无人车不新鲜，江湖已有两大流派，一派渐进派，比如特斯拉；一派是直接派，例如百度。
所谓渐进派，即遵循汽车驾驶自动化程度由低到高的过程发展，先做到特定功能辅助，然后完成组合功能辅助，再到有限条件自动驾驶，最后实现完全自动驾驶，4个阶段，循序渐进。
所谓直接派，即从一开始就以实现汽车驾驶自动化的最高程度，完全自动驾驶为目标。
对于这两个派别的优劣，谷歌有一个工程师讲过一句非常著名的话，他认为，渐进派车厂希望不断的提升，从一到二，到三，然后进化到四，但这实际是不可能的，好比一个人你每天不断地跳，希望有一天能够飞起来是不可能的。他认为，要想飞，从一开始就应该造一架飞机，而不是自己一直跳。显然，谷歌也和百度一样，是直接派。
目前，驾驶辅助和半自动驾驶已进入商用，但真正属无人驾驶范畴的有限条件自动驾驶和完全自动驾驶并未出现成熟的商用方案。昨天百度宣布成立自动驾驶事业部，三年实现自动驾驶汽车的商用化，五年实现量产。这番豪言之下，百度的底气从何而来？
其实，无人车的门槛比想象中要高很多。
早在去年9月，百度宣布将打造无人驾驶汽车。经过一年多的攻坚，百度无人车已于今年12月初完成了开放高速公路环境下的自动驾驶路测，并有望在年内正式发布。
相对于此前入局的厂商，百度的核心技术主要是“汽车大脑”。“汽车大脑”是百度人脑模拟项目“百度大脑”在汽车领域的垂直应用，笔者将其特点归纳为以下四点：
1、高精度地图：国内首家自主研发的三维高精度地图技术，已达到较高的地图精度，同时具备国内领先的高精度地图采集与自动化处理技术，具备完整的高精度地图采集与自动化处理系统，可支持高精度地图的规模化生产。
2、感知、识别：据称是国际最佳的交通场景物体识别技术，在国际通用街景数据集KITTI的车辆识别准确率达到89.32%；拥有自主研发的基于摄像头的自动驾驶环境感知技术，包括车辆检测、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检测等核心技术。
3、定位：实时高精度定位技术可实现厘米级的定位精度，相比于GPS定位精度提升了两个数量级。
4、智能决策：智能决策是百度汽车大脑的核心，它能根据实时感知的环境信息、高精度地图等，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图，做出适合路况的行车决策，从而能控制汽车正常行驶。
这其中，汽车大脑的底层为高精度地图，中间层为感知、识别及定位，最上层为智能决策与控制，基于三个层级的技术优势，百度完成了无人驾驶的一整套解决方案。
不过，从产品层面看，已然成型的百度无人车与领域内的既有方案存在着很大不同。诸如与谷歌无人车相比，除了时速更快更接近正常使用速度外，在操作模式上，谷歌无人车没有方向盘和加速、刹车踏板，只设启动和停止等按钮，从而不支持自动和手动的双驾驶功能。
相比之下，双驾驶模式的百度无人车由于有着双模式的保险，有可能更早获得上路权限。
这个时间差带来的实际上路数据优势可能正是百度希望得到的。事实上，“数据”二字在无人驾驶领域具有极高的地位。在布局无人车前，百度已在三维地图方面有着多年的数据积累，尤其是其三维高精度地图数据，同时也是支撑其无人车项目的重要因素。
然而在数据支撑下上路只是第一步，无人车如何在遇到不同状况实现正确预判，将是接下来各方重点发力的方向。
作为人工智能的一类，无人车的决策系统并不能仅满足于工程师预设的判断程式，由于实际上路后路况异常复杂，决策系统需要不断学习人类驾驶经验，提高自身驾驶水平，才能在将来独立上路时保证安全平稳行驶。
具体而言，这些难以进行预设的驾驶场景，必须具备足够多的实际上路及相应的判断数据，基于此的机器学习才会成为可能。这无疑让多上路测试以及早投入商用的厂商具备了足够大的优势，而一些高校及研究机构在数据这项指标的比拼中或将落于下风。
对此，中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅甚至直言，仅仅由研究院所和高效利用后改装的汽车，在封闭道路环境下的无人驾驶试验和比赛，已经成为过去时，转而进入智能车工程化和市场化的新阶段。
