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近日，北京市相关机构印发了《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》，其中首次允许北京市自动驾驶车辆进行载人和载物测试，使得北京继广州、上海后，成为第三座开放自动驾驶载人测试的一线城市。
管理实施细则的具体条款，于我们而言其实没有必要细究，是厂商们应该关注的重点，但实施细则的出台，尤其是作为首都北京放开相关测试，预示着未来国内自动驾驶车辆进行载人和载物测试将很快在全国范围内铺开，指标意义非常强。
无人驾驶已经成为汽车行业未来一个重要的发展方向，将深刻改变人们的出行模式。尤其是L4或L5级别的无人驾驶技术，将直接重构未来汽车行业的格局。
当前几乎所有的跨国汽车巨头或者零部件公司巨头甚至像谷歌、苹果、Uber这些IT互联网公司都纷纷进军无人驾驶行业，尤其是谷歌Waymo、通用的Cruise以及基于沃尔沃XC90的Uber项目，都是这个细分市场的领跑者。
但要实现L4、L5级别的无人驾驶并不容易，除了一整套的传感器以及可达上亿行的无人驾驶算法外，海量的道路测试必不可少，其主要作用就是对于无人驾驶控制器的训练。也就是说我们需要通过机器学习的方法，使得无人驾驶控制器未来能达到一个老司机的驾驶熟练的程度，在HD地图的支持下，拥有足够的应对各种紧急情况的判断能力，安全完成各类出行任务。
不过根据国外相关同行的经验，无人驾驶要真正普及到普通消费者手中，还有相当长的一段路要走，其中主要的原因在于：
一个64线激光雷达的售价应该在5万美元左右，即使最近有所下降，但是仍然远远高于普通消费者可以接受的范围。
而成本高昂之外，控制器的算法也是非常复杂，既要确保算法的安全冗余，对于各种高精度传感器收集的信息进行有效识别，在安全冗余与控制器决策判断上寻找到一个很好的平衡，而这个也是困扰不少车企的难点所在。
对于机器学习来说，当前只有通过实际路测才能完成机器学习。但根据机器学习方面专家的计算，要让控制真正达到人脑的控制水平，实际道路测试需要达到80亿英里。这个测试量相当于100辆车行驶400年，当前没有任何一家公司完成过相关的测试量。
未来虽然有考虑将仿真和实际路测捆绑起来，进行一个不同权重的分配，以减少实际道路的测试量，但有一点不可否认，实际道路测试的作用性依然非常重要，在某种程度上不可替代。
其实从国内的无人驾驶技术的商业化部署的进度来看，目前已经落后于国外。在美国，谷歌旗下的Waymo以及通用旗下的Cruise已经有了无人驾驶出租车正在进行日常运营，此外戴姆勒、现代也提供相类似的服务。
虽然如上文所说L4级别的无人驾驶技术在私人消费者端应用上还有不少的路要走，但是在特定的场景下，当前的技术已经可以进行支撑商业化运营。至于在港口、码头以及矿山这些对于车速要求不高且有一定安全风险的工作环境内，已经有不少无人驾驶车辆在进行工作了。所以下一步，无人驾驶技术肯定会在各大城市的特定区域普及无人驾驶出租车服务。
而从无人驾驶技术本身来看，当前国内得到国外公认的只有百度Apollo一个无人驾驶平台，其他主机厂或者初创公司的技术平台鲜有上榜的。而百度Apollo也希望复制谷歌安卓的模式，力图打造一个开发的无人驾驶平台，拉来车企入伙。
一旦随着国内无人驾驶测试管制的放开，国外车企必然会涌入国内市场，开展大规模的测试。而如果我们自主品牌以后在无人驾驶技术的商业化部署上被国外车企再度拉开巨大的差距，那个中影响甚至远远大于我们现在没有内燃机核心技术的影响。
发动机可以整套零件购买，但无人驾驶平台，估计没有任何一家企业愿意卖。
无人驾驶，除了技术上需要不断进行打磨之外，建立相关的法规和技术标准的紧迫性更大。所谓一流企业做标准，二流企业做品牌，三流企业做产品。
对于中国的汽车行业来说，只有尽早制定相关的法规和技术标准，一方面可以指导我们自己的车企有针对性的进行技术研发；
另外一方面也可以避免日后我们的自主品牌车企被外资牵着鼻子走，不得不去采购国外零部件公司高昂的零件成本费用。
所以包括北京、上海在内的城市开放相关载人测试，也为日后制定相关的法规积累经验，打下一个坚实的基础。
无人驾驶，其实离你我已经并不遥远，L1、L2级别的驾驶辅助系统在不少车型上都已经有所搭载。主动刹车、道路偏离保持等纵向和侧向的主动控制方法已经被大量应用，至于自动泊车，更是很多中高端车型的标配。而一旦到达了L4级别，汽车将真正完成向一个移动出行工具进行转变。
无人驾驶时代真的已经就在眼前。
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