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自动驾驶的前世今生—前世在失败中失败

2026-05-13 08:20:25

人类不想走路，发明了轮子；不想驾车，发明了马；不想养马，发明了汽车；不想开车——于是有了自动驾驶。

当然，真实的历史远比这句话复杂。自动驾驶的萌芽，不是某位天才科学家在某个雨夜顿悟的结果，而是军队、院校、车企、政府的各路势力，在不同的时间线、不同的大洲上，各自摸着石头过河，最终在21世纪的第二个十年里殊途同归，共同汇入了同一条名为“人工智能”的大江。

这篇文章，我们把时间倒拨回去，从1925年的纽约街头一直讲到2016年北京车展的前夜，看看在自动驾驶成为“风口上的猪”之前，那些真正愿意相信这件事的人，是如何度过他们孤独而执拗的岁月的。

第一章美国先行一步，从“遥控玩具”到神话

1.1 1925年：一切的起点，是一场“杂耍”

让我们把目光投向1925年的美国纽约街头。

百老汇大道上，一辆Chandler（钱德勒）汽车缓缓驶过，车里空空荡荡—没有司机，没有操作杆，甚至没有人。但诡异的是，这辆车却能自如地拐弯、刹车、躲避行人。

这辆车叫“美国奇迹”，由一位名叫弗朗西斯·霍迪纳（Francis Houdina）的发明家操控。他的方法简单粗暴：在后面一辆汽车里安排一个人，这个人通过无线电信号远程指挥前车的转向、加速和刹车。

这大概是人类历史上第一辆“自动驾驶”汽车，尽管它的“大脑”是一个坐在后面车里的人类。但“美国奇迹”给当时的美国公众带来了巨大的震撼—人们第一次意识到，汽车也许不需要人驾驶。

然而，历史的讽刺之处在于：这种“震撼”并没有转化为技术进步的起点。在接下来的五十年里，无人驾驶的研究几乎陷入了长眠。原因是显而易见的：让机器代替人思考驾驶这件事，需要两样东西——足够强大的计算能力，和足够聪明的算法。而1920年代的人类，两样都没有。

1.2 1960-1980年代：两条平行线的摸索

进入1960年代，时代变了。

第一条线，来自美国无线电公司（RCA）实验室的科学家们。他们脑洞大开：为什么不能让道路本身来指挥汽车？他们在公路下方埋设了引导线缆，通过电磁信号与汽车通信，让汽车能够沿着预设路径行驶。这种方案听起来很美好—车不需要聪明，路聪明就行了。

第二条线，则是德国人走出的。1970年代，雪铁龙在法国做了一项疯狂的实验：让一辆雪铁龙DS19通过路面下的磁铁引导，以130公里/小时的速度自动行驶。这个速度在当时已经是非常惊人的数字了。

然而，这两条路线都有一个致命的弱点：它们严重依赖道路基础设施的改造。修路是要钱的，而且要很多钱。在那个计算机革命尚未到来的年代，这两条技术路线都没能走出实验室。

真正的转折，要等到两样东西成熟—计算机视觉和神经网络。

1.3 1980年代：卡内基梅隆登场，NavLab横空出世

1984年，美国宾夕法尼亚州匹兹堡。

一所以机器人研究闻名于世的大学—卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University，以下简称CMU），在这一年启动了一个野心勃勃的计划：制造一辆不需要任何外部基础设施就能自主行驶的汽车。

这个计划就是后来名震天下的NavLab系统。

NavLab不是一个“车”，而是一整个自动驾驶研发平台。CMU的工程师们将一辆辆普通车辆改装，加装传感器、计算设备和控制系统，逐步探索自动驾驶的每一个技术环节。

1986年，NavLab的第一代作品NavLab 1正式亮相。

这辆车装备了当时堪称奢侈的传感器套件：一台彩色摄像机（用来"看"道路）、一台陀螺仪（用来感知姿态）、一台ERIM激光雷达（用来测距）、若干超声波传感器（用来探测近距离障碍物），以及一台GPS接收机。

