车系统，均是经验与安全方面的权衡。这位从业者推测，除了Uber停用了该紧急刹车系统，他们可能用了冗余度更加高的方案。
当自动驾驶公司们在股权纷争、窃密案中相爱相杀时，在一点上它们保持了高度一致：当自动驾驶实现的那一天，它们会比人类司机更安全。在Waymo的早期宣传中，它们用很多数字来证明自动驾驶更安全。
如今在行业的半成熟期，无论是过于谨慎的方案还是过于纵容的方案，都还无法解决那1%，甚至是0.1%的长尾。换句话说，现在驾驶座上的司机必须注意力集中，随时准备接管，因为无人驾驶还不够安全。
要真正去掉“驾驶员”，难度系数还会更高。人类开车很容易睡觉、失误，但却更容易识别路上其他的车的转向灯、过马路的行人的意图。如今，仅仅在识别其他车的转向灯上，目前图像系统还很难做到连续图像序列的实时处理，这要大量的实时计算;此外，在无人车真正遇到红灯右转时，它可能会一直让，最终堵住所有后面的车。
比起已经感知到物体怎么决策，很多时候，自动驾驶几乎不能正常识别巨大的白色卡车，或者清洁车，这也是之前特斯拉致死事故的原因。
原本跑在最前面的两家公司Waymo与Cruise都纷纷准备推出真正的“无人驾驶”服务。
目前，Waymo仅在亚利桑那州开始了600辆车的无人驾驶出租车试运营，并且已经上线了“Waymo One”出租车服务，价格与Uber相当，目前测试车上还带着安全员。Waymo采购了6.2万辆克莱斯勒Pacifica混动车，以及采购2万辆的捷豹路虎I-Pace，准备在美国扩大无人驾驶出租车的运营。
Cruise宣布今年底在旧金山推出无人化出租车，并成立了规模庞大的雪佛兰Bolt电动车队，这款车不带方向盘和刹车。但很快，Cruise又撤销了这个过于乐观的商业化尝试，称2019年无法实现，2020年也无法承诺一定可以推出。
市场调查咨询公司导航咨询公司（Navigation Research）合伙人山姆·阿布尔萨米德（Sam Abuelsamid）告诉《财经》记者：“因为Cruise还无法解决安全问题。安全，是所有自动驾驶公司的问题。”
山景城的人们有时候甚至厌烦地称这些Waymo的测试车为“压路机”。比起“老司机们”开车丝毫不拖泥带水，要是你前面不幸有辆Waymo，前几次还有跟着它、调戏它一会儿的兴趣，之后就迫不及待地想超车了——尤其是看到这辆车红灯右转，却转不过去的时候。
十年前，“无人驾驶”还是一个被嘲笑的梦想。如今，对于身处山景城、旧金山、凤凰城、匹兹堡、亚利桑那州其他小镇的居民来说，它已经进入到生活。
移动互联网之后，随着全球汽车销量转点到来，车企不得不直面未来两大挑战：新能源化与自动驾驶化。
摩根士丹利给谷歌母公司Alphabet下的无人车公司Waymo的估值为1750亿美元。这比2008年金融危机时诞生的三大独角兽优步（Uber）、爱彼迎（Airbnb）、WeWork估值加起来都多，仅次于全球最大的汽车厂商丰田汽车的市值。
过去，当说到自动驾驶行业，传统汽车厂会强调它们在L2-L3级别的辅助驾驶系统的成果;科技创业公司则会强调L4级是完全不同于L2-L3级的新物种。L2-L3级自动驾驶，驾驶员必须在驾驶座上，随时准备接管车。L4级自动驾驶——不要驾驶员，在限定环境中真正做到“无人’驾驶;而L5是指无人驾驶的最高级别，在任何场景任何天气下，都不需要人来操控。
本文提到的无人驾驶，将聚焦在更加具有颠覆性的L4级自动驾驶。比起希望车厂一步步的进化，L4的研发是高成本、长周期、革命性的，也是真正解放人的双手的。
谷歌创始人拉里·佩奇（Larry Page），无人驾驶背后真正的灵魂人物，他已经五年没有接受过任何采访。记者曾被邀请参观Waymo自动驾驶车诞生的秘密基地，无人车领域的风云人物也频频活跃在硅谷大大小小的活动上。
相对于传统车企的挑战和危机感，无人驾驶车行业相关者正在以异常活跃的姿态无处不在，试图表明他们所代表的创新和产业未来。那么在过去15年里，美国无人驾驶车因何崛起？关键玩家们又如何催生出一个万亿级的新兴大市场？对于中国致力于无人驾驶技术研发和产品创新的从业者，又有哪些重要启示？
缘起：战争、高校与狂热的企业家
自动驾驶在美国已经有多年的历史，它集中在大学的实验室和各大汽车厂商们的硅谷、密歇根的研究院中。
