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自动驾驶大迁徙:从L4到L2的降维之战 | 甲子光年
作者:赵健 2022-06-20

渐进式自动驾驶路线的胜利。


作者 | 赵健

编辑 | 刘景丰


去年年初,特斯拉和Waymo曾发生过一次口水战。

时任Waymo CEO的John Krafik在接受德国《经理人》杂志专访时表示:“特斯拉还算不上Waymo的竞争对手,因为特斯拉做的是辅助驾驶系统,而非无人驾驶系统。”Waymo认为,辅助驾驶系统的能力与无人驾驶系统相差甚远。

很快,特斯拉CEO马斯克发文回应:“震惊!特斯拉的AI硬件和软件比Waymo的都要好。”

自动驾驶大迁徙:从L4到L2的降维之战 | 甲子光年


这场争论的核心,正是延续多年的关于自动驾驶的路线之争:渐进式VS跨越式。特斯拉代表的是渐进式路线,主张从L1、L2、L3状态的“人机共驾”逐渐过渡到L4的无人驾驶,而Waymo代表的跨越式路线,直接以L4的无人驾驶为目标进行研发。

原本两种路线井水不犯河水,各有各的目标客户——渐进式路线的客户为主机厂,跨越式路线面向新兴的智慧出行服务商,比如Robotaxi公司。

但最近两年,由于Robotaxi公司在商业化进程上的前景不够明朗,一场L4自动驾驶企业降维做L2的迁徙之旅正在轮番上演。

近期,就有两家L4的自动驾驶公司前后脚推出了“降维”产品:原本聚焦在Robobus领域的轻舟智航,推出了面向主机厂的前装量产解决方案,以Robotaxi起家的文远知行则是获得博世投资,将联合开展应用于乘用车的L2-L3级自动驾驶软件的开发。

这是一场L4自动驾驶在技术上对L2的降维打击,还是L4企业对L2的集体倒戈?在路线收敛之际,自动驾驶的新格局是什么?


1.降维一直都在,但这次有点不同


自动驾驶的降维有两重含义。

第一层降维,是场景复杂度的降维。

之所以有“降维”的概念,是因为自动驾驶维度足够多。通过载人、载物、低速、高速等不同场景分类,自动驾驶可以分为出租车、卡车、环卫、巴士、港口等多个等场景。

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这些应用场景的终极目的在于通过“AI司机”替代逐渐短缺的劳动力,因此都可以归为L4的范畴,即无人驾驶。

其中,Robotaxi由于面对的道路路况最复杂、技术要求最高,从而成为自动驾驶众多落地场景中的明珠。早期最受市场关注的自动驾驶公司也主要聚集于此,文远知行、小马智行等国内头部公司在资本市场上融资超过10亿美元。

去年,文远知行CEO韩旭提出过一个降维打击的理论:“未来谁掌握真正的自动驾驶平台化技术,谁就是王者。拥有这种强大技术能力的自动驾驶公司,是可以实施降维打击的。”韩旭表示,今天做低速、慢速物流园区的企业,很有可能在未来3-5年内被一个强大的、占据战略市场的L4级自动驾驶公司降维打击。

过去两年,这种降维确实在频繁上演。如果我们盘点一下Robotaxi企业的业务范围,会发现这些企业的业务范畴早就超出了Robotaxi的范畴,他们开始向卡车、巴士、物流配送等场景渗透。

第二层降维,则是一个跨度更大、赛道更宽的扩展,也是当下自动驾驶赛道的新变量,即面向主机厂提供L2的量产解决方案。

L2并不追求替代人类司机,而是为人类司机提供帮助,因此也被称为ADAS——高级辅助驾驶,包含了数十项功能。

自动驾驶大迁徙:从L4到L2的降维之战 | 甲子光年

数据来自德邦证券

由于L4与L2两者存在较大的差异,因此过去很少有L4自动驾驶公司跨界。

轻舟智航联合创始人、CTO侯聪告诉「甲子光年」,Robotaxi针对的道路场景主要是城市道路,虽然传统的L2有少量针对城区道路设计的功能,比如TJA(交通拥堵辅助),但更多的是针对高速公路场景去设计的,比如ACC、LCC、自主变道等功能。因此,两者在道路场景的算法设计上天然存在不同。

