20世纪70年代，美国开始研究无人驾驶汽车。一篇名为《电脑控制汽车》的文章中描述了与现代自动驾驶汽车类似的想法，这就是自动驾驶理论的“萌芽”。

而在1995年，卡内基梅隆大学的研究员将这套理论付诸实践，研制了一辆无人驾驶小型货车。这位研究员与他的同事驾驶着这辆小货车穿越了2797英里，但他们必须全程控制速度和刹车。

2004年，为了促进自动驾驶进一步发展，美国国防高级研究计划署（DARPA）举办了DARPA挑战赛。首届比赛在美国莫哈韦沙漠进行，但令人遗憾的是，没有车辆完成比赛，走出沙漠。拥有最好成绩的卡内基梅隆大学的汽车Sandstorm仅行驶了11.78公里。

第二届DARPA挑战赛与2005年10月8日举行。赛前共有195支队伍报名，其中43支车队通过审核进入了资格赛。资格赛按所用时间、通过项目数、绕障碍物表现、以及比赛完成度4个方面进行排名，23支队伍进入了决赛。这一届比赛最高奖的金额提升到了200万美元。

2005的比赛视频，很是激动人心。史上第一次，五辆无人驾驶汽车使用人工识别系统，成功通过了路况恶劣的沙漠赛道。

2009年，Google挖来了斯坦福自动驾驶团队，自动驾驶从军方赞助学校主导研发开始了公司主导的商业化征程。

2015年，谷歌完成了其在一条公共道路上的首次无人驾驶之旅。三年后，Waymo推出了WaymoOne叫车服务，让亚利桑那州的乘客乘坐人类驾驶的自动驾驶小货车。去年夏天, 这些汽车开始独自招揽顾客。

上述内容基本上都是从网络上拷贝的，下面我说一说文章的主题。

自动驾驶现在遇到的尴尬是没有找到商业模式。

从开发侧讲投入巨大，许多IT类公司都在这个赛道投入了巨大的研发。但是，市场不买单。

即使你的自动驾驶完成了99.9%的场景，仍然缺乏商用价值，因为万一出事会死人。虽然，人工驾驶也有出事的概率。但人们已经接受了人工驾驶会出事的现实，做到100%的可靠性太难了，就像是用于芯片的单晶硅，就算11个9，里面还是有杂质，无法做到100%全是硅原子。

一方面花费巨大，另外一方面没人为此买单，还有一点就是未来既有可能成为标配，厂商因此也无法放弃。

在这样的约束条件下，公司有几种策略。

第一，作为汽车公司，先不管自动驾驶。王传福就是采取了这个策略，因为电动汽车真正吸引消费者的地方就两点，运营成本极低，体验也好。不需要自动驾驶，即使有很好的自动驾驶，作为消费者也不敢拿命试验。据说，美国在高速公路上很多人开起自动驾驶开车睡觉了，但是，车的绝大多数时候还是在城市中行驶的。

第二，IT公司，只搞自动驾驶的，和汽车厂商合作无门。因为开发成本这么高怎么也得要点钱吧，可是消费者并不是为此买单，汽车厂商怎么给你钱。况且，汽车厂商并不放弃自己研发自动驾驶，因为未来这有可能成为关键点。所以，拿着自动驾驶系统找车厂合作的商业模式现在是很难搞的。

第三，找一些适合自动驾驶的场景从小处做起。现在已经有很多厂商涌入了这个赛道。Google 的Waymo，百度都在搞出租车自动驾驶试验区。更多的厂商在矿山、码头等人烟稀少的地方用自动驾驶代替卡车司机。出租车这个市场在中国每年大概8000亿的收入，司机收入占50%左右，这是最大的一块市场，但出租车是场景最复杂的，注定是自动驾驶最后一块成熟的业务。矿山码头之类的，用自动驾驶替代司机会让效率下降，再说这个场景下，司机费用占比不高，用自动假设的动力不足。从经济性的角度出发，这种小场景是没有意义的。当作练兵和爬坡的梯子是可以的，我觉得也是必须的。

第四，找一个中小城市，忽悠政府配合搞车路协同，这有可能会降低自动驾驶的难度，增加可靠性，是自动驾驶走向全面成熟的途径。然而，再小的城市也复杂，会死人的东西很难搞，目前也有少量厂商走这条路。

最后，我认为单纯搞自动驾驶不搞汽车的公司没有出路。记得10多年前很多公司搞智能机的ROM不？他们当中有一家搞成功了吗？

自动驾驶会成为汽车行业的ROM，能搞汽车的都会自己搞，绝无可能用第三方ROM，这就是我有实际意义的支招。

就连最牛B的Google Waymo也没戏。自动驾驶不会是Android 而是安卓下面的ROM。

在商业中，有些东西是不可分割的，这得决堤问题具体分析，如果你搞的是那个小部分是没有意义的。但这东西能分析，却无法做出逻辑严密准确的判断。遵从现实的自然选择，成了炮灰又烧钱又折磨人，所以，不准确的预判商业模式也是很重要的，并且，每天都有大量的人在做这件事。

来源：曲高和众 微信号：m15875