自動駕駛，越來越像是一個充滿矛盾的綜合體。

　　例如剛剛在11月17日接受采訪時，宣布將推遲公司L4級自動駕駛Trinity項目，并考慮放棄狼堡建廠計劃的大眾汽車新任CEO，又在24日聲稱，“大眾旗下自動駕駛汽車將在2030年成為主流”。

　　據(jù)內(nèi)部人士透露，大眾CEO推遲、放棄自動駕駛相關(guān)項目，是因為看不到L4級自動駕駛商業(yè)落地的可能。而其對2030年的預(yù)期，則是因為認(rèn)可自動駕駛汽車的市場潛力，堅持認(rèn)為自動駕駛領(lǐng)域有著“巨大的利潤和機會”。

　　自相矛盾的觀點闡述，或許只是深陷迷茫的自動駕駛行業(yè)中，冰山一角的縮影。至少從11月初，福特和大眾相繼撤出L4級自動駕駛獨角獸Argo AI，導(dǎo)致Argo AI宣布倒閉后，越來越多的人都開始思考--

　　自動駕駛，真的只是個看得到、吃不著的大餅嗎？

　　一、高投資低回報黑洞，自動駕駛技術(shù)落地艱難

　　其實從技術(shù)的角度來看，理想狀態(tài)下的自動駕駛落地，仍是個非常艱難的任務(wù)。

　　現(xiàn)階段的國內(nèi)外自動駕駛企業(yè)，普遍對外宣傳已經(jīng)掌握L4級自動駕駛技術(shù)，并且在個別車型上已經(jīng)得到有效應(yīng)用。但如果嚴(yán)格按照美國汽車工程師學(xué)會SAE的分級標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)前在售的自動駕駛車型，大多數(shù)或許只能達(dá)到L2級的技術(shù)水平應(yīng)用。

　　即便個別車型理論上可以實現(xiàn)L4級自動駕駛技術(shù)，但受限于芯片算力、智能座艙設(shè)計、路面配套設(shè)施等多方面因素，最終呈現(xiàn)出來的實際駕駛表現(xiàn)，可能也只有L3級的水平。

　　最典型的案例，莫過于從L5跌落L2，曾被嘲諷為“牛皮吹破”的特斯拉。2019年馬斯克在FSD系統(tǒng)發(fā)布時，預(yù)測2020年底將實現(xiàn)完全無人駕駛操作，然而在2020年底被曝光的，特斯拉發(fā)給加州機動車管理局的郵件中，卻主動承認(rèn)了FSD和Autopilot一樣都是L2級自動輔助駕駛系統(tǒng)。

　　之所以如此，是因為在SAE的自動駕駛技術(shù)分級中，從L0至L5共分為6個級別。其中從簡單配備自動緊急制動、各類危險警告功能的L0，到初步為駕駛員提供轉(zhuǎn)向、制動、加速等控制功能的L1和L2，都被定義為“智能駕駛輔助”，而不是真正意義上的“自動駕駛”。

　　之后的L3級自動化技術(shù)，雖然已經(jīng)可以在滿足特定條件的前提下實現(xiàn)自動行駛，成為區(qū)分駕駛輔助和自動駕駛的分水嶺。但這一階段中，車輛行駛過程中，也還是以人工干涉為主。

　　也即是說，L3級只能算作是自動駕駛的基礎(chǔ)門檻。進(jìn)入L4后，盡管仍對駕駛環(huán)境存在需求限制，但基本擺脫了對人工干涉的依賴，甚至從這一階段開始，車輛已經(jīng)不再需要踏板和方向盤。

　　至于最高級別的L5，由于沒有任何使用限制，同時汽車本身也開始具備真正意義上的高智能、高互動能力，或許更像是科幻概念中，具備自主AI的機器人。

　　因此在部分業(yè)內(nèi)人士看來，雖然自動駕駛技術(shù)水平已經(jīng)處于L4級的早期階段。但是在實際應(yīng)用過程中，大部分企業(yè)依舊尚未真正邁過L3級的門檻，部分企業(yè)為了加速落地，也會采用利用L4級技術(shù)降維應(yīng)用到L2級場景的策略。

　　漫長的研發(fā)周期、極高的研發(fā)成本、遙遠(yuǎn)的落地前景，也意味著對資金儲備、投資者信心等現(xiàn)實因素的直接考驗。

　　就像百度曾透露，僅是2020年就投入了超過200億元在自動駕駛的研發(fā)上；小米也在宣布進(jìn)軍智能新能源汽車市場時，給出了首投100億元人民幣，后續(xù)追加100億美元的心理預(yù)期；特斯拉每輛車的研發(fā)成本都在1.9萬元人民幣左右，平均每年投入168億元的研發(fā)費用；走輕資產(chǎn)路線的造車新勢力“蔚小理”，綜合融資額度和頻率來計算，每年的研發(fā)投入也都在30－50億元左右。

