如果解决不了这些问题，自动驾驶在中国只有死路一条。
最近这几天，两条新闻又将“自动驾驶”这一概念推进了人们的视野;再加上最近国内外不少科技公司已经把自动驾驶车辆放到了开放道路上进行路试，这项看起来高大上的技术似乎在一夜之间就变的触手可及了。
但事实真如表面上看起来的那么美好吗?自动驾驶真的能在神州大地上遍地开花吗?
三条利好新闻
先看第一条新闻：一家名为DeepMap的美国公司于近期完成了2500万美元的A轮融资，至此，这家去年才刚刚成立的公司已经完成了总规模3200万美元的融资。
那这家直译为“深图”的公司到底什么来头，为何能在短短时间内拿到如此巨额的风投呢?
原来，DeepMap是一家自动驾驶领域的技术公司，公司的主要业务是高精度地图的研发。按照DeepMap的官方阐述，其拥有的绘图技术精度可以达到厘米级，另外系统还支持自动驾驶车辆的精准定位，处于DeepMap平台中的车辆可以彼此之间共享实时信息更新。而这些对于自动驾驶来说正是必不可少的辅助条件。
再看第二条新闻：特斯拉于近期开启了新一轮针对Autopilot硬件套装的软件升级。换言之，就是特斯拉通过已销售车辆的外部摄像头传感器，以“短视频”的形式采集的数据，并以此助力其自动驾驶技术研发。
根据外媒的猜测，特斯拉之所以要收集此类的视频信息，是希望通过类似众包形式的数据收集，帮助其自动驾驶系统更好地识别车道线、道路标识以及其他需要辨别的视觉线索。并且根据特斯拉官方的说法，被收集到的视频并不会与采集的车辆直接关联，所以即便黑客攻破了数据系统，也未必能找到数据的源头。
最后再来看第三条新闻。日前，有海外媒体称德国已通过立法为自动驾驶汽车开道，未来德国将允许车辆自动驾驶系统在公开道路测试，而这也是德国首部真正生效的关于自动驾驶汽车的法律。
但法律还是对自动驾驶车辆上路进行了许多细化规定，比如测试时驾驶席必须有专职司机监控，但驾驶者的双手允许离开方向盘。此外，立法还要求带有自动驾驶功能的汽车需安装一个类似飞机“黑匣子”的装置，以保证在出现交通事故时可以明确责任划分。
但即使是这三条利好新闻，也无法掩盖自动驾驶在我国将会面对的种种困难，甚至于这两条新闻本身就暴露出了自动驾驶在发展道路上的一些致命阻碍。
问题一：高精度地图
就着之前的新闻继续延展开，先说说高精度地图的事。
与普通的地图相比，高精度地图包含了车道数量、车道线类型、车道宽度等详细信息，而车辆通过自身摄像头的视觉处理、雷达探距、卫星定位技术，结合高精度地图上已知的车道数量换算出汽车行驶的车道，从而来完成车道保持等工作。
简单举个例子，现阶段特斯拉autopilot其实只是二级自动驾驶，它能做到的仅仅是在全自动状态下保持当前车道的行驶和半自动状态下进行车道的变换。换言之，特斯拉能够自动行驶，完全是依赖于摄像头对路面划线的识别和雷达对于周围车距的判断，如果把特斯拉扔到一条没有路面划线且没有前后车的道路上，所谓的自动驾驶功能就直接抓瞎了。
而想要达到真正意义上的自动驾驶、也就是五级自动驾驶，那么最基本的条件之一就是得让车辆知道自己的精确位置，而在此基础上车辆才能进行一系列更为高级的操作。
那么问题来了，DeepMap联合创始人兼CEO James Wu表示：“自动驾驶汽车需要精准的绘图和定位技术支持，以建立更高的安全性和更有效的车辆决策。而高精度地图平台的部署非常昂贵、艰难且耗时，所以我们的团队希望帮助汽车类企业更快、更高效地实现他们的自动驾驶研发目标。”
与正常地图的绘制不同，高精度地图因为包含的元素太多，且对质量的要求很高，导致绘制工作成为一项累活重活，再加上我国路网的里程数、密集程度和复杂程度远超国外，导致想要绘制全国范围的高精度地图几乎成了一项超级工程。
所以目前看来，也许先从个别大城市开始试点绘制高精度地图才是最为实际的做法，毕竟一线城市的人口密度更高，再加上一线城市消费者对于新技术的接受程度相对较高，且购买力也更强，在自动驾驶初期能够带来更高的效率和推广效果。
但别高兴的太早，高精度地图绘制公司还会面临另一个非常实际的问题，那就是政府对于绘制高精度地图这件事的态度。
