L2+級別自動駕駛量產，L4的夢想還遠嗎？_風聞

作者：張未

原創：深眸財經（chutou0325）

L4級的自動駕駛迎來了關鍵之年。

《無人駕駛汽車：無路可去的路上》一書的作者Christin Wolmar曾提出，自動駕駛最大的絆腳石不是公眾態度或法律問題，而是更基本的東西：技術。

如上述所言，L4級自動駕駛遲遲未能量產，無非是技術不夠成熟，成本難以控制，比如百度的Robotaxi（自動駕駛出租車）最初的造價高達200萬台一輛。

降不下來的成本，遲遲未能盈利的L4企業，使資本開始退潮。背靠福特和大眾的ArgoAI，估值一度超過70億美元，在燒掉26億美元后，於去年十月關停；自動駕駛領域的激光雷達頭部企業Lbeo，也已提交了破產申請；小馬智行被曝裁員、Mobileye市值大跌。

資本撤出L4企業後，處在寒冬中自動駕駛，開始“脱虛入實”，更接地氣了。最典型的轉變就是，高階自動駕駛企業，加入了乘用車研發業務，比如小馬智行對旗下Robotruck（自動駕駛卡車）業務進行縮減，相關研發團隊被併入乘用車研發業務。

那麼，在自動駕駛行業迴歸理智後，自動駕駛發生了哪些變化？

1.L4做L2+，是認真的

繼熱度冷卻，資本退場後，自動駕駛的野蠻燒錢擴張階段也落下帷幕，為了企業未來的可持續發展，搞錢成了自動駕駛企業的共識，L4的自動駕駛公司開始“降維打擊”捲入低階領域。 

比如小馬智行在Robotaxi和Robotruck（自動駕駛卡車）業務之外，推出了乘用車智能輔助業務Personally owned vehicles，內部稱“L2++”。 

L2++正符合當今資本對於L4自動駕駛的商業化期待。據公開數據顯示，2023年，中國汽車的銷量預計達到3420萬台。其中，具備L2級及以上智能駕駛功能的新車，滲透率將會達到82%。 

這也解釋了為何L4級企業選擇漸進式路線。一方面，能夠推動L2自動駕駛企業向上卷，加速L3、L4技術的發展。另一方面，也為L4量產打下了堅實的基礎，自動駕駛從開發設計到量產上車，大概要經歷2年時間，而L2+和L2++的出現與發展，不僅為L4企業造血，也是對L4量產提供支持。 

L4在乘用車市場中，目前也難以扛起大梁。智研諮詢數據顯示，預計到2025年，全球L2級輔助駕駛智能汽車的滲透率可達53.99%，而L3~L5自動駕駛汽車的滲透率只能達到1.36%。 

與L4不同的是，發展L2、L3級的自動駕駛企業們卻依舊安穩，特斯拉、小鵬、蔚來等企業，得益孕育於新能源智能車浪潮，較早地制定出智慧駕駛的發展戰略、佈局上下游，以至於在寒冬前夕滿足自給自足的需求。 

在落地方向上，國內L4企業韌性更強，抗風險能力更高。國外L4企業落地場景更聚焦單一場景，圖森未來聚焦於自動駕駛卡車領域，ArgoAI則聚焦於自動駕駛出租車；國內企業似乎更全能一些，小馬智行、百度Apollo等企業，輔助駕駛、無人駕駛等多業務並行發展。 

L4做L2+也有不少企業已分了一部分蛋糕，像Moenta的量產輔助接到了上汽智己的主機廠的訂單，百度和嵐圖也有過合作。 

那麼，L4企業下場做L2，真的能降維打擊正做L2、L3的企業嗎？ 

在“深眸財經”看來，走L4跨越式路線的玩家，不見得能夠降維打擊做L2、L3的漸進式玩家。 

L4的企業對下場L2+這件事上，擺出了至少能喝一口湯的態度。在L4寒冬中遭遇重創的福特，也把重心從遲遲無法落地的L4轉移到了L2+的前裝量產上。據瞭解，福特正在將投資重點從L4級別的長期目標轉為L2+、L3級別的能夠獲得更直接的短期收益。 

在去年年底，百度智能駕駛事業羣組技術委員會主席王亮稱：百度將在2023年推出一款L2+領航輔助駕駛旗艦產品ANP3.0。 

在這場對抗賽中，L4的玩家無法輕敵，與L4玩家不同，以特斯拉、小鵬、蔚來、毫末智行等漸進式玩家，已走過定點、驗證測試等階段，已經開始為乘用車提供高級別的輔助駕駛產品。據官方數據顯示，2022年毫末三代HPilot產品已搭載魏排、坦克、歐拉等近20款車型；小鵬汽車表明，將在2023率先推出全自動駕駛。 

2.L4邁入L2+，不再高階

如何把高階自動駕駛技術適配在L2級車型中，這是L4入場L2的難點。 

元戎啓行ECO周光曾表示：L4公司做L2有兩種做法。 

“第一種是靠獨立的團隊和獨立的代碼，實現L2的具體細分功能，不過這會讓L4的技術積累不太用的上；第二種是降低L4級軟件系統圖對傳感器和算力的需求，把L4軟件系統算力和功耗塞到L2的硬件內，但是L4自動駕駛系統算力和功耗較高，也只有少數企業能放到車規級算力平台上。” 

