第一章：自动驾驶的前世今生：从蒸汽汽车到无人驾驶的奇幻旅程

如果你家住北京、武汉、重庆、广州，或是其他已经落地自动驾驶测试的城市，大概率在路边见过造型圆润、车顶装着“小帽子”（激光雷达）的测试车慢悠悠地行驶，车身上还印着“萝卜快跑”的字样；如果你的家人开的是近几年的智能汽车，大概率跟你说过“这车能自己跟车、自己保持车道，开高速特别省心”——这些你身边已经见怪不怪的东西，其实都属于自动驾驶技术的范畴。但你可能不知道，从1886年第一辆汽车诞生到现在，自动驾驶从“天方夜谭”走到“落地商用”，走过了整整138年，中间经历了无数次的失败、突破和争议，才变成了今天的样子。

一、汽车的诞生：自动驾驶的“硬件基础”

要讲自动驾驶的故事，得先从汽车本身说起。很多人以为汽车是美国人发明的，其实世界上第一辆内燃机汽车，是德国工程师卡尔·本茨在1886年造出来的。这辆车叫“奔驰专利 Motorwagen”，看起来就像个装了三个轮子的铁盒子，最高时速只有16公里，还没有倒车档、没有雨刮器，甚至没有真正的座椅，坐上去跟坐个小板凳差不多。但它的出现，第一次让人类不用靠马或者自己的腿，就能快速移动，直接改变了人类的出行方式。

卡尔·本茨的老婆贝尔塔，大概是人类历史上第一位“汽车博主”。1888年，本茨刚造出这辆车的时候，根本不敢开出去，觉得这个铁盒子太危险了。贝尔塔却觉得这是个好东西，直接带着两个儿子，开着这辆没经过测试的车，从曼海姆开到了100公里外的普福尔茨海姆回娘家。路上没有加油站，她就让路边的药剂师把“轻汽油”装进瓶子里给她加油；链条断了，她就找路边的铁匠帮忙修；上坡的时候，两个儿子还要下来推车。这次100公里的长途旅行，不仅证明了汽车真的能用来代步，也让贝尔塔成了人类历史上第一位女司机，顺便给卡尔·本茨的汽车做了“免费广告”，直接帮本茨拿下了第一批订单。

从本茨发明汽车开始，汽车慢慢从奢侈品变成了普通人能买得起的代步工具。20世纪初，美国的福特公司发明了流水线生产汽车的技术，直接把汽车的价格降到了普通人能承受的范围，到1920年，美国的汽车保有量就已经超过了800万辆。不过这时候的汽车全是手动挡，需要驾驶员同时管油门、刹车、离合器、方向盘，对驾驶技术的要求很高，很多人学了好久都学不会。于是人们开始想：能不能造一种不用人管，就能自己跑的汽车？

二、萌芽期：从“遥控车”到“概念车”的脑洞

最早的“自动驾驶”尝试，其实并不是真的让汽车自己判断路，而是用无线电遥控。1925年，美国工程师弗朗西斯·霍迪尼制造了一辆叫“美国奇迹”的改装车，它本质上就是在一辆普通轿车上装了个巨大的无线电接收器，驾驶员不用坐在车里，而是站在几米外的地方，拿着个遥控器控制方向、油门和刹车。霍迪尼带着这辆车在纽约街头“炫技”，还登上了当时几乎所有报纸的头条，结果演示的时候不小心撞上了一辆运送煤炭的马车，闹了个大笑话。

虽然这个“自动驾驶”其实就是高级遥控，但它是人类第一次尝试让汽车不用人坐在里面就能跑，算得上是自动驾驶的“老祖宗”。不过这种遥控方式的问题太明显了：遥控距离最多只有几百米，中间只要有遮挡就没信号，根本没法真正用。

真正让“自动驾驶”从脑洞变成有实际意义的，是1939年纽约世博会。当时的美国通用汽车公司搭了一个“未来世界”展区，里面展示了一款叫“Futurliner”的概念车，它不仅能自动跟着地上的白线走，还能自动避让障碍物，甚至能自动停车。虽然这款车只是个展示用的模型，根本没法真的上路，但它第一次向全世界提出了“自动驾驶”的概念，告诉人们：未来的汽车，可能不用人开。

