Google 和 Uber 互摑了幾個巴掌，或許會成為引發無人駕駛領域大戰的火藥桶。

2 月 24 日，Google 母公司 Alphabet 旗下的自動駕駛技術公司 Waymo 指控 Uber 及其旗下的自動駕駛卡車公司 Otto 盜取了他們的自動駕駛技術。

指控稱其自動駕駛汽車部門軟件工程師 Anthony Levandowski 在離開谷歌創立自動駕駛卡車公司 Otto 之前，秘密下載了 14000 份專有技術文件。

Uber 的發言人則稱 Waymo 的訴訟毫無根據，其目的只是想阻止競爭對手前進。

3 月 1 日，Uber 去年收購無人車公司 Tyto 的交易被披露，這家公司為 Uebr 提供的一項自動駕駛技術專利或能反擊 Google 竊密指控。

但如果 Waymo 可以證明 Levandowski 的盜竊行為，以及這種盜竊行為對 Waymo 造成了巨大的損失，那么 Uber 將會面臨高額罰金。更為嚴重的是，此次訴訟很可能會挫敗 Uber 開發無人駕駛汽車的計劃，從而給 Uber 的未來蒙上一層陰影。

訴訟的背后，則指向了無人駕駛技術領域的混戰。

商業應用尚未成熟 專利爭奪大戰已經打響

Google 算是無人駕駛領域的先行者， 其無人駕駛汽車項目開始于 2009 年，啟動了一個數十億美元的比賽作為孵化器，以完善無人駕駛技術。在此過程中，它幫助 Google 收集了成百上千項專利，涵蓋自動化車輛的軟件，硬件和道路行為等各個方面。

Google 從來沒有透露自己在無人駕駛汽車上投入了多少，在 2012 年，Google 的無人車的自動駕駛套件成本就已經超過了 25 萬美元，整車成本超 30 萬美元，遠超法拉利。

硬件成本如此之高，為了使量產成為可能，Google 在無人駕駛汽車的研發和人才的投入必須大手筆。據 彭博社報道 ，Google 針對早期無人車團隊員工制定過非常慷慨的薪酬制度。盡管沒有透露具體數字，但是熟悉此事的員工說，這筆錢多到可以讓他們想干嘛就干嘛。

此外無人車團隊員工還能獲得額外的期權和現金獎勵， Google 按照項目價值為這些員工已獲得的獎勵設立一個倍數，兩者相乘后發給員工。2015 年下半年 Google 還大幅提升獎金倍數，使得獎金數達到數百萬美元。有員工被授予 16 倍獎金倍數。

2015 年第四季度，Google 運營費用增加 14% 達到 66 億美元。首席財務官 Ruth Porat 稱增長的原因是研發支出大增。盡管她沒有具體指是什么項目，但 Google 內部人士表示說的正是汽車項目。

在與 Uber 的訴訟中，Waymo 也稱為了將無人車引入大眾市場，Waymo 已經投資了數百萬美元和數萬小時的工程時間來定制在業界中最先進的， 有效的激光雷達傳感器，以期將整套系統出售給汽車制造商，而不是只解決自動駕駛解決方案中的一個環節。

由此看來，Google 對 Uber 的訴訟看起來就像是為了保護其知識產權而進行的專利戰爭的開始。對此斯坦福法學院互聯網中心和社會研究學者 Bryant Walker Smith 表示：

無人駕駛技術的專利戰爭，將會與幾年前的智能手機專利戰爭相媲美，每個人最終都將侵犯了每個人的專利。

其實 Google 和 Uber 也曾經有過短暫的蜜月期。Google Ventures 于 2013 年曾對 Uber 注資 2.58 億美元，這是 Google 風投有史以來規模最大的投資。然而，Uber 并未念舊情，毅然決定發展屬于自己的自動駕駛技術，反倒成了 Google 的競爭對手，雙方的關系也逐漸惡化。

