特斯拉Model 3電動車撞上卡車致車主身亡;Waymo 無人車剛?cè)诘?5億就在舊金山撞了人;31歲企業(yè)家開蔚來自動駕駛出車禍去世……

　　盡管大數(shù)據(jù)證明了自動駕駛比人類駕駛更安全，但頻頻發(fā)生的車禍?zhǔn)鹿蕝s也難免讓人望而生畏。

　　聚焦自動駕駛下半場的角逐，不止有安全性困境，還有規(guī)?；慨a(chǎn)，商業(yè)落地等攔路虎。

　　一如工業(yè)和信息化部副部長辛國斌在2022中國電動汽車百人會論壇上所提到的，在供應(yīng)鏈及產(chǎn)業(yè)鏈方面，還需深化融合創(chuàng)新，加強(qiáng)制造業(yè)中心創(chuàng)新建設(shè)，加快新體系電池、車規(guī)級芯片、車用操作系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)化，推進(jìn)車路網(wǎng)云圖一體化發(fā)展，加快新型信息網(wǎng)聯(lián)化道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，拓展智能網(wǎng)聯(lián)汽車多場景示范應(yīng)用。

　　無人駕駛的巨大盈利空間毋庸置疑，前提是如何順利度過黎明前的黑暗。

　　而圍繞robotaxi落地路線，自動駕駛技術(shù)路線以及感知設(shè)備的梳理，或許能幫助我們找到以安全為前提的智能駕駛商業(yè)化道路。

　　巨頭財經(jīng)「產(chǎn)業(yè)觀察」第22篇。

　　主筆 / 脫落酸;文章架構(gòu)師 / 靜靜;出品 / 巨頭財經(jīng)

　　01 Robotaxi貼身肉搏背后，技術(shù)可行不等于商業(yè)閉環(huán)

　　當(dāng)下的Robotaxi仍然是自動駕駛細(xì)分賽道的火力焦點(diǎn)。

　　大廠出行派

　　百度稱得上是“帶頭大哥”。截止目前，百度Apollo自動駕駛出行服務(wù)平臺“蘿卜快跑”已經(jīng)在8個城市上線，Q4提供了21萬次乘車體驗。

　　滴滴把自動駕駛研發(fā)作為重頭戲，不斷補(bǔ)齊硬件能力。很顯然，對這個500人左右的團(tuán)隊來說需要加碼的可不僅僅是錢。

　　“做Robotaxi的企業(yè)都得完蛋”“特斯拉自動駕駛殺人”。載人Robotaxi的商業(yè)化遲遲未到，但無論是原智能駕駛部長蘇箐的危險發(fā)言，還是技術(shù)先驅(qū)Waymo的估值大跳水，都無法中國玩家們繼續(xù)砸錢。

　　傳統(tǒng)車企重倉。上汽集團(tuán)推出國內(nèi)首個車企L4 自動駕駛運(yùn)營平臺享道Robotaxi，北汽藍(lán)谷與百度聯(lián)合開發(fā)的Robotaxi車型量產(chǎn)。

　　Robotaxi短兵相接。如今的賽場比拼不僅有傳統(tǒng)車企與大廠出行派成為先行者，更有頭部創(chuàng)業(yè)派奮起直追。

　　頭部創(chuàng)業(yè)派

　　剛完成D輪融資首次交割的小馬智行，計劃擴(kuò)充團(tuán)隊、加大技術(shù)研發(fā)、擴(kuò)大Robotaxi及Robotruck車隊規(guī)模。

　　IPO擱淺，部門骨干相繼離職的小馬智行商乘并舉，而探索與車企、平臺方形成鐵三角模式的文遠(yuǎn)知行正跟廣汽集團(tuán)深度合作。

　　戰(zhàn)略投資事宜敲定后，雙方與如祺出行一起，開啟Robotaxi前裝車型設(shè)計研發(fā)，量產(chǎn)落地的升級。

　　2019年之前的L4的Robotaxi落地路線是香餑餑。以Waymo為代表，國內(nèi)的百度、小馬智行、文遠(yuǎn)知行基本走這個路線，從研發(fā)、路測試運(yùn)營到規(guī)模落地直接爬L4最高峰。

　　L2領(lǐng)域資本投資稍顯冷清，但比拼同樣激烈。以特斯拉為代表，蔚小理們都傾向量產(chǎn)與上路后進(jìn)行迭代的模式，即從L2到L4循序漸進(jìn)。

