盤點 BAT 走過的自動駕駛之路。

2018 年眼看步入尾聲，在這一年中，自動駕駛行業進一步褪去了表面的浮夸，轉而在技術的沉淀與落地之路上越走越遠。在總結 2017 年行業趨勢之時，我們就提到了汽車行業的一個關鍵詞：「務實」。這個理念到了 2018 年得到了進一步的延續，車企堅信：自動駕駛不能一步到位，而是要步步為營。

秉承這個理念，已經有越來越多的市售車型開始搭載 L2 及 L2．5 駕駛輔助技術，車企將這些新型技術視為重振車市的強心劑，這對于自動駕駛行業的發展和普及無疑是件好事。在汽車與科技結合日漸緊密的今天，汽車行業的轉型自然離不開發展自動駕駛技術的一眾互聯網科技公司，而在這個「務實」的大環境下，一直將智能汽車視為下一個互聯網戰場的 BAT 也將在自動駕駛領域形成一條新賽道。與互聯網行業以軟件產品為主的體系不同，自動駕駛行業更要注重軟件與硬件的結合，并且還要嚴格遵循汽車供應鏈的安全標準和產業體系。因此我們可以看到 BAT 中與車廠對接最早且有最深 toB 服務模式的百度在這條自動駕駛的賽道上一路領先，而另外兩家則在百度之后以自己的方式相繼入局。本文中，我們就將分別梳理這三家中國互聯網巨頭的自動駕駛戰略，并會具體分析百度在自動駕駛領域為何會奠定如今的優勢。

BAT 的自動駕駛戰略

百度：自動駕駛的技術解決方案平臺

百度的 Apollo 可以說是中國互聯網公司在自動駕駛領域內的一面旗幟，不管是從平臺規模還是行業影響力目前都是 BAT 當中最大的。Apollo 獲得的認可主要來自于車企和政府兩方面。在車企上，截至目前，加入 Apollo 生態的合作企業已經達到 133 家（包括車企、供應商、自動駕駛創業公司、研究機構等等），于今年新加入的車企包括寶馬、奔馳、比亞迪、WEY、沃爾沃等。政府方面，百度在今年已經與北京、福建省平潭縣、湖南省長沙市、廣東發改委等當地政府和機關達成合作，截至目前，Apollo 在全國共獲得的有效自動駕駛路測牌照數量已經達到了 46 張。

在產品規劃上，Apollo 已經形成了從 L3 至 L4／L5，再到車聯網／智慧交通的產業布局：

L3方面 ，百度的解決方案主要包括包括自動泊車和高速公路自動駕駛（Apollo Pilot），主要面向車廠和共享出行公司。2018 年 5 月 24 日，百度與盼達用車在重慶啟動國內首次自動駕駛共享汽車試運營。所使用的 6 臺車便搭載了百度的 Valet－Parking 自動泊車方案。而其高速公路自動駕駛方案則采用了攝像頭與毫米波雷達融合的方案，主要面向國產的主流車型，目前已經與奇瑞和比亞迪等自主品牌達成合作，預計在 2020 年可以量產落地。

L4／L5方面 ，百度則與眾多車廠、商用車公司合作，針對特定場景的自動駕駛應用進行研發。2018 年 7 月初的百度 Create 大會，百度宣布其與金龍合作的 L4 級別自動駕駛巴士「阿波龍」正式量產下線，在北京的海淀公園中，這款巴士已經可以供公眾體驗。在商用車領域，Apollo 已全面覆蓋無人車商用的三大場景——接駁、物流、環衛。而在乘用車領域，今年 11 月，百度與一汽以及長沙市人民政府達成合作，計劃將于 2019 年在長沙落地 L4 級別的自動駕駛量產乘用車，主要用于出行服務的試點運營。

車聯網／智慧城市： 首先在前裝車聯網領域，百度擁有小度車載 OS、疲勞駕駛監測等模塊，基于百度小度車載 OS 深度定制的車聯網系統，將于明年率先在奇瑞的高端品牌 EXEED 的首款量產產品上落地。而在智慧城市和 V2X 方面，百度則是將車路協同作為基礎，在今年公布了以 AI 城市和智慧交通為方向的「ACE 計劃」。

