樹大招風。最近，加拿大又蹭了一把特斯拉的熱度。近期，加拿大房地產開發商Century Group宣佈，“每購買一套Viridian聯排別墅，我們就免費贈送一輛特斯拉Model 3（價值5.5萬美元）！”據悉，這次清庫存的地產項目，在2018年完工，共包括57幢聯排別墅，位於South Surrey社區的Nicomekl河畔，其售價爲108.99萬加元（約合82.6萬美元）。之所以要緊急出售，是因爲溫哥華議會通過了房屋空置稅 (Empty Homes Tax)議案，稅率爲1%。如果是在卑詩省，非納稅居民，還要每年上繳房產價值的0.5%作爲投機稅，外國投資者和太空人家庭另加2%。

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蔚來比特斯拉更虧

在高稅費的逼迫下，地產商們只能各出奇招。買房送特斯拉，不知道馬斯克聽了有啥想法。事實上，他可能爲特斯拉本身功能提升也操碎了心。特斯拉的智能召喚(Summon)功能經歷過重大提升後，可以根據手機GPS定位從150英尺外的繁忙停車場高效地駛向駕駛者。但用戶依舊抱怨其速度過慢、操控水平低等。所以，馬斯克在上海量產Model 3（3000輛）的同時，也希望在中國打造一支重要的技術團隊。後者上海（Gigafactory 3）“3號超級工廠”工藝和汽車的原型工程技術工作，還邀請優秀的工程師纔會加入特斯拉，用於爲工廠、汽車開發軟件、固件等項目。目前，特斯拉的招聘網站上列出了200多個與上海工廠有關的職位。

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與特斯拉的高歌猛進不同，納斯達克上市的“中國特斯拉”——蔚來汽車卻因爲二季度財報尷尬數據而備受質疑。財報顯示，蔚來2019年二季度總收入15.1億元，相較一季度16.3億的收入下滑7.5%；毛利率由一季度的-13.4%降至-33.4%；交付車輛3553臺，較一季度的3989輛下滑10.9%；而淨虧損則上升至32.9億元，同比增加25.2%，超過此前市場預期。如果蔚來買一倆車多虧92萬元，那麼4年來虧損超過400億元。這相當於特斯拉過去15年的虧損額之和。

雖然3月後新能源車補貼削減和宏觀經濟放緩，對於行業發展存在一定影響。但是部分ES8電池召回與上海汽車自燃事件令蔚來從品牌到成本都付出了不小的代價。爲了儘快平復，在壓縮成本方面，蔚來選擇了裁員。李斌在財報中表示，“到第三季度末將全球員工人數從2019年1月的9900人減少至7800人左右（主要集中在人力資源，法務、財務等運營支持性部門，對研發和用戶服務等戰略核心部門影響很小。），並剝離非核心業務。”在提升創新方面，蔚來將從10月開始，交付ES6和ES8的84千瓦時電池組，將NEDC行駛里程分別延長至510公里和430公里。但蔚來的未來愈發迷茫。

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週二蔚來汽車股價一度大跌近27%，最後收跌20.22%，報2.17美元。這也影響到特斯拉，後者盤中下跌超5%，尾盤跌幅擴大，收跌7.47%。這直接導致特斯拉的最大外部股東——蘇格蘭資產管理巨頭Baillie Gifford因此損失了4.32億美元。Baillie Gifford持有約7.7%的特斯拉股份，僅次於馬斯克的20%。

政策紅利繼續釋放

作爲中國造車新勢力的代表，蔚來、威馬、小鵬等100多家廠商，很可能在2019年經歷一場殘酷的大逃殺。數據證明，國內新能源造車企業的市場價值依舊需要重估。但是從全球行業發展角度，新能源汽車和智慧駕駛的方向並沒有改變。

同時，商用牌照的發放，也預示着政策方對於智能駕駛的鼓勵支持力度依舊很大。9月19日，中共中央、國務院印發的《交通強國建設綱要》明確提出，發展“互聯網+”高效物流，創新智慧物流營運模式；推進北斗衛星導航系統應用；加強智能網聯汽車(智能汽車、自動駕駛、車路協同)研發，形成自主可控完整的產業鏈。

在政策紅利下，今年6月，長沙市一次性爲5家企業發放了49張自動駕駛測試牌照，並正加快建設智能系統設備檢測實驗室。在市國家智能網聯汽車測試區內，百度、中國一汽紅旗聯手打造國內首批量產L4級(即高度自動駕駛的出租車)，預計年內大規模開放道路載人測試。

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9月16日，上海市頒發首批智能網聯汽車示範應用牌照，上汽、寶馬和滴滴出行成功掛牌，可先行在城市道路中開展示範應用，包括城市商圈、工業園區、港口碼頭等1500多個應用場景，累計達到79.7公里，並將於嘉定區建設中國首個無人駕駛Robotaxi運營示範區。上海市是國內首個爲企業頒發該項牌照的城市。

