最近，美國加州車輛管理所（DMV），公布了2018年度全世界范圍內的自動駕駛路測數據。在所有提交數據的數十家自動駕駛企業中，來自中國的百度，數據方面依舊吸引眼球。百度Apollo 2018年總里程數達到了18093英里，同比增長818％；而年度MPI方面，同比增幅也達到了401％。這是自2016年以來，百度Apollo連續多年在總里程數和MPI方面實現了高速增長。
當然，DMV的報告只是一個方面。在自動駕駛領域，還有諸多指標比總里程數和MPI更為重要。比如安全性、生態虹吸水平、開放程度、量產能力、商業化進展等等。這些才是衡量一個廠商在自動駕駛領域競爭力，更為重要的能力。
如果從DMV報告以及上述更為重要的五點綜合起來看的話，在自動駕駛領域，目前仍舊呈現的是谷歌Waymo和百度Apollo“二元對立”的“2＋N”競爭態勢。北京和加州的地緣較量，開放和封閉的思維比拼，或將成為2019年自動駕駛行業，最為重要的兩大看點。
DMV報告值得參考，但是切勿盲目崇拜
“硅谷的地理優勢＋開明領先的政策法規”，讓加州成為了全球自動駕駛行業的“圣地”之一。無論是老牌科技企業，還是新鮮初創的自動駕駛公司，都把加州作為了自動駕駛開放道路測試地點之一。因此，美國加州車輛管理所（DMV）的報告，一度成為自動駕駛領域，最權威的報告之一。
不過，必須強調的是，隨著自動駕駛行業不斷向縱深領域發展，DMV報告的參考價值也在開始不斷降低。對于廣大行業從業者而言，盲目崇拜DMV報告已經成為值得警惕的問題。甚至有不少人士已經喊出了類似“別再看DMV報告了！DMV已經不能代表自動駕駛真正水平了”的話語。
為什么DMV報告的權威性，在不長的時間內會快速的下降呢？這其中至少有七大方面的因素：
第一，是地緣優勢。加州是谷歌Waymo、通用Cruise等美國自動駕駛企業的“大本營”，因此他們在開放道路測試的運輸、部署、協調等各個方面，都有著得天獨厚的優勢。相反，外國企業要進入加州測試，都面臨著空間、人力、資源等方方面面的掣肘。可以肯定，如果中國也推出一個類似的報告的話，百度Apollo的數字，要比谷歌Waymo的數字高出幾十甚至上百倍。
第二，是政策優勢。因為大本營本身就在加州，有著“近水樓臺先得月”的加持，讓谷歌Waymo、通用Cruise很早就獲得了加州自動駕駛路測牌照，因此他們可以正規上路的時間，就比其他廠商早了不少，上路早一定程度上就意味著總里程數多。舉個例子，百度在加州測試車輛只有4輛，而在國內單是自動駕駛的拍照就拿到超過了50張，參與測試的車輛更是極為龐大，用“客場”的數據和“主場”的數據做對比，本身就是不公平的。
第三，是總里程數這個指標比較初級。客觀地說，在自動駕駛剛剛起步的階段，DMV報告中的總里程數，還是能一定程度上說明各個廠商之間的差距的。但是，現如今自動駕駛廠商路測，“里程”已經未必是最重要的考量之一了，場景、路況、車路協同、人車協同等才是廠商更重點考慮的指標，比如谷歌Waymo的測試傾向選擇郊區道路，而Zoox則喜歡選擇城市道路，因此“總里程數”的權重，其實是在降低的。打個更直白點的類比，奧拓即使上路10萬公里，它也還是奧拓；奧迪即使上路只有一萬公里，它仍舊是奧迪，道理就這么簡單。
