自動(dòng)駕駛上路 路在何方

　　在當(dāng)前自動(dòng)駕駛?cè)蕴幱诩儫�錢階段前提下，要做到“多辦事，少燒錢”，必須拋棄一門心思做系統(tǒng)的觀念，走“軟硬兼修+整合研發(fā)”的道路，才能取得“降本增效”的實(shí)效。

　　今天，如果你在深圳乘上一輛沒有司機(jī)的出租車或者公交，不用感到驚訝。

　　8月1日，國內(nèi)首部自動(dòng)駕駛立法——《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理?xiàng)l例》開始正式生效，這意味著自動(dòng)駕駛汽車至此可以名正言順的上路了。緊接著8月8日，交通部發(fā)布《自動(dòng)駕駛汽車運(yùn)輸安全服務(wù)指南(試行)》(征求意見稿)，向社會(huì)公開征求意見，旨在鼓勵(lì)和規(guī)范自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)用。

　　《條例》和《指南》的相繼出臺，表明了國家從法律層面的支持態(tài)度。這說明自動(dòng)駕駛時(shí)代真的要來了!

　　自動(dòng)駕駛下半場開始，各細(xì)分賽道百花齊放

　　作為汽車產(chǎn)業(yè)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、高性能計(jì)算等新一代信息技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，自動(dòng)駕駛是當(dāng)前全球交通智慧出行領(lǐng)域重要的發(fā)展方向。

　　目前，按SAE標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)駕駛分為L0~L5共六個(gè)級別。通俗來講，L1~L3屬于輔助駕駛，相當(dāng)于解放司機(jī)的手腳和眼睛;當(dāng)達(dá)到L4~L5時(shí)，車輛完全由系統(tǒng)控制，此時(shí)司機(jī)大腦獲得解放。

　　自動(dòng)駕駛分級

　　由圖可見，從L3開始，系統(tǒng)開始接管車輛駕駛，駕駛主導(dǎo)權(quán)已經(jīng)完成了人機(jī)互換。因此，L3是自動(dòng)駕駛發(fā)展重要的分水嶺。

　　從具體實(shí)踐上來看，當(dāng)前自動(dòng)駕駛汽車主要有兩種研發(fā)道路。一種是大多數(shù)企業(yè)所采用的從L1~L5依次推進(jìn)的“漸進(jìn)式”道路。另一種則是以科技企業(yè)為代表的 “插入式”道路，即跳過L1~L3級，直接從L4級開始切入，并最終達(dá)到L5。

　　按賽道來細(xì)分，現(xiàn)有產(chǎn)品主要分為乘用車和特種車輛兩大類，對標(biāo)下游應(yīng)用場景，主要集中在大眾出行(含私家車、出租車、公交巴士)、物流運(yùn)輸(干線物流、城配物流、末端物流)、特別用途(礦山、港口、環(huán)衛(wèi))三大場景。

　　國內(nèi)主要自動(dòng)駕駛品牌信息列表

　　從技術(shù)角度來說，百度Apollo和元戎啟行在小型乘用車賽道處于領(lǐng)先。如Apollo直接將雷達(dá)等各類傳感器集成在車輛上，無需對車輛做二次改造，就能完成控制、決策、躲避障礙等操作。元戎啟行索性去掉了“機(jī)頂盒”，將車載雷達(dá)全部融入車身，使外觀看起來與普通車幾乎無異。

　　深蘭科技則在大型公交賽道一枝獨(dú)秀，其開發(fā)了搭載的智能駕駛、智能客艙等功能的12米熊貓智能公交，是國內(nèi)唯一持有上海、深圳、廣州、長沙和武漢5個(gè)城市自動(dòng)駕駛測試和商用牌照并入選工信部整車目錄公告的商用車，并先后中標(biāo)上海、天津、常州的城市公交采購項(xiàng)目。

