近日,，美國政府表示計(jì)劃在30年內(nèi)把國內(nèi)的交通事故死亡人數(shù)降為零,。這個(gè)計(jì)劃的背景，則是美國國家高速公路交通安全管理局宣布,，美國2016年上半年的交通事故死亡人數(shù)增長了10.4%,。而自動(dòng)駕駛被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)這一計(jì)劃的基石。
“這個(gè)自動(dòng)駕駛技術(shù)到底什么時(shí)候能成熟?”談起自動(dòng)駕駛,，這應(yīng)該是公眾問得最多的一個(gè)問題,。
今年三月，在德州奧斯汀舉行的SXSW互動(dòng)媒體活動(dòng)上,，谷歌無人駕駛項(xiàng)目技術(shù)負(fù)責(zé)人厄姆森表示 “自動(dòng)駕駛車的真正出現(xiàn)可能比曾經(jīng)預(yù)測的時(shí)間要晚很多,，最長可能需要30年”。而在2009年,，谷歌無人駕駛項(xiàng)目開始之初，厄姆森曾經(jīng)雄心勃勃地表示,，希望在2019讓谷歌的無人駕駛車上市,。
但拉里佩奇顯然沒有這樣的耐心，在今年的一期TED節(jié)目上,，拉里·佩奇在談到無人駕駛時(shí)表示,，他在大學(xué)時(shí)代就萌生了這樣的想法，并對(duì)這個(gè)項(xiàng)目的潛力非常興奮,，被問及無人駕駛何時(shí)實(shí)現(xiàn)時(shí),，他說：“我認(rèn)為會(huì)非常非常快,，我很熱衷于盡快推出產(chǎn)品,。”他更進(jìn)一步闡明了自己的態(tài)度：“我們需要革命性的變化,，而不是改進(jìn)性的變化,?！?/p>
去年，谷歌找來了汽車業(yè)老將,，原現(xiàn)代汽車美國分公司CEO克拉富西克擔(dān)任無人駕駛項(xiàng)目主管,，業(yè)界普遍的解讀是：谷歌將會(huì)把這個(gè)項(xiàng)目從X lab中分離出來，開始其商業(yè)化之路,。
但路在何方?到底是自己造車,，還是提供軟件產(chǎn)品授權(quán)，或者是像Uber那樣直接運(yùn)營?這是業(yè)界反復(fù)揣測的話題,，克拉富西克在7月份接受《彭博商業(yè)周刊》采訪時(shí)坦言,，谷歌還沒有確定無人駕駛汽車的商業(yè)模式。外界的聲音更為尖銳,，Speak With Me公司CEO阿杰·朱內(nèi)賈認(rèn)為,，谷歌沒有制定清晰的商業(yè)化計(jì)劃;市場咨詢機(jī)構(gòu)Strategy Analytics則直言不諱地表示：谷歌需要一個(gè)合作伙伴、一個(gè)銷售團(tuán)隊(duì)和一項(xiàng)市場策略,。
8月初,，厄姆森黯然離開谷歌，這位卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的機(jī)器人專家離去的背后,，無疑折射出谷歌在自動(dòng)駕駛方面的愿景與商業(yè)化方面的巨大裂痕,。
谷歌已經(jīng)在多個(gè)公開場合表示其無意成為一家整車制造商，而是尋求合作,，但現(xiàn)實(shí)是,，我們看到了特斯拉和強(qiáng)勢的ADAS技術(shù)供應(yīng)商Mobileye高調(diào)分手，看到了通用投資十億美元對(duì)自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司Cruise Automation的收購,，福特汽車對(duì)以色列機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺公司SAIPS的收購,，以及與自動(dòng)駕駛相關(guān)的至少3家初創(chuàng)公司的投資，寶馬,、豐田等對(duì)硅谷初創(chuàng)企業(yè)Nauto的聯(lián)合投資,，其他車廠也都在加緊網(wǎng)羅人才，主流車廠正在掀起一場自動(dòng)駕駛的軍備競賽,，他們準(zhǔn)備自己干,。與車廠合作并不是一件容易的事情，尤其是對(duì)下一代核心技術(shù)而言,。如果一家公司不準(zhǔn)備自己造車,，又在自動(dòng)駕駛這件事上太過高調(diào)，往往會(huì)適得其反,，成為合作的障礙,，畢竟，汽車是品牌認(rèn)知度最高的行業(yè)之一,，車廠不想被供應(yīng)商搶了風(fēng)頭,。