真正让无人驾驶产生质变的，是2004年、2005年和2007年举办的三届DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防部高级研究计划局，以下简称“DARPA”）挑战赛，它把整个行业的人才聚集起来了，还被财大气粗的谷歌看中了。
2001年，美国深陷阿富汗战争，为了应对路边炸弹引起的大量伤亡，美国国会要求，在2015年，军方三分之一车辆必须进行无人驾驶。2003年，伊拉克战争爆发，无人驾驶还没有进展。美国军方开启非常规操作思路——用无人驾驶赛车的方式，为获胜的团队提供100万美元的奖金，在选址上，也选择了与伊拉克战争地形相似的莫哈维沙漠。
说起来是在整个美国招募团队，最被看好的主力来自于两支团队——斯坦福大学教授塞巴斯特安·特伦（Sebas-tian Thrun）团队和卡内基梅隆大学教授瑞德·惠特克（Red Whittaker）团队。这两个人也是老同事了。
2004年3月，第一届DARPA挑战赛寂寂无名，所有的团队都惨败而归。第一次参赛的团队原本需要穿越200多公里的赛区，最终没有一辆车可以通过。没有经验的参赛者们脑洞大开：用矩形轮胎来挑战沙漠地形，或者去改造汽车;也有做地图试图让车按照地图行驶的;还有人认为摩托车参赛会比汽车更容易。走得最远的卡内基梅隆团队，也没有走过全程的5%。那一年，大部分参赛者的思路是，用硬件改装汽车。
一年半以后，2005年的第二届DARPA挑战赛，还是在莫哈维沙漠。经过一年半的准备，特伦甚至在斯坦福让学生选修课程，讨论能够获胜的方法。这一次，去年参赛过的团队开始放弃以硬件上改装车为主的思路，此时，绝大部分团队都加上了激光雷达测距仪等传感器。大家的一致共识是——改装硬件不如研究软件。
那一年，激光雷达的测距范围在10米左右，而摄像头可以看到100米。斯坦福团队有人提出，我们应该加入计算机视觉。
在大部分人的想象中，要顺利通过比赛，就是在绕开障碍物，平坦的路上越快越好;也就是说，能否成功绕开障碍物成为比赛获胜的关键。但事实相反，参赛队伍们绕开障碍物的时间都差不多，由于沙漠的特殊性，反而是平坦道路的表现，决定了能否获胜。当时，摄像头比激光雷达多观测90米，是在发现障碍物的10米急刹车，还是前100米的时候减速通过，这些平坦道路的表现成为影响胜负的重要因素。
特伦所代表的斯坦福团队，最终因为视觉方案的加入，成為比赛的冠军。
这一次，斯坦福能战胜卡内基梅隆的另一大原因是——莫哈维沙漠在美国西部，更利于他们现场观测，并在现场练习发现问题;而坐落在美国东部的卡内基梅隆身处城市，对路况不熟。后来，特伦加入谷歌X实验室的第一个项目是街景地图而不是无人车，这也源于他此前的成功路径——无人车的实现还需要精确的街景地图。今天，高精地图已经成为所有自动驾驶的标准配置。 2007年，第三届DARPA挑战赛叫做“城市挑战赛”，这次比赛在美国乔治空军基地举行，除了沙漠路段，还增添了城市路段，挑战升级，奖金也翻一番到200万美元。
这一次，所有团队都学聪明了。激光雷达、摄像头、雷达，所有能配备的传感器都应用到比赛中。尽管斯坦福团队依然最快通过终点，但卡内基梅隆团队更稳定，最终还是把冠军给了卡内基梅隆大学。
在这几次比赛中，谷歌两位创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin）和拉里·佩奇都在全程观战。尤其是佩奇，对无人驾驶和飞机均表现出浓厚的兴趣，他还会去斯坦福找人讨论比赛方案。就连很多参赛的人都对真正实现无人驾驶抱有怀疑，但佩奇却异常坚定。
过去，硅谷的繁荣与斯坦福源源不断地输送人才密不可分，尤其是与计算机相关的专业;卡内基梅隆大学从上世纪70年代已经开始研究机器人，这所大学在80年代就已经有自己的自动驾驶实验室，惠特克发明的机器人还帮助清理三里岛核泄漏现场。美国东部匹兹堡这座汽车之城的兴起，与卡内基梅隆大学源源不断地输送人才也紧密相关。
这场DARPA挑战赛，参赛的斯坦福大学与卡内基梅隆大学，成为美国自动驾驶行业的黄埔军校。汽车厂商不会错过一个这么好的宣传机会，也不会白白放过与大学科研实验室一流人才的接触机会。2007年，一辆代号为“BOSS”的获胜车就来自于一辆通用汽车雪佛兰的改造。他们纷纷赞助车辆或者改装费用，在参赛的车辆上贴满了广告。
