4月26日，被称为"芯片大神"的特斯拉自动驾驶主管Jim Keller宣布离职。Jim Kelle曾是AMD的K8首席架构师，在苹果公司设计了A4、A5两代移动处理器，让iPhone 4/4s成为一代经典。

自2016年起，Jim Kelle负责开发特斯拉Autopilot系统以及自有驾驶芯片。马斯克在去年的NIPS大会上曾公开表示，Jim Keller将负责开发专用的AI芯片。马斯克当时夸下海口：我们认为这将会成为世界上最好的芯片。

对特斯拉而言，Jim Keller的离开不仅直接打了马克斯的脸，还可能直接导致"自造芯片"的计划宣告破产。高层的巨大变动不得不迫使特斯拉转而与英伟达合作，然而与英伟达的合作也并不顺利。不知道是否为巧合，在马斯克对外表示自己将要进行芯片研发的当天，英伟达也在NIPS上发布了"TITAN V" PC GPU。这让外界嗅到了双方即将"宣布分手"的气息。

出于安全考虑，除了芯片，特斯拉工程师要求在汽车上安装更多传感器，以增强Autopilot的安全性，不过由于成本及设备效率等原因，特斯拉拒绝了工程师的要求。

然而近期无人驾驶的各种事故让特斯拉等企业不得不放缓脚步，在无人驾驶的核心技术上重点发力。目前特斯拉背负着110亿美元的债务，正在产生负的自由现金流。由此看来，特斯拉的芯片和传感器研发之路似乎要经历一个漫长的阶段。

技术商业化竞争最激烈的时候，就是闻到现金味道的一刻

随着汽车厂商进一步把无人驾驶汽车量产上市的时间表定在2020 年或2021 年，为之提供决定无人驾驶智力和视力的部件——芯片和传感器技术，成为所有潜在供应商决胜的目标。

自2010 年开始，《麻省理工科技评论》每年都会选出"全球50 大最聪明公司"，作为科技创新的代表。一直走在行业前沿的特斯拉及英伟达等企业多次出现在该榜单中。

2017 年，"全球50 大最聪明公司"榜单中有8 家是无人驾驶汽车市场的局内人。上榜公司的总市值超过了2 万亿美元。

对专注于人工智能芯片研发的厂商来说，汽车业对无人驾驶的痴迷可以为投入提高运算能力的资本带来超额回报。毕竟，你坐在无人驾驶汽车里，无人驾驶汽车则运行在人工智能的芯片上。未来的交通堵塞将发生在云端和边缘设备构成的网络中，而不是在混凝土和沥青浇成的高速公路上。

位居2017 年"全球50 大最聪明公司"榜单第1 位的英伟达，其新芯片正在为无人驾驶提供强大的运算能力，包括利用自身人工智能计算的优势与"全球50 大最聪明公司"榜单中排名第46 位的戴姆勒致力于汽车互联和自动驾驶技术的合作研发。

2017 年10 月 10 日，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在慕尼黑举办的GPU 技术大会上发布了名为 Pegasus 的新一代 DrivePX 人工智能车载计算平台。同时，英伟达还宣布全球最大的邮政与物流公司——德国邮政 DHL 集团（DPDHL）与全球最大汽车供应商之一的 ZF 展开合作，将于 2018 年开始部署试运行的自动驾驶送货车队。

代号为 Pegasus 的全新系统扩展了 NVIDIA·DRIVE·PX AI 计算平台，可以处理 L5 自动驾驶汽车。NVIDIA DRIVE PX Pegasus 每秒操作超过 320 万亿次——比其前身 NVIDIA DRIVE PX 2 的性能超出 10 倍以上。该公司表示，包括丰田公司在内的许多大型汽车制造商都在使用它们的自动驾驶技术。英伟达表示，新设备的大小与汽车牌照相当，但它的运算性能足以处理最多 16 个传感器的数据，并能同时进行物体检测、GPS 定位、路径规划，还能控制车辆本身，此外它还能同时更新集中存储的高清地图。即使对所有的任务同步处理，这个设备也还能有剩余的运算资源。按黄仁勋的话就是，"过去，好的驾驶体验来自马力强劲的引擎，而未来，好的驾驶体验将来自强大的车载计算平台的运算能力。"

位居2017 年"全球50 大最聪明公司"榜单第13 位的英特尔在2017 年3月宣布收购Mobileye，总价约为153 亿美元。Mobileye 于2014 年在纽交所上市，市值达到50 亿美元。

交易完成后，Mobileye 与英特尔的自动驾驶事业部（ADG）合并，形成新的自动驾驶部门。收购辅助驱动系统供应商Mobileye 后，英特尔打开了与宝马和德尔福在无人驾驶方向上的合作关系。