第四，是MPI指標不夠客觀和精確。MPI實際上是指Miles Per Intervention，說它不夠客觀都是客氣的了。因為MPI現如今在全球范圍內，就沒有一個非常明確的定義，各個公司對MPI的理解不同，統計口徑也不相一致。一個鮮明的例子就是，MPI的數據統計，在Apple、Uber、Pony．ai等“不同廠商之間，出現了和“總里程數”“背離”的情況。而且MPI數據，還有一定的滯后性，以百度為例，光是2018年10月的MPI就達到1100，同比增幅超過了1，000％，11月份更是飆升到1409。這種趨勢，在報告中是很難體現的。
第五，是“程序不正義”。很難想象，在大數據、信息化、智能化時代，DMV報告中的很多數據，竟然是廠商“自主提供”。要知道，對于自動駕駛的廠商而言，這些數據中，哪些可以提供的，哪些不能提供的，哪些需要夸大傳播的，哪些需要縮小韜光養晦的，他們的心理，都跟明鏡似的。在這種情況下，所謂的數據和報告，自然存在“失真”的情況。
第六，是覆蓋的廠商不全。DMV報告今年雖然吸引了數十家廠商的“參賽”，但是，仍舊有不少頭部廠商沒有參加評選。比如，汽車巨頭福特等就沒有出現在DMV報告的名單里。這就好比一個號稱世界級的足球比賽，參賽球隊里，少了巴西、阿根廷、德國、西班牙、荷蘭等一樣。
第七，是覆蓋的地域不全。DMV報告如果只是呈現“在美國加州的地界里，全球自動駕駛廠商的路測情況”這一指標的話，那么這沒問題。要是如果，想要呈現的是“全球自動駕駛廠商的發展狀況”，那么其是有地域局限性的。不僅中國、歐洲等廣大地區沒有的路測情況沒有囊括進去，就是美國本土的亞利桑那州、底特律、匹茲堡等汽車、自動駕駛重鎮的情況也沒有包括進去。以百度Apollo為例，加州公共道路的測試，和其在中國公共道路、全球封閉場地的測試相比，占比可謂微乎其微。由此，不難看出DMV報告的權威性和含金量，就值得審慎評價。
路測總里程數和MPI只是敲門磚，自動駕駛真正的達摩五指在哪里？
正所謂：外行看熱鬧，內行看門道。對于吃瓜群眾而言，看到的只是誰的數字比誰高，誰的數字比誰大等等最初級的問題。但是對于業內人士，卻要知道，路測總里程數和MPI只是自動駕駛的敲門磚，意味著你有“入場”的資格了，自動駕駛真正的達摩五指在——安全性、生態虹吸水平、開放程度、量產能力、商業化進展等五大方面。
先說安全性。自動駕駛不同于其它行業，產品和解決方案的安全性，直接和用戶、路人的“生命”相掛鉤，因此，安全性成為了自動駕駛行業的天條之一。在DMV報告中，都有著不俗表現的谷歌谷歌Waymo、Uber等，都成出現過嚴重的車禍等安全問題。
在這方面，中國廠商的表現，普遍要比美國廠商要好。以百度Apollo為例，從誕生至今，一直保持著“0事故”的記錄。在過去的一兩年的時間里，百度Apollo新增的代碼中，安全相關的代碼占據了50％以上；為了應對各種路況和突發狀況，百度Apollo已經在中國和美國的路測中，跑出了85％以上的路況場景；而且，百度Apollo還專門針對近百款國內主流的車型做安全方面的測試和分析；此外，百度Apollo的汽車信息安全實驗室，也同步開啟了10多個智能駕駛信息安全方向的研究。
再說生態虹吸水平。無論是谷歌、百度、Uber，還是通用、福特，自動駕駛對于任何一個廠商而言，單打獨斗都有著“難以承受之重”，因此產業聯合成為了必由之路。在這方面，百度Apollo已經聯合了汽車、互聯網、人工智能、物聯網、云計算等多個行業的130多家企業和架構，構建了全球最大的自動駕駛生態平臺。相比之下，以谷歌Waymo等為代表的廠商，呈現的主要還是單槍匹馬之勇。以和傳統汽車廠商合作為例，谷歌Waymo僅僅和塔塔汽車的捷豹、以及菲亞特克萊斯勒等極少數公司，有著較為深入的合作。
