埃隆?馬斯克(Elon Musk)對大膽預測并不陌生。近日，他又向自動駕駛技術的懷疑者拋出了另一個大膽預測：特斯拉的全自動駕駛功能將在2019年底前完成。到2020年底，它的功能將更加強大，自動駕駛系統可以把用戶從停車場帶到要去的任何地方，你完全可以在駕駛座上打盹。

“我敢肯定。這不是一個問號。”埃隆?馬斯克表示。如今，愿意在購買特斯拉新車時多花5000美元的消費者，可以解鎖他們的汽車增強輔助駕駛功能，這比馬斯克剛才承諾的要簡單得多。

按照這家汽車制造商的車主手冊，現有技術可以“引導汽車在高速公路的入匝道到出匝道，包括建議和改變車道，在高速公路上導航至出口”。

但是特斯拉的任何一款車都仍然不能在任何地方自動駕駛——不能在城區沿街道路，不能在停車場。

此前，在2016年10月至2018年10月期間，客戶甚至可以額外支付3000美元左右的費用，購買特斯拉承諾的“全自動駕駛”功能，最終將能夠通過軟件升級解鎖。

特斯拉曾表示，自2016年10月以來生產的每一輛特斯拉汽車都具備自主駕駛所需的所有硬件。2017年1月，馬斯克表示，該功能將在3到6個月內推出。但都沒有兌現承諾。

這不是第一次特斯拉的第一次跳票：馬斯克一再高估完成雄心勃勃的自動駕駛項目所需的時間。對于等待特斯拉真正自動駕駛功能數月甚至數年的用戶來說，馬斯克最新的全自動駕駛時間表是個好消息。

盡管如此，馬斯克還是埋了伏筆：公司還需要一年的時間才能實現汽車完全自動駕駛。“人們有時會推斷(‘功能完成’)意味著全自動駕駛可以100%工作，完全不需要觀察。”事實并非如此。

馬斯克表示，到2020年底，特斯拉車主將能夠在A點到B點使用全自動駕駛技術入睡和醒來。在此之前，駕駛員將必須繼續監控這項技術，并做好在出現問題時控制方向盤的準備。

隨著馬斯克繼續對特斯拉自動駕駛汽車技術做出大膽預測，他的大多數無人駕駛汽車競爭對手正朝著相反的方向發展，他們一度咄咄逼人的全面自動駕駛汽車推出時間表正在被調整。

Waymo淡化了去年在鳳凰城推出無人駕駛出租車服務的可能性，透露這項服務短期內不會向公眾完全開放，而且仍將由一名安全司機負責駕駛和監控。Waymo首席執行官John Krafcik去年表示，這項技術“真的、真的很難”。

與此同時，通用汽車旗下Cruise Automation子公司表示，今年將推出自己的自動駕駛出租車服務，但沒有透露具體時間和地點。Uber的計劃正處于變化之中，基本上沒有任何明確的時間點。

諸如Nuro和Aurora這樣的剛剛拿到巨額融資的初創公司也正在采取緩慢而穩定的方式，謹慎而不張揚地開發自己的技術。

但特斯拉一直堅持自己的風格。馬斯克表示，特斯拉的自動駕駛團隊，已經具備處理高速公路自動駕駛的能力，現在研發重心已經轉向處理十字路口。“這是艱難的工作。”

在馬斯克看來，識別停車標志和紅綠燈是沒有問題的。但在一些復雜的十字路口，你確實會感到模糊。比如，哪一盞燈是正確的？即使你是一個人，也不總是那么清楚。“這就是特斯拉正在做的。”

2016年10月，特斯拉曾發布了一段宣傳視頻，展示了一輛Model S在加州北部一個街道行駛的畫面，當時駕駛員的手沒有放在方向盤上。自那以來，特斯拉從未展示過其在街區的全自動駕駛功能的任何消息。

現在，特斯拉自主研發的自動駕駛AI芯片“即將投入生產”。馬斯克說，該公司的技術將比目前的量產技術進步“20個百分點”。

自動駕駛的炒作可能已經降溫，但特斯拉似乎沒有任何“退縮”的跡象。因為特斯拉是目前為止，唯一一家自動駕駛算法改進來自于量產車實際用戶行駛數據的公司。

在最近提交給美國加州機動車管理局的年度自動駕駛路測脫離報告中（盡管已經連續2年提交了零公里路測報告），特斯拉再次強調了自己通過在世界各地的實驗室、測試軌道和公共道路上進行模擬測試來開發自動駕駛汽車。

這些車輛在正常運行期間會在“影子模式”下測試自動駕駛技術，因此特斯拉能夠從數十億英里的現實駕駛中學習開發其自動駕駛技術。

在“影子模式”中，特斯拉可以在后臺運行系統，而不需要執行車輛控制，或者接收關于特別針對的道路情況的數據，以便訓練系統在現實世界中的模擬表現。

信中提到，特斯拉通過無線傳輸從客戶車載設備中分析這些數據。這些技術幫助特斯拉改進現有的Autopilot高級駕駛輔助系統和未來的自動駕駛系統。

這不得不讓所有人對特斯拉在自動駕駛上的進展“將信將疑”。此外，特斯拉的全自動駕駛還需要解決幾個行業共性問題。

1、惡劣天氣：當積雪覆蓋路面時，就會擋住車道的視線，而車輛攝像頭正是利用這些車道來尋找道路的。到目前為止，研究人員還沒有找到解決這個問題的方法，對于堅持視覺路線的特斯拉來說，這更是一個大問題。

這就是為什么很多自動駕駛測試是在溫暖的氣候下進行的，比如美國亞利桑那州和加利福尼亞州。

大雪、暴雨、大霧和沙塵暴會限制攝像頭的性能。激光傳感器發出的光束可以被雪花反射，并認為它們是障礙物。毫米波雷達穿透力強適應全天候，但它不能很精確的顯示物體的形狀。

2、路面標線：在全球范圍內，道路標線是不同的，甚至可能不存在。車道線不是標準化的，所以車輛必須學會如何在每個城市以不同的方式行駛。有時沒有任何參照物來幫助車輛判斷車道寬度。

3、人車混合交通：

自動駕駛汽車將不得不與不總是遵守規則的人、以及其他人類駕駛的車輛打交道。比如，在右轉彎時，如果前面停了一輛其他車輛，自動駕駛車輛目前還無法立即決定是否繞過。此外，還包括自動駕駛系統能否對其他車輛、行人運動軌跡的準確預測，以確保下一步動作的安全性。

4、左轉：在復雜的十字路口，決定什么時候在迎面駛來的車輛前左轉（在很多更大的十字路口，左側調頭道路還有人在通行），是人類駕駛員比較困難的任務之一，也是導致許多撞車事故的原因之一。自動駕駛汽車也有同樣的問題。Waymo的車輛此前在十字路口也受困于左轉難題。