自動駕駛拉鋸戰_風聞

配圖來自Canva可畫

隨着汽車電動化、智能化、網聯化的飛速發展，“自動駕駛”開始離人們的生活越來越近。面對如此廣闊的藍海，各行業的領頭企業紛紛入局，這其中不僅有百度、滴滴等互聯網巨頭，還有小馬智行、圖森未來等初創自動駕駛公司，以及“蔚小理”等造車新勢力企業。

各路玩家的入局，讓自動駕駛賽道持續升温的同時，也讓國內自動駕駛的產業鏈生態迅速完善了起來。但就目前來看，自動駕駛的問題仍有很多，離最終落地依舊需要時日。

“三座大山”

目前來看，自動駕駛的行業前景十分廣闊。但值得注意的是，無論是自動駕駛的先行者百度，還是初創獨角獸小馬智行，都在自動駕駛上遭受着相同的困擾。

**首先，自動駕駛技術尚不成熟，落地依舊困難。**自動駕駛分為L0—L5六個等級，其技術的落地，不僅需要大數據、人工智能、高性能芯片、車輛控制、傳感器、通信等多領域、高難度技術的結合，還要考慮基礎設施、法律法規等多方面外部因素。而在目前的國內市場上，自動駕駛汽車仍以L2、L3級為主，而L4及其以上技術由於難度更大，落地要求也更復雜，短期內還難以實現。

**其次，自動駕駛商業化仍存在諸多瓶頸。**國內自動駕駛目前尚且處於發展初級，運營成本過高，商業模式也未完全形成，體量也還沒達到一定規模，所以投入遠遠大於產出。想要實現真正的自動駕駛，至少需要達到L4級，不過要達到這一級別，其中的投入仍然難以預計。顯然，對於還處在“燒錢”階段的自動駕駛，離實現盈利還有一定距離。

**最後，自動駕駛安全性難保障。**安全往往是自動駕駛企業最為重視的因素之一，然而現階段，國內大部分自動駕駛汽車在盲區感知、攝像頭性能、算力能力等多方面都存在一定的短板，遠沒有達到全無人的技術能力。另外，受到路況、行人、天氣等多種複雜駕駛環境的影響，自動駕駛想要安全行駛就真的是難上加難。

總而言之，技術、商業化、安全仍是當下所有自動駕駛企業的共同難題，而回顧去年各企業交出的成績單不難發現，每一家企業都在努力試圖打破困局。不過，由於不同企業對自動駕駛的業務邏輯和發展進度不同，大家在自動駕駛上的期許和表現也各不相同。

百度押注“車路雲”

在眾多自動駕駛企業中，百度的佈局顯然最為全面。

首先，百度一直就十分重視自動駕駛的安全性測試。據悉，百度自動駕駛安全測試里程目前已經達到了600萬公里，載人測試也超過了10萬人次，已經可以實現部分城市道路、封閉高速、園區景區的安全運行，百度自己也曾對外宣稱：Apollo自動駕駛城市道路成功率已達99.99%，綜合安全性高於人類駕駛員。

其次，近年來百度在自動駕駛商業化上更是動作頻頻。去年百度Apollo獲批開展無人駕駛出租車Robotaxi付費運營之後，搶下了自動駕駛商業化的第一筆訂單，而改名蘿蔔快跑的Apollo Go，更是將服務範圍不斷擴大到了多個城市，並採取了市場化定價的原則，制定了“起步價+里程費”的基礎定價模型，使百度自動駕駛徹底走上了商業化的征途。

而相較於商業化和安全性而言，百度對自動駕駛的技術發展更為不遺餘力。2020年，Baidu Apollo依託“車路雲一體化”系統推出智能交通解決方案百度ACE，如今“ACE智能交通引擎”已經成為了百度的一大核心業務，然而“車路雲一體化”帶給百度的影響遠不止於此。

一方面，車路雲一體化已經能更好地為百度自動駕駛的落地賦能。百度的車路雲一體化通過路端感知與紅綠燈信息的結合，利用V2X、5G等無線通信技術，實現了車、路、雲之間的信息交互，不僅幫助自動駕駛車隊提前做好了路徑規劃，還能降低車端對感知系統的要求，從而確保自動駕駛的安全性和高效運營，更大程度地解決了自動駕駛遇到的問題，保障了自動駕駛的成功落地。

另一方面，車路雲一體化能有效幫助百度的自動駕駛降本增效。車路雲一體化可以通過算法、算力、通信等多套冗餘系統，獲得更加全面的信息，有效降低自動駕駛車端的成本。李彥宏也曾指出，以車路協同為基礎的智能交通，將能夠提升15%-30%的通行效率。總的來看，百度在自動駕駛上的進步已經走到了行業前列。

小馬智行致力場景化落地

對於自動駕駛公司而言，雖然大多實現了技術落地，但仍未進入自我造血階段。除百度外，業內另一個離商業化更近的企業則非小馬智行莫屬。為了解決商業化難題，自動駕駛初創獨角獸小馬智行也做了很多嘗試。