（Uber 下一代無人駕駛車型是沃爾沃 XC90 ?圖自 Forbes ）

據統計，Google 目前已經擁有約 260 項關于自動駕駛技術的美國專利，其中還包括一些用于無人機的專利，以及 176 項關于激光雷達設計和使用的專利。

其實 Google 與 Uber 的訴訟所帶來的后果會更多的影響到無人駕駛領域的初創公司，比如 Google 注冊的當自動駕駛汽車遇到大型貨車時自動靠左行駛的專利,每一輛無人車都要這樣做，但更多公司在進入這一領域后并準備這樣做時會發現，這是 Google 的專利。

Google 也許是希望建立起自己在無人駕駛領域的專利壁壘，迫使后來者退出該領域的競爭，但如“靠左行駛”這種專利并非技術性專利，當未來無人駕駛形成統一的交通法規時，這種專利恐怕將沒有價值。

盡管 Google 擁有大量專利，但 Google 前方的最大挑戰仍然是無人駕駛技術的商業化。目前無人駕駛技術的商用遠未到普及的階段，但像所有變革性的技術一樣，許多公司已經嗅到其巨大的利潤空間，快速地進入這一領域。

無人駕駛領域掀起“淘金熱”

事實上除了 Uber 以外，Google 在無人駕駛領域的挑戰者正在快速崛起。

無人駕駛汽車的發展正在形成新的“淘金潮”，在 Google 、特斯拉、Uber 等科技公司的刺激下，傳統汽車廠商紛紛通過技術投資來實現轉型。底特律和全球各地的汽車之都著力加速發展無人駕駛汽車項目，以保持創新形象和避免品牌價值損失。

豐田開始測試自動駕駛原型車；寶馬聯手英特爾、Mobileye 研發自動駕駛汽車；通用汽車以10 億美元收購專注于自動駕駛的 Cruise Automation；特斯拉自動駕駛儀系統正迅速發展；福特向人工智能初創公 Argo AI 投資 10 億美元 ，希望開發一套虛擬駕駛員系統，并在2021年之內交付自動駕駛車輛。

（Cruise Automation 位于舊金山的車庫，圖自 Fortune ）

值得注意的是，在上述重大的收購或投資案例中，被收購者有幾個相同點：成立時間不長，團隊規模小，而且被收購或投資時還沒有拿得出手的成熟產品。但巨頭們依然愿意高溢價將他們收入麾下，看中的必然是他們擁有的技術和專利。

在這場戰爭中，各大公司的人才爭奪戰也拉開了序幕。

目前在無人駕駛專利方面，老牌汽車企業其實比硅谷的科技公司更勝一籌。 根據湯森路透發布的最新研究報告 《2016年無人駕駛汽車創新現狀》 ，在自動駕駛汽車專利數量方面，豐田、博世以及日產持有和申請的相關專利數量最多，分別為3110件、2665件以及1169件。科技公司擁有自動駕駛專利最多 Google 僅排名第26。

而在國內， 百度在 3 月 1 日宣布成立智能駕駛事業群組（IDG），百度集團總裁和首席運營官陸奇兼任總經理。另外華為也在無人駕駛技術領域與清華大學展開深度技術合作，日前華為在曼卡科技園進行了自動駕駛的相關測試工作。

無人駕駛領域的競爭越來越激烈，如何留住人才和避免技術外泄也成了一個大問題。除了，這次 Google 起訴自家前雇員，今年1月，特斯拉就對 Autopilot 前主管提出上訴，指控他與Google 自動駕駛前首席技術官 Chris Urmson 聯合成立的公司，并從特斯拉非法挖人。

無人駕駛技術離我們有多遠？

如果你有關注無人駕駛技術，你可能看過從 Google 到特斯拉，以及很多創業公司的自動駕駛展示影片和圖片。但無人駕駛技術到底發展到了什么程度了呢？

根據美國加利福尼亞州車輛管理局（DMV）發布的 自動駕駛年終報告 ，Waymo 、通用、日產名列前三。

Google 的無人駕駛技術成熟度在這份報告中得以體現，和其他公司相比，Waymo 旗下自動駕駛汽車的表現最好，而且有大量的測試數據。

2016 年，Waymo 無人駕駛車輛在行駛里程增加了 50%，達到了 635868 英里，而人工接手的系統次數大幅度降低，由 2015 年的 341 次下降到了 124 次，并且大多數路測是在“復雜的城市和郊區街道”上進行的。

