不是特斯拉，也不是 Waymo：世界上第一辆自动驾驶汽车早在 1987 年就在巴伐利亚行驶了。

从高速公路到博物馆：为什么德国汽车工业错失了其最具创造性的突破

被遗忘的感觉：上世纪 80 年代，巴伐利亚的运输车就已经能够做到特斯拉今天承诺的事情了。

如今提到自动驾驶，特斯拉、Waymo 和硅谷这些名字总会浮现在脑海中。但自动驾驶汽车的真正诞生地并非加利福尼亚，而是巴伐利亚州一段封闭的高速公路路段。早在 1987 年——在科技巨头们向这项技术投入数十亿美元之前几十年——德国教授恩斯特·迪特·迪克曼斯就让一辆小型货车实现了完全自动驾驶。他的团队凭借配备摄像头和革命性软件的车辆，取得了一项轰动性的技术成就。然而，德国工业界并没有将这一巨大的技术优势转化为全球市场力量，而是让这百年一遇的机遇白白溜走。如此具有突破性的创新怎么会被束之高阁？这个故事不仅是对一项被遗忘的德国先驱成就的精彩回顾，更是一记当头棒喝，它揭示了成功管理、缺乏规模化勇气以及德国是否已经彻底错失未来出行发展良机的教训。.

被遗忘的高速公路硅谷：德国如何发明自动驾驶技术，然后又放弃了控制权

1987年，在巴伐利亚一条尚未对公众开放的高速公路上，一辆不起眼的小型货车悄然行驶。这辆车配备了摄像头和计算机技术，能够自主转向、保持在车道内行驶，并对其他道路使用者做出反应——这一切都无需GPS、地图或激光雷达。其车载计算能力仅为如今中档轿车的几分之一。虽然特斯拉和Waymo等品牌如今已成为自动驾驶的代名词，但这项技术的真正基础早在几十年前就已在德国奠定——只是当时并未引起公众、政界人士和资本市场的关注。.

这项开创性成就的功臣是一位在专业领域之外几乎无人知晓的人物：慕尼黑联邦国防军大学的教授恩斯特·迪特·迪克曼斯。早在20世纪80年代，他的研究就已证明，基于摄像头和智能图像处理的自动驾驶是可行的。然而，德国未能将这一领先优势转化为持久的经济效益。因此，自动驾驶的历史也成为了一个教训，它揭示了创新机会的错失、激励机制的缺陷以及一个不知如何利用突破性研究成果的行业。.

4D视觉：首批自动驾驶汽车背后的巧妙方法

迪克曼研究的核心是他称之为“4D视觉”的方法。传统的图像处理方法分析的是单个图像，而他的重点在于将空间和时间结合起来建模。车辆能够持续观察周围环境，识别物体，估算自身速度，并预测事态发展。这种动态方法使得使用性能相对较低的计算机即可做出实时决策——这在高性能处理器极其昂贵且稀缺的时代至关重要。.

VaMoRs实验车是一款五吨重的轻型商用车，于20世纪80年代初配备了摄像头和传感器，并由车载计算机根据持续分析的图像序列进行控制。从1987年起，VaMoRs能够在专门指定的高速公路路段上以最高96公里/小时的速度完全自主行驶。随后，VaMP项目的S级车辆也投入使用，这些车辆由于配备了多个摄像头，能够“看到”车辆的前后方，并在最终研发阶段实现了最高130公里/小时的自主行驶速度。早在1994年和1995年，这些车辆作为欧洲PROMETHEUS计划的一部分，就在真实的公路交通中行驶了数百至一千多公里，完成了变道和超车等操作，并在大部分时间内实现了自主行驶。.

从经济角度来看，一个引人注目的发现浮现出来：投入的资本与所达到的技术成熟度之比异常高。该项目仅需相对较少的预算和团队，就能达到如今企业需要投入数百亿美元才能实现的成熟度。这项研究的资本生产力巨大——但却几乎没有被用于确保持久的产业政策或商业优势。.

从富有远见的项目到阻碍：为什么这项开创性工作最终失败了

问题在于，这些令人瞩目的演示为何未能使德国成为全球自动驾驶领域的领导者。部分原因在于当时汽车行业的结构以及公共研究的作用。像普罗米修斯这样的项目旨在进行演示和知识获取，而非开发可扩展的产品和平台。尽管项目完成后，一些技术被整合到驾驶辅助系统中，但并未出现能够将这些开创性成果转化为可持续商业模式的统一行业模式。.

在20世纪90年代和21世纪初，德国主要汽车制造商主要专注于渐进式改进：防抱死制动系统（ABS）、车身稳定控制系统（ESP）、自适应巡航控制系统，以及后来的紧急制动辅助系统。普罗米修斯项目和迪克曼斯的研究成果被融入到这些系统中，为现代汽车令人瞩目的安全记录做出了贡献。然而，实现完全自动驾驶这一重大飞跃始终停留在愿景阶段，尽管这一愿景在市场营销方面得到了有效的阐述，但并未得到全力投入。.

制度和文化因素也发挥着作用。德国制造商更关注车型周期和车辆平台，而较少关注数据驱动的软件平台。愿意围绕这项技术建立独立软件或自动驾驶公司的风险投资十分稀缺。因此，这项技术并没有发展成为一家独立的、以增长为导向的科技公司，而是被整合到现有的供应链体系中。这项技术优势最终成为驾驶辅助系统中一个隐形的组成部分——虽然很有价值，但不足以支撑其成为独立的全球品牌。.

