回顾过往百年，人们对于未来科技的想象，要么大大超过现实，要么显得过于保守。
2015年，埃隆·马斯克曾提出：两年内道路上将有自动驾驶汽车行驶。
当时这一观点在图灵获奖者斯发基斯看来过于乐观。“以深圳这样的大城市为例，自动驾驶汽车和人类驾驶汽车共同行驶在城市道路上的情况，几十年内都不会发生。”
斯发基斯的理由是人类可以独自学习，预先设想各种场景，处理许多复杂的问题，但计算机离这个情况还很远。要计算机帮助人类制定决策，又不过分干预人类，还有许多问题值得讨论。
随着自动驾驶技术在商业领域的高速发展，现实问题不断被推到台前，尤其是责任问题。
谁来为事故负责？是驾驶者还是平台方？这是一个消费者最关心，厂商不可能回避的问题。
L4及以上级别的责任事故认定相对简单，这意味着在没有司机的情况下，厂商可能要为事故负主要责任。L2级别时，主要责任也通常在司机方，这一点在厂商的对外口径中也是一致的。
L3级别就像是人工智能半熟未熟的状态，计算机可以帮助制定一些决策，但是又不能做完大部分决策，有需要司机接管的状态。于是乎，这个阶段的责任认定相对麻烦。
前不久，深圳通过《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》（以下简称《条例》），对自动驾驶车辆使用管理发生交通事故时权责认定做出划分。
该《条例》的实施，在很大程度上填补了国内关于L3级别以上自动驾驶责任问题划分的空白。
这背后暗含的信息是，当一个新兴行业走到需要深度讨论伦理、法律法规等问题时，通常代表着它已经走过了最早的技术尝试阶段，商业化近在眼前。
壹：自动驾驶：人工智能的商业见证者
2021 年，人工智能行业提交的专利数量是 2015 年的 30 倍以上，中国的专利申请数在世界上占半，并获得约 6%的授权。
工信部日前公布的数据显示，我国人工智能（AI）核心产业规模超过4000亿元。根据9月1日2022世界人工智能大会治理论坛上发布的《2021全球人工智能创新指数报告》，世界人工智能产业，进入第一梯队的只有美国和中国。
随着人工智能发展取得积极成效，各行各业的生产方式在重塑，生产效率在不断提升。
智能交通的路网建设、能源水利基础设施的智能化、工业企业通过上云实现降本增效，都是人工智能与实体经济深度融合的成果。
截至2021年9月，中国共有880家人工智能企业，排名保持第二，相比2020年同比增长约7%；人工智能企业累计获得462亿美元的投资，排名第二，平均每家企业融资额为0.53亿美元，排名第一。
在上述这些惊人的数据中，有一点是我们不能忽略的，那就是这些公司往往甩不掉“烧钱”的标签，随便拿几家近年上市公司的招股书来看就能发现，负数成片。
人工智能火了这么多年，商业始终是其中的一个软肋。
众所周知，缺乏好的商业前景，会让创业公司增长停滞，巨额亏损，融资上市困难，即便是大公司也会越来越不接地气，相关的部门要么逐渐变成纯研究部门，要么逐渐成为其他业务的一个附庸。
而说到商业应用，进展最明显的还是在自动驾驶领域。
在中国，百度的萝卜快跑7月份累计订单量超过了100万单，运营范围遍及北京、上海等10多个城市，本月初，重庆和武汉分别开放了萝卜快跑的全无人商业化运营，为我国无人驾驶的商业化和规模化扩张，提供了国际领先的政策环境。
百度深耕人工智能领域十年，从最底层AI芯片昆仑，到飞桨深度学习平台，再到预训练大模型等都有布局，累计研发投入超过1000亿。
正是因为有着长年的人工智能行业积累，在带领自动驾驶行业走向商业化的过程中，百度显得要更游刃有余。
在近日召开的世界人工智能大会上，李彦宏还提出了一个新颖的观点，他认为比起L3，L4可能会更先进入商业化。
贰：跳过L3，一种基于现实的考量
以前大家认为，无人驾驶离我们还很远，连图灵奖获得者斯发斯基都认为，实现完全无人驾驶可能需要几十年。
因此人们把希望更多地寄托在L2+这样的渐进式路线上，认为自动驾驶的技术路线是先实现L2，再实现L3，最后是L4，L5。国家相关部门的政策配套也是先L2，再L3，然后才考虑L4。
按李彦宏的观点，L2之后率先进入商用的很可能是L4，而不是L3。
因为L2和L4的事故责任界定都是清楚的，L2出了事儿，责任在司机，这就是为什么主机厂商不管认为自己的自动驾驶能力有多强，永远都会说司机仍然要为事故负责。
