失控的自动驾驶，前路何在？

　　出品|网易新闻

　　导语：

　　全球自动驾驶产业正处于高速发展的成长期，国内外涌现出大量自动驾驶产业的独角兽企业。然而，虽然智能汽车的发展加速，仍然存在自动驾驶技术成熟度不及预期，商业化进程不及预期等问题。近日，自动驾驶产业的龙头企业特斯拉遭受负面新闻缠身，在国内外均发生数起车祸。在一片“刹车失灵”的维权声中，自动驾驶也受到了质疑。被传统汽车产业戏谑称为“没有驾照的马路杀手”的自动驾驶技术，究竟发展到了什么程度？

　　什么是自动驾驶技术？

　　自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，系统自主安全地操纵车辆，让驾驶员摆脱枯燥乏味的驾驶。

　　自动驾驶技术分为多个等级，国内外采用较多的有NHTSA（National Highway TrafficSafety Administration，美国高速公路安全管理局）将无人驾驶技术划分为了4个阶段：

　　分别为无自动化（L0级）、个别功能自动化（L1级）、多项功能自动化（L2级）、受限条件下自动驾驶（L3级）和完全自动驾驶（L4级）。也有其他组织，比如SAE（Society of Automotive Engineers,美国汽车工程师学会）将L4完全自动驾驶进一步细分为L4和L5。其中，L1~L3主要起到辅助驾驶的功能。当达到L4级别时，车辆才能完全交给系统控制。

　　具体分级定义如下表所示：

　　图：自动驾驶技术分级（公开数据，整理来自西南证券）

　　最近一些汽车事故频发，主要原因之一还是驾驶者未能正确区分自动驾驶和辅助驾驶。虽然车企长期以“自动驾驶”对外宣传，但业界始终认为处于L2-L3之间，属于高级辅助驾驶，仍然需要驾驶者在驾驶中保持高度专注。近期发生的一些事故，不少是疑似驾驶员开启辅助驾驶后，没有给予路况及时关注导致的事故。这些都实实在在地证明了，目前的辅助驾驶仍存在缺陷，车企所宣称的“自动驾驶”仍需要驾驶员高度参与汽车驾驶操作。

　　目前“自动驾驶”的缺陷有多方面的原因。从设备上看，由于激光雷达和毫米波等设备价格高昂，为了追求技术落地，一些车企在生产的号称“自动驾驶汽车”中并未采用激光雷达。

　　目前自动驾驶汽车常见的雷达有两种：毫米波雷达和激光雷达。一般来说，超声波雷达检测距离过近，无法远距离检测出卡车，人物。而毫米波雷达虽然检测距离较长，但是毫米波可能会从直接从物体或人物

　　除了检测雷达，车内的摄像头在检测出图像后还需要进一步识别，这也进一步增加了识别-反应的难度。目前，这些设备的技术和成本问题都增加了“自动驾驶”汽车事故的发生率。

　　典型L4自动驾驶的传感器 图源：https://www.sohu.com/a/315574686_795622?sec=wd

　　自动驾驶产业链条上的参与者

　　自动驾驶技术的突破，是影响汽车产业未来发展的最大变量。目前自动驾驶技术有着四化趋势：电动化，智能化，共享化，网联化。跨界竞争者的入局，颠覆了传统汽车产业链的分配格局，使价值链顶端由传统主机厂转向科技新贵。

　　自动驾驶产业链分为传感层、决策层、执行层三个环节。

• 传感层：分为车辆信息感知、高精度地图、环境信息感知三类。

　　车辆信息感知包括高精度定位，精准导航等；高精度地图可将预先绘制的3D 地图与实时传感器数据进行交叉引用，获取实时路况信息，精确确定车辆在道路上的位置。而环境信息感知主要分为激光雷达和视觉主导两派。以waymo为代表的激光雷达主导技术路线采用成本较高的激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器和摄像头一套设备，优势为远距离全方位探测能力强；以特斯拉为代表的视觉主导派，不含激光雷达，成本适中，但远距离探测能力不足，可靠性较低。

