深評：自動駕駛在冰與火中交替前行

　　 2019-2020年期間，自動駕駛遭遇了一陣“寒流”。一方面資本市場“銀根”急劇收緊，流向自動駕駛領域的投資大幅減少；另一方面，行業逐漸變得理性，對自動駕駛技術予以冷靜的審視。彼時，“活下去”、“商業化”是整個市場的主旋律，尤其對于初創企業來說更甚。

　　在歷經短暫的“寒冬”之后，自動駕駛這個風口再次燃了起來。其市場特征也恰和此前相反：一是表現為資本開始“回暖”，投資陸續進場；二是唱衰的聲音逐漸消散，被引導的輿論似乎又要占領制高點。

　　不過，與以往一邊倒的“狂熱”或者一邊倒的“寒流”不同的是，自動駕駛也呈現出了一些新的發展形式。從宏觀上來看，更像是從原先到“全民狂歡”到現今的“振蕩調整”，或者說從起初的“混亂”到逐漸“清晰”，而其中不同的角色也有各自不同的聲音。

冷靜？裹挾？還是狂熱？

　　假如把輿論場看成是一個舞臺，就各企業對外釋放出的自動駕駛規劃來看，海外品牌、中國品牌，以及造車新勢力這三方有各自的表現手法。概括來說，海外品牌更偏向于理性，有自己的規劃而不是“隨波逐流”。中國品牌對L3、L4、L5級自動駕駛的宣傳則比之前更加熱衷，這或許與他們被潮流所裹挾有關。造車新勢力，“身無包袱、心無牽掛”，高調宣傳才能讓他們持續站在聚光燈下。

　　海外品牌有部分已經暫時擱置了L3級自動駕駛的配備。如奧迪放棄在下一代A8上導入L3，計劃2021年量產上市的寶馬iX(參數|詢價)也將暫時不配備L3級自動駕駛。另外，寶馬和奔馳也暫停了在下一代自動駕駛技術研發上的合作。

『寶馬iX』

　　擱置并不等于“放棄”，而是將自動駕駛作為長期技術儲備。如本田、通用、大眾、奔馳之類或發布L3級自動駕駛技術，或制定L4級自動駕駛的商用計劃，或提出某年的上路節點。總體而言，海外品牌更加理性也更加“自信”，基于自動駕駛的商業成熟度、技術安全性、投入產出比等條件來綜合掌控自己的節奏。

　　相比之下，中國品牌所宣傳的自動駕駛計劃比較高度統一。多數中國品牌曾把2020年定為自己推出L3級自動駕駛技術的元年，2024年或2025年作為L4甚至是L5級自動駕駛的關鍵節點，更有甚者還把時間點提前到了2023年乃至更早。

『Model S』

　　造車新勢力依然是最激進的典范，科技、智能是他們的標簽。在部分新勢力的話語體系里，他們在2019年便實現了L3級自動駕駛，更激進者甚至連時間表都懶得做，直接宣稱新車支持L4級自動駕駛。雖然通過硬件預埋模式的確能夠實現，但宣傳喊得也確實“響亮”。

　　在歷經多年的夸大宣傳后，特斯拉公開承認FSD不是自動駕駛。與之相比，這股自動駕駛高調的輿論造勢多少有些格格不入。當然，造車新勢力無疑需要更多“故事”，而中國品牌在智能化輿論潮流壓力下也存在迫不得已的可能，似乎“你不宣傳，而別人宣傳了，那你就技術落后”。

談自動駕駛不能脫離“場景”

　　對于企業所宣傳的“20XX年實現L幾級自動駕駛”，其實有極大的模糊度和“迷惑性”。即在什么樣的條件下實現的L幾級自動駕駛。要客觀地認識自動駕駛級別，應該基于“場景”來談論，而此“場景”應該包括“功能”和“環境條件”兩方面。

　　首先看功能。對于L3級自動駕駛來說，屬于有條件的自動駕駛，人類駕駛員需時刻保持接管能力。比較典型的功能一般涉及：TJP，無人卡車或封閉區域各類物流及礦卡車等也可以認為是L4。