L4的责任界定也是清楚的，没有司机的情况下，运营商自然要为事故负责。L4和L5的区别是L4是限定范围的无人驾驶，L5是不限定范围的无人驾驶。
L3就不一样了，司机在需要的时候进行接管，这就使得事故责任很难界定，因此，李彦宏认为L3的普及需要更长的时间。
此外技术和成本也是一个非常重要的现实考量。
相较特斯拉、蔚来和小鹏等通过自研L2逐步突破到L3的方式，AI公司因为有人工智能的技术积累，是有能力越过L3直接普及L4的。
自动驾驶产业有一个相当长的链条，包括芯片、传感器、汽车、高精地图、AI平台这些节点在内，如果有一个平台可以在每个环节都做到精益求精，L4的未来似乎也并不遥远。
拿地图来说，原厂地图有多难用，谁用谁知道，都宁愿装个手机支架在车厢内，直接看手机地图。
其后OEM与专业图商合作，车载地图的体验基本能做到与手机地图一致，功能仅限于导航定位。
Apollo发布的百度地图汽车版2021，在功能体验上则颠覆了大众对地图的认知，交互体验上与车辆的硬件充分结合，提供AR导航、多屏互动等多种交互手段，支持领航辅助优先、领航辅助路线可视化展示，便于用户提前感知道路变化，并实现人工驾驶和自动驾驶自然流畅的接管。
此外，经济因素也是百度提出可以直接跨越L3的一个现实支撑，要想普及，成本就必须降下来。
去年6月，天风证券对Apollo Moon进行成本收益分析，认为在不考虑安全员的情况下，Apollo Moon 已经达到经济效益持平 传统出租车的临界点。
报告认为， Robotaxi 有望率先在车路协同完成度高的城市与路段普及， 商业化进程亦取决于法规政策落地与政府推动。预测 MaaS 商业化落地的时间维度在 2025-2030 年期间：2030 年在 Apollo GO 覆盖 100个城市。
简而言之，百度Apollo在自动驾驶上筑起的竞争壁垒已经足够厚实，完全可以反哺到L4级自动驾驶的研发，进一步实现技术升级和产业落地。
叁：智能觉醒：近在眼前的未来
一个新事物，从“无人看好”到“无人能及”，决胜往往就在“坚持”二字。科技创新，尤其如此。
我国自动驾驶技术处于世界前列，但机会也稍纵即逝，需要持续推动制度创新，进一步突破政策瓶颈。
有调查显示，83%的中国人接受自动驾驶技术，中国消费者对汽车网联化、智能化的需求，以及欢迎程度、容忍程度等都比较高。
车厂也在主动拥抱自动驾驶。很多汽车主机厂意识到，从零开始做自动驾驶研发，既不经济又不高效，且没有竞争力，更愿意和百度等有技术支撑的平台合作。
传统车企如沃尔沃、一汽红旗、捷豹路虎、比亚迪、北京现代等多个国内外车企均是Apollo生态内一员。
从实践情况来看，百度自动驾驶的技术进步速度远超预期。
李彦宏在2022年WAIC世界人工智能大会说：“当我们要在一个城市的某一地区获得自动驾驶运营资质的时候，技术上一般只要20天左右的准备时间就可以了，因为技术的通用性已经很好，我们的自动驾驶不是通过对特定区域的过渡拟合来实现的。”
目前，与Apollo合作的国内外主流车厂有30多家。百度旗下的集度汽车，也是Apollo的合作伙伴。
今年6月，集度发布了首款机器人概念车robo-01，量产车型将于2023年上市。它是一款可以自由移动、自然交流、自我成长的智能汽车，体现了汽车的“智能觉醒”。
根据麦肯锡的研究报告，中国未来很可能成为全球最大的自动驾驶市场，预计到2030年自动驾驶相关的新车销售及出行服务市场规模将超过5000亿美元。
由于中国公路交通网络，暂时还不能通过实时的信号灯调节和车路协同，提升通行效率，降低事故发生率，城市拥堵让很多人在路上浪费了大量的时间。
各地为了缓解交通拥堵，不得不实施对汽车的限购限行政策，这遏制了本来应该有的消费需求，也不能根本解决问题。
据百度在各地的实践数据，通过对交通网络的智能化改造，可以让通行效率提升15%-30%。
眼下，百度的智能交通方案已经在全国50多个城市落地实践。交通部已经正式将百度列为交通强国的试点单位，在高精地图、智能汽车、智能道路、云平台、智能交通产业生态发展等方面开展试点。
今天，超过10个城市的市民可以体验到萝卜快跑的自动驾驶服务，自动驾驶离我们已经很近。
随着通行效率的提升，对汽车的限购限行政策很可能成为过去，这些都建立在汽车“智能觉醒”的基础上。