“自動(dòng)駕駛將定義下一個(gè)十年,，我們預(yù)測自動(dòng)駕駛汽車將為社會(huì)帶來巨大的影響，就如同一百多年前福特汽車發(fā)明的流水線那樣,?！? 福特汽車CEO馬克·菲爾茲的一句話道出了自動(dòng)駕駛對(duì)于汽車行業(yè)的意義。也許正因?yàn)檫@樣,，拉里·佩奇才會(huì)執(zhí)著地希望實(shí)現(xiàn)完全意義上的自動(dòng)駕駛,。
自動(dòng)駕駛卡車異軍突起
但現(xiàn)實(shí)卻每每出人意料，今年年初,，谷歌無人車團(tuán)隊(duì)技術(shù)天才萊萬(Anthony Levandowski)和谷歌地圖原負(fù)責(zé)人Lior Ron離開,，成立了初創(chuàng)公司Otto，僅僅半年后,，移動(dòng)出行巨頭Uber就在7月份宣布以6.8億美元高價(jià)收購Otto,，考慮到這家初創(chuàng)公司僅僅成立半年，可以斷定他們主要依賴來自之前在谷歌開發(fā)的技術(shù),。而現(xiàn)在,，這項(xiàng)技術(shù)的商業(yè)價(jià)值已經(jīng)得到投資方認(rèn)可，商業(yè)化前景非常明確：提供面向貨運(yùn)卡車的自動(dòng)駕駛運(yùn)營服務(wù),。
為什么同樣的技術(shù)在商業(yè)化方面會(huì)有如此巨大的落差?答案需要回到當(dāng)前的市場現(xiàn)狀中去尋找,，先來看一下目前美國的貨運(yùn)市場現(xiàn)狀：
美國卡車運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)價(jià)值7000億美元，足夠大;
2015年美國有160萬卡車司機(jī),，占美國工作人口的1%,，卡車司機(jī)平均年齡高達(dá)55歲，顯示該行業(yè)對(duì)年輕人吸引力不足,，招人難,，目前有5萬名大型貨車司機(jī)的缺口(據(jù)美國卡車運(yùn)輸協(xié)會(huì)數(shù)據(jù))，成為物流公司的難題,。
因勞動(dòng)力短缺,，預(yù)計(jì)每英里收入將從目前的0.3美元上漲到0.7美元。
如果使用自動(dòng)駕駛,，對(duì)于物流公司而言，人力成本的節(jié)約是毋庸置疑的,，(雖然會(huì)導(dǎo)致超過1%的勞動(dòng)人口失業(yè)),，服務(wù)區(qū)、汽車旅館,、餐飲等開銷也基本不需要了,，車險(xiǎn)費(fèi)用大幅降低;生產(chǎn)效率方面，自動(dòng)駕駛車可以做到7x24小時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn),，即使考慮到車輛維護(hù)以及貨物裝卸的時(shí)間消耗,，每周140小時(shí)的行駛時(shí)間也是有人駕駛的三倍以上,。這意味者資金周轉(zhuǎn)率的同步提升。
從部署成本上講,，如今大型卡車售價(jià)基本在15萬美元以上,，Otto目前的自動(dòng)駕駛套件成本大約3萬美元，從成本下降空間上看,，5年內(nèi)降低到1萬美元是非常有可能的,。
技術(shù)上，卡車主要運(yùn)行在高速公路上,，而高速公路場景下的自動(dòng)駕駛技術(shù)相對(duì)于城市道路要簡單得多,，傳感器可以安裝在離地面更高的位置，因此可以探測得更遠(yuǎn),。因此在這一領(lǐng)域的自動(dòng)駕駛可以在短時(shí)間內(nèi)達(dá)到商業(yè)化所要求的成熟度,。
