自動駕駛 2020丨今天，給中國「Robotaxi 」一個總結

長期以來，自動駕駛一直是創投圈的核心話題。

2020年國內自動駕駛的融資故事，以文遠智行2億美元B1輪融資而告終。

事實上，自動駕駛的發展已經進入中場，僅靠一個demo是無法引起資本市場的關注的。而且由于技術、產業鏈等前提條件不成熟，Robotaxi的落地時間一再跳票。

與五年前火熱的投資熱潮相比，近年來資本市場對自動駕駛的期待逐漸趨于平靜。

然而，2020年發生了一些變化。

作為自動駕駛領域最符合人們對未來出行幻想的形式，除了上述的文遠智行，國內的AutoX、馬驍智行、滴滴等都宣布在2020年獲得新的融資。

一方面是資本不斷入市，另一方面是政府部門的大力支持。

2020年初，11個部委出臺相關政策，支持未來自動駕駛汽車在特定環境下的市場化應用。此外，地方政府也積極響應。比如長沙、廣州、北京已經陸續發放了開放道路全無人駕駛路測的牌照。

不難看出，2020年，Robotaxi在技術成熟度、安全性和監管方面的發展得到了進一步的認可。

在資金和政策雙重保障的基礎上，賽道選手正在逐步將技術轉化為產品，Robotaxi商業化的想象空間正在加速。

大腦、眼睛和身體向各個方向發展。

事實上，無論是資本市場的信心，還是政府政策的關注，都離不開2020年Robotaxi本身的穩健發展。

回顧Robotaxi自動駕駛技術今年的迭代，我們可以把它拆解成三個部分:大腦(車輛計算平臺)、眼睛(傳感器)和身體(車輛)。

更智能、更穩定的大腦(板載計算平臺)

就像人類的行為需要通過大腦來思考一樣，自動駕駛車輛的任何決策都要經歷一個復雜而漫長的計算過程。

一直深耕Robotaxi賽道的公司都很清楚一個道理:要想訓練出足夠聰明的自動駕駛“大腦”，就需要足夠多的數據來支撐。

作為最常規、最直接的數據收集方式，駕考一直是玩家的首選。

依托國內各地開展的路測，阿波羅路測里程已超過600萬公里；截至10月，Pony.ai已在全球開放道路上完成超過400萬公里的自動駕駛測試里程；文遠智行自動駕駛團隊規模超過100輛，路測里程260萬公里。

這些數字看起來可能很抽象，但據新智家了解，玩家單位時間內收集的路測數據數量是呈指數級增長的。基于此，自動駕駛算法的迭代速度無疑會加快，對Robotaxi的商業化也會起到一定的助推作用。

如果說數據為自動駕駛“大腦”的運行提供了源源不斷的燃料，那么車載計算平臺就是自動駕駛“大腦”的具體載體，是自動駕駛算法正常運行的基石。

就星載計算平臺而言，計算能力的提升自然不言而喻。與此同時，幫助Robotaxi商業化的其他趨勢也越來越突出。

例如，接近車輛法規水平并為自動駕駛的正常運行提供高可靠性；縮小體積整合到后備箱或者備胎槽里，盡可能把空間還給乘客。

基于以上考慮，2020年，AutoX推出了自己的L4級車載計算平臺AutoXCU。據AutoX肖介紹，XCU的GPU計算能力可以達到1820 TOPS。

另一方面，榮源啟星展示了基于Xavier的DeepRoute Tite計算平臺的解決方案，這是Nvidia的車輛規范平臺。相比傳統解決方案，體積和功耗都有了很大的提升。

總之，“喂養”的數據越多，Robotaxi就越有能力處理各種Conner案例，也就越容易走向商業化的真實狀態。

然而，要做到完全安全可靠，自動駕駛系統至少需要110億英里的“訓練”。從目前的情況來看，Robotaxi玩家還處于初級階段。

更敏銳的眼睛(傳感器)

在真實世界的數據和車載計算平臺之間，Robotaxi玩家需要建立一座車載傳感器的橋梁——傳感器會將他們“看到”的客觀信息映射到“大腦”，以幫助自動駕駛汽車以自己的方式理解這些數據。

除了上述的星上計算平臺，今年Robotaxi上的星上傳感器也改變了以往分散的布局，正在向更加集成化、集成化的套件發展。

比如馬驍之星新一代自動駕駛軟硬件系統PonyAlpha X的車頂箱整體重量下降22%，螺栓數量減少90%；此外，AutoX還開發了一款平板傳感器融合的車頂箱，厚度僅為15厘米(業內很多非平板投影方案的厚度都在30厘米以上)。