二战后，电子技术开始快速发展，工程师们开始尝试真的造出能自己跑的汽车。1950年代，通用汽车又推出了“Firebird”系列概念车，其中Firebird II已经能在高速上实现自动跟车、自动巡航，不过它的原理特别“硬核”：是在公路上埋了特殊的感应线圈，车上的传感器接收线圈的信号，就能自动沿着路走，相当于给公路装了个“隐形轨道”，根本没法在普通路上用。

这一阶段的自动驾驶尝试，要么是遥控的“假自动驾驶”，要么需要专门改造公路，离真正的实用还差得远，但至少给后来的工程师证明了：自动驾驶的方向是对的，只要技术够成熟，真的能实现。

三、实验室突破：从“跟着线走”到“横穿美国”

1970年代，计算机技术开始快速发展，终于有足够的算力支撑自动驾驶的原型研发。1977年，日本机械技术研究所的工程师们造出了世界上第一辆基于传感器的自动驾驶原型车，它装了两个摄像头，能识别地上的白色标识线，最高时速只有30公里，只能在封闭的测试路上跑，遇到稍微复杂一点的路况就会“犯傻”。但这已经是自动驾驶第一次摆脱了“遥控”和“埋感应线圈”的桎梏，真正靠车自己的“眼睛”和“脑子”认路了。

真正让自动驾驶从“玩具”变成“能用的技术”的，是美国的卡内基梅隆大学。1980年代，卡内基梅隆大学的机器人实验室启动了一个叫“Navlab”的自动驾驶项目，先后研发了Navlab 1到Navlab 5五款原型车。其中最有名的就是1995年完成的“Navlab 5横穿美国测试”：这辆车从匹兹堡出发，一路向西开了5000多公里，最终到达洛杉矶，整个过程中有94%的路段是自动驾驶的，只有进城市、过收费站的时候需要人接管。

不过你肯定想不到，这辆能横穿美国的“高科技车”，后备箱里装了一台大型台式计算机，还有几个硬盘，总共的存储容量才几百MB——现在你手机里随便拍几张4K照片，都不止这个容量。而且这辆车在高速上开的时候，最高时速只能到105公里，遇到弯道还要提前减速，不然容易开出去。但这次测试证明了：自动驾驶真的能完成长途驾驶，只要技术继续进步，未来肯定能普及。

四、DARPA挑战赛：自动驾驶的“成人礼”

1990年代末到2000年初，自动驾驶技术虽然在实验室里已经取得了突破，但始终没有真正走到真实道路上测试，因为大家心里都没底：实验室里的车跑得再好，到了真实的马路上，遇到行人、红绿灯、其他车乱加塞，还能不能正常工作？没人知道。

2001年，美国国防部高级研究计划局（DARPA）突然宣布：要办一场全球性的自动驾驶挑战赛，奖励100万美元，要求参赛的自动驾驶车不用人开，自动穿越240公里长的莫哈韦沙漠，谁先跑到终点谁拿奖。这个消息一出，全球的机器人实验室、科技公司都炸了，纷纷组队报名。

2004年3月，第一届DARPA挑战赛正式开赛，最终有15支队伍通过预审拿到了参赛资格。结果比赛当天，几乎所有队伍的车都出了问题：有的车导航错了，直接开进了沙漠里的沟里，卡了半天出不来；有的车传感器被沙子糊住了，根本找不到路；还有的车半路没油了，只能停在沙漠里等救援。最后成绩最好的卡内基梅隆大学的“沙人”号，也只跑了不到11公里就坏了，连终点的一半都没到，冠军都没能产生。

组委会本来想办一次就拉倒，结果没想到2005年的第二届比赛，直接来了个大反转：5支队伍成功跑完了全程，冠军是斯坦福大学团队研发的“Stanley”号，只用了6小时54分就跑完了240公里的沙漠路程，平均时速超过35公里，比预想的快得多。“Stanley”号的核心技术是当时刚兴起的深度学习算法，加上摄像头、激光雷达和GPS的组合，能自动识别路上的石头、土堆，还能自己判断路线，完全不需要人遥控。

2007年，DARPA又办了第三届比赛，叫“城市挑战赛”，难度直接拉满：参赛车要在模拟的城市道路里跑96公里，不仅要自己认路、避让其他车辆和行人，还要遵守交通规则，自己找车位停车，遇到红绿灯要停，遇到斑马线要让行。最终冠军是卡内基梅隆大学的“Boss”号，它不仅在规定时间内跑完了全程，还一次违规都没犯，直接把自动驾驶的技术水平往前推了至少10年。

