决胜自动驾驶赛道：L2进阶L4，行业上下如何合纵连横？

当前正在处在自动驾驶商业化落地的前期，辅助驾驶的新车搭载量、渗透率正处于持续上升通道；伴随着汽车智能化加速推进，近年来自动驾驶正逐渐成为一大“吸金”赛道，吸引无数玩家涌入其中，作为汽车“大脑”的域控制器也正逐步朝着高阶自动驾驶计算平台方向发展；此外，政策法规也围绕着自动驾驶商业化落地应用出现关键转折......2021年，自动驾驶迎来投资热潮，诸多趋势表明，L2正向L4进阶，自动驾驶的真正落地已指日可待。

然而，在技术高速发展、投资热情高涨的阶段，行业越是“内卷”，对于技术的推进就越需要审慎。

现阶段自动驾驶技术发展的现状和瓶颈是什么？行业中有何共识和分歧？什么类型的企业更受资本青睐？目前的自动驾驶市场究竟是属于蓝海还是红海？未来还有哪些商业机会？许多问题仍亟待解答，汽车行业上下也正不懈求索。

在此背景下，21 世纪经济报道旗下21世纪新汽车研究院与盖世汽车联合发布《2022中国自动驾驶初创企业投融资系列报告——ADAS 供应商篇》，聚焦ADAS供应商重点企业，梳理近两年自动驾驶行业的投融资情况，从投融资趋势、产业现状、产业趋势三大维度呈现资本对于自动驾驶产业链的投资偏好及动向，以及部分新创企业的发展现状，其中不乏纵目科技、福瑞泰克、禾多科技等颇具潜力的重点企业。

同时，21世纪新汽车研究院联合盖世汽车主办以“决胜自动驾驶赛道”为主题的云沙龙。在本次沙龙的云对话环节，盖世汽车与同济大学汽车学院教授、博士生导师、中国汽车工程学会安全技术委员会副主任朱西产教授，凯辉汽车基金合伙人李贸祥，福瑞泰克智能系统有限公司董事长张林，以及纵目科技创始人兼CEO唐锐进行对话。对话围绕技术进阶、全栈自研与产业生态的平衡、车路协同等话题展开，四位嘉宾就自动驾驶赛道的趋势与前景各抒己见，分享了对行业的深刻理解。  

技术进阶有何难点？

盖世汽车：对ADAS供应商而言，细分场景化是一大突破口。针对高速、高架、城市、城区和低速泊车等行车场景的决策博弈问题，现在不同使用场景主要的技术瓶颈有哪些？在不同场景下实现相关自动辅助驾驶功能甚至L3/L4级别以上功能的技术进阶有哪些难点？

张林: 福瑞泰克现阶段主要专注于高速、高架等高速场景的行车功能。在这个过程中，细分场景带来的挑战不仅是技术能力的问题，还有产品所涉及的方方面面的系统化功能体现。除了技术之外，整个系统的可靠性、安全性同样需要在产品交付的时候放在更高的优先级去考量。

目前，对系统的安全性与可靠性的要求会大于我们针对某一个技术的关注度。以高速场景为例，我认为最主要的是安全性挑战。在非常高的车速之下，高速场景对于感知、系统的响应性以及精度、融合性以及高精地图定位的准确性的都会带来更高的要求。

唐锐: 在自动驾驶产品从L2跨越到L3、L4的阶段，重要的是要进行驾驶员责任的转移。辅助驾驶的事故责任还是在于驾驶员，但是如果真的走到L3、L4，这时责任就要转移到背后的技术，或者是车辆的生产制造方，这对于整个系统的安全性也会提出更高的要求。刚才张总也谈到了高速对辅助驾驶的要求很高，当我们走到L3、L4，我相信这个要求会变得更高。

在高速、城区和园区环境中，究竟在哪一个场景我们有可能最先把这个责任真正地转移出来？我觉得这是一个值得思考的点。一直以来纵目更多聚焦于低速场景，目前有大量的L2级别泊车项目正在落地。但同时我们一直在思考如何在低速场景真正意义上走到L3跟L4？在高速场景等更大的范围内，若想把责任转出去，我觉得还是任重道远。

我个人觉得在低速领域实现责任转移的时间可能会相对快一点。在低速情况下造成的伤害可能更多地属于财产级别，而不是人身安全级别，这时就有可能通过保险或其他方式将损失成本转嫁出去，因此在低速场景中或将率先实现L3跟L4的责任转移。