　　新能源車企派

　　從三家造車新勢力的研發(fā)規(guī)劃來看，他們試圖打造全棧自研的自動駕駛能力。

　　不同的是，蔚來試圖以社區(qū)和服務(wù)塑造高端品牌，理想在從Mobileye切換至英偉達(dá)的過程中插入了一個地平線“征程3”的平臺，而一直主打汽車科技的小鵬也加快了駛向Robotaxi賽道的速度。

　　Robotaxi是積累測試?yán)锍獭⑻嵘惴ǖ姆€(wěn)定性和安全性的最佳方案之一。但因商業(yè)化進(jìn)程之殤，自動駕駛的探索對所有玩家而言，其實都無異于經(jīng)歷一場馬拉松式長跑。

　　自動駕駛上半場驗證了技術(shù)的可行性?！皬倪^去的每行駛幾公里暴露一個技術(shù)問題到今后可能需要行駛幾萬公里才會出現(xiàn)一個或幾個關(guān)鍵性問題”。

　　盡管聽起來技術(shù)路線的問題有所減少，但仍有兩大攔路石擋在Robotaxi面前。

　　一個是Robotaxi盈利課題，道阻且長。畢竟連容易規(guī)?；慨a(chǎn)的貨運(yùn)自動駕駛，譬如無人配送車的運(yùn)行效率與成本都達(dá)不到人工配送的水平。

　　另一個關(guān)乎數(shù)據(jù)采集。自動駕駛的所有競爭，歸根究底都是圍繞有效數(shù)據(jù)收集和驅(qū)動AI模型迭代而展開的。而中國城市道路建設(shè)非常快，要想實現(xiàn)高精度地圖的數(shù)據(jù)采集與更新絕非易事。

　　02 百度們擁躉的車路協(xié)同，更符合國情

　　樂觀的是，伴隨技術(shù)提升與政策開放，中國自動駕駛還是迎來了新的發(fā)展節(jié)點(diǎn)。

　　而且結(jié)合行業(yè)三大技術(shù)流派(單車智能、車路協(xié)同、單車智能+車路協(xié)同)發(fā)展?fàn)顩r以及國情，全棧型服務(wù)路線或?qū)⒊蔀閾尀┫掳雸鲩T票的關(guān)鍵。

　　側(cè)重單車智能的企業(yè)：非常依賴高性能的AI芯片和算法支持。

　　在地廣人稀的美國，路況沒那么復(fù)雜，負(fù)責(zé)建設(shè)通信網(wǎng)絡(luò)的私企出于投入產(chǎn)出的考量，押注單車智能不足為奇。像特斯拉、Google等企業(yè)，就是基于芯片和算法技術(shù)優(yōu)勢考量選擇走這條路線。

　　反觀國內(nèi)，雖有強(qiáng)調(diào)車端技術(shù)的文遠(yuǎn)知行，圖森未來等企業(yè)，但因人口路況，與5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的差異，加持實力較弱的芯片和軟件開發(fā)能力，不少企業(yè)都轉(zhuǎn)向了網(wǎng)聯(lián)賦能。

　　側(cè)重網(wǎng)聯(lián)賦能企業(yè)：又可細(xì)分兩類。

　　一類：諸如大唐高鴻、高新興等押注車路協(xié)同的企業(yè)，強(qiáng)調(diào)智慧的路，聚焦于道路智能化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。

　　另一類：像百度、蘑菇車聯(lián)、華為等堅持單車智能+車路協(xié)同的全棧型企業(yè)，強(qiáng)調(diào)關(guān)注車本身的同時，在車路云三端建立技術(shù)壁壘，布局智慧交通整體運(yùn)營。

　　后三家企業(yè)都強(qiáng)調(diào)車路云一體化，但稍微區(qū)分下技術(shù)方案也各有側(cè)重。

　　百度：全棧型路線的擁躉。以廣州黃埔區(qū)開發(fā)區(qū)的智慧交通項目為代表，提供自動駕駛軟件研發(fā)-車聯(lián)網(wǎng)-智慧交通的解決方案。

　　蘑菇車聯(lián)：進(jìn)場晚，但成長速度快。從戰(zhàn)略層面出發(fā)，尋求地方政府合作，與城市公共服務(wù)高度綁定，通過運(yùn)營數(shù)據(jù)算法優(yōu)化等，提供一整套交通運(yùn)營管理服務(wù)。

　　華為：同樣在加速。以長沙望城區(qū)新型智慧城市建設(shè)項目為標(biāo)桿，從車端打造車路云一體化解決方案，提供“傳感器-芯片-操作系統(tǒng)-算法與開發(fā)應(yīng)用-云服務(wù)”的生態(tài)布局。

