自动驾驶大规模商用正当时?

创投圈
2022
04/05
20:13
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此前,作为国内首批自动驾驶商业化试点企业,百度于去年 8 月份正式上线了自动驾驶出行服务平台 " 萝卜快跑 "。

这不仅仅是百度自动驾驶商业化战略的首次落地,更是国内首个进行提供付费服务尝试的自动驾驶出行品牌,对于整个出行赛道而言,意义之重大不言而喻。经过小半年的运营后,截至 2021 年第四季度,萝卜快跑的载人订单量已经达到了 21.3 万单,更是打通了深圳、山西阳泉等多个城市。

而与百度同一时间开启商业化收费运营试点的小马智行,也在今年 2 月份完成了 D 轮融资的首次交割,企业估值也上涨了 65%,达到 85 亿美元。

由此,知名研究机构中信证券更是大胆预测,自动驾驶有极大的可能,将成为新能源汽车之后,下一个具有万亿市场宽度的潜力赛道。

只不过,在鲜花、掌声和数不尽的赞誉声之外,诸如此类的疑惑也不断萦绕在许多人心头——尚且没有真正迈过 L3 门槛的自动驾驶,真的已经到达可以大规模商用的阶段了吗?

L3 尚未普及,自动驾驶年轻依旧

根据 SAE 美国汽车工程师学会的分级标准,自动驾驶技术从 L0 至 L5,共分为 6 个级别。从简单配备自动紧急制动、各类危险警告功能的 L0,到初步为驾驶员提供转向、制动、加速等控制功能的 L1 和 L2,严格来讲都只是 " 智能驾驶辅助 "。

而作为区分开自动驾驶和驾驶辅助的分水岭,L3 级自动化技术,也只能在满足特定条件的前提下实现自动行驶。而且车辆仍然离不开驾驶员的配合,在行驶过程中,也还是以人工干涉为主。

一旦迈过 L3 的门槛进入 L4,虽说仍然对驾驶环境存在需求限制,但已经摆脱了对驾驶员的依赖,甚至从这一阶段开始,踏板和方向盘就可以从车辆上移除了。若是再进一步到达 L5,自动驾驶就没有了限制,属于是任何场景都可以放心使用,且具有高智能、高互动能力的汽车机器人了。

百度的区域无人出租车,可以看做是 L4 自动驾驶技术的一种具体表现形式。只是基于安全、舆论等方面的多重考虑,目前阶段仍然配备有应对紧急状况的安全驾驶员,所以严格来讲更像是 L3 级后期的技术应用,也被称作 L3+。

纵观目前全球范围内的新能源汽车,能够实现 L3 级自动驾驶功能的凤毛麟角。即便业内人士普遍认为 2022 年将成为 L3 自动驾驶量产元年,但至少在当前阶段,大多数都还处于 L2.5、L2.9 之类 L2 级后期阶段,更有不少车企甚至连 L1 都无法实现。

预计在 2022 年量产搭载 L3 级自动驾驶系统 DrivePilotL3 汽车产品的梅赛德斯奔驰,也才在去年成为全球首个获 UN-R157 认证的汽车企业。诸如宝马、现代等国际传统车企,同样处在即将量产 L3 级别车型的临界点上,排除用以测试和获取资格的时间,真正实现量产 L3 或许还有不短的路要走。

相比之下,国内近些年涌现的新能源车企,依靠自身技术的积累,大都拥有了相对完善的 L3 级技术,并且已然瞄准 L4 级高阶自动驾驶规模化进行量产准备。只是此类话语往往集中于宣传上的噱头,实际来说,至少在未来两年内,能够实现 L3 量产、甚至 L4 落地的企业,仍然只是为数不多的一小部分。

再加上目前供应链下游普遍存在的芯片短缺,以及疫情大环境下,全球上游代工厂也普遍产能不足,想要研发对软硬件需求都极为苛刻的自动驾驶,难度可想而知。短时间内,L2+ 和 L3+,或许才是自动驾驶市场普遍的水准。