而在技術層面，Apollo 也已經來到了 3．0 的時代。

除了最早的高精度地圖、仿真服務等云端技術之外，Apollo 還陸續完善了感知、定位、規劃、控制的軟件與硬件開發平臺。

這里要重點提一下 Apollo 的自動駕駛計算系統 ACU（Apollo Computing Unit），這是百度推出的一套類似于自動駕駛域控制器的計算平臺，包括了三個系列產品：MLOC（高精地位）、MLOP（高精定位＋環境感知）、MLOP2（高精定位＋環境感知＋決策規劃）。它的技術核心為百度的 AI 算法及云服務框架再加上 NVIDIA 的 GPU 芯片。而在此平臺的量產方面，百度已經與德賽西威、聯合電子等 Tier 1 廠商達成合作。在今年的百度 Create 大會上，百度對外透露了其自研的 AI 芯片計劃「昆侖」，此芯片未來或許也會應用在自動駕駛計算系統當中。

ACU 是體現 Apollo 定位和運作模式的最好代表：百度整合自身以及合作伙伴的技術優勢形成方案設計，然后與 Tier 1 合作將方案進行車規級量產，最終再將方案賣給車廠形成落地。可以看到，百度的定位類似于汽車技術的供應商，但是又有所不同，由于自動駕駛的產業鏈很復雜，Apollo 其實在扮演的是一個技術供應商與終端產品落地的對接平臺角色——一方面整合合作伙伴的技術優勢，另一方面再形成定制化方案滿足不同客戶的需求。

對于從垂直到日漸扁平的汽車供應鏈來說，這種模式可以說是順勢而為。不過這也將為百度帶來很大的挑戰：他們在快速發展的過程中需要對接非常多的合作伙伴以及客戶需求，如何平衡好自身資源，服務好客戶并完成項目的順利落地會成為 Apollo 未來發展的關鍵。

阿里：結合自有用戶場景的自動駕駛探索

2016 年時，阿里與上汽合資的斑馬網絡可以說是打響了互聯網企業深度賦能汽車產品的第一槍。但與車聯網領域的風生水起形成反差的是，阿里在自動駕駛領確顯得有些沉寂，除去高德之外，在車廠非常重視的前裝自動駕駛領域，阿里甚至沒有什么明顯的建樹。

今年 9 月份的云棲大會上，阿里公布了其汽車戰略的升級：由車向路延展，利用車路協同技術打造全新的「智能高速公路」。在自動駕駛的眾多技術模塊當中，阿里為何偏偏選擇「車路協同」（也就是 V2X）這套體系作為戰略升級的重點？要知道由于非常依賴基礎設施的迭代與政策的導向，V2X 在各國的普及速度都十分緩慢，最早的先行者美國甚至是在努力了 20 年之后仍然無法大范圍普及。

在我看來，阿里的選擇有兩個主要原因：

1．阿里常用的集團軍式商業體系：聯動集團內部的眾多模塊形成商業矩陣是阿里一貫的打法。這個升級后的車路協同戰略便能夠很好的聯動阿里內部與汽車相關的眾多組織與公司——牽頭者是 AliOS，參與者包括阿里云、達摩院、高德、支付寶、千尋位置、斑馬網絡等等。其中，達摩院的無人車、千尋位置的高精定位、高德的高精地圖等都將成為阿里新汽車戰略的技術保證。在執行時將從云控平臺、智能感知基站、協同計算系統三個層面推進。路側使用達摩院感知基站技術，車的感知與協同計算由 AliOS 構建，云控平臺扮演云端大腦的角色。

2．阿里核心產品在 C 端的使用場景：從電商到物流再到外賣，阿里的互聯網體系中有著太多能夠讓自動駕駛技術落地的潛在用戶場景了。比如最近菜鳥公布的無人物流小車，就是一個阿里體系中使用場景結合自動駕駛的很好例子。這種特定場景下的高級別自動駕駛是非常適合車路協同技術的應用的，因為其并不需要大范圍的對基礎設施進行更新。

可以看到，阿里目前透露的這套自動駕駛戰略的最大挑戰恰恰也就在于落地，不管是車路協同還是物流場景中的無人駕駛，這些距離現階段的前裝汽車供應鏈都比較遙遠，短期之內很難成規模的落地。這也直接導致了阿里在前裝布局上的沉寂。

騰訊：產業投資到自研技術的延申

提起騰訊在汽車領域的布局，首先你就會想起他們的一系列投資，目前在自動駕駛領域，騰訊已經入股了特斯拉、蔚來汽車、威馬汽車，并且投資了硅谷無人車初創公司 ZOOX、硅谷自動駕駛技術創業公司 Drive．ai。

不過自動駕駛的價值體系與互聯網有著很大的不同，單純靠買買買是很難真正讓自己在價值鏈中取得穩固的影響力，要想入局還得需要自身有足夠的技術積累。意識到這一點的騰訊于 2016 年下半年成立了自動駕駛實驗室，開始了自研技術。在這之后的進展包括：

