自动驾驶：热闹背后的严峻考验

图片 | 摄图网

出 品 | 异观财经

作 者 | 炫夜白雪

进入4月以来，在上海车展开幕前夕，自动驾驶相关公司，无论大小，纷纷向公众展示业务进展，你方唱罢我登场，甚至打起对台戏。烈火烹油般的热闹背后，却是严峻局面，依赖融资或者母公司注资的自动驾驶公司面临大考，能否过关的唯一标准就是，是否可做到成规模的商业化。

资本回归理性，自动驾驶需造血

据不完全统计，2022年国内自动驾驶领域相关融资达153起，对外披露的融资总额近300亿元。2021年国内自动驾驶领域的融资则为112起，融资金额387亿元。尽管与2021年相比，融资事件数量有所增加，但累计融资金额却大幅下降。

一级市场对自动驾驶的追捧降温，已上市的自动驾驶公司也表现不佳，图森未来市值已经跌去90%以上。在宏观环境波动的当下，整个资本市场信心不足，无论哪个行业的公司都面临着依靠自身造血功能活下去的挑战，自动驾驶公司也不例外。

在资本趋向理性的时候，一方面，自动驾驶公司谋求上市以获得更多资本支持。例如，4月初，知行科技向港交所递交招股书，冲刺港交所主板上市，联席保荐人为花旗、华泰国际、建银国际。此前有消息称，知行科技或计划通过港股IPO筹集2亿至3亿美元。

另一方面，自动驾驶公司纷纷调整战略目标，重心放在了量产、商业化上，加快了技术落地的脚步。“一家公司的进展快与慢，就得看产品与商业应用之间的距离，这是自动驾驶下半场唯一衡量的标准。”小马智行创始人楼天城在采访中表示。

日前，滴滴CTO兼滴滴自动驾驶公司CEO张博宣布，用户即日起可以通过最新版滴滴出行App在上海、广州两地的指定区域呼叫自动驾驶车辆，体验相关服务。张博表示，滴滴的目标是在2025年实现无人车量产，并将其接入共享出行网络。目前在上海嘉定、广州花都启动混合派单，在广州花都进行了商业化运营，开启了滴滴自动驾驶迈向商业化之路。

与此同时，小马智行首次向外界披露商业化路径。除了智慧物流生态、智能驾驶技术前装量产之外，自动驾驶出行服务也将加速启动，北京、广州就成为小马智行全无人自动驾驶服务商业化的试点城市。

除了乘用车领域，各大企业也在着手布局商用场景。毫末智行董事长张凯称该公司的物流自动配送车已初步完成商业闭环，交付量超1000辆。据张凯透露，毫末智行用户辅助驾驶行驶里程已突破 1700 万公里，位列中国自动驾驶公司第一名，预计到2025年其高级别辅助驾驶搭载率将超70%。

尽管宏观分析认为，自动驾驶依然拥有光明未来——在汽车电动化之后，必然往智能化方向发展，这让自动驾驶成为一个香饽饽。但是，经过漫长的研发、测试，成本高昂的“烧钱”之后，资本的耐心显然消磨了不少。商业化成了迫在眉睫的事。

政策、合作伙伴、用户，自动驾驶闯三关

在谈商业化之前，我们需要对自动驾驶有个初步的概念。以无人化程度，自动驾驶被分为L0至L5共6个等级。L0是传统意义上的驾驶，L1、L2是辅助驾驶，需要司机操控或随时接管；L3及以上是自动驾驶，事故主要责任从司机变为系统，不过L3需要司机坐在驾驶位上以及时接管；L4便可以没有驾驶员，在限定环境内无人驾驶；L5则是在任何天气、路况下无人驾驶。

L3算是一种过渡形态，L5过于遥远，市面上的自动驾驶公司基本以L4作为主流解决方案。下图展示了L4一级自动驾驶解决方案路径。

制图参考：李凯 王智宇 奚瑞轩 马文博《L4级自动驾驶汽车发展总数》 

从该流程图可见，自动驾驶并非是单纯写代码，它是软硬一体的系统开发，硬件有感知层的雷达、摄像头，决策层的芯片，执行层的线控底盘等。

从公司经营的角度来看，若是不希望公司的血哗哗地流，那则一是增收，二是降本。这里有一些数据，可以感知一下自动驾驶公司的投入成本。

据研究机构PitchBook数据，一家自动驾驶创业公司，平均每月要消耗约160万美元(约合1100万元人民币)。

高精地图的采集，采用传统测绘车方式，厘米级地图的测绘效率约为每天每车 100 公里道路，成本可能达每公里千元。武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室教授李必军曾表示，把全国的道路数据采集下来至少需要 200 亿元左右。

