整齐的车队从港珠澳大桥穿梭过去，驾驶座位上竟然没有人…这是百度无人驾驶汽车借助今年春晚的正式亮相，同时也标志无人驾驶技术正在将曾经的科幻场景，拉进到我们现实生活中来。
汽车行业新风口：无人驾驶
无人驾驶并不等同于自动驾驶。前者依托庞大的云端数据、精确到厘米级的高精度地图和算法程序，实现替代人类成为操控车辆的“司机”，也就是驾驶位上完全可以脱离人。后者则通过ADAS的辅助完成有限条件下的系统自动驾驶，遇到激烈驾驶继续换回人工接手。
无人驾驶与自动驾驶技术界定标准仍按照SAEInternational2014年的制定，共5级：
SAE自动驾驶分类标准
L0-L5：人工驾驶、辅助驾驶、半自动驾驶、高度自动驾驶、超高度自动驾驶、全自动驾驶。百度在借助春晚展示旗下自动驾驶平台Apollo2.0技术成果后，宣布将与北汽集团于2019年前完成L3级别自动驾驶汽车生产，并于2021年前完成L4级别自动驾驶汽车的量产。
以太坊基金会2022 Q4分配437万美元奖励给55个项目和社区:金色财经报道，以太坊基金会公布2022年第四季度受赠项目及分配信息，第四季度分配的总奖励资金约为437万美元，受赠类别分为社区与教育、共识层、密码学和零知识证明、开发人员经验和工具、一般研究、执行层、间接资助、Layer2、用户体验等。获赠项目包括DendrETH、EthereumPools、Lighthouse、Secure-Signer、P2PZK-Chat、Uncloak等。[2023/2/23 12:24:22]
这里的L3、L4级别仍要求驾驶位上有人。也就是说，环境观察和驾驶操作由系统来完成，但人需要对所有的系统请求进行应答，甚至在极限情况下随时接过汽车的控制权。尽管如此，这两个级别的智能程度均高于特斯拉目前Model系列的那套AutoPilot系统。
看似高高在上的L5级别距离现实生活还遥不可及，但几乎全球各大公司无人驾驶汽车推出时间却统一都指向2020年。为什么是2020年？
数据：到2022年底加密货币用户数量将突破10亿:金色财经报道，据Crypto.com的一份报告显示，2021年全球加密货币人口增加了178%，从1月的1.06亿上升到12月的2.95亿。预计到2022年底，加密货币用户的数量将突破10亿。该报告解释说，2021 年上半年采用加密货币是“显着的”，并补充说增长的主要驱动力是比特币。此外，“各国再也不能忽视公众对加密货币的日益增长的推动。在许多情况下，我们可能期望对加密行业采取更友好的立场。Crypto.com 指出，希望发达国家为加密资产制定明确的法律和税收框架，以萨尔瓦多为例，更多面临高通胀经济和货币贬值的国家可能会采用加密货币作为法定货币。（news.bitcoin）[2022/1/27 9:16:22]
与时间赛跑的互联网+车企
从上面无人驾驶汽车推出时间表分析可以得到更直观的信息，就按照宣布计划来看，谷歌Waymo、百度、特斯拉等科技巨头公司更注重L4、L5级别的无人驾驶技术；而宝马、长安等传统汽车厂商在2020年宣布推出的都在L3级别；其中奥迪领先一步，已经在2017年9月发布的新一代A8上搭载L3级别自动驾驶技术。可以预见，2020年后汽车行业将由此重新洗牌，到时必然会是一阵腥风血雨般的跨行业整合与淘汰。
北京启动2022年国家级高级研修项目选题申报：VR和区块链入选突出重点领域:金色财经报道，北京市人力资源和社会保障局发布《关于开展2022年国家级高级研修项目选题申报工作的通知》，在突出重点领域方面，选题需紧贴虚拟现实、区块链等数字技术领域，兼顾地方和行业发展需求，攻坚关键核心技术，推动传统产业高端化、智能化、绿色化。[2022/1/11 8:41:16]
但要知道，从L3到L4甚至L5级别的技术迭代，研发成本一直是传统车企考虑的事。互联网科技企业拥有领先其他行业的高利润率，但其先天基因里并没有造车能力。早在2014年，苹果公司宣布开启“ProjectTitan”造车项目，三年过去因为各种原因已经终止，就是因为造车技术有难度、成本高且风险大。相反，传统车企经过数十年发展造车技术成熟，但用在新车研发、生产制造、设备采购以及流水线工人、工程师薪水的投入消耗了巨量利润。所以截至2017年底，互联网科技巨头+车企巨头的组合方式已经站队完毕。
报告：到2023年，大约45%的用户将使用加密货币进行支付:10月8日消息，Capgemini的一份新报告估计，到2023年，大约45%的用户将使用加密货币进行支付。使用解决方案如瑞波币使向其他国家汇款更快、更便宜。尼日利亚、越南、菲律宾和其他国民居住在国外的发展中国家已经在使用加密货币发送汇款回国以避免高额交易费用。加密货币还不是主流的支付方式。再过一两年，它可能成为向海外汇款的标准方法，有可能取代诸如西联汇款, 速汇金和WorldRemit。（business insider）[2021/10/9 5:48:33]