　　在物流領(lǐng)域，AutoX是領(lǐng)頭羊。它是國內(nèi)第一家獲得美國加州路測牌照的初創(chuàng)公司，也是目前全球唯一一家獲得加州無人出租、無人貨物運(yùn)輸雙運(yùn)營牌照的企業(yè)，并獲得NHTSA(美國高速公路安全管理局)官方安全認(rèn)證。

　　公開資料顯示，從去年七八月起，百度Apollo和元戎啟行的自動(dòng)駕駛出租，在深圳開始道路和營運(yùn)測試;而深蘭熊貓智能公交，前年5月就開始在深圳坪山示范區(qū)營運(yùn)路測。

　　隨著政策放開和法律完善，聚焦“商業(yè)化”的國內(nèi)自動(dòng)駕駛下半場已經(jīng)開始，接下來整個(gè)行業(yè)勢必會(huì)出現(xiàn)井噴式發(fā)展，大規(guī)模商業(yè)化也指日可待。那些早早播下“技術(shù)落地”種子的自動(dòng)駕駛企業(yè)，也將值此契機(jī)百花齊放，優(yōu)先品嘗到商業(yè)化的果實(shí)。

　　AI黃金賽道，自動(dòng)駕駛多城鳴笛開跑

　　目前，隨著5G設(shè)備和車路協(xié)同設(shè)施的普及，自動(dòng)駕駛迎來了跨越式發(fā)展的最好契機(jī)。除深圳以外，全國已有多個(gè)城市開放了自動(dòng)駕駛路測示范，此舉將大大加快自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)化、規(guī)模化、商業(yè)化的進(jìn)程。

　　北京是國內(nèi)首個(gè)在公共道路給自動(dòng)駕駛路測開綠燈的城市，并首開乘用車無人化運(yùn)營試點(diǎn)。上海則率先開設(shè)了國家級產(chǎn)業(yè)示范群，累計(jì)向25家企業(yè)頒發(fā)路測許可，并開放測試道路615條，場景12000余個(gè)。廣州則認(rèn)可其他地區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車路測許可、批量開展Robotaxi技術(shù)驗(yàn)證、在中心城區(qū)主干道開展路測等。

　　據(jù)《華夏時(shí)報(bào)》統(tǒng)計(jì)，除北上廣深外，目前已有包括長沙、武漢、蘇州、重慶等40余個(gè)城市出臺政策和管理辦法，積極開展自動(dòng)駕駛的道路測試、載人測試、示范運(yùn)營。

　　國內(nèi)主要城市自動(dòng)駕駛汽車落地情況

　　由圖可見，出行和物流是目前國內(nèi)自動(dòng)駕駛最熱門的兩大應(yīng)用場景，背后則隱藏著一個(gè)萬億級規(guī)模的新興市場，對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)力，因此吸引著越來越多城市以自動(dòng)駕駛為“敲門磚”，力求敲開這一市場的大門。

　　自動(dòng)駕駛汽車，輪子上的“碎鈔機(jī)”

　　近兩年，各類企業(yè)紛紛介入自動(dòng)駕駛。無論是車界的比亞迪、特斯拉，還是網(wǎng)絡(luò)界的百度、谷歌，或是像華為、蘋果這類科創(chuàng)巨頭等，都開始積極布局和大舉投入。

　　不過從2020年起，自動(dòng)駕駛的經(jīng)歷可謂是“冰火兩重天”。一方面，國家政策利好不斷，資本市場持續(xù)看好，企業(yè)融資總體向好。有的公司在一年內(nèi)，就獲得了好幾筆大額融資。

　　目前細(xì)分賽道中，最容易融資的，莫過于無人出租。如小馬智行，2020年融資超7.2億美元，2021年又收獲1億美元C輪追加融資。而文遠(yuǎn)知行，在2020年由宇通集團(tuán)領(lǐng)投2億美元，后續(xù)又完成了連續(xù)三輪融資，共計(jì)4.4億美元。

