说到自动驾驶，大家已经早是耳熟能详了。这上面两大家，谷歌与特斯拉，两种理念，两种路线。我说特斯拉绝对领先，肯定有无数谷歌、百度粉丝嗤之以鼻。我尽量不涉及太多很多人听不懂的技术词语来说说我的看法。

谷歌玩自动驾驶很早了，着实让世界膜拜过。直到有一天大家还会在硅谷山景城附近高速上偶尔看到谷歌无人驾驶测试车拍照发朋友圈时，特斯拉半自动驾驶已经刷屏了（奔驰在不到那时的半年前还炫耀其智能驾驶功能领先世界起码N年。之后各汽车大佬们纷纷说特斯拉半自动驾驶功能并没多先进，大多数功能他们已经有了N年了，只是没特斯拉集成起来那样差了一点。然后直到如今，还是差“一点”。。。）。虽然特斯拉那时还不是全自动驾驶，但谷歌已经开始落后了。而目前，去年十月中后出产的特斯拉，分分钟可能因为一个软件开启命令，会全面开启人类全自动驾驶篇章，到时谷歌以及所有汽车大佬们都会望尘莫及的。

1、谷歌的主导思想是无人驾驶（所以把方向盘、刹车、油门全去了），特斯拉的主导思想是全自动驾驶（但人还是得看着，随时可以替换上阵），类似空客飞机的Auto Pilot，所以特斯拉称自动驾驶。

谷歌无人驾驶车的畅想

特斯拉全自动驾驶的现实

大家知道空客飞机的驾驶员大多数时候就是一傀儡，飞机主要靠Auto Pilot。空中情况对比路面情况简单多了吧？现在有配备谷歌最先进的人工智能技术，可以避免人的错误的无人驾驶客机，上飞机送你2000，另一架人工智能全自动驾驶，但需要配个飞行员看着点客机，买机票2000才能上。都是北京飞华盛顿。你告诉我你会乘坐哪架？。。。

所以，谷歌的理念太理想化。

2、谷歌的技术路线，什么激光雷达太贵都不是事儿，那些都会慢慢便宜下来的，问题在于其技术虽然会非常精准但依赖的假设条件太多。类似共产主义，绝对是人类的最高理想，没有任何能够出其左右的。问题是全人类的思想意识都得统一才行。一定能实现，但不知道什么时候，这就是问题了。特斯拉的技术路线，类似其他人觉悟不高我也没法强行，咱们先从社会主义干起，放手大干只要能富国强民，但别违反四项基本原则，否则我得转方向盘、踩刹车。特斯拉搞电池组，大家都琢磨强大实用的电池，没个踪影，特斯拉拿最普通的电池来干，实用起来了。谷歌钻研激光雷达，无人驾驶，挑战重重，特斯拉一看也是没谱的事，就拿普遍的摄像头开始。特别是和各汽车大佬一起都是借助MobileEye的技术，但只有特斯拉先把半自动驾驶真正实用化了。因此呢，等谷歌无人驾驶技术真的开始实施了（去年谷歌已经低调谈及其无人驾驶的真正实现可能要30年以后。30年以后，翻译成白话就是“不知道”。），才谈得上和特斯拉一较高低。目前也只能赚个回头率，换个大家的“哇，酷！”。

其实人类整个驾驶过程的各种细节，特斯拉的路线足够了。看前方、看盲点、看后视镜、见车保持安全车距、见人躲着些、红灯停绿灯行、走在车道中央等等，其实很简单、很机械化的，通过类似人眼的摄像头及感应器的帮助是可以实现全自动化。特斯拉的路线更实用，更接近人类的驾驶方式，也就更能融入有人驾驶的大环境，所以更容易快速成为现实。

谷歌的激光雷达3D成像模型、地图匹配等等，有些杀鸡用牛刀。如果放到罗马路上肯定动不了（因为那里开车你只需要看前方60度角，其他方位的车会让着你，你如果顾及其他方位，反而出事或者不敢动弹）。谷歌技术路线的可行性需要假设周边的环境符合一定规则。