NavLab 1在CMU校园内的道路条件下，最高行驶速度可以达到12公里/小时。这个速度，放在今天，大概和成年人快走的速度差不多。但这已经是当时的世界纪录了。

真正让NavLab乃至整个自动驾驶领域迈上一个台阶的，是一个叫ALVINN的系统。

1.4 1989年：ALVINN—用“神经网络”教车开车

1989年，CMU的两位年轻研究者—Dean Pomerleau和Andrey Morokhov，捣鼓出了一套名叫ALVINN（Autonomous Land Vehicle In a Neural Network，神经网络里的自主陆地车辆）的系统。

ALVINN的核心思想说起来简单：让机器观察人类是如何开车的，然后让机器模仿人类的操作。

具体来说，ALVINN的工作流程是这样的：

感知：车前安装的摄像头实时拍摄道路画面，将图像数字化后输入系统。

学习：系统将摄像头拍摄的图像与人类驾驶员同时刻的方向盘转角一一对应，建立起"图像→动作"的映射关系。

决策：当系统再次看到类似的图像时，就根据之前学习到的映射关系，推算出方向盘应该往哪个方向打。

这个思想，在1989年绝对算得上是“石破天惊”。

要知道，那一年，柏林墙即将倒塌，互联网（World Wide Web）才刚刚诞生，神经网络在学术界还属于“冷门偏门”，大多数搞AI的人觉得这东西不靠谱。但ALVINN偏偏用神经网络做成了自动驾驶—尽管它只能在简单路况下工作。

更令人惊讶的是，当ALVINN被装上一辆NavLab车辆后，这辆车在某些条件下的最高时速竟然能达到88公里/小时，远超NavLab 1的12公里/小时。

ALVINN的意义怎么强调都不为过：它是世界上第一个端到端（End-to-End）的自动驾驶系统，也是后来所有基于深度学习的自动驾驶方案的“老祖宗”。2016年之后，特斯拉的端到端自动驾驶方案、Waymo后来探索的某些技术路径，都可以追溯到1989年的这辆破旧的救护车上。

1.5 1995年：NavLab 5横穿美国

到了1990年代中期，NavLab系统已经迭代到了第五代—NavLab 5。

这一代产品采用了与以往不同的策略：它不再追求“完全自主”，而是采用了一种被称为“半自主”的方案—车辆的速度和刹车由人工控制，而转向则完全交给电脑。

1995年，NavLab 5进行了一次载入史册的测试：它从美国东海岸一路驶向西海岸，全程约4800公里，横向自主性达到了惊人的98%—也就是说，在4800公里的旅途中，人类司机只有2%的时间需要介入方向盘的操控。

同年，一项被命名为AURORA的系统也在CMU诞生了，它的方案更为直接：利用下视摄像头观察地面标线，实现车道保持——这几乎就是后来车道保持辅助系统（LKAS）的雏形。

而1995年还有一件小事：自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control，ACC）系统在量产车上出现了。这是SAE L1级自动驾驶首次走进现实。尽管它只是控制车速而非转向，但自动驾驶的产业化序幕，已经悄然拉开。

1.6 欧洲：戴姆勒·奔驰与Prometheus计划

在美国的NavLab大放异彩的同时，大西洋另一岸的欧洲也没有闲着。

德国慕尼黑联邦国防大学（Universität der Bundeswehr München）的恩斯特·迪克曼斯（Ernst Dickmanns）教授，从1980年代初就开始了自动驾驶的研究。1986年，他主持研制出了世界上第一辆能够自主高速行驶的自动驾驶汽车—VaMoRs（Versuchsfahrzeug für autonome Mobilität und Rechnersehen的缩写，意为“自主移动与计算机视觉试验车”）。

VaMoRs装备了多套视觉系统，在没有太多外部干预的情况下，能够以较高速度在德国高速公路上行驶。1987年，它甚至在一条德国高速公路上跑出了相当可观的速度，这在当时引发了全球关注。

到了1994年，戴姆勒·奔驰公司与慕尼黑联邦国防大学联合，推进了著名的Eureka Prometheus项目（泛欧自动驾驶研究计划）。这个项目是当时世界上最大的自动驾驶研究计划之一。同年10月，一辆经过改装的奔驰S500在巴黎附近的高速公路上，成功完成了长时间自动驾驶测试—它能够自动巡航、变道，甚至在部分场景下自主决策。

