|
作者：路東 編輯：清風
出品：壹DU財經 近來，特斯拉“剎車門”、蔚來汽車“NOP車禍”等事件的出現，讓公眾對于汽車自動駕駛產生質疑。而在“2021百度世界大會”上，百度一口氣發(fā)布了Apollo“汽車機器人”與無人車出行品牌“蘿卜快跑”，又讓公眾和行業(yè)對無人駕駛重燃了希望。
汽車從誕生至今已有一百多年，但最近十年來，這個傳統(tǒng)的行業(yè)在工業(yè)生產、物流運輸、社會服務等諸多領域都迎來一波智能化、無人化的改造。其中，融合了5G、芯片、傳感器、AI人工智能等科技的汽車自動駕駛，正在成為左右這個行業(yè)未來發(fā)展趨勢和格局的“勝負手”。就目前而言，如何應對自動駕駛這一全新發(fā)展命題，具備不同基因的廠商采用了不用的策略。但總體來說有三大類：他們是保守的傳統(tǒng)主機廠，激進的造車新勢力以及布局更廣泛的生態(tài)整合勢力。 我們可以先看看，傳統(tǒng)主機廠商在自動駕駛方面，都已經做出了什么樣的成績？目前已經在量產銷售階段的車型包括奧迪A8，特斯拉Model 系列，凱迪拉克CT6、寶馬7系和奔馳S級，基本都是豪華品牌的中大型轎車產品。可以看出，對于自動駕駛，傳統(tǒng)主機廠更注重于如何在現有科技和成本下，將自動駕駛產品落地并銷售。通過堆砌更多的傳感器和設備，來提升車輛環(huán)境感知能力，以期提高自動駕駛的安全性。這種策略的偏向是基于傳統(tǒng)主機廠有深厚的造車實力和汽車底層邏輯控制權。它們的優(yōu)勢在于掌握汽車研發(fā)、生產制造、銷售及售后服務的全鏈條產業(yè)，能夠從汽車研發(fā)和控制的底層邏輯出發(fā)。劣勢在于企業(yè)發(fā)展慣性和謹慎，對于新技術和新趨勢的投入不足，在智能汽車、新能源汽車和自動駕駛等汽車未來發(fā)展方向方面，呈現出落后的趨勢。“一個新硬件的裝車，成為車規(guī)級的零部件，需要的是北至漠河，南抵海南島；在高寒高溫高濕環(huán)境不停的進行極限測試，通過這些測試，是成為大規(guī)模裝車零部件的基礎，這種很長的測試周期，在保證了車輛安全性之外，確實會在產品進度上比那些新品牌要慢很多?！币晃婚L期從事車輛測試的主機廠員工發(fā)出了這樣的感慨。以蔚來、小鵬為代表的造車新勢力，它們的快速崛起是基于中國完善的汽車產業(yè)和工業(yè)體系，以及自身互聯(lián)網行業(yè)快速開發(fā)迭代的架構優(yōu)勢。互聯(lián)網基因讓他們具備完善的軟件開發(fā)、測試能力。豐富的軟件開發(fā)經驗和強大的人才儲備，讓他們能更早地實現自動駕駛產品方案的落地。
這種能力讓造車新勢力們在智能汽車、自動駕駛等領域已經領先傳統(tǒng)車企半個身位。但是，我們也要看到，過于激進的營銷方式和對新技術過度追求的冒進，讓造車新勢力的汽車產品在實際使用中暴露出越來越多的問題。相比toC場景中過多的不可預知狀況，很多的toB場景正在成為很多造車新勢力們的試煉場。投身物流配送自動駕駛貨車的京東、美團；入局自動駕駛大巴的百度、商湯等。相較于無限復雜的toC場景，很多toB場景中對于自動駕駛更友好，是自動駕駛“刷經驗”的捷徑。在人工智能突破性進展遙遙無期的當下，優(yōu)秀的自動駕駛產品是必然要基于現實路況的“無限窮舉”，而toB場景的應用就是這樣一個良好的途徑。在經歷了初期質疑和看衰之后，百度Apollo在Robotaxi、無人駕駛大巴等商用場景的部署，已經積累了千萬公里級別的測試里程數據，這些數據會被場景化歸納，形成場景庫體系。通過在這些應用場景中回收數據的規(guī)?；鲩L，進而反哺Apollo平臺，形成自動駕駛生態(tài)迭代升級的閉環(huán)。自動駕駛是一個涉及硬件、軟件、云計算、人工智能、高精度地圖、車輛研發(fā)/測試的大生態(tài)。任何一項能力的缺失都會造成“木桶效應”，即最短板的能力將決定你產品的水平上限。因此，擁有軟硬件生態(tài)整合能力的玩家，或許能夠成為率先觸摸高階自動駕駛臨界點的角色。
目前，以華為、百度、禾多科技為代表的自動駕駛生態(tài)整合勢力，它們所能提供的是一個從底層算法、硬件研發(fā)、方案設計到落地產品的全鏈條能力。這種從底層技術到現實場景打通的模式，它們通過在資金和人力方面的持續(xù)投入，已經獲取了足夠多的路測里程和足夠復雜的行駛路況數據；實現“算法——數據——算法”的迭代循環(huán)進化。我們以百度為例，從上圖的布局可以看出百度走了一條“全面發(fā)展”的生態(tài)整合之路。沿著這條路徑，百度已經推出一些頗具亮點的應用產品，例如百度Apollo系統(tǒng)能夠依托百度的高精度地圖信息，結合車輛自身定位位置，對前方道路信息做出準確預判，實現了不單純依賴視覺方案或雷達方案的路況環(huán)境采集，體現出生態(tài)整合能力對自動駕駛的高效賦能。近期，德國ARD電視臺上映一部紀錄片，翻譯過來是《自動駕駛汽車的未來—它們在發(fā)生事故時如何決策》，紀錄片只有22分鐘，但探討的問題卻非常引人深思。短片中描述了目前全世界的自動駕駛研究大潮。雖然我們還遠沒有實現無人駕駛，但大多數人都承認，這是大勢所趨，未來自動駕駛取代人類駕駛只是時間問題。
而就當前的情況來看，自動駕駛更像是一個交通出行領域的“核聚變反應堆”，你不僅需要基礎材料學的積累，在核物理、能源、電磁學等方面都需要完整的能力。與此同理的是自動駕駛是一個需要全鏈條共同進步才能實現的目標，這不僅包括智能化的汽車、算力、技術、芯片等，更需要交通環(huán)境、智能停車、高精度地圖等領域全面的智能化，才能夠實現自動駕駛所描繪的更安全、高效的未來出行藍圖。在【壹du財經】看來，與保守的傳統(tǒng)主機廠和激進造車新勢力相比，能力更完善、布局更完整的生態(tài)整合勢力們，更有可能成為自動駕駛世界的“踹門者”。圖片來源于公開網絡，侵刪。 
|
