自動駕駛公司大本營的加利福尼亞州，其交通管理局公布了《2018接管報告》，該報告匯集了各公司根據要求遞交的自動駕駛測試數據，該報告主要包括測試車輛數量、測試里程數以及最為重要的每次干預里程數（Mileage Per Intervention：MPI）。

自動駕駛領頭羊Waymo，以平均每1．1萬英里需要人工介入的里程成績最佳，令人大跌眼鏡的是蘋果以平均每1．1英里需要人工介入的成績墊底，一時間蘋果自動駕駛最差的中文文章刷屏，有心人甚至將這個報告和蘋果自動駕駛此前裁員聯系到一起。

問題來了，蘋果自動駕駛真的是最差嗎？加州DMV公布的《2018接管報告》是否值得信賴？如果蘋果自動駕駛能力真的很差的話，解決方式的改報告，還是招大牛，還是并購呢？

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蘋果自動駕駛最差

從加州交管局的報告來看，在判斷自動駕駛能力最為關鍵的一個數據中，也就是每次干預里程數，蘋果的表現確實是慘不忍睹，1．1英里就需要人工接管一次，相比之下，Waymo超過1．1萬英里，隨后是GM Cruise和Zoox、Nuro、Pony．AI，需要提醒的是，這份報告是日期是2017年12月到2018年11月。

必須說明的是，《2018接管報告》數據來源，是在加州進行自動駕駛測試的各公司，根據加州交管局的要求，每年提交一次報告，報告的內容包括在加州測試的自動駕駛車輛數目、手動接管次數、軟件脫離次數、自動駕駛測試里程數等。

最為嚴格的要求則是，自動駕駛測試車輛在發(fā)生交通事故后，必須在10個工作日內向加州交管局提交報告，闡述事故的詳細情況，受到這個規(guī)定的影響，蘋果在2018年8月和10月，分別報告了兩次碰撞事故，但責任都不在蘋果。

加州交管局公布的《2018接管報告》，可能包括以下幾個方面：

1、數據缺乏監(jiān)管。所有的數據，都是各公司主動提交的數據，這些數據除了事故數據有交警部門的佐證，其他數據都是沒有佐證的，所有數據是缺乏監(jiān)管的。

2、數據缺乏標準。在遞交數據中，包括自動駕駛測試里程數、手動接管、軟件脫離等，什么情況算是自動駕駛測試、什么情況手動接管、什么情況軟件脫離，這些都是缺乏標準。

3、數據缺乏全面。這只是加州一個地方的測試數據，并不能說明問題，因為自動駕駛測試不僅僅在加利福尼亞州，還在亞利桑那州、得克薩斯州等美國各地，Waymo的自動駕駛測試重心，更是遠離了加州。

無監(jiān)管＋無標準下，依靠各自動駕駛測試公司自主報告的數據，實際上是沒有任何的佐證背書，這些無監(jiān)管、無標準的數據，從嚴格意義來看，是屬于無效數據，基于這些數據的報告，公信力可想而知。

所以，這份報告的數據中，最有價值的部分，應該是測試車輛的數目、測試里程數（雖然無標準，但相對道路可見），另外，還有一個報告，就是交通事故的報告更值得參考，在此前公布的交通事故報告中，GM Cruise的數據數量是高居榜首。

蘋果老老實實的公布了自己認為的人工接管和軟件脫離次數，相比之下，特斯拉公布的自動駕駛測試數字為零，但是卻宣稱自己積累了數十億英里的自動駕駛數據，這是用消費者作為小白鼠測試的數據，路子實在是太野了。

自動駕駛測試的野路子，包括但不限于，無測試牌照的非法測試、交通事故后的私了（包括致命事故），自動駕駛測試擦邊球的邊緣測試，這些行為都降低自動駕駛測試的數據可信度。

另外還有一個重要問題，就是人工接管導致的安全事故，對同一個情況，機器的邏輯和人類的邏輯是不一樣的，Waymo發(fā)生過一起事故就是安全員接管后導致車輛與摩托車發(fā)生碰撞，導致摩托車騎手送醫(yī)。

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蘋果自動駕駛該怎么改進

蘋果自曝自動駕駛數據墊底的情況，也讓蘋果反思自己的評判標準是否出現問題，蘋果還真的動了改報告（更換評判標準）的心思，按照蘋果的新報告顯示，在2017年4月到2018年6月期間，蘋果自動駕駛車輛測試了24604英里，經歷了40198次手動接管和36359次軟件脫離。

到了2018年7月，蘋果停止報告其脫離總數，而是開始關注“重要脫離”，也就是可能導致安全事故或者違反道路規(guī)則的脫離行為，使用這個標準后，蘋果自動駕駛車輛行駛了56135英里，僅報告了28起“重要脫離”，并且其中兩個產生了碰撞事故。

按照新的報告標準，蘋果自動駕駛汽車每隔2005英里才經歷一次“重要脫離”，這樣來看，蘋果的排名就更好了。所以，沒有嚴格的監(jiān)管和標準，由每個公司來定義什么就會出現這樣的情況。

按照蘋果的標準，安全在系統(tǒng)遇到超出當前功能的情況，需要主動對車輛進行手動控制，另外，還包括了緊急車輛、施工區(qū)域或者道路意外物體等情況。軟件方面，則是無法充分跟蹤對象，或者是無法使用路徑規(guī)劃系統(tǒng)生成運動計劃，或者是存在通信問題等。

因此，蘋果的自動駕駛可能并不是《2018接管報告》所示的接管次數如此不堪，自動駕駛能力也不能依靠MPI來簡單評判，更不能依靠公司自報的數據來進行評判。

對于蘋果而言，其自動駕駛能力可以改善的地方當然還有很多，包括需要持續(xù)的研發(fā)、測試和改進，這需要招聘更多的大牛，甚至可以考慮并購一家自動駕駛初創(chuàng)公司。

最近風頭最勁的Aurora和Nuro，估值也不過是25億美元和27億美元，即便是溢價100％，也不過50億美元左右，對于手握超過1300億美元現金的蘋果來說，這些都是小事情。

所以，各位不要為蘋果自動駕駛能力擔心了�！�2018接管報告》的墊底成績，不過是蘋果自動駕駛的一個小插曲，或許能激發(fā)蘋果自動駕駛的雄心，包括挖人、并購，我們拭目以待。