凤凰汽车评论 密歇根大学在Ann Arbor联合政府和车企打造的“密歇根之城(Mcity)”被视为无人驾驶等智能网联技术的标志性事件，作为全球范围内第一个无人驾驶汽车试验城市，Ann Arbor作了充分的准备，那么无人驾驶汽车制造商准备好了吗？无人驾驶汽车距离我们还有多远的距离？

我们不妨看看投资者态度，本文分别对谷歌与通用汽车进行一次对比，看看IT巨头主导的车联网传统汽车大佬之间的较量，看看这项无人驾驶汽车距离我们的生活还有多远的距离。

第一、硅谷技术成熟度曲线如何看待无人驾驶技术？

硅谷技术成熟度曲线(The Hype Cycle)，描述一些前瞻技术成熟度的曲线，由IT研究与顾问咨询的Gartner Group公司绘制，用于市场分析、技术选择、项目论证、投资决策等，企业评估新科技的可见度，即利用时间轴与市面上的可见度决定要不要采用新技术的一种工具。

它包括五个阶段，分别是技术诞生的促动期(Technology Trigger)、过高期望的峰值(Peak of Inflated Expectations)、泡沫化的低谷区(Trough of Disillusionment)、稳步爬升的光明期(Slope of Enlightenment)和实质生产的高峰期(Plateau of Productivity)。

2014年7月份发布的技术成熟度曲线，无人驾驶技术被归类于技术成熟度曲线的第二个阶段，即过高期望的峰值(Peak of Inflated Expectations)，这个阶段是早期公众过度关注，演绎了一系列故事的阶段，媒体曝光度特别高，这条曲线预测这项技术将在5到10年走到第五个阶段，也即是实质性生产的阶段。

一个成熟的量产车开发周期约为四年，5到10年，意味着最快明年会有真正的量产无人驾驶车开始立项，最晚6年后，也即是2020年开始立项量产项目，如果再反过来，Mcity的建设正在完成，那么这个时间点刚刚好，与我们的预期基本一致。

第二、谷歌无人驾驶的路线怎么样？

谈完投资者的看法和思路，我们再看一下IT行业参与的无人驾驶车发展思路，最为典型的是谷歌，当然媒体捕风捉影，对于苹果也充满幻想，幻想着苹果联合谷歌、特斯拉等企业进军无人驾驶汽车领域，事实上，目前准确地有自己时间表的IT行业数谷歌最靠谱。

谷歌的无人驾驶汽车技术基于“非互联网的V2V”，车与车之间的交互，通过车顶上扫描器发射64束激光射线，然后激光碰到车辆周围的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的距离。同时在底部的系统测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据，然后再结合GPS数据计算出车辆的位置，所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算机，软件以极高的速度处理这些数据，笔者很喜欢这种核心技术，当然开发的难度也非常大。

Google Driverless Car目前基于丰田普锐斯、奥迪TT等车型改装了多款样车模型，主要装载了几项装备：雷达，用于追踪附件的物体；车道保持系统(Lane-keeping)，基于路面和边界线差别来识别道路标记；激光测距系统、红外摄像头、立体视觉、GPS/惯性导航系统等，通过这些设备，可以辨识车外的环境，用于车内驾驶的判断，当然，整个车内的控制系统，还是基于这些传统汽车的系统，包括整车的电子线束构架。

谷歌的发展思路是个典型的IT企业造车发展思路，我们有概念，但需借助现有的整车加以实现，2015年初底特律车展的时候谷歌无人驾驶汽车项目相关负责人称将与多家汽车制造商谈判，寻找传统汽车的汽车制造商一起合作，笔者有同样的观点，无论是无人驾驶汽车、或者互联网汽车，首先是汽车本身的交通功能，这个功能并不能简简单单模块化拼装。

第三、通用等传统车企的技术路线如何？

再谈传统车企，传统汽车制造商在无人驾驶领域的动作很早就开始了，现在Mcity对外开放了，大家才知道原来通用汽车这样的传统汽车制造商也在做这件事情，并且投入了如此的投资，事实上，早在几年前，笔者的文章就谈到过类似的情况，比如说Ann Arbor多年前进行的“V2V”3000志愿者测试(后增加至9000名志愿者)，这些志愿者已经搭载了通用汽车开发的车载V2V设备和手机V2V设备，实际远早于谷歌的无人驾驶项目，概念布局也要远超谷歌现有的设备开发，当然，那些来自密歇根大学汽车所的博士手握大笔从汽车制造商得来的研发资金，在“V2V”的基础研究以及未来先验法则设定上也比IT行业要成熟许多。

我们再看，1997年，通用汽车参加了美国交通部美国自动化高速公路系统联盟组织的自动汽车及高速公路技术展示活动，第一次展示自动汽车及高速公路技术，这是无人驾驶技术的基础技术，也是我们自动巡航驾驶的雏形，而直到今天谷歌无人驾驶才刚刚进入我们的视线。今天，通用汽车很多车型已经具备这个能力，而凯迪拉克搭载的ESSⅡ主动安全技术也在去年获得了北美IIHS协会颁发的Superior最高评级。

不仅仅是部件应用，整车应用方面同样也有很多尝试，2005年，同样是通用汽车为人类汽车历史做出了一项重要贡献：开发并定义了全球第一个车辆互联沟通技术，也就是我们后来所说的V2V，这项技术路线是基于全球定位系统GPS及无线技术的全方位物体定位传感器，该系统提供自动安全功能，例如更换车道预警、盲点探测、急停、正面碰撞警告(自动刹车)和路口碰撞预警。

2007年DARPA自动驾驶车辆城市挑战赛冠军，通用汽车联合美国卡内基梅隆大学及其他合作方，在雪佛兰Tahoe SUV的基础上共同研发了自动驾驶的Boss车，并一举赢得美国国防部国防高级研究规划署举办的自动驾驶车辆6小时60英里(97公里)城市挑战赛冠军。

不仅如此，因为地缘及学术的关系，关于V2V技术、无人驾驶技术方面的投资也比比皆是，近期看到有文章谈到“Mcity开放是传统车企对IT行业无人驾驶汽车噱头最为有利的还击。谷歌无人驾驶更是整个IT做事风格，“雨未至，雷先行”，而对于传统汽车行业来讲，每辆车型开发需要四年，甚至在第三年的时候媒体还不知道这款车型的存在。

包括对于技术成熟的重视、汽车安全的重视，V2V也需要充分考虑到气候、交通、驾驶者健康以及耐久性等各种模拟环境保证车辆安全性。几千辆志愿者真实数据积累正如同十年磨一剑之说，而要实现无人驾驶还有很多诸如法规、道德、基础设施、国际、洲际标准等问题要解决，那是一个漫长的过程。因此对于汽车制造商，无人驾驶的初期应该是从智能驾驶开始，而所有开始的前提则是绝对安全。