文丨崔桂林

　　主动 驾驶出租车在武汉等都会 的贸易 运营试验引起热议。颠末 多年的科技宣传，智能化对汽车、交通体系以致 社会生存 的影响已经深入民气 ，固然 当前仅是小规模运营试验，但人们信托 “星星之火，可以燎原”，期盼者有之，恐惊 者有之，受影响者有之，随波鼓噪者亦有之。信息汪洋中，既有公议趋势的，也有谈人与技能 关系的，有担心 资源 赢家通吃的，也有顾左右而言他的。

　　本文将从财产 成熟度、贸易 化明白 、技能 代价 观这三个视角，谈一些体系 性思考 。

　　财产 成熟度：莫问童颜何时老

　　主动 驾驶是人工智能技能 的财产 应用，是新质生产力的典范 代表，涉及到了改变天下 的复杂体系 创新，任何科技强国都不敢怠慢。

　　只不外 ，作为内核的人工智能如今 尚有 些不太智能，技能 蹊径 仍存在争议，数据与本领 间存在“鸡生蛋、蛋生鸡”的辩证关系，主动 驾驶的财产 化还处于婴儿期。

　　因此，那些对相干 技能 、制度、体系尚不成熟的品评 更像是在循环论证——恰如没有成熟的婴儿，也没有新生的老者。

　　评估一项新技能 的财产 成熟度，笔者地点 的清华大学朱恒源传授 团队曾提出过一个技能 、效用、市场、财产 链（网）四个维度缺一不可的简化认知模子 。

　　偶合 的是，多年前第一次公开辟 表它时，正是用于对智能化的评估，只不外 当时 的主动 驾驶财产 成熟度更低。

　　国际主动 机工程师学会（SAE）将汽车智能驾驶分别 了L0至L5共六个级别，L1至L2为辅助驾驶，L3及以上为主动 驾驶，中国国标与此雷同 。

　　当前，辅助驾驶已经走向遍及 。根据盖世汽车研究院提供的数据，2023年中国电动乘用车市场高阶辅助驾驶标配渗出 率已经高出 了51%，在20万以上车型中的渗出 率已经高出 了85%。人们可以显着 感觉到的是，导航辅助驾驶（NOA）在高速和市区蹊径 上的应用，已经被越来越多的用户所认识 。

　　但是，当前，在全天下 范围内，主动 驾驶还范围 在试验、树模 区和特定场景，还没有实现大范围的贸易 化。

　　在技能 上，只管 已经突破了实际 应用的最低门槛（t1），但算力、算法在迭代，数据还在积聚 中，决定性的技能 主导计划 （t2）还没有得到确认，换句话说，技能 尚未定型，而技能 定型是工业品大规模复制的条件 。

　　例证有二，人们能直接感知的例证是Robotaxi的斲丧 者体验，遵规守矩而理屈词穷 ，貌似的“无人驾驶”背后，是人工安全员的长途 及时 监控与担当 待命；另一个例证是业内的争论，有企业家声称，如今 大部分 公司“规则算法+小AI模子 ”的方案无法实现真正的主动 驾驶，发起 行业向“端到端”大模子 （指智能驾驶体系 从感知端输入信息，在实行 端直接输出结果 ，其练习 方式雷同 ChatGPT）转型，然而术语的技能 概念还没有同一 ，鉴于大模子 逻辑的“不可表明 性”以及对算力、数据的巨大依靠 ，也得不出它就是主导计划 方案的结论。

　　着实 ，更大的技能 定型题目 还在于“单车智能”还是 “车路协同”的争论，受篇幅所限，笔者将另撰文叙述 之。

　　在用户效用上，交通工具的根本 代价 就是为人提供移动便利，如今 主动 驾驶正在两个层面上处于从限定场景（U1）到通用场景（U2）的拓展过程中。

　　一是地理地区 ，从部分 都会 的局部地区 向更多都会 、更大范围推广，近来 的动态是7月五部委公布了扩大至北、上、广、深、重、沈等20个都会 的智能网联汽车“车路云”一体化应用试点；另一个是人车关系，安全员从汽车的主驾驶、副驾驶座位退却 到了幕后长途 监控，这阐明 白 车的“发展 ”。对斲丧 者而言，更多的场景兼容性意味着更广泛 实用 的代价 。

