几年前，还在媒体工作的时候，我就乘坐过无人驾驶汽车，不过是在专业试车场。看着空空的驾驶座位和自转的方向盘，当时的我依然认为，无人驾驶从试车场驶向马路还很遥远。
然而短短几年，无人驾驶就开上了马路，驶进了钢筋水泥丛林的城市。
百度的萝卜快跑在武汉穿城而过，让人有了一种理想照进现实的即视感。做为百度旗下的自动驾驶出行服务平台，无人驾驶出租车（Robotaxi）萝卜快跑最开始在武汉投放，目前累计订单量超600万。预计到2024年底，将在武汉实现收支平衡，并在2025年全面进入盈利期。
武汉也因为萝卜快跑成为全球最大的无人驾驶运营服务区，是货真价实的市场运营，大大超越了局部地区先行先试的试验运营阶段。
不过，当你坐上拉风的无人驾驶车，被高科技的神奇力量震撼到时，如果有人告诉你，你同时也在充当着“小白鼠”的角色，此时的你会不会马上从神游中惊醒？
提速上路
果然，萝卜快跑没跑多久，就被武汉当地人送了个外号，叫做“苕萝卜”，就是笨萝卜的意思。
说这智能车还是不够聪明，看看萝卜快跑的一些“怪异”行为：说罢工就罢工，不分时间地点场合造成拥堵，不听交警指挥，不能带20寸以上的行李箱，更别说像滴滴司机那样帮你提行李了。开车死板，定位不精准，变道变不过去就一直傻呆在那，速度慢，刹车猛，只能按照导航线路行驶，赶紧时间的坐上它要干着急了
在这期间，武汉出租车司机还上演了一出集体抵制它的请愿大戏。尽管如此，却没能阻止无人驾驶在全国各地加速“跑马圈地”，加快商业化落地速度。
不久前上海也启动无人出租车测试，发放了首批无驾驶人智能网联汽车示范应用许可，也就是俗称的“完全无人载人车牌照”。AutoX安途、小马易行科技、百度智行科技及赛可智能科技成为首批获得许可的企业。上海市民能通过其手机应用预约乘坐无驾驶员的无人驾驶出租车。在单个车辆完成5000公里的应用后，如果通过相关部门对车辆和企业的评估，就可以进行“商业化运营”。
目前全国已有包括北京、上海、重庆、济南、武汉、广州、深圳、成都等20个城市（联合体）列入应用试点城市，截至2024年6月，已有51个城市出台自动驾驶试点示范政策。这也标志国内的无人驾驶汽车正加速“上路”。
网约车、出租车被无人驾驶掀开一角，按照这个趋势，可以预见不久的将来，还会更大的被撬起。
技术的真正价值
从萝卜快跑开始，引发了对于“AI是否会和人类抢饭碗”的讨论。
众所周知，中国人口众多，所以劳动密集型产业才会和我国的属性那么契合。加上目前的失业潮下，网约车成了很多失业者的兜底职业。
根据我国交通运输部所公布的数据显示，截止到今年4月30日，我国共有网约车驾驶员696.4万人，如果加上流动出租车，这个数字将超过1,000万。
司机与司机之间的内卷已经非常严重了，加上这个中途杀出的无人驾驶，它们现在价格便宜、又不会喊累抱怨，无论从哪个角度看，都将人类司机直接碾压。
但其实，无人驾驶影响的远不只是出租车司机的生计：萝卜快跑代替出租车网约车，装卸工又被机器人代替，清洁机代替清洁工人，快卖机器人代替外卖小哥……
人们不惊会疑惑，科技不应该是解决人类无法解决的问题吗？如此基础的岗位、牵扯到千万普通人的饭碗，搞无人化是科技的正确应用吗？
有人说，无人驾驶的到来，也将催生新职业。但是新技术的出现从来都是提高劳动效率，减少人力的，即便有一些新的职位出现，数量可以覆盖那么多被替代的人吗？
还有互联网行业大佬提出“高见”，建议司机可以买一辆无人驾驶车收租。这个之前网上就有人论证过：真这么做了，先不说司机能赚多少钱，就司机买下车子这个行为，就直接把责任和风险从企业头上转嫁到司机头上了。
其实，人们从来不怀疑新技术的价值，关键是怎么运用它。
有人拿汽车取代马车来做比喻，认为时代的发展，必将淘汰一些旧的事物。是的，无人驾驶是时代的潮流，不可阻挡，但不等于无人出租车、无人网约车就是潮流呀。
又有人说，无人驾驶汽车需要依赖于大规模的数据“投喂”，只有允许技术落地或局部应用，才能输入大量的“长尾数据”，才能不断地改进其算法。
哦？这样说来，第一批乘坐的乘客岂不就是“小白鼠”？将一个还不成熟的产品投入到一个庞大的公共系统中去，是不是非常欠妥？