感知层的关键硬件乘用车激光雷达的平均单车价值量在 1000-1500 美元区间，如果需要大规模上车商业化的话，则需要单车价值量在500美元以内。日前滴滴展示的概念车DiDi Neuron全车设置了21个相机、14个雷达，其中8个激光雷达、6个毫米波雷达。有人表示，光看8个激光雷达，这款车的成本绝不会低于百万元。

目前，大多数自动驾驶企业采用的是英特尔、英伟达、华为、高通等厂家的芯片，而能够支撑自动驾驶需求的高性能芯片价格不菲。以英伟达Orin为例，公开资料显示，该芯片单价约为320美元。

降本有利于装车、量产。 “从今年到明年，实现自动驾驶 BOM(Bill of Material，物料清单)成本超过 50%下降，使整车动力和硬件系统成本达到约25%成本下降。”小鹏汽车董事长何小鹏在 2022 年第四季度财报电话会上表示。

不过，在硬件成本未迎来拐点的时候，自动驾驶公司需要通过增收来证明自身造血能力。而自动驾驶公司想赚钱，需要处理政策支持、合作伙伴、用户三大相关方的关系。

首先，L4自动驾驶的商业化落地普遍面临着政策、法规限制。从长远来看，国家是支持自动驾驶这类新兴产业的。2022年7月，深圳市出台《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，并公布相关的立法计划，对于 L3级及以上自动驾驶的定义、权责都进行了仔细的划分和详尽解释，填补了目前国内自动驾驶和智能网联汽车运行方面的法律空白。随后，重庆、武汉、长沙、北京等地先后发布了自动驾驶的产业政策，云南、四川、江苏、湖北等地也先后推出了自动驾驶相关的重大产业项目和试点。

2022年11月2日，工信部、公安部就《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》公开征求意见。这意味着自动驾驶行业将进入商业化试点的新阶段。

但是，明确牌照要求、路权归属、事故责任划分、保险政策等实质性问题暂未得到有效推进，商业化落地缺乏前提条件，这使得L4级自动驾驶在商业化上的前景变得不甚明朗。

其次，从自动驾驶生态角度来说，自动驾驶方案解决商需要找到与合作伙伴（尤其是主机厂）之间的定位。我们可以很简单地凭经验就能判断，自动驾驶解决方案作为智能汽车的系统，跑在上面的数据是智能汽车的核心。一家与多个主机厂合作的解决方案商，将掌握诸多数据，而一家主机厂只能掌握自身的数据。

从自动驾驶公司的角度来看，肯定是希望围绕自身为核心，建立智能汽车生态，自身掌握生态以及数据。尤其是那些主营业务处于强势地位的技术公司，切入到自动驾驶的时候，谁不是野心勃勃的呢？

站在主机厂的角度来看，把“灵魂”（上汽集团董事长陈虹提出来的）交给单一一家整车解决方案的公司，是有风险的。如此一来，我们可以看到主机厂的选择有三，一种是全自研，例如蔚来、小鹏，以及后来者小米造车；第二种是收购技术公司，例如大众汽车；第三种是通过分散合作的方式，把不同系列的车交由不同的第三方。长城在选择百度Apollo的量产方案时，旗下欧拉品牌闪电猫也搭载了来自毫末智行的HPilot2.0系统。长城汽车是目前毫末智行最大的控股股东。

再次，在没有大规模铺设运营路线的情况下，自动驾驶的用户体验未必佳。考虑到路况的复杂性，追求测试的安全性，通常政府划拨的无人驾驶商业试点，都处于比较偏远的郊区或者新城区。例如百度“萝卜快跑”就在亦庄园区设有运营点，一位在京东工作的朋友体验过，最初是免费的，现在收费几元，但是他的体验并不算好，因为停靠站是固定，站点主要在商业区，自己小区附近并没有。

to be or to not，自动驾驶商业化路径选择

有一句话是，创业不是九死一生，而是九十九死一生，每一个抉择都将影响公司战略的前景。面对商业化、依靠自身造血活下去的战略，不同的公司选择了不同的路径，显然微妙的是，这些曾经选择不同路径的公司在逐渐靠拢。

