来源 | 硅谷洞察
穷。对于法拉第未来（FF）来说，这可能是他们面临的最大难题。就在这周（24日），FF终于传出，找到救命稻草——在纳斯达克上市的互联网游戏公司第九城市，将出资6亿美元，跟FF成立合资公司。资本将基于合同的约定，分期注入。
Uber的自动驾驶部门——Uber ATG，也在近日Uber的IPO进程中公开了它的月度账单：两千万美元。按照这个速度估算，自2015年Uber进驻自动驾驶这一烧钱战场始，Uber可能已经在其上花费了逾9亿美元。
2015年，即Uber进军自动驾驶的年份，Waymo已成功烧掉11亿美元。据Waymo前员工及其他行业内人士估算，如今的Waymo，每年要在各方面花掉10亿美元以上。你没看错，是每年10亿美元……更多新闻详情请点击《搞自动驾驶到底有多贵？一台行走的钞票粉碎机》
杨栋
国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心专利审查员、副研究员，看懂经济评论作家
经常看到自动驾驶这个概念被使用。有传统的车企，比如大众，有造车新势力，比如特斯拉，有软件厂商，比如谷歌和百度，有硬件厂商，比如英特尔。然而对于自动驾驶，厂商们实际表达的含义和消费者心理感受的含义并不一样。消费者心目中的自动驾驶大概是“无人驾驶”。
然而无人驾驶面临着巨大的难度，目前厂商所能够实现的无人驾驶和真正意义上的无人驾驶之间的差别，大概就是科幻小说《三体》中地球人和三体人的差别。
《三体》中，三体人早早就掌握了曲率驱动的光速飞船技术，而当时的地球人才刚刚用沿途设置的多个核弹的梯次引爆来“吹动”飞行器加速到接近光速。无人驾驶需要的诸多技术中，高精度地图和GPS定位已经非常完善，驾驶决策系统也难度不大，如果路面上没有其他车辆和行人，可以说无人驾驶已经实现了。
但是对于路面上的车辆、行人和其他地图上没有显示的障碍物，只能依靠雷达、摄像机来获取图像，然后依靠图识别和机器视觉技术进行动态识别。难点在于实际路况变数太多。人脸识别之所以精确是因为图像中可以做到只有人脸，但实际路况显然变数太多。任何一点算法的考虑不周都可能付出血的代价。
例如特斯拉2016年的自动驾驶致死事故中，在强烈的日照条件下自动驾驶系统未能正确识别出前方拖挂车的白色车身（例如可能将白色车身图像识别为广告牌或者路面反光之类的了）。
类似地，在科幻小说《三体》中，人类的科技被锁定代差时，虽然无线充电和网络已经无所不在，但连办理金融业务这样的初级人工智能任务仍然需要真人来处理。
学术界将自动驾驶分为不同的级别，L1和L2级别对应辅助驾驶，L3和L4对应人机共驾，L5对应无人驾驶。厂商估计总会在宣传页的小角落里标明自己实现的并不是L5级别的自动驾驶。
总之，在人工智能和复杂场景识别（真实路况）等基础理论没有突破性进展之前，任何用大量资金投入来实现“无人驾驶”的努力，注定了是一场技术投入的无底洞。这些努力，总给人一种用核弹梯次引爆来实现光速飞船的印象。
但令人欣慰的是，已经有研究者在承认目目前的自动驾驶仍然需要人的参与的基础上展开研究，开始研究有人参与的人工智能，这种人工智能混合了机器和人，被称之为“混合智能”，期待着这种务实的研究能够在自动驾驶界带来实际的突破。
韩海庭
北京大学青年智库学会研究员，看懂经济评论作家
智能驾驶技术在近年来成为炙手可热的研究焦点，也是汽车工业企业前赴后继真相角逐的高点。究其原因无非就是因为智能驾驶技术是感知互联、人工智能、网络通信等多种前沿科技的集大成者，不仅是技术极客们欲望征服的high点，也是区域管理者GDP增长的观念趋势。然而也正是因为智能驾驶技术的“集大成”，成为智能驾驶“难产”的根本原因。
