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編者按：回首十年汽車產(chǎn)業(yè)演變，自動駕駛已成科技強國搶奪未來出行話語權(quán)的主戰(zhàn)場。各國政策競相開放、企業(yè)技術(shù)短兵相接、配套產(chǎn)品層出不窮……汽車智能化時代正緩緩降臨。
在這一過程之中，各洲諸國如何擁抱變化？又如何駛向自動駕駛珈藍之地？
藉由此，新智駕推出《全球自動駕駛產(chǎn)業(yè)變革》專題，穿越浩瀚繁雜信息密林，聚焦各國自動駕駛產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。
本篇為新智駕《全球自動駕駛產(chǎn)業(yè)變革》系列文章第三篇，主角為：日本。
2020年東京奧運會曾寄托著日本的許多期望。
這種期望，不僅體現(xiàn)在東京奧組委原計劃贏得30塊金牌的體育競技目標(biāo)上，更體現(xiàn)在日本的經(jīng)濟野心上。
1964年，日本就曾以奧運會為契機大搞新干線等基建和新科技，展示其技術(shù)領(lǐng)先性，對外形象一掃"戰(zhàn)敗國"的頹靡，本土汽車、家電等工業(yè)品因此走向世界，實現(xiàn)了經(jīng)濟騰飛，且一度成為世界第二大經(jīng)濟體。
申奧成功后，日本首相安倍晉三就期待著本屆奧運會能像1964年東京第一次舉辦奧運會那樣拉動經(jīng)濟增長，讓日本擺脫通貨緊縮的經(jīng)濟困局。
國家領(lǐng)導(dǎo)人是如此，社會的各個行業(yè)恐怕也同樣抱著類似的期待。
自動駕駛作為日本智能交通大計的一環(huán)，無論是政府層面，還是企業(yè)層面，都將舉辦奧運會的2020年視為行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點。作為奧運會唯一車企贊助商，豐田早已將2020年東京奧運會當(dāng)成大型的高科技展臺，籌劃著向全世界大秀其在燃料電池、自動駕駛、新能源方面的技術(shù)實力。
盡管一年后，豐田不得不做出了不在日本投放奧運廣告、集團高管缺席開幕式的決定，但其自動駕駛技術(shù)的影子仍以各種形式閃現(xiàn)在東京奧運會的各個角落。
因疫情"停擺"的一年，并不能阻擋日本自動駕駛產(chǎn)業(yè)向未來邁進的步伐。
于2020年4月生效、允許在高速公路上使用L3級自動駕駛的日本《道路交通法》，一度被視為最為激進的自動駕駛立法舉措之一。
該法規(guī)生效半年后，本田旗下車型Legend成了第一款經(jīng)日本政府批準認可的L3級自動駕駛車輛。該車型于今年3月正式發(fā)布，應(yīng)該也是目前為止唯一一款受政府層面認可的L3級量產(chǎn)車型。
看似驚險的一步，背后實則是經(jīng)年累月的"積跬步乃至千里"。
由于地處狹長的太平洋島嶼，加之人口密度大，自機動車數(shù)量激增的20世紀60年代后，交通擁堵和交通事故頻發(fā)等現(xiàn)象逐漸成了日本社會不得不面對的棘手問題。
故而，早在20世紀70年代，日本就已經(jīng)開始了圍繞路車信息交換等道路通信技術(shù)的交通信息化、汽車智能化技術(shù)研究。
到了1994年，智能交通系統(tǒng)（ITS）的建設(shè)已經(jīng)成為了日本的國家級項目。
而當(dāng)汽車制造業(yè)來到屬于人工智能的新時代，自動駕駛自然也被列入了日本ITS的規(guī)劃中。
根據(jù)內(nèi)閣發(fā)布的《世界領(lǐng)先IT國家創(chuàng)造宣言》，日本于2014年正式啟動了"戰(zhàn)略性創(chuàng)新創(chuàng)造項目自動駕駛系統(tǒng)研究開發(fā)計劃"，即SIP-adus，自動駕駛自此成了日本國家級戰(zhàn)略的一部分。
SIP-adus的啟動，意在通過政府牽頭，產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界等各界跨部門的協(xié)同合作，實現(xiàn)自動駕駛從基礎(chǔ)研究，到應(yīng)用轉(zhuǎn)化、商業(yè)落地的無縫研發(fā)。
此后，日本的自動駕駛產(chǎn)業(yè)也確實如當(dāng)初規(guī)劃的一般，技術(shù)研發(fā)、測試驗證、應(yīng)用孵化等各環(huán)節(jié)的順利推進，均在一定程度上仰仗于產(chǎn)學(xué)官的合作共謀。
具體到行業(yè)標(biāo)準的建立、法律法規(guī)的改進，日本也并不算落后。
2017年《官民ITS行動/路線計劃》出臺，日本隨即意識到，彼時L2及以下級別的自動駕駛尚在日本施行的道路法律框架之內(nèi)，但日后若要往L3級以上拓展，修改法規(guī)勢在必行。
但在立法之前，搭建與自動駕駛車輛的測試、安全條件、責(zé)任界定等相關(guān)的標(biāo)準和制度，似乎更為基礎(chǔ)和緊迫。