比起这两所高校参赛团队的天时地利人和，来自伯克利大学的安东尼·莱万多夫斯基（Anthony Levandowski，下称“莱万”），没有拉到车厂的赞助。他从参赛起就脑洞清奇，改装了一辆摩托车，并认为摩托车更容易在比赛中获得胜利。尽管两次比赛都失败了，但在2004年、2005年的比赛，摩托车这种别具一格的参赛形式，吸引了谷歌创始人的注意。
资料来源：SAE International 制表：颜斌
仅仅是举办了三届比赛，却对行业产生了深远的影响。从第一次所有团队都毫无经验，到第二次激光雷达的加入，再到第三次计算机视觉与激光雷达都成为主流的解决方案。直到今天，自动驾驶的研发也依然在借鉴过去的思路。
更重要的是，拉里·佩奇看到了希望。第三届DARPA挑战赛结束后，佩奇邀请特伦加入谷歌。这些比赛汇聚起的人才，也成为日后无人驾驶兴起招人的大本营。
谷歌：把一个天马行空的想法坚持十年
为什么是谷歌最早做出来自动驾驶？因为拉里·佩奇在。或者说，只要佩奇在，就算不是自动驾驶，也会是其他什么改变世界的发明。
在谷歌两个创始人中，谢尔盖·布林外向、开朗，在谷歌的早期主要负责公司的品牌、战略与合作;而内向、不喜欢社交的拉里·佩奇是发明者、梦想家，也是谷歌的灵魂，如今，46岁的佩奇已经满头白发，眼神却有着孩子般的好奇心。
佩奇的父母都是密歇根州立大学的计算机教授，他的本科也在密歇根大学度过。密歇根大学为美国培养了大量的汽车人才，也给佩奇研究无人车种下了种子。
1995年，年仅22岁的佩奇考上了斯坦福大学的博士，他当时列出了一张自己想要研究的清单：如何利用超链接改变互联网搜索，以及自动驾驶汽车。导师建议他选择搜索方向，谷歌，就是一家博士论文答辩诞生的公司。当时有很多搜索网站，谷歌这个清新的小网站，是搜索结果最准的。
佩奇从来不想把梦想局限在互联网里，探索太空，打造员工上下班的轻轨体系（另一种无人驾驶），把谷歌的服务装载在人们的口袋里，佩奇更像一个发明家，对琢磨这些新事物充满兴趣。
为了把谷歌服务装载在口袋里，佩奇想研发一个手持计算机，他悄悄花费5000万美元收购一家公司，还瞒着当时管理谷歌的职业经理人埃里克·施密特（Eric Schmidt）。他花费了大量的时间与这家公司的创始人在一起研究当时的移动操作系统。但这些原本应该是施密特的工作。
佩奇收购的这家公司叫安卓，他每天花时间讨论的人就是后来的“安卓之父”安迪·鲁宾（Andy Rubin）。如果没有佩奇，很难说谷歌可以二次成功，抓住移动时代的机会。
说回无人驾驶，在观看DARPA挑战赛之后，佩奇请来了特伦。特伦曾在美国媒体CNBC的采访中称：“佩奇在比赛时会戴着帽子和大墨镜以防别人认出他，但他对无人驾驶是真感兴趣，佩奇相信这个技术的时间，比我了解它的时间还要长很多，布林也是。”
谷歌一直有个雄心勃勃的Moonshot项目，佩奇邀请特伦来加入这个项目。Moonshot，意思为一个疯狂的想法，或者不太可能实现的项目，被科学解决的概率只有百万分之一;需要大量的资金投入，但可能永远都不会有任何成果。
特伦从斯坦福来到了谷歌，他最早带着四名研究员在谷歌研究街景地图。2010年，他们搬去了一栋秘密的楼里，也就是后来大家熟悉的谷歌X实验室。
佩奇提出了无人驾驶的想法。
特伦的经验告诉他，他无法保证这个想法能在公共场合安全地运行。
佩奇鼓励他：“尽管去做（Just do it）。”他给了特伦一個小目标，只要开上1000英里，就算完成任务。
15个月后，连特伦自己也不愿意相信，一支12个工程师的团队做到了。那时，无人车的想法成立了。
早期，无人车并不是谷歌X实验室里最引人关注的项目。2012年，增强现实的谷歌眼镜是最受关注的项目，此外x实验室还有海上建房子、热气球互联网、太空电梯、喷射背包和瞬间移动，大部分项目都失败了。 能够进入X实验室的标准，必须符合三个条件：“解决一个重大问题，有激进的解决方案，采用相对可行的技术”。佩奇天生有着科学家和孩子般的好奇心，这些标准，几乎就是佩奇的性格。
在移动互联网突飞猛进的时代，在一个技术挑战解决起来遥遥无期的岗位坚守十年都是一个挑战。2013年，特伦离开无人车项目，克里斯·厄姆森（Chris Urmson）接手;2016年，佩奇坚持要做没有方向盘、没有刹车的自动驾驶汽车，把L5级自动驾驶一步到位;深知技术难度的厄姆森觉得不可能完成，更偏向于一步步实现自动驾驶;职业经理人约翰·克拉夫茨克（John Krafcik）的加入也加剧了双方之间的矛盾，厄姆森与佩奇大吵一架之后离职。