可以说，在2016年之前的欧洲战场上，戴姆勒·奔驰是当之无愧的先驱者。他们后来在量产车上逐步推广的各种ADAS功能（自适应巡航、车道保持、主动刹车），都肇始于这个时期的积累。

1.7 2004-2007年：DARPA大挑战赛—“华山论剑”

如果要评选自动驾驶历史上最重要的事件，DARPA大挑战赛敢说第二，大概没有其他事件敢说第一。

1.7.1 一切要从美国国防部说起

故事的主角是美国国防部下属的国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，简称DARPA）。这个机构可不简单，互联网的前身（ARPANET）、GPS、隐形飞机技术，都是它资助的。

2001年，美国国会通过了一项决议，要求美国军方在2015年前，将三分之一的地面作战车辆实现无人化。这项决议的直接后果是：五角大楼开始疯狂寻找自动驾驶技术，而DARPA作为国防部的“技术猎手”，决定用一种极具创意的方式来推动技术进步—举办一场比赛，奖金100万美元，谁能造出能穿越沙漠的自动驾驶汽车，谁就拿走这笔钱。

这就是DARPA大挑战赛的起源。

1.7.2 2004年首届：全军覆没，却点燃了整个行业

2004年3月13日，美国加利福尼亚州莫哈维沙漠，首届DARPA大挑战赛正式鸣枪。

DARPA精心设计了一条穿过沙漠的路线，总长度约240公里。这条路没有柏油路面，没有清晰的车道线，只有岩石、沟壑、沙丘和偶尔出现的仙人掌—堪称对自动驾驶系统的"地狱级考验"。

结果如何？

没有一辆车完成比赛。

参赛的15支车队中，行驶距离最长的是卡内基梅隆大学的Sandstorm号，它在翻车前艰难地前进了11.78公里。这大约是总路程的5%。

但这届比赛的意义远不在于完赛，而在于它第一次把自动驾驶这个概念从大学的实验室里拉了出来，放到了公众和资本的聚光灯下。

1.7.3 2005年第二届：斯坦福夺冠，Sebastian Thrun封神

2005年，DARPA把奖金提高到了200万美元，吸引了近200支车队报名。

这一届的比赛，注定要被载入史册。

斯坦福大学车队派出了他们的王牌—一辆名为Stanley的大众途锐越野车，由Sebastian Thrun教授亲自带队。Stanley的核心创新在于：它采用了当时极为领先的激光雷达+摄像头融合感知方案，配合高度优化的路径规划算法，在沙漠地形中展现出惊人的稳定性。

最终，斯坦福大学车队以6小时53分钟的成绩夺冠，比第二名快了将近12分钟。Sebastian Thrun由此一战封神，被后人尊称为“谷歌无人车之父”。

这届比赛还有一个数据值得铭记：共有5支车队完成了比赛。而2004年，一支都没有。这个数字的跳跃，说明了什么？说明了自动驾驶技术并没有那么高不可攀—缺的只是足够多的人、足够多的钱和足够大的舞台。

1.7.4 2007年城市挑战赛：CMU复仇，Chris Urmson登场

2007年，DARPA将比赛场地从沙漠搬到了城市—加州维克托维尔的前退役空军基地，完全模拟真实城市路况：红绿灯、停车标志、其他车辆、行人和各种复杂路口。

这届比赛更名为DARPA城市挑战赛，奖金高达350万美元，吸引了11支顶尖车队参赛。

这一次，卡内基梅隆大学派出了他们精心打造的Tartan Racing车队，领军人物是Chris Urmson—他后来成为谷歌自动驾驶项目的核心人物，也是百度Apollo项目早期的重要顾问之一。

Tartan Racing的参赛车辆装备了当时最先进的感知系统，能够同时追踪数十个动态目标，对城市环境中的各种突发情况做出快速响应。最终，CMU以4小时10分钟的成绩夺冠，击败了斯坦福大学和麻省理工学院。

第二章谷歌登场—从Project Chauffeur到Waymo

2.1 2009年：一个疯狂的想法落地

2009年，谷歌悄悄启动了一个绝密项目。

这个项目的发起人，正是Sebastian Thrun——那个刚刚在DARPA挑战赛上封神的男人。

故事版本有好几个，但最广为流传的说法是这样的：Larry Page（谷歌联合创始人）对Thrun说了一句话，大意是：“你在斯坦福搞的那些东西，为什么不试试让它真正上路？”