　　自动驾驶与智能网联

　　图源：http://k.sina.com.cn/article_5922264633_160fe963900100d9ns.html

　　然而，随着自动驾驶技术的发展，激光雷达会成为不可或缺的部件，主部件的成本将降低，体积缩小，两派成融合趋势。

• 决策层：单车智能决策层计算平台的关键在于芯片与算法。

　　自动驾驶汽车的强大算力来源于以AI芯片为代表的车规芯片及围绕其组建的计算平台。除了芯片本身的技术壁垒，芯片还需要满足具有强抗干扰能力，在高温、潮湿、振动和电磁辐射等复杂工作环境下均保持稳定性能。

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• 执行层：安全性要求高。

　　执行层分为执行和控制，主要包括动力、制动、转向、灯光四个方面。随着自动驾驶级别的提高，汽车将逐渐完全脱离驾驶员的控制，对执行层的各个系统的可靠性要求更高、更明确。执行层的技术进步可能将成为未来行业突破口。

　　图：自动驾驶产业链（资料来源：亿欧智库，国金证券研究所）

　　虽然特斯拉等公司已经推出model3等自动驾驶车型，但自动驾驶技术仍未成功落地。但由于行业万亿级规模体量，传统车企巨头和互联网公司纷纷投入巨额研发成本，独角兽企业大量出现，全球自动驾驶产业链有抱团趋势，主要形成百度阿波罗、谷歌、宝马-英特尔-Mobileye、英伟达、特斯拉等联盟。各联盟内无明确的划分，不少企业同时加入多个联盟，如FCA先后加入谷歌联盟与宝马-英特尔-Mobileye自动驾驶联盟。而更有趣的是各个公司的自动驾驶技术人员纷纷开启自主创业模式，如文远知行CEO为前百度员工，小马智行CEO为前文远知行CEO。

　　自动驾驶，未来之路在何方？

　　自动驾驶技术是一个从L0 、L1、L2往L3、L4、L5渐进的过程，2020年L3级自动驾驶开始普及已成为行业共识。2021年作为自动驾驶技术进入L3等级的元年，是自动驾驶技术发 展的重要节点。当前我国正在研发及测试L4级别自动驾驶技术，在某些特定场景和区域实现了L4级自动驾驶技术落地，例如封闭园区、港口、矿山等部分特殊场景。而自动驾驶车辆的量产应用正在从L2向L3级别过渡。预测到2030年，全球L4/5级别的自动驾驶车辆渗透率将达到15%，从L1-L4级别的自动驾驶功能的全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。

　　图源：http://k.sina.com.cn/article_5922264633_160fe963900100d9ns.html

　　自动驾驶解决方案供应商除了华为、谷歌、百度等互联网巨头外，也有大批初创公司。比如，成立于2016年的智加科技，聚焦重卡干线高速公路的L4级无人驾驶；成立于2015年的西井科技，是国内最早部署推动港口整体无人化运输商业化落地的公司之一；成立于2018年的嬴彻科技，业务聚焦于干线物流运营场景，与汽车行业合作量产自动驾驶卡车；背靠中国第一大商用车管理平台G7，并已实现商业化收入。

　　结语：

　　2021年是自动驾驶商业化落地的前夕，将迎来细分应用场景的不断突破。自动驾驶解决方案提供商应提供可能的落地路径和商业模式，背靠中国强有力的政策支持，充分关注自动驾驶各个细分场景的商业化进程，制定适合自身的商业模式，在竞争中把握主动权。

　　参考文献：

　　[1]德勤,《新基建下的自动驾驶： 单车智能和车路协同之争》

　　[2]国金证券，《新星初现，商业化落地正当时 ――自动驾驶先行者 Waymo 潜力几何》

　　[3]西南证券，《自动驾驶行业：自动驾驶产业链全梳理》

　　[4] 陈靖,徐建国,唐涯,陈戴希.独角兽企业的兴起:典型事实和驱动因素[J].上海金融,2019(02):12-20+49.