而且除了产能和研发能力的限制,配套设备和技术体系的相对滞后,也会阻碍自动驾驶的大规模量产。比如激光雷达、主控电脑、传感器、摄像头等等自动驾驶基础性能结构,现阶段也存在着种种疑惑,类似于激光雷达会否是智商税、摄像头是否侵犯车主隐私、自动驾驶是否安全等等,都在不断增强消费群体对陌生科技的恐慌。

即便不考虑技术层面的问题,虽然百度的区域无人出租车已经证明了其商业可行性,但仍然仅限于一线城市的部分地区。想要推广到全城范围,亦或是从一线城市逐渐下沉,都是很漫长的过程,也离不开对整个社会环境的长期培育。

在车智驾看来,在乘用车领域,自动驾驶仍然处于非常年轻的初期阶段。就像是早上五点钟的太阳,尽管潜力非凡,但距离如日中天的辉煌,还差了许多时间的积累,想要大规模商用还为时过早。

当然了,在乘用车之外,自动驾驶技术还拥有非常广阔的细分市场。目前的技术级别,会否能够在其它领域 " 提前 " 开花结果?

细分市场,能否承载大规模商用?

在这个 L2 级自动驾驶功能刚刚进入市场普及期的阶段,根据自动驾驶场景对速度的需求,大概可以用低速和高速的区别,对相关商用场景进行归类。

低速领域,多为封闭园区、社区、港口等环境下的货品配送,以及无人环卫等场景固定,且功能需求相对专业的应用。而高速范畴之中,大多以日常用车、无人出租车、智能物流卡车等,场景物理宽度更广阔,需求也更复杂的种类为主。

其中,封闭环境中的物流配送,主要体现为无人配送机器人、无人快递车、无人机外卖等等。这些由京东、阿里等龙头科技企业推动的自动驾驶细分市场,在疫情最初爆发的时期,就已经投入实际使用,并取得了极好的市场反馈。

而在目前自动驾驶企业所涉足的细分市场中,公认最具潜力的主流发展方向,莫过于无人环卫、无人出租车、智能物流卡车和自动泊车。

随着中国城镇化增长率不断提升,以及环卫工人老龄化严重等问题,无人环卫车的市场需求正在不断扩大。各地政府基于卫生安全和市貌建设的需要,也相继出台政策来支持无人环卫的商业化落地。

现如今,已然吸引了无数企业进军无人环卫领域。目前较为知名的,有类似于仙途智能、酷哇机器人等,以 L4 级自动驾驶技术切入赛道的企业;深兰科技、希迪智驾等,致力于人工智能研发与应用的公司;高仙机器人、赛特智能等,以服务机器人产品为主的技术驱动型企业。翻看天眼查,已然有 1424 家企业登录在案,其中不乏知名企业的身影。

尽管速度有高低之分,但是对于性能和算力的需求而言,二者之间并没有太多差别。所需要面对的都是较为复杂的动态作业环境,高感知、高 AI、高算力也都是不可缺少的关键。

如果一定要有所区分,那就是应用场景面积更广、线程更长的高速自动驾驶细分市场,借以承载技术应用的载体,造价、维护成本要更为昂贵,同时所涉及的安全风险也更加明显。而且高速自动驾驶在更高的投资回报之外,其准入门槛也变得更高,目前赛道中的玩家还是以各大车企和出行企业为主。

无人出租车领域,除了目前领先于行业的百度和小马智行,2019 年就已经在广州进行无人出租车安全测试的文远知行,也是不容忽视的玩家。而且不仅是乘用车,类似于无人小巴车、无人轻轨等泛用于城市场景的公众交通工具,也是相关企业避不开的战场。

同样是更多针对 ToC 市场的无人泊车,主要用于解决家用车日常使用过程中的需求痛点,有着极大的市场潜力。目前,文远知行、宇通、雷诺日产、小米、广汽等企业,在相关层面都已经有了实际的落地尝试,尤其是在 IOT 物联网生态环境逐步完善后,低速特征明显的自动泊车功能,正在成为智能汽车常驻的功能。