第二个不同是传感器。由于高速道路的场景比较规整、单一,不需要识别红绿灯、人车交互等复杂场景,因为对传感器的要求不高,甚至1个摄像头+1个毫米波雷达就能搞定(1V1R方案)。但在Robotaxi的解决方案中,离不开大算力计算平台和激光雷达。

不同的技术要求意味着跨界存在一定的门槛。

当然还有一个更重要的商业因素,就是L2级的ADAS市场,在过去是一片红海,几乎被国际大厂所垄断。

根据高工智能汽车研究院数据,2020年国内新车ADAS系统供应商中,年搭载量超过百万套级别的有博世、大陆、电装和安波福,仅这四家Tier1所占份额就超过市场总量的八成。

此外,还有雨后春笋般崛起的渐进式自动驾驶路线的创业公司,留给L4企业的机会并不多了。

如果说Robotaxi玩家在L4领域属于拓荒的航海家,比拼的是扩张的速度和效率,那么到了L2领域,就变成一个毫无经验的挑战者。

不过,市场的变化总是波云诡谲。过去几年一直被商业化难题缠身的Robotaxi终于等来了一个L4与L2交汇的契机。


2.技术与商业的双重推动


L4公司降维有商业因素的考量。

从过去几年的实践来看,Robotaxi的商业化之路就像攀登珠峰,很多企业正处在“望山跑死马”的尴尬处境。

前华为智能汽车智能驾驶产品总监苏箐曾表示:“现阶段做Robotaxi的企业都得完蛋。Robotaxi是结果而不是商业目标,中国市场打车体验已经很好,自动驾驶并不会让这个体验更好。”

在商业模式上,如何平衡主机厂、运营商与自动驾驶公司的利益分配目前还不够明朗。再加上法律的限制与成本,Robotaxi的商业化仍处在黎明前的黑夜。

即使是Robotaxi的领头羊Waymo也遭遇了类似的问题。Waymo估值最高曾达到1750亿美元,但如今已经缩水到几百亿美元。

如今,通过降维L2为主机厂提供量产解决方案,成为这类厂商推动商业化的重要契机。

L4降维L2的第一个契机,在于车企对其辅助驾驶能力日益增长的需求,即从L2向L2+过渡。L2+称为“导航辅助驾驶”,车辆可以在驾驶员监控状态下自行完成从A点到B点的感知、决策与规划。

对于L2+功能,不同的车企有不同的命名方式,特斯拉、理想汽车称之为NOA,小鹏汽车称之为NGP,蔚来汽车称之为NOP,毫末智行称之为NOH。

2019年,特斯拉率先推出高速路段NOA功能,蔚来、小鹏、理想三家快速跟进,分别2020年10月、2021年1月、2021年9月推出。此后,新上市车型的NOA功能成了智能驾驶的热门配置。

城市NOA是继高速NOA之后,各家车企对“智能化”比拼的下一个主战场,将在今年下半年开始陆续上线。

轻舟智航联合创始人、CTO侯聪表示,相比道路规整的高速场景,城市场景涉及红绿灯识别、人车交互、交通标志、道路施工等大量复杂场景,要想实现一个良好体验的L2+功能,对传感器的要求很高,与Robotaxi非常接近。

因此,车企对于与Robotaxi场景接近的城市NOA能力的需求,就是L4公司看到的市场机遇。

这是一个新兴的市场需求。L2及以下的ADAS采用的是分布式架构,而L2+以上的NOA都是域控制器的路线。因此即便是有丰富量产经验的传统L2厂商,与L4公司也站在几乎同一个起跑线。

所以我们也看到,像博世、大陆这样的一线Tier1厂商,在高阶智能驾驶领域选择的是在国内投资。除了博世投资文远知行、Momenta,大陆也投资了魔视智能。

有了市场机遇,还得有实现的能力。L4降维L2的第二个契机,在于自动驾驶成本的降低。

前几年,改装一辆Robotaxi车辆需要多少钱?这个数字可能高达百万元。滴滴自动驾驶公司COO孟醒曾介绍,滴滴的自动驾驶车辆安装了近20个传感器,其中包括1个64线激光雷达、2个16线激光雷达、7个摄像头以及毫米波雷达和超声波雷达,一辆车的造价在100万元以上。