　　因此，嚴格意義上來說，具備某等級中的某項功能，并不能直接等同于整車具備相應等級的自動駕駛。比如，某車具備了AVP功能，便說整車已經實現L4級自動駕駛，如此易給人造成混淆。顯然單個功能的L4與整車的L4存在相當大的差距。

『在港口作業的，搭載L4級自動駕駛技術的一汽解放J7商用重型卡車』

　　環境條件是評判自動駕駛的另一維度。如果在交通參與者單一、車道線標識清晰、交通環境簡單、區域封閉或半封閉等理想環境條件下，實現自動駕駛比較簡單。但越理想的條件對終端市場的參考意義越小。

　　目前，能夠實現快速落地并成熟的產品形態為RoboTaxi、Robobus，以及各類物流或礦卡車。一方面，上述產品運行路線固定、區域封閉/半封閉，交通環境相對簡單；另一方面，商業領域對自動駕駛有強烈需求，商業模式相對清晰。

　　綜合來看，多數企業所規劃的L4等。

『已經開啟試運行的東風RoboTaxi』

　　結合“功能”和“環境條件”來說，面向C端乘用車市場的高度自動駕駛依然有待觀察。至少在中長期內依然會以L2、以及“L2.5、L2.9甚至是L2.99”等更加細化豐富的產品形態來呈現，而目前整個L2級ADAS還處于市場的接受期和檢驗階段。此外，即便實現L3/L4或更高等級的自動駕駛，不能直接代表該車能應付日常所有交通環境，即不可能覆蓋所有的邊界化難題。總而言之，我們對于各企業的自動駕駛計劃應該辯證地看待。

車企是未來牽頭者，行業痛點亟待破除

自動駕駛的核心在于“數據”、“算法”、“算力”，其中算力基本通過整合英偉達等芯片硬件供應商來解決。如果光有“算法”沒有“數據”，那么再好的算法也是空中樓閣。Waymo、百度等科技公司就是典型，雖然叱咤風云，無奈沒有整車平臺，百度走上造車之路與此不無關系。

　　車企作為整車生產商，同時也是未來智慧交通的重要參與者。目前，幾乎所有車企都已經開始進行生態整合，包括與芯片硬件廠商、軟件提供商、互聯網生態資源、V2X技術提供商、云計算服務商等產業鏈上下游建立廣泛的合作關系，高效的數據閉環是未來自動駕駛的核心競爭力。

　　對于自動駕駛而言，只有主機廠牽頭才能完成跨產業的生態鏈構建，才能實現從底層硬件到上層算法軟件的系統化設計和整合。科技公司或某一供應商難以完成此類整合動作。

　　就L4、L5來說，其推進速度很大程度上取決于車企的牽頭推動，并且規模越大的車企所發揮的推動力度越強。因為自動駕駛的規模化推廣不是在于幾千輛車的試運營，不是在于幾個城市的示范區，而應該是盡可能地覆蓋所有地區。如果不能形成足夠的規模化效應，同樣對終端市場沒有參考意義。

　　不過，自動駕駛的規模化推廣還面臨諸多難點，所謂的“20XX年實現L幾級自動駕駛”與真正的市場化普及還存在巨大鴻溝。法律法規/倫理道德體系、技術成熟度、基礎設施完善程度、商業化前景等等桎梏依然突顯，并且在短期內難以快速解決。

『2019新興技術成熟度曲線』

　　以基礎設施為例，根據Gartner公司的技術成熟度曲線，L4、L5級自動駕駛量產需要十年時間。以5G為例，假使每周新增基站1.5萬個，即便已經是全球速度領先，要使得5G在全國范圍內的應用可能還需要5年以上。

小結：

　　自動駕駛已經進入了新的發展階段，從實驗室產品開始走向零星量產。市場化的進程中或許伴隨著“泡沫”的加速膨脹。不過，即使有泡沫不見得全是壞事，泡沫也能孕育科技。

標簽：一汽解放解放J7 2020款 解放J7 國五錫柴500馬力 3.417速比 6X4牽引車 2020款 解放J7豪華版 國五錫柴550馬力 2.688速比 AMT4X2牽引車

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