为什么车库里能造出顶尖的软硬件，却造不出自动驾驶汽车？

编者按，在美国创业圈，车库绝对是个造神之地。在一些野心勃勃的创业家看来，自己甚至能在车库里发明一切。事实上，一些白手起家的创业者根本没有自己的车库，有时他们只能在自家婶婶或邻居的车库里鼓捣自己的发明，以求改变世界。

这些野心勃勃的创业者也没让我们失望，在车库里他们只用烙铁和廉价的键盘就创造出了改变世界的软件和硬件，乔布斯就是其中的典型代表。

不过时移世易，能在车库里鼓捣出电脑的 乔布斯（或其他创业者）真的也能在这里发明真正的自动驾驶汽车吗？

也许在这世界某个不起眼的角落，真有一位工程师快要搞出自动驾驶汽车了呢。可惜，从实际出发的话，这可能只是某些人的痴心妄想。

下面，我们就来说道说道。

口出狂言

熟悉自动驾驶的人肯定记得多年前的那些“狂人”，这些创业者们各个口出狂言，仿佛只需一个响指就能造出自动驾驶汽车。媒体也非常喜欢这类异乎寻常的神话，喜欢此类从无到有的传奇。

可惜，这些狂人只是口头厉害，他们根本不清楚什么是真正的自动驾驶汽车。

如果为真正的自动驾驶汽车下个定义，那么依靠 AI 完全自主驾驶是第一点。第二点则是人类驾驶员无需再执行任何驾驶任务。

现实中，我们根本没有这样的自动驾驶汽车。

眼下，参与路测的车辆都只能处理特定的自动驾驶任务。此外，这些测试车的驾驶席上都端坐着安全司机，一旦有情况他们就会及时接管车辆。

全自动驾驶实现不了，那么半自动驾驶呢？此类系统在市场上已经有了自己的一席之地。不过，无论是 L2 还是 L3，都需要驾驶员深度参与。也就是说，这些级别的系统只是在与人类驾驶员共享驾驶任务罢了，因此它们本质上都是驾驶员辅助系统。

简言之，全自动驾驶与半自动驾驶根本就不是同类，虽然它们都冠以自动驾驶的名字。这样来看，这些口出狂言的创业者们玩的其实都是半自动驾驶罢了。

事实上，这样一拥而上的自动驾驶创业者们是在伤害整个产业，因为他们模糊了全自动驾驶与 ADAS 的界限，导致整个市场都迷惑不已。

这样迷幻的气氛也着实坑过不少财大气粗的老牌巨头。看着各种天花乱坠的宣传，这些身经百战的制造商们居然也怀疑起了自己。为什么我们堆了巨额资金，投入无数工程资源的项目，却还没车库里零敲碎打出来的好呢？

不过，神话终会破灭。那些口出狂言的新创公司最终大多走向了穷途末路，它们不是默默出局，就是被其他巨头收购。

想玩转自动驾驶可不容易

显然，过去想靠个车库就拿出一辆像样的自动驾驶汽车根本不可能。那么现在呢？白手起家能玩的转自动驾驶吗？

恐怕也难。

数据显示，现代车辆光代码都有 1.5 亿行，而自动驾驶汽车代码恐怕要突破 2.5 亿行。显然，就算你是天才程序员，恐怕也不能在一张“白纸”上写出 2.5 亿行代码。

当然，许多底层代码可以直接使用，而且这年头还有开源软件。不过，像某个极客只写了 2000 多行代码（用来协调开源代码和其它底层代码）就宣称造出了自动驾驶系统，恐怕只能归于 PPT 造车。

简单来说，那些宣称靠一己之力就搞定了自动驾驶汽车的都是骗子，因为自动驾驶需要的资源实在是太庞杂了。

举例来说，创造出自动驾驶汽车，需要来自多个领域的专家，不但得负责搞定雷达、激光雷达、摄像头等传感器，还要精通处理器以及处理器的搭档机器学习与深度学习等 AI 技术。

显然，这根本不是一个人能干的活。

别忘了，软硬件并不是自动驾驶的一切，还得继续钻研封闭与公共道路的路测，而且模拟测试肯定也跑不了，这需要投入大量的人力物力。除此之外，各种监管与批准文档也得准备齐全。

也就是说，如果要把这些人员都塞进车库，恐怕车库得变成个巨大的仓库，因为自动驾驶太复杂了，是个需要大规模协作的工作。

其他机会也不少

对于自动驾驶的创业者而言，自动驾驶这条大的赛道所蕴含的机会实在太多了。无需成为全知全能的垂直整合人，也能成为自动驾驶界的“摇滚明星”。

创业者们可以专攻次时代机器学习算法，也能打造 AI 系统用的虚拟世界模型，或者拿出与自动驾驶配套的交通解决方案。当然，如果能在 LiDAR 市场异军突起，也能分走一大块蛋糕。

因为自动驾驶行业没有天花板。

以下就是自动驾驶创业者展示自我的大平台：

· 传感器硬件和软件

· 数据存储与压缩

· 传感器融合

· 虚拟世界模型

· AI 系统动作规划

· 车辆控制

· AI 的自我意识

· 机器学习

· 深度学习

· 车联网

· V2V

· 自然语言处理

· 分布式 AI

· 网络安全

· 交通模拟

· 车辆测试工具

总结

自动驾驶是一个庞大而复杂的产业，并非在车库立捣鼓就能成事。

如果不想放弃自动驾驶梦想，可以考虑去解决那些依然困扰整个行业的未解难题，只要能帮忙拼上一块拼图，就是推动这个行业前进的动力。