从定义上来看，自动驾驶距离我们的今天很遥远。可事实并不是这样，自动驾驶并非概念，也并非科幻，就发生在我们的眼前。
2017年5月底，虎嗅受宝马邀请，来到德国慕尼黑的宝马总部。这次拜访的主要目的是观摩、学习，以及亲身感受。没错，我在慕尼黑A9高速公路上以130公里/每小时的速度用宝马的自动驾驶功能兜风。
不过就跟所有的驾校一样，在学车之前，要先学会交规，自动驾驶也有专门的理论依据。虽然汽车是传统工业的代表，但是自动驾驶依靠的是传感器、数据、人工智能等等这些联网技术。从某种意义上讲，自动驾驶和汽车看似是相关的两种事物，固有属性却是截然相反的。
从入门到精通第一步：啥是自动驾驶？
慕尼黑鲜有高楼大厦，他们那里有个不成文的规定，“建筑高度不得超过最高的教堂”。因此在慕尼黑，两、三层楼高的小房子随处可见。当地绿化做的也非常好，从慕尼黑机场，到位于Highlight Towers旁边的INNSIDE酒店，我看到的树比看见的人还多。
这种环境清幽的地方非常适合学习，所以就先来科普一下自动驾驶。目前来看，自动驾驶没有明确的行业标准，只有一个模糊的功能分级。而且，这种分级制度也是因厂商而异的。宝马把自动驾驶分为5级
从职责和车辆可行驶的功能上来看，各级之间的界限不是很明确。这主要是因为自动驾驶目前仍处于发展期，没有明确定型的标准在我看来反倒是应该的。
当然，无论是位于分级中的哪个阶段，都需要运用数据。不同级别的自动驾驶对应了不同级别的数据，从生产数据的环节开始就体现了不同。
从入门到精通第二步：如何产生数据？
在自动驾驶中，产生数据的部件主要是传感器。如果从传感器识别来看1级到5级的自动驾驶就会发现区别还是很明显的。4级和5级在传感器上几乎是一致的，不同的地方在于处理数据的方法。这个我会放在下面的章节去讲。
从左到右依次为：1级、2级、3级、4级、5级
正如图中所示，传感器也因为职能的不同而分为很多种。宝马所采用的传感器为：激光雷达、雷达、相机。根据行驶场景的划分，这三种传感器对应了两种不同的功能：HAD和FAD。
HAD对应的是Motorway Pilot，负责在高速行驶的大范围检测，周围环境要求低复杂度。因为这种检测比较粗略，因此HAD只适应低复杂度的路面状况。
HAD的传感器主要识别区域在车辆的前方和后方，如下图所示。
FAD则对应的是城市交通，以车辆为中心，360度都覆盖了传感器识别区域。同时短、中、长距离拥有额外的激光雷达、雷达和相机。这就让车辆拥有了在复杂路段自动驾驶的功能。之所以高速行驶过程中不使用FAD，是因为FAD对于计算量的要求比较高，而高速路段相对于城市路段来说更简单，采取HAD比FAD能节省成本。
从入门到精通第三步：如何应用数据？
传感器产生的数据叫做Raw Data，这种数据需要通过机器加工处理才能被应用汽车的控制上。这一步中，汽车和网络都要进行计算量输出，才能满足自动驾驶的数据需求。正如下图所示，数据经过处理，变成了执行信号，然后汽车就可以依据此来做出判断。
计算输出端分为两种：本地和云。本地计算能力要小于云端，但是延时低。所以宝马自动驾驶系统中，本地处理的基本上都是把数据进行一次粗略的过滤以及功能调用。但是宝马实际上并不擅长于本地计算量的输出，这也就是为什么他们要和英特尔联盟。
而在云端，宝马的解决办法是采用人工智能。因为传感器产生的均为影像文件，所以自动驾驶所产生的数据量是非常精准且庞大的，在现阶段看来，数据洪流最好的解决办法就是人工智能。
在他们的计划中，这项业务并不需要拆分出来独立运营，因此宝马的人工智能所服务的行业更为垂直（汽车），就像是一道“完形填空”。这种做法的开发成本更低，能够更快的满足自动驾驶需求。
既然说到了云，那就不得不提及5G。汽车作为移动终端，它与云的交流方式只能依靠移动网络。目前4G的通道还不能够满足自动驾驶对云端的需求量，所以宝马4级和5级的自动驾驶车型只能等到2020年以后，即5G商业化的时候才会出现。
从入门到精通第四步：没时间解释了，快上车
自动驾驶是以上所有内容的整合应用，再此次慕尼黑之旅中，我参与了宝马在高速路段以及城市路段的两种自动驾驶演示。也就是上文提到的HAD应用和FAD应用。
高速路段：
德国的政策比较拘谨，也比较保守，可以实测自动驾驶的道路少之又少。而宝马用来测试自动驾驶的这条高速公路名叫A9高速公路，是慕尼黑通往纽兰堡的必经之路。