（圖自? Waymo ）

目前，Waymo 無人駕駛駕駛汽車已累計行駛達 230 萬英里，測試包括讓無人駕駛汽車并入直行車道，在建筑區域導航，改變車道及繞過道路中的障礙物等等。

要想讓一輛無人駕駛汽車清楚地知道自己在哪里、眼前有什么障礙物，除了精確的 GPS 外，還需要測距傳感器、超聲傳感器和雷達傳感器等“多傳感器融合”。

目前，主流的技術硬件設備包括：毫米波雷達 + 攝像頭，或者再搭配激光雷達。在很多自動駕駛開發平臺上，往往是綜合運用這三者，然后通過相應的軟件算法去處理這些設備收集而來的數據。

Waymo 的出色表現，離不開訴訟中涉及到的激光雷達，激光雷達是目前無人車檢測對象（障礙物）是最關鍵的技術之一，它通過每秒發射上百萬的激光束來對車輛周圍的環境細節進行繪制。

（激光雷達創建的點云圖像，圖片來自： renishaw ）

但其昂貴的價格可能成為商業發展的絆腳石，初期 Google 使用的是激光雷達傳感器廠商 Velodyne 提供的激光雷達傳感器，在當時單個 64 線(線數越多,性能越好,造價越貴)激光傳感器的價格達到 7.5 萬美元，幾乎是一輛中檔轎車的價格，高端一些的激光雷達成本甚至達到來 70 萬美元。

于是 Google 在2015 年就與 Velodyne 分道揚鑣，開始自己研發新型激光雷達系統。今年年初Waymo 的 CEO John Krafcik 就在北美汽車展上宣布，目前 Waymo 旗下單個激光雷達價格和前些年相比下降了 90％，從數年前的 7 萬多美元降至目前的 7 千多美元

不過這個價格時還不足以讓其大規模普及，畢竟一臺無人車配備的激光雷達往往不止一個。為了降低成本，一些廠商也采取了毫米波雷達+輔助駕駛攝像頭的方案，比如特斯拉。

（圖自 紐約時報 ）

特斯拉在去年 10 月更新了自家的自動駕駛硬件系統 Autopilot 2.0，在車身四周一共安了 8 個鏡頭來提供 360° 視野、感測 250 米的距離，還有 1 個雷達和 12 個超聲感測器到原來兩倍大的范圍，一個增強版的前向毫米波雷達，能夠幫助汽車在雨雪、霧塵等天氣下探測到前方車輛。

此外還升級了車載電腦——新系統的大腦 “Tesla Neural Net”，每秒鐘能進行 12 萬億次計算，比上一代車載電腦快了40 倍。

由于沒有配置激光雷達，特斯拉有效控制了車輛成本，其全新自動駕駛功能套件的價格也很好的控制在了 8000 美元。

這種方案可以更好地識別對象和色彩等，但是測距的精確性不如激光雷達。而廉價的毫米波雷達精度不夠，甚至無法對行人進行感知。

作為補充的光學攝像頭也沒有穿透力，需要光線，只能獲取 2D 圖像，3D 環境建模只能靠算法理解，一旦獲取的圖形有誤差，會極大的影響最終分析結果。

（雷達、攝像頭、激光雷達性能對比，圖自? wccftech ）

因此不少廠商正在通過投資擴大生產來降低激光雷達的成本，去年 8 月福特和百度已向 Velodyne 投資了 1.5 億美元，以推動他們無人駕駛汽車項目的發展。去年 12 月 Velodyne 就宣布固態激光雷達設計方面取得了突破，在大批量生產的情況下有望將成本降至 50 美元以下。

隨著 Waymo、 Velodyne 等企業相繼宣布將在激光雷達硬件上提供新的解決方案，大幅度縮減激光雷達成本。這個領域接下來很可能產生新的大硬件服務商，并且快速投入自動駕駛車輛的配置中，加速無人駕駛的到來。

