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2022自动驾驶下半场竞争已然开启,效法毫末智行制胜法则已成关键

中华网汽车 原创张旭涛2022 年 06 月 21 日 16 : 12
[ 中华网 行情 ]

2022年,对于中国的自动驾驶行业而言意义非凡。

“2022年将是自动驾驶行业发展最为关键的一年,乘用车辅助驾驶领域的竞争将会正式进入下半场,其他场景的自动驾驶也将正式进入商业化元年。” 在2021 HAOMO AI DAY上,毫末智行董事长张凯曾对2022年自动驾驶技术发展趋势这样预测。伴随着近日毫末智行辅助驾驶系统的用户累计行驶里程突破1000万公里,来自头部自动驾驶企业竞争的加速更证明了这一事实。

据数据显示,自动驾驶赛道自2016年进入爆发期,此后融资不断攀升,其中2021年相关融资更是高达94起,热度在整个汽车出行领域中最高,披露融资金额超过435亿元,同比历史最高;而在这一整年汽车领域超过3亿美元的十余笔大额融资中,自动驾驶及相关赛道更是占据了5席。

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资本对自动驾驶充满热情,但这份热情也并不稳定,只有通过规模化量产,实现商业化落地,自动驾驶企业才能确保自己活下来,并获得资本的持续青睐。由此,我们看到了2022年国内自动驾驶行业的“乱象”,各大自动驾驶企业围绕技术、商业化等发展路线争吵不休,为整个产业的发展带了更多不确定性。但正所谓当局者迷、旁观者清,自动驾驶的制胜法则,在我们看来就隐藏在少数头部自动驾驶企业中。

数据是决定自动驾驶商业化落地的胜负手

商业化落地进度是评判一家自动驾驶企业成功与否的关键,而在整个自动驾驶领域中,数采用渐进式路线的自动驾驶企业进度最快。与跨越式路线试图直接从L2级辅助驾驶进阶到L4级自动驾驶不同,渐进式路线希望通过技术与经验的不断积累,逐步实现从L2级辅助驾驶到L3级有条件的自动驾驶,再到L4级自动驾驶的过渡。

渐进式路线以量产乘用车为平台,这使得其在商业化落地领域具备天然优势。目前,几乎所有汽车企业都在坚定地遵循渐进式发展路线,但平均进度都停留在高速域高速辅助驾驶系统阶段,仅有少数头部自动驾驶企业在今年实现了城市域辅助驾驶系统的落地。

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特斯拉是所有车企&自动驾驶企业中高级辅助驾驶系统商业化落地进度最快的企业。其在2021年7月便正式推出城市域高级辅助驾驶系统FSD 9.0,截至当前版本已迭代至10.11.2。产销方面,特斯拉目前已拥有4座超级工厂,2022预计年产能可达百万台,仅今年第一季度,特斯拉的全球销量就已超过30万台,庞大的车队规模将为其自动驾驶系统提供海量的真实数据,以加速推动自动驾驶技术的迭代。

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长城汽车是国内最具影响力的自主品牌之一,其2022年第一季度的总销量达到了338798台,而在这之中,有6款量产车型的辅助驾驶系统都来自于毫末智行。毫末智行是一家由长城汽车内部孵化而出的自动驾驶企业,依托其量产优势,目前用户累计辅助驾驶行驶里程已经突破1000万公里,除已经推出两款具备高速域辅助驾驶功能的产品HPilot 1.0与HPilot 2.0外,支持城市域辅助驾驶功能的HPilot 3.0也将在今年年内落地。

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早在去年10月,小鹏汽车便在“1024汽车科技日”上高调宣布了XPilot 3.5的信息。据小鹏汽车官方信息显示,XPilot 3.5具备城市域高级辅助驾驶功能,并将在今年实现落地,首款搭载XPilot 3.5的车型将为售价亲民的紧凑型纯电动轿车小鹏P5。此前,受制于产能问题,小鹏汽车曾一度出现供不应求的情况,而在今年小鹏汽车广东肇庆与武汉两座新工厂上线后,小鹏汽车的年设计总产能将有望突破40万台。2022年第一季度,小鹏汽车全球销量共计34819台,这一数据也将随着新工厂和新车型实现再次突破。