无人驾驶还缺点儿啥？

看似越来越接近商用的无人驾驶汽车，仍然缺少多种性价比合适的硬件设备。激光雷达传感器更是其中的核心硬件。大多数致力于商业化无人驾驶汽车的企业都认为激光雷达至关重要（特斯拉又是一个罕见的例外，埃隆·马斯克坚持无人驾驶汽车应该仅使用摄像机和普通雷达来模仿人类对路况的感知）。

激光雷达是一种通过激光束反射将物体映射成3D 图像的装置。谷歌母公司Alphabet、优步和丰田等公司测试的自动驾驶车辆都严重依赖激光雷达在地图上定位，并识别行人和其他车辆。最好的传感器可以看到100 米远处只有几厘米大小的细节。

但制造和销售激光雷达以前是一个相对小众的业务，且技术还不够成熟，无法成为数百万台汽车的标准组件。此外，激光雷达体积庞大。Alphabet 的自动驾驶子公司Waymo 进行测试的汽车顶着一个巨大的黑色圆顶，丰田和优步车上的设备则大约有一个咖啡壶那么大。激光雷达也很昂贵，每个需要花费几千甚至上万美元。而大多数测试车都需要配置多个激光雷达。

百度在2017 年"全球50 大最聪明公司"榜单上排名第50 位。为了加强无人驾驶汽车的研发，百度一方面宣布计划发布其自主研发的软件和硬件作为开源技术，另一方面也加快了合作和收购节奏。除了投资Verodyne，百度还与零部件制造商博世（Bosch）和马牌（Continental）建立了合作伙伴关系。许多初创公司也都试图为无人驾驶汽车制造密集、低成本但高品质的激光雷达系统。其中，Quanergy 率先开发了固态激光雷达系统，提高了激光扫描雷达的可靠性。

成立于2012 年、总部设在桑尼维尔的Quanergy Systems 公司还没有上市，就排在了2017 年"全球50 大最聪明公司"榜单的第14 位，估值16 亿美元。这家创业公司的激光雷达使用了与计算机芯片相同的材料和制造工艺。2017 年1 月其在CES 上发表的低成本固态光学雷达感测器产品S3，获得了智能汽车分类之"最佳创新奖"。这种传感器足够小，可嵌入汽车前灯中，用于高级驾驶员辅助系统，并将在2021 年整合到无人驾驶汽车中。2016 年，Quanergy 将获得的9000 万美元的资金用于2017 年在马萨诸塞州设立的工厂，开始生产固态激光雷达传感器，并以250 美元的价格出售。

除了Verodyne 和Quanergy，汽车配件供应商马牌和法雷奥也在开发类似的技术，但它们表示还要再等两三年才能进入市场。

激光雷达技术在无人驾驶汽车商用进程中的独特价值，使知识产权之争也随之白热化。在以产品创新降低激光雷达成本的竞争中，Velodyne 与Quanergy 都获得了强大的资金和合作伙伴的支持。此时，知识产权积累尤其关键。据USPTO 专利资料库显示，Velodyne 已持有35 件LiDAR 技术专利，Quanergy 正在申请11 件专利。

2016 年9 月13 日，Quanergy 向美国加利福尼亚州北区联邦地方法院请求，确认其所研发销售的型号为M8-1 LiDAR 的感测器并未侵害竞争对手Velodyne LiDAR 所持有的美国专利。

2017 年， 位居" 全球50 大最聪明公司" 榜单第5 位的谷歌母公司Alphabet 旗下的无人驾驶项目Waymo，起诉母公司下属基金投资的竞争对手优步，称其前工程师安东尼·莱万多斯基（Anthony Levandowski）在辞职之前下载了超过1.4 万份机密文件，然后成立了名为Otto 的无人驾驶卡车公司（不久之后被优步收购）。优步否认使用了Waymo 的任何商业机密。5月，美国地区法院法官威廉·阿尔索普批准了Waymo 的申请禁令，禁止安东尼·莱万多斯基从事与激光雷达相关的工作。8 月，优步提供了部分源代码供Waymo 审查。然而Waymo 表示，需要代码的当前版本，以更准确地判断优步是否使用了该公司的技术。10 月，Waymo 提出了10 亿美元的庭外和解费，并要求优步公开道歉。

