劉皖媛　蘧毛毛

“上半場是什么好就裝什么，下半撥就要考慮到供貨、成本、耐用性、適配性等各種問題。”小馬智行（Pony.ai）聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO彭軍對《財經》記者表示。

2021年被稱為智能汽車元年，自動駕駛和高級輔助駕駛都得到各方加碼。業(yè)內普遍認為，自動駕駛的上半場是證明技術的可行性，到了下半場，成本控制、規(guī)?；瓦\營能力的比拼更加重要。

隨著Robotaxi（無人駕駛出租車）的應用逐步深化和擴大，各家科技公司都在進一步降低成本、攻克量產并擴大運營范圍;隨著激光雷達等傳感器上車，車企們都在致力于推出輔助駕駛功能更強的汽車。

科技公司看重技術，車企則更重視盈利能力。德勤的“中國汽車產業(yè)鏈微笑曲線”指出，整車制造處于價值最低部分，自動駕駛軟件及相關配套的通訊運營服務、高精地圖服務、出行服務則屬于價值較高部分。傳統(tǒng)車企、新造車勢力、科技公司都不會錯過這片藍海。

但對于高階自動駕駛的落地，車企和技術公司不可過于樂觀。2021年也被稱作高階自動駕駛量產的元年，博世中國執(zhí)行副總裁徐大全告訴《財經》記者，“L4的Demo很多，但要做到L4量產，受到技術和法規(guī)的限制，各家還有很長的路要走?！?/p>

自動駕駛的終局未定，但下半場目標已經趨于一致，即提高規(guī)?；慨a和商業(yè)盈利的能力，并以海量數(shù)據(jù)反哺技術。對于科技公司來說，從0到1已經完成，但還需降本增效、走向更大規(guī)模的運營。對于車企來說，如何打破L3悖論，真正提高消費者駕駛體驗是下半場的重點。

科技公司：從0到1已驗證，下半場要從1到N

“上半場最重要的結果就是進入下半場。”小馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO樓天城如此對《財經》記者總結。如果審慎地思考這一判斷，自動駕駛上下半場的分界線是什么，下半場將面臨怎樣的難題，首要任務是將技術公司和車企區(qū)分開來。

多家自動駕駛科技公司有一個共識：自動駕駛上半場完成了從0到1的驗證，即實驗室里的Demo都已小規(guī)模落地，技術是可行的。

谷歌孵化的無人駕駛公司W(wǎng)aymo、國內的小馬智行，已經完成了從實驗室的Demo到小規(guī)模的落地運營，AutoX則致力于去掉安全員，全無人車隊開上了深圳街頭。而一開始就把成本和商業(yè)落地擺在首位的車企，也已通過自研或者合作給出了高級輔助駕駛在限定場景下的解決方案。

由于技術路線不同，多家科技公司對上下半場的分界線有分歧。

在自動駕駛科技公司Momenta全球總經理孫環(huán)看來，“上下半場”是一個虛指，并非是技術或商業(yè)化應用走到了一個“中間點”上。

相比于其他玩家一開始就高舉高打L4的技術路線，Momenta創(chuàng)立之初就秉持著量產數(shù)據(jù)驅動的“飛輪模式”，并衍生出量產自動駕駛和完全無人駕駛“兩條腿”產品戰(zhàn)略。“一開始要推動飛輪很難，搭建起數(shù)據(jù)處理的閉環(huán)需要很多努力，但如果持續(xù)用數(shù)據(jù)去推動飛輪會越轉越快，技術和商業(yè)的增長曲線都不是線性的，而是爆發(fā)式的?！睂O環(huán)對《財經》記者表示。

最難的從0到1已經實現(xiàn)，但量產與規(guī)?；涞氐慕侵鹨呀浝_序幕。歸根結底，誰能先實現(xiàn)從1到N，實現(xiàn)規(guī)?；纳a與規(guī)?；纳虡I(yè)示范運營，誰才能在下半場的競爭中脫穎而出。