　　在市场层面，早期用户（M1）固然已经可以通过网络渠道找到车举行 体验，但斲丧 者数量 间隔 市场可以或许 自行腾飞 的市场规模（M2）还相差的太远。

　　以走在最前沿的武汉为例，根据本地 交通部分 本年 5月的数据，该市运营中的网约车数量 约为2.94万辆/日，无人驾驶出租车不敷 其总量的2%。技能 的不美满 也使得无人驾驶还没有到达 让用户完全放心的阶段，这导致其客流量稳固 性并不高，表现 在，只管 代价 低，但日均订单量并不明显 高于通例 网约车。

　　在财产 体系层面，当前间隔 财产 成熟标准 就更加迢遥 。美国的Waymo和中国的百度、小马智行、文行知远等企业都是主动 驾驶激进蹊径 的代表，手握“魂魄 ”，盼望 直接提供L4级出行服务，但由于自身不造车，他们必须与车企相助 ，在既有车身上改造（比如 Waymo就与捷豹、克莱斯勒、Volvo开展了不少相助 ），在特定的地区 举行 试验、积聚 数据，由于长期 没有可观的营收，巨额的资金投入必要 靠资源 市场输血维持。

　　相对而言，以特斯拉和中国新权势 电动车企为代表的整车企业广泛 采取 了渐进蹊径 ，先卖车，用辅助驾驶积聚 顾客、数据、资金，渐渐 升级到L4，在这此中 ，特斯拉现后推出了Autopilot和FSD两套体系 供用户利用 ，而中国则诞生了一大批与整车企业相助 的智能办理 方案供应商，华为更是典范 ，有人把这种渐进蹊径 称为“攀缘 珠峰、沿途下蛋”。

　　不外 ，激进也罢，渐进也罢，单车智能也罢，车路协同也罢，无论哪种蹊径 ，全主动 驾驶都涉及交通规范、制度与社会体系的改变，离不开社会总动员，注定不是个别企业力所能及。

　　特别 是，思量 到当前以及将来 相称 长时间内的环球 化格局，岂论 芯片、算力、模子 还是 体系 支持，中国主动 驾驶征程上的创业者们都还任重而道远。

　　一句话，无论舆论多热闹，岑寂 来看，主动 驾驶还没有完成从“极客产物 ”向“时尚产物 ”的变化 ，在财产 周期上，仍没有走出“婴儿期”。

　　主动 驾驶是当当代 界科技与工业强国间的科技长跑比赛 ，“成熟的”正是“不成熟”所要颠覆的对象，屹立潮头的各国科技企业都在赔着钱投入，而连续 投入此中 的资源 着实 也正是国家所必要 、社会所号令 的“耐烦 资源 ”。

　　在此环境 下，辅一扩大运营试点就“爆热门 ”、“泼冷水”或是热炒“赋闲 焦急 ”、“资源 把持 ”，着实 大可不必。从当局 、企业到社会，费尽心机 、积极稳妥地给颠覆式创新以支持、同时为创造性粉碎 做好兜底预案，才是正题。

　　贸易 化明白 ：莫用旧目守成规

　　团体 来看，主动 驾驶出租车只是智能出行期间 的一个局部，而智能出行也只是智能应用的一个局部，呆板 对人劳动的影响不但 是更换 ，赋能和调解 同样不可忽视。

　　总体来看，主动 驾驶对人类交通和生存 的影响，至少会涉及到以下这些方面。

　　1）交通安全性提拔 。据统计，约莫 90%的交通变乱 是由人为因素导致的，而主动 驾驶汽车通过及时 网络 和处理 惩罚 蹊径 信息，可以或许 明显 镌汰 因人为错误或疏忽导致的交通变乱 ，也可以或许 正确 感知和判定 蹊径 状态 ，及时 克制 车辆之间的撞，从而进步 蹊径 行驶的流畅 性和安全性。

