當今的智能駕駛到底發展到什么水平了?到底哪些企業才是智能駕駛領域的頭部玩家?想必是困擾很多人的問題，好在加州機動車輛管理局(DMV)在一定程度上解答了這個問題。

加州作為當之無愧的自動駕駛研發領域先行者，眾多自動駕駛研發機構均在加州進行路試，DMV要求各家在加州參與路試的企業定期上交統計數據，并在近日公布了2017年12月1日到2018年11月30日的2018全年統計數據，從人工接管次數、車輛總數、路試總里程數三個維度為自動駕駛企業排座次。

人工接管次數

人工接管次數即為自動駕駛下，汽車遇到無法解決判斷的問題時，需要人類駕駛員接管的次數，理論上講，自動駕駛技術越成熟，接管次數越少，2018年的接管頻次如下圖所示。

谷歌旗下智能駕駛企業Waymo遙遙鄰先，通用Cruise位居第二，以出色的表現關上了“學霸”區的大門，谷歌Waymo平均每17846.8公里才需工程師介入，已經超過了大部分車主的年行駛里程，套圈第二名Cruise一倍，但通用Cruise的成績雖與Waymo相差有些距離，但在奔馳、豐田等主機廠的一票兄弟里，已經是連尾燈都看不到的存在了。

此外中國的無人駕駛公司表現也非常優異，小馬智行(Pony.AI)排名第五，每1635km需工程師介入一次，百度以每329km需工程師介入一次的成績，位居第七，AutoX排名第九，WeRide排名第十一，國內四大頭部玩家均位居前十五，可喜可賀。

而大家較為熟悉的明星選手Uber和蘋果雙雙墊底，淪為學渣，Uber無人車每600米就需要工程師接管一次，比加速起步的距離也沒遠多少，這畫面如同筆者去滑雪，剛站起來就倒下了，用屁股比用雪橇滑的還遠，這么繁重的工作量，不知道Uber工程師的跳槽率是不是很高?至于大家期待很高的特斯拉，直接有個性的棄考了，沒有提交相關數據，據馬斯克解釋是因為，特斯拉使用“影子測試”模式，通過銷往世界各地的特斯拉汽車來收集自動駕駛數據，并通過OTA不斷修正算法，這樣說來，每個特斯拉車主都是“自動駕駛測試工程師”。

當然這個數據僅供參考，因為每家自動駕駛汽車行駛的交通環境都不同，難度也就不同，城區道路觸發人工接管的概率遠大于偏遠郊區，這就如同全國考生考難度不一樣的卷子，還要一起算分排成績，靠不靠譜江蘇湖北的孩子心理最清楚。

車輛總數和行駛里程

這兩個參數很好理解，基本上是可以看到企業在自動駕駛領域的投入。

對比2017年和2018年的數據來看，2018可謂是無人駕駛的爆發年，相對而言，隨著行駛總里程的迅速增長，人工接管的頻率卻大幅度降低，這是我們能看到的無人駕駛技術實實在在的進步。

和人工接管次數數據一樣，車輛總數和行駛總里程也只是僅供參考，一來這個數據只統計加州地區，現在越來越多的國家城市開放無人駕駛試驗道路，有可能某些企業的測試重點并不在加州。二來隨著虛擬仿真測試技術的發展，很多企業減少了路試的需求。因此這兩個數據也不能完全來說明企業的投入，盡管如此，Waymo和Cruise現階段的領先地位是毋庸置疑的。