基于更加一體化的設計，傳感器套件可以進一步附著在車身上，對于抗風、耗能、過橋進車庫都有實際的好處。同時也更容易形成一套“標準化的程序”來推動Robotaxi車輛的量產。

當然，傳感器套件是一個整體，它的發展離不開相機、激光雷達、毫米波雷達等單個傳感器的推動。

作為高級自動駕駛不可或缺的一部分，激光雷達領域在今年迎來了一個重要的轉折點——其應用場景開始從L4探索到L2+/L3。

此外，一些領先的原始設備制造商已經宣布，他們將在新型號上使用激光雷達。

新智家從國內激光雷達公司Livox了解到，在過去的十五年里，搭載激光雷達的L4級車規模在千輛的水平，但很可能明年搭載激光雷達的前置車型全球出貨量會接近甚至超過這個數字。

上述趨勢似乎與激光雷達在L4自動駕駛中的應用關系不大，但從另一個角度來看，激光雷達目前的價格仍然是萬元。隨著行業的高度關注和市場規模的擴大，供應鏈上下游的生態將逐漸成熟，從而帶動激光雷達的整體成本下降。

作為自動駕駛系統中一個昂貴的傳感器，如果激光雷達的價格能夠降到一個更合理的范圍，對于Robotaxi的商業化意義不言而喻。

堅固的車身(車輛級)

當然，有了聰明的大腦和敏銳的眼睛，Robotaxi還需要一個強壯的身體——歸根結底，Robotaxi還是以汽車為基礎的，它的發展不能單靠自動駕駛公司來推動，而是需要汽車主機廠的支持。

綜合來看，自動駕駛企業與主機廠的合作可以分為后裝和前裝兩種形式。后裝更主流，更符合行業發展現狀；但基于長遠考慮，后裝一體化方案限制太多，前裝無人車才是搭載Robotaxi商業化的終極形式。

在前方安裝無人車方面，AutoX走在了前面。今年CES 2020期間，AutoX正式宣布與歐洲汽車巨頭FCA合作，引入Pacifica Grand Jetron，以支持AutoX Robotaxi在中國的大規模運營。

這里需要注意的是，Pacifica Grand Jetron是FCA與Waymo深度合作專為自動駕駛打造的車型。它有一個底盤，帶有車輛法規的冗余硬件，包括剎車、轉向和電源。

另一方面，百度Apollo和一汽紅旗在前置無人車建設方面也有了新的進展。雙方正攜手推進第五代量產自動駕駛車輛紅旗EV的研發。

此前，百度Apollo與一汽紅旗聯合打造了首條L4級自動駕駛乘用車前總裝線。

放眼全球，基于前裝的合作案例并不多，比如AutoX和FCA，百度Apollo和一汽紅旗，但Robotaxi賽道上的其他選手也在積極尋找突破點，比如馬驍智行。

不久前，馬驍智行發布了首條自動駕駛系統生產線，可以實現旗下L4級自動駕駛軟硬件系統PonyAlpha X的標準化生產，并將率先搭載在豐田的雷克薩斯RX450h車型上。

這種標準化的流程在一定程度上可以幫助自動駕駛軟硬件系統上車，可以簡化復雜，縮短自動駕駛車輛走向規模化生產的時間跨度。

無論從什么角度來看，自動駕駛的“大腦”、“眼睛”和“身體”在2020年都有了實質性的進展，Robotaxi商業化的藍圖正在加速實現。

借助旅行平臺，Robotaxi走近用戶。

自動駕駛的未來格局與兩個方面密切相關:技術和商業模式。

在技術層面上，未來，玩家的傳感器配置、算法架構甚至整體解決方案都可能逐漸趨同。那么，自動駕駛技術的終極壁壘一定是獲取數據和通過數據迭代算法的能力。

在商業模式層面，作為未來運輸能力的補充，Robotaxi的核心離不開用戶體驗。換句話說，要實現真正的Robotaxi業務落地，自動駕駛公司還必須仔細闡述實際運營的細節。

