能在自动驾驶领域全身而退的资本，少之又少

文｜金融街老李

近期， ChatGPT的人工智能聊天机器人在全球范围内大火，人工智能领域也成为了当前的一大热点，国内二级市场甚至出现了ChatGPT写的研报。而我们今天要聊的自动驾驶，也算是人工智能的细分领域之一。

从新四化的角度看，大家都必须承认，中国企业比海外企业要领先很多，当然特斯拉除外，目前，海外企业正在围绕电动化、智能化、网联化重点发力，但实际上，中国企业已经在这些领域开展了较多探索。

在今年的CES上，宝马宣布即将推出L3级自动驾驶，而奔驰也宣布已获得美国监管部门的批准，在加利福尼亚州和内华达州部署L3 级自动驾驶系统（Drive Pilot 系统），并且奔驰承诺，只要驾驶员在使用Drive Pilot功能时发生车祸，奔驰将承担相关责任，这是一个巨大的进步。

相比海外企业，过去一年多，国内自动驾驶行业相对冷清，一方面是因为宏观环境影响了企业投入，另一方面是当前自动驾驶技术并没有太大的突破，随着自动驾驶技术发展进入瓶颈期，产业链的企业分化已经非常明显，主要有以下几类：

第一类是整车企业。比如海外的特斯拉、BBA，中国的蔚小理等等，自动驾驶对这些企业而言，无非是锦上添花的事情。整车企业都有自己的战略考量，无论自动驾驶技术如何发展，车辆永远是最重要的组成元素，在行业都无法投入人力、物力的时候，车企的资本优势就能展现出来，所以整车企业一定是未来自动驾驶行业发展的主要力量。

第二类企业是以华为和百度为代表的综合解决方案供应商。在去年的“2022百度世界大会”上，百度展示了最新一代的AI技术，正式发布了第六代量产无人车Apollo RT6，率先在“萝卜快跑”上使用，华为则是醉心于联合造车，自动驾驶的声量反而小了很多。

第三类企业则是以地平线为代表的自动驾驶零部件供应商。余凯在行业里提出来一个有名的说法：技术变革的时代，并不是“大鱼吃小鱼”，而是“快鱼吃慢鱼”，老李想说的是，不管余凯讲的对不对，至少地平线是为数不多在自动驾驶行业能“赚到钱”的企业，所以越来越多的人跑到自动驾驶产业链各个环节开始创业……

所以，目前的自动驾驶是分场景的，在相对容易实现的路段，如高速公路上以及车库等封闭场景，自动驾驶可以对驾驶员进行“辅助”，而高阶的自动驾驶技术距离装车还很遥远，目前自动驾驶能力只是企业的品牌宣传策略。

去年11月，工信部印发了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知(征求意见稿)》，这是行业里第一个正式的关于自动驾驶准入的征求意见，实际上，从政策层面我国一直在推进相关的工作，无奈的是，技术跟不上政策的脚步。

春节假期，老李和很多非专业的朋友交流，发现大家对电动化、自动驾驶等汽车领域相关话题交流甚多，很多朋友对比亚迪、特斯拉，对ADAS、自动驾驶如数家珍，尤其是自动驾驶，很多朋友的“求知欲”极强。

这背后反应的实际是人们对自动驾驶的憧憬，其实一百年前，行业就讲过电动汽车和自动驾驶，但其真正的发展，都是在2010年以后。谷歌在2010年10月宣布正式投入自动驾驶汽车的研发，目标是希望通过改变汽车的使用方式，预防交通事故的发生，并将人们从大量的驾驶时间中解放出来，而后苹果、特斯拉、通用等一系列企业跟进，而后中国成为了主战场。

我们一路经历了十多年来自动驾驶行业的发展，但即便是到了现在的技术水平，自动驾驶仍然有很多难题有待解决，成熟的技术和产品还远未到来。老李和大家简单聊聊技术问题。

自动驾驶目前有单车智能自动驾驶和车路协同自动驾驶两种技术路线。从结论上来说，越来越多车企认为，单车智能自动驾驶更容易从技术层面实现落地，而从政策角度看，更多是给予车路协同自动驾驶支持。

单车智能自动驾驶是我们日常最熟悉的自动驾驶，主要依靠车辆自身的视觉、毫米波雷达、激光雷达等传感器、计算单元、线控系统进行环境感知、计算决策和控制执行。

单车智能自动驾驶目前主要存在几个问题，首先是安全问题，很多ADAS功能仍然存在特定场景下应对能力不足和失效的风险。例如针对恶劣天气、隧道环境、鬼探头等等，目前的自动驾驶系统都无法完美地解决这些问题；其次是感知的长尾问题，受车端传感器安装位置、功能壁垒以及外部场景等因素限制，车辆仍然难以彻底解决准确感知识别和高精度定位问题，这些将是影响其从60%迈向100%的关键因素。

相比单车智能自动驾驶，车路协同自动驾驶量产时间还要滞后，虽然新一代车路协同产业的发展伴随着自动驾驶技术的进步，带来了新的应用场景和产业活力，但其技术壁垒更高，国内部分专家甚至认为所谓车路协同自动驾驶很可能是伪命题。

目前车路协同自动驾驶处于快速发展阶段，同时行业共性问题日趋凸显，产业面临着巨大的挑战，实际上与车路协同、自动驾驶相关联的核心技术、标准体系、基础设施、应用服务与安全保障还都处在试点阶段。而车路协同自动驾驶涉及到汽车、信息通信、电子电气、人工智能、控制论等领域的交叉融合，任何一项技术的短板都会影响产品的落地，老李对此持相对保守的观点。

很多朋友认为自动驾驶技术是影响未来汽车产业发展的重要因素，但实际上自动驾驶是提高人类生产力的一种技术，随着自动驾驶技术的成熟和商业化的加速，汽车将不再是从属于人的驾驶工具，而是提高生产效率，解放人类的关键工具，大家在出行过程中的娱乐、社交、消费场景或许可被彻底打开，开辟万亿级市场。

众所周知，任何工具的应用都要从技术和成本这两个最基本的原则来分析，只有在技术和成本都具备优势的情况下，新事物才可能大规模应用。

从技术角度看，现在大家还没办法做到100% 的自动驾驶，自动驾驶是一个渐进式过程，无非是大家提到的做到50%或者60%，任何企业现阶段都没有办法做到完整。

在这个大的技术背景下，一批企业开始去做单一场景的量产，比如L3级高速公路有条件自动驾驶、L4级自主代客泊车、矿区自动驾驶和无人末端配送自动驾驶，但这些都不是自动驾驶的真正量产。

除了技术因素，经济性也是自动驾驶规模商业化落地必须考虑的现实问题。要实现高阶自动驾驶，车载传感器的数量需要显著增加，目前 L4 级自动驾驶车辆的硬件设备一般包含6～12 台摄像头、3～12 台毫米波雷达、5 台以内的激光雷达以及 1～2台 GNSS/IMU。

以蔚来汽车为例，旗下的ET7搭载了由1颗激光雷达、7颗800万像素摄像头，5颗毫米波雷达等33个感知元件组成的NAD自动驾驶系统，与此同时，车型还匹配了一套Adam超算平台，内部集成了4颗NVIDIA Orin芯片，这些硬件最终都会体现在成本上。