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今年3月底，百度高级副总裁、原无人驾驶事业部总经理王劲，公开表示离开百度并创办自己的公司——景驰科技，正式迈入无人驾驶汽车创业领域。很快这家公司就获得了加州DMV（加州车辆管理局）路测牌照。
王劲的离开并不意外，因为这两年是技术人才创业的好机会。早在2016年，百度最年轻的工程师TOP10楼天城就离开百度，创办Pony.ai，同样这家公司也获得了加州DMV路测牌照。
还有李彦宏的副手与深度学习实验室主架构师余凯、黄畅离职，创办地平线机器人后，曾首次向外界展示在真车上同时实现车道线/车辆/行人检测的ADAS（智能驾驶辅助系统）产品原型系统；后来吴恩达也走了，最近消息称他已开始了自己的新项目Deeplearning.ai,外界猜测此项目可能会以打造AI技术关键设施为目标。
如上述所讲，几位离职的要员已自己创业，一个共同的特点是：他们都正在参与着无人驾驶这场革命。
你是否误解了无人驾驶？
无人驾驶和自动驾驶是完全两个不同的概念，确切地说自动驾驶应该叫“辅助驾驶”，而完全的自动驾驶才能称之为无人驾驶。
无人驾驶车辆是用云端数据与更精密的算法程序来替代驾驶人成为操控车辆的“大脑”，在无人驾驶的世界里，人类可以在乘客和司机之间自如切换，想自己开就自动驾驶，想当乘客就无人驾驶，要去哪里、停哪儿..乘客决定，但车如无形的出租车司机一般，听指挥行走即可。谷歌甚至认为，无人驾驶车其实连方向盘都可以不要，因为方向盘等人为操控部件是文明倒退的代表。
而自动驾驶系统虽然也可以代替驾驶人操控车辆，但系统经过判断在必要时会把车辆控制权还给驾驶人，并且如果在自动驾驶条件下发生交通事故，法律也不一定会归责于是车辆的错，好比目前还未判出结论的那件美国特斯拉事故。
较二者的关系而言，无人驾驶比自动驾驶更高一级，是汽车发展的终极状态，也叫自主驾驶。比如谷歌的无人驾驶汽车，没方向盘，没油门，就一个启动和停止按钮，上了车设定目的地，怎么走，开多快，听车的。但百度上路实测的那辆无人驾驶汽车，严格意义上还是一辆具备自动驾驶功能的汽车。
而目前，从技术路线上，自动驾驶已形成两条发展路径：ADAS和人工智能。一种是以ADAS（高级辅助驾驶）切入，逐步自动化；一种是以人工智能切入自动驾驶。两种不同发展路径的最高形态都将是完全的自动驾驶，也即无人驾驶。
几乎“全民参与”的一场革命
汽车制造发展到今天，带给我们方便的同时也带来了诸多难题：交通拥堵，尾气排放造成空气污染，二把刀的马路杀手带来交通事故，疲劳驾驶造成交通安全隐患……
私家车数量不断增加，利用率却奇低无比；人在开车期间又因为复杂路况和驾驶员本身状态的不稳定性，存在种种严重安全隐患，如高速公路上货车事故频发。在我国，根据政府最新下达指令，交通安全已超过煤矿安全，成为亟待解决的头等安全问题。
不仅是中国，这是全球城市共同面临的难题。自动驾驶似乎是人们给这个问题找到的答案（这也是很多公司挤破脑袋要进来的原因之一）。随着数据积累和技术发展，各方诸侯出死力势要跑在前面，在激烈竞争下，无人驾驶的趋势不可撼动。
借此机会，邦哥也整理了一份国内外参与无人驾驶领域的创业公司，共大家参考。
创业邦制图
上图仅为部分创业公司入局者名单，而从汽车领域各方势力来看，每个人都想在下一代交通工具里攻占重要据点，虽然人们在谈论“无人驾驶汽车”时，往往会想到科技公司的项目，但传统汽车厂商在该领域付出的努力有过之而无不及。