對此，自2016年5月起，日本開始陸續(xù)出臺了《自動駕駛汽車道路測試指南》《遠程自動駕駛系統(tǒng)道路測試許可處理基準》《自動駕駛相關(guān)制度整備大綱》《自動駕駛汽車安全技術(shù)指南》等文件，為日本自動駕駛技術(shù)驗證構(gòu)建了體系化的標(biāo)準和安全制度的同時，也為后來允許L3級自動駕駛車輛上路的《道路運輸車輛法》修正案奠定了基礎(chǔ)。
正如前文所言，自2014年SIP-adus項目正式啟動起，日本就一直致力于聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界、政府以及其他民間機構(gòu)，合力推進自動駕駛各階段的技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用。
對此，曾有媒體稱道：
若論整個自動駕駛產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展，日本或許是最值得借鑒的國家之一。
產(chǎn)學(xué)官協(xié)同，已然成了日本自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展的鮮明底色。
經(jīng)國土交通省汽車局和經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)省制造產(chǎn)業(yè)局帶頭，由汽車制造商、供應(yīng)商及行業(yè)有識之士組織成立的"自動駕駛商務(wù)研討會" ，即是一個試圖通過產(chǎn)學(xué)官合作，助推自動駕駛商業(yè)化的組織，且成效顯著。
該組織已于去年完成了"由1名操作員遠程監(jiān)視并運行3輛無人駕駛車輛的L2級出行服務(wù)測試"，以及"高速公路卡車后車無人編隊行駛技術(shù)測試"。
具體到項目實踐層面，將于今年秋季開展的東京沿海地區(qū)示范試驗項目，同樣是一個非常典型的產(chǎn)學(xué)官協(xié)同的例子。
該項目由日本經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)省下屬獨立行政法人NEDO（新能源及產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合開發(fā)機構(gòu)）牽頭，金澤大學(xué)、名古屋大學(xué)等多家從事自動駕駛術(shù)研究的大學(xué)，豐田、日產(chǎn)、大眾、寶馬等日本國內(nèi)外的汽車制造商，以及法雷奧、博世等汽車零部件制造商、Sompo保險公司等產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界共22個組織均參與其中。
此次試驗中，這些自動駕駛團隊都將通過仿真虛擬交通環(huán)境的構(gòu)建 ，完成對自動駕駛各傳感器系統(tǒng)的安全性評估。
產(chǎn)業(yè)和學(xué)界的深度合作，在一定程度上也促進了日本學(xué)術(shù)界科研成果的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化。因此，不同于中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)與學(xué)術(shù)研究間的涇渭分明，日本的自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)中有許多都是于大學(xué)內(nèi)部孵化而來。
如開發(fā)了開源自動駕駛平臺Autoware的Tier IV，它是由名古屋大學(xué)創(chuàng)辦的初創(chuàng)企業(yè)，其軟件已經(jīng)得到日本內(nèi)外超過140家企業(yè)和大學(xué)的采用，在自動駕駛領(lǐng)域有著舉足輕重的地位；
ITD Lab，則是一家孵化自日本東京工業(yè)大學(xué)的創(chuàng)企。其研發(fā)的超高速3D距離測定技術(shù)，目標(biāo)是應(yīng)對L4和L5自動駕駛，能夠?qū)崿F(xiàn)高速目標(biāo)識別、自定位、檢測相對速度、創(chuàng)建3D地圖等功能；
Advanced Smart Mobility株式會社，則是以東京大學(xué)研究中心（Advanced Mobility Research Center ）的技術(shù)為基礎(chǔ)，主攻無人駕駛卡車車隊編隊行駛、無人駕駛公交車等自動駕駛集成化技術(shù)的開發(fā)和成果轉(zhuǎn)化；
此外，還有京都大學(xué)的GLM公司、埼玉工業(yè)大學(xué)的Field Auto等創(chuàng)企，皆在智能汽車領(lǐng)域散播著技術(shù)的種子。
學(xué)界之外，日本的自動駕駛產(chǎn)業(yè)界也更重聯(lián)盟合作，而非排除異己式的競爭。
日本以自動駕駛技術(shù)為基礎(chǔ)的移動出行服務(wù)聯(lián)盟——MONET，雖由豐田與軟銀共同出資成立，后期卻不僅引入了來自本田、日野、五十鈴等一眾日本車企的投資，同時還吸引了來自各行各業(yè)共計276家公司的加入，被譽為"日本自動駕駛國家隊"；
日本高精地圖廠商Dynamic Map Planning，更是直接由多家圖商及汽車制造商合資成立，被日媒評價為"一家由'合作'而非'競爭'建立起來的公司"。