很难说佩奇每次都是对的，谷歌曾设计过一辆没有方向盘没有刹车的无人车，如今已经退出市场，成为山景城的计算机博物馆的展览品。
如果从2007年起步的街景地图算起，到2009年至2010年尝试做无人驾驶，再到2017年底开始商业化，Waymo的研发周期长达十年。最后，Waymo还是放弃了L5，走了渐进式的商业化路径。但只要拉里·佩奇还是Abhabet的CEO，有他的支持，无人车的项目就没有黄。
自动驾驶窃密案背后：最具争议的人
如果有两种人，你会用哪个：前者为名校教授，性格严谨，一位理想主义者兼技术天才，完成了无人车软件的全部代码;后者是一位毕业生，执行力强，无视流程，但总能提前完成一些看似不可能的任务，建立起自动驾驶硬件团队，却频频为自己谋私利。
选一个中规中矩的天才，还是一个无视规则的奇才？这两个人都是谷歌自动驾驶团队的创始成员，却有着完全不同的成长路径。
前者是克里斯·厄姆森教授，特伦走后，他领导着谷歌的自动驾驶部门。如今，他已经离职创建了自己的自动驾驶公司Aurora。
后者是莱万，因为涉嫌窃取Waymo商业机密给Uber，导致Waymo与Uber打了一年多的官司;8月27日，美国联邦政府对他提出刑事诉讼，状告莱万从谷歌窃取33项专利，以及尝试窃取商业机密。如果罪名成立，他将面临十年监禁和25万美元的罚款。
技术派的拉里·佩奇，对莱万的偏爱显而易见，但始终在玩火的莱万，玩过了头，与谷歌法庭见完全在意料之中。
跟拿着摩托车参赛这种不走寻常路的方式一样，莱万刚刚毕业就向拉里·佩奇为自己争取到百万年薪，他在谷歌的处事方式同样如此。
根据《纽约客》报道，莱万进入谷歌初期的研究项目是街景地图，他用九个月的时间完成了一年的任务。
在谷歌刚刚成立自动驾驶初期，为了尽快投入运行，莱万不走公司的申请程序，自己在第三方网站上招纳司机，订购100辆车，然后再找公司报销。
他提供的发票，比其他部门员工差旅费一年的报销还多。当人事部门左右为难之时，佩奇认为这种做事风格给越来越臃肿沉闷的谷歌带来了新风气，只说了两个字：“付钱。”
于测试而言，当谷歌高管艾萨克·泰勒（Isaac Taybr）在休产假时，莱万私自修改了一版更激进的车辆软件。事后，两人大吵了一架，谁也不服谁，泰勒跟着莱万跳上了一辆普锐斯测试车。
这辆测试车在高速变道的时候突然加速，最终撞上了旁边正常行驶的凯美瑞。而莱万突然左打方向盘，导致泰勒脊椎受伤，长期手术。他们离开了现场，甚至没有去看看凯美瑞司机是否受伤，也没有告诉交警，当时车辆处于自动驾驶状态。
对因为自己的失误导致同事手术，莱万毫无歉意，也并未受到任何处罚。“如果你的工作是推进技术前进，安全就不能成为第一考量。”莱万说，“如果真把安全看得比天大，你什么都做不成。”
他还在公司外成立自己的公司，并与谷歌做起了技术采购的生意。2011年，当所有人都觉得他因为利益输送要被开除时，拉里·佩奇说：“如果项目能成，让莱万致富。”
佩奇再次庇护了莱万，他花费2200美元秘密收购了他的公司“510系统”（510 Systems），并使用一笔价值1.2亿美元的4年股权支忖他的另一家公司“安东尼机器人”。
实际上，莱万主要负责的是无人车的硬件设计，他大胆、激进的风格并不能代表谷歌，但拉里·佩奇给了他足够的包容。
谷歌无人车的管理者特伦，以及特伦走后的实际控制人为克里斯·厄姆森，他们都是典型的学术派与理想的技术主义者。他们一直在寻求一种稳妥的、安全的路径去实现真正的无人驾驶。
厄姆森曾经认为找几个研究生，半年就可以造出一辆绕着停车场转悠的自动驾驶汽车，但解决那10%、1%、0.1%的长尾极具挑战。他在公开演讲中说“真正意义上的无人驾驶的实现还要30年”。
莱万明显与这些“学术派”不是一种风格，他也并不能代表谷歌风格。莱万对谷歌的高层不满情绪加剧，他与硅谷一直推行奋斗文化的Uber创始人特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）是一路人。
卡兰尼克2014年起就开始尝试做自动驾驶了，且曾向谷歌寻求过合作。2015年9月，Uber决定自己做自动驾驶，一次性从卡内基梅隆大学挖了40人。
