2024年，如果還有人沒聽說過人工智慧，那恐怕就不是一句OUT能夠形容的了。Artificial Intelligence簡稱AI，已經是老少皆知、無遠弗屆的存在。從美國瑰麗七股（Magnificent Seven）、歐洲11家科技巨頭組成的Granolas到中國滬深股市的Al板塊領漲，以及輝達憑借幾顆人工智慧訓練芯片站到市值兩萬億美元的巔峰，其背後都內建BGM，那是AI技術在高歌。Sora快速代替元宇宙，更新著人們的認知，左右著融資市場的詭變。所有的機構和散戶也都在屏息以觀，拭目以待：Al還能漲多久？與此相應，自動駕駛在AI技術的加持下正在闖進我們的生活，它能否成為人類交通出行的普通場景呢？實際上，還有更嚴肅，更切實的靈魂拷問擺在我們面前。
拷問一 丨 自動駕駛的技術障礙和法律風險在哪裏？
輝達創始人兼CEO黃仁勛展示Blackwell GPU（左）
（圖片來源：輝達官方釋出會視訊截圖）
在筆者思考人工智慧在汽車業的發展時，人工智慧正在飛速迎來爆發式增長的時代。一個符號式的代表就是輝達。上個月，全球卷王輝達釋出了全新的芯片處理器：Blackwell GPU。輝達總裁黃仁勛聲稱，該GPU有2080億個晶體管，而去年推出的H100只有800億個晶體管。黃還高調向外界保證，與當前一代的圖形處理單元相比，該芯片在訓練人工智慧模型方面的效能提升了一倍，並且在「推理」方面的能力提高至五倍。
與此同時，人工智慧技術發展帶來了自動駕駛汽車技術的迅速叠代和普及。智駕汽車在中國的滲透率也在逐年走高。據華為預測，到2030年，中國自動駕駛新車滲透率達20%，整車算力將超過5000TOPS，C-V2X（車聯網）滲透率達60%。
然而，自動駕駛技術真的像某些專家所言，遠比人類開車更安全嗎？首先看雷達。雷達對場景的覆蓋理論上不可能做到萬無一失。雖然自動駕駛汽車在面對臨時道路施工和路障錐筒時的宕機熄火機率正在減少，但試驗車發生交通事故的案例仍屢見不鮮。去年在美國，通用汽車就因一起RoboTaxi出租車發生撞人事故而被法院釋出禁駛令，並導致該型號車輛全線停產。目前在中國，已經擴大行駛準許範圍的一線城市機場，自動駕駛出租車的駕駛位上仍然被強制要求配備人類輔助駕駛員，雖然他的手腳不用做動作，但當緊急情況出現時，顯示器會立即發出警報要求駕駛員重新掌控車輛。事實上，目前已經配備L2級自動駕駛技術的上市車輛均有此技術。以奔馳為例，在去年7月和今年3月分別上市的奔馳GLE2024款和全新E級當中，MBUX二代均支持智慧領航限距L2級自動駕駛，但方向盤並不支持長時間的雙手離開，顯示器通常會在自動駕駛開啟幾分鐘後以紅色閃動影像予以警示，讓駕駛者雙手回到方向盤，行駛一段後再以綠色圖示恢復轉向系統在車道內自駕。未來雙手離開方向盤的時間則可以逐漸透過OTA升級進行延長。
再說視覺網路攝影機，即使是最先進的感光裝置，其成像率也就是在千萬級至億級像素之間。而人類的眼球卻有著6-7億像素的成像感知能力。馬斯克的腦機介面雖然可以使盲人腦部的感光神經成功反映出影像訊號，但卻無法完全替代人類眼球的解析度。更何況人類對於車輛的瞬間需求並非網路攝影機可以代替選擇。比如，面對非常情形下事故不可避免，但碰撞物件可選時，怎麽辦？網路攝影機對於「先救老婆還是先救老娘」這種典型的人類二選一課題，恐怕只會以車輛自損程度來進行視覺物件選擇吧。曾幾何時，大客車司機為保全全車乘客，選擇自己一側碰撞的感人事跡，在電子網路攝影機的選擇操控下是不可能發生的。