雖然精確的成本計(jì)算依然需要更多的數(shù)據(jù)，但上述數(shù)據(jù)已經(jīng)能讓人相信,，基于自動(dòng)駕駛的物流成本將會(huì)降低2倍以上,，而資本收益率將可能提高十倍以上。
根據(jù)路透社的消息,，Uber從明年開始就會(huì)提供貨運(yùn)服務(wù),，不得不說，Uber的眼光很準(zhǔn),。更多的公司開始跟上,，歐洲六大卡車制造商(包括沃爾沃、戴姆勒,、達(dá)夫,、依維柯、曼,、斯堪尼亞)已經(jīng)組建超 12 輛車的無人駕駛卡車車隊(duì)上路測試,。
自動(dòng)駕駛貨車可能會(huì)深刻改變物流行業(yè)，催生例如標(biāo)準(zhǔn)化的裝卸站這樣的場所,，在該場所內(nèi),，人類司機(jī)將負(fù)責(zé)與剛剛從高速公路出口下來的自動(dòng)駕駛貨車進(jìn)行貨物的交接，完成最后一百公里的運(yùn)輸,。
回過頭來看Otto的成功,，它其實(shí)是一個(gè)技術(shù)與市場結(jié)合的漂亮案例，一項(xiàng)技術(shù)的研發(fā),，一開始也許是面對(duì)一個(gè)極為長遠(yuǎn)的目標(biāo),，但其技術(shù)達(dá)到一定程度后，在某些場景下就可以產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值了,。因此通過限定使用場景,，就可以降低技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度,，在高速公路貨運(yùn)這個(gè)場景下，我們甚至可以進(jìn)一步降低技術(shù)難度,，例如使用有人領(lǐng)隊(duì)的編隊(duì)行駛,，在這一模式中，一名人類司機(jī)駕駛頭車,，后面跟隨5至10輛無人車以密集間距行駛,，這意味著5~10倍的勞動(dòng)力效率提升，其商業(yè)價(jià)值可見一斑,。
自動(dòng)駕駛的應(yīng)用之路
目前公眾對(duì)于自動(dòng)駕駛的質(zhì)疑,，其實(shí)是有一個(gè)假設(shè)的前提，那就是允許汽車在任何時(shí)候,，在任何開放道路上都可以行駛,，這無疑是終極目標(biāo)，但你能想象自動(dòng)駕駛車如何聽從操著方言的交警指揮嗎?拿一個(gè)最難的場景去評(píng)估一項(xiàng)在發(fā)展中的技術(shù),，自然很容易得出較為悲觀的結(jié)論,，而事實(shí)上，正如我們在前面看到的自動(dòng)駕駛卡車的例子一樣,，商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)生是有多樣化的,，在達(dá)到終極目標(biāo)的過程中，或者限定場景,，或者限定功能,，就有可能將自動(dòng)駕駛應(yīng)用落地，產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值,。
如果順著與自動(dòng)駕駛卡車相同的思路去探索商業(yè)化路徑,，會(huì)發(fā)現(xiàn)不少行業(yè)都可以在短期內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)。
倉儲(chǔ)物流行業(yè)：領(lǐng)先的電商如亞馬遜和京東已經(jīng)部署了AGV;
用于農(nóng)業(yè)的自動(dòng)駕駛車輛：包括可以進(jìn)行耕作和收割的農(nóng)業(yè)機(jī)械,，在非道路上進(jìn)行低速移動(dòng)的場景難度很小,，轉(zhuǎn)場時(shí)可用其它運(yùn)輸車輛轉(zhuǎn)移;