　　同時，芯片供應(yīng)短缺、工藝原材料持續(xù)漲價，以及全球上游代工工廠普遍產(chǎn)能不足，嚴(yán)重拖累著自動駕駛大規(guī)模量產(chǎn)的節(jié)奏。再加上傳感器、電池等關(guān)鍵零部件的價格昂貴，智能汽車的單車成本始終無法得到有效控制，導(dǎo)致商業(yè)化落地前景始終不夠明朗，難以走通盈利模式。

　　很長一段時間內(nèi)，自動駕駛都將是一個投資和回報嚴(yán)重不成正比的黑洞。像Argon AI這樣，在主要投資方撤出后無以為繼，直接宣布破產(chǎn)的L4級自動駕駛獨角獸，今后或許也會出現(xiàn)更多。

　　二、自動駕駛寒冬已至，中國市場將成避風(fēng)港？

　　波及全球自動駕駛行業(yè)的寒冬已經(jīng)到來，但在中國市場，或許還能找到一絲溫暖。

　　放眼海外，不僅是剛剛破產(chǎn)的Argon AI，進(jìn)入2022年之后，谷歌旗下Waymo、通用汽車旗下Cruise、英特爾旗下Mobileye、獨角獸Nuro等等第一梯隊自動駕駛企業(yè)，都不同程度出現(xiàn)了裁員、降薪、市值暴跌等情況。

　　而同時期的國內(nèi)自動駕駛企業(yè)，從8月份至今有裁員傳聞的，只有國汽智控、Momenta和小馬智行。除此之外，除了類似于“文遠(yuǎn)知行正加速赴美上市”的謠言四起，整體來看目前國內(nèi)并沒有感受到太大的寒意。

　　其背后，或許是守著全球最大新能源汽車市場，投資者信心更容易維持；也或許是從2021年開始商業(yè)化試點落地的政策，加速著自動駕駛的變現(xiàn)可能。至少在仔細(xì)觀察部分頭部企業(yè)的進(jìn)展和規(guī)劃后，仍可以燃起對未來的期望。

　　例如注重科技沉淀的華為。雖然沒有加入車企之間的激烈內(nèi)卷，但是憑借鴻蒙系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)勢，以及自動駕駛領(lǐng)域的技術(shù)積累，現(xiàn)如今借助智選車的合作模式，已經(jīng)躋身一線自動駕駛企業(yè)的行列。

　　例如2021年4月與賽力斯聯(lián)合發(fā)布的賽力斯智選SF5，以及今年先后開啟交付的M5和M7；5月份被極狐汽車寄予“賣斷貨”期望的阿爾法S華為HI版；號稱是“第一款采用華為智能座艙的燃油車”的北京魔方等等。華為的自動駕駛技術(shù)，已經(jīng)被許多車企視作新能源轉(zhuǎn)型過程中的“捷徑”。

　　盡管隨著奇瑞、江淮等越來越多的車企選擇與華為進(jìn)行合作，市場方面也流傳出華為將中小車企視作“代工廠”的負(fù)面?zhèn)髀?。但無論是變相減小自動駕駛技術(shù)研發(fā)成本，還是為產(chǎn)品賦予更多賣點，華為智選車依舊是許多車企短期內(nèi)的最優(yōu)選擇。

　　而且近段時間中，華為也通過華為云平臺，聯(lián)合眾多自動駕駛上下游企業(yè)，培育開放產(chǎn)業(yè)生態(tài)。這一條基于“人車路云”協(xié)同理論打造的新式產(chǎn)業(yè)鏈，對于自動駕駛的商業(yè)化落地，也提出了另一條可行道路。

　　還有同樣專注硬核科技的百度。單以現(xiàn)階段國內(nèi)自動駕駛商業(yè)化落地的進(jìn)展而言，或許百度是最有希望能夠走通盈利模式的企業(yè)之一。

　　之所以這么推斷，主要是因為百度在2021年就是國內(nèi)首批自動駕駛商業(yè)化試點企業(yè)。旗下的“蘿卜快跑”，不僅是百度自動駕駛商業(yè)化戰(zhàn)略的首次落地，更是國內(nèi)首個進(jìn)行提供付費服務(wù)嘗試的自動駕駛出行品牌。

　　特別是11月21日，北京市發(fā)放了自動駕駛前排無人化通知書，百度成為首批獲準(zhǔn)企業(yè)之一，正式開啟了全無人內(nèi)測。這也是國內(nèi)自動駕駛無人化的第二階段測試，如果能夠順利通過測試，大規(guī)模商業(yè)化的日子或許也就不遠(yuǎn)了。

　　不過，考慮到百度堅定認(rèn)為車路協(xié)同才是自動駕駛的終極目標(biāo)，而實現(xiàn)這一目標(biāo)所要面臨的難度或許要比商業(yè)化落地更難，周期和資金壓力也更大。站在企業(yè)的角度來看，百度可能未必能夠像華為一樣改變當(dāng)下的行業(yè)面貌，但如果這條路能夠走通，未來同樣能夠引領(lǐng)時代的發(fā)展。

