自動駕駛大遷徙：從L4到L2的降維之戰｜甲子光年

漸進式自動駕駛路線的勝利。

作者 | 趙健

編輯 | 劉景豐

去年年初，特斯拉和Waymo曾發生過一次口水戰。

時任Waymo CEO的John Krafik在接受德國《經理人》雜誌專訪時表示：“特斯拉還算不上Waymo的競爭對手，因為特斯拉做的是輔助駕駛系統，而非無人駕駛系統。”Waymo認為，輔助駕駛系統的能力與無人駕駛系統相差甚遠。

很快，特斯拉CEO馬斯克發文迴應：“震驚！特斯拉的AI硬體和軟體比Waymo的都要好。”

這場爭論的核心，正是延續多年的關於自動駕駛的路線之爭：漸進式VS跨越式。特斯拉代表的是漸進式路線，主張從L1、L2、L3狀態的“人機共駕”逐漸過渡到L4的無人駕駛，而Waymo代表的跨越式路線，直接以L4的無人駕駛為目標進行研發。

原本兩種路線井水不犯河水，各有各的目標客戶——漸進式路線的客戶為主機廠，跨越式路線面向新興的智慧出行服務商，比如Robotaxi公司。

但最近兩年，由於Robotaxi公司在商業化程序上的前景不夠明朗，一場L4自動駕駛企業降維做L2的遷徙之旅正在輪番上演。

近期，就有兩家L4的自動駕駛公司前後腳推出了“降維”產品：原本聚焦在Robobus領域的輕舟智航，推出了面向主機廠的前裝量產解決方案，以Robotaxi起家的文遠知行則是獲得博世投資，將聯合開展應用於乘用車的L2-L3級自動駕駛軟體的開發。

這是一場L4自動駕駛在技術上對L2的降維打擊，還是L4企業對L2的集體倒戈？在路線收斂之際，自動駕駛的新格局是什麼？

1.降維一直都在，但這次有點不同

自動駕駛的降維有兩重含義。

第一層降維，是場景複雜度的降維。

之所以有“降維”的概念，是因為自動駕駛維度足夠多。透過載人、載物、低速、高速等不同場景分類，自動駕駛可以分為計程車、卡車、環衛、巴士、港口等多個等場景。

這些應用場景的終極目的在於透過“AI司機”替代逐漸短缺的勞動力，因此都可以歸為L4的範疇，即無人駕駛。

其中，Robotaxi由於面對的道路路況最複雜、技術要求最高，從而成為自動駕駛眾多落地場景中的明珠。早期最受市場關注的自動駕駛公司也主要聚集於此，文遠知行、小馬智行等國內頭部公司在資本市場上融資超過10億美元。

去年，文遠知行CEO韓旭提出過一個降維打擊的理論：“未來誰掌握真正的自動駕駛平臺化技術，誰就是王者。擁有這種強大技術能力的自動駕駛公司，是可以實施降維打擊的。”韓旭表示，今天做低速、慢速物流園區的企業，很有可能在未來3-5年內被一個強大的、佔據戰略市場的L4級自動駕駛公司降維打擊。

過去兩年，這種降維確實在頻繁上演。如果我們盤點一下Robotaxi企業的業務範圍，會發現這些企業的業務範疇早就超出了Robotaxi的範疇，他們開始向卡車、巴士、物流配送等場景滲透。

第二層降維，則是一個跨度更大、賽道更寬的擴充套件，也是當下自動駕駛賽道的新變數，即面向主機廠提供L2的量產解決方案。

L2並不追求替代人類司機，而是為人類司機提供幫助，因此也被稱為ADAS——高階輔助駕駛，包含了數十項功能。

資料來自德邦證券

由於L4與L2兩者存在較大的差異，因此過去很少有L4自動駕駛公司跨界。

輕舟智航聯合創始人、CTO侯聰告訴「甲子光年」，Robotaxi針對的道路場景主要是城市道路，雖然傳統的L2有少量針對城區道路設計的功能，比如TJA（交通擁堵輔助），但更多的是針對高速公路場景去設計的，比如ACC、LCC、自主變道等功能。因此，兩者在道路場景的演算法設計上天然存在不同。

第二個不同是感測器。由於高速道路的場景比較規整、單一，不需要識別紅綠燈、人車互動等複雜場景，因為對感測器的要求不高，甚至1個攝像頭+1個毫米波雷達就能搞定（1V1R方案）。但在Robotaxi的解決方案中，離不開大算力計算平臺和鐳射雷達。