目前自動駕駛技術的安全性已經有了保障，那么Robotaxi應該通過什么方式去接近用戶呢？

回顧現在的時間，這個問題已經有了非常明確的答案。

2020年4月，擁有出行生態的百度Apollo率先開放Robotaxi服務，通過百度地圖和百度APP智能小程序將Robotaxi引入長沙市民的現實生活。

半年后，百度Apollo在北京正式開通Robotaxi服務，10月12日訂單高達2608。

除了百度，兩家出行平臺AutoX(文遠智行)和滴滴也將在2020年開通Robotaxi用車服務。Robotaxi的三個移動平臺的操作模式如下:

百度運營自己的Robotaxi服務，接入其他網約車服務；

高德平臺的Robotaxi服務和網約車服務都來自第三方；滴滴平臺是自己的Robotaxi和網約車的混合調度。

除了上述Robotaxi玩家，榮源七星也于2020年正式宣布，將于明年接入曹操出行APP，向公眾提供試乘服務。

此外，另一家自動駕駛公司Momenta的Robotaxi產品Momentago也于今年10月亮相，并推出了Robotaxi試乘服務。

雖然這些Robotaxi相關的項目大多在一些城市的固定區域運營，車輛和時間有限，車上有安全員，但接入出行平臺意味著Robotaxi從內部研發向用戶的現實生活邁出了第一步。

與百度、滴滴等擁有現成出行生態的大玩家不同，大部分自動駕駛創業公司并不具備造車或運營大規模車隊的能力。因此，與旅游平臺合作是一種理想的業務落地模式。

值得一提的是，不久前，T3出行與蘇州高鐵新城發起了自動駕駛生態運營聯盟，合作伙伴超過30家。其中，Robotaxi的兩位選手馬驍智行和Momenta赫然在列。

雖然不清楚馬驍之星和Momenta是否會像其他玩家一樣接入旅行平臺，但他們與T3旅行的關系變得密切，這確實給行業留下了想象空間。

布局不同場景，尋找更多落地機會。

自動駕駛是個燒錢的游戲，Robotaxi更慘。Waymo Robotaxi開始以每年十億美元的速度燒錢。

雖然2020年Robotaxi在各方面都取得了可喜的進步，但由于落地難度遠高于預期，自動駕駛公司要通過Robotaxi為自己的長遠發展造血，還有很長的路要走。

專注于Robotaxi賽道的玩家開始關注其他場景，尋找更多的落地機會，比如:

榮源的L4級自動駕駛技術已經到了港口的無人卡車；

馬驍智行開發了商用車輛L4級自動駕駛的軟硬件系統，并獲得了自動駕駛卡車的測試牌照。

文遠智行最近宣布，它正在布局自動駕駛小巴Robobus。

不難看出，這些自動駕駛公司的商業模式已經開始一分為二。其中，Robotaxi作為中長期目標，通過與旅行服務公司合作落地；同時發揮自身優勢，將自動駕駛技術模塊產品化，并在其他垂直行業落地。

相比上述自動駕駛初創企業，百度Apollo在這方面的思考更深入，布局更全面，并在2019年提出了“永遠登頂，一路下蛋”的商業路線。長期以來，自動駕駛一直是創投圈的核心話題。

2020年國內自動駕駛的融資故事，以文遠智行2億美元B1輪融資而告終。

事實上，自動駕駛的發展已經進入中場，僅靠一個demo是無法引起資本市場的關注的。而且由于技術、產業鏈等前提條件不成熟，Robotaxi的落地時間一再跳票。

與五年前火熱的投資熱潮相比，近年來資本市場對自動駕駛的期待逐漸趨于平靜。

然而，2020年發生了一些變化。

作為自動駕駛領域最符合人們對未來出行幻想的形式，除了上述的文遠智行，國內的AutoX、馬驍智行、滴滴等都宣布在2020年獲得新的融資。

一方面是資本不斷入市，另一方面是政府部門的大力支持。

2020年初，11個部委出臺相關政策，支持未來自動駕駛汽車在特定環境下的市場化應用。此外，地方政府也積極響應。比如長沙、廣州、北京已經陸續發放了開放道路全無人駕駛路測的牌照。

不難看出，2020年，Robotaxi在技術成熟度、安全性和監管方面的發展得到了進一步的認可。

在資金和政策雙重保障的基礎上，賽道選手正在逐步將技術轉化為產品，Robotaxi商業化的想象空間正在加速。

大腦、眼睛和身體向各個方向發展。

事實上，無論是資本市場的信心，還是政府政策的關注，都離不開2020年Robotaxi本身的穩健發展。

回顧Robotaxi自動駕駛技術今年的迭代，我們可以把它拆解成三個部分:大腦(車輛計算平臺)、眼睛(傳感器)和身體(車輛)。

更智能、更穩定的大腦(板載計算平臺)