在采用渐进式路线的头部自动驾驶企业一路高歌猛进的同时,采用跨越式路线的自动驾驶企业则进展更加缓慢。谷歌Waymo是全球自动驾驶技术的先行者,在确立以跨越式为发展路线、以Robotaxi为主要商业化模式后,Waymo于2017年在美国凤凰城开放了自动驾驶测试与有限的预约试乘项目,并在2019年在旧金山实现了Robotaxi的商业化运营。对比之下,百度Apollo的进度则要快Waymo很多,其在国内拥有超过500台测试车辆,并在国内多地陆续开放运营,但较渐进式路线赛道的玩家依旧是小巫见大巫。

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显而易见的是,与渐进式路线动辄万级起步的车队规模相比,即使是跨越式路线中的头部自动驾驶企业,其车队规模也不过百台;此外,即使是在采用渐进式路线的自动驾驶企业中,车队规模也存在着鲜明的差距,以特斯拉为代表的头部自动驾驶企业具备年产百万台的量产能力,而其以数据驱动自动驾驶平台的底层策略也将与量产能力组成恐怖的搭配,将其与其它自动驾驶企业的迭代速度进一步拉大。

商业化落地能力决定自动驾驶企业能否生存,而对数据是否重视将决定自动驾驶企业能否壮大。

视觉感知为纲,头部自动驾驶企业集体大转型

2021年被业界称作是自动驾驶元年。在这一年中,以“蔚小理”为代表的造车新势力率先将辅助驾驶从L2推到了L2+,而传统车企也紧随其后,高速域辅助驾驶产品在这一年得到了快速普及与大规模落地。

高速域辅助驾驶产品的落地,离不开高精地图的支持。除特斯拉外,几乎所有车企&自动驾驶企业都采用了高精地图+摄像头+激光雷达的多传感器融合感知方案。在这一方案中,高精地图为先导,摄像头与激光雷达提供多维感知,如果导航区域不支持高精地图,车辆也将无法使用高级辅助驾驶功能。

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对绝大多数自动驾驶企业而言,高精地图是实现自动驾驶无可争议的前提条件,但除特斯拉外,多家头部自动驾驶企业却在今年突然宣布,将主动降低对高精地图的依赖,并依靠视觉感知实现未来的高级辅助驾驶。

毫末智行是最早提出对视觉感知方案的转型,并已经给出具体落地方案的自动驾驶企业。在4月结束的2022 HAOMO AI DAY上,毫末智行CEO顾维灏发布了城市NOH功能,其支持城市域高级辅助驾驶,并且完全基于视觉感知进行规划与决策。顾维灏表示,毫末智行“重感知”技术方案的推出,正是源于对自动驾驶第一性原理的思考。

在今年5月的北汽极狐阿尔法S华为HI版新车发布会上,华为智能汽车解决方案BU CEO余承东受邀出席。在发布会专访中,余承东指出,“自动驾驶不应该依赖高精地图,高精地图对于未来的自动驾驶来说只是过渡”。他认为高精地图是一种让自动驾驶做得更好的途径,而不是自动驾驶的必要选项。

从余承东的发言可以看出,其所认为的成熟自动驾驶其实更看重车辆的感知系统,简单来说,这就是更希望车辆的感知系统能够达到人的感官一样,能够观察道路情况、及时察觉到路面的突发情况等。

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这个观点其实已经得到了同行的认可,例如小鹏汽车。尽管此时的小鹏汽车依旧以高精地图为先导,但NGP技术规划却是以视觉为主、激光雷达为辅。此外,小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙也曾表示,视觉感知是自动驾驶的上游模块之一,也是高级自动驾驶的核心能力。视觉方案的优劣,将决定该自动驾驶方案的高低优劣之分。

马斯克是第一个将第一性原理运用于自动驾驶领域的人。在马斯克看来,自动驾驶的本质就是对人工驾驶的学习、效仿与超越,所以如果人类使用双眼感知世界,那么自动驾驶也应当效仿;同样的,对数据的重视,也是自动驾驶对“人类学习知识”的一种演绎,数据就像书本中的文字,而文字则是组成一切知识的基础。

尽管特斯拉的技术路线被所有人视为“激进派”,但基于纯视觉的技术路线确实也是全球最快实现城市域辅助驾驶落地的,这也让业界对既有自动驾驶技术方案的认知彻底崩塌:当头部自动驾驶企业纷纷转投“重感知”方案、并且收获颇丰时,我们又为何要固守高精地图呢?

