圖片來源@視覺中國

文｜談擎說AI，作者｜鄭開車

自動駕駛近幾年的發展，已經遠不止於概念的普及，更迎來了技術落地的熱潮。尤其是造車新勢力對自動駕駛技術已不再侷限於自研，更加大了戰略融合的力度，縮小產品與商業應用之間的距離，給整個汽車市場帶來了不小的衝擊。

8月以來，元戎啓行開始用L4級自動駕駛前裝方案汽車進行全無人路測，小馬智行宣佈與曹操出行達成合作，將接入曹操出行App打車服務，華爲也發佈了一系列自動駕駛檢測碰撞概率等相關專利......

不管是做完全無人駕駛還是L2級的輔助駕駛，一輛輛路測車背後，所承載的自動駕駛技術似乎正慢慢支棱起來，賽道的玩家正把閉關修煉多年的內功向市場展示，逐漸讓我們看到自動駕駛未來星辰大海的雛形。

不過從自動駕駛行業興起至今，已經有太多從技術、行業等角度來分析其落地可能性。今天來看自動駕駛落地這一戰，究竟還會持續多長時間，仍然需要打上一個問號。自動駕駛的未來格局究竟是什麼？也是我們需要持續思考的問題。

從1到10：爭當攪動市場的“鯰魚”

領駿科技創始人兼CEO楊文利曾向談擎說AI表示，“自動駕駛行業從時間和市場成熟度兩個維度來考慮的話分爲四個階段，2021年以前是核心供應鏈成熟期，2021-2025是小規模商業化，2026-2030是商業格局重塑，2030年後自由市場競爭。”

從這一判斷來看，行業已經隨之進入從1到10的商業化新階段。從產業發展的角度來看，這項智能科技制高點的競賽，已經到了一個極爲關鍵的轉折點。

經歷多年的“閉門造車”之後，雖說行業一直處於不斷動盪之中，但各家技術似乎陷入了新的發展瓶頸，進步緩慢。

輔助駕駛玩家們止步於L2，爲了美化自身技術科研成果，紛紛推出所謂的“L2+級”、“L2Plus級”輔助駕駛級別。至於完全無人駕駛方向的玩家，則紛紛陷入瞭望山跑死馬的境地，珠峯看似很近，觸手可及，但相距仍然較遠。

在此背景下，自動駕駛企業們大多不再繼續守着自己那一畝三分地，而是將目光投向鄰近技術領域，投向其他玩家所在市場，試圖成爲自動駕駛界“鯰魚”，打破行業桎梏。

Momenta定下了“飛輪+兩條腿”的佈局模式，不再“死磕”L4完全自動駕駛，而是切入ADAS業務；小馬智行開始加大對卡車自動駕駛的投入，但面臨着更嚴重的商業化瓶頸；據天眼查專業版APP顯示，文遠知行獲得博世投資，將聯合開展應用於乘用車的L2-L3級自動駕駛軟件的開發。

可以看出，從1到10這個早期商業化階段，繼續封閉很難保持活力。今天對很多初創企業的一個新考驗就是供應鏈、夥伴關係、客戶等等協同部位，能不能配合着技術一起做出綜合競爭力。

在這樣的環境中，即便是車企巨頭也很容易成爲反面教材。據報道，通用汽車在2022年第二季度財報中指出，它旗下的自動駕駛業務部門Cruise第二季度虧損5億美元，每天虧損超過500萬美元。今年上半年，該部門的虧損達到9億美元，高於去年同期的6億美元。

在談擎說AI看來，形成自動駕駛當前局面有以下幾方面原因：

隨着後端供應鏈成熟，技術的應用價值和成熟度顯著提高，自動駕駛技術方案的價格已經開始走向內卷。

在5月18日，輕舟智航公佈了成本可低至1萬元的車規級自動駕駛方案，轟動自動駕駛行業。在去年12月，元戎啓行也曾發佈L4級方案，成本不足1萬美元（約6.4萬元人民幣），今年4月再次下降至僅需3000美元（約2萬元人民幣）。

在自動駕駛行業供應鏈當中，自動駕駛企業是技術供應商的角色，主要依附於下游主機廠，汽車廠商始終是維繫自動駕駛各個參與方的紐帶。

日前，各大新能源車企7月成績單相繼發佈。據數據顯示，多家新能源品牌交付量破萬，從當前汽車企業銷量中，體現出市場對於新能源汽車的認知和接受度在進一步加深，此時正是建構“朋友圈”的黃金窗口期。

最爲關鍵的是，在今年7月，國內首部關於智能網聯汽車管理的法規《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》已經發布，並且於2022年8月1日起開始施行。