一直以来，汽车工业发展都在重点着手解决传统汽车工业中“能源、环境、安全”三大问题。基于纯电动技术的成熟让电动机替代内燃机成为可能，特斯拉Model系列、蔚来、北汽EU系列和EV系列、比亚迪E系列等等就是时代进程下的产物。在此基础上能源与环境问题确实得以改善，那剩下面临最艰巨的任务就是汽车安全问题，解决它的核心关键是汽车无人驾驶技术。
2020减半币种行情播报:根据金色财经数据显示，当前减半币种中，BTC当前价格8704.7美元，24小时跌幅为1.67%；BCH当前价格314.39美元，24小时跌幅为3.26%；BSV当前价格216.38美元，24小时跌幅为5.70%；ETC当前价格7.47美元，24小时跌幅为4.17%；DASH当前价格88.58美元，24小时跌幅为2.33%；ZEC当前价格50.65美元，24小时跌幅为5.19%；BCD当前价格0.6119美元，24小时跌幅为4.48%；XZC当前价格5.19美元，24小时跌幅为3.75%；BEAM当前价格0.56美元，24小时跌幅为4.05%。[2020/2/29]
可以说，电动+无人驾驶是未来汽车基础的展现形式。从拓展新能源到电池技术瓶颈、V2X到ADAS、高精度地图到AI芯片，互联网科技公司和汽车厂商在互相竞争的同时都在和时间赛跑，就看谁能够抢先进入L4/L5级别。表面近乎默契地默认2020年为这一时间节点，实则暗潮涌动中拼得还是技术研发战备速度。这种大环境形势下产生的互惠互利耦合关系更为牢靠，互联网科技巨头庞大资金链协助汽车巨头布局ADAS研发体系和智能生态链。这种合作，正在加速诞生汽车工业新格局。
AI芯片是无人驾驶最大瓶颈
目前无人驾驶领域登场最多的两枚AI芯片，一个来自Mobileye的EyeQ系列；另一个是NVIDIA的DrivePX系列。特斯拉都曾用过它们来配合自家Autopilot自动驾驶系统，但最后因为满足不了马斯克对Model系列车型功能上的升级而分手。原因就是这两枚AI芯片的“算力”均赶不上特斯拉无人驾驶技术的迭代速度。
NVIDIA曾公开透露：自动驾驶从L3升级到L4，计算量会提升50倍。就在说这句话的时候，NVIDIA自家满足L3级别DrviePX2芯片售价是10000美元/个。可想而知未来普通消费者得为配备了L4甚至L5级别芯片的无人驾驶汽车额外付出不少费用。当下，降低AI芯片成本迫在眉睫。
2017年12月8日，特斯拉CEO马斯克与硬件副总裁吉姆·凯勒一同参加人工智能领域A级会议“神经信息处理系统大会(NIPS)”时发言：“JimisdevelopingspecializedAIhardwarethatwethinkwillbethebestintheworld。”由此特斯拉开启自主研发AI芯片项目，马斯克称其将“give10xpoweratatenththecost。”
高性能、低功耗的AI芯片一直以来都是汽车自动驾驶领域最迫切需求，不仅降低制造成本，更能带来“算力”次方级的提升。就在2017年12月，国内初创公司地平线发布了满足L3级别计算需求的ASIC芯片“征程”，其性能功耗比超过NVIDIA第二代DrivePX芯片三倍以上。只是再细致分析其它数据曲线后结论就显而易见：“征程”的绝对算力明显低于DrivePX2，要知道这时候DrivePX2的算力水平也不会超过L3级别。可见国内AI芯片研发还有很长一段路要走，只是距离2020年这一时间节点留给他们的时间不多了。
我们能否买到L5级别无人驾驶汽车？
最终我们普通消费者肯定能买到真正意义上的无人驾驶汽车，但显然不是在2020年。上文我们总结得出电动+无人驾驶是未来汽车基础的展现形式，也是解决汽车安全问题的核心关键。那剩下值得推测的话题是：我们最先能买到谁的L5级别无人驾驶汽车？是特立独行的特斯拉吗？答案可不一定。
半个月前马斯克旗下SpaceX成功发射目前为止世界上推力最强的火箭“FalconHeavy”，并在几分钟后成功回收两枚助推火箭，这是航天领域发展史上辉煌的两笔。但回到汽车领域，马斯克依然面临Model3新车型产能跟不上的困境，之前承诺的月产2万辆，现在最新数据是3个月只生产了1542辆。这样来看，也很难相信正同步进行的自主AI芯片研发项目不受到干扰。
那会是通用、丰田、奥迪这样的传统车企巨头吗？答案也不一定。突破无人驾驶技术瓶颈，需要在解决三大传感器融合、车载通讯模块和AI决策芯片成熟后，最终还需实现厘米级高精度地图数据库，而这是互联网科技巨头们的优势。自此，如果说以后买到的是谷歌、英特尔、百度的L5级别无人驾驶汽车，那还真有可能。
2017年12月18日，北京市交通委网站下发通知，宣布正式印发《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则》。这两个文件正式为北京地区的自动驾驶测试活动提出了管理规范，这是好事情。2020年，很快就要来了。
参考资料：
注释1：SAEInternational对自动驾驶的分类标准；https://www.smmt.co.uk/wp-content/uploads/sites/2/automated_driving.pdf
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