局部封閉場所：如度假村、旅游景區(qū),、機(jī)場,、礦區(qū)、碼頭,、建筑工地等,，在該應(yīng)用下的車輛多數(shù)是特種車輛，如挖掘機(jī),、起重機(jī)、小型電動(dòng)車等,。
隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,，更多的自動(dòng)駕駛場景將得以實(shí)現(xiàn)：
城市公交系統(tǒng)：有固定的行駛線路,，例如使用公交專用道，可以有選擇地施行自動(dòng)駕駛,。
商業(yè)運(yùn)營車輛：如出租車,、公司班車等。
對(duì)于私人車輛,，其自動(dòng)駕駛的應(yīng)用普及也可以按照場景的不同范圍逐步擴(kuò)大：例如先在高速公路上實(shí)現(xiàn);然后是停車場,，最后才是開放道路。一份來自通用汽車的調(diào)查顯示,，在超大型城市,，30%的汽油浪費(fèi)在尋找停車位的過程中，而中心城區(qū)的停車時(shí)間通常超過15分鐘,，停車場的自動(dòng)駕駛其實(shí)意義很大,，而停車場的駕駛環(huán)境也相對(duì)友好，不存天氣因素,，速度也低,，也是封閉場所，其實(shí)現(xiàn)難度明顯要比開放道路低,。
商業(yè)化的邏輯
無論自動(dòng)駕駛的應(yīng)用場景是什么樣,，這背后始終有三個(gè)核心原則需要滿足：技術(shù)上成熟度達(dá)到該應(yīng)用場景的要求;投資成本可接受;投資回報(bào)達(dá)到突破點(diǎn)：相對(duì)于之前的有人駕駛，必須能夠減少成本或者增加收益,，并且這種商業(yè)收益是可以被量化的,，一句話：部署自動(dòng)駕駛就意味著省錢或者賺錢，否則只能落入作秀的場景,。
因此,，自動(dòng)駕駛的商業(yè)化路徑，在不同國家也勢必各不相同,，因?yàn)橄嗤膽?yīng)用場景,，成本結(jié)構(gòu)不同，例如出租車行業(yè),，美國的出租車人工成本顯然要比中國高非常多,，這也是Uber在自動(dòng)駕駛技術(shù)的投入上如此激進(jìn)的原因之一。
在國內(nèi),，一線城市都在積極推動(dòng)自動(dòng)駕駛的測試實(shí)驗(yàn)區(qū)開發(fā),，背后的商業(yè)化驅(qū)動(dòng)力不容忽視，北京市超過20%的路面是被汽車所占據(jù)的,，而一輛私人汽車的實(shí)際利用率通常只有不到10%,，超過90%的時(shí)間里都處于泊車狀態(tài)，這帶來了兩個(gè)巨大的難題：停車難、擁堵(潮汐式通行,，尋找停車位造成的局部路段擁堵),。解決之道呢，從傳統(tǒng)上講,，需要修建更多的停車場,，以及更多的道路，而這無可避免地要消耗土地,，現(xiàn)在的一線城市土地是什么價(jià)?上海平均超過一個(gè)億/畝,，如果我們能利用自動(dòng)駕駛提高車輛利用率，停車場就可以少建,，如果少停10萬輛車,，則省出來的停車場面積至少是1.6平方公里，價(jià)值2400億元!道路資源也是一樣,，如果可以利用自動(dòng)駕駛結(jié)合綠波帶通行,，將道路利用率提升一倍，則很多道路就可以重新規(guī)劃,，例如減少新建道路,，或者舊的道路連同小區(qū)集中拆除，做整體改造,，對(duì)于土地的節(jié)約是顯而易見的,。
成本同樣是無法忽視的，一項(xiàng)先進(jìn)的技術(shù),，其商業(yè)化之路,，往往是伴隨著成本的下降逐步展開的。今天,，我們的大部分汽車上都安裝有雷達(dá),，但當(dāng)雷達(dá)最初投入實(shí)用，是在二戰(zhàn)前夕,，1936年英國人在索夫克海岸架起了第一個(gè)雷達(dá)站,，之后在二戰(zhàn)中，雷達(dá)技術(shù)在巨大的軍事需求下得到飛速發(fā)展,，從地基防空雷達(dá)擴(kuò)展到艦載雷達(dá),，隨后機(jī)載雷達(dá)也出現(xiàn)了，之后雷達(dá)才漸漸步入民用,，二十年前雷達(dá)才開始應(yīng)用于汽車,，而77GHz毫米波雷達(dá)在汽車上的應(yīng)用只是近幾年的事，這里面固然有技術(shù)的因素,，但成本無疑是決定性的,，畢竟汽車是大眾消費(fèi)品,，成本的因素?zé)o法忽視，對(duì)于自動(dòng)駕駛同樣如此,，在成本沒有降低到一定程度之前,，在乘用車上的普及是不可能的。