接著說開放。把開放與否、開放程度多少，看成是百度Apollo與谷歌Waymo、甚至是北京與加州之間的區別，一點都不為過。開放的美國互聯網企業，在進軍自動駕駛的時候，選擇了“封閉”的道路，而百度Apollo從一開始走的就是開放道路，以至于百度Apollo從產品角度上看，本身就是自動駕駛的開放平臺產品，被譽為是汽車領域的“Android系統”。所以，從這點上看，DMV報告也有相當不夠精準的地方，因為涉及到谷歌Waymo的數據，由于都是“內部研發版本”，所以數據基本是不變的；但是涉及到百度Apollo的數據，除了百度自身的之外，還有開放平臺上，使用百度Apollo的廠商的數據，這部分數據是沒有被計算DMV報告里面的。
實際上，在開放這點上，百度是中國乃至全世界互聯網廠商中，最義無反顧的一家之一。從早年間的數據開放平臺、應用開放平臺，到百度深度學習開源平臺 PaddlePaddle；從百度車路協同開源，到開源智能車路協同系統IVICS；從從全球首個面向自動駕駛的高性能開源計算框架Apollo Cyber RT，到國內首個開源邊緣計算產品OpenEdge……百度開放的腳步始終沒有停止。要知道，前不久發布的百度Apollo 3．5，光是開源代碼就接近40萬行。
接著再說量產。在工業制造領域，有一句話，說的是：所有不能量產的產品，都是在耍流氓。自動駕駛身處互聯網、汽車、人工智能、物聯網、云計算等多個產業的交叉口，“量產能力”自然也是評價廠商競爭能力和發展潛力的金標準之一。
在量產推進方面，百度不僅在全世界范圍內，推出了全球首款L4級量產自動駕駛巴士“阿波龍”，而且和沃爾沃、一汽、北汽等更多汽車廠商的L3、L4量產汽車行動，也已經“在路上”了。在不就的將來，廣大用戶出門可以真正解放雙手，把汽車從出行工具，變成移動休閑娛樂、工作學習的空間，已然不是夢想。實際上，在百度與海淀公園聯手打造的全球首個AI公園里，用戶已經可以提前體驗自動駕駛的方便、快捷和效率了。
最后說說商業化。如今全球經濟正處于放緩甚至有可能下行的階段，在這樣的大背景下，即使是屬于新鮮行業，但是自動駕駛依舊面臨著商業化的問題。在商業化方面，自動駕駛的“Top2”玩家，谷歌Waymo和百度Apollo同樣走在了行業的前列。
不同的是，谷歌Waymo切入點選擇的是2C的道路，而百度Apollo切入點選擇的是2B的道路。從去年下半年谷歌Waymo在美國亞利桑那州投放的無人車開始收費起，谷歌Waymo正式開始了商業化的進程。而百度Apollo這邊，也在CES 2019期間，發布了全球首個最全面智能駕駛商業化解決方案百度Apollo Enterprise。百度Apollo的推出，至少可以帶來四大方面的優勢：一是，最核心的，可以使得百度Apollo的商業化得到極大的加速；二是很大程度上，改變了百度Apollo和上下游廠商，尤其是整車廠商的聯盟方式；三是，擴大了自動駕駛的落地場景；四是，可以讓百度Apollo和客戶、合作伙伴的分工合作更加明確、高效。可見，商業化的過程，一方面包含了大家容易看得到的產品變現的過程，另一方面也包含了容易被大家所忽略的產品迭代、產業融合的過程。
寫在最后的話：
自動駕駛是一個既要抬頭看天，也要低頭看地的行業。不能無視行業報告披露的數據，更不能“唯數據論”，只見其表未得其里。對于自動駕駛行業的每一個廠商而言，不僅要看到行業的面子，更要看到行業的里子；不僅要看到競爭對手的前手拳，更要看到競爭對手的后手拳。