自动驾驶商用，小马智行、百度Apollo各有妙招？

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举报 2022-07-18

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随着汽车智能化的迅速发展，自动驾驶技术迎来了发展的契机，无人出租车、无人配送车、无人环卫车等多种自动驾驶场景纷纷落地，市面上的大部分电动车也都已经具备了一定水平的自动驾驶功能。

不过，目前绝大部分汽车的自动驾驶水平都还处在L1-L2级，仍属于辅助驾驶阶段，还很难实现真正意义上的L3-L4级高阶驾驶。另外，目前自动驾驶出行服务，才刚刚进入商业化试点阶段，距离L3-L4级别自动驾驶大规模商业化还有很长的路要走。

配图来自Canva可画

自动驾驶商用难

当下虽然自动驾驶技术发展形势一片向好，但距离大规模商用还有很长的一段路要走，而导致自动驾驶技术无法大规模商用的原因则是多方面的。

首先，当前的自动驾驶技术难以有效地应对高风险的环境。L2级自动驾驶在雾霾、沙尘暴、暴风雪等极端恶劣的气候条件下，始终难以实现从识别到理解的技术跨越。例如特斯拉的Autopilot系统，虽然可以在正常的雨雪中导航，路标也清晰可见，但在暴雨或车道线出现遮盖的时候却难以实现自动驾驶。显然，恶劣的天气条件会阻碍车辆自动驾驶的水平。

其次，自动驾驶技术的开发成本非常高。自动驾驶汽车对激光雷达的需求量极高，目前包括谷歌、奥迪、福特和百度等在内的公司研发的无人驾驶汽车，基本上都采用了激光雷达。但激光雷达的作用是具有两面性的：一方面，使用激光雷达系统，可以更加精准地识别障碍物与收集信息，提升自动驾驶汽车的性能；另一方面，激光雷达的价格非常高，大量使用会导致汽车成本高企。

激光雷达属于高精密机械，对制作工艺要求极高，这就导致了其生产成本高，多线雷达尤其贵。当下，几乎所有成熟的无人驾驶技术方案，都采用的是64位激光雷达，价格高达10万美元，而在激光雷达的成本构成中除了物料以外，量产成本也占了比较大的比重。业内一般认为，目前激光雷达依然十分昂贵的主要原因是自动驾驶产业还未落地，需求量还没达到一个质的提高。

其次，无人驾驶汽车的安全问题也不容忽视。相较于传统汽车安全，自动驾驶汽车的安全问题主要表现在其网络数据有被入侵的风险，一旦自动驾驶数据系统被入侵，车辆的摄像头和后台数据算法将无法正常运行，车辆将会失去控制，极有可能造成严重的交通事故。

最后，自动驾驶交通事故的立法短板亟待补齐。近年来自动驾驶交通事故频发，但目前我国在法律层面并未区分传统汽车与自动驾驶汽车，更未对自动驾驶汽车不同自动级别、不同责任主体进行区分，因而自动驾驶汽车的出现将会给现行法律的适用带来很多问题。

小马智行多路并举

作为国内头部的自动驾驶领域玩家，小马智行致力于提供安全、先进、可靠的自动驾驶技术，目前它从出行到物流领域，均实现了交通方式的变革。另外，小马智行在业内领先的全栈式软件、硬件研发能力，也推动着其不断地向自动驾驶技术无人化和规模化迈进。

其一，小马智行通过自研域控制器，为其商业化提供了新路径。前段时间，小马智行官方宣布正式对客户交付域控制器样品，该域控制器将于2022年第四季度正式开始大规模量产。基于小马智行自研的域控制器和其自动驾驶软硬件的加持，车辆可在繁忙的城市公开道路以及高速路实现多种智能驾驶功能，更能够满足量产自动驾驶功能的场景，所以许多自动驾驶领域的玩家都选择与其合作。

例如丰田S-AM（Sienna Autono-MaaS），将是第一批搭载该系统的车型。同时，小马智行官方还透露，一部分乘用车和商用车车企也与其达成了合作。关于价格，小马智行EE架构负责人称，就域控制器本身而言是具有竞争力的，但最终的交付方式要根据不同厂商的不同需求，提供加上上层软件算法的整体解决方案。

其二，小马智行持续加速推进Robotaxi商业化的进程，以探索汽车无人化的商用路径。一方面，小马智行积极自建自动驾驶出行技术平台，沉淀服务经验；另一方面，小马智行也积极推进与第三方领先出行平台的合作，以此来逐渐实现Robotaxi的规模化应用。例如小马智行与如祺出行达成战略合作，利用如祺出行平台的高效运营优势和海量数据优势，推动前沿自动驾驶技术在出行平台上的商业化落地。