这促使不少自动驾驶企业开始反思自己的策略。在近一段时间内,高精地图并没有得到有规模、有统一标准的发展,目前有资质、有成果的也仅仅是高德、百度等几个头部企业。而出于种种原因,城市域高精地图直到今天也没有获得有关部门审批。不同于高速域,城市域由于更加庞大且复杂的场景,即使城市域高精地图通过审核,也要耗费很长的时间与资金成本进行普及,无法保证鲜度的先天不足更会在充满变量的城市场景中处处碰壁。

书中自有颜如玉,或许其它自动驾驶企业确实应该研究一下第一性原理,为自动驾驶推导一条更正确的路线。

既有合作模式处处遇阻,灵活合作或成关键

有关自动驾驶路线的争论并非仅限于技术路线与商业化模式,还有合作模式。

车企作为汽车产业的下游,经过百年的发展与沉淀,已经总结出了一套成熟的合作模式,即车企+供应商模式。车企将在其中扮演核心技术研发、产品总装的工作,而供应商则依据车企需求,提供各类产品与技术。

伴随智能网联汽车浪潮的兴起,传统车企已无力应对新时代下产品与技术的快速转型,这意味着其在自动驾驶、智能座舱、新能源动力总成等领域将更加依赖供应商的支持,而作为智能网联汽车的核心组成部分,这也意味着供应商需要更深入到车企的研发流程中,如果本着“将产品做好”的理念,话语权的争夺就将无法避免。

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对此,毫末智行提出了一种合作模式的新构思,并将之称为“6P合作模式”。按照构想,毫末智行将基于用户思维与客户需求,与客户共同研发自动驾驶产品。产品本身不会是已搭载于长城汽车旗下车型辅助驾驶产品的复制品,而主导权也完全属于客户。

与毫末智行相反,华为则在这一问题上一度走在了舆论的风头浪尖。2021年,围绕车企与供应商话语权的争夺问题,上汽集团董事长陈虹发出了著名的“灵魂论”,他认为与华为这样的第三方公司合作自动驾驶是不能接受的,“这好比一家公司为我们提供整体的解决方案,如此一来,它成了灵魂,上汽成了躯壳”,陈虹表示,上汽“要把灵魂掌握在自己手中。”

彼时的华为刚刚高调进军汽车领域不久,主攻自动驾驶与智能座舱方案,并且已经与金康新能源、北汽等车企建立了合作。在金康塞力斯的首款与二款车型的研发过程中,华为不仅掌握了自动驾驶与智能座舱领域的主导权,甚至对整车的研发也占据了相当高的话语权,这引发了不少车企对以华为为代表的新时代供应商的质疑。

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从某种程度上讲,华为选择不直接造车的决定是正确的,专注自动驾驶与智能座舱的决定能够有效降低投入成本,尤其对重资产的汽车行业来说;然而自动驾驶与智能座舱作为智能网联汽车时代车企与用户交互的新窗口,后者也是不会轻易放弃主动研发的,所以截至6月,与华为建立合作、并将搭载其辅助驾驶系统的车企并不多,车型销量也受品牌力影响,由此进一步导致数据量过少,限制了华为自动驾驶技术的迭代速度。

缺乏灵活变通是当下车企与自动驾驶企业合作模式的通病,除以华为为代表的深度参与造车流程的新型供应商合作模式,与以博世为代表的传统供应商合作模式外,还有以特斯拉为代表的车企自研模式。

在这一模式中,车企本身也担当自动驾驶企业身份,其优势在于,自动驾驶技术能够与车型研发达成高度同步与统一,产品落地后的匹配性能也相对更高,但与供应商模式不同的是,车企自研自动驾驶技术通常仅供自家使用,这意味着自动驾驶技术的研发成本将完全由汽车产品的销量来承担。