DARPA挑战赛被很多人称为自动驾驶的“成人礼”，原因很简单：在此之前，自动驾驶只是实验室里的技术玩具，而这场比赛第一次证明了：自动驾驶真的能在真实的、复杂的道路上跑，而且能跑得很好。更重要的是，这场比赛培养了一大批自动驾驶领域的顶尖人才，现在全球自动驾驶行业的很多高管、工程师，都是当年DARPA挑战赛的参赛者：比如后来谷歌自动驾驶项目的负责人塞巴斯蒂安·特龙，就是2005年斯坦福“Stanley”队的成员；Waymo的CEO约翰·克拉夫茨克，是2007年卡内基梅隆“Boss”队的核心成员

而DARPA挑战赛的另一大贡献，是把自动驾驶从“实验室玩具”变成了全球科技公司的必争之地——那些当年在沙漠里跑比赛的年轻人，后来要么成了谷歌Waymo的核心骨干，要么创办了全球顶尖的自动驾驶公司，直接把DARPA积累的技术带到了产业界。比如2005年斯坦福“Stanley”队的核心成员塞巴斯蒂安·特龙，2007年从斯坦福加盟谷歌后，先是负责谷歌街景车的研发，后来发现街景车拍摄的几百万公里路面数据，刚好可以用来训练自动驾驶的感知模型，于是2009年，谷歌秘密启动了自动驾驶项目，直接把DARPA的技术成果从沙漠里搬到了真实的城市道路上。

五、谷歌Waymo：自动驾驶的“探路者”

谷歌的自动驾驶项目一开始是高度保密的，直到2010年才第一次对外公布。当时展示的第一辆测试车是改装的丰田普锐斯，车顶装了一个巨大的激光雷达，周围还装了一圈摄像头和毫米波雷达，后备箱里塞了一台小型服务器，用来实时处理传感器传回的数据，副驾坐着一个安全员，手里拿个笔记本，随时准备接管车辆。谷歌给这辆车定的规矩特别严：最高时速不能超过40公里，只能在路况好的封闭道路或者郊区道路测试，遇到复杂路况必须由安全员接管。

早期的测试特别“搞笑”，经常出现算法“犯傻”的情况：比如把路边的公交站广告牌当成行人，突然急刹车；把天上飘的风筝当成障碍物，停在路边不敢走；还有一次遇到一只松鼠跑到车前面，车直接停下来等了10分钟，直到松鼠叼着坚果跑远了才重新启动，安全员在旁边哭笑不得。工程师们把这些“翻车案例”全部收集起来，一点点优化算法，到2012年的时候，谷歌的自动驾驶车已经能在高速上实现自动跟车、自动变道、自动超车，甚至能自己通过ETC收费站，不用人接管。

2015年，谷歌的自动驾驶车累计测试里程突破了100万英里（约160万公里），没有发生一起主责事故，这个数据在当时震惊了整个行业——人类司机的平均事故率是每1万公里就有0.3起事故，而谷歌的自动驾驶车的事故率只有人类的几十分之一。同年还发生了一个特别有意思的趣闻：谷歌的一辆测试车在美国加州山景城的居民区以25英里每小时（约40公里）的速度行驶，因为当地限速是35英里每小时，开得太慢被交警拦了下来。交警敲开车窗发现里面没有驾驶员，只有副驾坐着一个戴眼镜的工程师，手里拿着笔记本记数据，当场惊得说不出话，后来还和工程师合影发到了网上，成了全球第一个“自动驾驶车被交警拦下”的新闻，也让很多普通人第一次知道：原来真的有人在做不用人开的车。

2016年2月，谷歌的自动驾驶车遭遇了全球第一起负主责的交通事故：一辆改装版的雷克萨斯RX450h在硅谷行驶时，和一辆公交车发生了低速蹭碰，原因是算法判断公交车会减速让行，于是往前挪了一点点，结果公交车没让，两车的侧面蹭在了一起，事故责任全部判定给谷歌的自动驾驶车。这次事故当时引发了很大的争议，很多人跳出来说“自动驾驶不安全”，但实际上这次事故的时速只有几公里，连人员受伤都没有，比人类司机日常的刮蹭事故轻得多。更重要的是，这次事故之后，谷歌专门优化了“博弈场景”的算法，遇到大车、公交车的时候，不会再默认对方会让行，而是主动保持至少1米以上的安全距离，反而推动了技术的快速迭代。

