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      替1000萬司機操心,是不是有點太早了?

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        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,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)實主義文學(xué)的悲涼。

        但實際上,“1000萬司機何去何從”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

        在出租車司機對蘿卜快跑喊打喊殺之際,特斯拉因為Robotaxi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”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”的保留項目,距離發(fā)布永遠(yuǎn)只有一年。

        拖延癥并非馬斯克獨有,實際上是整個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,就是因為算法把橫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,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,蘿卜快跑因為高度遵守交通法規(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。

        

        因為這些差異,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營條例。

        另一方面,Robotaxi從測試、到上路、再到商業(yè)化運營,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)運營,隨后才能擴展到“三站一場”,即公交車站、高鐵站、火車站、機場附近的路線。

        從運營區(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營Robotaxi,要完全實現(xiàn)運營,也需要1-2年的時間。

        截至7月,全國申請robotaxi試點的城市為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,人們又因為缺乏難心看低其實際價值。

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

        此后幾年,GPS項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因為居高不下的成本讓運營商苦不堪言,手機消費者雖然可以通過手機上的GPS接收機芯片接收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品牌。舉國推廣的ETC,也沒有一夜之間消滅高速公路的收費員。

        “1000萬司機何去何從”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營范圍突然擴大,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)所有正在營運的Robotaxi算在一起,可能也達(dá)不到全部運力供給的哪怕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)用試點工作的通知

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

        [5] “車路云一體化”顯現(xiàn)增量投資機會,經(jīng)濟參考報

        [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

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