即便技术的完善需要数据投喂，为什么不先用于公务车或私家车领域？作为公务用车，既不和出租车司机抢市场，政府又节约了一笔司机开销，关键还能有效预防公车私用……用在私家车上，可以形成更高的产品溢价，风险更小，技术同样能够发展。
技术本身没有道德，但是选择技术服务于谁，却充斥着价值观。任何一个技术的变革，应该是让多数人受益。让不成熟的产品投入到广泛的应用中去，就是让大部人承担风险，而受益只是少部分人。
还有人将无人驾驶技术和国家未来的变革与机遇挂钩，与全球竞争力和话语权的生死较量挂钩。同理，抓住未来机遇提高国际竞争力和话语权，更需要将技术运用到真正需要的地方去，运用到人类无法解决或者难以解决的问题上去。切勿狂飙
有机构认为，本轮自动驾驶在中国的推进相对快速且激进，实践自动驾驶商业模式的步伐加快。自动驾驶分为L0级到L5级6个等级。按照美国汽车工程师协会公布的自动驾驶分级，L2级及以下定义为高级辅助驾驶技术，L3级及以上定义为自动驾驶技术，但对于自动驾驶技术的发展而言，L5级是自动驾驶技术或自动辅助驾驶(ADAS)发展的终极目标。数十年来，受制于技术水平和数据处理的技术，无人驾驶一直停留在试验阶段。直到今天，AI科技所带来的技术大爆炸，为汽车的无人驾驶提供了技术上的可能性。理论上，今天最领先的无人驾驶技术，已经可以超过真人驾驶水平。但AI和算法要真正应用到真实道路场景，还需要经过海量的训练和验证。无人驾驶车需要在各种复杂的交通场景中游刃有余，比如识别恶劣天气下的路况、理解临时的道路标志、预测行人的不规则行为等，而这些正是目前技术尚需攻克的难题。尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》中提到，想象力是人和其他动物最大的差异之一，而目前人工智能的很大问题在于，其实它没有想象力。比亚迪董事长王传福就曾指出，全世界每年有110万人死于车祸，而每种死法和每种场景都不一样，而要实现无人驾驶需要应对110万种工况进行模拟测试，这是一个极其艰巨的任务。拿目前能直接体验的Robotaxi来说，遵规守矩而呆头呆脑，貌似的“无人驾驶”背后，是人工安全员的远程实时监控与接管待命。无人驾驶的另一个争论是：目前大部分公司“规则算法+小AI模型”的方案是否可以实现真正的自动驾驶？这个答案也许需要留到多年后才能解开。就像这几年野蛮生长的新能源汽车，若干年后，那些堆积如山的废弃电池该如何处理？所以，现在的新能源汽车路线是不是最优解，也需要时间来作答。被视为我国无人驾驶市场最大竞争对手的是基于整车智能的特斯拉FSD（Full-Self Driving全自动驾驶），就技术路线来看，FSD引入“端到端神经网络”技术，通过对超一百万辆行车数据进行深度学习，使用人工智能技术来控制车辆，而不是对每一种驾驶行为进行硬编码。简单说就是，特斯拉让汽车像人类一样学习，FSD像老司机一样替你开车。而特斯拉最大的底气在于，它拥有着其它车企望尘莫及的数据积累。FSD真实路况总里程已达约20亿公里，这一数字远超全球其他公司总和。相比之下，百度的Appollo系统运营测试里程刚刚超过1亿公里。除技术外，在伦理和法律方面，无人驾驶汽车面临的挑战更为棘手。比如，在紧急情况下，无人驾驶汽车如何做出选择？是应该保护车内的生命，还是尽可能减少对外部行人的伤害？而且，一旦发生事故，责任归谁？理论上，无人驾驶车的意外机率只要低于人类司机就是安全的。但是，被忽视的一点是：无人驾驶一旦出现意外，造成的危害可能是指数级的。人工智能很单纯，复杂的是人性。既然可以操控车辆行走，是不是也可以操控车辆“意外”？一旦发生战争，路上一辆辆无人驾驶汽车会不会成为一个个被操控的武器？安全性是无人驾驶实现商业化盈利的基本前提。无论是从当前的社会和民生情况来看，还是从技术的发展阶段来看，无人驾驶都不应该急于上路。现在的无人驾驶还是一个需要学习没毕业的学生，应该做的是沉下心来打好基本功，而不是急于出来抢市场，而持续投入其中的资本也应该是社会所呼吁的“耐心资本”。