　　另一方面，如果拋開投融資不談，單看企業(yè)自身營運(yùn)數(shù)據(jù)，那財(cái)務(wù)狀況糟糕透頂。據(jù)PitchBook研究數(shù)據(jù)顯示，從事自動(dòng)駕駛行業(yè)的創(chuàng)業(yè)公司，每月運(yùn)營成本要160萬美金(折合1051萬元人民幣)�？傮w上，目前整個(gè)行業(yè)基本呈現(xiàn)一種“錢融得又多又快，燒得更多更快”的怪圈。

　　那自動(dòng)駕駛燒錢速度有多快?Uber自動(dòng)駕駛部門5年燒光了25億美元;Waymo每年要花掉10億美元以上。國內(nèi)最舍得“燒錢”的是百度，據(jù)財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)顯示，僅2020年投入就達(dá)200億元。文遠(yuǎn)知行CEO韓旭也曾在受訪時(shí)向媒體表示：公司一直維持著每年1億美金的花錢速度。

　　其實(shí)，自動(dòng)駕駛自誕生之日起，就是一門“投資見效難、技術(shù)落地難、商業(yè)化難”的生意，而且是長期“只見投入，不見產(chǎn)出”的那種，未來還要燒多少錢以及燒多久，也連個(gè)準(zhǔn)數(shù)都沒有。

　　就拿已經(jīng)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的Robotaxi來說，據(jù)滴滴公開數(shù)據(jù)顯示，在日常運(yùn)營中，平攤在每輛車上的研發(fā)、人力、運(yùn)營、維保成本，累計(jì)在100萬元以上。

　　相較于巨額成本，營收則可以忽略不計(jì)。據(jù)Waymo高管向媒體透露：2020年美國鳳凰城公司每月能接1500筆業(yè)務(wù)，營收不過才1萬多美元。而在國內(nèi)，雖然在北上廣深等多個(gè)城市，百度Apollo出租、深蘭智能公交、元戎啟行出租等已開始商業(yè)營運(yùn)，但都是依靠企業(yè)燒錢補(bǔ)貼維持。

　　正如，一位業(yè)內(nèi)人士所說：“搞自動(dòng)駕駛不是百米賽，而是馬拉松，跑在這根賽道上，拼的就是耐心和耐力，不是所有企業(yè)都能跑到終點(diǎn)”�？梢�，自動(dòng)駕駛要過上那種不靠燒錢發(fā)展的日子，還遙遙無期。

　　搞自動(dòng)駕駛，投的錢都花去哪兒了?

　　搞自動(dòng)駕駛為什么這么燒錢?人才、數(shù)據(jù)、硬件等都是原因。

　　人才的重要性毋庸多言。自動(dòng)駕駛屬于前沿科技，涉及AI、計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等各個(gè)信息科技領(lǐng)域，需要大量高科技人才參與，否則根本玩不了。眼下，全球自動(dòng)駕駛工程師供應(yīng)處于嚴(yán)重緊缺狀態(tài)。

　　再說數(shù)據(jù)，為了修正算法、構(gòu)建模型、驗(yàn)證技術(shù)安全性、分析道路場景，企業(yè)需要進(jìn)行大量道路測試來收集足夠的數(shù)據(jù)。僅L3自動(dòng)駕駛，就需要完成2000萬公里的路測，L4則是恐怖的10億公里。這其中，路測技術(shù)人員的人力成本，再加上車輛的油費(fèi)、維護(hù)、保險(xiǎn)，開銷高得離譜。

　　另外就是硬件成本，車輛本身以及車身上搭載的激光、攝像頭、雷達(dá)等傳感器、以及各種儀器儀表顯示儀，一部自動(dòng)駕駛汽車的成本堪比跑車。

　　特別是整個(gè)行業(yè)目前還沒形成合理的盈利模式，無論百度Apollo和元戎啟行的RoboTaxi，或是深蘭科技和輕舟智行的巴士公交，都只能算是商業(yè)化嘗試，相比巨大的運(yùn)營成本，收入顯然“杯水車薪”。

　　現(xiàn)階段，業(yè)界各方之所以在自動(dòng)駕駛上花錢連眼都不眨，本質(zhì)上是沒人愿意錯(cuò)過未來智慧交通這個(gè)遠(yuǎn)大“錢景”。

