近期， ChatGPT的人工智能聊天機器人在全球范圍內大火，人工智能領域也成為了當前的一大熱點，國內二級市場甚至出現了ChatGPT寫的研報。而我們今天要聊的自動駕駛，也算是人工智能的細分領域之一。

新年之后，奔馳、寶馬等國外整車巨頭先后在自動駕駛領域釋放出了一些消息：奔馳獲得了全球首家L3級自動駕駛認證；寶馬L3自動駕駛也會在今年內上線。但老李認為，國內自動駕駛還有很長的路要走，短則三五年，長則十來年。 ? 從ADAS到高階自動駕駛，國內已經發展了近十年，十年來成果豐碩，但自動駕駛技術始終達不到用戶期待的狀態，曾幾何時，資本市場也對自動駕駛給予了較高的期望，但能在這個領域全身而退的資本少之又少。老李今天和大家一起聊聊自動駕駛行業的發展情況，自動駕駛的技術問題，自動駕駛的未來在哪里？?

國內外的進擊

從新四化的角度看，大家都必須承認，中國企業比海外企業要領先很多，當然特斯拉除外，目前，海外企業正在圍繞電動化、智能化、網聯化重點發力，但實際上，中國企業已經在這些領域開展了較多探索。

在今年的CES上，寶馬宣布即將推出L3級自動駕駛，而奔馳也宣布已獲得美國監管部門的批準，在加利福尼亞州和內華達州部署L3 級自動駕駛系統（Drive Pilot 系統），并且奔馳承諾，只要駕駛員在使用Drive Pilot功能時發生車禍，奔馳將承擔相關責任，這是一個巨大的進步。

相比海外企業，過去一年多，國內自動駕駛行業相對冷清，一方面是因為宏觀環境影響了企業投入，另一方面是當前自動駕駛技術并沒有太大的突破，隨著自動駕駛技術發展進入瓶頸期，產業鏈的企業分化已經非常明顯，主要有以下幾類：

第一類是整車企業。比如海外的特斯拉、BBA，中國的蔚小理等等，自動駕駛對這些企業而言，無非是錦上添花的事情。整車企業都有自己的戰略考量，無論自動駕駛技術如何發展，車輛永遠是最重要的組成元素，在行業都無法投入人力、物力的時候，車企的資本優勢就能展現出來，所以整車企業一定是未來自動駕駛行業發展的主要力量。

第二類企業是以華為和百度為代表的綜合解決方案供應商。在去年的“2022百度世界大會”上，百度展示了最新一代的AI技術，正式發布了第六代量產無人車Apollo RT6，率先在“蘿卜快跑”上使用，華為則是醉心于聯合造車，自動駕駛的聲量反而小了很多。

第三類企業則是以地平線為代表的自動駕駛零部件供應商。余凱在行業里提出來一個有名的說法：技術變革的時代，并不是“大魚吃小魚”，而是“快魚吃慢魚”，老李想說的是，不管余凱講的對不對，至少地平線是為數不多在自動駕駛行業能“賺到錢”的企業，所以越來越多的人跑到自動駕駛產業鏈各個環節開始創業……

所以，目前的自動駕駛是分場景的，在相對容易實現的路段，如高速公路上以及車庫等封閉場景，自動駕駛可以對駕駛員進行“輔助”，而高階的自動駕駛技術距離裝車還很遙遠，目前自動駕駛能力只是企業的品牌宣傳策略。

去年11月，工信部印發了《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知(征求意見稿)》，這是行業里第一個正式的關于自動駕駛準入的征求意見，實際上，從政策層面我國一直在推進相關的工作，無奈的是，技術跟不上政策的腳步。

技術制約發展

春節假期，老李和很多非專業的朋友交流，發現大家對電動化、自動駕駛等汽車領域相關話題交流甚多，很多朋友對比亞迪、特斯拉，對ADAS、自動駕駛如數家珍，尤其是自動駕駛，很多朋友的“求知欲”極強。

這背后反應的實際是人們對自動駕駛的憧憬，其實一百年前，行業就講過電動汽車和自動駕駛，但其真正的發展，都是在2010年以后。谷歌在2010年10月宣布正式投入自動駕駛汽車的研發，目標是希望通過改變汽車的使用方式，預防交通事故的發生，并將人們從大量的駕駛時間中解放出來，而后蘋果、特斯拉、通用等一系列企業跟進，而后中國成為了主戰場。