当时，自动驾驶的兴起也依赖激光雷达的技术进步，只是激光雷达的成本价在8万美元，谷歌把激光雷达的硬件价格降了90%以上，莱万正擅长无人车的硬件设备改造。
那时，莱万那笔1.2亿美元的股份即将到手，他正在筹备自己的新公司——卡车自动驾驶公司，且已经与潜在投资者Uber接触。不僅如此，在他筹备离职的过程中，还准备带走其他人。
之后的事情正如公众知道的那样——他离职了，成立了自己的自动驾驶卡车公司Otto，仅仅半年，莱万就把这家公司以6.8亿美元的价格卖给了Uber，成为Uber自动驾驶的负责人。
谷歌状告莱万带走了1.4万份文件和涉及核心硬件的电路板组件。这场自动驾驶行业最大的窃密案开始了长达一年多的诉讼。 当时，卡兰尼克也正在公司董事会斗争的关键时期。卡兰尼克对莱万的Otto到底是一场正常的收购，还是为了窃取谷歌的商业机密，也是当时对他不利的舆论焦点之一。
尽管官司最终和解，但Uber出让自己1%的股份（价值6.8亿美元）收购来的公司，不仅没有帮助Uber发展起自动驾驶，却数次因为官司、董事会斗争、负面舆论，导致团队动荡，元气大伤，由此Uber自动驾驶部门错过行业发展的黄金时期，继而错过第一梯队。
佩奇曾在TED的公开采访中称：“尼古拉·特斯拉发明了电，但他却在把电带给人类这件事上遇到了困难。聚焦于发明与创新，同时还要把它商业化的公司带给人们。”受之前施乐公司商业化失败的影响，佩奇加快了无人车商业化的步伐。随着职业经理人约翰·克拉夫茨克加入且出任CEO，厄姆森于2016年底退出了谷歌无人车。
从2009年到2015年，此时，无人车的发展已经过去了近七年。随着更多工程师离职，更多钱的进入，无人驾驶迎来一波发展热潮。
风口来了：从三大车企到三大自动驾驶公司
2016年到2017年是硅谷自动驾驶公司最密集成立的两年，几乎硅谷的所有先知先觉的领袖级人物都看到了“自动驾驶”的潜力：这其中就包括特斯拉首席执行官伊隆·马斯克（Elon Musk）和Uber创始人特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）。
此时，通用汽车也杀入硅谷，花了10亿美元收购了一个40人的小公司。自动驾驶的工程师们突然看到了自己的研究有多值钱。
在通用汽车收购Cruise自动驾驶公司（Cruise Automation）之后，特斯拉表达了强烈的不满：“一些拿着软件Demo演示‘自动驾驶技术’的程序员组成的小团队居然卖出了10亿美元的价格。”伊隆·马斯克批评：这是通用汽车为了追赶行业领导者，给整个行业创造了一个急功近利的环境。
当时来看，这笔交易只能用“疯狂”形容：40个人，1辆-2辆测试车，创业不到3年。
放眼今天看，却可以用“高瞻远瞩”来形容：仅三年之后Cruise估值190亿美元，接近通用汽车公司整体市值的36%。Cruise也是今天估值仅次于Waymo的自动驾驶公司。
通用汽车不仅仅是10亿美元收购，还给予了Cruise极高的自主权。除了团队保持独立，还允许该团队改变通用汽车的文化：“如果有人告诉你这不行、那不可以，你们尽管挑战他们的成见与墨守成规。”传统厂商造一辆车需要5年-7年，Cruise在通用汽车可以14个月迭代三版软件。这种节奏在传统厂商中绝无仅有。
马斯克的抨击还来自于他自己正在研究“自动驾驶”，且通用汽车的收购抬高了行业的人才成本。
早在2013年，马斯克开始公开讨论自动驾驶系统，随后与Mobileye合作，并将他们的自动驾驶软件安装到特斯拉的车里。从2014年开始，Model S的车型就可以拥有半自动驾驶和停车功能。
2016年7月，特斯拉停止与Mobil-eye合作，一个月后，马斯克宣布推出自己的自动驾驶系统Autopilot8.0。
Mobileye也是家很有潜力的公司，它于1999年在以色列诞生，给众多车厂提供自动领航和防撞技术，不仅仅是特斯拉，Mobileye的客户还包括奥迪、宝马、通用汽车、大众和沃爾沃。它最早也是研究L2-L3级自动驾驶起家，如今也杀入全自动驾驶的L4领域。2017年，英特尔花了153亿美元收购这家公司，已经是上市公司的Mobileye市值才50亿美元，收购溢价3倍。
也是在那几年，计算机视觉与深度学习技术突发猛进，以Alpha Go在围棋领域的突破再度迎来人工智能发展的高潮期。对于需要图像识别和机器学习的自动驾驶行业来说，这无疑是个技术上的突破期。