不可忽視的技術(shù)因素
目前,，幾乎所有的自動(dòng)駕駛測試車都是基于自主感知的模式，也就是利用多種不同種類的傳感器對(duì)環(huán)境進(jìn)行感知,，但是,，任何一種傳感器都是有局限性的，而傳感器融合并不是那么容易做到,，例如,，雷達(dá)探測到前方有強(qiáng)烈的回波并確認(rèn)這是一個(gè)很大的障礙物，而攝像頭卻沒有看到,，這時(shí)該相信哪一種傳感器的數(shù)據(jù)?而真實(shí)情況可能是前方有一個(gè)易拉罐,，它放大了雷達(dá)的回波。
自動(dòng)駕駛所需要的安全性如此之高,，必須有多重冗余的感知手段,，V2X在這里扮演了非常關(guān)鍵的角色，與攝像頭或者雷達(dá)不同,，V2X是一種精確感知手段,，依靠802.11p或者5G通信，V2X可以在大得多范圍內(nèi)(室內(nèi)300米,，室外1000米)準(zhǔn)確感知周圍車輛的態(tài)勢,，包括其位置、車速,、轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)等,，同時(shí)，通過與道路基礎(chǔ)設(shè)施的通信,，獲得局部范圍的精確地理信息;V2X使動(dòng)態(tài)的車隊(duì)組網(wǎng)成為可能,，并且可以通過V2I，實(shí)現(xiàn)綠波帶通行;V2X不會(huì)受到天氣條件的影響,，這一切是其它傳感器難以企及的,。可以說,，V2X使自動(dòng)駕駛的可靠性發(fā)生了質(zhì)的飛躍,。
但V2X是典型的依賴于標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)，這意味著其真正主導(dǎo)者只有一個(gè)：政府,。目前,，中國的V2X的標(biāo)準(zhǔn)還在制定中,，LTE-V技術(shù)也才剛剛開始研究，距離實(shí)用化還有很長的路要走,，這折射出政府決策的復(fù)雜性,，這使得V2X部署時(shí)間很難預(yù)測，而局部封閉場所的V2X部署要容易得多,，一家公司就可以在機(jī)場或者某個(gè)園區(qū)部署V2X,，并且由于是封閉場所，不需要考慮互聯(lián)互通,，或者標(biāo)準(zhǔn)的問題,，因此商業(yè)化實(shí)施的效率就很高。
V2X的價(jià)值依賴于它的普及率,，如果公路上的車輛V2V的覆蓋率不是100%,，那它的意義就會(huì)大打折扣，V2I則需要基礎(chǔ)設(shè)施方面的大量投入,。目前自動(dòng)駕駛研發(fā)方面,，媒體的聚光燈對(duì)準(zhǔn)的依然是車廠，但如果要讓V2X達(dá)到全覆蓋,，政府的作用是不可替代的,。和任何一項(xiàng)大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施投資一樣，V2I的部署不可能一開始就規(guī)劃全覆蓋,，而是先從局部開始,，因?yàn)檫@樣的投資必須考慮商業(yè)回報(bào)。我們可以設(shè)想,，政府可能會(huì)先在幾條主干高速公路部署V2I,，例如G2京滬高速，長三角城市帶高速等,，以提升道路利用率,，獲得更高的商業(yè)回報(bào)。