全栈自研与产业生态共建如何平衡？

盖世汽车：如今不少车企开始在智能驾驶领域采取自研路线，传统车企自研过程中会遇到哪些阻力和问题？OEM在自动驾驶自研方面有何投资布局策略？

李贸祥：其实目前行业里关于L2、L3、L4的讨论已经比较少了，但是关于各个技术板块如何实现一个功能会比较多，我们觉得这是很好的一个趋势，这代表了自动驾驶技术进入了产品化的过程。而在这个过程当中，无论是低速自动驾驶、泊车，还是高速的辅助驾驶，其实都是根据用户的需求去对产品进行完善。与此同时，控制器等各种各样的底层架构都在调整，这也表示行业在步入产品化的过程中仍处于初期阶段。

自动驾驶技术进入产品化的初期，在产品性能、良率以及性价比之间找到最佳平衡点是考验企业能否脱颖而出的关键。

真正做好一款产品其实是一个降低制造难度，提高产品良率的过程，最终看的是性价比。特斯拉代表了一个方向，也代表了一种能力，但并不是每家车企都是特斯拉。那么到底我自己要保留什么？要释放什么？这永远是一个博弈的过程，是一个动态平衡的状态。所以现在去谈主机厂未来要做什么，其实很难有一个确定的答案。

与此同时，自动驾驶行业里整车厂正在发展自己的核心能力——电池、软件、底层架构。很多整车厂在转型，形成各种各样的底层平台。在新的设计当中，不仅是要为我所用，更要成为开源、开放的平台。

传统Tier 1巨头也在做转型。一些有软件能力的能够存活下来；如果没有软件能力，未来或许就会和整车厂的平台逐渐形成新的生态圈。我自始至终相信汽车行业会有代工模式的产生，这会是一些整车厂未来发展的趋势，同时这也是一种极致提升效率的方式。

盖世汽车：在主机厂越来越强调自研的趋势下，自动驾驶供应商如何保持自己的核心竞争力？

张林：作为Tier 1，首先我们具备全栈的能力，同时我们又秉持着开放的心态。针对某些和用户体验相关度较高的领域，主机厂会希望自己去参与和布局。

但另一方面，我也非常认同主机厂的核心关注点还是在于产品的竞争力、品牌的独特性以及更好的产品体验。自研只是一个手段，根据自身能力，主机厂会调节它要做什么、不做什么。

我们能否为消费者带来更好的体验，以及能不能给出合适的价格，让消费者愿意买单？无论是Tier1还是主机厂，这些都是作为企业需要达到的目标。

唐锐：定义自己的竞争力，我觉得还是始终需要将用户体验和以用户体验为导向的创新作为企业发展的战略。纵目始终在思考，如何通过技术本身的进步来提升我们在低速自动驾驶领域的用户体验。

我们最重要的竞争力在于创新，在于针对用户体验的产品持续迭代升级，以及在于这一过程中创造出来的真正对驾驶员、对消费者有意义、有价值的东西。只要有这些竞争力，我相信对于跟主机厂之间怎么去合作总归可以找到一个平衡点。因为我们最终的目的是一致的，也就是为消费者创造价值，让出行变得更有效率、更安全。

今天大家都在沿着不同的路径去攀登自动驾驶这座“珠穆朗玛峰”，当达到某一个点后回过身来往四周一看，你会发现总归会有一些幸存者偏差。每一家都有自己的商业逻辑，每一家也有自己独特的竞争优势。整体来看这是良性的竞争，在推动这个行业变得更好。

车路协同仍面临难题

盖世汽车：智能驾驶除了单车感知这一方面，还有另外一条路径车路协同。车路协同能否弥补现有单车感知的不足？V2X量产落地还需要哪些方面的完善？

朱西产：单车智能如今已经在高速道路上被用户广泛使用，但在城市路况中，由于行人和自行车的意图很难判断，加上路口容易出现遮挡，智能驾驶在城市道路中使用还是稍显不足。而在一个路口中，四个摄像头的视角范围就足以覆盖这个路口的所有车道，从而消除感知盲区。得益于5G通讯，监控摄像头能变成智能摄像头，将路端信息传送给车辆。

另外，从德国已经批准实施的自动驾驶汽车道路交通安全法来看，无人系统真正进入运营需要有后平台监管。上述自动驾驶汽车道路交通安全法强调，远程遥控驾驶是无人驾驶落地的必备条件，在无人驾驶汽车不能执行自动驾驶的情况下，技术监督员要远程通过遥控的方式让车脱困，不能停在路上。