推動自動駕駛出租和自動駕駛重卡並行，正是其商業化落地的具體表現。在乘用車領域，小馬智行已於去年10月獲准在北京開啓自動駕駛無人化測試；在卡車領域，小馬智行也於去年中旬先後獲得了貨運道路運輸經營許可證、北京市自動駕駛測試牌照，以及高速測試許可。據悉，小馬智行目前已完成1.64萬噸貨運運輸，商業運營里程也達到了4.8萬公里。

小馬智行之所以選擇多場景落地：**一是由於自動駕駛卡車能在很大程度上降低運輸成本，能助其更快釋放商業價值。**具體而言，相較於其他商業化途徑，貨運、物流等細分場景更易落地，小馬智行組建大型無人運輸車隊，不僅能夠優化效率，還能有效降低人工運輸成本。據悉，2022年小馬智行將推出百輛智能物流卡車車隊，未來有望把公路運輸成本降到現在的40%。

**二是，自動駕駛卡車在商業化上的成功探索，能助其進一步提高市場競爭力。**隨着互聯網、科技、車企等巨頭爭相入場，自動駕駛行業又展開了新一輪洗牌。而在這場競爭中，除了要考慮安全、技術等因素外，最為重要的就是看誰最先實現了商業化落地。小馬智行就是通過押注自動駕駛卡車，率先開啓了商業化運營並取得了不錯的進展，這也將會是其在激烈市場競爭中的最大的籌碼。

而小馬智行之所以能夠在商業化之路上大踏步前進，自然離不開其在技術和安全性上的持續發力。小馬智行對其自動駕駛技術不斷進行迭代，不僅加強了自動駕駛傳感器清潔系統，還升級了多傳感器的深度融合。而隨着技術的提升，小馬智行自動駕駛的安全性也變得更加完備，如通過了更多複雜的路況和規則，拿到了越來越多城市的牌照，使其實驗範圍進一步擴大，從而助力其商業化進一步向前邁進。

小鵬側重安全性提升

除技術和商業化之外，安全問題一直就像是懸在自動駕駛企業頭頂的達摩克利斯之劍，即便是位於頭部的特斯拉也難以避免。而在前不久，蔚來自動駕駛事故的發生，更是給同為造車新勢力一員的小鵬汽車敲響了安全的警鐘。

為了實現安全性的全面覆蓋，多傳感器融合已經成為了國內自動駕駛發展的主要方式，小鵬汽車也一早就將重心放在了自動駕駛安全技術的研發上。而去年第一款搭載激光雷達傳感器的小鵬P5的量產上市，也讓眾人看到了小鵬汽車對自動駕駛安全性的重視。

**一來，多傳感器融合能在最大程度上保證自動駕駛的安全性。**多傳感器的融合能夠更準確、可靠地描述外部環境，從而提高決策的正確性，減少事故的發生。比如，激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等感知周圍物體的傳感器的融合，就能對行車路徑進行感知，對路上的障礙物進行探測，這就在很大程度上為還處在L2+輔助駕駛階段的自動駕駛提供了安全保障。

**二來，多傳感器的成功應用，給自動駕駛帶來了更大的想象空間。**自動駕駛離不開感知、控制和執行的相互配合。而由於環境感知是一切的基礎，因此傳感器對於自動駕駛的重要性不言而喻，激光雷達、攝像頭和毫米波雷達的識別能力和敏鋭程度，推出了更多多傳感器融合的解決方案，而一旦實現了多傳感器融合的強大算法，未來的自動駕駛也將擁有無限可能。

然而小鵬汽車自動駕駛超強的安全性，自然與其強大的技術支持分不開。小鵬汽車智能座艙和ADAS的先行一步，使其在L2級別以上的自動輔助駕駛領域取得了重要進展，而其全棧自研的高級別的輔助駕駛產品NGP的成功，更是進一步提升了車輛的自動化水平。NGP的自動駕駛功能除了可以實現車輛的自主變道外，還能基於高精地圖數據自動做出限速調節，這也使整個自動駕駛的成功性、安全性有了很大保障。

不過與安全和技術的推進相比，小鵬汽車在商業化上的成績目前還有些微不足道。小鵬汽車雖然憑藉P7率先實現了軟件收費，但從其財報可以看出，小鵬汽車2021Q1首次確認軟件收入數額約為8000萬元，僅佔營業收入的2.7%左右。而現在也只能寄希望於，小鵬汽車自動駕駛能逐漸覆蓋更多的場景，未來的軟件收入也能有望轉變為保有量收費的訂閲模式。

結語

雖然以百度、小馬智行、小鵬汽車為代表的國內眾多自動駕駛企業，已經在自動駕駛技術、商業化、安全等方面做出了諸多努力，但仍沒有一家自動駕駛企業能夠完全解決上述問題，這些企業也僅是將特定場景下的自動駕駛技術落地，而複雜場景下的自動駕駛仍在路上。

總之就目前而言，國內還沒有一家自動駕駛企業，能夠實現適配任何駕駛場景的“完全自動駕駛”。因此在車輛智能駕駛水平由低到高這場曠日持久的戰役中，國內自動駕駛企業無論是在技術，還是商業化，亦或是安全性上，都還有很長的路要走。

文/金融外參，ID：jrwaican