根据美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）对于无人驾驶的标准（如上图），特斯拉的自动驾驶基本处于 2 级与 3 级之间，即便是一个中间值，2.5 级，其本质上还是一种为驾驶者优化体验的机制，也就是说，特斯拉的自动驾驶或无人驾驶的服务对象都是司机，而非乘客。在使用时，驾驶者仍需保持驾车应有的机警，时刻留意车辆的行驶情况，继而在紧急情况下，随时接管车辆的控制权。不过，在过去的 2016 年，多个使用特斯拉自动驾驶的车主遭遇车祸，也让业界对于特斯拉的解决方案颇有质疑。
第三，百度、Google 这样的互联网公司则是另一种思路。比如瞄准最高级别，也就是 4 级无人驾驶，这个级别的无人驾驶，服务对象是乘客；其二，构建「云+车」的计算机制，这也意味着，汽车将作为新一代的移动计算终端；其三，采用高精尖的激光雷达，通过激光扫描可以得到汽车周围环境的3D模型，通过强大的计算能力感知前方道路状况。
以百度的无人驾驶为例，通过环境感知、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、高精地图等核心技术构成了一个「汽车大脑」。
作为互联网公司的百度，天然在处理海量数据、应对高并发计算方面拥有优势。比如一辆无人驾驶汽车每小时产生的数据量大约在 100 GB 左右，而如果以万台车辆计算，每天的数据将突破 10 PB，这些海量数据的处理压力以及如何利用这些数据让汽车更「聪明」，既是考验了计算能力，也是深度学习算法发展的测试场，这个领域，毫无疑问是百度和 Google 们的天下。
战略之争：如何启动无人驾驶
事实上，即便是互联网公司，如百度和 Google，也在无人驾驶的落脚点上有不同选择。比如百度选择了与汽车厂商合作，以解决方案供应商的角色参与其中，而 Google 则一开始树立了自主造车的理念。过去的 2016 年，两种发展战略的变化令人感叹。
Google 的无人驾驶项目的确「起了大早」，但在 2016 年「赶了晚集」，整个 2016 年对于 Google 无人驾驶项目来说，几乎只能用「糟糕」来形容，一方面是频繁的事故，如 2月份，无人驾驶汽车在绕过前方的一个沙袋时，变道后与另一车道驶来的公车发生碰撞。
另一方面，也是更糟糕的还在于，Google 的母公司 Alphabet 对于无人驾驶的整个发展策略的摇摆不定，从早年间与汽车厂商合作到后来的自主造车，这些摇摆不定的方向也让 Google 的团队失去了不少人才，包括 Anthony Levandowski 、Chris Urmson 相继离开。而最终的决定则是，正式放弃自主造车的计划，将以技术或解决方案供应商的角色与汽车厂商合作，同时，将整个项目从 Google 里独立出来，以 Waymo 公司的名义开展独立工作。
与 Google 类似，苹果无人驾驶战略也发生了变化，根据苹果在 2016 年年末写给美国国家公路交通安全管理局的信函所透露的信息，苹果将以机器学习等软件、算法的角度切入这个领域，而放弃制造所谓的「Apple Car」。
Google、苹果的战略转型从另一个侧面展示了百度无人驾驶战略的正确性。百度从 2015 年 12 月启动无人驾驶项目以来，坚持通过软硬件相结合的方式，通过与汽车厂商的合作，建立起一套围绕其自主研发的无人驾驶系统的生态体系。目前已经取得 DMV 颁发的的无人驾驶路测牌照，并在 2016 年 12 月的世界互联网大会上进行开放城市道路运营。
百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲曾坦言：「无人驾驶其实是非常长的产业链，需要整体生态系统一起推动，包括车厂、供应商、保险公司、银行、交管、工信部等政府部门合力推动，外加政策法规的完善，才能真正运营起来」。通过开放无人驾驶的基础能力，让更多合作伙伴加入其中，共同打造一个全新的产业生态，这对当前无人驾驶具有重要意义。
围绕无人驾驶最重要的设备之一——激光雷达，由于价格昂贵，严重制约了无人驾驶汽车的成本问题，在 2015 年 8 月，随着百度投资激光雷达公司 Velodyne，有望通过深入合作降低激光雷达的成本，如果能将成本降低到 50 美元以下，将对无人驾驶整个产业链产生颠覆性的影响。
写在最后
如今，无人驾驶似乎也走到了一个临界点。前期的市场宣传、媒体炒作之后，可最终还要回归到一个主旨问题：如何打造基于无人驾驶的产业链，并通过产业生态进一步影响城市规划，最终要像上世纪初那样推动人类文明进展，这绝非一家企业或几家企业就能解决的问题，而是需要国家层面的布局与公司层面的协同。
如果说上个世纪的汽车业塑造了美国，并通过计算机行业成为经济技术强国，那么在这个世纪，人工智能为中国带来了新的机会，这其中，依托国家政策红利、技术路线的正确选择以及战略的前瞻性，以百度为代表的中国公司，已然抢占了无人驾驶的一个身份，并有望通过无人驾驶，成为中美人工智能「暗战」的重要变量。
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