9月22日，國家智能網聯汽車（武漢）測試示範區正式揭牌，百度、海梁科技、深蘭科技三家企業獲得武漢市交通運輸部門頒發的全球首批智能網聯汽車載人試運營許可證。據悉，熊貓智能公交車總長約12米，搭載有深蘭科技自主知識產權的智能駕駛技術、手脈識別系統、車載機器人、同時具有語音交互、精準廣告推送、乘客異常行爲監測等功能，無人駕駛技術等級介於L3-L4之間。

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L級的劃分標準

所謂L3、L4，這裏簡要做一波科普，那就是自動駕駛階段劃分。關於自動駕駛，美國汽車工程學術組織SAE，按層級分成了5類：

L0 是司機完全操控車輛；

L1是自動系統偶爾輔助司機完成部分任務；

L2是自動系統能夠自行完成部分任務，但司機必須監控駕駛環境，完成剩餘任務，同時保證出現狀況可隨時接管。上述任務場景包括環路低速堵車、高速路上行駛和司機在車內的自動泊車。L2藉助速度與環境區分場景，並且進行錯誤感知和判斷，同時有司機隨時糾正；

L3是自動系統既能完成某些駕駛任務，也能在某些情況下監控駕駛環境，但司機得嚴陣以待，一旦系統發出請求，立刻接管駕駛控制權。所以L3，司機也不能睡覺或休息。

L4是自動系統在某些環境和特定條件下，能夠完成駕駛任務並監控駕駛環境。例如全自動的代客泊車，接送打車乘客等。L4裏，駕駛相關的所有任務和司機、乘客脫離，感知外界責任全在自動駕駛系統；

L5則是自動系統在所有條件下都能完成的所有駕駛任務。

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依此，L1和L2算輔助駕駛 (ADAS)，L3以上才能叫自動駕駛，而業內所謂的完全自動駕駛，說的至少是L4級別。

據不完全統計，自進入2019年以來，國內自動駕駛領域融資事件共發生39筆，其中融資金額過億人民幣的事件共有21筆，背後的投資方不乏東風汽車、一汽集團等主機廠商以及經緯中國、鼎暉投資等頭部投資機構。

但是很多業內人士都認爲，2020年是無人駕駛的關鍵分水嶺。但是關於量產的時間表，卻各執一詞。聯想之星王明耀坦言，“很多都說2020年會達到量產，這裏說的成熟程度不太一樣。L5級別完全自動駕駛2020年不可能全部實現，L3、L4普及度會比較高。最先成熟的會是特定封閉場景比如貨運，或是高速路段等，這也是聯想之星關注的智能駕駛領域。”

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更有保守估計，如中國工程院院士李德毅，他在6月曾表示，自動駕駛已經進入“產品孵化期”，即“從1到10”的階段，但這個階段會非常漫長，大規模量產可能要到2060年。

技術不保安全

除了技術成熟度之外，安全性也是制約自動駕駛的達摩克里斯之劍。據統計，每年全球因爲車禍死亡人數逾百萬，而波士頓諮詢公司的研究顯示，未來自動駕駛有望將這個數字降低到20多萬。雖然機器也無法保障100%的安全率，但只要能夠超越人類，同時提高安全性和便利性，推廣還是不成問題的。

2018年，谷歌宣佈其無人駕駛汽車Waymo，在公共道路（沙漠，山路，繁忙的街區，高速公路）累計的總行駛里程，已經突破800萬英里大關，並開始在駕駛座不配置安全司機進行測試。據悉，其在L3以上級別的場景中總共遭遇到了11起交通事故，無人員傷亡，只是輕度損傷，而且與車無關，足見其技術的可靠性。2018年12月5日，Waymo正式拿到美國首個商業自動駕駛打車服務執照，這也預示着自動駕駛乘用車正式落地商用。即使如此，Waymo依舊無法識別並服從交警的現場指揮，新技術仍需要通過僱傭的試驗司機進行測試。

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不過，德勤的報告顯示，用戶依舊對技術保持理性與剋制：在25000名受訪中，有超過一半的用戶表示他們不相信自動駕駛汽車是安全的，只有39%的受訪者相信主流汽車企業能帶來完善的自動駕駛技術。

所以，自動駕駛的發展，特別是在中國，需要一個逐步分階段的脈絡，那就是先特定道路，測試人羣，再配合建設基礎設施，逐漸放開商用，其中建立公共安全規範與認真執行是關鍵。據畢馬威《自動駕駛汽車成熟度指數報告》，“中國的特定道路、城市道路和高速公路將逐漸出現自動駕駛。這將增強較簡單路況下的自動駕駛穩步發展到複雜路況下自動駕駛（包括自動駕駛汽車與普通汽車在公共道路並行）的信心。”