笔者认为，无人车之争还是会落在数据之争上，丰富的地图数据储备以及力争早上路、多上路的布局将会让百度无人车将现有的学院派抛在身后。而在中国道路上进行测试积累的数据，无疑也让百度无人车比起一些国外巨头更懂“中国式交通”。
然而，在一个似乎是传统企业更擅长的领域大费周章，百度的最终目的可能并不是做出一款可以卖的硬件产品那么简单。尤其是传统汽车厂商也在发力无人驾驶的现在，如果互联网厂商仍停留在技术、技术和生产制造层面，一切似乎还不够。
先从车载系统说起。在汽车领域，硬件厂商习惯于在自家车型上预装系统，而该系统一般很难在竞争对手的车型上出现。从智能手机的经验上看，智能车载系统也是一个应用为王、服务为王的领域，如何率先建立一个完善的生态或许是成败的关键，而这恰恰是各自为战的传统厂商暂时仍无法接受的理念。
到无人车的服务上，这个效应更加明显。无人车作为一款高度智能化的硬件，具备为用户提供更多智能场景化服务的能力，“无人驾驶”只是作为这一系列服务中的一环，更多的后端服务将会让无人车具备更大的想象空间。
这些想象空间需要由在O2O、LBS等方面布局全面的第三方互联网厂商而非传统制造厂商实现。通过对无人车的使用场景进行分析优化，基于自身的产品优势，百度有可能会在无人车上推行一个闭环生态，这个生态或将分为三层：
1、最上层是连接人与信息（在车上加入搜索、音乐、阅读、视频，实现信息获取）；
2、中间层是连接人与服务（通过百度连接O2O服务生态闭环，在车上实现预定餐厅、酒店等服务）；
3、底层是连接人与智能（运用地图大数据、云计算提供底层技术能力实现上层服务）。
三层生态的背后是百度多年来在互联网及移动互联网领域的耕耘成果。通过无人车这款硬件载体，百度自身的互联网服务也将获得一个颇为可观的服务渠道，从而建立一个全新的互联网入口。
进一步来讲，基于车辆LBS业务的发展，“行驶状态中”这一场景也将得到拓展，如物流、金融等服务；这种新生成的移动化场景，将增值出更多的消费服务，最终反哺整个百度生态，使得实现软硬结合的百度能“两条腿走路”、相互促进，同时，也使得无人车的体验和功能得到一个质的提升。
可以说，汽车生态或许才是无人车发展的最终形态，这可能也是百度无人车故事的落点。虽然当前百度的无人车生态尚未完善，但进行中的布局，已经可以为其无人车业务描述出一个广大的应用前景。
凭借在技术和数据上的优势，百度选择另辟蹊径，以软件包围硬件，实现突破。
从此次研发的无人车上看，百度选择了与造车经验丰富的宝马进行合作。除了提供可改造的原型车，宝马还为百度无人车提供了车身内部传感器和车辆控制接口等多项模块。这些来自于传统制造企业的支持，使得百度无人车的硬件部分并不“软”。
事实上，虽然自身属于“轻模式”，但百度着重软件部分的职能，使得其立场更加第三方，也更容易获得更多生产制造方的支持，从而为将来产业链的整合提供了可能。比如，在奇瑞老总尹同跃看来，奇瑞和百度合作，一定是互联网+汽车的商业模式的推行，而这种创新带来的效果一定会超过很多人对未来的想像，甚至表示奇瑞要做好配角，与百度全力合作，“把这种车在中国率先推出市场。”
而纵观全行业，选择这种相对高效模式的也并非百度一家。
谷歌无人驾驶项目主管克里斯•乌尔姆森在今年一月表示，谷歌正与通用、福特、丰田、戴姆勒和大众等厂商展开合作谈判，在他看来，“造车非常难，传统车厂非常擅长生产制造，所以最好的解决方案是找一个合作伙伴”。
致力于开发驾驶辅助系统的Mobileye公司，同样也不涉足整车制造，其合作伙伴包括奥迪、宝马、雪铁龙、福特、通用、本田、现代、捷豹、陆虎、尼桑、欧宝、雷诺、丰田和沃尔沃等共计17家汽车品牌。
在生产制造上，此前鼓吹要造车的乐视据称也获得了阿斯顿•马丁在代工方面的支持。
可以预见，无论是硬件方案的设计，还是后续的生产制造，互联网企业在造车上已经摸索到了一条可行的路线，在硬件的执行效率上并不逊于传统汽车制造商。
这也许正是百度押注的美好未来。
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