不同的技術要求意味著跨界存在一定的門檻。

當然還有一個更重要的商業因素，就是L2級的ADAS市場，在過去是一片紅海，幾乎被國際大廠所壟斷。

根據高工智慧汽車研究院資料，2020年國內新車ADAS系統供應商中，年搭載量超過百萬套級別的有博世、大陸、電裝和安波福，僅這四家Tier1所佔份額就超過市場總量的八成。

此外，還有雨後春筍般崛起的漸進式自動駕駛路線的創業公司，留給L4企業的機會並不多了。

如果說Robotaxi玩家在L4領域屬於拓荒的航海家，比拼的是擴張的速度和效率，那麼到了L2領域，就變成一個毫無經驗的挑戰者。

不過，市場的變化總是波雲詭譎。過去幾年一直被商業化難題纏身的Robotaxi終於等來了一個L4與L2交匯的契機。

1.降維一直都在，但這次有點不同

L4公司降維有商業因素的考量。

從過去幾年的實踐來看，Robotaxi的商業化之路就像攀登珠峰，很多企業正處在“望山跑死馬”的尷尬處境。

前華為智慧汽車智慧駕駛產品總監蘇箐曾表示：“現階段做Robotaxi的企業都得完蛋。Robotaxi是結果而不是商業目標，中國市場打車體驗已經很好，自動駕駛並不會讓這個體驗更好。”

在商業模式上，如何平衡主機廠、運營商與自動駕駛公司的利益分配目前還不夠明朗。再加上法律的限制與成本，Robotaxi的商業化仍處在黎明前的黑夜。

即使是Robotaxi的領頭羊Waymo也遭遇了類似的問題。Waymo估值最高曾達到1750億美元，但如今已經縮水到幾百億美元。

如今，透過降維L2為主機廠提供量產解決方案，成為這類廠商推動商業化的重要契機。

2.技術與商業的雙重推動

L2+稱為“導航輔助駕駛”，車輛可以在駕駛員監控狀態下自行完成從A點到B點的感知、決策與規劃。

對於L2+功能，不同的車企有不同的命名方式，特斯拉、理想汽車稱之為NOA，小鵬汽車稱之為NGP，蔚來汽車稱之為NOP，毫末智行稱之為NOH。

2019年，特斯拉率先推出高速路段NOA功能，蔚來、小鵬、理想三家快速跟進，分別2020年10月、2021年1月、2021年9月推出。此後，新上市車型的NOA功能成了智慧駕駛的熱門配置。

城市NOA是繼高速NOA之後，各家車企對“智慧化”比拼的下一個主戰場，將在今年下半年開始陸續上線。

輕舟智航聯合創始人、CTO侯聰表示，相比道路規整的高速場景，城市場景涉及紅綠燈識別、人車互動、交通標誌、道路施工等大量複雜場景，要想實現一個良好體驗的L2+功能，對感測器的要求很高，與Robotaxi非常接近。

2.技術與商業的雙重推動

這是一個新興的市場需求。L2及以下的ADAS採用的是分散式架構，而L2+以上的NOA都是域控制器的路線。因此即便是有豐富量產經驗的傳統L2廠商，與L4公司也站在幾乎同一個起跑線。

所以我們也看到，像博世、大陸這樣的一線Tier1廠商，在高階智慧駕駛領域選擇的是在國內投資。除了博世投資文遠知行、Momenta，大陸也投資了魔視智慧。

L4降維L2的第一個契機，在於車企對其輔助駕駛能力日益增長的需求，即從L2向L2+過渡。

因此，車企對於與Robotaxi場景接近的城市NOA能力的需求，就是L4公司看到的市場機遇。

有了市場機遇，還得有實現

前幾年，改裝一輛Robotaxi車輛需要多少錢？這個數字可能高達百萬元。滴滴自動駕駛公司COO孟醒曾介紹，滴滴的自動駕駛車輛安裝了近20個感測器，其中包括1個64線鐳射雷達、2個16線鐳射雷達、7個攝像頭以及毫米波雷達和超聲波雷達，一輛車的造價在100萬元以上。

這樣高昂的配置顯然無法大規模量產。但最近幾年，硬體層面的“摩爾定律”開始生效，情況已經大為改觀，私家車的配置開始漸漸與Robotaxi趨同。

一方面，Robotaxi在努力為自己“瘦身”。2021年6月，百度釋出的第五代無人計程車成本為48萬元，為業內的三分之一；12月，元戎啟行釋出自動駕駛解決方案成本低於1萬美元；今年5月18日，輕舟智航釋出其第四代量產車規級自動駕駛方案，量產成本低至1萬元人民幣。

