在大約兩年內，所有特斯拉車主將能實現“上車睡覺，到站醒來”的自動駕駛場景。這是特斯拉 CEO Elon Musk 2個月前在TED大會上放出的豪言。這夢境般的場景真的能在兩年內實現嗎?自動駕駛汽車究竟什么時候能真正帶著消費者上路?
在 PingWest 在硅谷舉辦的 SYNC2017 大會上，來自和米資本的管理合伙人谷懿 (Amy Gu)，自動駕駛平臺研發公司PolySync CEO Jason Hartung，專注Level 4全自動無人駕駛公司PlusAI的CEO David Liu，以及英偉達自動駕駛首席解決方案架構師 Peter Pyun，就來自就自動駕駛的軟件基礎設施、安全性、自動駕駛領域初創企業的發展等話題進行了分享，提出了多個頗具啟發性的觀點。
自動駕駛領域的軟件基礎設施究竟有多重要?
相較于傳統汽車行業，自動駕駛可不再僅僅是一門硬件生意，它需要眾多軟件基礎設施做支撐，正如Josh所言，傳統汽車行業內，單獨一家公司就能造出高質量的汽車，而在自動駕駛領域，需要一支“行業大軍”才能解決所有軟硬件問題。
與此相伴的是越來越多的軟件行業人才涌入自動駕駛行業，成為行業創新的生力軍，甚至可以說，行業正處在一個從硬件行業過渡到倚重軟件行業的轉換階段。谷歌、蘋果等技術公司進入了傳統屬于硬件領域的汽車行業。諸如特斯拉，其為人所樂道的OTA遠程升級軟件系統，才是它區別于傳統汽車廠商的重要特征。
Amy 站在投資人的角度認同了這一趨勢：軟件是自動駕駛領域致勝的關鍵。她所領導的和米資本投資了多家自動駕駛領域的軟件公司。行業內，軟硬件公司樂于建立合作關系，自動駕駛軟件公司并購案頻繁發生，OEM廠商壓力重重主動擁抱新技術。自動駕駛領域正如數年前的智能手機領域一樣，以硬件為基礎的軟件開始發展、繁榮。
關于自動駕駛的基礎軟件系統，Peter 則認為重點在端到端的深度學習，通過“數據采集、訓練、推斷、反饋、調整”的迭代算法模型訓練機器，不斷優化自動駕駛各個環節的用戶體驗。Peter介紹，運用其計算平臺、深度學習模型，英偉達為豐田、奧迪、特斯拉等500多個合作伙伴提供服務。
研發自動駕駛領域軟件，哪些業務可以外包，哪些需要自己完成?
對于工程量龐大的自動駕駛行業，沒有一家能單獨完成整個系統，此時，外包就顯得很自然。一般來說，外包業務通常是重復的、枯燥的工作，具備核心競爭力的業務不會外包。
那如果一項業務重復枯燥，但同時又具備核心競爭力呢?諸如數據的采集、標注、管理工作，枯燥費力，其中部分流程甚至不需要有專業學位的員工就能完成，但數據作為其核心競爭力業務，在英偉達就不會外包。Peter認為，在關鍵部門關鍵業務領域，無論如何，都要在公司內部配置專家、人才，可以在專業人士的管理下外包一些邊緣業務，但核心業務一定不能外包。他提到，目前，Level4全自動駕駛軟硬件最低配置標準并不明確，到2020年左右，全自動駕駛最低配置明確之后，企業外包哪些業務將會逐漸明確。
什么樣的自動駕駛汽車才能被認為是安全可靠的呢?
自動駕駛安全問題一直是大眾和媒體關注的話題，安全性，是自動駕駛行業的關鍵點。沒有安全性，自動駕駛汽車就不具備上路、被消費者大規模運用的可能。那么什么樣的自動駕駛汽車才能被認為是安全可靠的呢?