“一家公司的進展快與慢，就得看產品與商業(yè)應用之間的距離，這是自動駕駛下半場唯一衡量標準?！睒翘斐潜硎?。

要成為商業(yè)應用，就要考慮賺錢，不做賠本生意。下半場，靠堆料實現(xiàn)無人駕駛公司將無路可走，成本控制和運營能力的比拼更加重要。盡管科技公司要不要做運營仍無定論，但現(xiàn)階段，試水收費模式也是共享無人車建立商業(yè)模式走向規(guī)?；谋匾窂街?。

“在自動駕駛的下半場比拼中，需要逐步成熟和完善無人化運營的模式、持續(xù)提升滿足用戶出行需求的服務能力并帶來更好的體驗、持續(xù)降低車輛及運營成本。”百度方面回復《財經》記者稱。5月2日，百度在北京首鋼園開放了Robotaxi的收費運營，成為中國首家開啟商業(yè)化共享無人出行服務的公司。

國內邊緣人工智能芯片企業(yè)地平線副總裁兼智能駕駛產品線總經理張玉峰告訴《財經》記者，在下半場比拼的高階自動駕駛復雜場景中，科技公司在實現(xiàn)規(guī)?；慨a的同時，還需平衡消費者的便捷體驗、信任度以及所需承擔成本之間的關系。

這需要自動駕駛產業(yè)鏈的玩家多方向共同推進?！爸鳈C廠越來越希望跟芯片廠家進行直接的溝通和合作，因此，有核心算法能力的芯片廠家會跟主機廠走得越來越近。”張玉峰表示。

科技公司和車企在下半場需要“無縫對接”，既要有資本層面的合作，也要有兼容共通的硬件和架構實現(xiàn)算法統(tǒng)一、數(shù)據(jù)共享。無論是以L4的技術能力向下兼容，還是用量產L2的海量數(shù)據(jù)向上反哺，這樣的合作都與此前科技公司向車企買車改裝、測試不可同日而語。

百度的智駕量產車和共享無人車采用了可以兼容的ANP-Robotaxi架構，不用激光雷達時可以做到城市領航輔助駕駛，增加激光雷達和系統(tǒng)冗余后可以做無人駕駛，更加靈活。Momenta與上汽旗下智己汽車也已展開深度合作，通過統(tǒng)一的量產傳感器方案打通技術流和數(shù)據(jù)流，無人駕駛方案MSD只比純視覺的量產方案Mpilot多一個激光雷達作為安全冗余。

“考慮到車企本身的戰(zhàn)略訴求，現(xiàn)在最大的需要是給消費者更好的駕駛體驗，也要持續(xù)地去提升算法。現(xiàn)在很多中國的OEM都在走這樣的技術路線，這是我們認為從L2到L4的關鍵?！睂O環(huán)表示。

2021年5月2日起，自動駕駛出行平臺百度Apollo GO 提供的“共享無人車”，在北京首鋼園內開啟常態(tài)化運營。圖/千龍圖像

車企：想辦法繞過“L3悖論”

要真正實現(xiàn)無人駕駛的終極目標，所有玩家面對的共同問題是從L2過渡到L3、L4，還是直接繞過L3做全無人駕駛。

2014年，國際汽車工程師學會（SAE）制定了六個級別描述駕駛輔助和自動駕駛系統(tǒng)的能力，級別范圍從L0無駕駛自動化到L5完全自動化。但自動駕駛公司AutoX創(chuàng)始人肖健雄對《財經》記者表示，SAE分級標準已不適用于越來越豐富的駕駛輔助功能，反而讓很多車企在宣傳中“模糊”了L2、L3和L4的邊界。