該條例對L3級別自動駕駛的通行相關問題做出了明確規定，對L3-L5級自動駕駛的權責、定義等議題進行詳細地劃分，成爲從法律層面打開L3囚籠的鑰匙，也爲高級自動駕駛技術融合發展、商業化落地提供了可能。

“貿工技”還是“技工貿”？

縱觀自動駕駛發展落地近年來的歷程，關於“漸進式VS躍進式”的路線之爭始終貫穿於其中。

去年年初，特斯拉和Waymo就曾發生過一次口水戰。

時任Waymo CEO的John Krafik在接受專訪時表示：“特斯拉還算不上Waymo的競爭對手，因爲特斯拉做的是輔助駕駛系統，而非無人駕駛系統。”很快，特斯拉CEO馬斯克發文回應：“震驚！特斯拉的AI硬件和軟件比Waymo的都要好。”

現階段，躍進式玩家更多的開始向現實妥協，佈局L2/L3自動駕駛解決方案，這是否意味着躍進式路線已經敗給了漸進式路線？

實際上，兩者真正的較量還遠未開始。

不管是漸進式還是躍進式，由於技術特性的原因，兩種不同技術路徑註定會存在分歧，但兩種技術路線並沒有優劣之分，最終的目標都是L5。

在談擎說AI看來，兩者的本質差異更像是對於“貿工技”還是“技工貿”的爭論。

對於以特斯拉爲首的漸進式玩家來說，自動駕駛以視覺技術爲主，輕硬件重算法，需要利用海量數據做出關於加速、制動和轉向的決定。這一技術特性決定了其想要實現完全自動駕駛，必須商業化落地獲取大量數據。

因此，這一派玩家相當於走的是“貿工技”的路線，先實現一定的原始數據積累，然後在此基礎上訓練算法技術、迭代新產品並進行銷售，同時還能找到利潤增長點，求得生存。

對於百度、Waymo爲首的躍進式玩家來說，自動駕駛技術多采用以包括激光雷達、毫米波雷達、相機等多傳感器融合方案的技術形態發展，可以更有效提升安全性能，缺點是由於硬件技術、工業鏈還未成熟，導致激光雷達等零件成本過高。

迫不得已，這一派玩家只能走“技工貿”的路線，先實現技術的突破，不斷降低技術的成本，保證量產以及車規級可靠性，才能實現商業化落地。如果把自動駕駛看作一場馬拉松的話，如今躍進式玩家正來到中途的一個補給點。

某自動駕駛企業技術人員何偉（化名）認爲，“漸進式玩家的發展路徑和互聯網很像，講究先發優勢，誰能率先搶佔市場，就可以率先獲得大量低成本數據。從純視覺角度來看，其他同路線玩家就很難在短期內超越先行者。而躍進式玩家講究後發優勢，強調厚積薄發，前期比較苦，關鍵是要熬得過去，後期總會有突破性進展。

當下一個突出的現象是，許多車企們在新車發佈時都會使用“高冗餘度”這樣的字眼形容新車的配置，言下之意是未來可升級至L4，冗餘得很有道理，並不會浪費。

比如蔚來的ET7搭載了11個800萬像素攝像頭，由於這些攝像頭1秒鐘產生的數據就有8G，當然需要更強大的處理器，所以蔚來還用了4顆英偉達Orin芯片，最高可實現1016TOPS的算力。還有威馬的M7，全車共有32枚傳感器，也用了4顆Orin芯片。

爲了堆足各方面冗餘儘快達到L5，像Waymo、百度等躍進式玩家在當前更是近乎不計成本去做投入，甚至遠超漸進式玩家。

對自動駕駛技術來說，主要分爲感知層、決策層和執行層，如果圍繞感知、決策、執行三個基本要素來分析，可以發現：

漸進式玩家在算法技術上的投入其實可以看作是決策冗餘，而躍進式玩家在激光雷達等硬件層面的堆疊可以看作是感知冗餘。儘管雙方看似嘴炮不斷，但實質上，雙方並不處於同一競爭維度，可以說真正的競爭尚未開始。

未來兩者之間還有可能實現進一步技術融合，並讓自動駕駛再上一個新臺階。

寫在最後：

最後一個問題，漸進式玩家和躍進式玩家，兩者真正的較量何時纔會開始？勝負何時呈現？在談擎說AI看來，答案或許是行業的最後1%路程中。

劉偉表示，對於現階段的玩家來說，根本沒有冗餘度可言。所謂冗餘，本質上是安全冗餘。作爲自動駕駛的底層命題，安全性解決了，一切問題都可以迎刃而解。不管各方玩家在硬件上如何堆疊，現階段安全性的底層命題仍然待解。