　　馬斯特就曾一針見血地指出自動(dòng)駕駛對特斯拉的重要性：“能否解決自動(dòng)駕駛問題，直接決定特斯拉的價(jià)值未來到底是高不可攀，還是幾乎一文不值。”

　　當(dāng)前的自動(dòng)駕駛就如休眠的火山，成百上千年的聚集著壓力，一旦噴發(fā)，就會(huì)爆發(fā)出巨大的能量。

　　搞自動(dòng)駕駛想少燒錢，企業(yè)不能光吃“軟”飯

　　總的來說，自動(dòng)駕駛之所以吸引各類企業(yè)入局，還是它能在降低成本，提高效率和安全的同時(shí)，打造出一種新商業(yè)模式，使企業(yè)獲得新的“鈔能力”。

　　“鈔能力”雖然誘人，不過眼下自動(dòng)駕駛發(fā)展，還得靠虧損來維持。目前能做到“少燒錢，多辦事”的自動(dòng)駕駛企業(yè)，少之又少。究其根源，問題就出在絕大多數(shù)自動(dòng)駕駛企業(yè)沒有擺正位置，造成燒錢燒多了，連不該燒的也燒了。

　　眾所周知，做這一行的不是車企，就是科技企業(yè)。從能力而言，車企硬件(整車)設(shè)計(jì)能力強(qiáng)，軟件(自動(dòng)駕駛系統(tǒng))開發(fā)能力弱，科技企業(yè)則正相反，而自動(dòng)駕駛汽車又是軟硬結(jié)合的產(chǎn)物。因此，車企走的是“硬+軟”路線，說白了就是“給車配備自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”，而科技企業(yè)走的卻是“軟+硬”，也就是“將自動(dòng)駕駛系統(tǒng)配載到車上”。

　　“硬+軟”注重可靠，“軟+硬”強(qiáng)調(diào)性能，兩者的主導(dǎo)權(quán)截然不同。雖然從本質(zhì)上講，無論誰主導(dǎo)，都可以搞出自動(dòng)駕駛汽車，但兩者的工程量大小和成本耗費(fèi)天差地別。因?yàn)�，從產(chǎn)業(yè)成熟度而言，整車設(shè)計(jì)成熟度高，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還遠(yuǎn)未成熟。試問一個(gè)未成熟軟件，怎么可能去主導(dǎo)一個(gè)成熟硬件聯(lián)合搞開發(fā)?如果這樣搞，風(fēng)險(xiǎn)豈不是更高?

　　顯而易見，要想避免當(dāng)前搞自動(dòng)駕駛“燒錢太多”的怪圈，關(guān)鍵是要讓這些科技企業(yè)“軟飯硬吃”，即不只做系統(tǒng)開發(fā)，還要做整車設(shè)計(jì)，哪怕是找一家車企合作來幫你一起做。如百度Apollo的“蘿卜快跑”，就是與北京汽車聯(lián)合設(shè)計(jì)的;元戎啟行的RoboTaxi，是東風(fēng)汽車專門為其定制;而深蘭科技的12米熊貓智能公交，整車更是由深蘭自己設(shè)計(jì)開發(fā)的。

　　在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開發(fā)和整車設(shè)計(jì)上同時(shí)發(fā)力，不僅避免了作為軟件供應(yīng)商的尷尬，也能大大降低了軟硬件兼容、試錯(cuò)、適配和測試的成本。

　　所以說，在當(dāng)前自動(dòng)駕駛?cè)蕴幱诩儫�錢階段前提下，要做到“多辦事，少燒錢”，必須拋棄一門心思做系統(tǒng)的觀念，走“軟硬兼修+整合研發(fā)”的道路，才能取得“降本增效”的實(shí)效。

　　總而言之，自動(dòng)駕駛未來的道路還很長，不確定因素也很多，如果科技企業(yè)還是不能改變舊有的研發(fā)模式，重技術(shù)，輕整合，那自動(dòng)駕駛駛上的，將是一條看不到終點(diǎn)的歧路。