另一方面，大算力計算平臺、鐳射雷達不再是Robotaxi的專有產品，轉而飛入尋常車企。2022年被稱作鐳射雷達量產元年，蔚來ET7、小鵬P7、威馬M7、智己L7等搭載鐳射雷達的車型將會陸續上市。

對於L4的自動駕駛公司來說，技術與成本已經不再是降維L2的門檻，其低成本、高效能的量產解決方案將有機會進入主機廠的視線之中。

此時，當市場視窗開啟，降維做L2的產品就成為L4自動駕駛公司商業落地“順水推舟”的一步。

而且，此時入局，其實已經不算早了。

的能力

由於在Robotaxi場景積累了大量的演算法能力、資料閉環能力，因此L4降維做L2，存在一定的技術優勢。

比如，輕舟智航針對資料閉環提出了自動駕駛超級工廠的方法論，並將其產品化，推出輕舟矩陣，包含了底層資料的儲存、視覺化、管理、測試、驗證、訓練、模擬等一整套能力。

不過，技術或許並非這場降維之戰中的勝負手，而是很多企業提到的工程化能力與量產經驗。

工程化能力既要滿足車規級要求，比如安全性、可靠性，又要滿足低功耗、低成本的要求。對於沒有多少量產經驗的L4公司來說，可能需要補一補課。

智慧駕駛公司MINIEYE表示：“L2或者說L2++不是隻有一套系統，比如說我們給客戶做了一套L2++的專案，這一個專案裡有13個功能，其中可能只有2~3個功能是L2以上的，剩下的都是一些L1、L2的功能。客戶對L2++的需求，不會只是L2++那個級別的幾個功能，而是一整套完整、成熟的系統。因為都有那麼多感測器了，AEB、ACC、TJA、TJP等等，高階低階的功能都是需要的。”

在這種情況下，主機廠對選擇一家從來沒有合作過的供應商，會有極大的顧慮，而有量產交付經驗的L2公司則更容易取得主機廠的信任。

不過，輕舟智航表示，他們在工程化的能力上並不差。輕舟智航很早就基於可量產的較低算力的計算平臺進行開發，透過大量的模擬測試工具、編譯器技術、道路測試設計等提高工程化能力的要求，此外還有嵌入式平臺的移植、工具鏈的開發等，都會嚴格按照行業標準去規範程式碼質量。

其次則是時間視窗的挑戰。相比在今年才宣佈轉型的文遠知行、輕舟智航，最早一批降維做L2產品的自動駕駛公司已經嚐到了甜頭。

宏景智駕是轉型較早的一家。成立之初，宏景智駕也是定位L4，並在2018年做好了Robotaxi的樣車準備推向市場，但是發現無論法規還是市場接受度還是有非常大的限制。

於是，宏景智駕轉向了L2、L2+的量產專案，並在過去三年小有成績。據宏景智駕表示，去年其在中國品牌L2+ ADAS市場佔有率為27。2%，最知名的主機廠客戶為2021款理想ONE的Tier1供應商。

也有的公司開始兩條腿走路，比如Momenta與百度，既有L2的量產輔助駕駛解決方案，同時也在做Robotaxi的佈局。

Momenta的量產輔助駕駛業務獲得了上汽智己等主機廠的訂單。去年12月，比亞迪（002594）也與Momenta達成合作，組建合資公司迪派智行，共同打造高等級智慧駕駛解決方案。

一開始Momenta的路線在自動駕駛領域還屬於小眾路線，但經過兩年的發展，Momenta逐漸走到了聚光燈下，不僅拿到了車企訂單，還拿到了上汽、通用、賓士、豐田等車企的投資，累計融資超過10億美元。

與車企合作需要一定的時間週期。從今年下半年開始，一些L2+的量產車型就會陸續上市，這些合作通常都在一兩年前就已經敲定，轉型越早的公司先發優勢就會越大。

隨著越來越多的自動駕駛公司加入L2的陣營，漸進式路線成為了大家更能接受的路徑。不過這還遠遠沒有結束。服務主機廠的過程中，從需求確認、功能展示、定點、量產，每一步都要花費大量的時間和精力。

量產，將是接下來考驗自動駕駛公司的一場新徵程。

END。

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