“当其他人投资放缓时，我们将把油门踩到底！”马斯克的豪言背后则是特斯拉不停歇的扩张时间表：最迟在今年6月宣布下一座用于生产电动卡车Semi和Cybertruck的超级工厂选址。这也意味着特斯拉即将开始同时建设柏林4号超级工厂和5号工厂的双线任务。

想要开发出几乎能够适应一切道路状况的无人驾驶汽车，无疑是项极度严苛的挑战。至于实现无人驾驶汽车的具体技术与科学原理，更是让很多业内外人士直呼头痛。但同样重要的是，到底谁最需要无人驾驶汽车？换句话说，无人驾驶汽车在哪些场景下真正具备实用性、经济可行性以及市场生存空间？

早在上世纪五十年代，就有商业公司在报纸上描绘出L5级汽车，在没有方向盘的豪车里，一家人围桌打麻将吃东西，汽车自己驶向目的地。1925年，一个名叫Francis P. Houdina美国陆军电气工程师就尝试给普通汽车加装无线电天线及驱动方向盘、制动器、加速器的小型马达，进而达成坐在一辆车内用无线电控制另外一辆车的目的

千人千面，并非每个人都对无人驾驶汽车感兴趣。因此，我们可能会遇到周围一些思想和行为上偏保守的人的强烈抗拒乃至强行抵制。也就是说自动驾驶必须首先解决的是观念和意识，也就是信任两个字。事实上凡是每当出现一项重大的新技术，我们都会面临这些问题。

车载信息娱乐和自动驾驶系统传输和接收的数据量将变得惊人。这些要求意味着数据存储行业必须像汽车行业一样快速发展。例如固态硬盘(SSD)，将成为汽车系统的一部分。这种存储器看起来不像你插在电脑上的闪存。它是一个芯片，焊接在电路板上，必须能够承受温度和振动，并集成到汽车的车载技术系统中。

巨头的纷纷入局，也让一种声音变得清晰：在自动驾驶作业车、快递车之后，自动驾驶出租车的出现，或许能够成为自动驾驶技术落地的重要场景......目前整体物流成本占中国GDP的15%左右，公路运输更是整个物流成本的很大部分。在这一领域切入，对于自动驾驶技术落地路径更明晰，降本增效，提升安全，是更好的结果。

MPI虽然是一个有益的自动驾驶技术参考指标，但无法全面衡量量产落地、车规安全等方面的技术。因而从今年开始，美国多位自动驾驶公司高管公开质疑将“自动驾驶脱离率”作为核心考核指标并不合理。和加州报告相比，北京的这份路测报告最大的不同，是并不公布各企业的MPI，也不进行横向比较——避免企业弄虚作假，玩数

在实验室条件下成功的产品，往往需要数十年才能成熟应用。第一台蒸汽机早在1712年就已出现，但它直到95年之后才出现在轮船上。“马斯克曾说过一句话，激光雷达的出现，让大家有了技术进步的错觉。”

如果从谷歌启动无人车项目Project Chauffeur算起，人类在自动驾驶的道路上已经走过了第一个10年。10年的发展时间，对于这样一个规模超10万亿美元的庞大产业来说，并不算长，但我们已经取得了不错的进展，少数普通民众开始选择自动驾驶车辆出行。

以当前L2的水平来看，谈道路安全和伦理问题可能还远。摆在眼前的最紧迫的问题可能是“非法上路”。中国目前没有进行相关立法，因此汽车制造商和互联网企业只能通过试验性测试推动进程。较大规模的自动驾驶车辆路测情况难以实施，车辆无法获得海量真实数据，因此也就难以谈论“进化”。

让自动驾驶汽车与我们共用复杂而混乱的道路，目前的算法还难以解决相关问题。最简单的方法是给它们划定专用公路和车道。

今年9月，上海与浙江、江苏、安徽共同签署了《长江三角洲区域智能网联汽车道路测试互认合作协议》，根据协议内容，区域内的测试数据可以共享，测试结果也可以互认。路测互认，既避免了重复建设和资源浪费，不给企业端增加过多成本，又可以发挥各地优势。