5月，SAE更新了自動駕駛的等級定義，明確了L2級和L3級之間的差異，新框架將L0-L2級系統(tǒng)命名為“駕駛員輔助系統(tǒng)”，而L3級至L5級則被視為 “自動駕駛系統(tǒng)”。嚴格意義上講，此次更新后L0-L2將不再被冠以“自動駕駛”的名號。

十年前，以谷歌孵化的Waymo為代表的一批硅谷自動駕駛科技公司，依托Robotaxi的商業(yè)形態(tài)直接向L4發(fā)起猛烈攻勢;特斯拉則憑借著視覺感知的技術路線，獲取車主數(shù)據(jù)并迭代，試圖攻下L3。

連特斯拉都未成功。在SAE2021國際汽車安全與測試大會上，《財經》記者從同濟大學汽車學院朱西產處了解到，現(xiàn)在市面上銷售的所有汽車都是L2級及以下的，L3仍需要技術和法規(guī)的完善。

目前，全球真正符合法規(guī)、允許上路的L3，只有3月本田汽車推出的世界首款搭載L3自動駕駛系統(tǒng)的Legend，且限售100輛。

“本田的100輛車也是因為日本修改了L3的定義，即通過認證的L3級汽車出現(xiàn)事故解除了車企的產品責任，但國內目前對于事故責任由車企還是駕駛者來承擔依然是模糊的?！敝煳鳟a表示。

這也是多位業(yè)內人士對《財經》記者強調的，比L4更難落地的“L3悖論”：即看上去比L4好實現(xiàn)，其實在技術和法規(guī)上的實現(xiàn)上比L4更難。

簡單來說，L3是有條件的自動駕駛，系統(tǒng)已經具備自動駕駛能力，當它請求人工介入時人類駕駛員就要接管。在技術上，為了實現(xiàn)人類駕駛員的切入和操作，L3要求汽車傳感器能夠觀測到足夠遠的距離、并判斷該場景能否處理，但這在高速行駛的狀態(tài)下很難實現(xiàn)。

“傳感器的感知距離有限，要留足夠的反應時間，至少需要感知到500米的路況。另一方面，如果汽車都能夠判斷路況能否處理，那為什么不做L4干脆把它處理掉？”肖健雄表示。

實際上，打出L3招牌的本田Legend也僅在“Traffic Jam Pilot”（TJP）下能實現(xiàn)“脫手+脫眼”，即交通擁堵狀況下（車速低于30公里），但在擁堵路段之外的場景仍未解鎖。

而在法規(guī)上，從汽車自動駕駛到駕駛員接管過程中出現(xiàn)意外事故，誰來承擔責任也是一個尷尬的命題。早在2017年，奧迪A8汽車就已經發(fā)布具備L3級自動駕駛水平的量產車，然而至今都不能正式“上路”，主要原因是L3級自動駕駛的權責界定依然沒有明確。

盡管如此，所有車企仍然不愿放棄L3，直接原因是市場對輔助駕駛的追捧。在Robotaxi等L4及以上自動駕駛技術的億萬美元蛋糕之外，輔助自動駕駛已成為消費者衡量汽車智能化最重要的標準之一。

根據(jù)最新發(fā)布的《2021麥肯錫汽車消費者洞察》顯示，九成受訪者認為輔助駕駛有意義，10%-35%的消費者愿意為L2級別的輔助駕駛支付2200元-4100元人民幣的價格，而L2.5/L3級別的價值更大，15%-30%的受訪者的心理價位在3800元-4900元之間。

對于L3難落地的尷尬局面，車企們也在嘗試多種形式的過渡，比如增加人車交互體驗。上汽智己的輔助駕駛系統(tǒng)采用類似WiFi信號強度的圖標顯示“置信度”，系統(tǒng)獨自處理的“信心”越低，則“信號”格數(shù)逐漸減少，就需要提醒駕駛員時刻準備接管車輛。