从Waymo 财务分析师的证词中可见，自2009 年谷歌无人驾驶项目开始到2015 年年底，谷歌在开发相关软件和硬件上花了11 亿美元。这一代价的回报，使其无人驾驶项目 Waymo 的性能不断提升。11 月8 日，Waymo 宣布，将首先在普通美国人身上测试没有安全驱动程序的Robo-Taxis。亚利桑那州凤凰城的无人驾驶出租车将在没有安全驾驶的情况下在这个城市的街道上行驶，并在未来几个月内开始给公众提供乘坐的机会。试运营区域的面积约为100 平方英里（约为259 平方千米）。在乘坐过程中，Waymo 员工仍有参与，但不是坐在驾驶座上准备踩刹车，而是坐在驾驶座的后一排，准备在出现问题时按下标有"Pull Over"的按钮。

无人驾驶事故频发，该走向何方？

另一件令无人驾驶汽车开发者头痛的事，是实验和测试中事故不断。因为亚利桑那州坦佩市一辆优步的无人驾驶车与另一辆车相撞，优步暂停了始于2014 年的无人驾驶汽车项目。虽然事故并未造成人员伤亡，当地警方也称优步无人驾驶测试车并非责任方（另一辆事故车未做出避让），但优步还是同时叫停了匹兹堡和亚利桑那州测试无人驾驶汽车项目。匹兹堡的载客服务试运行始于2016 年9 月，而亚利桑那州的项目落地仅一个月（始于2017 年2月）。优步一直致力于减少监管对无人驾驶车的约束，此次的事故令人们对无人驾驶车辆安全性的争论再次升温。

同样受到事故困扰的还有特斯拉。在几起驾驶事故后，特斯拉升级了Autopilot 系统，着重对"双手离开方向盘"的行为进行警示。不过，排在2017 年"全球50 大最聪明公司"榜单第31 位的特斯拉尽管面临Autopilot 的事故和汽车维修问题带来的负面影响，还是继续加大赌注。在"10 大突破性技术"之一的无人驾驶卡车的赛道上，特斯拉于2017 年11 月推出的配置了Autopilot 的电动卡车继续跑在竞争者的前面。

自推出了 Autopilot 自动辅助驾驶系统以后，特斯拉已经累积了高达3.5亿千米的自动驾驶里程。这个数据库将成为特斯拉在无人驾驶领域的重要资产。埃隆·马斯克总是试图引领潮流，技术商业化的速度对他来说比纠结科技研究的细节更重要。至于他宣称将为未来的电动车配备的Full Self-DrivingHardware 已经具备了"等级 5 自动驾驶的能力"是噱头还是惊喜，还有待观察。

为加强无人驾驶汽车的研发，排在2017 年"全球50 大最聪明公司"榜单最后一位的百度收购了一家计算机视觉创业公司，与零部件制造商博世和马牌建立了合作伙伴关系，并宣布计划发布其自主研发的软件和硬件作为开源技术。百度创始人、首席执行官李彦宏在2017 年年底举行的"百度世界大会"上称，将在2018 年量产无人驾驶汽车。这意味着中国科技公司正在研发的无人驾驶汽车可能会领先美国的竞争对手，率先实现公共领域的广泛应用。在无人驾驶领域，表现迟缓且信息最不透明的是苹果公司。2017 年，苹果终于宣布正在开发无人驾驶的通勤班车项目。该实验类似Alphabet 的Waymo 和优步的有限区域小规模测试。参与者仅限于员工而不是公众，争议与障碍也更小。

排在2017 年"全球50 大最聪明公司"榜单第16 位的苹果公司到2014 年才开始启动无人驾驶汽车的项目，代号为"泰坦"。团队成员来自传统的汽车制造商以及竞争对手——特斯拉和谷歌。在获得在加利福尼亚州测试自动车辆的许可证后，由三辆雷克萨斯SUV 参与的公路测试也正式开始。

虽然苹果首席执行官蒂姆·库克称无人驾驶为"人工智能项目之母"，但当人们想象苹果这样的公司与传统的汽车制造商合作搭建一条小型公共汽车线路来帮助员工在硅谷新旧办公区之间旅行时，实在无法激动起来。倒是蒂姆·库克的另一句话还让人有点期待："确实有一个大型项目，并将在这方面做出很大的投资。"

更多关于无人驾驶技术创新与商业化应用的分析详见《麻省理工科技评论》编写的《未来版图：全球聪明公司的科技创新趋势和商业化路径》。

图书介绍

《麻省理工科技评论》中美编辑部以时间为经、行业为纬，梳理了2011—2017 这7 年195家全球最聪明公司的技术创新和商业沉浮，涉及数10个前沿技术领域，对10余个行业归纳、推演，画出一张融合"科技创新"与"公司商业模式"的路线图。这些全球企业样本的技术商业化路径为我们研判科技创新趋势提供了有力的技术支撑。

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