對於L2+所需的功能，L2造車企業並不落後。特斯拉、理想的NOA，小鵬的NGP，蔚來的NOP，毫末智行的NOH，雖然叫法不同，但是均是我們廣義上所説的L2+。 

L4企業的技術優勢，也未到“遠超”L2企業技術的水平。 

激光雷達和算力不足，是曾經L2賽道的主要技術問題，隨着近兩年L2企業硬件的快速發展，情況已大為改觀。一方面，L2新車已開始搭載激光雷達，像蔚來ET7、小鵬P7、威馬M7、智己L7等車型均搭載了激光雷達。另一方面，隨着像Orin和地平線J5這樣的高算力芯片的出現，算力已不再是瓶頸，比如輕舟智航與地平線合作，推出了地平線征程5，在去年十月份時，理想在主力車型上已搭載了地平線征程5。 

地平線聯合創始人、CTO黃暢也表明，將推出面向高階、算力更強勁的征程6，去跟英偉達、高通去競爭。據悉，百度將於今年推出的L2+輔助駕駛產品ANP3.0，就搭載了兩顆英偉達Orin-X芯片。 

多數L4企業空有數據閉環能力和高級別研發能力，但是缺乏工程能力，在傳感器、域控、集成等方面優勢不夠明顯，所以L4企業選擇和一些傳統大牌製作商合作，比如文遠知行和激光雷達製作商博世合作，要共同推動應用於L2—L3級自動駕駛大規模前裝量產及市場化應用。 

雖然L4企業做L2的技術優勢不明顯，但L4企業研發L2的產品，從研發到測試落地、進入市場的時間能夠大幅縮短。 

此前，L4針對的道路場景主要是城市道路，而傳統的L2只有少量針對城區道路涉及的功能，比如交通擁堵輔助，更多的是針對高速公路的場景。 

隨着乘用車電動化、智能化的趨勢越來越清晰，L2開始往更復雜的道路上發展，像城區NOA場景和L4開始接近，這意味着L2和L4開始越來越趨同，所以L2和L4企業背後的研發體系、組織架構和測試方法開始重合。 

L4擠進L2的市場中，在系統的性能和適用場景上的理解均不相同，所需定製化程度較高，定製化又會增加成本，增加了對產業鏈的協同能力的需求。 

以L2的系統來看，假設L2或L2+的系統是幾家供應商合作開發，那麼主機的生產其實是多方合作完成，無論是邏輯的合理性，還是運作的流暢性都是不足的。 

3.量產，L4未來的豪賭

“現在沒有投資人願意聽公司講BP，更傾向於單獨約談下游場景方客户，瞭解公司真正的量產盈利前景。”這是某投資人對自動駕駛的反饋。 

量產，是自動駕駛商業化落地的最重要一步。L2++的出現，也説明着自動駕駛中的量產路線的重要性，而特斯拉、毫末智行等企業已印證了量產L2智能駕駛的可行。 

2020年七月，理想汽車打響了L2量產自研的旗號，造車新勢力由此開始快速發展，蔚來汽車同步搭建自研團隊；特斯拉為FSD準備好了DOJO智算中心；背靠長城的毫末智行，把城市NOH背後的保駕器推到了台前。 

無獨有偶，百度在推進Robotaxi大規模落地的同時，也在積極推進Apollo領航輔助的量產落地。 

在量產智能駕駛中，成本是企業間的競爭重要因素，也是企業負重前行的一大問題。元戎啓行CEO周光曾多次説道：最終，自動駕駛一定是一套低成本、高度自動化的解決方案。 

理論上來説，售價30萬的量產車乘用車，依靠海量的數據和高效的技術閉環，在自動駕駛落地速度和規模上，明顯優於Robotaxi。 

以往L4總是難倒在成本上，前年百度Apollo和北汽極狐發佈的共享無人車Apollo Moon成本高達48萬元，還是當時行業L4級自動駕駛車型平均成本的三分之一，由此可見L4自動駕駛的成本之高。 

目前也有部分企業，把成本打下來了，像去年百度推出的L4級無人車Apollo RT6，成本價僅25萬元；輕舟智航發佈量產成本僅一萬元的車規級自動駕駛方案DBQ V4。 

既然成本已被打下來，為何企業遲遲不能盈利？L4級自動駕駛成本被打下來的原因，並非L4產業的成熟化，而是企業閹割了高成本技術的量產。 

以特斯拉為例，為了減少車輛成本煞費苦心。特斯拉先是放棄毫米波雷達，去年又取消了超聲波雷達，結果特斯拉Model S和Model X直接不再使用雷達，改用100%純視覺自動駕駛。 

自動駕駛本身是一個較為龐大的系統性領域，包含多個領域，不止需要技術的配合，還涉及交通路況，數據定位，安全等因素，比如高精地圖，道路協同。 

研發階段是從0到1的過程，此時投入的是對未來的想象與憧憬，而量產是從1到10的飛躍，是落地環節，更應該考究產品在市場的可行性。 

L4的發展受限於自動駕駛行業整體發展水平。在2017年，L2也未曾受到許多關注，連特斯拉的Autopilot也沒有很多人覺得很了不起，直到造車新勢力的自動駕駛車輛，開始量產以後，行業開始更加速發展。 

2023年是高階輔助駕駛的關鍵節點，也是高階輔助駕駛上車元年。自動駕駛企業禾多科技CEO倪凱也認為：接下來三年可能成為整個高階自動駕駛市場定型窗口。高階自動駕駛大規模落地將會在2025年進入成熟期，行業趨勢也會成為線性或穩定增長狀態。 

今年L2+量產的車型將陸續上線，而L2+作為L4量產的風向標，L2+的市場便成為關鍵的角逐點。