上个月，Alphabet旗下Waymo CEO约翰·科拉菲克（John Krafcik）在《华尔街日报》举办的一场会议上表示出了对自动驾驶的谨慎展望，在他看来，在之后很长一段时间内，自动驾驶汽车都会需要司机的协助。他并不认为，技术可以全天候条件下运行，且不需要某种程度的“用户交互”，因为这种技术“真的、真的很难”。苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）也表示，自动驾驶汽车不可能在不久的将来实现，并且直言“我不相信自动驾驶汽车”。
尽管有业内人士指出，约翰·科拉菲克针对的是L5级别自动驾驶，但作为自驾领域的领头羊，Waymo这样的表态无疑给自动驾驶泼了一盆冷水。换句话，当Waymo做不到时，我们有什么理由相信其它公司能够做到。
鼓吹“自动驾驶已经来临”是值得商榷的
本月，加州一驾驶特斯拉的车主饮酒意识不清开启自动驾驶模式后被警察追了11公里后停下。本周二，台湾一特斯拉车主在开启自动驾驶模式后撞上两台执勤警车。
自动驾驶近两年一直是各大互联网企业、传统汽车制造商以及媒体报道的主题，但目前来看，距离自动驾驶真正走进生活并没有报道的那么乐观。从2009开始研究无人驾驶开始，Waymo花了七年时间让第一辆无人驾驶汽车上路。而Waymo本月5号在凤凰城郊区开始的首个商业自动乘车服务中，依旧为所有车辆配备安全员。Waymo解释说，除了考虑用户的接受程度外，还要让安全员对车辆运行情况进行监督。
很难说Waymo为车辆配备安全员的做法没有受到今年3月Uber自驾汽车撞死行人事件的影响，但在商业化上的谨慎表现起码表明谷歌认为现在的自动驾驶还不够好。
国内在商业化上似乎并没有什么大的动作，11月份在广州上线的国内首辆自动驾驶出租车被相关部门叫停，自动驾驶论坛所谈论的东西一年下来没有什么变化，官网上仍旧被口号式的标语和NB的团队履历所占据，下半年的融资和上半年以及去年相比显得克制不少，自驾的“冬天”来了吗？
安全、拥堵，自动驾驶能解决吗？
人类对新生事物本身天然不确定性的恐惧使得自动驾驶在安全问题上并没有太多可以试错的空间。今年3月Uber自动驾驶车撞死行人的事故使得其被无限期吊销其路测资格，暂停了所有的路测项目。上个月初，Uber向宾夕法尼亚州请求恢复在路测资格，但目前尚未得到该州的许可。
从自驾技术的复杂性以及目前AI发展的水平来看，自动驾驶开车比人类开车要复杂。这会出现一个问题，自动驾驶开发者所制造出的新错误比他们所要避免的人类驾驶错误还要多。这不仅体现在错误数量上，也会体现在错误类型上，因为机器或者说“AI”产生的错误具有不可预知性。Uber致死事件花了一个多月时间才确定事故原因，涉事车辆的感应器检测到了骑自行车过马路的行人，但决策系统认为无需作出反应，最终没有及时减速而酿成悲剧。
从车载摄像头的影像可以看到，如果是人在正常驾驶，可以提前判断前方出现行人需要减速躲避，对人类司机来说，这是相当自然的事情。但对自动驾驶汽车来说，这涉及到两个技术问题，一个是感知能力，另一个是决策能力。感知能力取决于传感器，在Uber事件中，感应器实际上已经检测到行人，但决策系统并未作出反应，系统之所以产生误判，是因为Uber调整了系统对道路障碍物的反应强度。
决策能力非常依赖于对AI的训练，可是目前的局限在于，为了训练AI，需要海量的行车数据。监管机构坚持，自动驾驶汽车需要测试数亿至数千亿公里，才能验证它们在减少交通事故方面的可靠性。单就系统对道路障碍物的反应强度这点来看，如何不让汽车在驾驶安全没有遭到威胁时突然刹车成为“惊弓之鸟”的同时也不能因阈值过低造成“为时已晚”是个现实而又棘手的问题，可是在有各种限定条件下的特定区域路测远远不能满足对各种复杂场景的覆盖，那么，实际上路成了唯一选择。只不过在这种情况下，发现bug的过程并不令人愉悦。
在安全的前提下，寄希望于自动驾驶能够解决拥堵似乎并没有什么大的问题，但数字化和智能化必须结合基础设施和车辆才能发挥作用。交通运输部公路科学研究院总工程师王笑京表示，数字化和智能化是工具，不能代替规划和管理。他认为，既有的道路是根据交通工程学为人驾驶而设计的，不是为自动驾驶设计的，它的一系列参数全是基于人的反应。而车，是根据人机共生学，为了人的安全和方便驾驶而设计的，也不是为了自动驾驶而设计。在不久的将来，各种形式的智能汽车和人驾驶的汽车混行的情景可能要存在一段时间。
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