就像人類的行為需要通過大腦來思考一樣，自動駕駛車輛的任何決策都要經歷一個復雜而漫長的計算過程。

一直深耕Robotaxi賽道的公司都很清楚一個道理:要想訓練出足夠聰明的自動駕駛“大腦”，就需要足夠多的數據來支撐。

作為最常規、最直接的數據收集方式，駕考一直是玩家的首選。

依托國內各地開展的路測，阿波羅路測里程已超過600萬公里；截至10月，Pony.ai已在全球開放道路上完成超過400萬公里的自動駕駛測試里程；文遠智行自動駕駛團隊規模超過100輛，路測里程260萬公里。

這些數字看起來可能很抽象，但據新智家了解，玩家單位時間內收集的路測數據數量是呈指數級增長的。基于此，自動駕駛算法的迭代速度無疑會加快，對Robotaxi的商業化也會起到一定的助推作用。

如果說數據為自動駕駛“大腦”的運行提供了源源不斷的燃料，那么車載計算平臺就是自動駕駛“大腦”的具體載體，是自動駕駛算法正常運行的基石。

就星載計算平臺而言，計算能力的提升自然不言而喻。與此同時，幫助Robotaxi商業化的其他趨勢也越來越突出。

例如，接近車輛法規水平并為自動駕駛的正常運行提供高可靠性；縮小體積整合到后備箱或者備胎槽里，盡可能把空間還給乘客。

基于以上考慮，2020年，AutoX推出了自己的L4級車載計算平臺AutoXCU。據AutoX肖介紹，XCU的GPU計算能力可以達到1820 TOPS。

另一方面，榮源啟星展示了基于Xavier的DeepRoute Tite計算平臺的解決方案，這是Nvidia的車輛規范平臺。相比傳統解決方案，體積和功耗都有了很大的提升。

總之，“喂養”的數據越多，Robotaxi就越有能力處理各種Conner案例，也就越容易走向商業化的真實狀態。

然而，要做到完全安全可靠，自動駕駛系統至少需要110億英里的“訓練”。從目前的情況來看，Robotaxi玩家還處于初級階段。

更敏銳的眼睛(傳感器)

在真實世界的數據和車載計算平臺之間，Robotaxi玩家需要建立一座車載傳感器的橋梁——傳感器會將他們“看到”的客觀信息映射到“大腦”，以幫助自動駕駛汽車以自己的方式理解這些數據。

除了上述的星上計算平臺，今年Robotaxi上的星上傳感器也改變了以往分散的布局，正在向更加集成化、集成化的套件發展。

比如馬驍之星新一代自動駕駛軟硬件系統PonyAlpha X的車頂箱整體重量下降22%，螺栓數量減少90%；此外，AutoX還開發了一款平板傳感器融合的車頂箱，厚度僅為15厘米(業內很多非平板投影方案的厚度都在30厘米以上)。

基于更加一體化的設計，傳感器套件可以進一步附著在車身上，對于抗風、耗能、過橋進車庫都有實際的好處。同時也更容易形成一套“標準化的程序”來推動Robotaxi車輛的量產。

當然，傳感器套件是一個整體，它的發展離不開相機、激光雷達、毫米波雷達等單個傳感器的推動。

作為高級自動駕駛不可或缺的一部分，激光雷達領域在今年迎來了一個重要的轉折點——其應用場景開始從L4探索到L2+/L3。

此外，一些領先的原始設備制造商已經宣布，他們將在新型號上使用激光雷達。

新智家從國內激光雷達公司Livox了解到，在過去的十五年里，搭載激光雷達的L4級車規模在千輛的水平，但很可能明年搭載激光雷達的前置車型全球出貨量會接近甚至超過這個數字。

上述趨勢似乎與激光雷達在L4自動駕駛中的應用關系不大，但從另一個角度來看，激光雷達目前的價格仍然是萬元。隨著行業的高度關注和市場規模的擴大，供應鏈上下游的生態將逐漸成熟，從而帶動激光雷達的整體成本下降。

作為自動駕駛系統中一個昂貴的傳感器，如果激光雷達的價格能夠降到一個更合理的范圍，對于Robotaxi的商業化意義不言而喻。

堅固的車身(車輛級)