　　2）交通服从 优化。主动 驾驶汽车可以根据及时 交通讯 息和猜测 来优化行驶蹊径 ，镌汰 不须要 的等待 时间和交通拥堵，进步 蹊径 利用 率和行驶速率 。

　　3）出行方式厘革 。主动 驾驶技能 将颠覆现有贸易 模式，打击 行业格局。比如 ，很多 人大概 并不必要 购买一辆自有产权的汽车，只必要 购买共享的主动 驾驶出行服务即可。24小时无休的共享出行将提供更加个性化和舒服 的交通服务，满意 差别 人群的需求（特别 是必要 照顾的人），提供更便利、更安全的出行方式。

　　4）影响就业，而不但 是赋闲 。主动 驾驶确实会镌汰 对驾驶员（如出租车、货车司机等）的需求，造成肯定 的赋闲 ；但是，同时，主动 驾驶也会为研发、生产、羁系 、维护主动 驾驶体系 等新范畴 创造新的就业机遇 。

　　5）都会 规划调解 。随着主动 驾驶汽车的遍及 ，都会 交通布局 将发生改变，镌汰 对传统交通方式的依靠 ，从而为都会 发展腾出更多的空间。别的 ，大概 必要 对现有的都会 规划和底子 办法 举行 调解 ，如增长 充电站、维修中心 等办法 。

　　固然 ，主动 驾驶也会陪伴 新的题目 。比如 数据隐私和安全，主动 驾驶汽车必要 网络 大量的数据，包罗 个人信息和举动 数据，大概 带来数据泄漏 或被滥用的风险，对个人隐私和数据安全构成挑衅 。别的 ，在道德和责任、风险认定方面，主动 驾驶相干 的法规和羁系 机制也必要 重新建构。

　　主动 驾驶的遍及 将极大的影响人们的都会 生存 ，在这种环境 下，假如 仅讨论网约车司机题目 ，会陷入“只论树木、不言丛林 ”之境，太过 纠结于“马车那边 去”，反倒轻易 忽视“公路要人建”。

　　恐怕，讨论“智能期间 到来了，人应该怎么办”如许 的标题 会更有代价 ，毕竟 没有人天生是马车夫或是驾驶员，这些技能都是学习和练习 的结果 。

　　势是协力 ，非个别厂家所能。

　　备受热议的“萝卜快跑”是百度Apollo推出的主动 驾驶出行服务平台，已经于11个都会 开放载人测试运营服务，而且 在北、上、深、武、重等地开展了全无人主动 驾驶出行服务测试。在中国，固然百度在这一范畴 起步最早、投入最大，是行业旌旗 ，但是，若将主动 驾驶更换 人“归功”或是“归咎”于如许 一家公司，是罔顾究竟 的。

　　2004-2007年，美国国防高级研究筹划 局（DARPA，这个机构在芯片、互联网财产 发展初期发挥了至关紧张 的促进作用）构造 了三场全天下 无人驾驶挑衅 赛，谷歌发现了主动 驾驶的技能 潜力，将参赛选收纳麾下，在闻名 的X实行 室机密 研发主动 驾驶项目，形成了如今 的Waymo公司。2014年，谷歌推出了纯电动全主动 驾驶汽车，全天下 第一次见地 到了主动 驾驶概念的具象。

　　谷歌的树模 让环球 意识到了主动 驾驶范畴 的潜力和紧张 性，从亚马逊、百度、华为等科技公司，到奔驰 、通用、特斯拉以及厥后 的蔚小理等新权势 车企，再到Uber、滴滴、如祺等出行服务商，纷纷参加 到了这个征途。百度官方提供的信息表现 ，其从2013年开始布局 主动 驾驶，推出环球 首个主动 驾驶开放平台Apollo是在2017年——不晚，但也不是最早。

