每經記者 可楊  陳鵬麗    每經編輯 陳俊傑    

近日，全棧自動駕駛解決方案供應商縱目科技向科創板發起衝擊，讓陷入“寒冬論”的自動駕駛行業有了一絲暖意。

今年以來，先是特斯拉被曝裁掉自動駕駛（Autopilot）團隊數百名員工。10月，背靠福特、大衆兩大造車巨頭的L4自動駕駛公司Argo AI宣佈解散。11月初，小馬智行也被傳大幅裁員。一時間，“寒氣”在自動駕駛圈蔓延。

“自動駕駛進入寒冬跡象明顯”成爲圈內外人士的共識。小馬智行相關人士日前接受《每日經濟新聞》記者採訪時表示，“目前整個行業玩家都在探索技術落地應用的商業模式，在大規模商業化落地之前，我們還需要相當長的一段時間探索，這是符合預期，也是符合事物客觀規律的。”該人士強調，公司依然對自動駕駛行業的未來充滿了信心。

面對行業“波谷”，自動駕駛玩家們也沒有“坐以待斃”。他們積極延伸產品線，做降本L4級高階自動駕駛解決方案，或降維進入L2/L3市場。

“文遠知行成立五年，準確說，我們已經經歷了三四次這樣的週期。按照過往經驗，我們認爲每個週期持續時間是1-2年。因此，我們更應該關注如何在不確定的情況下生存與發展，要不斷加強自我造血能力。”文遠知行相關負責人告訴記者。

自動駕駛再入寒冬

2022年，自動駕駛行業再次進入“冷靜期”，上一次行業冷靜期是2019年。

10月底，自動駕駛“獨角獸”Argo AI對外宣佈解散。Argo AI在巔峯時期最高估值達70億美元，一度醞釀上市。11月，據美國Techcrunch報道，現代汽車與安波福的自動駕駛技術合資公司Motional進行了裁員，裁員人數達數十名。海外市場方面，此前備受資本追捧的Waymo、Mobileye等自動駕駛上市公司，今年股價一蹶不振，估值較2021年初大幅縮水。

國內市場方面，今年9月初，文遠知行相關人士接受《每日經濟新聞》記者採訪時提到，自動駕駛是人工智能皇冠上的“明珠”，一開始玩家們都想着先做萬億的市場，比如Robotaxi（自動駕駛出租車）。但是Robotaxi發展沒有想象中那麼快，反而其他領域先湧現出比較大的商業進展。

11月初，小馬智行也被傳出正在進行業務調整，基礎架構與數據部門縮編。

根據睿獸分析的數據統計，整個2021年，國內自動駕駛領域的融資達到了112起，融資金額高達387億元。

但今年1月-10月，國內自動駕駛領域的融資只有67起，融資金額也只有143億元。對比2021年同期，融資起數和融資金額分別下降了約32%和61%。

賽迪顧問智能裝備產業研究中心分析師姚垠國告訴記者，自動駕駛進入寒冬跡象明顯。受制於技術成熟度、商業化等問題，單車自動駕駛汽車尚停留在L2+級，大規模商業化運營仍需較長時間，並且當前全球資金在流動性縮緊，資本投資意願顯著下降。在這種情況下，尚不能依靠自身業務實現盈利的自動駕駛企業進入寒冬。

文遠知行相關負責人告訴記者，公司自成立以來已經經歷數個行業下行週期。在全球經濟相對遇冷的背景下，不少行業都會出現下行，“寒冬”其實是很自然的規律。自動駕駛距離全面商業化仍需一段時間，這進一步放大下行週期的影響。

小馬智行的相關人士表示，自動駕駛行業到了行業下半場。“任何行業和技術的發展，都會有波峯波谷，我們依然對自動駕駛行業的未來充滿了信心。 ”

L4級“明珠”難摘

一直以來，L4級自動駕駛被認爲是“天才的遊戲”。在這場“遊戲”裏打怪升級，到底難在哪兒？

在技術成熟度、成本、以及政策。

小馬智行前述人士提到，一方面，整個行業都需要持續打磨技術，只有當技術安全性足夠高，才能讓自動駕駛成爲消費者真正能接受或相信的一個商品；另一方面，這個技術還需要是能夠量產、規模化的，並且成本足夠低。

此外，要實現完全無人的商業化應用，如何進一步完善相應的法律法規也是行業面臨另一個挑戰。

最後，自動駕駛在中國發展的最大優勢之一就是開放的公衆接受度，但如何讓自動駕駛進一步滲透到生活方方面面，這也是挑戰所在。

“技術、法規、用戶都要能夠成熟，才能真正推動自動駕駛的發展。”前述小馬智行相關人士說。

文遠知行相關負責人稱，文遠知行已經通過各個場景下的自動駕駛商業化服務，完成L4級自動駕駛商業化的可行性證明。但要實現L4級自動駕駛的大規模商業化，依然需要整個行業和各個參與方的共同推進。

在文遠知行人士看來，L4級以上自動駕駛的商業化最大挑戰主要是：其一，軟硬件一體的自動駕駛解決方案的穩定性和可靠性，這需要產業鏈不同角色的參與者共同努力；其二，ROI（投資回報率）是否符合市場需求和預期，這與激光雷達等硬件部分的造價能否不斷降低、拿掉安全員降低人工成本何時能夠實現、如何建立規模化大批量車隊，以提高算法的複用性，降低研發成本等因素相關。