Amy認為，安全不是絕對的，而是相對的。在語音識別領域，Siri和Alexa已經日益被人們接受并運用到生活之中，其中很重要的一點在于，這些語音助手的語音識別錯誤率比人類識別錯誤率5.9%還要低。同樣，談論自動駕駛領域安全性需要有對比、有標準。Amy說，“據某機構統計，現在人工駕駛的安全比例約為94%，自動駕駛尚無相關統計數據，如果自動駕駛的安全比例能夠達到94%以上，事故比例小于6%，那么就可以認為，自動駕駛是安全的”。
安全性實際上還涉及行業信任問題，如果一輛車發生事故，消費者不會認為這是某一輛自動駕駛汽車的問題，而會對整個行業有所懷疑。也因此，安全性至關重要，解決安全性問題就解決了行業信任、自動駕駛汽車真正民用的基礎問題。正如Peter所說，“誰會讓自己或者自己家人去乘坐一輛聽起來就不安全的汽車呢?”David在現場表示，自動駕駛安全性問題并非可以一蹴而就，需要時間，需要越來越成熟的工程能力。
自動駕駛領域軟件基礎設施有哪些商品化方式?未來企業的差異化優勢體現在哪些方面?
網絡效應、市場地位以及品牌形象，是企業尋求差異化的慣常方式，在Josh和David看來，在自動駕駛領域，誰第一個實現自動駕駛民用并且牢牢占領用戶心智，就會獲得領先優勢。
David提到，完成自動駕駛復雜系統的組裝是難度很高的一項工程，即使是以最創新的方式，每次技術嘗試都正確，也要花大約5年時間、花費5千萬到1億美元之間。也因此，在這場和時間賽跑的比賽里，率先完成這套系統和解決方案的企業將獲得一段時間的領先優勢，領域的領先者也將更有可能是領域的領頭羊。
從軟件行業發展來看，最初沒有人知道甚至沒有人相信免費開源軟件能夠賺錢，但事實證明，免費開源軟件可以賺很多錢。其中的關鍵就在于軟件行業對服務和用戶體驗的重視。普通消費者需要的不是代碼和算法，而是基于代碼和算法提供的服務和體驗。Amy和Peter認為，用戶體驗會是贏得用戶喜愛的關鍵，蘋果、安卓已經證明了這一點，用戶樂意為好的體驗付更多錢，在服務和體驗上有優勢的企業將會獲得領先優勢。
自動駕駛領域有谷歌、蘋果、Uber等科技巨頭，福特、通用等OEM廠商，還有很多創業公司、誰才是自動駕駛行業的領頭羊?初創企業要如何同巨頭們競爭?
現場嘉賓都認為，谷歌具有一定的領先優勢，但整體來看，現在僅僅是行業初期發展階段，市場格局尚未確定，初創企業只要在一個細分市場，找到正確的發展路徑，比谷歌更加深耕細作并做得更好，那就是機會。如Amy所言，“在垂直領域，不同問題有不同答案，初創公司的機會正在于這些不同問題的不同答案里”。
事實上，相較于硬件行業，軟件行業是一個初創公司更容易涉足并創新的行業，也因此，對于眾多軟件初創企業來說，在自動駕駛行業剛剛興起的時候，其機會并沒有被巨頭所擠壓。
來自英偉達的Peter深信，自動駕駛領域大大依賴于數據計算、處理、運用，是以數據為基礎，以計算引擎為核心的行業，諸如英偉達這類在運算方面領先的企業，是未來自動駕駛行業的重要一環。
自動駕駛汽車上路之日為何時?
Elon Musk曾大膽預言，在兩年左右，所有特斯拉車主將能實現“上車睡覺，到站醒來”的自動駕駛佳境。這夢境般的場景真的能在兩年內實現嗎?但事實上，自動駕駛涉及到傳感器、數據、算法等諸多方面，而安全性問題又尤為重要。因此，兩年內實現自動駕駛汽車真正大規模上路也并非那么容易。
Peter認為最快五年，或者十年，自動駕駛汽車會真正被大規模應用，只要Level4的全自動駕駛被證明可行，軟硬件標配、內置外包業務都會漸漸明確。屆時，市場會分為奢侈品市場和常規市場，如Uber和Uber black。他說，“路上的車輛會減少到十分之一或者五分之一，至少半數汽車會消失，我們的生活會發生巨變”。
中美自動駕駛領域有何不同?
作為一家在中美都有業務的自動駕駛公司CEO，David在談到中美自動駕駛領域有何不同時，他說，“路況不同，交通規則不同，因此，軟件結構怎么搭建，傳感器、數據怎么處理都不盡相同”。他特別強調，相較于就自動駕駛談自動駕駛，其公司還致力于將自動駕駛相關技術運用到商業、農業等其他領域，使相關技術產生更大價值。