　　前文有述，在主动 驾驶贸易 化探索中，业界分化出两条蹊径 （也做个类比，都是登珠峰，南北坡难易各有差别 ）——Waymo、百度筹划 以Robotaxi形态直接实现主动 驾驶，而包罗 特斯拉在内的各类车厂都走上了从高阶辅助到主动 驾驶的渐进蹊径 。

　　十年里，中美两国都曾出现过主动 驾驶技能 创业潮，大量初创企业跟随 Waymo蹊径 ，除了百度，美国的Cruise、中国的文远知行、小马智行等也纷纷推出了Robotaxi或无人巴士等，投入浩大 ，历尽了艰苦 ，近期才看到了曙光。

　　在美国，前不久，Waymo公布 向旧金山地区 全部 用户开放Robotaxi服务（此前它只向有限的搭客 开放）；在中国，近期，除武汉外，上海已经向小马易行、百度智行、赛可智能等企业发放了无驾驶人智能网联汽车树模 应用答应 ，北京市有关部分 也公布 将开放智能网联乘用车“车内无人”贸易 化试点，深圳坪山区当局 则为安途智驾、鹏电团体 和萝卜运力连合 体等颁发了同类牌照。

　　与此同时，渐进蹊径 上的特斯拉已公布 将下一代产物 平台调解 到Robotaxi方向上；在中国，小鹏汽车也已经得到 了广州市智能网联汽车载客测试牌照。

　　财产 互联网里没有赢家通吃。

　　对主动 驾驶出租车平台，一些人担心 互联网平台重现“低价得到 用户、一扫而空 把持 后再提价收割”的扩张模式，对此，笔者发起 大可放宽解 ，来由 很简单 ，既没戏，也没须要 。

　　主动 驾驶出行服务涉及信息层面的代码比特与物理层面的实物资产连合 、与能量层面的充换电办法 连合 、与制度层面的羁系 法规和地区 长处 连合 ，是财产 互联网（通过数字技能 与原有财产 相连合 以图降本、增效、提质、创新）范畴，与斲丧 互联网（提供基于比特代码的标准 化数字服务，规模上享受零边际本钱 与网络效应）有着本质区别。

　　财产 互联网涉及制度复杂性，边际本钱 无法趋近于零，“十里差别 音、百里差别 俗”，没有赢家通吃。对此，多年来学术界、研究者与企业实践者着实 已经告竣 了共识，资源 也已经交了天价的学费。

　　最简单 的例证是，财产 互联网里没有长出任何一个新的BAT。字节、拼多多、京东、美团的根本 盘仍旧 是做斲丧 互联网范畴中的数字娱乐、交际 网络与买卖 业务 本钱 的文章；滴滴巨亏了10多年，使了吃奶的劲，近来 才做出了一张2023年营收1924亿、红利 5个亿（贩卖 利润率0.26%）的报表——我想，假如 韶光 能倒流，滴滴在份额规模扩张还是 合规策划 质量题目 上，应该会有差别 的选择。

　　北京大学的侯宏传授 是互联网贸易 生态研究各人 ，他曾经在代价 点、链接和网络三个维度上总结过财产 互联网与斲丧 互联网的根本差别 。

　　点-在斲丧 互联网，产物 代价 中网络代价 的份额要高于单点代价 ，这是为何网络效应主导；但在财产 互联网中，产物 的单点代价 通常是创建 网络代价 的条件 ，也就是说，产物 或服务本身 起首 要给力。

　　链-斲丧 互联网的反馈通常非常快，由于 斲丧 者具有冲动 斲丧 的特性 ，而财产 互联网反馈速率 会慢，由于 企业客户大概 相助 搭档 的决定 非常理性。慢的过程中，会涌出更多的人相互抢资源、抢客户。

　　网- 网的地区 分割特性 ，导致网络效应被分割成一系列的局域网，每个局域网只能基于自身的规模创造网络效应；网络里活动 也不再是数字化资源，而是财产 资源、实体资源，它们的移动本钱 很高。