自動駕駛的網路攝影機與雷達之爭並沒有因為「兩個我都要」的傻瓜答案而結束。技術障礙小到雷射雷達的變化，大到場景完全覆蓋的困難，根本沒有easy模式，也都遠未到解決問題的「比基尼時刻」。相反，如果過快普及，全面開花，導致崩盤和市場逃離的「車諾比時刻」倒是近在眼前。
所以，自動駕駛的法律定義是什麽？這是一個在推進自動駕駛的過程中無法回避的問題。王鳳英、馮興亞等全國人大汽車界代表在去年和今年的提案中均反復強調、持續關註自動駕駛技術狀態下交通事故的責任認定與索賠，希望立法機構盡快出台相關法律法規。
今年年初，路特斯在美國以「特殊目的收購公司 」 （SPAC）方式實作了IPO上市，之後很快便宣布，其自動駕駛車輛在發生交通事故後，廠家將介入並承擔部份賠償責任。應該說，對於路特斯首嘗螃蟹的行為，我們必須予以肯定。但路特斯的低銷量和高價值說明，此舉並非同行都能效仿，而這一觀察物件未來是否真會遇到類似問題，遇到之後到底如何賠償承責，想必會給我們審視自動駕駛技術的發展路徑以新的啟示吧。但在此之前，跟進者的風險永遠是高懸頭頂的那柄達摩克利斯之劍。
拷問二 丨 自動駕駛在經濟學中的邊際是什麽？
北京市試點開通三大文化建築周邊自動駕駛接駁服務
（圖片來源：文遠知行官網）
後疫情時代和地緣政治沖突所導致的經濟學黑洞越來越大。學界開始復讀哈耶克、重讀肯恩斯，甚至認真研究辜朝明關於日本經濟的分析專著，以期找到日本股市暴漲並帶領日本走出失落二十年的可能性，及其背後的理論依據。在這其中，邊際二字被提及最多：國家幹預與產業政策主導的邊際，自由市場的邊際……如果我們翻開肯恩斯的名著【就業、利息與貨幣的通論】，其中很多關於邊際的名詞都是他的首創，比如總需求邊際（Aggregate Demands Margin）、總供給邊際(Aggregate Supply Margin)、邊際效率(Marginal Efficiency)、邊際成本(Marginal Cost)、邊際函式(Marginal Function)等等。
對於新能源汽車、自動駕駛這些新概念的經濟參與者而言，邊際其實就是成本和商業收益之間那條看不見的線。換言之就是能夠讓你收益最大化，過之則不及的分界嶺。而這裏的邊際成本也不僅僅是狹義的「我投入了多少金錢？」「投資報酬率ROE是多少？」「股票市盈率多少倍是安全的？」這樣簡單，否則為什麽輝達20倍P／E都被認為健康可控，而比亞迪、理想汽車不到10倍的動態市盈率卻被認為不安全？其實這些都是看得見的變量。而按照經濟學的說法，全要素成本應該是我們選擇了自動駕駛，沿著這條路義無反顧地沖下去的時候，其他未被選擇的選項所能帶來的最大利益，以及我們為單一選擇所付出的最大代價是什麽？一旦這種邊際被突破，我們為之奮鬥的事業的意義將發生顛覆性的改變，那個時候再回頭是否還來得及呢？
即使單純從收益來看，自動駕駛技術對企業盈利能力的殺傷度也不容小覷。今年年初，蘋果宣布終止並結束自動駕駛電動汽車計畫，這絕不是始亂終棄，其背後有著對技術未來和市場變化的深刻考量與抉擇，更有著對營收利潤的切膚痛感。
