[汽車(chē)之家 深評(píng)]  備受關(guān)注的《智能汽車(chē)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》日前已經(jīng)正式下發(fā)，其意義相當(dāng)于一聲號(hào)角，表明中國(guó)要在智能汽車(chē)領(lǐng)域發(fā)起沖鋒。然而，傳統(tǒng)車(chē)企在電氣化和智能化方面投入的高昂研發(fā)成本，幾乎耗盡了燃油車(chē)時(shí)代積蓄的市場(chǎng)紅利，而新興業(yè)務(wù)想要突出重圍，并非一朝一夕之事。

　　在這個(gè)開(kāi)頭不是那么順利的2020年，自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展或多或少會(huì)受到疫情影響，但量產(chǎn)、落地仍是各家追求的目標(biāo)。更低價(jià)的激光雷達(dá)，更好的落地方案，更謹(jǐn)慎的資本融資，在這些因素影響下，若干家的自動(dòng)駕駛企業(yè)，無(wú)論是做芯片、軟件還是系統(tǒng)端，都需要加緊步伐落地了，末尾淘汰競(jìng)爭(zhēng)正在加速。

●《深評(píng)問(wèn)道》是什么？

　　《深評(píng)問(wèn)道》是汽車(chē)之家首個(gè)面向行業(yè)端用戶(hù)打造的節(jié)目，特約汽車(chē)行業(yè)資深從業(yè)者執(zhí)筆，獨(dú)家解析／揭秘行業(yè)大事件。除了熱鬧表象，我們更想向您呈現(xiàn)對(duì)事物本質(zhì)、因果以及未來(lái)可能性的探究和思考。

　　本期行業(yè)評(píng)論員——古力，某國(guó)內(nèi)大型主機(jī)廠(chǎng)從事智能駕駛開(kāi)發(fā)工作，熱愛(ài)前沿科技，擅長(zhǎng)分析傳統(tǒng)汽車(chē)與互聯(lián)網(wǎng)之間的內(nèi)在關(guān)系。

一、單車(chē)智能到車(chē)道協(xié)同

　　現(xiàn)在各大城市都流行做智能駕駛示范區(qū)，例如上海臨港、蘇州相城、長(zhǎng)沙智能網(wǎng)聯(lián)示范區(qū)、京冀國(guó)家智能汽車(chē)與智慧交通示范區(qū)，模擬各種場(chǎng)景（隧道、雨淋、高速公路），各種交通狀況（紅綠燈路口、十字路口、交叉路口），以及各種假人、假車(chē)的實(shí)驗(yàn)，打造這樣的模擬環(huán)境對(duì)于驗(yàn)證及完善自動(dòng)駕駛車(chē)的感知、規(guī)劃、決策等算法都是極其有幫助的。

　　然而現(xiàn)有單車(chē)智能技術(shù)似乎已經(jīng)到達(dá)一個(gè)瓶頸點(diǎn)，雖然未解決的問(wèn)題可能僅剩百分之幾，但卻需要開(kāi)發(fā)者花費(fèi)百倍精力去解決。以紅綠燈識(shí)別為例，紅綠燈在一副圖像中占據(jù)的像素比極低，激光雷達(dá)發(fā)射出的點(diǎn)云很難打到，常規(guī)思路是通過(guò)長(zhǎng)短焦相機(jī)等多個(gè)相機(jī)融合，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，組合嘗試小目標(biāo)特征提取模型，花費(fèi)大量人力去采集圖像、打標(biāo)簽、設(shè)計(jì)算法模型、實(shí)車(chē)驗(yàn)證調(diào)試，再反復(fù)修改，最后即使能達(dá)到95%以上的識(shí)別準(zhǔn)確率，一旦遇到雨天或霧天，準(zhǔn)確率也會(huì)大打折扣，投入與產(chǎn)出比極低。而端到端的V2X通信就可以解決此類(lèi)難題，紅綠燈的狀態(tài)信息及時(shí)更新到車(chē)載端硬件，車(chē)輛可以根據(jù)收到的紅綠燈信號(hào)來(lái)決定前行或停止，這個(gè)例子說(shuō)明車(chē)道協(xié)同是單車(chē)智能極好的補(bǔ)充，能以更少的代價(jià)解決更為復(fù)雜場(chǎng)景問(wèn)題。