技术进步、资本催化，工程师们纷纷离职创业。
Waymo的创始元老们们纷纷出来创建了自动驾驶公司Argo AI、Aurora、Nuro.ai，加上特斯拉与Uber流出的工程师不停加入这些新技术公司。自动驾驶终于从一个安静研发的行业变成一场资本、速度与商业化的竞争。
在谷歌与Uber陷入官司，过往成员进入激进与保守的路径之争时，大部分车辆选择从人少简单的路况或者高速开始路测。硅谷孵化器Y Combinator出身的Cruise自动驾驶公司选择TA潮密集，路况更复杂的旧金山路测。当自动驾驶公司们纷纷测出了一张漂亮的测试里程数与较少的接管次数时，Cruise在加州交管所的接管次数与车祸次数明显高于其他公司，但这个行业的创业者明白——城市路况各种复杂情况对车辆的提升更快。
选择放多少辆车测试，选择测试路径，对技术、商业与融资节奏的把握不同逐渐拉开了这些创业公司的距离。就像Cruise率先投入大量的车在旧金山测试，不是每家公司都有勇气直接在城市测试——有人是能力不足，有人是策略保守，有公司陷入股权纠纷，还有公司没钱。
最初，市场上还出现了帮助这些公司把一个正常车辆改装成自动驾驶车辆的中间商生意，改装一辆车20万美元，一些不到10人的小团队就此赚到自己的第一桶金;激光雷达的价格过高，研究激光雷达、毫米波雷达、摄像头、高精地图等配件的公司也纷纷拿到投资。谷歌无人车的创始人特伦干脆直接创建了一个培训机构优达学城（Udacity），专门为行业培训自动驾驶人才。2016年到2017年，整个行业一片欣欣向荣。
市场上聚集了更多的公司，汽车行业的大资本入场时，一场洗牌势在必行。
空降高管何其多？这是产业大结盟的时代
在自动驾驶技术创新领域，无论是硅谷公司还是中国公司，在行业进入整合期以后，最大的趋势就是与传统车企抱团。即便既不缺技术，也不缺钱的Waymo，在技术初步成形之后，也迎来了第一个来自汽车产业的CEO。那还是在2016年，这预示着Waymo即将商业化了。 克拉夫茨克的前半生与车结下了不解之缘，他刚毕业两年就去20个国家旅游，研究了90个汽车制造厂，首度在汽车行业提出“精益生产”这个词;毕业之后六年，他已经担任过福特探险队与林肯领航员的总工程师，还设计过卡车底盘;金融危机期间，美国三大车厂破产重组，他作为现代汽车北美总裁使销量逆势增长。
懂工程能打仗，也熟悉美国的汽车工艺。即使这样，在克拉夫茨克加入谷歌时，少有人理解为何一个来自于汽车工业的管理者如此重要，甚至对他质疑不断——正是因为职业经理人来了，谷歌的技术天才们纷纷出走。
这个问题放到今天，不管是硅谷的几百家科技公司，还是底特律的传统车厂都开始寻求与对方合作。两年以前还称“传统汽车产能过剩”的Waymo与美国汽车厂克莱斯勒合作，还在密歇根花费1360万美元建立了生产线。
同样的事情也正在通用汽车发生。去年，Cruise一共拿到了72.5亿美元的投资承诺，今年初，原通用汽车旗下的Cruise的创始人凯尔·沃格特（Kyle Vogt）卸任CEO，转为总裁兼CTO，通用汽车总裁丹·阿曼（Dan Ammann）来担任Cruise的CEO。
2017年，早年福特汽车投资了10亿美元的Argo AI。今年，经过漫长谈判，还拿到了来自大众汽车的26亿美元融资，以及福特的追加融资。在他们帕罗奥图办公室从一层楼扩展到二层楼时，内部正在与车厂进行更深度的整合。福特汽车的一位高管告诉《财经》记者，预计今年11月前会完成调整。
美国的自动驾驶格局初步形成了：从通用汽车、福特汽车、克莱斯勒三大车厂，形成了Waymo联合克莱斯勒、通用汽车联合Cruise、福特联合Argo AI三大自动驾驶联盟的格局。
作为两家行业的龙头公司，Waymo与Cruise均在一个需要规模化量产的时间点，把公司交给了汽车行业的职业经理人。车企与创业公司，意识到了一个共同的问题，自动驾驶不是单方面可以做起来的，它的实现需要两方面的人才：
·做算法、传感器、视觉的顶级技术人才，以及技术公司快速迭代的管理方式。
·能够整合汽车工业问题的产业人才，能够真正做到安全整合产业链。
这些汽车行业求贤若渴的系统级人才，即使在互联网大公司也非常抢手，他们是硅谷一线科技公司的主力，享有极高的话语权;加入汽车行业，比起精密的车控系统，他们最多只能成为车企的二等公民。车企很难与科技公司争夺最顶尖的人才，除非这些人自立门户。