再举一例，就算谷歌技术全部到位了，其防止黑客攻击必须100%。否则车会被黑客随意劫持到任何地方而人毫无办法。道高一尺，魔高一丈，人干出来的人就能破，100%的防御力是天方夜谭。

所以谷歌技术路线各种假设太多、依赖性太强。特斯拉的更现实些。

目前，其他汽车大佬的全自动驾驶基本都依赖MobileEye，而特斯拉一脚踢开MobileEye而与Nvidia合作，预示着同样的技术路线，特斯拉也已经跑在了大佬们的前面。

3。谷歌由于技术的高大上，导致一些瓶颈一时无法解决而不能实用，所以其所有测试都是专人执行，只能等同于实验室数据。而特斯拉测试后，一直属于实际应用状态，不仅半自动驾驶的应用数据的里程数已经远超谷歌，未来全自动驾驶实际应用数据也会迅速赶超。等谷歌无人驾驶问世时，就如同一个实验室里研读过各种病例的学生毕业行医，去和特斯拉这样一个走南闯北的看过千万病人的老医生竞争。

所以，就技术成熟度及各种情况经验积累，特斯拉已经注定领先。

因此，虽然目前自动驾驶火热，有多少潜在竞争，特斯拉在全自动驾驶上，无论从实用性上还是经验上，我都认为是绝对领先的。

【结语】

在颠覆汽车行业、能源行业、提供全自动驾驶的领域中，绝对领先的并且已经实用着的特斯拉，评估其股票TSLA，使用传统的价值评估是很难的。因为这股浪会有多高，谁也不知道。

之前写的NVDA也类似，目前占据着高端互动游戏、虚拟现实/增强现实、人工智能、云计算数据中心/大数据、全自动驾驶等火爆行业的核心引擎的绝对优势，其价值评估也同样无法用传统方法衡量。比TSLA好的地方是，Nvidia不和石油大佬、汽车大佬较劲，所以股价被所有人追捧。这，也同样是其股价将来涨过头时危险的所在。

【附注：人工智能。谈及全自动驾驶，NVDA，TSLA，就避不开火爆的“人工智能”、“深度学习”等。一个阿法狗（AlphaGo）又一次掀起了人们对机器超越人类的讨论。茶余饭后谈资可以，但如果你当真了，盲目投资各种人工智能领域，你就输了。预言所谓2030年机器智能奇点到来，如同宗教预言1999年、2000年、2020年世界末日一样不靠谱（事实上谷歌去年都怀疑自己30年内能否实现无人驾驶的项目）。人有人擅长的，电脑有电脑擅长的。最根本的问题是：人工智能是人类编写的，是人类按照人类对人脑的了解，人类对学习、智能的理解编写的。人类对人脑怎么回事还没弄明白，在人类有限的知识范畴内编出的工具，是无法超越人类的。人工智能在医疗诊断、自动驾驶等特定条件、规则及数据下快速、精准地完成人类赋予的特定任务可以。但如果说玩到“大白”级别，能察言观色、通情达理、善恶分明，或从学了E=MC2上琢磨出最终宇宙公式，我认为在数码计算机时代（即本质上0、1计算的时代），想都别想（当然，有说宇宙是数码/digital的，人脑是巨高级的数码计算机。那是另一个还无法搞清的话题）。我不反对大胆创新及畅想，但什么事都有个度，过头了就不是不靠谱了。当今的投资人工智能领域没有问题，因为的确很多深度学习的应用可以落地了。但最好先能清楚人工智能能干什么，不能干什么（不是什么都是深度学习能解决的）。对于太理想化的项目，就别认真。为什么我之前发文说NVDA股价太高了，过一年半载的会有类似当年SUN的问题，因为NVDA价值很大部分来自玩深度学习对GPU的需求。而玩深度学习的公司太多，不乏有类似琢磨永动机的那种，一定会死的很惨。等大家都现实了，到底靠谱的需要GPU的有多少，很难说。】​​​​