除了硬件外，軟件層面的算法更是決定無人車運行的勝負手。感應器探測到一個物體，要靠相應的軟件加以識別后才有意義，就像眼睛看到物體后，要經過神經傳遞給大腦處理一樣。

所以像雷達、圖片識別器這些硬件，特斯拉會外包生產，而識別軟件則要自己研發，這才是最核心的技術。

部分廠商正通過深度學習技術來打造自動駕駛的人工智能系統，人工智能的第一個產業級應用有望誕生在無人駕駛領域，但對于對于大眾而言還是有種科幻片般的距離感。

無人駕駛蛋糕巨大 卻可能毀滅 Uber

無人駕駛技術有可能徹底改變交通運輸行業，無人駕駛汽車、卡車、飛機等各種無人駕駛設備被應用于運輸、勘探等領域。無人駕駛技術不僅可以大大降低交通事故的死亡率，降低城市交通成本，還可以將司機從枯燥煩悶的駕駛中解放出來。

盡管去年5月，特斯拉駕駛輔助功能 Autopilot 就導致了一次死亡事故。但美國公路交通管理局NHTSA發現，自 2015 年首次安裝自動駕駛儀 Autopilot 以來，特斯拉汽車的碰撞率已經下降了 40% 。

眾多科技巨頭和汽車業巨頭紛紛涉足這一領域，也使得無人駕駛技術得以迅猛的發展和推廣。

（梅賽德斯奔馳自動駕駛概念車，圖自 Gizmodo ）

這對 Uber 這樣的公司來說影響可能是的巨大的，如果無法開發出屬于自己的無人駕駛技術，其結果將是毀滅性的。正如 《名利場》專欄作家 Nick Bilton 所言：

如果有一家公司可以在無人駕駛領域擊敗 Uber，那么 Uber 很快就會變得一文不值。Uber 實際上并不是把乘客連接到汽車，而是把乘客連接到司機。當那些司機被電腦替代的時候，Uber只是是一個不太重要的中介。

摩根士丹利分析師 Katy Huberty 估計,無人駕駛汽車的共享出行市場2030 年的規模將達到 2.6 萬億美元。 Uber 改變了出租車行業，如今也面臨這被無人駕駛顛覆的命運。這也難怪 《連線》雜志會 直言：

Waymo 的訴訟可能會扼殺 Uber 的未來。

無人駕駛汽車，不僅會給眾多行業帶來方便，更能夠為經濟帶來積極影響。據來自美國銀行一份 《機器人革命》 的報告顯示，到 2025 年，無人駕駛汽車將會創造 2000 億美元至 1.9 萬億美元的價值。

Business Insider 的一項報告也預測，到 2020 年將有 1000 萬輛無人駕駛汽車將在路上行駛。

（圖自 Bloomberg ）

目前在美國，少數州已通過立法，允許無人駕駛汽車上路；Google 無人駕駛系統正式被認定為司機；百度無人車也獲得美國加州政府頒發的路測試牌照；新加坡在去年 8 月也推出世界上第一項自動駕駛出租車服務；在日本，包括豐田、本田、日產三大車企均已宣布將在 2020 年前使車輛高速公路自動駕駛技術進入實用化。

目前關于無人駕駛的法律法規還相對空白，相關的的行業標準仍未設立，還要面對來自公眾的道德質疑，比如遇到著名的“電車難題”：

如果一輛車在道路上突然剎車失靈，即將撞向一群過馬路的小孩，此時有兩個選擇，要么急打方向盤撞向路邊一位等車的無辜路人；要么不打方向盤，讓“本該”死的一群小孩去死。

人類都難以抉擇的問題無人車又會怎么選擇呢？

盡管還有很多問題，但種種跡象都表明無人駕駛時代正在撲面而來，或許有一天無人駕駛汽車真的可以完全取代人工駕駛汽車，成為我們出行的基本方式。

題圖來自： Boingboing