當然，有了聰明的大腦和敏銳的眼睛，Robotaxi還需要一個強壯的身體——歸根結底，Robotaxi還是以汽車為基礎，它的發展不是單靠自動駕駛公司就能推動的，而是需要汽車主機廠的支持。

綜合來看，自動駕駛企業與主機廠的合作可以分為后裝和前裝兩種形式。后裝更主流，更符合行業發展現狀；但基于長遠考慮，后裝一體化方案限制太多，前裝無人車才是搭載Robotaxi商業化的終極形式。

在前方安裝無人車方面，AutoX走在了前面。今年CES 2020期間，AutoX正式宣布與歐洲汽車巨頭FCA合作，引入Pacifica Grand Jetron，以支持AutoX Robotaxi在中國的大規模運營。

這里需要注意的是，Pacifica Grand Jetron是FCA與Waymo深度合作專為自動駕駛打造的車型。它有一個底盤，帶有車輛法規的冗余硬件，包括剎車、轉向和電源。

另一方面，百度Apollo和一汽紅旗在前置無人車建設方面也有了新的進展。雙方正攜手推進第五代量產自動駕駛車輛紅旗EV的研發。

此前，百度Apollo與一汽紅旗聯合打造了首條L4級自動駕駛乘用車前總裝線。

放眼全球，基于前裝的合作案例并不多，比如AutoX和FCA，百度Apollo和一汽紅旗，但Robotaxi賽道上的其他選手也在積極尋找突破點，比如馬驍智行。

不久前，馬驍智行發布了首條自動駕駛系統生產線，可以實現旗下L4級自動駕駛軟硬件系統PonyAlpha X的標準化生產，并將率先搭載在豐田的雷克薩斯RX450h車型上。

這種標準化的流程在一定程度上可以幫助自動駕駛軟硬件系統上車，可以簡化復雜，縮短自動駕駛車輛走向規模化生產的時間跨度。

無論從什么角度來看，自動駕駛的“大腦”、“眼睛”和“身體”在2020年都有了實質性的進展，Robotaxi商業化的藍圖正在加速實現。

借助旅行平臺，Robotaxi走近用戶。

自動駕駛的未來格局與兩個方面密切相關:技術和商業模式。

在技術層面上，未來，玩家的傳感器配置、算法架構甚至整體解決方案都可能逐漸趨同。那么，自動駕駛技術的終極壁壘一定是獲取數據和通過數據迭代算法的能力。

在商業模式層面，作為未來運輸能力的補充，Robotaxi的核心離不開用戶體驗。換句話說，要實現真正的Robotaxi業務落地，自動駕駛公司還必須仔細闡述實際運營的細節。

目前自動駕駛技術的安全性已經有了保障，那么Robotaxi應該通過什么方式去接近用戶呢？

回顧現在的時間，這個問題已經有了非常明確的答案。

2020年4月，擁有出行生態的百度Apollo率先開放Robotaxi服務，通過百度地圖和百度APP智能小程序將Robotaxi引入長沙市民的現實生活。

半年后，百度Apollo在北京正式開通Robotaxi服務，10月12日訂單高達2608。

除了百度，兩家出行平臺AutoX(文遠智行)和滴滴也將在2020年開通Robotaxi用車服務。Robotaxi的三個移動平臺的操作模式如下:

百度運營自己的Robotaxi服務，接入其他網約車服務；

高德平臺的Robotaxi服務和網約車服務都來自第三方；滴滴平臺是自己的Robotaxi和網約車的混合調度。

除了上述Robotaxi玩家，榮源七星也于2020年正式宣布，將于明年接入曹操出行APP，向公眾提供試乘服務。

此外，另一家自動駕駛公司Momenta的Robotaxi產品Momentago也于今年10月亮相，并推出了Robotaxi試乘服務。

雖然這些Robotaxi相關的項目大多在一些城市的固定區域運營，車輛和時間有限，車上有安全員，但接入出行平臺意味著Robotaxi從內部研發向用戶的現實生活邁出了第一步。