我们都知道，任何地图测绘行为都是需要提前报备、并在取得批准之后才能进行的，因为地图信息直接涉及到国土安全，更不用说信息如此详细的高精度地图了。
此外，不知大家是否听说过“GPS偏移”这件事，具体的内容可以参考知乎上的回答：
虽然对于此事，大家讨论出的结果有的说是为了用矫正芯片创收，也有的说是出于国土安全考虑，但政府对于地图一直有着非常强势的监管控制都是不争的事实。而面对自动驾驶技术不可或缺的高精度地图时，相关职能部门又将会采取怎样的态度、会对整个产业造成怎样的影响呢?我们暂时还不得而知。
问题二：黑客隐患
接着说刚才的第二条新闻，特斯拉通过自家车型的车载摄像头记录短视频，以此来帮助完善自动驾驶技术。对此，大多数人在第一时间想到的就是自己的隐私安全，包括自己的行踪是否会被特斯拉监控、所拍摄的视频是否会被心怀鬼胎的黑客所监控。
但是我想说的是，自动驾驶面临的安全问题其实远远不止隐私安全。
自动驾驶，顾名思义，就是车辆在不依靠驾驶员的操作下自行完成行驶过程，那就意味着电脑对整台车在硬件层面享有100%的控制权。那么问题就来了，一旦自动驾驶车辆的系统被破解之后，整台车就变成了一辆大号的遥控车，而后《速8》里的那一幕可能就会真实上演了。
那么自动驾驶的车辆真的能被黑客破解吗?答案是肯定的，而且已经有人这么做过了。
比如国内某名称为三个数字的互联网公司安全中心工程师就曾经成功破解过一辆特斯拉车型。
在他看来，对于汽车有很多种攻击途径：OBD盒子、WI-FI、蓝牙、车机APP、车联网平台……它们都要经由CAN总线进行控制。如果CAN总线安全，那么即使黑客利用上述途径，对车耍花招，汽车整体安全还是可以被保证，这些花招都仅仅是“娱乐”而已。但是，如果CAN总线不安全，这样的汽车就可以受到致命攻击——你拿着车钥匙也没用，这车现在属于控制了CAN总线的黑客。
所以理论上只要攻破了汽车的CAN总线，那么黑客就几乎能执行对车辆的所有操控，自然也包括对车辆行驶机构的控制。
此处手动@一下各位特斯拉的车主，以后每天早上起床看到自己的爱车还安安静静的停在车位里，心中是否会响起田馥甄的那首《小幸运》呢?
问题三：人机如何共存
如果自动驾驶车辆能够完全自主的上路行驶，那毫无疑问，它们所遇到的最大麻烦将会是广大的人类驾驶员。
目前阶段，对于一台自动驾驶的车辆来说，除了正常的巡航外，完成变道、转弯等操作在技术层面都是可以完成的。但是千万不要忘记一点，马路上并不是只有你一台车，一旦自动驾驶车辆真的来到开放道路，那它面对的将会是无数人类驾驶员驾驶的车辆。
如果一时间难以理解这段话是什么意思，那先让我们来看个真实案例。
在今年的3月，美国亚利桑那州发生一起交通事故。涉事双方分别为一辆有人驾驶的本田CRV和一辆Uber的自动驾驶汽车。据警方在事后给出的调查报告介绍，CRV的司机当时在路口左转，对面一共三条车道，左一和左二车道的司机均已减速让行，但第三条车道的Uber车辆因为盲区的原因并没有侦测到这台CRV，最终制动不及发生了碰撞。
虽说此次事故是CRV司机全责，但如果用老司机的眼光来看，你发现身边车道的车辆同时开始减速，那么自己势必会跟着减速，经验会告诉你前方的道路一定是有什么特殊情况。
也许未来的无人驾驶可以在大数据的累积下学会更加多维度的驾驶行为，但在现阶段，仅仅依靠雷达判断路况的无人驾驶更像是只会死死盯牢前方的实习期驾驶员。
而人机如何在道路上共存的问题不仅于此，甚至自动驾驶车辆如何自主变换车道都是一个不小的问题。
人类驾驶员想要变道，第一件事当然是看后视镜，确认安全车距后打转向灯，然后再完成变道过程。对于自动驾驶车辆来说也是一样，先要用雷达侦测后方车辆的车距，计算双方的速度差，确认安全之后即可执行变道动作。
那么问题来了，按照中国大城市的车流密度，再考虑到目前国内驾驶员的驾驶习惯，除非黄历上写着今日宜出行，一路上碰到的都是刚拿驾照见到转向灯就踩刹车的菜鸟，否则我真有理由相信自动驾驶车辆能在北京的N环上跑一天，只因为被人类驾驶员逼得变不了道。
而这还仅仅是最简单的变道动作，更不用说路口转弯、多车道变窄等等容易与人类驾驶员产生干涉的一系列动作了。