汽车公司本田在今年的 CES Asia 上展示了一款配备“情感引擎”的小型概念车“Honda NeuV”，这辆车可以根据驾驶员的表情和声调来判断驾驶员的精神状况并辅助驾驶员进行安全驾驶，同时，它还能够通过学习掌握驾驶员的生活方式和喜好，根据情况向驾驶员提出方案选项。
在今年年初拉斯维加斯举的 CES 2017 上，现代的 IONIQ Electric 就完成了昼夜自动驾驶路测，并在美国汽车工程师学会评测中获得“Level 4”的评定。
传统汽车厂商在无人驾驶汽车领域更看重车的性能本身，而这也是从他们多年的汽车制造技艺积累和工业设计优势出发。另外，传统汽车厂商不会那么激进，比如不会取消方向盘、油门、刹车等用户驾驶工具，一定程度上保护人们驾驶的权利和乐趣。
不可思议的是，某市场调查机构在日前发布的一份无人驾驶报告中对全球18家旨在于研发无人驾驶汽车厂商进行了盘点，并给出了一个排名，前五名分别被福特、通用、雷诺日产、戴姆勒、大众五家传统汽车厂商占据。
与此同时，国产的厂商也在努力。2015年6月，北汽与滴滴快的签署战略合作协议，双方在无人驾驶领域将进行深度合作。国防科技大学与一汽集团在2011年便完成红旗HQ3无人驾驶汽车的研发，但后来再没有更多消息流出，商用化也一直没有进展；比亚迪与新加坡实验室达成研究协议，共同开发无人驾驶项目；吉利汽车依靠沃尔沃的安全技术也在埋头试验无人驾驶；广汽也携手中科院开展无人车试验；上汽则选择了中航科工共同开展相关试验。
与传统车企靠智能辅助系统升级不同的是，互联网企业希望借由云计算、大数据和人工智能一步到位的实现对“方向盘”的取缔，这完全是另外一条技术路线。
这一技术路线的选择无疑是与互联网技术基因有关，当然，背后的商业逻辑也会促使二者在导向上的不同，车企推出自动驾驶汽车，更多是从主动安全等方面出发， 他们依然要依靠出售汽车来盈利；而互联网企业以车为介入点，关心的却是驾驶体验提升以及驾驶员双手解放后可能带来的增值盈利点。
芯片厂商方面，今年，英特尔斥资153亿美元（约1056亿元人民币）高价收购自动驾驶汽车硬件供应商Mobileye。实际上，不只英特尔这种老牌芯片企业，包括高通、英伟达在内的芯片厂商都在“火拼”自动驾驶。
实际上，就在英特尔宣布收购Mobileye后不久，其芯片对手英伟达就不甘落后，宣布与汽车配件行业巨头博世达成合作。双方共同宣布，将共同开发一款人工智能自动驾驶系统，另外还会准备一款超级芯片Xavier，旨在实现各类自动驾驶任务，同时双方合作之后的系统会对所有汽车厂商销售。
在此之前，另一家芯片厂商高通收购了汽车领域半导体巨头恩智浦NXP，这家公司旗下的FreeScale在汽车芯片制造方面也拥有雄厚的实力。
谷歌无人驾驶和其他
为更好的区分不同层级的自动驾驶技术，美国汽车工程师学会（SAE International）于2014年发布了自动驾驶的六级分类体系，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）原本自己的一套分类体系，但在2016年9月转化为使用SAE的分类标准。
SAE标准将自动驾驶技术分为0级、1级、2级、3级、4级、5级，共六个级别，如图所示：
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目前日常使用的大多数汽车处于0级和1级之间，现有车型上大量运用的定速巡航以及驾驶员辅助体统，属于一级或二级的车辆智能化。特斯拉公司正在销售的Autopilot辅助驾驶技术属于第2级。