『百度Apollo車(chē)路協(xié)同』

　　紅綠燈交互通信只是車(chē)道協(xié)同系統(tǒng)環(huán)節(jié)中的一環(huán)，一直走在無(wú)人駕駛技術(shù)前列的百度，升級(jí)組織架構(gòu)，將單車(chē)智能向智能車(chē)聯(lián)、智能交通擴(kuò)張，在其Apollo平臺(tái)開(kāi)源了車(chē)路協(xié)同方案，主要包括車(chē)載系統(tǒng)——云端平臺(tái)——路網(wǎng)系統(tǒng)。

　　對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)完善（車(chē)路協(xié)同、區(qū)域信號(hào)優(yōu)化），比僅聚焦于提升自動(dòng)駕駛軟件算法更有落地前景，能夠發(fā)揮自動(dòng)駕駛的最大性能。當(dāng)越來(lái)越多車(chē)輛具備移動(dòng)終端和OBU聯(lián)網(wǎng)設(shè)施時(shí)，就可以擴(kuò)大智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛的部署范圍，車(chē)輛不僅可以被引導(dǎo)調(diào)控，還能將實(shí)時(shí)狀態(tài)反饋給路側(cè)，增加出行安全性。通過(guò)云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的實(shí)時(shí)雙向互動(dòng)，出行效率和安全性能得到最大提升。

　　強(qiáng)如特斯拉、Waymo，他們所推崇的單車(chē)智能距離全自動(dòng)駕駛?cè)杂胁恍〉木嚯x，單車(chē)智能的車(chē)輛安全性依然存在缺陷，而行業(yè)對(duì)自動(dòng)駕駛車(chē)的商業(yè)落地與量產(chǎn)也越來(lái)越急切。在單車(chē)智能仍處于瓶頸期，推進(jìn)緩慢，還不能完全落地的情況下，車(chē)路協(xié)同是單車(chē)智能很好的補(bǔ)充和發(fā)展方向。一旦打通單車(chē)智能與車(chē)道協(xié)同的方式，可以迅速?gòu)?fù)制這樣的區(qū)域。車(chē)路協(xié)同和自動(dòng)駕駛帶來(lái)的可能性是1+1>2。

二、激光雷達(dá)的成本驟降

　　激光雷達(dá)在自動(dòng)駕駛中的三維重建和定位具有顯著優(yōu)勢(shì)，相比其它傳感器，激光雷達(dá)的輻射范圍、覆蓋角度更廣、測(cè)距精度更準(zhǔn)確，是自動(dòng)駕駛感知中不可或缺的傳感器。曾經(jīng)一家獨(dú)大、在自動(dòng)駕駛剛興起時(shí)占據(jù)市場(chǎng)80%份額的Velodyne銷(xiāo)量逐步冷卻下來(lái)，一方面因國(guó)內(nèi)初創(chuàng)公司速騰聚創(chuàng)、禾賽科技的技術(shù)路線(xiàn)、產(chǎn)品性?xún)r(jià)比和支持力度更大，另一方面Velodyne居高不下的價(jià)格讓其逐漸失去競(jìng)爭(zhēng)力。

　　激光雷達(dá)分兩種路線(xiàn)，以Velodyne為代表的機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)和以國(guó)內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)重點(diǎn)研發(fā)、能較早量產(chǎn)落地的固態(tài)激光雷達(dá)。前者360°范圍掃描，精度高，但工序復(fù)雜、調(diào)試難度大、價(jià)格成本高，難以大規(guī)模自動(dòng)化量產(chǎn)，現(xiàn)有的機(jī)械式傳感器平均失效時(shí)間為1000h-3000h，而主機(jī)廠(chǎng)的要求是至少13000h；后者成本較低，機(jī)械結(jié)構(gòu)更穩(wěn)定，更易達(dá)到車(chē)規(guī)級(jí)要求。為降低車(chē)載激光雷達(dá)的生產(chǎn)成本，同時(shí)保證其較好的探測(cè)性能，激光雷達(dá)正從機(jī)械旋轉(zhuǎn)式，到混合式車(chē)載激光雷達(dá)，再到純固態(tài)方向演進(jìn)。