我們一路經歷了十多年來自動駕駛行業的發展，但即便是到了現在的技術水平，自動駕駛仍然有很多難題有待解決，成熟的技術和產品還遠未到來。老李和大家簡單聊聊技術問題。

自動駕駛目前有單車智能自動駕駛和車路協同自動駕駛兩種技術路線。從結論上來說，越來越多車企認為，單車智能自動駕駛更容易從技術層面實現落地，而從政策角度看，更多是給予車路協同自動駕駛支持。

單車智能自動駕駛是我們日常最熟悉的自動駕駛，主要依靠車輛自身的視覺、毫米波雷達、激光雷達等傳感器、計算單元、線控系統進行環境感知、計算決策和控制執行。

單車智能自動駕駛目前主要存在幾個問題，首先是安全問題，很多ADAS功能仍然存在特定場景下應對能力不足和失效的風險。例如針對惡劣天氣、隧道環境、鬼探頭等等，目前的自動駕駛系統都無法完美地解決這些問題；其次是感知的長尾問題，受車端傳感器安裝位置、功能壁壘以及外部場景等因素限制，車輛仍然難以徹底解決準確感知識別和高精度定位問題，這些將是影響其從60%邁向100%的關鍵因素。

相比單車智能自動駕駛，車路協同自動駕駛量產時間還要滯后，雖然新一代車路協同產業的發展伴隨著自動駕駛技術的進步，帶來了新的應用場景和產業活力，但其技術壁壘更高，國內部分專家甚至認為所謂車路協同自動駕駛很可能是偽命題。

目前車路協同自動駕駛處于快速發展階段，同時行業共性問題日趨凸顯，產業面臨著巨大的挑戰，實際上與車路協同、自動駕駛相關聯的核心技術、標準體系、基礎設施、應用服務與安全保障還都處在試點階段。而車路協同自動駕駛涉及到汽車、信息通信、電子電氣、人工智能、控制論等領域的交叉融合，任何一項技術的短板都會影響產品的落地，老李對此持相對保守的觀點。

讓子彈飛一會

很多朋友認為自動駕駛技術是影響未來汽車產業發展的重要因素，但實際上自動駕駛是提高人類生產力的一種技術，隨著自動駕駛技術的成熟和商業化的加速，汽車將不再是從屬于人的駕駛工具，而是提高生產效率，解放人類的關鍵工具，大家在出行過程中的娛樂、社交、消費場景或許可被徹底打開，開辟萬億級市場。

眾所周知，任何工具的應用都要從技術和成本這兩個最基本的原則來分析，只有在技術和成本都具備優勢的情況下，新事物才可能大規模應用。

從技術角度看，現在大家還沒辦法做到100%?的自動駕駛，自動駕駛是一個漸進式過程，無非是大家提到的做到50%或者60%，任何企業現階段都沒有辦法做到完整。

在這個大的技術背景下，一批企業開始去做單一場景的量產，比如L3級高速公路有條件自動駕駛、L4級自主代客泊車、礦區自動駕駛和無人末端配送自動駕駛，但這些都不是自動駕駛的真正量產。

除了技術因素，經濟性也是自動駕駛規模商業化落地必須考慮的現實問題。要實現高階自動駕駛，車載傳感器的數量需要顯著增加，目前 L4 級自動駕駛車輛的硬件設備一般包含6～12 臺攝像頭、3～12 臺毫米波雷達、5 臺以內的激光雷達以及 1～2臺 GNSS/IMU。

以蔚來汽車為例，旗下的ET7搭載了由1顆激光雷達、7顆800萬像素攝像頭，5顆毫米波雷達等33個感知元件組成的NAD自動駕駛系統，與此同時，車型還匹配了一套Adam超算平臺，內部集成了4顆NVIDIA Orin芯片，這些硬件最終都會體現在成本上。

目前國內一級市場對自動駕駛持有相對謹慎的態度，從一級市場的行情看，資本對零部件企業的興趣更大，如同充電樁運營和充電樁制造企業的關系，現階段以地平線為代表的芯片公司更容易獲得投資，而小馬智行等解決方案供應商融資更加困難。 ? 實際上按照投資邏輯，每一項新技術在剛出現的時候期望值都會被無限夸大，但任何一個從0到1發展的產業，往往有兩個瓶頸，一個是技術，一個是錢，在這兩大問題未解決之前，自動駕駛行業很難出現曙光，資本市場也明白這個道理，可以肯定的是，在一級資本未退出之前，自動駕駛的子彈還會一直飛。

編輯：黃飛

bbnoam

?