这样高昂的配置显然无法大规模量产。但最近几年,硬件层面的“摩尔定律”开始生效,情况已经大为改观,私家车的配置开始渐渐与Robotaxi趋同。

一方面,Robotaxi在努力为自己“瘦身”。2021年6月,百度发布的第五代无人出租车成本为48万元,为业内的三分之一;12月,元戎启行发布自动驾驶解决方案成本低于1万美元;今年5月18日,轻舟智航发布其第四代量产车规级自动驾驶方案,量产成本低至1万元人民币。

另一方面,大算力计算平台、激光雷达不再是Robotaxi的专有产品,转而飞入寻常车企。2022年被称作激光雷达量产元年,蔚来ET7、小鹏P7、威马M7、智己L7等搭载激光雷达的车型将会陆续上市。

对于L4的自动驾驶公司来说,技术与成本已经不再是降维L2的门槛,其低成本、高性能的量产解决方案将有机会进入主机厂的视线之中。

此时,当市场窗口开启,降维做L2的产品就成为L4自动驾驶公司商业落地“顺水推舟”的一步。

而且,此时入局,其实已经不算早了。


3.最后的时间窗口


由于在Robotaxi场景积累了大量的算法能力、数据闭环能力,因此L4降维做L2,存在一定的技术优势。

比如,轻舟智航针对数据闭环提出了自动驾驶超级工厂的方法论,并将其产品化,推出轻舟矩阵,包含了底层数据的存储、可视化、管理、测试、验证、训练、仿真等一整套能力。

不过,技术或许并非这场降维之战中的胜负手,而是很多企业提到的工程化能力与量产经验。

工程化能力既要满足车规级要求,比如安全性、可靠性,又要满足低功耗、低成本的要求。对于没有多少量产经验的L4公司来说,可能需要补一补课。

智能驾驶公司MINIEYE表示:“L2或者说L2++不是只有一套系统,比如说我们给客户做了一套L2++的项目,这一个项目里有13个功能,其中可能只有2~3个功能是L2以上的,剩下的都是一些L1、L2的功能。客户对L2++的需求,不会只是L2++那个级别的几个功能,而是一整套完整、成熟的系统。因为都有那么多传感器了,AEB、ACC、TJA、TJP等等,高阶低阶的功能都是需要的。”

在这种情况下,主机厂对选择一家从来没有合作过的供应商,会有极大的顾虑,而有量产交付经验的L2公司则更容易取得主机厂的信任。

不过,轻舟智航表示,他们在工程化的能力上并不差。轻舟智航很早就基于可量产的较低算力的计算平台进行开发,通过大量的仿真测试工具、编译器技术、道路测试设计等提高工程化能力的要求,此外还有嵌入式平台的移植、工具链的开发等,都会严格按照行业标准去规范代码质量。

其次则是时间窗口的挑战。相比在今年才宣布转型的文远知行、轻舟智航,最早一批降维做L2产品的自动驾驶公司已经尝到了甜头。

宏景智驾是转型较早的一家。成立之初,宏景智驾也是定位L4,并在2018年做好了Robotaxi的样车准备推向市场,但是发现无论法规还是市场接受度还是有非常大的限制。

于是,宏景智驾转向了L2、L2+的量产项目,并在过去三年小有成绩。据宏景智驾表示,去年其在中国品牌L2+ ADAS市场占有率为27.2%,最知名的主机厂客户为2021款理想ONE的Tier1供应商。

也有的公司开始两条腿走路,比如Momenta与百度,既有L2的量产辅助驾驶解决方案,同时也在做Robotaxi的布局。

Momenta的量产辅助驾驶业务获得了上汽智己等主机厂的订单。去年12月,比亚迪也与Momenta达成合作,组建合资公司迪派智行,共同打造高等级智能驾驶解决方案。

一开始Momenta的路线在自动驾驶领域还属于小众路线,但经过两年的发展,Momenta逐渐走到了聚光灯下,不仅拿到了车企订单,还拿到了上汽、通用、奔驰、丰田等车企的投资,累计融资超过10亿美元。

与车企合作需要一定的时间周期。从今年下半年开始,一些L2+的量产车型就会陆续上市,这些合作通常都在一两年前就已经敲定,转型越早的公司先发优势就会越大。

随着越来越多的自动驾驶公司加入L2的阵营,渐进式路线成为了大家更能接受的路径。不过这还远远没有结束。服务主机厂的过程中,从需求确认、功能展示、定点、量产,每一步都要花费大量的时间和精力。

量产,将是接下来考验自动驾驶公司的一场新征程。


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