中国卡车司机的数量有高达3000万人之众，是美国的10倍，尽管自动驾驶卡车研发起步较晚，但目前已有图森和百度入场。图森选择与北奔合作，为后者提供自动驾驶算法和解决方案，并联合研发第三代解放军自动驾驶运输平台。百度则选择与北汽福田合作，通过向后者提供高精地图，并利用福田自身的自动驾驶技术，共同打造超级卡车。

　　看来，自动驾驶正向我们“驶来”。

　　数国内外风流“人物”，各有不同的解决方案

　　市场需求在倒逼自动驾驶行业的进步。特斯拉在自动驾驶商业化道路上的突飞猛进和谷歌百度无人驾驶的长期无法落地形成鲜明对比，心思活络的谷歌工程师们转身创办了专注高速公路自动驾驶场景的Otto。但特斯拉事故频发，让其CEO马斯克毁誉参半，也让行业重新开始审视自动驾驶领域几大阵营，平衡成本与可靠性的矛盾。

　　1.谷歌、百度：激光雷达方案

　　谷歌自2009年开始就在开发自动驾驶汽车，该公司喜欢用的一项数据是，其自动驾驶汽车的总行驶里程已突破了200万英里（约合322万公里）。上周，谷歌将自动驾驶汽车部门分拆成为独立公司Waymo。谷歌无人驾驶系统的核心是安装在车顶的激光雷达。它在高速旋转时向周围发射激光，激光碰到周围的物体并返回，从而能够帮助汽车识别周围的路况和行人等。

　　百度无人驾驶车项目起步于2013年，其技术核心是“百度汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块，其中底层是高精度地图、中间层是感知、定位，最高层为智能决策与控制。同时百度采用的也是激光雷达为主的解决方案，直奔L5水平的无人驾驶。

　　谷歌、百度在无人驾驶的布局较早，并有一定的技术沉淀，测试上也获得了先发权。比如2015年12月，百度就以改装过的宝马三系GT为试验车辆在北京5环上进行了自动驾驶测试。在没有人员干预的情况下，车辆自动完成了变道超车、跟车制动等一系列复杂动作。今年乌镇互联网大会上，百度无人车又秀了一把。

　　此外，包括大众、日产、丰田等公司都在研发和测试无人驾驶汽车技术，也用到了激光雷达。

　　激光雷达的劣势在于成本高昂，使得无人驾驶汽车长期无法大规模商用。谷歌和百度所采用的均是Velodyne公司生产的激光雷达。此前Velodyne的64线激光雷达售价高达11万美元，即使在百度增加订货后降到了8万美元，仍然造价不菲，几乎是一台宝马车的价格。

　　尽管Velodyne曾公开许诺，当达到百万订单时，其32线激光雷达Ultra Puck能够降到500美元，但这是典型的“鸡生蛋、蛋生鸡”：只有大规模降价才会有百万订单，只有达到百万订单才能降到500美元。在双方博弈的过程中，激光雷达为主的无人驾驶商业化周期将被无限拉长。

　　2、特斯拉：视觉方案+城市道路乘用车

　　尽管在传统自动驾驶中，由于可靠性的要求，激光雷达技术一直占据主导地位，视觉感知技术只是辅助，但近年来随着深度学习的发展，这种情况开始改变，视觉感知技术在无人驾驶领域也取得了广泛应用，直播，与雷达、IMU、GPS等其他传感器一起融合构成了无人车的感知模块，既可稳定地工作，又能降低自动驾驶成本，开始有了成为未来自动驾驶主流的苗头。

　　事实上，已经有公司摒弃昂贵的激光雷达而选择低廉的摄像头作为主传感器。特斯拉就是最典型的代表，特斯拉最早使用的是Mobileye视觉感知系统，以此提供自动泊车、自动车道线保持、自动变更车道等辅助驾驶功能。

　　特斯拉的大胆尝试确实领跑着整个行业，但其个别做法却值得商榷。