1）高精地图+传感器 VS 重感知，轻地图

自动驾驶的三个环节感知、决策、控制里，感知与决策与高精地图有很大关系。与普通导航地图相比，高精地图精度更高，数据维度更多，定位也更加精准。像道路的弯度、坡度，车道线位置、类型、宽度，以及交通信号灯、交通标志、路边地标等元素，高精地图都能包含。

不过，如上文所述，高精地图有着明显的瓶颈，一个是采集成本高，从降本的角度来看，并不利。另一个，恰好是自动驾驶公司需要应对的政策支持问题。国家自然资源部下发了《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，对高精地图测绘制作进行了明确的规定和要求。该《通知》》要求高精地图的测绘和制图，仅能由国家颁发导航电子地图制作甲级测绘资质的企业合法操作。2021年，有31家企业拿到这一资质，而到了2022年，仅有19家通过复核。这意味着，没有取得相关资质的企业，要么放弃高精地图路线，要么找有资质的企业合作，以支撑自身自动驾驶技术的上车应用，蔚来、广汽埃安的辅助驾驶系统就采用了百度高精地图，小鹏汽车则采用了高德高精地图。

从这个角度来讲，百度多年在高精地图上的积累，对其自动驾驶的发展很有优势。百度就表示，高精地图是保障辅助驾驶系统高安全、体验好的必需必要条件。不过，业界有不同的声音，华为智能汽车解决方案BU CEO余承东曾多次在公开场合表示，现在自动驾驶还使用高精地图，但未来发展不应该依赖高精地图。小鹏汽车CEO何小鹏也认为，高精度地图内不同区域之间，常常存在尚未连接的部分，如何把高精度地图和普通地图组合起来，是自动驾驶领域一项重要技术。

为绕开高精地图的瓶颈，有的自动驾驶公司采取了另一条技术路线“重感知，轻地图”，即通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达的相互协同，实现对环境充分感知下的安全行驶，譬如毫末智行就采取了这一路线。该选择直接减去高精地图的成本，避开政策审批局限性，加快自动驾驶系统在更多城市落地。不过，这一路线的选择也意味着车辆上需要搭载更多的激光雷达，这也是一笔成本。

此次华为推出ADS 2.0高阶智驾系统，最大的升级技术，就是不依赖高精地图形式，“有图无图”都能开。按照规划，华为ADS 2.0将在2023年第三季度实现无图运营，四季度实现45个城市无图。

同期，百度Apollo推出的产品城市智驾Apollo City Driving Max，宣布其使用的“轻量级高精地图”比起行业通用的传统高精地图要“轻”近80%，能够以更合理的成本快速推进城市泛化。

2）一步到位 VS 渐进式发展

很多自动驾驶公司雄心勃勃死磕L4，毕竟L4是无人驾驶，跨过这一关才能进入自动驾驶的星辰大海。但是，不管是配套的政策也好，还是硬件成本也好，还是主机厂的合作也好，还是自身的数据采集、技术发展也好，并不支持L4在现阶段量产落地，实现成规模的商业化。

对于L4玩家们来说，放弃原有的“一步到位”设想，将L4的技术降维到L2层级，为汽车提供辅助驾驶系统，尽快实现规模量产，获得更多的现金流来源，采取渐进式发展，变成了一条可行的路径。

首先是市场需求庞大。数据显示，中国在全球智能汽车领域市场份额占比已达到57%，国内智能汽车市场渗透率也已达到总量的26%，增速位居全球第一。另有数据显示，2022年上半年，中国汽车高级别辅助驾驶搭载率快速爬升，前装搭载率达到26.64%。

其次是政策支持。2022年9月5日，上海印发《上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案》，目标到2025年产业规模达到5000亿元，L2和L3级汽车占新车生产比例超过70%，并从七大方向布局重点任务，全产业链协同推进。

从技术层面来看，L2级别辅助驾驶系统更容易量产上车，以市场带来规模化效应，驱动产品快速迭代；而其在不同场景、不同路况下采集的大量真实数据，又能反哺L4无人驾驶系统，驱动其发展更成熟、更稳定。

进入辅助驾驶解决方案这一赛道的玩家，既有大公司华为、百度，也有创业公司小马智行、毫末智行等。2023年，竞争将围绕量产上车发力，主要玩家的城市导航辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。

当然，在量产上车的竞争中，不可忽视的是，这些玩家与主机厂之间的关系模式该如何处理。背靠长城的毫末智行，就表示“您的灵魂您保留，我的灵魂您带走”。其合作伙伴不仅可以获取毫末的功能产品，甚至可以获得原型代码这样的底层技术能力。