今天,，自動(dòng)駕駛的感知和決策環(huán)節(jié)的主流技術(shù)發(fā)展方向逐漸清晰,，即基于深度學(xué)習(xí)與增強(qiáng)學(xué)習(xí)結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)，但機(jī)器學(xué)習(xí)需要大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)才能達(dá)到高性能和高可靠性,。這意味著,，開發(fā)者需要將自動(dòng)駕駛設(shè)備先安裝到大量的車輛上，讓車輛在實(shí)際運(yùn)行中才能產(chǎn)生所需要的數(shù)據(jù)量,，結(jié)果就會(huì)陷入雞生蛋還是蛋生雞的問題：一開始自動(dòng)駕駛的可靠性不好,，無法出售大量設(shè)備;設(shè)備量不足導(dǎo)致數(shù)據(jù)量不夠，又會(huì)制約性能的提升,。如果最開始先在某些特定應(yīng)用方面進(jìn)行部署,，則可以逐步積累數(shù)據(jù),，提升性能，為更大范圍的自動(dòng)駕駛應(yīng)用做好準(zhǔn)備,。
谷歌自動(dòng)駕駛從七年前開始測試,，到現(xiàn)在也只跑了3百萬公里，而特斯拉的Autopolit從15年10月啟用以來的多半年內(nèi),，已經(jīng)積累了1.6億公里以上的行駛里程;Uber更夸張,，摩根士丹利曾在一份報(bào)告中稱：“Uber在24分鐘內(nèi)收集到的數(shù)據(jù)，就相當(dāng)于谷歌自動(dòng)駕駛汽車自誕生以來記錄下的所有數(shù)據(jù),?！?/p>
這就是通過量產(chǎn)車積累數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。說到底,，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)必須在實(shí)踐中才能完善，單個(gè)公司的測試規(guī)模有限,，而且效率太低,。在技術(shù)史上這樣的例子不勝枚舉，蘋果在推出第一代iPhone的時(shí)候,，上市后僅僅幾周,，用戶就發(fā)現(xiàn)了幾百個(gè)bug，這還是質(zhì)量要求苛刻的喬布斯的作品,。
同時(shí),，自動(dòng)駕駛的開發(fā)還有高度的地域性特點(diǎn)，歐洲和北美的駕駛環(huán)境不同,，中國的駕駛環(huán)境與歐美差異更大,，比如司機(jī)變道頻繁、人車混行嚴(yán)重等,，車輛特征差異大,、道路系統(tǒng)復(fù)雜等，這些本地化因素往往導(dǎo)致本來在歐美比較成熟的功能,，如變道,、過十字路口等，在中國實(shí)測的成功率急劇降低,。從這個(gè)意義上講,，本地化的數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)駕駛決策算法開發(fā)是無法回避的，在這個(gè)問題上,，地平線機(jī)器人與相當(dāng)多的國外車廠和國際Tier 1都有廣泛的討論,，各方都有高度認(rèn)同。
歷史的啟迪
美國智庫蘭德公司在其發(fā)布的《駛向安全》報(bào)告中認(rèn)為,，自動(dòng)駕駛的安全性需要數(shù)億至數(shù)千億英里,，才能驗(yàn)證其可靠性,，凸顯了在開放道路上全自動(dòng)駕駛的復(fù)雜性，以及由此帶來的在測試方法上的巨大挑戰(zhàn),。
憑借在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的出色成績,，地平線機(jī)器人在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域吸引了業(yè)界的廣泛關(guān)注，同時(shí),，地平線定位于做自動(dòng)駕駛解決方案的Tier 2供應(yīng)商,，與多家車廠和Tier 