毫末智行希望以既有产品作为敲门砖,与有意合作的车企实现共创共赢。虽然这种构思目前还未得到实践,但对于僵化的合作模式,也不可不将其看做是一种可行的尝试与突破,车企与自动驾驶企业应当站在用户维度思考,如何最大化二者的利益,为用户提供更好的产品。

末端物流自动配送领域的普惠化萌芽

采用跨越式路线的自动驾驶企业虽未能在乘用车领域战胜渐进式路线,但其胜在多领域的技术泛用性。除Robotaxi外,跨越式路线还被广泛应用于干线物流、港口、矿区、末端物流自动配送等场景中,而用户感知最强、最具市场前景的当属最后者。

末端物流自动配送主要分为快递和即时配送。据统计,全国快递年业务量自2014年起,便在以每年递增100亿件的速度持续高速增长,而自2020年疫情爆发以来,快递包裹量更呈现爆发式的增长,其中2019年中国快递服务企业业务量累计完成635.2亿件,而疫情之后的2020年则达到了834亿件,平均每秒送2643件,约增长31.3%。

2022自动驾驶下半场竞争已然开启,效法毫末智行制胜法则已成关键

2022年5月,国家邮政局在其公布的《2021 年中国快递发展指数报告》中称,2021年全国快递业务量共完成1083亿件,同比增长29.9%;全国快递业务收入完成10332.3亿元,同比增长17.5%。

与快递行业类似,即时配送潮起于2014年,在近些年也同样发展迅猛,根据由达达集团研究院和罗戈研究院联合发布的《2022即时零售履约配送服务白皮书》称,2021年中国即时履约配送订单量破300亿单,用户规模超6亿,预计2022年订单量将破400亿单,用户规模将破7.5亿。

一方面是末端配送市场规模的快速膨胀,另一方面,海量需求下物流配送业面临着招人困难、运力短缺、管理困难、成本上涨等诸多难题,这使得末端物流自动配送车有了极大必然性。末端物流自动配送车具有多重价值,包括补充配送运力、提升配送安全性、节省物流成本,以及提升物流、配送管理规范性等。

对此,由辰韬资本发布于2021年的《末端无人配送赛道研究报告》认为,我国末端物流自动配送的商业模型已经初步形成,技术已经能够支撑部分场景需求,行业进入批量商业应用前夜。未来3年,末端物流自动配送车的整车成本会逐步下降至10万元以内,末端物流自动配送赛道将率先迎来爆发。

2022自动驾驶下半场竞争已然开启,效法毫末智行制胜法则已成关键

在今年4月结束的2022 HAOMO AI DAY上,毫末智行董事长张凯对外正式公布了第二代末端物流自动配送车“小魔驼2.0”,该款车型不仅面向履约场景进行了多项重要升级,使得综合性能较上一代有了普遍提升,12.88万元的官方指导价价格也刷新了整个末端物流自动配送车产品的记录,成为中国首款10万元级末端物流自动配送车,这对末端物流自动配送车产品的行业普及具有不错的正面意义。

除售价外,量产能力也影响着行业客户对末端物流自动配送车的态度。新石器创始人余恩源曾向媒体表示,“代工”还是“自建”是末端物流自动配送车在面临量产时最头疼的问题,面对这些创业公司,手握量产能力的主机厂可谓既“看不上”,也“不会造”;而如果选择“自建”,又将面临资金、工厂建设、质量把控等更多难题。

目前来看,行业内只有毫末智行具备规模化量产末端物流自动配送车的能力。毫末智行在保定拥有1万平米全球最大末端物流自动配送车生产车间,得益于背靠长城汽车的优势,其量产能力也是最高的,年产量可以达到1万台。

总体来看,末端物流自动配送车仍然处于成本居高不下、规模化量产雏形阶段,相关自动驾驶企业还需要继续努力,以实现末端物流自动配送车早日普惠化。

2022自动驾驶的制胜法则,就隐藏在头部自动驾驶企业中

2022年不仅是自动驾驶行业下半场竞争的开端,也对自动驾驶企业提出了更高的要求与期待,这对后者而言既是机会,也是考验。依托对自动驾驶技术的深层理解,头部自动驾驶企业已在竞争中总结出了关键性的制胜法则,而这也将助力其在未来赢得自动驾驶行业最终局的胜利。

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