目前全球能和自动玩家合作的汽车品牌不过100多家，僧多粥少的局面，在微妙的博弈中，现阶段的自动驾驶玩家是必然需要后退一步，定位于帮助主机厂打造操作系统。像百度的官方消息就说，“我们将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平 台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。”

3）乘用车 VS 商用车

对自动驾驶赛道的玩家来说，最璀璨的明珠仍然是乘用车自动驾驶。在国家政策的支持下，多个玩家进行有限范围内的自动驾驶出行服务（robotaxi）。

前几天，小马智行联合创始人兼CEO彭军表示，“未来三年将是小马智行商业化的关键攻坚时期，在商业化路径上三大业务将齐头并进，落实自动驾驶技术商业化应用场景。”小马智行说，该公司已形成自动驾驶出行服务（Robotaxi）、自动驾驶卡车货运（Robotruck）以及乘用车智能驾驶（POV）三大业务线。

另一家创业公司文远知行则表示，已形成Robotaxi、Mini Robobus（自动驾驶小巴）、Robovan（自动驾驶货运车）、Robo Street Sweeper（自动驾驶环卫车）、高阶智能驾驶等五大产品矩阵。“整体而言，上述几个场景都有较好的发展前景，只是可能会存在规模化落地的时间先后，这也是文远知行选择多元化落地的原因。”

但是，寄予厚望的robotaxi若要大规模商业化走向盈利，现在看起来还是遥遥无期。一来，政策不可能贸然完全开放，配套的措施譬如保险等都不完善；二来，量产需要有成本拐点，目前看来自研的无人车成本还是比较高，业内人士透露，现在基本一辆车百万成本，有的公司能做到50万元，百度声称其第六代量产无人车Apollo RT6成本降低到25万元一辆；三来，根据媒体报道，出行自营品牌在单一城市的市场占比达到10%才能玩下去，达到20%才具备盈利的资格。

比起环境复杂、政策、安全相关方面考虑要求更高的乘用车商业化来，环境比较单一、客户考虑成本因素更多一点的商用车商业化，其可行性看起来更强一点。

尽管因受困于中美宏观环境变动、管理团队变动，在商用卡车无人驾驶领域的代表公司图森未来表现不佳，但是在这条赛道上的玩家并不少。

2022年8月，智加科技宣布和挚途科技、一汽解放共同打造J7超级卡车，主用于干线物流运输服务，交付订单达到100台，预计1-2年，目前交付了5台。

11月，一骥智卡宣布已交付30辆卡车给青骓物流，这笔订单实际有500辆，完成量产交付要3年。千挂科技宣布和东风柳汽达成前装量产合作，将在2024年量产交付；

12月，小马智行宣布和三一旗下企业共同开发自动驾驶卡车，宣布首批量产交付30辆，其自动驾驶卡车负责人说，到2024年将量产10000辆。

2023年1月，擎天智卡宣布将为苇渡的新能源重卡量产车型提供“一站式量产自动驾驶解决方案”，在2024年实现量产。

4月，滴滴公布KargoBot。基于滴滴自动驾驶的云平台和技术中台能力，KargoBot自2021年开始持续推进干线货运的无人驾驶技术研发和针对大宗商品的商业化运营。其自研的混合无人化解决方案HDS(Hybrid Driverless Solution)由配备人类驾驶员搭载辅助驾驶方案的领航车辆，以及多辆L4级自动驾驶卡车构成，能大幅提升商业运营中各类长尾场景和复杂交互的处理能力。

目前KargoBot拥有超过100台自动驾驶卡车，已在天津和内蒙之间开始了常态化的试运营。截至2023年3月，KargoBot累计物流收入已经突破了1亿元。

活动现场，韦峻青还首次公布了一段KargoBot从天津到内蒙古全程1049公里无接管的视频。视频中，KargoBot的卡车历经白天黑夜，通过积雪、结冰、修路路段以及国道、高速、收费站、匝道、隧道、城市厂区等环境，全程后排安全员仅虚握方向盘，不干预卡车驾驶。

总的来说，自动驾驶的竞争异常激烈，巨头与创业公司纷纷下场开干，其中还掺合着与车企旧有势力、新兴势力的博弈，与资本的相爱相杀，这种复杂局面更是加剧了自动驾驶公司面临的商业化严峻考验。究竟未来是赢家通吃，还是多方势力共存，时间会回答一切。

       原文标题 : 深度|自动驾驶：热闹背后的严峻考验