　　圍繞城市資源的搶奪大戰(zhàn)一促即發(fā)。車路協(xié)同不僅關(guān)乎產(chǎn)業(yè)洗牌，更考驗相互協(xié)作。

　　做個比喻，單車智能是軍隊里的士兵，而車路協(xié)同更像是指揮官。按照小馬智行執(zhí)行董事莫璐怡的解釋，提高單車智能水平是為了讓軍隊里的士兵單兵作戰(zhàn)能力足夠強(qiáng)，去處理各種不同的突發(fā)情況;而車路協(xié)同則是把所有士兵協(xié)調(diào)在一起，實現(xiàn)統(tǒng)一作戰(zhàn)。

　　縱觀整個作戰(zhàn)策略，具體可拆解為車路云三端。

　　車端：

　　給汽車聯(lián)網(wǎng)，安裝能隨時接收路側(cè)感知系統(tǒng)提供的信息的智能設(shè)備。

　　路端：

　　給汽車安裝智能感知(攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等)、路側(cè)通信以及計算控制設(shè)施等設(shè)備，對周圍的交通狀況、路面障礙、行人狀況、移動路障，甚至是路面的平整、積水等信息進(jìn)行實時高精度監(jiān)測。

　　云端：

　　給汽車提供計算和云控等后端平臺，實現(xiàn)路況信息的分類評估與執(zhí)行，將車與路的協(xié)同能力調(diào)配到最優(yōu)狀態(tài)。

　　和單車智能僅靠車端來感知外界不同，車路協(xié)同大大減輕了的車輛本身要承擔(dān)的信息重任。

　　聰明車+智慧路+強(qiáng)大云的結(jié)合，把復(fù)雜的感知工作從車輛本身分?jǐn)偨o 5G 基站、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)、道路上架設(shè)的傳感器和邊緣計算設(shè)備等道路系統(tǒng)，將極大提高自動駕駛穩(wěn)定性與安全性。

　　2022中國電動汽車百人會論壇上，全國政協(xié)經(jīng)濟(jì)委員會副主任苗圩以北京亦莊高級別自動駕駛示范區(qū)為例，評價到，通過把聰明的車、智慧的路、精確的圖、實時的云和可靠的網(wǎng)五位一體組合起來，現(xiàn)已成為國內(nèi)最有特色的試點(diǎn)示范區(qū)之一。

　　“在實現(xiàn)無人駕駛這一智能網(wǎng)聯(lián)汽車終極目標(biāo)過程中，目前實現(xiàn)路徑有兩種，分別是以百度、Waymo為代表的階躍式和以特斯拉為代表的漸進(jìn)式?！泵幺妆硎?，無論哪種路徑，安全都是智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的前提，在此基礎(chǔ)上可適度加快限定場景的落地應(yīng)用。

　　03 被馬斯克怒噴的激光雷達(dá)，能為安全加分

　　可以說，決定下半場勝負(fù)的關(guān)鍵是智能網(wǎng)聯(lián)汽車。但現(xiàn)在沒有一個企業(yè)敢說自己的汽車完全達(dá)到了L3.不管是先行的特斯拉百度，后來者蔚小理，無一例外。

　　我們國家將汽車駕駛自動化等級分為0級~5級，與目前國際通行上的SAE分級標(biāo)準(zhǔn)中的L0-L5類似。

　　在決定事故責(zé)任人方面，L2是重要分界線。L2及以下級別，是需要人類監(jiān)管的駕駛輔助。駕駛員仍為責(zé)任人。L3及以上級別，在開啟自動駕駛狀態(tài)下出現(xiàn)的事故，應(yīng)確定駕駛?cè)嘶蛳到y(tǒng)開發(fā)單位責(zé)任。

　　就這樣，在開發(fā)更高階的自動駕駛技術(shù)的路上，激光雷達(dá)被順理成章推上了攻堅L3以上自動駕駛級別的最前線。

　　注意這里的感知設(shè)備激光雷達(dá)，作為自動駕駛?cè)蠛诵募夹g(shù)的一種，各大流派常常為它爭得面紅耳赤。

　　馬斯克嘲笑激光雷達(dá)是傻子的玩意，任何人用激光雷達(dá)都注定失敗。Google派諷刺馬斯克做生意不顧乘客死活草菅人命。

　　孰優(yōu)孰劣?其實不能一概而論。了解下自動駕駛?cè)蠛诵募夹g(shù)，除了剛提到的感知，還有規(guī)劃和控制。

　　具體到行車場景，感知就好比人的五官感受周圍環(huán)境，規(guī)劃就相當(dāng)于用腦處理路面信息并做出駕駛決策，而控制可以理解為人指揮手腳完成駕駛。

