無人駕駛汽車的未來與電動平衡車的曆史有什麽關系嗎？電動平衡車也曾被預言將徹底改變交通。史蒂夫·喬布斯曾經說，城市將圍繞這一設備重新設計；約翰·杜爾說，它將比互聯網更大。電動平衡車在技術上很成功，但從未達到其支持者所期望的對市場的巨大影響，相反其現在僅僅占有一個很狹窄的市場。
人們可以想象出自動駕駛汽車(autonomous vehicles, AVs)的類似命運：這項技術可以很好地發揮作用，但卻只能局限在狹窄的市場環境中，就像預先設定好的航天飛機路線和緩慢移動的無人機。一些狹窄的應用，比如長途運輸的州際高速公路，可能非常有價值，但遠不及許多人想象的那樣。
爲了使自動駕駛汽車革命化，必須實現高水平的産業化。而第一步，他們必須在城市和郊區建立起強大的、相對便宜的類似Uber的服務。該行業正在聯合起來，稱這些服務爲“交通服務”或“TaaS(Transportation as a Service，運輸即服務)”。從長遠來看，自動駕駛汽車必須足夠強大，足以達到私有化並得以普及。
這種顛覆性的潛力以及隨之而來的巨大價值正激勵著世界各地的數百家公司，其中包括一些最大和最富有的公司，包括Alphabet、蘋果、通用汽車、福特、豐田和軟銀，他們將向自動駕駛汽車投資數十億美元。這項工作正在進行中，一些公司和監管機構認爲他們的自動駕駛汽車“足夠好”，可以在新加坡、鳳凰城和廣州等多地的公共道路上與真正的客戶進行商業自動駕駛汽車服務的試點測試。
最終自動駕駛汽車會不會是革命性的？哪些因素可能導致它們走向類似電動平衡車的道路，並且毀掉那些追求更大獎勵的人的希望以及他們的巨額投資？
當然，讓自動駕駛汽車本身變得足夠好是未來成功的一個不可爭議的先決條件。這是絕對必要的，但遠遠不夠。
本文將目光投向了技術可行性的問題，以探索其他阻礙自動駕駛汽車産業化的重大障礙。這些障礙可以分爲四類：規模化、信任、市場可行性和次級效應。要想讓無人駕駛汽車徹底改變交通模式，所有這些障礙都必須被克服。
第一類障礙：規模化
建造並落地自動駕駛汽車是重要的第一步，將其擴展到基于車隊的交通服務則是更大的一步。以下是與規模化相關的工業化的7個巨大障礙。
1.大規模生産。手工制作或改裝幾千輛配有自動駕駛技術的汽車，對于開發和測試來說已經足夠了。而工業化則需要大規模生産成千上萬輛汽車。但是，正如特斯拉的例子已經證明的那樣，大規模地制造汽車比看起來要複雜得多。
2.充電基礎設施。幾乎所有的自動駕駛汽車都是以電動汽車(electric vehicle, EV)爲基礎開發的。在任何市場上，如果電動汽車想要大規模實現，都必須建立全新的充電基礎設施。這需要時間和大量的金錢。
3.地圖。自動駕駛汽車所依賴的詳細的、高清晰度(HD)的地圖，能夠限制其發展的速度。盡管這些車裏裝有傳感器、攝像頭和軟件，但他們需要最新的地圖來確定它們在哪裏，該做些什麽。
4.車流管理和運營。自動駕駛汽車的産業化需要完美的維護和高效運作，才能使得成千上萬輛汽車能夠在大城市的服務區域內廣泛分布。這所需要的不僅僅是清潔窗戶和地毯，它將需要在汽車內維護複雜的計算機，它將需要複雜的預測分析來進行充電、調度和保證負載平衡，以應對挑剔的客戶需求。公共安全和商業生存都依賴于此。
5.客戶服務和用戶體驗。自動駕駛汽車的運輸服務就像一間間移動式的酒店，只是沒有酒店員工。即使是最短的旅行也會可能變得淩亂不堪，尤其是在汽車裏沒有人的監督的情況下。客戶服務和用戶體驗也需要擴展到非客戶群體，因爲自動駕駛汽車必須與行人、騎自行車的人、其他司機、緊急救援人員、其他公司的自動駕駛汽車以及汽車外的其他參與者進行互動。
6.安全性。計算機安全總體上是一個具有挑戰性的問題，而汽車上安裝的計算機網絡將成爲有吸引力的黑客攻擊目標。還有一些物理安全問題，包括不滿意的乘坐者和旁觀者、惡作劇者、暴徒等也會給乘客和公衆造成安全問題。
7.本地化速度。Waymo以及其它自動駕駛汽車都是在鳳凰城標志清晰、光線充足、布局合理且人們相對遵守道路規則的街道上進行訓練的，但它們能夠適應那些不太遵守交通規則的、有動物經過的石板路，或者是波士頓的環形車道，或者是紐約、巴黎和北京擁擠的、滿是行人的城市中心嗎？很多可以適應，但並不是全部都可以。這就是爲什麽每個開發人員都要在多個區域進行測試，以便了解當地的基礎設施、天氣、文化規範等特點。這種本地化的速度和程度是另一個擴展的障礙。
第二類障礙：能否贏得信任
僅僅是開發商和制造商相信他們的汽車已經足夠好，可以廣泛使用，這是不夠的，他們必須說服其他人。要做到這一點，他們必須克服三大障礙。
