本来，对自动驾驶的讨论正日趋热烈。国内自动驾驶的商业化落地，在紧锣密鼓地进行；上海和北京相继发放路测临牌；几乎所有涉足自动驾驶领域的公司都不约而同地提出，2020年将是真正的节点，自动驾驶汽车将实现量产。
但是坏消息随之而来。3月18日，全球首例自动驾驶汽车在公共道路上撞击行人并致死事件发生。当日晚10点，一辆Uber无人驾驶车在美国亚利桑那州坦佩市与一名正过马路的行人相撞，后者不治身亡。受此影响，Uber已全面叫停美国各个州的路测。
几天后，在美国加州，一辆特斯拉Model X在自动驾驶状态下高速撞上路边护栏。事故涉及三辆汽车，特斯拉车体发生爆炸，车主死亡。
影响在继续扩大。丰田暂停在美自动驾驶测试。英伟达在GTC2018上发布了全球最大的GPU后，也中止公共道路测试——其股价应声大跌。
在大众心目中，“无人驾驶汽车”由那个可以带你飞的老司机，转身就变成了马路杀手。
这一连串事故，是否会导致一个行业“变凉”？要“凉”的，会是Uber和特斯拉，还是整个自动驾驶的商业化进程？
又是Uber，又是特斯拉
官方公布的视频显示，Uber车祸发生前，受害者已经推着自行车缓慢横穿了三条车道，并非传说中的“鬼探头”，Uber的自动驾驶汽车没有第一时间检测出行人。
故障原因仍然在调查中——车辆能发现行人并且及时采取措施避免事故，是自动驾驶技术的核心。
事发时，该车时速达到了40英里/小时，而那条街道限速35英里/小时。尽管当时是夜间、光线不好，但这不应当成为它没有采取任何措施的理由——这辆测试车上安装了7个摄像头和1个高线束激光雷达，谷歌无人车团队顾问Brad Templeton认为，对于激光雷达和视觉系统而言，当时情况并不是非常复杂，正常的话，车辆应该在50米处（2.7秒内）检测到受害者，并且立即强制刹车。最近的情况，车会在距离人2-3米的地方停下。
当前自动驾驶的主流技术方案，往往是激光雷达、毫米波雷达和摄像头等的融合。车顶的激光雷达和前置雷达识别汽车周围环境，光学摄像头通过计算机视觉算法识别图像、了解汽车行驶场景。传感器收集到的外部数据传送给中央计算单元——它是自动驾驶汽车的“大脑”，创建完整的环境图像，统率整个汽车的避让流程。避让方案的设置，需要大量的AI算法做支撑，保障运算的精度和速度。
安全行驶的背后，是芯片、传感器、AI算法、处理系统、高精地图乃至车辆自身的系统，任何一点上的能力缺失，都可能酿成一桩令人心惊的事故。
自动驾驶技术自身就形成了长长的产业链条，不同类型的创业公司星罗棋布在这条长长的赛道上不同的领域内。近两年自动驾驶领域持续发生一桩桩天价融资、人才大战，包括自动驾驶专用芯片的提上日程，背后是对研发的重金投入、对技术专利的重视争夺。
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