　　除去這兩家頭部企業(yè)之外，DMV自動駕駛接管里程全球排名第一的AutoX、同樣取得了前排無人化測試資格的小馬智行、在廣州開發(fā)區(qū)打造全球首個無人駕駛氫能汽車示范區(qū)的文遠(yuǎn)知行等等，都在以各自的方式探尋更多的行業(yè)未來。如果這場寒冬無可避免，或許仍舊充滿活力的中國市場，有希望成為自動駕駛技術(shù)的避風(fēng)港。

　　而且，如果以商業(yè)化為初衷，國內(nèi)市場早已經(jīng)驗證過，自動駕駛的價值，可能還在更多的細(xì)分市場之中。

　　三、自動駕駛的未來，或許不在L5

　　最好的，未必是最適合的。

　　L4級自動駕駛獨角獸們的隕落，或許就是這句話最好的佐證。

　　綜合來看，進(jìn)入2022年之后經(jīng)受挫折的L4級自動駕駛企業(yè)們，所共同的點都是過于追逐“跨越式”的技術(shù)發(fā)展。結(jié)果卻因為技術(shù)高度，已經(jīng)遠(yuǎn)超難當(dāng)下的生產(chǎn)力和配套設(shè)施技術(shù)水平，反而因為“曲高和寡”，難以打通大規(guī)模的商業(yè)化落地。

　　芯片工藝的滯后，使得高級別自動駕駛技術(shù)被算力限制了性能發(fā)揮；算法邏輯的缺漏，導(dǎo)致自動駕駛的安全性能長期受人質(zhì)疑；數(shù)據(jù)積累的不足，延遲了自動駕駛系統(tǒng)的量產(chǎn)規(guī)模；車輛硬件的系統(tǒng)更新速度不匹配，致使自動駕駛功能難以完全實現(xiàn)。

　　就像谷歌旗下Waymo，在研發(fā)過程中直接瞄準(zhǔn)L4級和L5自動駕駛技術(shù)，借助攝像頭與激光雷達(dá)等多傳感器融合的路線，跳過低級別技術(shù)的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)積累，直接實現(xiàn)高級別自動駕駛功能。盡管成為了自動駕駛行業(yè)的領(lǐng)頭羊，但幾年間，最高估值也從1750億美元，直線跌落到300億美元左右。

　　縱觀自動駕駛技術(shù)的未來場景，所有細(xì)分市場中，已經(jīng)得到初步應(yīng)用成果的，大都是L2、L3級別的自動駕駛技術(shù)。某種意義上，自動駕駛技術(shù)之所以仍處于L4級早期階段，并不是技術(shù)研發(fā)的遲緩，而像是當(dāng)前各個產(chǎn)業(yè)的需求已經(jīng)基本得到滿足，對高級技術(shù)沒有太多渴求。

　　就像是無人配送和無人物流，得益于中國市場龐大的消費需求，以及逐漸完善的線上經(jīng)濟邏輯，在國外難以走通的產(chǎn)業(yè)模式，反而在國內(nèi)有更廣的市場前景。

　　例如亞馬遜在今年10月份叫停了運營4年的無人配送車 Scout項目，同時也解散了400人的團隊。對外公布的理由是避障能力差、攝像頭侵犯隱私、用戶體驗差，實際上更多還是因為研發(fā)活動造成的虧損，以及社會環(huán)境造成的無人機器損壞率過高。

　　相比之下，國內(nèi)主要物流服務(wù)提供商們，早已將無人配送視作行業(yè)發(fā)展的必由之路。就像京東早在2016年就推出了無人配送車，今年更是在全國30個城市投入運營了700臺無人車；阿里旗下，主要投放場景集中于各大高校的“小蠻驢”無人快遞機器人，僅是今年雙11前半程，累計運送包裹就超過了200萬件；圓通、極兔、申通、郵政等物流機構(gòu)，也與智梭無人車合作，雙十一期間累計進(jìn)行了35萬件快遞的運輸。

　　諸如此類，各大科技、快遞頭部企業(yè)在末端物流場景中，已經(jīng)基本實現(xiàn)了無人駕駛的落地應(yīng)用。盡管由于安全和技術(shù)的限制，目前還沒有進(jìn)行全國范圍的大規(guī)模普及，但隨著基礎(chǔ)不斷夯實，大規(guī)模商用也只是時間問題。

　　此外，還有無人外賣配送、無人環(huán)衛(wèi)、無人礦車等等細(xì)分市場，都在不斷發(fā)展壯大。對于自動駕駛而言，未來前景如何，或許并不在于是否能夠?qū)崿F(xiàn)L5的終極目標(biāo)，而是如何在適合的階段，選擇適合的技術(shù)。

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