其三，小马智行推动自动驾驶卡车的商业化运营，以推动商用领域和场景的拓展。截至今年6月初，小马智卡的自动驾驶商业运营里程已经突破20万公里，累计运送货物超25600吨。由于小马智卡在技术方面的深厚积累，使得它能够有效应对大曲率匝道、障碍避让、极端气候条件、长隧道等各种复杂的场景完成驾驶任务，因此其在卡车领域获得了很好的应用，这也让其商用的领域和场景得到了很大的拓展。

百度Apollo渐行渐近

与小马智行相比，百度在自动驾驶技术领域的布局更早，在无人驾驶专利技术上的领先优势更大，其在地图更新、路线规划、目标检测、道路检测和异常识别等分支技术上也取得了一定的成果。基于这些技术优势，百度Apollo在智能驾驶领域持续投入、不断迭代，以加速其商业化落地。

一方面，萝卜快跑通过提供自动驾驶付费出行服务，以加速无人出租车项目的商业化落地。萝卜快跑作为百度旗下的自动驾驶出行服务平台，目前已经覆盖北京、上海、广州、深圳、重庆、长沙、沧州、阳泉这八个城市。值得一提的是，萝卜快跑已经在北京、重庆、阳泉这三地开启了正式收费运营。据百度发布的2021年第4季度财报披露，萝卜快跑的载人订单量约为21.3万单，环比增加了近一倍，可见百度Robotaxi商业化落地已经取得了不俗的成绩。

另一方面，百度坚持车路协同的自动驾驶技术路线，使其造车成本大幅降低。比起单车智能，车路协同更安全，也更具经济效益，车路协同可将部分自动驾驶功能转移到路端，大幅降低车端感知设备的部署和应用成本。目前百度的车路协同方案，已是业内唯一既服务当下交通治理，又面向未来智能驾驶的解决方案。

最后，百度还通过为车厂提供智能车解决方案拓宽商业化的范围。据百度最新发布的2022年第一季度财报数据披露，百度面向车厂的智能车方案，包括乘用车智能驾驶方案、高精地图、车载OS、智能座舱助手系统等，销售总额突破了100亿，商业化基本上已经初具规模。

据悉，百度可以按照不同车厂的不同需求，既可以为它们提供软硬一体化的全栈解决方案，也可以只提供软件或某些功能模块，让其与车厂自行研发的架构相适配。以ANP（智能领航辅助驾驶）2.0为例，威马、比亚迪、岚图和广汽，直接买了ANP全套方案，而长城汽车只买了ANP其中的一部分软件，而后百度方面需要根据其不同车型做适配。

商业化路途还有多远？

自动驾驶赛道是一条万亿级赛道，广阔的市场前景吸引了众多企业的加入。天眼查数据显示，目前我国共有5800余家企业经营范围含自动驾驶、智能驾驶和无人驾驶。根据HIS报告，预计到2022年，全球自动驾驶市场规模将达到1629亿美元，同比增长14%左右；而中国的自动驾驶市场增长更快，2022年增速约为24%。截至2021年11月25日，全国首个自动驾驶出行服务商业化试点在北京实施，这意味着自动驾驶服务从测试示范走向了商业化示范，自动驾驶正式进入了下半场。

那么，我们距离自动驾驶技术大规模商用还有多远？要回答这个问题，还需要结合多方面去分析。

一方面，科技巨头纷纷入场，加速了高级别智能驾驶的研发和落地进度。蔚来、小鹏、理想、广汽、长城推出了具备领航辅助系统（具备L4功能）的智能车型，配备各类传感器、高算力芯片和可升级计算平台，可实现城市、高速路段的自动驾驶，华为也在加速发展智能汽车部件业务。

比如，在自动驾驶领域，华为与车厂有两种合作模式。一种是HuaweiInside模式，华为为车厂提供包含智能驾驶应用软件、计算平台以及传感器等在内的智能驾驶全栈解决方案；另一种是平台模式，华为只为车厂提供MDC智能驾驶计算平台，MDC平台将和车厂的传感器和执行器连接，支持车厂开发自己的智能驾驶软件。据了解，目前北汽、长安、广汽等合作车企，均选择了HuaweiInside合作模式。

另一方面，虽然自动驾驶技术在不断地进步，但目前始终难以实现L3-L4级规模化。国内市场，目前已经实现L1-L2级自动驾驶规模产业化，预计到2025年，50%的新车将具备L1-L2级自动驾驶功能；到2030年，基本上所有的新车都会具备L1-L2级自动驾驶功能。这也意味着到2030年，不具备辅助驾驶功能的车可能会与时代脱节。

根据美国斯坦福大学的预测，L4高级别自动驾驶将在2020到2025年真正实现，率先应用在卡车、共享出租车等专用车辆；对于私家车而言，L4级自动驾驶预计在2030年左右实现，而L5级自动驾驶至少要等到2035年后，当然这只是实现自动驾驶理想的时间节点。

显然，在法律、基础设施、安全等尚未解决的现实问题面前，自动驾驶商业化的道路并不是平坦的，但从时间周期上来看仍然值得期待。

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