與百度、滴滴等擁有現成出行生態的大玩家不同，大部分自動駕駛創業公司并不具備造車或運營大規模車隊的能力。因此，與旅游平臺合作是一種理想的業務落地模式。

值得一提的是，不久前，T3出行與蘇州高鐵新城發起了自動駕駛生態運營聯盟，合作伙伴超過30家。其中，Robotaxi的兩位選手馬驍智行和Momenta赫然在列。

雖然不清楚馬驍之星和Momenta是否會像其他玩家一樣接入旅行平臺，但他們與T3旅行的關系變得密切，這確實給行業留下了想象空間。

布局不同場景，尋找更多落地機會。

自動駕駛是個燒錢的游戲，Robotaxi更慘。Waymo Robotaxi開始以每年十億美元的速度燒錢。

雖然2020年Robotaxi在各方面都取得了可喜的進步，但由于落地難度遠高于預期，自動駕駛公司要通過Robotaxi為自己的長遠發展造血，還有很長的路要走。

專注于Robotaxi賽道的玩家開始關注其他場景，尋找更多的落地機會，比如:

榮源的L4級自動駕駛技術已經到了港口的無人卡車；

馬驍智行開發了商用車輛L4級自動駕駛的軟硬件系統，并獲得了自動駕駛卡車的測試牌照。

文遠智行最近宣布，它正在布局自動駕駛小巴Robobus。

不難看出，這些自動駕駛公司的商業模式已經開始一分為二。其中，Robotaxi作為中長期目標，通過與旅行服務公司合作落地；同時發揮自身優勢，將自動駕駛技術模塊產品化，并在其他垂直行業落地。

相比上述自動駕駛初創企業，百度Apollo在這方面的思考更深入，布局更全面，并在2019年提出了“永遠登頂，一路下蛋”的商業路線。百度Apollo不用多說，早就布局Robotaxi和Robobus了。此前打造的L4自動泊車AVP方案已經與廣汽、威馬、長城等品牌在AVP進行量產合作。

如今，百度Apollo也將邊界擴展到了貨運領域，與貨運公司獅橋成立了合資公司DeepWay。此外，百度Apollo已經將L4自動駕駛技術降維發布到輔助駕駛領域，并推出ANP(Apollo Navigation Pilot)方案。

事實上，無論你在哪個賽道，所需的自動駕駛技術都是高度互通的。

通過安排不同的場景，自動駕駛公司可以獲得更多樣化的數據，并反饋其現有Robotaxi的發展；另一方面，也可以幫助自動駕駛企業融入不同的產業鏈，找到更多的落地機會，從而帶來現金流。

“無人駕駛”業務落地的突破

Robotaxi從最初的封閉場景和有人值守服務一直走在開放的道路上，但出于安全考慮，仍然有一名安全員坐在駕駛座上，這與其商業模式的邏輯相悖:

業內普遍認為，Robotaxi盈利的前提是每年節省10萬元左右的人類司機工資。

因此，“無人駕駛”成為現階段推動自動駕駛汽車商業化的重點突破方向。

2020年，自動駕駛企業的無人駕駛會有很多趨勢。文遠智行(廣州)和百度Apollo(長沙，北京)獲得了國內無人駕駛測試的許可，可以在沒有安全員的情況下進行路測。

誠然，下車是Robotaxi商業化進程中的一個關鍵節點，但文遠智行和百度Apollo的無人駕駛測試并不是真正的無人駕駛——作為一種冗余手段，兩家公司在進行無人駕駛測試時都有遠程監管方案。

臺前幕后全部無人化不是一蹴而就的事情，必然會經歷很多技術和模式的迭代。目前，主要參與者仍處于非常早期的階段。

相比以上兩位Robotaxi玩家，AutoX可能更大膽一些。

2020年12月，AutoX正式公布了首批車內無人、無遙控的Robotaxi車隊，并發布了其在深圳繁華開放道路上完全無人駕駛的視頻。

在此之前，AutoX獲得了全球第二張、中國唯一一張加州無人駕駛載人牌照，可以在硅谷中心城市圣何塞進行載人無人駕駛。

目前自動駕駛企業的技術已經達到了一定的高度，對于所有的無人駕駛路測都已經有了開創性的案例。在可預見的未來，會有更多的城市擁抱無人駕駛，發放相關牌照，相應的時間段也會進一步縮短。

隨著無人駕駛路測規模的進一步擴大，Robotaxi商業化的基礎將更加堅實。

新智慧駕駛綜述

雖然2020年突發疫情打亂了節奏，但基于疫情防控的要求，自動駕駛的發展在一定程度上有所加速。

從資本的角度來看，今年整個行業也有“回暖”的意思。

據新智家介紹，僅2020年上半年，自動駕駛領域融資總額就超過70億美元，高于2019年自動駕駛行業公開披露的融資事件總額。

無論是資本市場和政府部門的認可，還是自動駕駛本身的進步，都釋放了強烈的信號:

自動駕駛已經進入商業化的初始時代，不再是一個虛無縹緲的概念。

同時，由于資源有限，未來幾年，行業馬太效應會更加突出，資源會向頭部玩家傾斜。

Robotaxi賽道的玩家也開始未雨綢繆，搶占自動駕駛業務落地的先機。

雖然業內沒有明確的結論來框定自動駕駛的終結會如何、何時形成，但可以肯定的是，只有在強大落地能力的支撐下，玩家才能成為未來的贏家。

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雷鋒的原創文章。未經授權，禁止轉載。詳見轉載說明。百度Apollo不用多說，早就布局Robotaxi和Robobus了。此前打造的L4自動泊車AVP方案已經與廣汽、威馬、長城等品牌在AVP進行量產合作。

如今，百度Apollo也將邊界擴展到了貨運領域，與貨運公司獅橋成立了合資公司DeepWay。此外，百度Apollo已經將L4自動駕駛技術降維發布到輔助駕駛領域，并推出ANP(Apollo Navigation Pilot)方案。

事實上，無論你在哪個賽道，所需的自動駕駛技術都是高度互通的。

通過安排不同的場景，自動駕駛公司……anies可以獲得更多樣化的數據，并反饋其現有Robotaxi的發展情況；另一方面，也可以幫助自動駕駛企業融入不同的產業鏈，找到更多的落地機會，從而帶來現金流。

“無人駕駛”業務落地的突破

Robotaxi從最初的封閉場景和有人值守服務一直走在開放的道路上，但出于安全考慮，仍然有一名安全員坐在駕駛座上，這與其商業模式的邏輯相悖:

業內普遍認為，Robotaxi盈利的前提是每年節省10萬元左右的人類司機工資。

因此，“無人駕駛”成為現階段推動自動駕駛汽車商業化的重點突破方向。

2020年，自動駕駛企業的無人駕駛會有很多趨勢。文遠智行(廣州)和百度Apollo(長沙，北京)獲得了國內無人駕駛測試的許可，可以在沒有安全員的情況下進行路測。

誠然，下車是Robotaxi商業化進程中的一個關鍵節點，但文遠智行和百度Apollo的無人駕駛測試并不是真正的無人駕駛——作為一種冗余手段，兩家公司在進行無人駕駛測試時都有遠程監管方案。

臺前幕后全部無人化不是一蹴而就的事情，必然會經歷很多技術和模式的迭代。目前，主要參與者仍處于非常早期的階段。

相比以上兩位Robotaxi玩家，AutoX可能更大膽一些。

2020年12月，AutoX正式公布了首批車內無人、無遙控的Robotaxi車隊，并發布了其在深圳繁華開放道路上完全無人駕駛的視頻。

在此之前，AutoX獲得了全球第二張、中國唯一一張加州無人駕駛載人牌照，可以在硅谷中心城市圣何塞進行載人無人駕駛。

目前自動駕駛企業的技術已經達到了一定的高度，對于所有的無人駕駛路測都已經有了開創性的案例。在可預見的未來，會有更多的城市擁抱無人駕駛，發放相關牌照，相應的時間段也會進一步縮短。

隨著無人駕駛路測規模的進一步擴大，Robotaxi商業化的基礎將更加堅實。

新智慧駕駛綜述

雖然2020年突發疫情打亂了節奏，但基于疫情防控的要求，自動駕駛的發展在一定程度上有所加速。

從資本的角度來看，今年整個行業也有“回暖”的意思。

據新智家介紹，僅2020年上半年，自動駕駛領域融資總額就超過70億美元，高于2019年自動駕駛行業公開披露的融資事件總額。

無論是資本市場和政府部門的認可，還是自動駕駛本身的進步，都釋放了強烈的信號:

自動駕駛已經進入商業化的初始時代，不再是一個虛無縹緲的概念。

同時，由于資源有限，未來幾年，行業馬太效應會更加突出，資源會向頭部玩家傾斜。

Robotaxi賽道的玩家也開始未雨綢繆，搶占自動駕駛業務落地的先機。

雖然業內沒有明確的結論來框定自動駕駛的終結會如何、何時形成，但可以肯定的是，只有在強大落地能力的支撐下，玩家才能成為未來的贏家。

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標簽：紅旗北京一汽遠程豐田

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