这就是为什么即使通用汽车收购了Cruise，福特入股Argo AI，依然要保持这些L4自动驾驶公司的独立发展。行业需要的技术人才，硅谷是密度最大的地方，各家公司不得不在这里设立研发中心。
车企正在慢慢意识到技术的重要性，这些无人车公司们，在不停试错中终于意识到了车企并不是那么容易“颠覆”的。
雷诺-日产-三菱联盟旗下战略风险投资公司Alliance Ventures全球投资部主管齐蕾透露，除了特斯拉，现在所有自动驾驶汽车的另一大问题是无法倒车，对绝大多数车型来说，倒车需要手工换挡。一个软件系统，也没有一个机器人手臂去做实际的换挡工作：“这也是Waymo跟克莱斯勒合作，为什么要去设计新的车型。因为必须重新设计整个底层架构，让这个车从设计开始就是为自动驾驶而设立的。”
“把软件系统整合到一辆车里，可能牵扯到幾十人甚至上百人，没有车厂帮你，你几乎啥也干不了。”齐蕾补充道。她分析，车有很多安全的考虑，即使车厂给你开放API接口，每一辆车的口令都是不一样的。同一辆车不同部分的口令也不一样，这些具体应该怎么调，这些人分布在一个大车厂不同的部门。此外，车厂很多部件是一级供应商提供的，需要供应商告诉你怎么回事。
这也就意味着，如果不跟车厂合作，自动驾驶车在路中间突然停了，公司都无法知道是因为硬件问题还是软件问题。相对于传统燃油车来说，电动车的零部件少很多，更容易改装成自动驾驶。这也是为什么所有自动驾驶汽车在量产时，均选择电动车或者混合动力车切入。
“那种只是使用车厂的车，车厂并没有给自动驾驶企业开放技术，这是浅层次的合作。车厂提供技术提供到什么程度，甚至到了一级供应商的程度，这就分不同级别了。Cruise和通用汽车的合作，Argo AI和福特的合作，Waymo和克莱斯勒的合作，也包括文远知行和RNM（雷诺、尼桑、三菱）的合作，都是非常深层次的合作。”文远知行首席执行官韩旭告诉《财经》记者。
除了面向大众的消费级市场，还有大量专注于货运自动驾驶公司，还有做“最后一公里”配送的Nuro.ai等公司成立。麦肯锡预测，到2030年，自动驾驶乘用车将占到乘客总里程的13%，自动驾驶汽车销售总额将达到2300亿美元，基于自动驾驶的出行服务订单金额将达到2600亿美元。
“幽灵刹车”悬疑：无人车还不够安全
在好的变化发生时，更多问题开始被用户发现：一位名叫“柯子克（Kozski）”的网友去年7月中刚刚拿到了自己新的Model 3，第二周他就被特斯拉的“辅助驾驶”系统吓到了：当他正以70英里的时速在高速上行驶时，前方没有任何障碍，车突然自己踩了“急刹车”。
开过高速的人都有经验，这种情况极易造成车辆追尾。幸运的是，当时柯子克的车道后面一辆车也没有。他注意到，特斯拉踩急刹车的前方有一个高耸着的立交桥，晚上车辆正好进入立交桥的阴影区。此前，他已经六次经过这个立交桥，但是都没有发生这类情况，原因是前面有跟车;他发现当前面没有车时，就会出现“突然刹车”。 这个帖子一经发出，多位车主站出来称，当自动驾驶系统开启时，他们在经过立交桥阴影区时会遭遇系统的“突然刹车”，且已经发生数次。
一位硅谷的工程师将这种情况称之为“幽灵刹车”。不仅仅是特斯拉的L3辅助驾驶系统，在L4级系统中也经常遇到。正是因为这是难以克服的技术难题，Uber自动驾驶致死事故就与因为“幽灵刹车”干扰而关闭应急系统有关。
2018年3月，美国亚利桑那州坦佩（Tempe）郡，一辆沃尔沃撞死了一名骑车过马路的行人。这辆沃尔沃正是Uber无人驾驶改装的。作为世界首起无人车杀人事故，无人车的安全问题成为全球媒体的焦点。
经过长达九个月的调查，亚瓦派（Yavapai）县检察官莎莉文·波尔克（Shei- la Polk）终于在今年3月召开了媒体发布会，公布警方长达120页的事故调查，结论是：错在横穿马路的行人，Uber的自动驾驶车不负刑事责任，以及还要进一步调查当天的值班司机。
通常在自动驾驶车测试阶段，测试车一般会配一名司机来防止意外情况发生。事发时间是当晚10点，Uber的值班司机拉斐拉·瓦斯奎兹（Rafaela Vasquez）于当天晚上7点45分上岗，上车后，她从一个灰色包包中拿出了手机。
警方的调查显示，撞人之前的6秒钟，瓦斯奎兹正在低头看“美国好声音”，这档节目是几天前更新的。不包括看驾驶仪表盘，她在车辆自动驾驶测试阶段，一共低头看了166次手机。
