自動駕駛全面分析系列第三篇，上兩篇是市場分析、技術分析。

13． 歷史

1961 年，斯坦福車是第一輛真正被認為是“自動駕駛”的汽車，可以使用相機和早期版本的人工智能技術繞過障礙物，問題是行動速度太慢，每一米的移動需要 10 到 15 分鐘。

美國國防高級研究計劃局（DARPA）在 2000 年代組織了三次競賽，被譽為自動駕駛汽車發展的里程碑。

2004 年，第一次 DARPA 自動駕駛挑戰賽，成績最好的卡奈基梅隆 Red Team Racing 車隊只跑了 7．5 英里。

2005 年，第二次比賽，斯坦福計算機科學家塞巴斯蒂安·特倫 Sebastian Thrun 一戰成名，耗時 6 小時 54 分鐘跑完 132 英里，卡內基·梅隆大學的 Sandstorm 和 H1ghlander 分列第二和第三名。

2007 年，第三次 DARPA Urban 挑戰賽，卡內基·梅隆大學的汽車 Boss獲得第一，斯坦福大學的汽車 Junior第二，弗吉尼亞理工大學的汽車 Odin 第三。

2009 年，斯坦福大學塞塞巴斯蒂安·特倫 Sebastian Thrun 加入谷歌，完成加州 1000 英里公路測試。

14． 三道關：技術（安全）關、法律關、成本關

技術關：MPD＞1000 萬英里

2015 年起，加州機動車管理局（DMV，Department of Motor Vehicles）要求獲得自動駕駛路測資質的公司每年1月1日之前上交一份自動駕駛年度報告，總結測試過程中所經歷的所有自動駕駛脫離Disengagement 事件，以此來衡量自動駕駛技術的成熟度。

MPD——每次干預數行駛里程，代表自動駕駛汽車每行駛多少里程才需要人工干預一次，它由一家公司報告的總路測里程數除以總干預次數得到，這是目前衡量一輛自動駕駛汽車“駕駛水平”最直觀的指標。

2019 年 2 月，加州車輛管理局公布了最新自動駕駛脫離報告，提交報告的 48 家公司一共部署了 496 輛自動駕駛測試汽車，行駛路程 3，258，074公里，相當于圍繞著赤道跑了 81 圈。

Google Waymo 第一（1 次／11154英里），比去年提升 1 倍（1次／5596英里），平均每跑 17846．8 公里才需要人工接管一次，相當于北京到上海往返 7 次，北京到深圳往返 4 次。

通用第二名（1 次／5205英里）測試車輛最多，有 162 輛。

Zoox 第三名（1 次／2000英里），進步最快，比去年提升 11．5 倍（1次／160英里）。

Nuro 第四，1 次／1028英里。

Pony．ai（小馬智行）第五，1 次／1022英里。

百度第七名，1 次／205．6英里。

蘋果倒數第二，每次人工接管后平均只能撐1．8公里，相當于北京故宮正門到神武門之間的距離，庫克家的自動駕駛只能從皇帝家正門跑到后門，也就個掃地車水平。

Uber倒數第一， 0．6公里更是讓人笑掉大牙，只相當于學校操場的一圈半，看來去Uber當個安全員都要一直手忙腳亂，得加工資呀。

人類其實是非常出色的司機，每1000萬（10＾7）英里才有一次致傷事故，與表現最好的無人車（每次放手可行駛1萬英里）之間的差距是 1000 倍，按照Waymo過去的表現（每16個月翻一番）預計 2030 年能趕上人類。

中國正加快自動駕駛測試示范區建設，但數據較少。

脫離包括被動脫離PDE （PassiveDisengagement）和主動脫離 ADE （ActiveDisengagement），原因較多，可以當做技術實力的重要維度，但不能是全部。