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此前在封閉道路測試自動駕駛，無需法規的干預。但是一旦商用上路，那就需要考慮公共安全，這必須引入法律法規才能明確責任義務規範行爲。即使在當今的中國，依舊有很多因爲不遵守交通規則而導致的車禍意外。很多時候，並不是技術問題，而關鍵在於人。

現階段，自動駕駛能夠做的，是儘可能在貼近實際的場景中，完善攻關技術難題。比如中央處理系統、激光雷達，以及高精地圖構建。除了傳感器、處理器等核心硬件外，應付人工智能應用劫持的防禦技術也在考慮之中。在量產方面，自動駕駛對汽車產業鏈的需求是迭代升級的，而且盤子會越來越大。據說，蘋果就因爲低估了自動駕駛汽車的難度，不僅解僱了Titan計劃200多名員工，還在縮減項目規模，甚至存在夭折風險。

從BAT到華爲

百度，從宣佈Apollo計劃前後，因爲與寶馬、奇瑞等合作研發自動駕駛汽車，提升了百度無人車的知名度。但是自動駕駛團隊的變化，對其發展有一定影響。但是對於行業倒起到了開枝散葉的效果。Pony.ai、Roadstar、文遠知行、領駿科技、主線科技、禾多科技等，覆蓋了Robotaxi 、卡車自動駕駛、乘用車自動駕駛以及自動泊車等場景。百度也因之被成爲國內自動駕駛的“黃埔軍校”。去年，百度與金龍合作的無人小巴阿波龍量產，此後打造涵蓋高速自動駕駛、自動泊車、小巴自動駕駛的“收費版自動駕駛解決方案”，迅速俘獲了一汽、起亞、現代、長城、威馬、奇瑞等客戶。截至今年7月，百度L4級別自動駕駛城市道路測試里程已經突破200萬公里,而測試車輛的數量也達到300輛了。百度Apollo生態的合作伙伴已超過150家。

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阿里方面，在國際主流自動駕駛算法數據集KITT道路場景分割排行榜上，阿里團隊獲得了鄉村車道、多車道以及城市車道三項分割任務的第一。這也爲車路協同的戰略奠定了基礎。一年前，阿里達摩院與交通部科學研究所達成合作，還推出了專用的路側基站，讓智能汽車能夠通過V2X車聯網，融入“城市大腦”控制的智慧交通範疇中。

騰訊方面，已經搭建起了高精度地圖、模擬仿真、自動駕駛雲服務三大平臺，其車載系統已經入駐廣汽、長安的多款車型。

超過5000萬的註冊車主以及4億+乘客的滴滴，更在乎智能駕駛而不是無人駕駛，但它仍希望通過無人駕駛技術，推動Robotaxi大規模投入商用。

在無人出租車方面，百度系彭軍、樓天城一同創辦的小馬智行Pony.ai專注於專注的Robotaxi無人駕駛出租車的研發，總融資額超過2.14億美元。加州DMV公佈的自動駕駛路測報告中，小馬智行以1022.3的MPD值排名總榜第5，每行駛1022.3英里（近3300公里）才需要人工介入一次的成績，已經展現出相當的技術成熟度，堪比Waymo。

四維圖新，作爲騰訊系，其實它背後的大股東是中國四維（國資委）。搞定了覆蓋21萬公里的高精度地圖，可以滿足L3級以上自動駕駛普及的基礎需求。通過與寶馬合作，加強車聯網位置數據平臺應用，全面提升AI能力和IT基礎設施。

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此外，華爲的打法有些不同。在2019全聯接大會上，華爲智能汽車解決方案BU首次亮相。華爲考慮從商用角度，用技術的L1-L5劃分，不如通過關鍵場景來劃分，更具有現實意義。華爲推出L4級全棧智能駕駛解決方案和MDC計算平臺兩個產品。這兩者都是基於自研的AI芯片、CPU和操作系統，華爲的打法是“配置可裁剪的L4”。即先聚焦L4，再用L4的能力反哺L2，L2.5，L3。其跟奧迪合作的L4級自動駕駛車隊上便搭載了華爲L4級全棧智能駕駛解決方案。其他客戶還包括一汽、沃爾沃（乘用車）、東風、蘇州金龍、山東浩睿智能、新石器等。

值得注意的是，2019年，自動駕駛產業凸顯變化：英偉達和Mobileye很少提出L4，而L3量產的聲音也少了。反倒是L2開始受到重視。寶馬、豐田、蔚來、小鵬、車和家等紛紛實現L2的量產。2019年，被認爲是L2量產的元年。但是關於自動駕駛的商用未來，究竟是技術階梯還是場景更替，存在不同的進路，但是在迭代之前的市場培育週期可能超過預期。