1．2017 年 10 月，騰訊和廣汽集團簽訂戰略合作協議，雙方表示將在車聯網服務、智能駕駛、云平臺、大數據、汽車生態圈、智能網聯汽車營銷和宣傳等領域開展業務合作

2．2017 年 12 月，騰訊自動駕駛實驗室首次透露了騰訊在自動駕駛領域的技術發展路線：1）現階段重點目標為實現 L3 級高級輔助駕駛；2）長遠目標則是實現 L4 和 L5 級完全無人駕駛。

3．2018 年 5 月 14 日，騰訊自動駕駛實驗室宣布獲得了深圳市政府頒發的智能網聯汽車道路測試牌照。

騰訊在自動駕駛領域涉及的模塊包括，人工智能算法、高精度地圖、數據平臺和仿真系統。騰訊的定位與百度類似，都是希望能做自動駕駛的技術供應商，但是后知后覺的他們起步時間要晚于百度約兩年左右，因此現在的技術覆蓋面以及達成的具體合作都要少于百度的 Apollo 平臺。

百度的優勢究竟在哪里？

對于互聯網巨頭來說，自動駕駛的核心價值在于用戶的使用場景以及所產生的數據，因為這些資源未來會成為發展云服務和智慧 AI 產品的核心競爭力。不過，汽車行業的高準入門檻也使得互聯網企業「入局自動駕駛產業」成為了一件并不那么容易的事情。

正如本文開頭所說的那樣，汽車企業已經越來越務實了，沒有硬件產品的落地，那么用戶場景和數據就根本無從談起。因此 BAT 如果想在現階段在自動駕駛領域內扎穩腳跟，就必須要與汽車供應鏈形成深度對接，利用供應鏈日漸扁平的機會，將自身在軟件、云服務和地圖等方面的優勢整合為汽車行業能夠落地的解決方案。

從這個角度來看，目前在 BAT 當中，百度的競爭優勢無疑是最大的。這其中主要包括了三點：

1．團隊基因優勢：相較于阿里與騰訊，百度的團隊具有更強的 toB 技術供應商基因，從最早的百度 Carlife，再到如今的 Apollo，百度一直在不斷地與汽車行業打交道。在這個過程中，他們已經逐漸適應了汽車廠商的語言體系以及需求邏輯。因此，Apollo 才能夠在自身定位上與汽車供應鏈形成接軌，畢竟互聯網公司的技術再好，也得讓車廠能夠拿去用才有實際價值。

2．開放平臺優勢：結合 Apollo 眾多合作伙伴，突出平臺開放的優勢。面對國內初創企業，百度可以整合眾多新型的解決方案。面對國內自主車企，Apollo 可以幫助彌補他們在自動駕駛端到端技術理解上的短板。而面對國際傳統汽車巨頭，Apollo 可以幫助他們實現自動駕駛技術體系的「本土化」落地。在這一點上，百度的體量和政府資源發揮了很重要的作用，因為自動駕駛領域的價值鏈很長，又與本土政策息息相關。

3．技術先發優勢：為了為滿足自動駕駛領域不同合作伙伴的需求，企業必須要將自己的產品體系進行「模塊化」——暨對不同形式客戶需求都能夠從產品體系中拿出相對應的解決方案，并可以進行相當程度的定制化。在這一點上每一個模塊化的具體落地都需要經過汽車供應鏈眾多安全標準的層層考驗。例如，任何的自動駕駛視覺算法，都需要在車規級硬件平臺和實際道路場景當中得到充足的穩定性驗證才有可能落地，而這所花費的大量時間是很難通過其他手段來趕超。因此百度 Apollo 在這方面所領先的時間就顯得尤為重要。

正是靠著上述的優勢，才得以使得百度在 BAT 的自動駕駛之爭中搶得先機，并實現前裝終端產品的率先落地。而這同時也會為后續環節帶來多米諾骨牌效應，讓百度能夠在實際使用場景與用戶使用數據環節繼續占據先發者的優勢。

對于 BAT 來說，中國的汽車市場用現在時髦的兩個字「真香！」來形容是再適合不過了，不管是用戶、車企還是政策，對于智能駕駛都有著極高的重視和包容度。這給了 BAT 一個入局發揮的絕佳機會，而作為目前的領先者，百度正在用中國速度在自動駕駛的賽道上全速前進，期待他們能夠在賦能汽車行業的道路上更加務實，拿出真正能優化用戶出行體驗的技術解決方案。