2016年12月，谷歌把自动驾驶项目从母公司拆分出来，成立了独立的子公司Waymo，名字是“Way Forward in Mobility”（未来出行的道路）的缩写。拆分后的Waymo开始加速商业化落地：2017年，Waymo在美国凤凰城面向公众开放自动驾驶测试乘坐，用户可以免费预约体验；2020年10月，Waymo在凤凰城推出了全球首个完全无人驾驶的商业化出行服务，车里真的没有安全员，用户通过APP叫车，就能坐上一辆没有司机的车去目的地，费用和普通出租车差不多；2022年，Waymo在旧金山也取消了安全员，开始全无人商业化运营，截至2024年，Waymo的累计测试里程已经突破了3000万公里，商业化订单覆盖了超过10万用户，是全球商业化落地最成熟的自动驾驶公司。

Waymo的路线被行业称为“跨越式路线”：就是直接研发L4级的高度自动驾驶，不需要经过L2、L3的过渡阶段，专门做特定区域的无人出行服务。这种路线的优势是技术上限高，能真正实现“无人驾驶”，但劣势是成本高，早期一辆Waymo的测试车成本超过100万人民币，没法大规模普及。和Waymo的路线不同，特斯拉走的是另一条路：渐进式路线。

六、特斯拉的渐进式路线：用量产车“养”自动驾驶

2014年，特斯拉推出了第一代Autopilot辅助驾驶系统，最初的功能只有自动跟车、自动保持车道，相当于L2级的组合辅助驾驶，需要驾驶员全程扶着方向盘，随时准备接管。特斯拉的核心理念是“数据驱动”：既然自动驾驶需要海量的真实路况数据训练算法，那为什么不先把辅助驾驶功能装到量产车上，让全球几百万特斯拉车主帮忙收集数据呢？

这个思路被证明非常成功：特斯拉的全球保有量已经突破了500万辆，每一辆在路上跑的特斯拉，都在实时收集路面的驾驶数据，比如遇到行人怎么刹车、遇到加塞怎么避让、遇到暴雨天怎么识别车道，这些数据会匿名传到特斯拉的服务器里，用来训练算法。所以特斯拉的Autopilot迭代速度特别快：2016年升级到第二代，支持自动变道、自动上下高速；2019年升级到第三代，支持识别交通信号灯、自动泊车、自动导航辅助驾驶（NOA），能在高速和城市快速路上自动超车、自动变道、自动下匝道；2023年推出的FSD（Full Self-Driving，完全自动驾驶）测试版，已经能在城市道路实现自动左转、自动避让行人、自动通过无保护路口，甚至能自己找车位停车。

不过特斯拉的路线也一直伴随着争议。2016年，美国发生了一起特斯拉Autopilot致死事故：车主开着Autopilot在高速上行驶，全程没有接管车辆，结果车撞上了一辆横穿马路的大货车，车主当场死亡。事故调查发现，当时的Autopilot系统用的是摄像头方案，因为大货车是白色的，和明亮的天空颜色接近，算法没有识别到障碍物，而且车主长时间没有碰方向盘，系统没有触发报警。这次事故给所有用户敲响了警钟：L2级的辅助驾驶不是自动驾驶，驾驶员必须全程保持注意力，不能脱手、不能玩手机、更不能睡觉，安全责任依然在驾驶员身上。

特斯拉的优势是成本低，因为它的传感器全部用摄像头，不需要昂贵的激光雷达，所以一辆带辅助驾驶功能的车，成本只比普通版高几万块，能让普通消费者用得上。但劣势是纯摄像头方案在极端场景下的可靠性不如激光雷达，比如暴雨天、黑夜、隧道里，摄像头的识别准确率会大幅下降，所以特斯拉现在也在逐步加入激光雷达，未来会往L3、L4的方向升级。

七、中国的加速度：从追赶到领跑

很多人不知道，中国的自动驾驶起步其实并不晚。2000年左右，清华、上海交大、国防科大等高校就开始了自动驾驶的基础研究，2011年，国防科大的无人车“红旗HQ3”首次完成了从长沙到武汉的2300公里自动驾驶测试，全程平均时速超过100公里，是国内第一次长距离自动驾驶测试，比美国的“Navlab横穿美国”晚了16年，但已经证明了中国在自动驾驶领域的技术实力。