于是，Project Chauffeur诞生了。

Thrun拉来了他的“老战友”—Chris Urmson、Dmitri Dolgov、Anthony Levandowski等人，这些名字后来都成了自动驾驶领域的风云人物（其中Anthony Levandowski后来还因为与Uber的诉讼案成为行业头条）。

谷歌的策略与DARPA挑战赛时代有了本质不同：他们不再追求“完赛”，而是追求安全、可持续的城区真实道路自动驾驶。他们为测试车辆配备了当时最昂贵的传感器—Velodyne公司生产的64线激光雷达，这个“大花盆”在当时每台价值约7.5万美元。

2009年底，谷歌第一代自动驾驶汽车—一辆改装版丰田普锐斯，完成了100英里（约160公里）的无人工接管自动驾驶。这在当时是一个了不起的成绩。

2.2 2010-2014年：从普锐斯到雷克萨斯，再到原型车

接下来的几年，谷歌的自动驾驶项目以惊人的速度迭代。

2010年，测试里程突破10万英里。

2012年，突破50万英里，谷歌骄傲地宣布：他们的自动驾驶汽车在自动驾驶状态下从未发生过事故。

2014年，谷歌发布了他们完全自主设计的自动驾驶原型车——没有方向盘，没有油门踏板，没有刹车踏板，完全由计算机控制。这辆车看起来更像是一个安装了轮子的烤面包机。

这辆被工程师们昵称为“萤火虫（Firefly）”的小车，成为自动驾驶历史上最具标志性的符号之一，它证明了自动驾驶可以不需要人类作为备份。

然而，“萤火虫”也带来了一个至今仍在讨论的问题：人类要不要保留在紧急情况下接管车辆的能力？

2.3 2015-2016年：项目分拆，Waymo问世前夜

2015年，谷歌进行了一次重大架构调整：自动驾驶项目从谷歌X实验室中独立出来。同期，Chris Urmson离开了谷歌，创办了后来大名鼎鼎的Aurora公司，这家公司最终成为自动驾驶领域最重要的技术平台之一。

而真正的转折点出现在2016年：Alphabet（谷歌母公司）正式将自动驾驶项目剥离，成立了Waymo公司。这意味着自动驾驶从一项研究项目，正式变成了一家独立运营的商业实体。

关于Waymo的故事，我们留到第二章再详细展开。这里只需要记住一件事：2016年之前，谷歌是全球自动驾驶领域毫无争议的带头大哥，它的每一步探索，都在为整个行业趟路。

第三章中国的觉醒—从“八五”计划到百度时代

3.1 1980年代：中国自动驾驶悄然起步

很多人以为中国的自动驾驶研究是近十年的事，但事实上，早在1980年代，中国就已经在这个赛道上悄然布局。

1987年，国防科技大学，一间简陋的实验室里，几个年轻人围着几台老旧的计算机和一堆传感器废寝忘食。这所大学后来被誉为“中国自动驾驶的黄埔军校”，几乎所有早期中国自动驾驶领域的核心人物，都与这所学校有着千丝万缕的联系。

1980年代初期，中国正式立项了“遥控驾驶的防核化侦察车”项目，由国防科技大学、哈尔滨工业大学和沈阳自动化研究所三家单位联合攻关。这是中国自动驾驶研究的起点。

3.2 "八五"期间ATB-1诞生

1991年至1995年，是中国“第八个五年计划”的实施期。

在这个五年里，中国第一辆能够自“自主试验平台1号”）正式诞生。ATB-1由北京理工大学、国防科技大学等五家单位联合研制，最高行驶速度可以达到21公里/小时。21公里/小时，大概相当于骑一辆共享单车的速度。放在今天，这个速度确实不够看。但我们需要把它放在历史的语境里去看—那是1992年，中国连互联网都还没有普及，一辆由电脑控制的车，能以21公里的时速自主行驶，已经是一个让科研人员热泪盈眶的成就。