1保持了廣泛的溝通，并與其中的多家合作伙伴進(jìn)行了深入合作,，這樣的一個(gè)比較偏上游的定位,，給了地平線一個(gè)很好的視角，去觀察并思考這個(gè)行業(yè),，更多地從市場真實(shí)需求從出發(fā),，去制定相應(yīng)的技術(shù)路線圖，在通往完全無人駕駛的終極目標(biāo)的路上,，確定了較多的中間節(jié)點(diǎn),，我們相信ADAS依然會(huì)持續(xù)演進(jìn)，從目前的Level2向Level3過渡,，最終朝Level4的自動(dòng)駕駛發(fā)展,，而在技術(shù)研發(fā)上從感知，到三維場景語義理解,，再到環(huán)境態(tài)勢預(yù)判,、路徑規(guī)劃，場景方面逐漸擴(kuò)大其適用面,，從高速公路到一般道路,。同時(shí)，ADAS也會(huì)從外部感知擴(kuò)展到對(duì)司機(jī)的感知和理解,，確保在自動(dòng)駕駛和手動(dòng)駕駛方面的過渡可靠性,。
一個(gè)有遠(yuǎn)大抱負(fù)的企業(yè)往往會(huì)希圖畢其功于一役，一步到位將革命性的技術(shù)投入商業(yè)化,。摩托羅拉一手開創(chuàng)了移動(dòng)通信時(shí)代,，當(dāng)時(shí)移動(dòng)通信最大的挑戰(zhàn)是地面基站的覆蓋面不足，并且基站之間的切換可靠性也很差,，于是這個(gè)當(dāng)時(shí)的技術(shù)巨人在發(fā)展新一代移動(dòng)通信技術(shù)時(shí),，決定建設(shè)一個(gè)衛(wèi)星通信系統(tǒng)，徹底解決這一問題,，這就是著名的銥星系統(tǒng),，在技術(shù)上這是一個(gè)偉大的設(shè)想，但是令人始料未及的是,，地面基站的建設(shè)速度超乎預(yù)期,，并且在普及過程中可靠性逐步完善,，而依靠摩托一己之力的銥星系統(tǒng)卻獨(dú)木難支，巨額投資導(dǎo)致服務(wù)費(fèi)用高昂,，盈利回報(bào)達(dá)不到預(yù)期,，最終黯然退出市場。
從某種意義上講,，一個(gè)系統(tǒng),，無論是技術(shù)，還是政治,、經(jīng)濟(jì),，只要足夠復(fù)雜，就很難有一步到位,，推出一個(gè)完善,、可靠的系統(tǒng)。二十多年前,，當(dāng)前蘇聯(lián)的鐵幕無奈落下時(shí),，福山發(fā)出了著名的論斷：歷史的終結(jié)，他樂觀地認(rèn)為,，自由民主制度是“人類意識(shí)形態(tài)發(fā)展的終點(diǎn)”和“人類最后一種政治形式”，而時(shí)至今日,，中東亂局恰恰證明了自由民主革命不見得會(huì)帶來一個(gè)更好的政治生態(tài),，改良的成功例子似乎更多。俄羅斯也試圖用休克療法重建一個(gè)完美的經(jīng)濟(jì)格局,，結(jié)果一敗涂地,，反而是中國的漸進(jìn)式改革取得了巨大成功。在今天自動(dòng)駕駛的喧囂聲中,，歷史的啟迪或許值得深思,。
作者簡介：
李星宇 地平線機(jī)器人汽車業(yè)務(wù)總監(jiān)
畢業(yè)于南京航空航天大學(xué),獲得了自動(dòng)化學(xué)院測試儀器及儀表專業(yè)的學(xué)士和碩士學(xué)位;曾任前飛思卡爾應(yīng)用處理器汽車業(yè)務(wù)市場經(jīng)理，原士蘭微電子安全技術(shù)專家,。李星宇有13年半導(dǎo)體行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn),。
他在加入飛思卡爾的早期,任職于i.MX應(yīng)用處理器研發(fā)團(tuán)隊(duì),在該領(lǐng)域取得一項(xiàng)NAND Flash存儲(chǔ)應(yīng)用美國專利。在加入飛思卡爾之前,他在士蘭微電子負(fù)責(zé)安全芯片的公鑰加密引擎設(shè)計(jì),該引擎的RSA/ECC加解密性能處于國內(nèi)領(lǐng)先平,。
