按照相關規定，在加州道路上測試自動駕駛汽車的公司每年都要向 DMV 披露年度測試裡程以及人類駕駛員接管次數，這就是「接管率」這一數據的由來。
從今年的接管報告來看，Waymo 和 Cruise 依然強悍，但百度出人意料地反超Waymo佔據了 2019 年頭把交椅。AutoX 與剛剛拿了豐田大號支票的 Pony.ai 分列第四和第五名。
除了百度、AutoX 和 Pony.ai 這幾家中國血統自動駕駛公司，滴滴也第一次出現在報告中，並且來了個開門紅排在第八位。至於去年排在倒數的上汽（SAIC）也成功闖進了二十名之內。顯然，中美兩國已經成為自動駕駛行業眾人仰止的兩極。
DMV 數據顯示，加州各家自動駕駛公司去年共完成了 288 萬英裡的自動駕駛測試，相比 2018 年的 80 萬英裡有了大幅增長。眼下，加州共有 64 家公司拿到了測試執照，而 2018 年則是 48 家。
值得一提的是，眾多公司中，真正拿到載客許可的只有 Aurora、AutoX、Pony.ai、Waymo 和 Zoox 五家。
Waymo 在加州部署了 153 臺測試車，它們的 268 名安全駕駛員去年完成了 145 萬英裡的測試，比2018 年的 120 萬英裡高出不少。
對 Waymo 來說，2019 年是裡程碑式的一年，它們的測試車遍及美國 9 個州 25 個城市，而在鳳凰城的自動駕駛打車服務 APP Waymo One 月活用戶已經達到 1500 人。此外，Waymo 自動駕駛汽車的累積測試裡程已達 2000 萬英裡（一年前僅 1000 萬英裡），模擬測試更是不計其數。
接管率方面，Waymo 從去年的 1000 英裡 0.09 次（每 11017 英裡接管一次）進步到了 1000 英裡 0.076 次（每 13219 英裡接管一次）。
今年的進步除了拜 Waymo 在 AI 數據挖掘技術上的進步所賜，還因為與自家母公司 Alphabet 旗下 DeepMind 的深入合作。藉此，Waymo 針對行人、自行車和摩託車的誤報率降低了 24%，訓練時間和算力資源的消耗也雙雙減半。
除此之外，Waymo 稱公司正在矽谷、舊金山和洛杉磯開發第五代的 Driver 系統，今年晚些時候它們還會分享更多有關安全框架的信息。
2017 年 Waymo One 上線後，其接單量已經突破 10 萬。此外，Waymo 的「去安全駕駛員」進程正在逐步進行中。不過，沒有安全駕駛員的車輛現在還是僅限早鳥計劃乘客乘坐。
除了在乘用車領域發力，Waymo 還盯緊了貨運行業。最近，它們就宣布卡車測試將在德州、新墨西哥、舊金山灣區、密西根、亞利桑那、喬治亞等地區進行。
在測試裡程上，今年通用旗下的 Cruise 有了質的提升。估值已達 146 億美元的 Cruise 整個 2019 年跑了 83 萬英裡，而 2018 年這個數字為 44 萬英裡，近乎翻倍。
關於接管率，Cruise 上報的數據分了上半年和下半年。2019 年上半年，Cruise 共出現了 43 次接管（每 7635 英裡接管一次），總測試裡程為 32.8 萬英裡。下半年則只有 25 次接管（每20110 英裡接管一次），總測試裡程達到 50.2 萬英裡。顯然，Cruise 取得了巨大的進步，下半年的接管率成績甚至優於 Waymo。
測試車隊上，Cruise 在加州共部署了 233 臺（2019 年年初數據），而 2017 年年中這一數字僅為 130 臺。
通用的投資者日上，Cruise CEO Dan Ammann 給大家交了交底，稱 Cruise 的軟體升級周期大幅縮短，AI 模型訓練時間更是壓縮了 80%。此外，新的固件部署頻率比此前高了 45 倍，幾乎達到了每周兩次。
藉助自家內部工具「矩陣」，Cruise 也在瘋狂搞模擬。2019 年 4 月的數據顯示，Cruise 每天要進行 20 萬小時的模擬。在這背後，是 30 萬個處理核心，5000 張顯卡，每天 3 萬個場景以及 300 TB 的數據。
雖然商業化打車服務跳票了，但 Cruise 在舊金山還有個面向自家員工的打車項目 Cruise Anywhere。除此之外，Cruise 還聯合 DoorDash 在灣區開展食物及雜貨遞送任務。當然，最近剛剛亮相的 Origin 也是它們未來的重頭戲。
從 DMV 的報告來看，曾經聲勢浩大的蘋果自動駕駛項目「泰坦計劃」在2019 年玩起了逆行。與 2018 年 52 臺測試車全年運行 79745 英裡相比，2019 年蘋果的 66 臺測試車總共才跑了 7544 英裡。