3.3 2011年：红旗HQ3横空出世

进入21世纪第二个十年，中国自动驾驶迎来了真正的突破。

2011年7月14日，这是一个值得被记住的日子。

由国防科技大学与一汽联合研制的红旗HQ3无人驾驶汽车，从长沙出发，经武汉，最终抵达郑州，全程286公里，在完全无人干预的情况下，完成了中国首次高速公路全程自动驾驶测试。实测平均时速87公里。

这一消息在当时引发了国内外的广泛关注。鲜为人知的是，当时外媒的报道角度颇为微妙，他们关注的不是“中国做到了”，而是“中国用了多少年才做到”—因为早在1995年，美国的NavLab 5就已经实现了类似的事情。落后了16年。

但这并不丢人。

追赶，从来就是后发者的宿命。关键在于，你追不追。

3.4 2012-2015年：多点开花，快速追赶

接下来的几年，中国自动驾驶进入了快速追赶阶段。

2012年11月，中国人民解放军军事交通学院研制的“军交猛狮Ⅲ号”智能汽车，完成了114公里的京津高速无人干预行驶。与红旗HQ3不同，军交猛狮Ⅲ号依靠的是车顶的视听感知系统与车内计算机执行系统的协同工作，实现了刹车、油门、制动、换挡的全面自动化。

2015年8月，一辆宇通大型客车在完全开放的道路环境下，完成了32.6公里的自动驾驶试验，最高时速达68公里，全程无人工干预。这是中国第一辆完成开放道路测试的自动驾驶客车。

2015年12月，历史再次被改写。

这一天，百度宣布：其无人驾驶车在国内首次实现了城市、环路及高速公路混合路况下的全自动驾驶，完成了多次跟车减速、变道、超车、上下匝道等复杂动作，最高时速达到100公里/小时。

这标志着，中国自动驾驶领域正式迎来了互联网巨头玩家—而百度，即将在这场游戏中扮演一个极其重要的角色。

第四章 2016年—分水岭之年

4.1 四月的长安，两千公里的壮举

2016年4月，中国汽车业发生了一件大事。

长安汽车，这家总部位于重庆的老牌车企，完成了一项让很多人“没想到”的壮举：他们派出一辆经过改装的无人驾驶汽车，从重庆出发，一路向北，途经陕西、甘肃，最终抵达北京—全程超过2000公里。

这是中国汽车企业首次完成的长距离自动驾驶测试。

这次测试虽然在部分路段有人工介入，但它的意义不在于技术本身，而在于它向整个行业传递了一个信号：中国的传统车企，并非只会在发动机和变速箱上做文章，他们也在瞄准自动驾驶这个未来赛道。

4.2 六月：上海示范区开园，国家队入场

2016年6月，中国自动驾驶史上又一个里程碑事件：国内首个“国家智能网联汽车（上海）试点示范区”封闭测试区正式开园运营。

这个示范区的成立，意味着中国政府对智能网联汽车的重视，从“口头支持”正式升级为“真金白银的投入”。

此后，北京、上海、重庆、长春、武汉、广州、深圳等城市纷纷跟进，建立了自己的智能网联汽车测试示范区。各地政府你追我赶，生怕在这场关乎未来城市竞争力的赛道上落后半步。

4.3 为什么2016年是一道分水岭？

让我们来梳理一下2016年发生了什么：

长安2000公里长测：证明中国车企有能力进行长距离自动驾驶测试；
上海示范区开园：国家队的资源开始系统性地导入；
百度自动驾驶战略加速：李彦宏宣布自动驾驶将成为百度未来最重要的战略方向之一；
Waymo正式成立：谷歌自动驾驶项目独立运营，全球自动驾驶竞争进入新阶段；
全球AI热潮涌动：深度学习在计算机视觉领域取得突破性进展，为自动驾驶的感知技术提供了"核武器"级别的工具；
全球资本涌入：从硅谷到北京，从底特律到斯图加特，自动驾驶相关的创业公司估值一路飙升。
2016年之前，自动驾驶是少数人的理想主义实验。
2016年之后，自动驾驶变成了所有人的金钱游戏。

写到这里，让我们停下来，回头看看那些在2016年之前就在自动驾驶这条路上摸爬滚打了几十年的人：

Sebastian Thrun，在斯坦福的实验室里熬过无数个夜晚，带着学生用有限经费造出Stanley，然后在DARPA夺冠之后，选择了一条更难的路——让自动驾驶真正走进普通人的生活。