智能驾驶技术中的人工智能不同于简单的文字语音识别、图片识别和棋牌策略选取，它需要系统实时对道路状况进行识别分析（汽车、行人、交通信号灯、道路标识等）和精准的测量判断计算（距离、速度、时间等），进而开展定量的策略决策（方向、幅度和速度等）。这对于数据分析和挖掘的难度将是指数级的增长，同时对于系统的计算能力也是极大考验。
智能驾驶技术还面临着信号传输能力的巨大压力：行车与控制中心的网络连接、车与车联网之间的网络信息传输、车载控制系统之间的感知/处理/决策等信号传输。5G以通信容量更高、数据速率更快、端到端时延更低、开销更低、支持大规模设备连接和高速移动等技术特性完美承载了智能驾驶技术中的信号传输问题，但5G技术本身也尚处于发展初级阶段。
综上所述新科技为何频频陷入“烧钱”模式？求其原因在于我们对新技术新业务的过分期待，我们乐观估计了新商业模式和服务的进化速度，过高估计了当前技术发展可实现的愿景的水平；同时某些技术本身存在缺陷，如区块链、人工智能和5G，大多都有使用的场景限制和范围，并不是万能药，放之四海而皆准的“公序良俗”；技术创新的本质是生产能力的创造，同时也是破坏力的创造，是对旧制度的突袭，因此短期内技术创新的爆发力越大，生产力与监管力的张力也就越大，摩擦成本也就越高，相应的经济投入，智力投入和监管投入也就更大。
程干江
北京水木源华电气股份有限公司副总裁、清电智慧能源研究院电池技术研究所所长，看懂经济评论作家
新闻详细说明了目前自动驾驶的投入现状，内容是贴近实际的。但是，任何产品都要经历开发、导入、成长、成熟、衰退5个阶段，在从无到有的开发期，及引导用户习惯和提高接受程度的导入期，基本都是在纯投入，而且投入的大小与标的物的价值成正比。所以，首先我们不要用纯投入费用的绝对数量，来评说自动驾驶，它的标的物是几十万的车，不是小物件。
其次，对于这种未来将改变出行方式，成为家和办公桌之外的工作生活平台的新模式，有无限可能，较大的投入才是与之匹配的、也是值得的。
再次，不要盯着开发和导入期的硬件或设备成本，这基本与成品价无关，随着这个技术的成熟和需求的增长，那些关键硬件或设备比如镭达，因为利益的关系，必然也会吸引资本和竞争者的进入，将来价格定会急剧下降，使整体成本达到合理水平。所以，要清楚现状，但也不用着急，投入的是该需要的付出，该来的会来！
田国兴
中国石油大学（华东）法学副教授，看懂经济评论作家
自动驾驶技术的不断进步正在吸引着全世界的眼球和目光，它不仅仅体现了人工智能在汽车驾驶领域所取得的巨大成就，但是更令人错愕的是自动驾驶的烧钱功能，这些白花花的钱币源源不断地流向了研发的技术人才、自动驾驶数据的采集以及计算单元、雷达、相机等等硬件成本，称其为“一台行走的钞票粉碎机”亦不为过。
不过，尽管烧钱如此巨大，各大汽车厂商也都在积极的向这项未来科技进军，除了美国的Uber、通用以及特斯拉，我国的自主品牌诸如长安、百度以及荣威等，也在同一起跑线上出发，甚至更为超前。
其实，不管自动驾驶技术投资有多大，作为公众最关注更多的是自动驾驶的安全功能。据悉在2018年3月份，美国 Uber公司的一辆自动驾驶汽车在美国亚利英那Tempe市发生了交通事故，与一名正在过马路的行人相撞,行人在送往医院后不治身亡。这起事故的发生引发了公众的很多担忧，自动驾驶的安全级别、对不同种族肤色的识别、如何处理复杂的城市交通环境、在发生交通事故后的责任划分以及赔偿等等，都是公众所关注的核心问题。
不可否认自动驾驶汽车对于未来的意义以及在发展中必然会经历的诸多问题，但是，如何研发出更加安全更可靠的自动驾驶车辆，使现有的交通变得更加顺畅，是各大汽车厂商永远面临的重点问题。
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