而其实，无人驾驶第三级的存在略显尴尬，根据第三级别的定义，人类驾驶员必须随时待命，准备响应系统请求，处理那些系统没有能力应对的特殊情况。这样的一个结果就是人类驾驶员是没法在汽车上上网、玩游戏。所以，仅从技术标准上而言，第3级自动驾驶有它存在的必要，但在实际应用场景里，这一级别的自动驾驶的实用性，让人怀疑。
做自动驾驶第四级的公司较多，比如此前邦哥采访的硅谷一家公司Drive.ai、百度自动驾驶、Uber、特斯拉、宝马等都在尝试这一级别的无人驾驶，而L4也被外界看作是商业价值明显的一个级别。
而作为把无人驾驶概念普及大众的谷歌而言，它的技术路线则是直接做L5完全自动驾驶（无人驾驶），和多数整车厂、互联网公司的步伐并不匹配，后来者进入自动驾驶领域，基本都是渐进式发展，从低级或者较高级别自动驾驶慢慢演进到无人驾驶，而谷歌则是直接将自己定位在金字塔塔尖。
Momenta创始人曹旭东曾告诉邦哥，“谷歌在做无人车上，线放太长，尽管资金足，研发能力强，但做了这么久，始终没有商业化，主要原因是在当下的商业路线有问题，可以说没有抓住核心，并解决核心问题”。
谷歌的母公司Alphabet似乎非常看重商业利益，此前将波士顿动力公司出售给日本软银时，外界就猜测很可能是这家公司在未来几年内不太可能生产出可上市销售的产品。而对于谷歌的无人驾驶虽不可能到如此田地，但其想要尽早商业化，就必须放下身段，按照整体游戏规则一步步演进。
入局易破局难
不少公司醉心于无人驾驶汽车，没谁愿意放弃如此大的商机，人们也相信，无人驾驶终究会走进我们的生活，但真正意义上的第5级的无人驾驶何时可以商用，人们的预测各不相同。
之所以商用预期不一致，其中除了技术难题造成的困扰外，现有法律、政策、保险体系等，并不是为自动驾驶时代的交通量身定制的。另外，Drive.ai创始人王弢向邦哥补充，“大众接受程度同样考验无人驾驶技术”。
前不久李彦宏乘坐自家无人驾驶车前往百度AI开发者大会，交警介入调查的事引起人们的热议，这背后折射的是无人驾驶技术与“科技改变生活”之间的时代冲击。新技术如何落地让大众接受、如何改变或者说适应现有政策，无疑是所有无人驾驶参与者要正面面对并一定做作出回答的问题。
除此之外，科技公司在生产模式上似乎更加注重一个“轻”字。技术与灵活性占优势的同时，重工业方面也未能跟上：比如特斯拉屡被爆产能不足。谷歌也一直没有独立开设工厂制造汽车。苹果的各产品则由代工厂生产。这些科技巨擘们都只负责研发、设计这些轻资产却高利润的工作分工。
而在国际ADAS领域，刚被英特尔收购的Mobileye在全球范围内都是权威性存在。在各个国家，都不乏其模仿者。就中国市场而言，成本高、技术弱、出货量低，都相对较难比拼Mobileye。
另一方面，斯坦福大学李国鼎工程讲座教授叶荫宇接受邦哥等多家媒体采访时表示，“很多公司都在考虑无人车的技术多强，但是其实最主要的问题无人车之间的协调、调配和统一指挥，很多创业者还没有认清”。
一个明显的感觉，无人驾驶这个领域，很多公司都在做着相似的事，可以说同质化现象逐渐凸显。如今这一领域，已不是彼得.蒂尔所说的从0到1的过程，而是从1到n的过程，而公司在这个时候除了比拼“速度”外，准确找到落地的商业场景显得更加实用。
回过头来讲，无人驾驶什么时候可以到来？我想只有人工智能发展到与人脑可以比拟的“强智能”水平，人类才能完全放手将交通运输交给人工智能。
注：创业邦设计朱丽君对本文亦有贡献