　　Velodyne 64線(xiàn)激光雷達(dá)，最高時(shí)價(jià)格達(dá)到80萬(wàn)一臺(tái)，16線(xiàn)雷達(dá)產(chǎn)品也在5萬(wàn)6左右，高額的硬件成本對(duì)于追求量產(chǎn)的主機(jī)廠(chǎng)是絕不會(huì)考慮的，僅僅對(duì)于做RobotTaxi的文遠(yuǎn)知行、Pony.ai、AutoX等企業(yè)有吸引力。與之對(duì)應(yīng)的，國(guó)內(nèi)初創(chuàng)公司速騰聚創(chuàng)的16線(xiàn)產(chǎn)品，售價(jià)僅為2萬(wàn)8左右。

　　在自動(dòng)駕駛車(chē)上，激光雷達(dá)的感知距離至少應(yīng)為100m，測(cè)量精度在厘米級(jí)，掃描頻率至少在5Hz-20Hz，才能滿(mǎn)足智能駕駛汽車(chē)高速行駛的要求；而且LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的傳輸速率、點(diǎn)云處理算法的運(yùn)行速度、精度以及處理效果也必須滿(mǎn)足汽車(chē)高速行駛的需求；同時(shí)激光雷達(dá)的體積、重量、成本、驅(qū)動(dòng)電壓均應(yīng)當(dāng)符合車(chē)載系統(tǒng)的安裝水準(zhǔn)，所以打造一款能夠量產(chǎn)使用的車(chē)規(guī)級(jí)激光雷達(dá)難度巨大。

　　在2020年拉斯維加斯CES展，就充分體現(xiàn)了激光雷達(dá)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，低成本、小型化、車(chē)規(guī)級(jí)。

『2020 CES激光雷達(dá)展區(qū)』

　　上述幾款價(jià)格便宜、體積縮小的激光雷達(dá)，說(shuō)明了激光雷達(dá)廠(chǎng)商朝著低成本，可量產(chǎn)的路線(xiàn)進(jìn)發(fā)，低成本的激光雷達(dá)固然價(jià)格便宜，但其可適應(yīng)性，功能性與價(jià)格昂貴的激光雷達(dá)相比，性能上可能會(huì)有所折扣，對(duì)于自動(dòng)駕駛企業(yè)需要有所取舍，一提高感知算法能力，降低對(duì)激光雷達(dá)硬件的依賴(lài)；二不以量產(chǎn)為目標(biāo)，做共享出行或限定場(chǎng)景下的自動(dòng)駕駛是可以考慮價(jià)格昂貴的激光雷達(dá)。

　　對(duì)于國(guó)內(nèi)的主機(jī)廠(chǎng)來(lái)講，無(wú)論是機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)還是固態(tài)激光雷達(dá)，他們更看重的是成本低、性能穩(wěn)定、車(chē)規(guī)級(jí)、支持力度大，可以在傳感器的感知性能上有所降低要求，低線(xiàn)束激光雷達(dá)作為冗余備份，不承擔(dān)主傳感器角色，L2+級(jí)別的自動(dòng)駕駛是主機(jī)廠(chǎng)追求的目標(biāo)。

　　對(duì)于做L4級(jí)別的RobotTaxi公司（文遠(yuǎn)知行、Pony.ai、AutoX、滴滴），高精度、高識(shí)別率是他們最核心的要求，無(wú)需大規(guī)模量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛出租車(chē)，因此價(jià)格昂貴、作為主傳感器的多線(xiàn)激光雷達(dá)是可選擇方案之一。

三、成本可控，量產(chǎn)落地先行

　　持續(xù)投入大量財(cái)力、物力到自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，無(wú)論對(duì)于主機(jī)廠(chǎng)還是靠融資生存的初創(chuàng)企業(yè)，沒(méi)有盈利點(diǎn)是難以贏得這場(chǎng)持久戰(zhàn)的。目前的趨勢(shì)是急于落地的初創(chuàng)企業(yè)和急于量產(chǎn)的主機(jī)廠(chǎng)均開(kāi)始發(fā)力自主泊車(chē)，該技術(shù)既可以節(jié)省停車(chē)入庫(kù)的時(shí)間，也能降低停車(chē)場(chǎng)的剮蹭事故，雖然自主泊車(chē)這兩年已經(jīng)提出很久了，但真正完全無(wú)人的自主泊車(chē)量產(chǎn)車(chē)型仍然不多。