真正让中国自动驾驶进入快车道的，是2013年百度启动的自动驾驶项目。2015年，百度的自动驾驶测试车首次完成了北京五环的自动驾驶测试，2017年，百度开源了全球首个自动驾驶开放平台“阿波罗（Apollo）”，把自动驾驶的核心代码、算法工具、测试数据全部免费开放给全球的开发者，就像当年安卓开源手机系统一样，直接推动了自动驾驶技术的普及。目前全球已经有超过10万开发者使用阿波罗平台研发自动驾驶技术，国内的很多车企、自动驾驶公司，都是基于阿波罗平台开发自己的系统。

百度在自动驾驶落地方面走得更快：2019年，百度在长沙开始测试自动驾驶出行服务，用户可以通过APP免费预约乘坐；2021年，百度推出了自动驾驶出行品牌“萝卜快跑”，在长沙正式启动商业化运营，是国内首个实现商业化落地的Robotaxi（自动驾驶出租车）品牌；2022年，萝卜快跑在北京亦庄、武汉、重庆等地拿到了全无人驾驶的商业化运营牌照，也就是车里不需要安全员，完全由自动驾驶系统开车；2023年，萝卜快跑在武汉的运营区域已经覆盖了300多平方公里的城区，累计服务用户突破了1000万人次，2024年，萝卜快跑在武汉的单日订单量已经突破了1万单，相当于60多辆传统出租车的单量，而且全无人驾驶的比例超过了90%，也就是说大部分订单都是车里没有安全

员的安全员占比已经不足10%，大部分订单都是完全由自动驾驶系统独立完成的。除了百度，国内还有好几支自动驾驶的“主力军”也在快速落地：比如2016年成立的小马智行，已经在硅谷、北京、上海、广州拿到了自动驾驶商业化运营牌照，2023年还和阿联酋的阿布扎比投资机构合作，把Robotaxi开到了中东地区，成了中国自动驾驶技术出海的代表；2017年成立的文远知行，已经在广州、北京、郑州等地运营无人驾驶小巴、无人驾驶环卫车，甚至还有无人驾驶货运车，2023年拿到了阿联酋阿布扎比的全球首个自动驾驶路测牌照，把中国的自动驾驶技术输出到了海外；还有依托滴滴网约车平台的滴滴自动驾驶，已经在上海、广州、苏州等地运营Robotaxi，用户直接在滴滴APP里就能叫到自动驾驶车，和打普通网约车的流程一模一样，2023年滴滴的自动驾驶测试里程已经突破了1亿公里，是国内测试里程最多的自动驾驶公司之一。

国内车企也没闲着，走的是和谷歌Waymo不一样的“渐进式落地”路线：就是先把辅助驾驶功能装到量产卖给普通消费者的车上，让用户先体验，再一步步升级技术。比如小鹏汽车2020年推出的NGP高速导航辅助驾驶，能在高速上自动超车、自动变道、自动下匝道，2022年推出的城市NGP，能在广州、深圳等城市的城区道路自动跟车、过红绿灯、避让行人，2024年推出的XNGP，已经能在全国所有城市实现城市道路的自动驾驶，不需要提前测绘高精地图，用户花几万块选装辅助驾驶包，就能体验到接近L4的驾驶功能；还有华为的ADS 2.0高阶智能驾驶系统，搭载在问界、阿维塔等车型上，2023年在深圳、上海等地实现了不依赖高精地图的城市自动驾驶，能自动避让突然窜出来的外卖车、电动车，甚至能自己通过没有红绿灯的无保护左转路口，很多车主说“比自己开还稳”。

现在行业里有一个很有意思的争论：到底应该走“激光雷达派”的路线，还是“纯视觉派”的路线？特斯拉是纯视觉派的代表，认为人开车只靠两只眼睛，所以自动驾驶也应该只靠摄像头就能实现，不需要昂贵的激光雷达，这样成本低，容易大规模普及。而Waymo、百度、小鹏等是激光雷达派，认为激光雷达相当于给车装了个超级精确的“尺子”，一秒钟能发射几十万束激光，测出周围几米到几百米内所有障碍物的距离，精度能到厘米级，比你用卷尺量东西还准，在黑夜、暴雨、隧道等摄像头看不清的场景下，激光雷达的可靠性要高得多，虽然贵一点，但安全更重要。这个争论从2010年吵到现在还没有定论，不过现在行业的主流