產(chǎn)學(xué)官的跨部門合作，或許還包括了跨行業(yè)的協(xié)同。
日本保險公司如Aioi、SOMPO早在2016年前后開始研發(fā)并推出面向自動駕駛的保險方案。
后續(xù)為了跟上自動駕駛的發(fā)展，完善保險產(chǎn)品開發(fā)、事故處理等相關(guān)支持機制，保險機構(gòu)甚至直接參與滲透到了產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界的技術(shù)研發(fā)過程。
Aioi與群馬大學(xué)簽訂協(xié)議，并設(shè)立了校內(nèi)研究所，參與到了實證研究中；至于SOMPO，則在2020年以 9200 萬美元收購了自動駕駛系統(tǒng)公司 Tier IV 18% 的股份。
此番種種，產(chǎn)學(xué)官各界，保險、車企、圖商各行業(yè)，層層交織，織就出了獨屬于日本自動駕駛的圖案。
由于老齡化、中心城區(qū)道路擁堵、民眾傾向于乘坐公共交通等因素的疊加，日本自動駕駛的商業(yè)應(yīng)用或許更多地還是落在公共屬性更強的場景，Robotaxi這一商業(yè)變現(xiàn)路徑或許較難打通。
畢竟此地由于出租車行業(yè)嚴苛的法規(guī)，即使Uber來到，都只能當(dāng)"外賣小哥"謀生。
Uber日本業(yè)務(wù)負責(zé)人Tom White曾表示，日本使用網(wǎng)約車服務(wù)的消費者只占打車消費者總數(shù)的5%不到。但Uber Eats的外賣業(yè)務(wù)卻是一幅業(yè)績大好的景象。
不同于網(wǎng)約車市場的受限，自動駕駛技術(shù)在日本根基發(fā)達的公共出行領(lǐng)域適應(yīng)更為良好，部分地區(qū)甚至已經(jīng)開啟了付費運營。
今年7月，福岡縣美山市推出了以路邊車站為據(jù)點的付費自動駕駛移動出行服務(wù)。這是日本繼秋田縣上小阿仁村、滋賀縣東近江市蓼畑町之后，第三次基于路邊車站引入付費的自動駕駛服務(wù)。
不過，與尋常概念的Robobus不同，于美山市推出的自動駕駛服務(wù)是由雅馬哈制造的高爾夫球車提供，僅能容納5名乘客，運行速度為12公里/小時，主要通過行駛路線上鋪設(shè)的電磁誘導(dǎo)線實現(xiàn)自動駕駛。
但即使是這樣低速的、連公交車都算不上的自動駕駛車輛，車上仍會安排一位當(dāng)?shù)爻鲎廛嚬镜乃緳C擔(dān)任安全員，以起到監(jiān)控車輛運行的作用。日本對于自動駕駛的謹慎態(tài)度，可見一斑。
相比Robobus目前只能在封閉或半封閉區(qū)域運行的中國，日本的自動駕駛公交發(fā)展勢頭似更為迅猛。
6月時，區(qū)域內(nèi)已經(jīng)實現(xiàn)了山區(qū)自動駕駛、遠程無人駕駛、利用5G實現(xiàn)多車同時行駛等測試的愛知縣宣布，沒有方向盤、油門或剎車踏板的自動駕駛穿梭巴士"NAVYA ARMA"，或?qū)㈤_啟首次在市區(qū)進行的長期示范實驗。
其中，位于名古屋市的實驗，計劃在JR鶴舞站附近的主要道路上開展，為期約3個月，且將與普通車輛混行。
自動駕駛在日本公共交通領(lǐng)域的快速落地，或是受迫于當(dāng)?shù)厣僮踊?、老齡化引發(fā)的連鎖效應(yīng)。
據(jù)日媒分析，近年來，財政資源隨著人口減少而減少，維持交通服務(wù)的預(yù)算將漸趨減少，但同時日本公共出行行業(yè)的虧損卻越發(fā)高企，公共汽車等基礎(chǔ)服務(wù)恐難以為繼。
國土交通省的《共享巴士業(yè)務(wù)收支平衡表》在2018年對擁有30輛以上車輛的企業(yè)進行調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，在三大都市圈以外的其他地區(qū)，89%的巴士公司處于虧損狀態(tài)。即便從整體上看，仍約有 71% 的巴士公司陷入財政赤字。
若固定線路公交車因此消失，處于交通不便地區(qū)的居民將因此流向其他區(qū)域，部分地區(qū)將不可避免地走向衰落。而此局，非未來能實現(xiàn)出行服務(wù)無人化、降低運營成本的自動駕駛不能破。
于日本這一島國而言，無人駕駛不只是其智能交通版圖的其中一塊拼圖，更事關(guān)經(jīng)濟民生。
盡管在戰(zhàn)略上選擇重視自動駕駛，但在戰(zhàn)術(shù)成效上，日本這一傳統(tǒng)汽車強國卻已經(jīng)顯得有些落后。
畢馬威最新版本的2020年《自動駕駛汽車成熟度指數(shù)》報告顯示，日本綜合排名第11，其中政策法律以及消費者接受度方面均排名第18。放眼全球，日本自動駕駛產(chǎn)業(yè)總體排名并不算理想，但憑借突出的專利數(shù)量，其在技術(shù)層面優(yōu)勢仍然明顯，可位列榜單第3。
可見，日本自動駕駛實力并不算弱。
奧運這一宣傳良機雖錯失了些許，但酒香不怕巷子深，日本的自動駕駛產(chǎn)業(yè)或仍有更多未知的可能。
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