為什麼李彥宏認為L2之後，進入商用的很可能是L4？
回顧過往百年，人們對於未來科技的想象，要麼大大超過現實，要麼顯得過於保守。
2015年，埃隆·馬斯克曾提出：兩年內道路上將有自動駕駛汽車行駛。
當時這一觀點在圖靈獲獎者斯發基斯看來過於樂觀。“以深圳這樣的大城市為例，自動駕駛汽車和人類駕駛汽車共同行駛在城市道路上的情況，幾十年內都不會發生。”
斯發基斯的理由是人類可以獨自學習，預先設想各種場景，處理許多複雜的問題，但計算機離這個情況還很遠。要計算機幫助人類制定決策，又不過分干預人類，還有許多問題值得討論。
隨著自動駕駛技術在商業領域的高速發展，現實問題不斷被推到臺前，尤其是責任問題。
誰來為事故負責？是駕駛者還是平臺方？這是一個消費者最關心，廠商不可能迴避的問題。
L4及以上級別的責任事故認定相對簡單，這意味著在沒有司機的情況下，廠商可能要為事故負主要責任。L2級別時，主要責任也通常在司機方，這一點在廠商的對外口徑中也是一致的。
L3級別就像是人工智慧半熟未熟的狀態，計算機可以幫助制定一些決策，但是又不能做完大部分決策，有需要司機接管的狀態。於是乎，這個階段的責任認定相對麻煩。
前不久，深圳透過《深圳經濟特區智慧網聯汽車管理條例》（以下簡稱《條例》），對自動駕駛車輛使用管理發生交通事故時權責認定做出劃分。
該《條例》的實施，在很大程度上填補了國內關於L3級別以上自動駕駛責任問題劃分的空白。
這背後暗含的資訊是，當一個新興行業走到需要深度討論倫理、法律法規等問題時，通常代表著它已經走過了最早的技術嘗試階段，商業化近在眼前。
壹：自動駕駛：人工智慧的商業見證者
2021 年，人工智慧行業提交的專利數量是 2015 年的 30 倍以上，中國的專利申請數在世界上佔半，並獲得約 6%的授權。
工信部日前公佈的資料顯示，我國人工智慧（AI）核心產業規模超過4000億元。根據9月1日2022世界人工智慧大會治理論壇上釋出的《2021全球人工智慧創新指數報告》，世界人工智慧產業，進入第一梯隊的只有美國和中國。
隨著人工智慧發展取得積極成效，各行各業的生產方式在重塑，生產效率在不斷提升。
智慧交通的路網建設、能源水利基礎設施的智慧化、工業企業透過上雲實現降本增效，都是人工智慧與實體經濟深度融合的成果。
截至2021年9月，中國共有880家人工智慧企業，排名保持第二，相比2020年同比增長約7%；人工智慧企業累計獲得462億美元的投資，排名第二，平均每家企業融資額為0。53億美元，排名第一。
在上述這些驚人的資料中，有一點是我們不能忽略的，那就是這些公司往往甩不掉“燒錢”的標籤，隨便拿幾家近年上市公司的招股書來看就能發現，負數成片。
人工智慧火了這麼多年，商業始終是其中的一個軟肋。
眾所周知，缺乏好的商業前景，會讓創業公司增長停滯，鉅額虧損，融資上市困難，即便是大公司也會越來越不接地氣，相關的部門要麼逐漸變成純研究部門，要麼逐漸成為其他業務的一個附庸。
而說到商業應用，進展最明顯的還是在自動駕駛領域。
在中國，百度的蘿蔔快跑7月份累計訂單量超過了100萬單，運營範圍遍及北京、上海等10多個城市，本月初，重慶和武漢分別開放了蘿蔔快跑的全無人商業化運營，為我國無人駕駛的商業化和規模化擴張，提供了國際領先的政策環境。
百度深耕人工智慧領域十年，從最底層AI晶片崑崙，到飛槳深度學習平臺，再到預訓練大模型等都有佈局，累計研發投入超過1000億。
正是因為有著長年的人工智慧行業積累，在帶領自動駕駛行業走向商業化的過程中，百度顯得要更遊刃有餘。
在近日召開的世界人工智慧大會上，李彥宏還提出了一個新穎的觀點，他認為比起L3，L4可能會更先進入商業化。
貳：跳過L3，一種基於現實的考量
以前大家認為，無人駕駛離我們還很遠，連圖靈獎獲得者斯發斯基都認為，實現完全無人駕駛可能需要幾十年。
因此人們把希望更多地寄託在L2+這樣的漸進式路線上，認為自動駕駛的技術路線是先實現L2，再實現L3，最後是L4，L5。國家相關部門的政策配套也是先L2，再L3，然後才考慮L4。
按李彥宏的觀點，L2之後率先進入商用的很可能是L4，而不是L3。
因為L2和L4的事故責任界定都是清楚的，L2出了事兒，責任在司機，這就是為什麼主機廠商不管認為自己的自動駕駛能力有多強，永遠都會說司機仍然要為事故負責。
