背景：大部分車企和科技企業都計劃在2019～2020年推出L3級自動駕駛，例如“廣汽新能源計劃在2019年推出L3級自動駕駛量產車型；百度Apollo和小鵬汽車計劃在2020年推出L3級別的自動駕駛汽車；奇瑞爭取在2019年底和2020年完成功能開發，實現L3級自動駕駛汽車量產”等等，但也有企業如車和家提出跨過L3，直接做L2.5和L4，還有Waymo和通用也是直接做L4。因為L3是一種有限條件下的自動駕駛，一方面讓駕駛員開車更輕松，但同時又要求駕駛者隨時從放松的狀態馬上切換到注意力集中的狀態來處理突發狀況，一旦發生事故權責也很難界定。

結合實際的用車場景和需求、技術進展，自動駕駛發展路徑到底會如何演進？企業該如何應對？

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2018 年 10 月 26 日 到 10 月 27 日，由蘇州高鐵新城管理委員會主辦，雷鋒網&新智駕（微信公眾號：AI-Drive）、數域承辦、上海交通工程學會協辦的全球智能駕駛峰會將在蘇州相城舉行。 圍繞當下智能駕駛的熱點話題——如何打造智能汽車、智能駕駛關鍵技術應用以及智能駕駛核心傳感器應用等，超過 30 位智能駕駛領域的學術大師、技術專家、企業代表等將分享自己的觀點，探尋智能駕駛產業的未來與可能性。

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2018年對于自動駕駛行業來說是里程碑式的，在崇尚科技方面，美國幾個自動駕駛的巨頭都紛紛組建獨立的自動駕駛運營公司。

?福特汽車將為其自動駕駛汽車業務創建一個單獨的公司Ford Autonomous Vehicles LLC，并正在尋求外部投資者。福特計劃在2030年之前對其投資40億美元，包括去年向Argo AI宣布的10億美元投資，預計2021年推出自動駕駛汽車。

?今年5月份，通用汽車將其自動駕駛部門Cruise Automation進行了類似獨立化的運作，而軟銀愿景基金將向通用汽車自動駕駛部門Cruise Automation投資22.5億美元，占有19.6%的股份。

?Google把Waymo獨立運行，將會組成美國三大自動駕駛公司的格局，獨立運行的三大自動駕駛公司將肩負著美國汽車產業進入自動駕駛產業運營的步伐。

如下圖所示：

圖1 北美地區的自動駕駛的完整體系的公司

第一部分 汽車企業的自動駕駛規劃

如果我們更深層次羅列一下整個自動駕駛方面汽車公司的計劃，都是相當激進的。總的來說，從L3以上的層級，各個汽車公司都把自動駕駛作為未來汽車發展的科技樹來點的，這些宣布的實現或者量產，更多的是從培養工程能力、做技術儲備角度來做的。

如以下表格所示：

表1 各個車企的目標

以通用汽車為例，以10億美元的價格收購了位于舊金山的一家名為Cruise Automation的小型軟件公司（致力于研發無人駕駛技術），將利用這次收購將補足自己在無人駕駛上的技術空缺，從而將幫助通用在無人駕駛汽車領域中贏得一席之地。事實上，這樣一來就分成了兩條線，原來基于L2不斷迭代升級的Super Cruise是一個分支

輔助駕駛原有的工程團隊是采用漸進式路徑進行開發的，在之前的積累上，開發了L2級別的駕駛輔助系統Super Cruise超級巡航，在自身的體系下，當時叫的是CSAV2, Comprehensive Safety and Adaptive Vehicle 2。Super Cruise是由自適應巡航系統、藍線保持系統、以及駕駛員注意力保持系統三部分構成。

圖2 原有L2的演進是有極限的

另一個分支給予Cruise CEO Kyle Vogt足夠的自主能力和影響力，不僅能保持原有的獨立的運作機制，也能輕松獲得汽車設計和底層架構，Cruise的工程師可以與通用工程師密切合作，通用汽車向政府請求批準，明年開始生產沒有方向盤或踏板的改裝Bolt。按照未來的形態，基于Bolt的開發也是一個暫時的狀態，最終的自動駕駛車輛將會以SAV的形式出現。如下圖所示，是按照共享的運營模式，設計出來符合要求的電動車輛，從而把電動汽車與自動駕駛，充分發揮運營模式的優勢。

圖3 Cruise Automation在引入軟銀投資以后獨立性更強了

第二部分 場景和服務的考慮

從交通和復雜的地理緯度來考慮問題更合適，我們需要給自動駕駛系統予以一定的限制，才能有除了測試場之外一個相對明確的目標。這個明確的目標可以指引這個公司在一個方向上去迭代自身的系統，把相關的內容做細，而不是追求一個很全的很的系統。目前能夠發揮現有系統的技術能力和效用的是在限定場景下實現的。所以我們看到，往L2往上走，往地理緯度的城市復雜道路段很難做，這就根據這里的需求來做服務。而把L2和接近L3的輔助駕駛功能限制在Geo 3和Geo4的維度。

圖4自動駕駛所考慮的限定場景分析

谷歌旗下的 Waymo 正式拿到美國首個商業自動駕駛打車服務執照，2018年1月，亞利桑那交通部正式批準 Waymo 的交通網絡公司地位。拿到執照后，Waymo 的自動駕駛版克萊斯勒 Pacifica 就展開商業的用車服務，能在亞利桑那接送乘客了，用戶可通過手機應用或網站叫車。在自動駕駛的領域里面，可以分區域去對比技術和實施者聯盟。在整個陣營里面，美國這邊的思路總體是直接采用全棧的自動駕駛技術，把車輛集成之后通過打車服務推向市場。歐洲總體是偏向于演進的技術，日韓處在跟隨期；中國這里是幾個具體往前推，在硅谷為支撐點也是往前進行。基于出發點不同，自動駕駛落地的時間和應用的節奏也會出現大的差異。目前來看，以美國技術公司主導的技術方向會操作更快一些。在未來的技術分工中包含：

