确实，翻看中国不算漫长的汽车工业发展史，用市场换技术的理论路径似乎多少带有臆想色彩，在更为悠久的汽车业，中国并未像智能手机一般缩短与发达国家的核心技术差距。这种背景下，无人驾驶的技术转捩点也许是一次时代性的机会。“在人工智能领域，中国已非常接近美国，有机会赶上并处于领先地位。”事实上，如王劲所言，无人车技术在世界各地的发展并不均匀，而倘若从技术实力与政策两端综合量化，那么中国在无人车领域无疑颇具优势。从这个角度，作为百度无人车的“总舵主”，王劲无疑是中国无人车商业化的“引路人”。

无人驾驶：确定的未来趋势

时至今日，无人驾驶向人类社会的驶来是一项确定的未来。全球几乎所有知名汽车厂商都在此布局。欣喜的是，所谓边缘性创新——或者说“局外人的入侵”同样发生在工业时代象征物——汽车身上，未被几十年积淀下来的传统汽车产业链捆绑的互联网企业，看起来正完成一项逆袭。

事实上，与试图通过不断提升辅助驾驶能力以达到真正无人驾驶的“小步慢跑”路径不同，以百度和谷歌为代表的互联网巨头，从研发初期就直接攻入完全无人驾驶阶段。不难理解，传统厂商希望尽快将自动驾驶技术投入到市场，于是无比在乎成本，先用相对便宜的传感器和计算能力完成辅助驾驶功能，让成本可控，再通过整车硬件改良逐步升级，这是一条通路，只是步伐稍显蹒跚。

另一端的爬坡者——那些不按套路出牌的互联网企业，则直接用最好的计算能力和最好的传感器，以保证最大化的安全，再试图在几年之内通过产业化的努力大幅降低传感器价格，从而缩短量产时间。譬如，今年8月百度就宣布投资硅谷激光雷达厂商Velodyne LiDAR，它势必推动传感器在无人车广泛应用的步伐，而王劲则再次给出了一个“激进”的“小目标”，“接下来我们希望把传感器的价格从一个8万美金变成一个500美金。”这是一个不可思议的数字。

当然，若你看过那些传统车企发布的上路视频，会发现其研发的自动驾驶汽车同样速度傲人，但在人类社会向“人工智能+”方向跃迁的路途中，人工智能技术的加持会让两条路径的天平向互联网企业一端倾斜——二者在人工智能的投入上差别巨大。王劲举过一个例子，这就好比，机器与人类下围棋已有多年，也能做到业余六段，但倘若没有深度学习和庞大的计算能力，机器成为世界第一这件事永无可能。驾驶汽车亦如此，它需要超越人类——且程度越深越好，譬如“百度大脑”就能让无人车完成自学习，不断复制并累计相应处理模式，这正是百度和谷歌与传统汽车厂商的真正差异。

当前，幸运的是，所有涉及无人驾驶的技术都已经具备，王劲介绍，百度自动驾驶拥有环境感知、行为预测、规划控制、操作系统、智能互联、车载硬件、人机交互、高精定位、高精地图和系统安全等十项技术，这也定义了当今自动驾驶的十大核心技术。一旦实现量产，将使交通更安全、通行更高效、出行更经济。截止今年7月底，百度自动驾驶技术专利的申请数量累计超过439项，包括相关的智能感知与控制、智能检测与定位、高精地图、语音和图像处理、机器学习、无人车测试等国际领先技术。

另一方面，无人驾驶和共享理念有着很好的融合。美国数据统计，一辆私家车95%的时间是停放中，5%的时间有人开，在这5%里，又有76%只有司机一人在车里。拥有一台每天只使用一两个小时的汽车很容易令车主陷入麻烦，车险，油钱，停车难，且基本没投资价值，其实许多时候人们想要的不是汽车，只是方便快捷的出行，但在工业社会的逻辑下，只能把人们的需求固化到工业社会能办得到的产品上，比如买一辆车。所以可以想象，未来无人驾驶可以借助汽车分享盘活更多社会资源。

当然了，同样没人怀疑，当无人车真正实现量产，汽车势必成为人类的“下一块屏幕”——产业界每个人都在谈论坐在无人车里多出来的通勤时光用来干啥。

今年年初，摩根斯坦利发布了一份行业预测：未来汽车60%的价值在软件身上。这与王劲的想法颇为暗合，在他看来，未来的汽车将由软件定义。所以当人们在车内解放双手，建立完善的生态服务才是关键，你完全可以想象更多商业模式的诞生，无论连接人与信息还是人与服务，无人车都能作为未来百度生态的新入口——这当然也意味着巨大的商业价值。