Dean Pomerleau，在神经网络还被主流学术界嗤之以鼻的年代，坚定地相信"让机器模仿人类开车"这条路走得通。他的ALVINN系统，在1989年播下的种子，在三十年后开出了参天大树。

国防科技大学的那些无名研究者，在经费有限、设备简陋的条件下，硬是啃下了自动驾驶的硬骨头。他们或许没有Thrun那样耀眼的光环，但红旗HQ3在2011年跑完286公里的那一刻，同样值得被历史铭记。

这些人有一个共同的特质：他们都曾在某个时刻，被周围的人认为是在做一件愚蠢的事情。

Thrun在斯坦福招募DARPA挑战赛队员时，很多学生觉得参加这种比赛是“不务正业”；ALVINN的神经网络方法在1990年代长期得不到学术界的认可；国防科技大学的早期项目，一度因为经费问题险些中断。

但他们都坚持了下来。

不是因为他们确信这条路一定能走通，而是因为他们不愿意接受“车必须由人开”这个被默认为理所当然的设定。

正是这种不服输的执拗，成就了后来的一切。

附录：2016年前自动驾驶发展大事年表

年份	国际事件	中国事件
1925	美国奇迹无线电遥控车上路	—
1960s	RCA线控汽车概念提出	—
1970s	雪铁龙DS19磁力引导自动驾驶	—
1984	CMU NavLab启动	—
1986	VaMoRs（德国）、NavLab 1（CMU）	国防科技大学等开始研制
1988	—	ATB-1研制（"八五"期间）
1989	ALVINN端到端自动驾驶（CMU）	—
1994	戴姆勒·奔驰S500高速公路测试	—
1995	NavLab 5横穿美国（4800km）	—
2004	DARPA首届大挑战赛（无完赛，CMU行驶11.78km）	—
2005	DARPA大挑战赛（斯坦福Stanley夺冠）	—
2007	DARPA城市挑战赛（CMU Tartan Racing夺冠）	—
2009	谷歌Project Chauffeur启动（Thrun带队）	—
2011	—	红旗HQ3完成286km高速自动驾驶
2012	谷歌测试里程突破50万英里	"军交猛狮Ⅲ号"114km无人干预行驶
2013	—	百度自动驾驶项目启动（2013年）
2014	谷歌发布"萤火虫"原型车	—
2015	特斯拉Autopilot发布	百度完成城市+环路+高速混合路况测试
2016	Waymo正式成立	长安2000km长测、上海示范区开园

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自动驾驶的前世今生—前世在失败中失败

自动驾驶的前世今生—前世在失败中失败

第一章美国先行一步，从“遥控玩具”到神话

1.1 1925年：一切的起点，是一场“杂耍”

1.2 1960-1980年代：两条平行线的摸索

1.3 1980年代：卡内基梅隆登场，NavLab横空出世

1.4 1989年：ALVINN—用“神经网络”教车开车

1.5 1995年：NavLab 5横穿美国

1.6 欧洲：戴姆勒·奔驰与Prometheus计划

1.7 2004-2007年：DARPA大挑战赛—“华山论剑”

1.7.1 一切要从美国国防部说起

1.7.2 2004年首届：全军覆没，却点燃了整个行业

1.7.3 2005年第二届：斯坦福夺冠，Sebastian Thrun封神

1.7.4 2007年城市挑战赛：CMU复仇，Chris Urmson登场

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2.1 2009年：一个疯狂的想法落地

2.2 2010-2014年：从普锐斯到雷克萨斯，再到原型车

2.3 2015-2016年：项目分拆，Waymo问世前夜

第三章中国的觉醒—从“八五”计划到百度时代

3.1 1980年代：中国自动驾驶悄然起步

3.2 "八五"期间ATB-1诞生

3.3 2011年：红旗HQ3横空出世

3.4 2012-2015年：多点开花，快速追赶

第四章 2016年—分水岭之年

4.1 四月的长安，两千公里的壮举

4.2 六月：上海示范区开园，国家队入场

4.3 为什么2016年是一道分水岭？

附录：2016年前自动驾驶发展大事年表

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