去年蘋果的EBITDA息稅折舊攤銷前利潤率為34%，特斯拉和通用汽車都是9%。隨著銷售增長放緩，削減成本也是蘋果的優先事項。同樣在國內，比亞迪的毛利率高達22%，但經過折舊攤銷之後的凈利潤也只有5%多一點。董事長王傳福在開年演講中表示智慧汽車發展的關鍵就是降低成本，他表示有信心將雷射雷達的裝車成本從3000元降為900元。但在「價格戰」的大背景之下，成本壓力和利潤殺手在比亞迪智慧化前進的道路當中會一直伴隨。特別是在4月初小米高調入市後，小鵬、問界均以降價回應，價格戰短期內根本沒有偃旗息鼓的跡象，比亞迪如果在中高端市場上也選擇繼續打壓同行利潤，那麽自動駕駛技術將越來越接近雷軍心目中的邊際線，他到底會讓小米的自動駕駛技術發展到何種程度，會不會點到為止呢？一切尚無定論。但從雷老板的行事風格分析，他敢於在釋出會上坦承「SU7定價絕對虧錢」，那麽自動駕駛對於企業的利潤殺傷力也絕對在他的預判當中。
如果說自動駕駛技術的投入產出邊際關乎企業的盈虧與生存，那麽自動駕駛技術發展的資本報酬率邊際，則與汽車產業發展安全，甚至制造業的未來休戚與共。自動駕駛技術亟需頂層設計，亟需對區域發展進行統籌安排。根據2023年各省級人大工作報告中公布的資訊統計，目前已經有24個省針對新能源汽車智慧網聯汽車自動駕駛技術做出了相應的布局，其中不乏大手筆和大投入。這些布局之間是否會發生沖突，對全國統一大市場的宏觀調控目標形成抵觸？是否會造成全社會總成本和總效益的浪費呢？按照以往的經驗，過快的重復建設與發展，一哄而上、疊床架屋式的建構，往往會帶來不同程度的資源浪費。如此一來，是否會將目前新能源汽車階段性的、暫時性的，由供需矛盾所帶來的產能過剩，變成長期性的、結構性的，難以消化的產能過剩，這是一個非常嚴肅的課題。如果出口海外決戰在時間上和空間上受到巨大的外部壓力與限制，那麽在如此內卷的環境下，國內市場不惜代價地發展自動駕駛智慧汽車，到底是一條光明大道，還是崎嶇不平，甚至前途未蔔呢？這些都不是用情懷和勇氣能夠替代的問題，而是值得我們反復商榷和認真思考的問題。
拷問三 丨 自動駕駛的技術哲學和倫理爭議，是否要放到Al發展戰略當中統籌考量？
坊間有一則著名的笑話：外星人在考察地球報告中認為，地球的主人是汽車，它們以汽油為食。而人類則是寄生在汽車中的生物，他們好吃懶做成天躺在車裏不動。現在，我們只要把汽油改成電，加以自動駕駛技術，就可以將外星人報告轉變成現實了。2022年，法拉利老板慨嘆道「雖然法拉利也願意使用新能源和自動駕駛技術，但作為駕駛快感的代言品牌，他不認為人類會將自己對駕駛的理解、體驗與樂趣，完全交由機械和芯片。」業界一些專家也反思，國外自動駕駛技術的發展停滯，電動汽車的滲透率減緩甚至下降，既有產業政策選擇、地緣政治賽局的被動因素，也有消費者質疑、經銷商虧損和實際使用當中困難重重所造成的客觀影響。不能用傲慢、冷漠、自私和不敢承認失敗這些情緒理由來簡單解釋。
最近中國組織了多場國際間的人工智慧研討會，並釋出了政府及科學家集體宣言和行動指南。這些檔均強調：人工智慧及其技術套用（包括無人駕駛）應當放到AI整體發展對人類社會的影響當中去考量，並且利用國際間類似氣候變遷大會那樣的整體組織模式，進行審慎的、嚴肅的研究和探討。AI不能代替人類的思想，更不能代替人類去執行社會，同樣的，人類也不能把自己的生命安全完全交由AI自動駕駛來處理。自動駕駛技術的發展不能代替駕駛學校，更不能代替人類對自己判斷力、思考力、行動力的培養與保護。