姚垠國告訴記者，L4級自動駕駛要實現商業化落地，首先需要車路協同的里程數達到規模化程度，並且需要有足夠多的具有公信力的測試數據表明自動駕駛的安全性。“目前，L4級自動駕駛的測試大部分是通過仿真平臺完成，極少是通過實際路測完成，因此需克服實際路測里程數這一難點。車路協同所需的基礎設施建設仍較爲落後，因此需克服基礎設施建設問題。”

其次，姚垠國認爲，行業主管部門需出臺有關政策和規章規範行業有序健康發展。最後，單車所裝配的零部件需可批量生產，單車成本控制在合理範圍內方可有商業盈利可能。“當前大部分L4級自動駕駛汽車，單車成本仍然在100萬元以上，只有個別企業可以做到50萬元。”

儘管仍在“升級”的路上，玩家們依舊“仰望星空”。

“文遠知行對Robotaxi的未來依然很有信心。”前述文遠知行相關負責人表示。小馬智行方面也稱，“我們對行業的判斷一直沒有變——我們依然對L4級自動駕駛技術的發展以及自動駕駛行業的未來充滿了信心。”

前裝量產，一路通暢嗎？

在想象之中的未來到來之前，在變革誕生之前，需要先走出低谷。規模化難題何解？這個從最開始就擺在行業面前的難題正在變得棘手。

前裝量產成爲可供參考的解法之一。而所謂的前裝量產，簡單理解即是把L4級別的技術搭載到L2+級別的車上。聽起來是一種降維探索，但行業內更加普遍的觀點則是，前裝量產是實現L4規模化運營的關鍵。

百度自動駕駛技術專家王亮提到，擴大L4的運營規模一定意味着長尾問題的發生次數線性增長，沒見過的問題會伴隨車輛數和里程規模出現。如果手頭的數據規模不能支撐下一階段目標車輛的規模，L4的商業化進程將會非常緩慢。

基於此，王亮認爲，實現無人駕駛商業化的最佳路徑是：前期在限定區域實現技術積累，通過技術降維和L4數據，爲L2+產品做熱啓動；更長期看，利用L2的規模優勢，提前收集L4泛化所需要儲備的長尾問題。

今年5月，文遠知行宣佈與博世達成深度合作，預計2023年規模化量產L2/L3高階智能駕駛產品。此外，小馬智行從2020年底也開始佈局智能輔助駕駛領域，目前已經有了一些定點項目。11月底，百度也宣佈將在2023年推出一款L2+領航輔助駕駛旗艦產品ANP3.0。

文遠知行方面認爲，無論是L4級自動駕駛還是L2/3級高階智能駕駛，其核心技術都是一脈相承的。佈局L2/3級高階智能駕駛業務是公司立足於L4級自動駕駛深厚技術基礎上的多元化探索。目前文遠知行已形成Robotaxi、Mini Robobus（自動駕駛小巴）、Robovan（自動駕駛貨運車）、Robo Street Sweeper（自動駕駛環衛車）、高階智能駕駛等五大產品矩陣。“整體而言，上述幾個場景都有較好的發展前景，只是可能會存在規模化落地的時間先後，這也是文遠知行選擇多元化落地的原因。”

小馬智行前述負責人表示，隨着產業鏈逐步成熟，比如Orin芯片的問世、M1/AT128等車規級激光雷達的問世，自動駕駛公司佈局輔助駕駛水到渠成。“我們認爲把L4自動駕駛技術降維應用給高階輔助駕駛，可能做出來的產品體驗感更好，消費者更願意爲其買單。”

但在從L4探索延伸到L2/3級，這門看似“降維”的生意，也並不容易跑通。

姚垠國向記者坦言，L4級自動駕駛企業在商業化進程上的前景不夠明朗，企業資金壓力較大，因此行業玩家通過推出面向主機廠的前裝量產解決方案以獲得更多的資金；或提供降本的L4級解決方案，尋求商業化落地方案，提高盈利能力。這裏面的難點在於，L4級自動駕駛公司的優勢在於軟件算法的先進性，L2級輔助駕駛系統主要面向量產，更強調軟硬件結合能力。另外，將L4級自動駕駛技術降維應用，需要企業與主機廠綁定，但從目前趨勢看，有實力的整車車企大多會選擇自主研發，並且不進行自主研發的企業多已有固定的合作供應商，因此L4玩家做L2將面臨潛在客戶減少問題。

文遠知行相關負責人在接受《每日經濟新聞》記者採訪時稱，對像文遠知行這樣的自動駕駛企業來說，核心競爭力是自動駕駛系統的研發層面。但L2/3級產品是直接面向消費者、前裝在量產乘用車上的產品。因此對自動駕駛企業來說，如何實現自動駕駛的標準化、規模化，滿足前裝量產需求，無疑是個挑戰。“文遠知行秉承着對前裝量產的敬畏之心，也希望與博世這樣的全球頂級（Tier1）一同努力，實現L2/3級產品在主機廠的頂點量產項目中順利落地。”

該負責人強調，L2+/L3在技術上日趨成熟，越來越多新出廠的汽車開始搭載對應技術和硬件模組，可以預見，在接下來的幾年中，L2+/L3高階智能駕駛產品和服務的市場滲透率將快速大幅度提升。

封面圖片來源：攝圖網-500643002