　　自主泊車(chē)是自動(dòng)駕駛環(huán)節(jié)中是最有可能率先落地的，背后的技術(shù)原因在于：一、低速環(huán)境下（小于5km/h）的自動(dòng)駕駛，自車(chē)有足夠的時(shí)間做感知、決策；二、場(chǎng)景較為固定和具體，一般在停車(chē)場(chǎng)區(qū)域，沒(méi)有復(fù)雜的人流。挑戰(zhàn)是地下停車(chē)場(chǎng)通行區(qū)域較為狹窄，光照效果不佳，對(duì)傳感器要求較高，對(duì)算法在感知，定位精度提出更大的挑戰(zhàn)；另外庫(kù)位的形式類(lèi)別不一致，包括平行庫(kù)位、垂直庫(kù)位以及斜庫(kù)位，覆蓋不同類(lèi)型的庫(kù)位識(shí)別也是目前各家廠(chǎng)商需要攻克的難題。

『吉利自主泊車(chē)系統(tǒng)』

　　就目前自主泊車(chē)行業(yè)來(lái)說(shuō)，主機(jī)廠(chǎng)（上汽、吉利、小鵬）、零部件廠(chǎng)（博世、法雷奧）、新興初創(chuàng)企業(yè)（Momenta、縱目）均在做，可以預(yù)見(jiàn)，低成本、車(chē)規(guī)級(jí)、可量產(chǎn)的自主泊車(chē)將是未來(lái)車(chē)型的標(biāo)配。各家也使出十八般武藝，對(duì)自主泊車(chē)中包含的車(chē)端、云端、場(chǎng)端做改造。

　　初創(chuàng)企業(yè)更傾向于車(chē)端的改造，算法是他們的核心，在不增加額外的硬件成本基礎(chǔ)上，通過(guò)改造車(chē)上的傳感器布置（環(huán)視相機(jī)、GPS、IMU）方案，基于深度學(xué)習(xí)的圖像算法對(duì)周?chē)�環(huán)境進(jìn)行感知，包括高精度地圖技術(shù)的方案和最核心的庫(kù)位識(shí)別來(lái)實(shí)現(xiàn)自主泊車(chē)功能。采取該方案路線(xiàn)的代表企業(yè)有Momenta、縱目科技以及魔視智能等。

　　主機(jī)廠(chǎng)一方面會(huì)借助初創(chuàng)企業(yè)純傳感器的方案，一方面也會(huì)和零部件廠(chǎng)商做更豐富、更安全的自主泊車(chē)場(chǎng)景，即對(duì)停車(chē)場(chǎng)端做智能化改造，利用場(chǎng)端智能設(shè)備來(lái)配合和引導(dǎo)車(chē)輛，為車(chē)輛指派空閑車(chē)位，并且規(guī)劃最優(yōu)的路徑。這種方式無(wú)需對(duì)車(chē)輛自車(chē)傳感器和計(jì)算單元做較大改動(dòng)，僅需在車(chē)上配備一套與場(chǎng)端通信的互聯(lián)裝置即可。采取該方案路線(xiàn)的代表企業(yè)博世和戴姆勒（應(yīng)對(duì)德國(guó)場(chǎng)景），以及博世和廣汽研究院（應(yīng)對(duì)中國(guó)場(chǎng)景）等。

　　整體來(lái)說(shuō)，主機(jī)廠(chǎng)擁有更強(qiáng)更龐大的用戶(hù)群體，對(duì)于自主泊車(chē)有更好的客戶(hù)需求和場(chǎng)景理解能力；初創(chuàng)公司有更強(qiáng)的算法能力，算法開(kāi)發(fā)迭代速度效率更高；零部件供應(yīng)商有完整的供應(yīng)鏈體系，對(duì)于主機(jī)廠(chǎng)的需求理解也更為深刻，對(duì)于車(chē)規(guī)級(jí)產(chǎn)品的把控和量產(chǎn)上有較大的優(yōu)勢(shì)。

四、資本理性，投資冷卻

　　2018年是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域融資的高峰期，許多新興初創(chuàng)自動(dòng)駕駛企業(yè)拿到了漂亮的融資成績(jī)單，自動(dòng)駕駛行業(yè)也百家爭(zhēng)鳴，推動(dòng)了包括軟件算法（Momenta/魔視智能）、芯片硬件（地平線(xiàn)/黑芝麻智能科技）、系統(tǒng)框架(AutoX/Pony.ai)、研究精力（CVPR、ICCV、ECCV投稿人數(shù)暴增）、風(fēng)險(xiǎn)投資初創(chuàng)企業(yè)（圖森、地平線(xiàn)、Momenta、Roadstar.ai)等多個(gè)領(lǐng)域的瘋狂擴(kuò)張，誕生了多家融資過(guò)億美元的獨(dú)角獸企業(yè)，融資趨勢(shì)也體現(xiàn)了自動(dòng)駕駛要在汽車(chē)市場(chǎng)刮起一陣風(fēng)潮。