8.有效性驗證。到目前爲止，開發人員的開發過程一直相當不透明。他們很少透露他們的需求、規格、設計或測試的細節。需要有一個獨立的、系統的過程來驗證和證實開發人員對他們的有效性的斷言。許多人可能會要求這樣做，包括政策制定者、監管機構、保險公司、投資者、公衆，當然還有客戶。最好的開發人員應該接受這一點——它將減少責任，並將其與落後者和低質量的模仿者區分開來。
9.標准化和管理。行業標准和政府監管幾乎涵蓋了汽車的方方面面。無人駕駛汽車的産業化也需要這兩者很大程度的參與。尤其是那些由政府監管強制執行的標准，確保了可靠性、兼容性、互操作性和規模經濟。它們還增加了公共安全，減少了提供者的責任。
10.公衆接受。大多數新産品都是通過吸引早期用戶來實現的。最初成功的經驗和資源幫助開發人員“跨越鴻溝”成爲主流成功。自動駕駛汽車的工業化將依賴于更早、更廣泛的公衆接受度。自動駕駛汽車不僅影響了早期的客戶，而且也影響了那些在道路上和附近的非顧客。如果沒有廣泛的接受度，包括那些不會乘坐自動駕駛汽車的人，工業化是不可能被允許的。
第三類障礙：市場可行性
接下來的三個障礙是關于自動駕駛汽車的商業模式是否在短期和長期內有效，包括擊敗競爭對手和其他對手。
11.業務可行性。人們對自動駕駛運輸服務的商業模式的分析通常樂觀地認爲，提供這一服務的可能性要比人力驅動的服務或個人汽車的成本低得多。然而，目前的每英裏的成本估計遠不及長期目標。大多數參與者也低估了規模化的成本。樂觀的市場計劃能否在市場實踐中生存下來還有待觀察。
12.利益相關者的阻力。就像老話說的那樣，一個人的儲蓄是另一個人的收入損失。無人駕駛汽車的工業化需要克服大量潛在輸家的阻力，包括監管機構、汽車經銷商、保險公司、人身傷害律師、石油公司、卡車司機和交通運輸工會等，這並不容易。
13.私有化。自動駕駛運輸服務只是私人所有者市場轉型之路的一個路標。如果自動駕駛汽車想要徹底改變交通運輸，他們將必須吸引那些長期喜歡擁有自己汽車的消費者，因爲私有汽車占據了所有汽車的絕大部分，貢獻了路上的大部分裏程。
第四類障礙：次級效應
無人駕駛汽車的成功産業化將會得到很多人的贊美，但是，就像以往的情況一樣，大的技術變革可能會産生巨大的負面影響。一些可能的負面後果已經可以預見，並引起了人們的關注。除非成功地預見和改善，否則它們將成爲産業化的重大障礙。以下兩個後果已經令人擔憂，必須作爲工業化進程的一部分加以解決。
14.交通擁堵。更快、更便宜、更好的交通運輸將帶來更大的經濟機會和更高的生活質量，特別是對于那些負擔不起的人，比如窮人、殘疾人和老年人。但是，它也可能導致交通擁堵，增加路上的車輛和車輛行駛裏程。這已經發生在了Uber和Lyft等打車服務上。例如，根據舊金山縣交通管理局(San Francisco County Transportation Authority)最近的一項研究，2010年至2016年間，舊金山最密集地區的交通擁堵率上升了73%。在每天的車輛延誤時間裏，乘用車服務共占了一半以上。
15.失業問題。一些人認爲，包括交通技術在內的技術史表明，新的服務將創造更多的就業機會，而不是更少。然而，很少有人認爲，新的工作機會留給那些失去了舊工作的人。沒有人能回避這樣一個事實，即每一個自動駕駛的Uber意味著一個更少的人類司機——即使其他工作是爲工程師、維修人員、調度員、客戶服務代表等創造的。同樣的道理也適用于自動駕駛班車、巴士、卡車等。早期的自動駕駛服務供應商將在這個問題上給與密切關注。它將不得不預測和改善潛在的公衆和監管者對失業的強烈反對。
結語
硅谷有句老話說，人們不應該把一個清晰的觀點誤以爲是很短的距離。這一場的革命潛力是顯而易見的。然而，我們距離實現其效益所需的廣泛普及還很遠。
但是，也不要把一個遙遠的距離誤認爲是一個難以實現的目標。作爲一個密切的觀察者，我對自動駕駛汽車技術的進步充滿熱情和驚喜。像Waymo、GM Cruise、nuTonomy等主要開發商都已經在競相建造無人駕駛汽車，且發展速度比許多人幾年前認爲的可能要快。
然而，工業化是一場馬拉松，不是短跑。這一過程中要克服許多障礙。這樣做的挑戰是巨大的，可能比許多當前的參與者和他們的投資者感知並准備好應對的挑戰更大。這可能需要新的戰略。也可能會出現洗牌。
這就是創新和市場顛覆的作用。這就是爲什麽大多數競爭者都失敗了，而那些成功的人卻獲得了豐厚的回報。誰認爲手機制造商或搜索引擎公司能值一萬億美元？就像我現在這樣，相信無人駕駛汽車將價值數萬億美元，真的是異想天開嗎？