　　这些特性 导致财产 互联网平台的网络效应通常弱很多 ，其发展也会慢很多 。假如 是单纯的慢还好，资源 尚有 盼头。题目 是，一慢，末了 的终局也会变，不大大概 赢家通吃，长期 主义也摘不到（贪念的）果子。

　　交通涉及公共安全与国家安全，在各个国家都是强羁系 范畴 。主动 驾驶出行服务厂商若想在某个地区 为顾客提供服务，必须得到本地 的答应 ，而且 办理 实体资产与智能服务连合 的题目 ，再降本钱 也有巨额的下限。大概 ，非要做类比，国家电网倒是可以做个对照。国家电网为天下 大部分 省市提供把持 的供电服务，作为底子 办法 和最大的央企之一，其代价 和服务也在当局 的羁系 之下。

　　固然 ，另一个角度看，着实 都会 交通体系运营的买卖 已经是想象空间浩繁 的星辰大海了，占据一个竞争上风 的位置就已经是巨大的贸易 成绩 树模 。

　　企业战略研究范畴 的知识 是，技能 不便是 产物 ，技能 只是构成产物 的资源和要素，技能 与互补要素的组合才形成了产物 。

　　对拥有核心 技能 上风 的企业来说，在财产 链、代价 链、供应链、创新链上，有无数的策划 空间可以转圜，寻求 终端市场上的“赢家通吃”着实 也完全没有须要 ，“吃干抹净”也不是贸易 模式的上策。毕竟 ，微软的主业务 务并不是生产电脑，华为说他旨在资助 车厂造好车，长期 可连续 的竞争力，才是企业稳固 的寻求 。

　　技能 代价 观：人间正道是沧桑

　　经济增长的本质是代价 财产 的增长 ，而不是货币 的增长 。经济学家广泛 以为 ，经济增长的源泉只有两个——增长 资源投入大概 进步 资源利用 服从 。技能 是把资源转化为产物 或服务的机器 力和智力的转换过程，在资源不增长 的环境 下，技能 进步是实现增长的唯一途径。

　　1930年，经济学家凯恩斯曾在《我们子孙后代 的经济大概 性》一文中猜测 ，到一个世纪后，人类生存 程度 将进步 4至8倍，每周工作时间收缩 至15小时。90多年已往 了，如今 欧洲发达经济体的人均收入进步 到了当时 5倍的程度 ，国民法定工作时长收缩 到了35小时/周的程度 ——只管 凯恩斯的估计过于乐观，但方向是没错的。

　　发达工业国家国民收入与闲暇的同步增长 确实要归功于技能 进步，本质上，是技能 进步让生存 更精美 ，而有效 的社会机制保障了这种精美 。

　　在抱负 的环境 下，在交通范畴 ，主动 驾驶技能 将有望资助 人类用更少的人力资源和物质资源投入，创造完全工业化的、更安全、更充沛、更低价且优质的出行服务，使人的生存 更精美 。

　　诚然汗青 上每一次技能 革命，终极 都带来了更多的工作岗位，但总量的增长 并不能答复 布局 性的题目 。题目 在于，实际 中，作为“劳动更换 型技能 ”而非“劳动赋能型技能 ”的主动 驾驶可以或许 给国民带来“更高收入、更多闲暇”的精美 吗？

　　科学与技能 本身 是代价 中性的，跟“善与非善”这种代价 判定 有关的只能是利用 技能 的人，恰如，人可以将诺贝尔发明的炸药用于开山修路创造增量代价 ，也可以用于战役 杀害 做零和博弈，用什么样的机制利用 技能 构造 生产、用什么样的机制分配代价 ，涉及代价 判定 ，人是主体，人是目标 。

　　在创新研究范畴 ，这是一个关于技能 底子 与制度建立 的熊彼特题目 ——技能 和财产 发展总是要超前于社会机制与规范配套进度的，而及时 、有效 的制度与规范保障了社会经济的可连续 ，减缓了创新带来的创造性粉碎 。