　　汽車“眼神不好”，安全駕駛便無從談起。所以說，感知往往比起操控規(guī)劃更容易引起爭議。每個企業(yè)都有不同的解決方案，總結(jié)起來也有兩大派系。

　　視覺主導(dǎo)路線：

　　以特斯拉、Moblieye以及百度Apollo Lite為代表：強(qiáng)調(diào)攝像頭的主導(dǎo)地位，搭配毫米波雷達(dá)與先進(jìn)的計算機(jī)視覺算法等完成全自動駕駛。

　　激光雷達(dá)主導(dǎo)路線：

　　以谷歌Waymo、百度Apollo robotaxi、文遠(yuǎn)知行等企業(yè)為代表：強(qiáng)調(diào)激光雷達(dá)的主導(dǎo)地位，搭載毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器和攝像頭，實現(xiàn)遠(yuǎn)距離全方位探測。

　　視覺派與人類駕駛相似，攝像頭獲取的視頻數(shù)據(jù)更接近人眼看到的真實世界，不需要昂貴的激光雷達(dá)和高精度地圖定位。

　　利用超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及視覺算法優(yōu)勢是普適性強(qiáng)，硬件成本低，但短板也很明顯，無法解決長尾效應(yīng)，安全系數(shù)不夠高，攝像頭無法捕捉距離比較長的路況信息，也無法感知遮擋物和盲區(qū)。

　　而“雷達(dá)+視覺”激光方案安全性會高很多。國內(nèi)的小鵬汽車、蔚來、百度Apollo等汽車企業(yè)，目前都采用了多手段融合助力ADAS能力，搭配激光雷達(dá)+高精地圖+攝像頭等多傳感器綜合判斷來保證安全。

　　對多傳感融合算法有足夠信心，或許就是弱視覺算法能力的Google派仍堅持可以擊敗特斯拉的原因。

　　激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)有百億級市場，無論是傳統(tǒng)車企還是科技公司都不可能輕易放棄。可以預(yù)見，當(dāng)激光雷達(dá)的價格下降時，全方位探測能力和不易受環(huán)境影響的優(yōu)勢會逐漸顯現(xiàn)。

　　“90%的事故是人為因素造成的，自動駕駛就是要把不安全的駕駛行為消滅掉”。特別是對駕駛安全要求只會越來越高的未來，從理論上講，激光雷達(dá)或?qū)⒊蔀樽詣玉{駛汽車的必須選擇。

　　04 巨頭財經(jīng)的思考，以“沿途下蛋”之名，行“安全智能”之實

　　落地和盈利的前提是無人化和規(guī)模化，而規(guī)模化又需要前期的投入才能把自動駕駛生產(chǎn)出來。

　　這就像個死循環(huán)。在整個自動駕駛領(lǐng)域，Robotaxi的技術(shù)難度是最高的。因此有不少企業(yè)都在探索Robotaxi路上走“沿途下蛋”模式。

　　比如轉(zhuǎn)向難度更低的輔助駕駛，為整車廠提供L2和L3級別的自動駕駛方案;再比如重視自動駕駛數(shù)據(jù)的積累，加大對無人卡車的研發(fā)投入，布局Mini Robobus，進(jìn)軍卡車運(yùn)輸、物流、個人車輛等領(lǐng)域。

　　相比貨運(yùn)自動駕駛，無人駕駛出租車的商業(yè)落地確實難多了。國內(nèi)領(lǐng)頭羊百度的RoboTaxi雖然開始收費(fèi)，但也是計劃5年后才盈利。

　　由此來看，攀登珠峰沿途下蛋似乎更像是無奈之舉。如果說從技術(shù)成熟、商業(yè)成熟到法規(guī)成熟，自動駕駛至少還需要做十年的持續(xù)投入，那么眼下如何順利度過黎明前的黑暗就成了最急迫的問題。

　　中國電動汽車百人會理事長陳清泰在2022中國電動汽車百人會論壇上提到，“在汽車智能化這場革命中，我國汽車產(chǎn)業(yè)換道先行取得了先發(fā)效應(yīng)，但機(jī)會窗口期不會太長。”

　　自動駕駛之于出行交通的價值毋庸置疑，不難預(yù)見，未來的技術(shù)要求越復(fù)雜，挑戰(zhàn)也會越多。但無論行業(yè)如何演進(jìn)，降本增效都不是最終目的。不管企業(yè)如何“曲線盈利”，安全才是自動駕駛設(shè)計的“第一天條”。