　　然而到了2019年，融資熱度迅速冷卻下來(lái)，仍然有融資進(jìn)展的國(guó)內(nèi)獨(dú)角獸企業(yè)已經(jīng)不多，像圖森融資2.15億美元、地平線(xiàn)6億美元、AutoX2億美元，這幾家企業(yè)的融資很大程度上與他們有成熟的落地產(chǎn)品有關(guān)。圖森目前服務(wù)于18位客戶(hù)，并和UPS一起在美國(guó)亞利桑那州的鳳凰城和圖森市之間進(jìn)行日常無(wú)人駕駛試運(yùn)營(yíng)；地平線(xiàn)已向世界各大自動(dòng)駕駛廠(chǎng)商批量供貨，2018年?duì)I收已達(dá)億元級(jí)；AutoX在加州推出自動(dòng)駕駛生鮮遞送服務(wù)，以及宣布與中通快遞、美團(tuán)達(dá)成合作，分別提供自動(dòng)駕駛物流服務(wù)與送餐服務(wù)。2019年同樣也出現(xiàn)了倒閉的無(wú)人駕駛公司Roadstar.ai和Drive.ai，前者融資1.28億美元，后者融資7700萬(wàn)美元，分別因創(chuàng)始人的內(nèi)訌和內(nèi)部管理問(wèn)題，成為2019年倒下的無(wú)人車(chē)公司。

　　除了初創(chuàng)獨(dú)角獸企業(yè)的融資，還有主推智能駕駛新造車(chē)勢(shì)力小鵬、蔚來(lái)、威馬的融資。這幾家在2019年的新造車(chē)勢(shì)力中新能源汽車(chē)銷(xiāo)量占據(jù)前三甲，尤其是小鵬汽車(chē)，新推出的小鵬P7不僅含有整車(chē)OTA升級(jí)功能，在自主泊車(chē)和高級(jí)輔助駕駛上更進(jìn)一步，完整的產(chǎn)品路線(xiàn)、市場(chǎng)策略，合理的定價(jià)以及良好的品質(zhì)，使其在2019年年末獲得了小米等4億美元的投資；威馬汽車(chē)2019年初有百度30億元的領(lǐng)投，有百度Apollo的加持，相信威馬在智能駕駛上會(huì)有更大突破和進(jìn)展；2019融資進(jìn)展不順的莫過(guò)于走高端路線(xiàn)的蔚來(lái)，雖然蔚來(lái)的汽車(chē)銷(xiāo)量還不錯(cuò)，但2019年傳出的幾筆融資鬧劇均已無(wú)后續(xù)進(jìn)展而告終。與此同時(shí)，2019年年末特斯拉Model 3的國(guó)產(chǎn)化勢(shì)必會(huì)對(duì)這些新造車(chē)勢(shì)力更大的沖擊，融資、銷(xiāo)量、降本，新造車(chē)勢(shì)力2020需要拿出更好的成績(jī)單。

　　自動(dòng)駕駛的落地沒(méi)有想象中容易，無(wú)論是做RobotTaxi，還是限定場(chǎng)景下的港口或高速公路下的自動(dòng)駕駛，或是難度更大的量產(chǎn)自動(dòng)駕駛，每一個(gè)環(huán)節(jié)都充滿(mǎn)了挑戰(zhàn)和難度。現(xiàn)有最可能率先落地的RobotTaxi或智能集卡，但還不能完全取消安全員，接管次數(shù)或接管里程仍然在盡可能地降低。一邊在繼續(xù)燒錢(qián)，大量的人員研發(fā)費(fèi)用，硬件成本、整車(chē)改造的費(fèi)用，甚至申請(qǐng)自動(dòng)駕駛路測(cè)牌照的費(fèi)用（廣州地區(qū)一輛自動(dòng)駕駛車(chē)申請(qǐng)的牌照費(fèi)用為20萬(wàn)），一邊又未完全真正取消安全員司機(jī)以及還達(dá)不到規(guī)模化量產(chǎn)，盈利時(shí)間和空間尚未顯現(xiàn)，資本觀(guān)望的時(shí)間有限。（文/汽車(chē)之家行業(yè)評(píng)論員 古力）

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