L4的責任界定也是清楚的，沒有司機的情況下，運營商自然要為事故負責。L4和L5的區別是L4是限定範圍的無人駕駛，L5是不限定範圍的無人駕駛。
L3就不一樣了，司機在需要的時候進行接管，這就使得事故責任很難界定，因此，李彥宏認為L3的普及需要更長的時間。
此外技術和成本也是一個非常重要的現實考量。
相較特斯拉、蔚來和小鵬等透過自研L2逐步突破到L3的方式，AI公司因為有人工智慧的技術積累，是有能力越過L3直接普及L4的。
自動駕駛產業有一個相當長的鏈條，包括晶片、感測器、汽車、高精地圖、AI平臺這些節點在內，如果有一個平臺可以在每個環節都做到精益求精，L4的未來似乎也並不遙遠。
拿地圖來說，原廠地圖有多難用，誰用誰知道，都寧願裝個手機支架在車廂內，直接看手機地圖。
其後OEM與專業圖商合作，車載地圖的體驗基本能做到與手機地圖一致，功能僅限於導航定位。
Apollo釋出的百度地圖汽車版2021，在功能體驗上則顛覆了大眾對地圖的認知，互動體驗上與車輛的硬體充分結合，提供AR導航、多屏互動等多種互動手段，支援領航輔助優先、領航輔助路線視覺化展示，便於使用者提前感知道路變化，並實現人工駕駛和自動駕駛自然流暢的接管。
此外，經濟因素也是百度提出可以直接跨越L3的一個現實支撐，要想普及，成本就必須降下來。
去年6月，天風證券對Apollo Moon進行成本收益分析，認為在不考慮安全員的情況下，Apollo Moon 已經達到經濟效益持平 傳統計程車的臨界點。
報告認為， Robotaxi 有望率先在車路協同完成度高的城市與路段普及， 商業化程序亦取決於法規政策落地與政府推動。預測 MaaS 商業化落地的時間維度在 2025-2030 年期間：2030 年在 Apollo GO 覆蓋 100個城市。
簡而言之，百度Apollo在自動駕駛上築起的競爭壁壘已經足夠厚實，完全可以反哺到L4級自動駕駛的研發，進一步實現技術升級和產業落地。
叄：智慧覺醒：近在眼前的未來
一個新事物，從“無人看好”到“無人能及”，決勝往往就在“堅持”二字。科技創新，尤其如此。
我國自動駕駛技術處於世界前列，但機會也稍縱即逝，需要持續推動制度創新，進一步突破政策瓶頸。
有調查顯示，83%的中國人接受自動駕駛技術，中國消費者對汽車網聯化、智慧化的需求，以及歡迎程度、容忍程度等都比較高。
車廠也在主動擁抱自動駕駛。很多汽車主機廠意識到，從零開始做自動駕駛研發，既不經濟又不高效，且沒有競爭力，更願意和百度等有技術支撐的平臺合作。
傳統車企如沃爾沃、一汽紅旗、捷豹路虎、比亞迪、北京現代等多個國內外車企均是Apollo生態內一員。
從實踐情況來看，百度自動駕駛的技術進步速度遠超預期。
李彥宏在2022年WAIC世界人工智慧大會說：“當我們要在一個城市的某一地區獲得自動駕駛運營資質的時候，技術上一般只要20天左右的準備時間就可以了，因為技術的通用性已經很好，我們的自動駕駛不是透過對特定區域的過渡擬合來實現的。”
目前，與Apollo合作的國內外主流車廠有30多家。百度旗下的集度汽車，也是Apollo的合作伙伴。
今年6月，集度釋出了首款機器人概念車robo-01，量產車型將於2023年上市。它是一款可以自由移動、自然交流、自我成長的智慧汽車，體現了汽車的“智慧覺醒”。
根據麥肯錫的研究報告，中國未來很可能成為全球最大的自動駕駛市場，預計到2030年自動駕駛相關的新車銷售及出行服務市場規模將超過5000億美元。
由於中國公路交通網路，暫時還不能透過實時的訊號燈調節和車路協同，提升通行效率，降低事故發生率，城市擁堵讓很多人在路上浪費了大量的時間。
各地為了緩解交通擁堵，不得不實施對汽車的限購限行政策，這遏制了本來應該有的消費需求，也不能根本解決問題。
據百度在各地的實踐資料，透過對交通網路的智慧化改造，可以讓通行效率提升15%-30%。
眼下，百度的智慧交通方案已經在全國50多個城市落地實踐。交通部已經正式將百度列為交通強國的試點單位，在高精地圖、智慧汽車、智慧道路、雲平臺、智慧交通產業生態發展等方面開展試點。
今天，超過10個城市的市民可以體驗到蘿蔔快跑的自動駕駛服務，自動駕駛離我們已經很近。
隨著通行效率的提升，對汽車的限購限行政策很可能成為過去，這些都建立在汽車“智慧覺醒”的基礎上。