正因为这是一条已经商业运作的高速公路，我在登上汽车的一刹那还是比较害怕的。毕竟要把命交给机器手里，这或许也是自动驾驶将来要面临的问题。
工作人员告诉我，在宝马自动驾驶系统中，高清地图已经预设好了道路的限速，并通过实时路况分析，选择最适合的速度前行。刚进入A9高速公路，我们的速度是100公里/每小时。开了有5分钟左右，我的担忧和顾虑逐渐好转，询问工作人员能否手动干预速度。工作人员的表示是肯定的，所以他把速度调到了130。
想象一下，在一条高速公路上，没有司机的情况下以130公里/每小时的速度狂飙是种什么感受？非常刺激。在经历过“生死时速”之后，工作人员向我介绍了方向盘周围的蓝色光圈。他说这是一种计时器，目前宝马在高速公路上的自动驾驶功能只能开启10分钟。10分钟过后驾驶员需要继续手动驾驶。
原因是现阶段自动驾驶并不能取代司机，而是一种辅助驾驶。这10分钟时间是用来给司机打电话、查阅地图、吃个面包、喝杯咖啡等等。下一次开启需要手动驾驶约20分钟左右，不过这个时间是暂定的，以后还会根据具体市场反响而更改。若10分钟到了驾驶员还未归位，那么车辆会在路边紧急停车，并等待驾驶员归位。
这里面有两个原因：1.宝马认为现在自动驾驶还没有发展到一个高度，通道、计算这些周边设施不完善，出于严谨的态度，宝马将现阶段的自动驾驶归类为辅助功能。2.科技发展的速度超过了国家法律法规，但是要汽车作为产品是要销售的，因此要把功能限制在相关条例允许的范围之内。
在车的后座上，可以看到数据经过机器的计算变成了动态的图像，用来反馈车辆周围的环境。不过这些图像仅仅是在开发时才会让乘客看到，实际销售的产品中，消费者看不到这些影像，只有宝马的云端才可以收到。
城市路段：
城市路段相对于高速路段要复杂很多，所以德国并没有允许自动驾驶在城市交通网络实测。宝马的测试地点位于慕尼黑一个废弃的机场，通过白线以及其他车辆来模拟城市复杂的交通路况。
很酷，对吧？城市路段需要更高的精度，以及更大的计算量。在宝马未来的产品销售中，应该会是宝马7系才会搭载这个功能。
城市路段没有高速路段的“10分钟”持续时间，工作人员表示因为目前没有道路实测，所以不好判断这个时间应该是多少，但是终究是要有的。当然，城市路段的自动驾驶和社交网络是脱不开关系的，虽然不建议司机视野离开前方，不过切换成自动驾驶以后，可以拿出手机偶尔刷一刷朋友圈。
其他功能：
自动驾驶所包含的事物很多，宝马自动驾驶提供了一些紧急情况的处理。机器对于事物的响应速度是要超过人类的，所以这些紧急情况大多类似于前方突然刹车，或者人类视野外突然出现的障碍物等等。
图中的功能是紧急停车。在前方突然出现障碍物时，车辆会自主做出急刹车的决策，不需要先将信号反馈给司机，再等司机做决断。
机器对不同状况的抉择来自于神经网络，处理速度要比人类快几千倍不止。以往的辅助驾驶需要驾驶员定夺判断，比如前方出现车辆，这时候往旁边打方向盘会比以往轻松很多，因为机器已经开始对紧急避让做预处理。但是宝马的自动驾驶会优先人类一步，做出更优的选择，尤其是这种性命攸关的情况发生时。
入门到精通第五步：如何应对市场需求？
宝马的3级和4级自动驾驶功能将会率先搭载在宝马7系上，这是无可厚非的，旗舰产品也理应享受这样的待遇。但是请注意，这不是“试水”，德国人能拿得出手的产品，一定是万无一失的产品。所以未来的7系车主没必要担心自动驾驶会出问题，至少我已经帮你们检测过了。
自动驾驶的市场并非以往整车厂商擅长的硬件盈利模式，它依赖于数据、云和软件，这就使得宝马必须要开辟一条内容服务的道路。我在2017年4月份的时候曾和宝马集团的董事，萧绅博（Peter Schwarzenbauer）有过一次专访。他同意我的观点，从技术角度看，宝马是完全没有问题的，但是如何切入商业，却成为了宝马自动驾驶能否拓宽的关键。
宝马之所以选择7系还有一个原因，宝马7系的盈利空间大，允许他们添加内容服务生态。若想要把自动驾驶加入“全家桶”（7系，5系，i等等），那么宝马就需要压低每辆车使用自动驾驶所带来的成本。
而自动驾驶商业化初期，压低成本这件事想都不要想。好在的是，宝马的自动驾驶是一种模块化技术。如果不能压低成本，那么宝马会把部分功能从自动驾驶中提出来，再安装到其他车型上。这样的做法在现在看来是一举两得：又能让宝马车主享受到车联网技术特有的驾驶体验，又能加大自动驾驶的生态布局。