去年，全球招聘公司Nash Squared對全球科技行業領袖進行了一次調查，並在外媒上公布結果。據該組織估計，未來5年，包括人工智慧在內的「自動化」技術將導致制造業和汽車行業14%的工作崗位流失。組裝線工人、品質控制評估員和機器操作員是最有可能被人工智慧取代的崗位。德國谷歌雲(Google Cloud)制造、工業和汽車部門主管蓋布瑞·艾德爾(Gabriele Eder)則對英國媒體表示，在汽車制造領域，人工智慧驅動的機器和裝置「通常可以比人類操作員操作得更精確、更一致」，也就是說在制造過程中需要的人工幹預更少。
當然，汽車行業可以透過人工智慧培訓來讓多余的工人轉崗。這方面中國的教育培訓集中度和效率，甚至較歐美國家更高一些。但崗位切換的一個必要前提是充分就業。目前，過於內卷的國內市場已經導致部份裁員和停產現象，據國家資訊中心統計，2023年中國汽車整車制造業的用工人數已經從2018年的最高峰值減少了近50萬人。這說明汽車新四化的發展的確帶來了一定的副作用。全行業應該盡快遏制住這種趨勢，避免就業崗位的減少，否則轉崗成功的工人也會找不到用武之地。
中國的人口規模、民族傳統、公議良俗有其鮮明的獨特性，社會主義核心價值觀也提倡公民的勤勞奮鬥，努力工作。社會上鮮有否定貶低勞動人民主觀能動性，突出歌頌機器工具替代勞動者的傳播理念。技術進步與拼搏奮鬥並不矛盾，我們不會允許勞動者的工作崗位都被A l代替，甚至將社會治理讓渡給AI，這是絕不可能發生，也絕不允許發生的景象。一句話：人工智慧不應該平替人類工作，人工智慧更不應該消融人類的智慧。回到汽車行業，即使到了某一天，真正實作無人駕駛並完全普及，把大家的時間從駕駛的疲勞和交通資訊處置中完全解脫出來。那麽解放出來的時間，釋放出來的生產力，也必須有的放矢，不能無處安放。
參考今年兩會上車界代表、委員關於自動駕駛的提案，並結合國家發改委、工信部、公安部近期表態及法規條例的內容。個人有一個不成熟的建議，即：分級對待自動駕駛和輔助駕駛技術。盡量避免甚至限制完全無人駕駛技術的宣傳與發展。禁止使用「無人駕駛 」 等誤導性詞匯。再比如：L2級輔助駕駛要加快普及套用，快速積累大數據；L3級自動駕駛重點放在擴大商業套用場景範圍上，加快套用頻次。目前北京、上海等地的自動駕駛核準區域是可以打到自動駕駛出租車的，但實際套用中卻較少有人去使用，實驗數據的積累相對滯後；L4級自動駕駛技術，無論從經濟邊際，還是倫理法理來講，都缺乏推廣普及的場景和充分必要性，短時期內不應該過多支持其發展。
此外，自動駕駛技術在海外市場拓展中也可以拓寬套用場景，積累經驗和數據。國家發改委和工信部近期一直在強調出海協同作戰的必要性，要求各企業加強對外合資合作，利用好自由貿易區和國際貿易協定，穩紮穩打發展汽車出口。同時，結合國內競爭態勢，各部委也要求切實提高新能源汽車市場準入門檻。未來將只鼓勵以小米汽車為代表的高品質企業進行高效率發展，避免一哄而上和低水平重復建設，避免資源浪費。相信一俟頂層設計落實到位，統籌安排和因地制宜的發展戰略行之有效，自動駕駛健康和諧的發展前景是樂觀光明的。自動駕駛汽車在中國分階段、分層次，有步驟地發展，必將為中國新質生產力的形成與壯大，為全球AI引領下技術革命的發展與安全，為人類命運共同體的構建與繁榮，留下自己濃墨重彩的篇章。
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