那时，她并不知道Uber的自动驾驶系统有多“笨”：
·当晚9点59分，沃尔沃以每小时43英里的速度行驶。
·距离出事6秒前，该车的自动驾驶系统检测到伊莱恩·赫兹伯格（Elaine HerzBerg）女士。但当时，她正骑着一辆自行车，系统无法判断她到底是行人还是自行车，将她归类于“不明物体”。
·距离出事1.3秒前，系统终于识别到“自行车”，并认为需要刹车来避免碰撞。
·紧急刹车系统被Uber禁用了，这件事只有安全员瓦斯奎兹能做。当时，她在看手机。
因为根据Uber的算法，Uber的自动驾驶系统仅仅在红绿灯处和有STOP的交通路牌标志处会自动刹车。也就是说，Uber的无人车即使识别到前方有障碍物，也不会自动刹车，只会继续行驶撞上去，除非驾驶员踩刹车。
Uber解释这么做的原因是：“即使是车前飞行的小鸟，这些车辆每次在轻微障碍物前都会产生不稳定运行，因此公司禁用了紧急刹车系统。”
在谷歌测试无人驾驶早期，车辆也会经常突然紧急刹车，迫使旁边的车辆变道。
也就是说，所有自动驾驶公司都会面临“幽灵刹车”问题，Uber的处理方式是把它关掉。当记者把这个问题抛向多个此领域的技术人员，问他们会怎么处理不明干扰物时，他们的回答与Uber的选择一样，同样是“关掉，撞上去，没有必要的追尾同样不安全”。
另一位工程师评价称：“从现在的算法系统，完全可以理解Uber为什么关闭紧急刹车系统，因为系统没办法识别类似于落叶（不是行人）的不明物体，这是目前自动驾驶还未突破的技术障碍，也是整个行业的问题。”
对于一个不懂技术的普通人而言，这是一个开或者关的二元问题。但事实上，安全的分级远远不是一个是或者否的问题，他们完全可以在安全与稳定之间有更多权衡。
一位自动驾驶从业人员根据警方结论，仔细分析了Uber事故，他分析称：当系統检测到自行车时，在图像出现1帧时就启动紧急停车系统，还是图像出现10帧时才启用该系统，都是该车对安全的重视程度。如果当自行车出现一次，立刻启用刹车，是最安全的，但难免会有类似于“立交桥阴影”“落叶”“小鸟”这样的乌龙识别;但如果持续出现10次才启用，车可能已经撞上去了。
此外，行人_经出现会立刻踩刹车，带行人的自行车也可以;但若只检测到自行车呢？出现几帧后启用紧急刹车系统，均是经验与安全方面的权衡。这位从业者推测，除了Uber停用了该紧急刹车系统，他们可能用了冗余度更加高的方案。
当自动驾驶公司们在股权纷争、窃密案中相爱相杀时，在一点上它们保持了高度一致：当自动驾驶实现的那一天，它们会比人类司机更安全。在Waymo的早期宣传中，它们用很多数字来证明自动驾驶更安全。
如今在行业的半成熟期，无论是过于谨慎的方案还是过于纵容的方案，都还无法解决那1%，甚至是0.1%的长尾。换句话说，现在驾驶座上的司机必须注意力集中，随时准备接管，因为无人驾驶还不够安全。
要真正去掉“驾驶员”，难度系数还会更高。人类开车很容易睡觉、失误，但却更容易识别路上其他的车的转向灯、过马路的行人的意图。如今，仅仅在识别其他车的转向灯上，目前图像系统还很难做到连续图像序列的实时处理，这要大量的实时计算;此外，在无人车真正遇到红灯右转时，它可能会一直让，最终堵住所有后面的车。
比起已经感知到物体怎么决策，很多时候，自动驾驶几乎不能正常识别巨大的白色卡车，或者清洁车，这也是之前特斯拉致死事故的原因。
原本跑在最前面的两家公司Waymo与Cruise都纷纷准备推出真正的“无人驾驶”服务。
目前，Waymo仅在亚利桑那州开始了600辆车的无人驾驶出租车试运营，并且已经上线了“Waymo One”出租车服务，价格与Uber相当，目前测试车上还带着安全员。Waymo采购了6.2万辆克莱斯勒Pacifica混动车，以及采购2万辆的捷豹路虎I-Pace，准备在美国扩大无人驾驶出租车的运营。
Cruise宣布今年底在旧金山推出无人化出租车，并成立了规模庞大的雪佛兰Bolt电动车队，这款车不带方向盘和刹车。但很快，Cruise又撤销了这个过于乐观的商业化尝试，称2019年无法实现，2020年也无法承诺一定可以推出。
市场调查咨询公司导航咨询公司（Navigation Research）合伙人山姆·阿布尔萨米德（Sam Abuelsamid）告诉《财经》记者：“因为Cruise还无法解决安全问题。安全，是所有自动驾驶公司的问题。”