　　机制的建立 并不美满 是 当局 的责任，作为创新主体和市场主体，出于长期 可连续 发展与生态环境 共生的思量 ，企业在此中 也必要 扮演 紧张 的脚色 ，并不能完全着眼于“用科技让复杂的天下 更简单 ”的技能 主义信心 ，复杂就是复杂，从物理学上来说，能量守恒，不绝 熵增，局部的简单 肯定 是有人负担 了复杂。

　　2019年，普林斯顿大学出书 社出书 了《技能 陷阱：主动 化期间 的资源 、劳动力和权利 》一书，以西方国家工业革命史为线索，将各个时期的技能 发展与相应的经济、社会、劳动境况做了具体 梳理。

　　书中提到，当今的挑衅 是，大数据、呆板 人、人工智能等技能 险些 都是“劳动力更换 型”的，技能 办理 不了怎样 将技能 创造的较少的工作和巨大财产 举行 分配的题目 。基于“再分配”的思绪 ，弗雷讨论了多少 种大概 的应对战略 ，比方 教诲 、再培训、工资保险、税收抵免、生齿 迁徙 、扩大住房供应、加强 都会 间交通毗连 、复兴工业等。

　　教诲 。究竟 证明 拥有大学以上学历的人们被主动 化代替 的风险相对较低。只管 低技能的工作还被社会所需，但这些岗位将来 面对 更高的被代替 风险。但如今 的教诲 政策同样面对 挑衅 ：那些来自弱势家庭配景 的孩子在教诲 上的表现 相对较差，而弱势配景 的孩子大概 正来自于那些因主动 化而赋闲 、降薪、家庭破裂 的家庭。因此教诲 体系 怎样 让资源均等化，是下一代免受新技能 镌汰 的须要 机制。

　　再培训。对技能 性赋闲 群体提供再培训曾经是美国上世纪60年代应对主动 化焦急 的一个国家方案，不外 ，这种高投入、大规模培训的结果 却难以评估。不管是国家投资的再培训项目，还是 自我投资的再培训课程，应对快速的技能 革新，“终生学习”才华 满意 差别 职业阶段的技能需求。

　　该书非常有参考代价 ，但总体上，具有显着 的个人主义的色彩，即以为 个体应通过教诲 、培训等方式提拔 知识技能程度 以应对技能 进步的挑衅 。但是，应对技能 挑衅 显然不应该美满 是 个人的责任，除了当局 ，企业完全可以在此中 发挥紧张 的作用。

　　对此，尚有 一位将来 学家Martin Ford就表现 ，长期 而言，公道 的方法应该是创造一个机制，让每个人都能在市场上占据 肯定 份额，让大家 成为分享技能 收益的股东。

　　对企业来说，跳出技能 迷思，给社会些温度，也应该大有“向善”的空间。幸亏 ，正如前文所述，主动 驾驶的财产 还处于婴儿期，日子还长，时间尚有 ，拥抱技能 创新同时讨论科技向善，恰逢当时 。

　　写在末了 ：我反对“政策决定论”。这是由于 ，“政策促动”与“政策驱动”虽一字之差，却有本质之别。无论哪个新兴财产 ，政策提供阳光环境 ，企业才是主体，技能 是种子，需求是泥土 ，创业者是耕农，劳作于调风顺雨或疾风暴雨的社会文化中。

　　在正向技能 创新创业还属奢侈品的当下，政策促动须要 而不充实 ，只有实现企业家、企业和顾客的良性互动，为社会所担当 并扩散开来，财产 更新才会实现，而主动 驾驶正面对 着如许 的期间 机会 ，有赖于社会各界的共同庇护 ，相向而行。

　　（文章首发于微信公号“深水研究”，仅代表作者观点。作者崔桂林博士，研究员，研究方向为技能 创新与企业战略，曾任清华大学环球 财产 研究院高级研究员、创新与财产 发展研究中心 总监，如今 一家着名 的行业智库工作。）