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电动车板块进入寒冬，自动驾驶是破局之道？

由於竞争太过激烈，叠加高利率下的消费降级，各大电车厂纷纷打起了价格战，而欧洲传统车厂也相赍放缓了向电动车的转型速度（并非网传的放弃电车）。再加上特朗普的潜在威胁，全球电动车行情已经进入低迷期。电动车龙头特斯拉的一季度销量不增反降，加剧了资本的逃离。
特斯拉想靠全自动驾驶FSD破局
因此想要吸引资本或重获市场信心，就不能赖在电动车这一个赛道上，对於特斯拉同样如此。创新基金的木头姐也为特斯拉说话，说特斯拉不能看做一家电动车公司，而是一家机器人、能源储存与人工智能公司。毕竟，软件与服务业的成长属性可比制造业高多了。一旦市场相信了这个观点，特斯拉将重获增长潜力。不过暂时来看，除了能源储存外，另外唡项并没有体现在财报业绩当中。4月23日将发布财报，大概率也不会有所体现。
不过就在特斯拉股价持续下跌的档口，上周末，特斯拉CEO马斯克宣布，将於今年8月推出自动驾驶出租车Robotaxi。这不禁让人猜想，特斯拉已经通过AI大模型在自动驾驶领域实现了技术突破。不过也有分析认为，这是马斯克惯用的营销伎俩，通过展示新技术来制造话题，从而止住股价的颓势。
自动驾驶行业其实也身处寒冬
虽然特斯拉砸了很多钱在自动驾驶上，但自动驾驶行业本身竞争同样激烈。谷歌、英特尔等科技巨头早已是自动驾驶领域的领头羊，但即便如此，通过自动驾驶实现盈利的企业仍然寥寥无几。尤其是近半年来，自动驾驶行业异常惨澹，倒闭的倒闭，裁员的裁员。
不少企业放弃了自动驾驶，因为这个领域难以获利。为了将事故率从0.1%降低到0.01%，花费的人力与成本数倍上涨。就像是一个无底洞，投入的资金和实际可以获得的盈利完全不成正比。再加上高利率环境下，融资成本高昂，消费需求降级，自动驾驶行情同样身处寒冬。特斯拉去年对FSD降价，其实也代表了这个行业不好干。
AI带动自动驾驶技术突破？
不过特斯拉的全自动驾驶FSD技术最受关注的便是採用了AI多模态大模型，再加上马斯克宣布让美国用户免费试用一个月，让不少人相信特斯拉在技术上实现了突破。让特斯拉在L4级别的无人驾驶赛道上占据主导。

自动驾驶技术分级
不过这种期待可能有些过於乐观。就在马斯克宣布Robotaxi的同一天，OpenAI投资的自动驾驶公司Ghost突然毫无徵兆地倒闭了。作为AI模型的领军企业首次与自动驾驶的合作，最後郄无疾而终。这是因为目前的生成类AI模型本身就不是为了自动驾驶设计的，因此训练的效果是未知数。并不是用了AI模型就一定能够降低自动驾驶的事故率的。因此特斯拉新版V12.3的FSD全自动驾驶是否有技术上的突破，还要看数据说话。
信任才是木桶的短板
再退一步来讲。特斯拉技术真的突破了，事故率进一步降低。对於特斯拉的死忠粉来说，必然是好消息。但对於普通消费者来说，可能无法一下子就说服他们去接受自动驾驶。消费者要的不是特定场合，特定区域的自动驾驶，而是通用全自动驾驶技术。即便是搭上了AI的快车，消费者对自动驾驶的认知与信任仍然无法跟上技术的日新月异。
这就好比用Chatgpt让打工人写英文邮件非常便利。但即便如此，在写了一份邮件发给你老闆之前，你还是会检查一下是否会有文不达意的情况。这就好比目前L2/L3的自动驾驶系统，起到辅助作用，但仍需要驾驶员保持警惕。但L4的无人驾驶技术就好比让Chatgpt自动生成一份邮件发给老闆。不是说技术不达标，而是用户的信任需要时间培养，对技术可实现的範围也需要时间学习（在什么情况下可以自动驾驶，什么情况必须切换手动等等）。
对於很多消费者来说，即便技术成熟，但将自己的性命交给一台机器，聽起来还是有些发憷。这点只能依靠时间和政府宣传来消除恐惧（企业宣传只有反作用），这就好比电刚刚被发明出来的时候，也有很多人因为担心其危险，所以不愿在家中通电。但经过漫长的政府宣传与市场实践，电力最终进入了家家户户。人工智能的需求同样需要时间去改变，并非一蹴而就的。
不仅仅是自动驾驶的使用者存在信任问题，周围的相关者会发出更大的质疑。假如你在开车的时候，旁边突然出现一辆无人驾驶汽车，你会不会担心？假如你在过马路，看到一辆无人车向你驶来，你是否会驻足？这一切的担忧都需要时间去抹平。

自动驾驶还有唡大难题 – 责任认定和道德困境
责任认定
说到底，交通事故是一个概率事件，即便事故率远低於真人驾驶（按照特斯拉披露数据，事故率约是真人驾驶的十分之一），然而一旦发生事故，就要追究由谁来承担责任。
最近，特斯拉遭到了起诉，原因是一位苹果工程师驾驶带自动驾驶功能的汽车途中发生车祸，并当场死亡。他的家属起诉了特斯拉，认为是技术缺陷导致事故发生。这也就是自动驾驶存在的责任认定问题。
如果每一个出事故的用户都在特斯拉赔偿，那么推出自动驾驶必然是一场亏本的买卖。
不过，针对责任认定，各国的法律正在逐渐完善，其中也包括由政府兜底的保险业务。因此自动驾驶的发展需要与法律的制定同步进行。
道德困境
如果突然有一个成年人闯马路，剎不住就要装上了，而你旁边是一辆车，你会怎么选？如果是一个或一群孩子呢？如果旁边是一辆重型卡车呢？到底选择紧急避险还是择轻避重？对於真人驾驶来说，这个就是个人的选择，无关对错。
然而一旦上升到自动驾驶系统，便会有对与错的争议。是用一般人的标準去训练自动驾驶模型，还是最小化损失的最优解，又或是统一採用剎车标準，让速不让道？
这些责任目前都压在自动驾驶企业身上。同样需要相应法规的建设去规範模型的训练。

除了上述唡个难题外，如果想要实现L5真正的完全自动驾驶单靠一家公司是不行的，还需要高精度的地图和智联网络的配合。要实现上述的这一切，不仅依赖於法律的完善，还需要基建的覆盖、智能的配套、智慧城市的建设以及消费认知的革命。无一不需要时间去打造，缺一不可。

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