至於接管率嘛，2019 年全年它們共經歷了 64 次接管，相比去年每 1000 英裡接管 871.65 次好了不少，但跟 Waymo 和 Cruise 可完全不在一個水平線上，畢竟蘋果全年測試裡程才七千多英裡。
2014 年啟動的「泰坦計劃」一直命運多舛。2017 年它們才拿到加州的測試執照，比競爭對手們慢了太多。隨後，傳聞中與寶馬、奔馳、日產、比亞迪、麥拿輪等公司的合作都以失敗告終。
最終，蘋果與大眾聯結成盟，雙方將基於大眾 T6 車型來打造一款員工穿梭車。2018 年，「泰坦計劃」再遇波瀾，一名蘋果員工因為涉嫌盜竊商業機密而被FBI 抓捕。2019 年，「泰坦計劃」又經歷了大裁員，部分人員被安排到其他機器學習項目。
不久之後，前特斯拉工程部門高級副主席 Doug Field 加盟「泰坦計劃」團隊，由此，蘋果對自動駕駛新創公司 Drive.ai 的收購才得以推動。
Uber 並沒有匯報 2019 年它們在加州的進展狀況（2018 年它們的測試車每 0.4 英裡就要接管一次），因為 2018 年在亞利桑那發生事故後它們對自動駕駛測試持審慎態度，也沒有更新在加州的測試執照。
不過，這種情況未來可能會有改變。為了加速追趕競爭對手，Uber 已經再次遞交了測試申請，而且本月初通過審批。現在的 Uber 依然是穩字當頭，雖然它們已經有意將舊金山選做測試地。當然，Uber 測試車重新在加州上路前，肯定會訓練好安全駕駛員並提前知會當地政府。
儘管 Uber 沒有參加這次報告提交，但據 Uber IPO 前的 S-1 文件，Uber 主管自動駕駛的 ATG 部門已經從 40 人（2015 年）的小團隊升級為擁有 1000 名員工的大部隊。
此外，它們聲稱自己經完成了數百萬英裡的數據採集和數萬次載人行駛。在華盛頓 D.C.、舊金山、達拉斯和多倫多等城市還有 Uber 數據採集車的身影。
據了解，Lyft 的 Level 5 團隊共有 20 臺測試車和 400 多名僱員，2019 年它們累積了 42930 英裡的測試裡程，接管次數達到了 1667 次，與競爭對手相比確實相對較高。
Lyft 的 Level 5 團隊不但有數據科學家、應用研究者，還有產品經理、運行主管等角色。2017 年 7 月成立以來，它們已經完成了新型 3D 框架的搭建，同時還拿出了能效評估的新方案以及藉助中報地圖追蹤車輛動作的技術。
今年早些時候，Lyft 宣布進軍加州帕羅奧託。在新的研發中心裡，工程師將模擬現實世界的駕駛場景，同時對各種路況進行重構。
未來，Lyft 還將繼續擴張測試地並加快累積測試裡程。除了 Waymo 這個合作夥伴，Lyft 與安波福也建立了合作關係，雙方將在賭城拉斯維加斯運營自動駕駛車隊。
有自動駕駛天團之稱的 Aurora 去年在融資上走的順風順水，拿到亞馬遜等金主的 6 億美元後，它們成功晉身自動駕駛獨角獸（估值 20 億美元）。
提交給 DMV 的報告顯示，2019 年 Aurora 的測試車隊累積了 39729 英裡的測試裡程，每 1000 英裡要接管 10.6 次（Aurora 稱其中的 142 次接管中有四分之一都是軟體問題，並且已經完成了修復）。相對於 2018 年的 1000 英裡接管 11.5 次，進步確實有限。
眼下，Aurora 的 Aurora Driver 自動駕駛系統已經能適配包括轎車、SUV、小面、商用火車和拖掛車等六種不同車型，而且城市環境也不在話下。此外，Aurora 還專門研究了如何「對付」那些亂穿馬路和「夢遊」開車的人。
與其他公司類似，Aurora 也非常倚仗模擬器，它們的工具叫做虛擬測試套件。整個 2019 年，其虛擬測試的次數比 2018 年多了 100 倍。
對於路測，Aurora 也有自己的新看法。Aurora 指出，其在2019 年路測遇到的車是 2018 年的 3 倍，行人則達到了 10 倍。同時，Aurora Driver 在面對各種奇怪路況時也學到了許多人類司機的小技巧。
無人遞送新創公司 2019 年累積了 68762 英裡的測試裡程，總接管次數則為 34 次（每 2022 英裡接管一次），接管頻率幾乎只有 2018 年的一半。
創立於 2016 年的 Nuro 在加州共有 33 臺測試車，在全美則部署了 75 臺遞送車，未來幾個月內還將新增 50 臺。