而解决 ToB 需求的智能物流卡车,由于国家还没有开放主要道路上的无人重卡测试,目前无人卡车主要应用于轻量型卡车,并且也仍处于在港口、物流园区等专属场景之中。介乎于低速和高速之间的无人卡车,主要解决的是长短途运输中,司机的安全以及人力成本问题,

只不过,尽管理论上 L4 级自动驾驶技术才是智能物流卡车的核心基础,但在政策、市场环境等多方面影响下,L2+ 级别的自动驾驶已然开始落地。已经应用于汽车辅助自动驾驶领域的北斗导航,或许就是最好的证明。

毫无疑问,自动驾驶相关细分市场都拥有不容忽视的市场潜力,而且处于普及阶段的 L2 级自动驾驶技术,看似已经满足部分行业的商用前提。但是,车智驾认为,且不论 L3 级量产逐步临近,即将引发的的产业变革,从最基础的商业逻辑而言,现在并不是自动驾驶进行大规模商用,最好的时机。

营收承压,安全隐患不容忽视

任何科技的商业化落地,都离不开最基本的商业逻辑,也就是关于成本和营收的讨论。在庞大的市场潜力下,自动驾驶相关企业或许不用过于担心营收数据,但成本多少,却是个难以忽视的问题。

自动驾驶作为足以跨越产业结构的技术类型,其研发难度可想而知。赌上整个公司未来 All In AI 的百度,从 2017 年坚持到现在,以无数资金、时间,和错失无数风口为代价,才换来了 Apollo 智能系统,以及成为整个行业中最早实现 L4 级自动驾驶技术商业化落地企业的可能性。

即便如此,由于基础环节的欠缺,百度无人出租车也只是展露了 L3+ 的技术水平。或许等到 2025 年,搭载高通下一个 " 算力天花板 " 高性能芯片,以及高度定制化智能座舱平台的集度汽车量产,才能真正将积攒多年的技术力全面变现。

行业中大多数困于,并且可能长期困于,无法摆脱人力干涉的 L2 级自动驾驶技术的企业,单单只是自动驾驶的研发压力,就足以严重挤压掉整个企业的利润空间。比如百度 2021 年第三季度的研发费用就超过了 62 亿元,对中小企业而言,这几乎是天文数字。

换言之,在市场普遍处于 L2 的阶段,自动驾驶相关行业的盈利状况,不小一部分都是行走于亏损边缘的薄利多销,如果没有足够的资金和技术支持,大多数企业或许都要止步于此了。真正想要盈利,或许还要等待 L3 级自动驾驶驾驶完成对市场的培育后,在 L4 市场提升整体营收。

此外,在现有科技的基础上,实现自动驾驶与否,最核心的问题还是交通安全。然而事实上,不仅在测试环节中自动驾驶车辆保持着不低的事故率,单看近期,特斯拉、蔚来、理想、小鹏等智能车型,都发生过因自动驾驶导致的交通事故。

驾驶安全并不是表格上冷冰冰的数字,尽管自动驾驶并不等同于 100% 安全的零事故,但至少现阶段的事故频率,并没有达到自动驾驶真正该有的标准。保障不了最基本的安全,大规模商用自然也就无从说起。

再加上,自动驾驶需要大量的数据采集和场景反馈,离不开全程联网。无论是道路信号源,还是车载 WIFI,都很有可能成为网络黑客的攻击对象。驾驶场景中自动系统失控意味着什么,想来所有人都很清楚。

综合目前的市场环境,车智驾编辑团队判断,虽然现阶段自动驾驶已经开始证明自身商业化的前景和可行性,但想要大规模商用,可能还需要等待 L4 级自动驾驶技术的推广,以及网络信息安全建设的完善才行。

在此之前,还是先做好培育市场的工作吧。

来源:媒体

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