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同时在加州和北京两地开展自动驾驶车辆测试的小马智行，其北京研发中心负责人李衡宇曾告诉记者，与加州相比，北京的道路测试增加了封闭场地5000公里训练和能力评估考试，在监管方面，企业除了提交脱离报告，还需提交测试计划，并有实时的视频监控和车辆位置监控等。据了解，北京采用了实时监测的模式，通过自动驾驶车辆道路测试监管平台，可以精准到开放测试道路电子围栏、驾驶员（安全员）甄别及测试情况监控、测试车辆历史轨迹追溯等。

显然，与加州的“松散型”管理风格大相径庭，北京对自动驾驶车辆的测试管理更加严格。当然，有一部分原因是因为国内交通状况更加复杂。清华大学苏州汽车研究院智能网联中心主任戴一凡指出，客观而言，中国的道路交通场景更加复杂，包括道路基础设施的完善程度以及社会车辆的驾驶行为习惯等，都与国外有很大的不同。基于此，国内监管更严格，这也是不同国家的实际交通状况决定的。

“其实两地的监管一松一严，充分体现了两个国家相关部门管理风格的不同。”一位不愿透露姓名的业内人士表示，加州门槛更低，给予企业更多自由，从某种程度上而言有利于创新；北京虽然“手伸得较长”，从另一方面看也给予了企业很多帮助和支持。例如2019年由智能车联推出的“星火计划”，累计向20余家企业、科研团队和行业协会等提供了1160小时的优惠服务，为企业和科研团队节约了千万余元研发资金。“更重要的是，细致而严苛的管理有利于防止出现严重的交通安全事故，避免影响自动驾驶道路测试整体发展进程。”该人士如是说。

技术路线：单车智能VS车路协同

可以看到，在加州报告中，惟一的主体是开展测试的汽车企业；在北京报告中，除了关注企业以外，政策、标准和场景等，这些都是重要内容。“中国在智能网联汽车技术领域布局的思路与美国有所不同，这一点从两份报告中也可以比较得出。”王羽告诉记者，美加州报告更关注单车智能，这也是大多数国外自动驾驶企业选择的技术路线，相较之下，中国走的则是智能网联、车路协同发展的道路。此外，北京报告系统化突出，除发布了产品智能化水平，还就测试场地和道路开放情况等作出了详细介绍，体现了双方在产业发展方面的不同理念，一方希望以一家优秀的企业带动整个产业链的进步；另一方则希望产业链精诚合作、优势互补，最终实现整体的协同发展。

■单车智能遇瓶颈

以Waymo为代表的美国企业，一直都是坚定的单车智能派选手，优步、特斯拉、通用Cruise等走的也基本上都是这条路线。

在这一条技术路线拥护者的眼里，只要通过详细拆解人类驾驶汽车的行为，不断改进算法，提高机器的智能水平，就能实现真正的无人驾驶。业内专家认为，人类因为自身的局限性以及情绪的波动性，完全无法和机器匹敌。

首先，在感知方面，由于天气、视线盲点及自身的身体疲劳、反应速度、情绪等诸多原因，人类驾驶员在观察方面存在盲区，并将基于这些盲区做出不安全的决策。

其次，在决策层面，以AlphaGo为代表的机器智能已经证明了在速度、精确度等方面，机器确实可以远超人类，并且保持长期的可重复性。机器通过线控系统将信号传递到汽车的转向系统、制动系统和传动系统，可以确保信号的快速性以及准确性，能够避免“错把油门当刹车”这一类的失误。

最后，只有当积累到一定驾驶里程，人类驾驶员成为“老司机”后，才能达成“眼手脚”的协同配合。相对的，机器学习可以极大加快学习的过程和进度，使得协同配合的达成时间大大缩短，出手就是“老司机”水平。

然而，这一切随着自动驾驶研发工作的深入遇到了瓶颈。特别是在现阶段，传感器还存在缺陷，人工智能技术还不是很成熟，很多危险的场景凭单车智能还无法安全应对，比如前方大型车遮挡住红绿灯。2019年4月，当时福特汽车新上任的首席执行官吉姆·哈克特在接受媒体采访时坦言，完全的无人驾驶汽车到来仍需时日，大家对于无人车的普及过于乐观。

■车路协同或走得更快

鉴于单车智能来实现高级别自动驾驶还存在较大的局限性，以中国为代表的车企走上了V2X车路协同的另一条道路，同时在车端和路端安装各种传感器，打造“聪明的车＋智慧的路”，让人、车、路、云高度融合，互为补充，促成智慧出行。