?Layer 5: 內容和服務提供商Content & Services Provider

?Layer 4: 移動服務提供商 Mobility Provider

?Layer 3: 車隊運營者 Fleet Operator

?Layer 2: 整車企業Automotive OEM

?Layer 1: 自動駕駛系統提供商 Self-Driving System Provider

整車企業做自動駕駛，開發高階的自動駕駛的軟件和相關聯的聯盟，最終的目的是要能夠成里自己的子公司，進入第一層核心層自動駕駛系統提供商，然后根據自身的影響力去整合車輛制造，往后端的車隊運營和移動服務的提供商開始滲透。

而高科技公司，如Waymo，則嘗試從第一層開始往上走，與美國汽車經銷商AutoNation達成了協議，由他們來管理和維護自己的自動駕駛車隊。把位于鳳凰城克萊斯勒的Pacifica自動駕駛車隊外包給了安飛士巴吉進行維護，提供車隊提供常規換油、存放以及清潔等服務。車輛制造，則是從FCA和捷豹路虎購買車輛進行改裝。

不同的商業部署模式對公司的建立自動駕駛的相關內容也完全不同，如下圖所示在2018~2019年部署相關的自動駕駛服務，哪怕是小范圍的都需要集中在駕駛里程和城市環境&駕駛工況上做很多的積累。這也是Waymo和GM在自動駕駛里程和測試車隊上面比較領先的原因。通過這個階段的優化，在2018年開始兩家都會在一定范圍內展開商業運營。從這個層面來看，需要有政府的運營許可，開了這個頭以后，接下來的路徑會相對更為清晰。這方面Waymo跑得更快：

?Waymo與初創保險公司Trov建立合作，為自動駕駛保駕護航；Trov將為使用Waymo無人駕駛服務的乘客提供各項商業保險，包括財務損失險、行程延誤險、醫療費用報銷等項目。

第三部分 中國這邊的情況

中國的特殊情況，包括大量的老齡和無駕照人口，為通過自動駕駛滿足私享出行創造出強勁的需求。政府也有動力推廣自動駕駛汽車，考慮到這將帶來顯而易見的好處，如緩解城市交通擁堵以及減少污染。 自動駕駛出租車運營成本或將遠低于當前的按需出行服務，而到2030年中國的自動駕駛出租車總收入或達到當前的新車銷售水平。中國的道路安全現狀遠不如發達國家。政府將智能網聯汽車視作提升道路安全的一個重要途徑。中國的駕照普及率在主要國家中最低。人口的迅速老化和老年撫養比的上升催生了對私享出行的需求，而專職司機供應將受到限制。

未來10余年的時間里自動駕駛技術將為大眾市場所接受。到 2030 年，自動駕駛各生態系統將實現 1.3-2.8 萬億美元的總收入。中國在自動駕駛出租車市場和自動駕駛相關收入中分別占 35%和 25%的份額，多重因素的共同作用將令自動駕駛在中國市場的吸引力提升，同時也將提高中國在自動駕駛競賽中的競爭力。這些因素包括：

1）中國人口日趨老齡化且無駕照人口占比高；

2）道路交通事故率高；

3）超大型城市存在擁堵和污染問題；

4）中國政府有較為積極的戰略；

5）監管環境寬松；

6）公眾樂于接受新技術；

7）通信基礎設施優良；

8）相關企業反應快，資本市場看重創新

從車輛來看，未來隨著電動汽車的綜合成本攤銷，在每公里的運行中，其成本節約還是很明顯的。而自動駕駛系統則取代了司機的人力成本，未來自動駕駛移動出行服務能夠達到耕低的成本。按照信息整合模式的自動駕駛出租車將提供一種更經濟和體驗更好的出行服務。

從技術層面來看，不同的整合者的競爭將在工程設計、測試驗證和軟硬件設計層面展開。不同層級的公司，都在向投資者和公眾闡明未來的技術進展的預期。說實話，隨著Waymo進入中國，中國車企也和其他汽車企業一樣宣布202X年能達到L3或者L4沒有太大的意義，需要根據國內的實際的情況來調整技術儲備和運營實踐結合的路子。確定誰是開發主體，構建核心的軟件和系統整合能力，盡量把國內能用上的技術培養起來。這塊的國外技術，很難買回來。

目前的技術路線之爭，主要是基于激光雷達的自動駕駛系統和基于攝像頭的自動駕駛系統，一條較高硬件成本和一條較低硬件成本在實踐中不斷的競爭和比較，這對于芯片、算法和系統的整合和測試能力要求比較高。

?激光雷達：基于激光，在縱向與橫向分辨率均較高，擅于區分物體（區分寬度和高度）

?攝像頭 ：利用攝像頭創建車輛周邊環境的圖像，之后利用高級算法對環境和潛在障礙物做出解析。 能夠辨識環境并對物體做出分類，能計算物體的尺寸。

圖5 自動駕駛是感知和計算平臺在車輛的整合過程

小結：自動駕駛在中國國內不好做，現在都處在建立測試設施、在傳感器和相關的芯片技術上做嘗試階段，但是中國對于自動駕駛技術的需求還是很迫切的。在當下的環境里面，如何破局是最難的。