因此无论是出于城市道路中“鬼探头”的难题，还是从后平台监管的角度而言，要真正实现城市道路中自动驾驶、无人驾驶的落地，还是要靠V2X。

然而，现在的车路协同仍面临着不少技术难题。路端感知的可靠性较弱，通讯的可靠性也不足。且自动驾驶系统通常在100毫秒左右做出一次控制决策，5G通讯虽已实现150毫秒左右的短时延，但仍旧无法达到车路协同60至70毫秒时延的要求。另外，一个5G基站只能覆盖300米左右的范围，布局一个区域会带来巨大费用。

当以上技术问题解决后，又会面临着商业模式上的难题。V2X接口分为PC5和Uu接口。通讯供应商虽能收取Uu接口的流量费，但PC5的信息以广播形式发送，车辆可以免费收到信息，那么通讯供应商该如何赚钱？前期巨大的投入难以收回，整车厂、道路和通讯平台的经营方也难以共享商业成果。

总结以上，智能网联是一个美好的愿景。在后平台监管、路端支持下，无人驾驶在城市道路中从技术角度是可以实现的。但是面临着除了技术难题以外，其规模化还面临着更大的商业模式的问题。

自动驾驶落地前，市场格局如何改变？

盖世汽车：在真正的自动驾驶落地之前，市场的格局会发生什么样的变化？整车设计、道路场景要求甚至是高清地图这些基础设施会如何变化？

李贸祥：商业的本质就是如何去降本增效，实现效率最大化。所以在现阶段一定是单车智能为主，只有单车智能到了一定的量，从整个城市交通建设的角度出发，发现效率不高甚至是浪费的情况下，再在基础设施中做车路协同的布局、分发，将运算单元分发在路端进行整体效率的优化和匹配。

一种新的商业模式在慢慢产生的过程中可能会替掉一部分原来的产品、功能，最终这是一个新功能增加的过程。当所有的功能都增加完毕，自动驾驶落地，行业还需要继续研究：原来的供应方式是否最有效？是否能产生其他方式，把相关的产品、算力重新进行分发匹配，直到效率最大化？创新的本质，就是在不断向前滚动的过程中拥抱一切新东西。

从哪个方向出发大家能够做到效率最高、实现降本增效，这是所有商业模式中我们最关注的点。在自动驾驶领域所有方向正一起发生，而不分谁先谁后。当然只有单车智能先发展起来，后面才会有基础设施的空间。如果同时把基础设施发展至冗余，结果发现并没有那么多车能够用，其实也是一种浪费。

唐锐：首先还是得依靠单车智能去跑通绝大部分的场景。由于单车上技术的进化也会比较快，随着技术的快速迭代，前期对基础设施的大举投资可能会变成无效的投入。

我们在做AVP的时候，也遇到过车感为主，还是场感为主的问题。如果在停车场里装上激光雷达，就可以在停车场让车变得非常“笨”。博世在17年就做过类似的技术，让车辆通过接受场端的指令完成AVP，但如果要将这项技术扩展至多个停车场，需要投入的成本是非常惊人的，且有可能会变成浪费。

但场端也确实能传达一些额外的信息，例如停车场里的Corner case，以及一些视距之外的车位信息等。当我们单车的智能跑到一定阶段后，再加上场端的一些信息，能让AVP为用户带来更多安心、便利。

人机将长期共驾，量产化数据反哺成关键

盖世汽车：人机共驾的阶段还会持续多久？

张林：我认为自动驾驶完全落地这个最美好的愿景还需要很长时间去达到。

从商业化角度考虑，现在整个行业、市场、资本方在L4的维度正逐渐面向相对简单的ODD去落地，我们能看到L4在矿山、园区、港口、环卫等场景的落地比Robotaxi要快不少。尽管如此，要实现商业化，自动驾驶还是需要很长时间去打磨成更成熟的技术，我们在从ADAS往高阶自动驾驶走的过程中对这一点也深有体会。

未来大量新车会交付到消费者手里，我们供应商想做的就是解决效率问题，也就是在安全的前提下，从A点到B点能实现效率最高，让消费者有更好的体验。

在辅助驾驶在往高阶自动驾驶发展的过程中，让人完全脱离共驾，目前来看是相当具有挑战的。既然人机将长期共驾，怎么让人机成为更加有机的一体？这意味着人对车的能力界限越来越清楚，反过来也需要车对人的需求和愿望了解得越来越透彻。这一互动的过程就是人机合一，目前来看我觉得现在才是刚刚开始，另外汽车的电子电气架构集中化、行泊一体等趋势也才刚刚开始。未来五年到十年，将是增长空间非常大的一段时期。

未来，人机共驾在中国很重要的一个实现路径是通过车企和Tier 1开放和深入的合作，让好用的产品尽快交付给市场，同时通过我们的技术闭环实现量产化数据的反哺，从而实现更好的智驾体验。