華為首席智能駕駛安全專家余曉麗認為，讓駕駛員和系統(tǒng)能夠很好地長期共存并且安全地駕馭一臺L2+的車，需要設計更好的交互將駕駛員引入。“系統(tǒng)能力在增長，用戶交互的設計也要演進，最后會發(fā)現(xiàn)人用的越來越舒服，并且也越來越安全?！?h3>下半場的重要變數(shù)：供應鏈國產化

國內外自動駕駛科技公司基本抱有相同的信仰：無人駕駛的盈利空間巨大，商業(yè)模式走通后一定是賺錢的。但現(xiàn)在，擺在大部分科技公司面前的難題是怎么度過這段“黎明前的黑暗”。

暫時不能開源，節(jié)流就成為了必要。隨著Robotaxi的應用逐步深化和擴大，各家科技公司都在試圖攻克量產和大規(guī)模的采買降低成本，并尋求產業(yè)鏈的國產化替代。

以滴滴為例，上一代滴滴自動駕駛測試車的感知設備包括1個64線激光雷達、2個16線激光雷達、7個200萬像素攝像頭。今年4月，滴滴新發(fā)布的雙子星自動駕駛系統(tǒng)的傳感器數(shù)量和清晰度、分辨率等核心能力增加了近4倍，計算平臺算力增加了1.5倍，但制造成本和上一代卻幾乎一致，某些硬件相比上一代產品還有大幅下降。究其原因，新系統(tǒng)中90%的后裝元器件已經具備量產能力，國產化率達到了80%，有了更多的供應鏈可控權。

近日，百度Apollo也與禾賽科技達成協(xié)議，將采用全新架構激光雷達用于第五代Robotaxi，其性能相對于同類型通用版本激光雷達有大幅度提升，同時成本降低了近50%。

產業(yè)鏈的國產化除了可以降低成本，其服務響應的及時性也是一大優(yōu)勢。“Mobileye等國際廠商可能需要幾個月才能對一個問題的改善和提升進行反饋，但對于地平線等本土化的企業(yè)來說卻是以小時為計。”張玉峰表示。

國產替代雖是大趨勢，但供應鏈高端、核心零部件的國產化并不樂觀。以激光雷達為例，盡管目前很多科技公司都選用了國產激光雷達，但里面的核心芯片和元器件仍依賴進口。

“系統(tǒng)集成、電子電氣架構、算法方案上都已經國產化了，但算力的問題很難解決，尤其是高端半導體芯片，未來兩三年內要實現(xiàn)國產替代的可能性非常低?！毙そ⌒郾硎?。一位半導體產業(yè)投資人也告訴《財經》記者，半導體的應用仍處在國外構建好的體系之內，國內企業(yè)仍處于追趕態(tài)勢。不過，當前社會資本都在向半導體產業(yè)鏈傾斜，國產替代的步伐會加快。

自動駕駛一方面在追求更低的成本，另一方面也在追求更好的收益。

在商業(yè)化落地中，百度的方法論是“攀登珠峰，沿途下蛋”。在2021年一季度財報信中，百度創(chuàng)始人、董事長兼CEO李彥宏明確了百度Apollo業(yè)務的三種商業(yè)模式：為主機廠商提供Apollo自動駕駛技術解決方案、百度造車以及共享無人車。不過，百度造車和共享無人車目前仍處于大量投入的階段，距離實現(xiàn)造血仍需要較長的時間。

在商業(yè)化的進程中，仍有很多不確定的因素，首先能夠實現(xiàn)商業(yè)化的玩家就存在不確定性。“上半場的戰(zhàn)役已經PK完，頭部玩家陣營定下來了，有一些玩家也淘汰了，”肖健雄稱，“但現(xiàn)在剩下的也不一定能贏?！?/p>

下半場已經開啟。一個定論是誰能夠在自動駕駛領域搶先“落子”，誰就將在自動駕駛中場之后占據(jù)先機。各路玩家你追我趕，誰都不想前功盡棄，做那個落下的人。