在發展壯大的過程中，Nuro 還創造歷史拿到了 NHTSA 的自動駕駛豁免權，無需遵守現行汽車安全標準。
未來兩年內，它們可以藉助豁免權部署 5000 臺新型 R2 無人遞送車，不過關於該車的運營數據也要及時上報給 DMV。
剛剛拿到豐田 4.62 億美元投資的 Pony.ai 可謂春風得意馬蹄急。憑藉 22 輛測試車，它們 2019 年在加州累積了 17.48 萬英裡的測試裡程，但卻只接管了 27 次（每 6476 英裡接管一次）。與 2018 年相比，Pony.ai 進步神速，彼時它們每 1022 英裡就要接管一次。
在自動駕駛的試運營上， Pony.ai 攜手現代與 Via ，最近敲定了在加州埃爾文市的自動駕駛打車服務。除此之外，去年 4 月份它們「量產級別」的自動駕駛汽車也已在中國落地。攜手豐田後，雙方準備在北京和上海落地測試項目，以加速自動駕駛汽車的研發與部署。
與 Waymo 等巨頭類似，Pony.ai 在迭代乘用車解決方案的同時也會在卡車和貨物遞送市場投下重磅炸彈。
搜索巨頭百度在加州雖然只部署了 4 臺自動駕駛測試車，但 2019 年全年卻一口氣跑了 108300 英裡，接管次數更是直接拉到個位數 6 次（每 1000 英裡接管 0.055 次，每 1.8 萬英裡才接管一次），一舉幹掉 Cruise 與 Waymo 躍升至榜單頭名。
而 2018 年百度的測試車每 205 英裡就要接管一次（每 1000 英裡接管 4.86 次），這個進步不可謂不大。
在國內， 23 個城市部署了測試車的百度更是累積了 180 萬英裡的測試裡程，而 2019 年 7 月時這個數字才只有 120 萬英裡（部署了 13 個城市）。
雖然一直沒什麼大動作，但百度卻是離商業化部署自動駕駛計程車最近的公司（在中國）。去年 12 月，百度宣布自家公司已經拿到 40 張北京的測試執照，未來將在特定道路進行載客測試。除此之外，百度還牽手中國汽車巨頭吉利，為其車輛預裝阿波羅 DuerOS。
除了吉利，百度在國內還有東風等合作夥伴，未來幾個月它們在廠商的測試車就將落地。除此之外，財大氣粗的搜索巨頭還要在未來三年內投資 100 個自動駕駛項目，而長沙將成為其「作戰基地」。
與其他公司不同，一向特立獨行的特斯拉根本懶得理 DMV，與前三年一樣，2019 年它們又「交了白卷」。特斯拉表示，自家自動駕駛測試主要靠模擬、試驗室和測試賽道。至於公路測試，靠的則是全球 40 多萬臺特斯拉電動車。
在 ADAS 市場，特斯拉 Autopilot 絕對是個強悍的選手。Musk 更是宣稱，出廠標配了雷達、攝像頭等傳感器（Musk 不用 LiDAR）的特斯拉電動車只需一個 OTA 升級包，就能獲得全自動駕駛能力。鑑於鋼鐵俠在全自動駕駛這個問題上一再跳票，這個升級包何時推送還不得而知。
當然，我們不能抹殺 Autopilot 的成績。特斯拉的 Q4 主動安全報告顯示，開啟了 Autopilot 後，車輛每 307 萬英裡才會發生一起事故。麻省理工研究人員則認為，在 Autopilot 掌控下，特斯拉的電動車已經積累了接近 20 億英裡的駕駛經驗。
接管率真的是自動駕駛「照妖鏡」？
雖然大家都在借著 DMV 的接管率數據為自動駕駛廠商們排座次，但接管率能否成為自動駕駛能力的判斷標準業界卻有大量不同的聲音。
Aurora 就認為，DMV 這個接管率數據並不能正確展示它們的提升程度。因此它們內部有兩種新的評判標準——保守接管和政策接管。
Aurora CEO Urmson 指出，技術或工程速度才是項目進度的唯一評判標準，因為這才是核心技術進步與否的證明。「行業和媒體不這麼看，但如果我選的測試道路一馬平川，沒什麼其他車輛更沒有十字路口與行人呢？這樣是不是太不公平了。」Urmson 在一篇博文中寫道。
Cruise CTO Kyle Vogt 也不待見這所謂的接管率，他呼籲業界能拿出一個新的自動駕駛汽車安全評判標準。
自動駕駛卡車新創公司 Embark 就拒絕披露所謂的接管率，它們轉而用了新標準，分情況對待各類測試場景（2019 年它們公布的數據為測試 449837 英裡，零事故）。
蘋果則勸說 DMV 更改或澄清接管率的判斷標準。至於行業老大 Waymo，也公開發聲稱，接管率不能作為唯一的評判標準，我們需要更為廣泛的數據點。Nuro CEO 朱佳俊則認為接管率不夠全面，在商業或安全角度上也不夠成熟。