行业重点领域：B2B、数字化（从人工智能到扩展现实）、机械工程、物流、可再生能源和工业

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硅谷如何将技术转化为叙事

德国在自动驾驶领域保持领先地位的同时，硅谷正在形成另一种格局。像Waymo这样从谷歌生态系统中脱颖而出的公司，很早就将自动驾驶定位为一项具有巨大可扩展潜力的技术飞跃。他们的宣传重点不再是“更好的驾驶辅助”，而是“将彻底改变整个市场的无人驾驶出租车”。这使得这项技术成为资本、人才和媒体关注的焦点。.

Waymo在最近的一轮融资中筹集了160亿美元，估值约为1260亿美元。其无人驾驶出租车每周在美国多个城市完成数十万次付费行程，公司拥有海量的行程数据，进一步巩固了其领先地位。特斯拉则采取了不同的策略，几乎完全依赖摄像头而放弃了激光雷达，但也希望将自动驾驶功能打造为其商业模式和估值的核心。.

这种动态不仅体现在技术层面，更重要的是体现在经济和传播层面。自动驾驶正逐渐成为一个引人瞩目的增长点，吸引着投资者、媒体和政界人士的目光。数据被视为一种战略资源，无人驾驶出租车则被视为构建具有持续收入的新商业模式的杠杆。在这种逻辑下，谁率先完成了高速公路自动驾驶已不再重要，重要的是谁能够实现全球规模化发展并制定行业标准。.

责任、监管以及“机器驾驶考试”的理念

发展差异的另一个原因在于监管环境。自动驾驶涉及道路交通法规、《维也纳道路交通公约》以及各国的责任制度。尽管德国和欧盟近年来已采取措施允许高度自动化系统（最高可达SAE 3级，部分地区甚至达到4级），但它们仍然保持谨慎，并界定了较为狭窄的应用领域。.

根据现行法规，如果获得型号认证并明确规定了具体的运行限制，L3级自动驾驶系统可以在常规道路交通中使用。但是，驾驶员仍然负有责任，必须随时准备介入，并且不能完全免除责任。L4级自动驾驶系统仅允许在明确界定的运行区域内使用，例如接驳服务或特殊用途，并且必须满足严格的条件。.

将车辆本身视为责任方的想法违背了这一逻辑。从经济角度来看，这种模式意味着风险分配的彻底变革。保险公司必须评估车辆的技术系统，而制造商则必须提供证据证明其车辆具有可重复的安全性能——类似于驾驶考试。这将需要完善的认证、测试和监控体系，包括标准化的场景目录、模拟以及明确的软件更新规则。.

对行业而言，严格的测试机制也是通过安全标准实现差异化竞争的契机。那些能够制定全球基准，并拥有经过测试和认证的安全标准的企业，不仅能够赢得信任，还能获得市场准入和定价权。原则上，欧洲有机会利用其在标准化和监管方面的优势，制定全球公认的自动驾驶系统标准。.

德国在自动驾驶汽车竞赛中剩余的机会

尽管错失了一些机遇，德国并非没有潜力。该国仍然拥有极其密集的工业基础，在汽车制造、传感器技术、安全工程和嵌入式系统软件方面拥有广泛的专业知识。如今驾驶辅助系统中使用的许多技术都直接或间接地源于迪克曼斯和普罗米修斯公司的开拓阶段。此外，德国还拥有强大的科研实力和高度专业化的供应商。.

尤其值得关注的是那些并非旨在完全取代日常交通中的驾驶员，而是专注于明确界定的运行领域的应用。这些领域包括工厂运输、固定路线上的自动驾驶班车、物流枢纽、港口和码头交通，以及公共交通中的特定应用。在这些场景下，基础设施、运行条件和责任的管理比在开放式混合交通中更为有效。德国可以在此领域开发整合车辆、基础设施、控制中心和安全理念的系统解决方案。.

从经济角度来看，这为德国提供了出口整套出行系统而非仅仅是车辆的机会。德国无需与资金雄厚的美国和中国公司在全球范围内争夺无人驾驶出租车市场，而是可以在B2B领域脱颖而出，因为在这些领域，安全性、可靠性和集成能力比最大程度的规模化更为重要。.

政治和商业领域需要做出哪些改变

要将这些机遇变为现实，仅仅怀旧地庆祝过去的成就远远不够。我们需要一项更加审慎的创新政策，将像迪克曼这样的项目视为系统性推动颠覆性创新的蓝图，而不是孤立的例外。这包括为研究项目提供资金，将试点项目与规模化和商业化战略进行战略性对接，而不是让它们止步于项目阶段。.

在监管层面，需要清晰、可预测的框架，以促进高度自动化系统的测试和明确应用领域。企业需要有关责任、数据使用和软件更新的法律确定性。与此同时，它们必须重组自身组织：从纯粹基于硬件的周期转向灵活的软件和数据平台，从而实现持续改进并开发新服务。.

从经济角度来看，未来几年将决定德国是会将自身角色缩小到自动驾驶辅助功能和零部件供应商，还是能够成功地在特定领域保持系统领先地位。恩斯特·迪特·迪克曼斯的开创性成就表明，技术卓越性是存在的。关键问题在于，政策制定者、资本市场和产业界能否从中汲取正确的战略教训。.

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