自动驾驶是场“一体两面”的科技围剿战役

来源：汽车商业评论/邓经权

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据德国财经媒体《经理人杂志》（Manager Magazin ）2月17日报道，德国大众汽车集团正在和华为公司展开谈判，计划以数十亿欧元的价格收购其自动驾驶部门。谈判内容包括大众汽车相对处于短板的技术系统。

在5G技术被打压后，华为转向智能汽车赛道。2021年研发层面的投资达到10亿美元，研发团队超过5000人。其中，自动驾驶团队超过2000人。华为的自动驾驶技术被老牌大众汽车集团看中，说明我国的自动驾驶技术及应用排在全球前列。因此，研究和判断我国自动驾驶的发展趋势和模式，在全球来说都蕴含着巨大的商业价值。

华为智能汽车解决方案 BU COO王军表示：“华为拥有自主的自动驾驶平台生态包括：芯片+硬件+操作系统。”华为的智能驾驶技术，在今年内投入商用，目标2025-2030年实现真正的智能驾驶。

自古英雄多磨难，中国的崛起已经威胁到超级大国集团的核心利益。全方位的围剿唤起了国人潜藏的民族意识，践行千年古人的智慧：“天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物”。自强不息，做好自己能做的；厚德载物，以开放的心态迎接挑战。

华为就像是抗美援朝长津湖战役的“第七穿插连”把一种不服输的精神注入每个战士的体内。凭这种精神，扭转整个朝鲜战场形势，“立国之战”胜利后中国从此站了起来。

如今，我们同样需要第七穿插连和华为的这种精神。在新能源车及自动驾驶这“一体两面”战略下打好这场科技围剿战役。这场战役已经上升到国家意志，将会影响中国未来五年，甚至是十年商业的发展路径和机会。同时也希望这篇短文能够抛砖引玉，让大家在阅读的过程中多一种视角，找寻到一些商业线索。

1、自动驾驶赛道充满机会，目前正在缓慢爬坡阶段

自动驾驶和新能源车是一体两面相互依存、相互促进的关系：

新能源车战略重心在“盘活”强调应用层面，使命在推动整个民族先进工业整合优化，使其像个楔子一样找到发展瓶颈的突破口，实现“弯道超车”。

自动驾驶战略重心在“跨越”强调系统层面，使命在拉动整个民族科学、教育、文化、社会等系统性发展，引领工业和社会生态链创新，实现民族伟大复兴之“中国梦”。

自动驾驶是什么呢？就是由智能汽车通过感知和判断在道路场景中自动执行驾驶指令，安全高效地把乘客运送到目的地的过程。目的是减少驾驶疲劳、增强驾驶安全，通过车、路和城市互联，达到资源共享、互补的智慧城市生态圈。

用专业术语来说：自动驾驶车辆，通过传感器感知周围环境信息，输入到计算平台处理，判断车辆位置和构建驾驶态势地图；根据驾驶态势图，对车辆运动进行行为决策、路径规划，再精准控制车辆底盘执行器实现自动驾驶。

智能驾驶的好处是我们息息相关，亲身可见的。提高道路通过率，减少城市道路拥堵；提高停车位使用率，缓解停车难等问题。

除此之外，减少交通事故发生，改变市民出行和购车习惯等，将会衍生出众多的风口型商业机会。

2、自动驾驶高效便捷，为何提起自动驾驶，车主心中还存有顾虑

“我觉得自动驾驶目前最大的问题在于安全性和可靠性方面吧，毕竟这是人命关天的大事交给机器总觉得不放心。”一位中年消费者说到自动驾驶时说。

“我买的是小鹏P5，自动驾驶方面：我觉得作为一个辅助还是挺好用的，地库里自动泊车，还有这次春季回乡，在前后无车的高速公路上辅助驾驶，可以缓缓手脚。但还是需要人实时的监控，随时准备踩刹车、打方向。”一位小鹏P5女司机说到自动驾驶很激动地说。

两位消费者说出了他们眼中自动驾驶的现状。那专业人士如何看这个问题呢？

目前自动驾驶这个赛道有很多技术、标准和法规要求来确保安全出行。基础支撑技术方面：V2X通信、云平台大数据及信息安全等技术保障；信息交换技术方面：环境感知、智能检测和控制执行这些技术和应用都在成体系，强监管下推进。车主们需要注意的是，看清用户手册标识的要求去驾驶车辆，不要把辅助驾驶当做全自动驾驶看待。

『智能驾驶对智能汽车技术、标准和法规要求』

智能驾驶对我们普通人来说总感觉那么的神秘，新科技、新技术、人工智能、5G和从来没有听说过的新词语。

3、用“第一性原理”的思考方式颠覆传统行业，马斯克的一番话提醒了我们什么

第一性原理最早来自于古希腊哲学家亚里士多德，他说：“在每个系统探索中存在第一性原理。第一性原理是基本的命题和假设，不能被省略和删除，也不能被违反。”第一性原理是整个的理性系统的源起点可以根据它推出其他的理性前提。

在迷茫、徘徊时借用古人的智慧。智能驾驶再智能它也是人设计和安排的，其中一定有类人类思维的成分。因此，我们从人类出行的角度和安排顺序来分析自动驾驶的相关原理就更简单，更浅显易懂了。

收到一个出行计划广州→深圳,车载软件开始规划线路并下载高精地图，接下来系统对车性能进行自检，确保车辆各部件正常。开启传感器侦测周围环境，启动发动机开始行驶。

路途中传感器高频地侦测道路数据，同时与道路两旁的5G设备同步道路信息,传输到车辆的中央处理器，作出相应的刹车、加油和停止等信号。保证安全、高效到达目的地。

通过这样简单化描述，我们可以清楚地看懂智能驾驶的核心和发展的制约因素。

4、车载AI软、硬件系统是自动驾驶商业化竞争核心主战场

传统的车载软件是分布式架构的，什么叫分布式架构？重点在将动力控制、传动控制和车身控制系统分开独立去运行，各系统为了保证峰值和谷值情况正常运行就必须加大硬件的配置和算力，正常行驶时就浪费了算力。就像开着七座车通勤的车主，身边的六个空位是为每年那几个大节假日全家出行而准备的。

还有一个方面，因为是分布式架构，分控制系统的能力很强，从成本上考虑就会削弱中央处理器的硬件配置和能力，所以部分召回涉及到的软件更新和一些小bug修复都必须要到4S店连线完成。这点和特斯拉在车库中运用OTA（空中下载）一夜完成漏洞修复和更新，形成鲜明的对比。

智能车载AI软件是在传统车载软件实际运用中不断升级和改进的，具有集中式+OTA（空中下载技术）的架构。集中式的中央处理器功能非常强大，各系统在设计上配置正常行驶所需的算力，避免了峰值算力在正常行驶下的闲置浪费。分系统遇到峰值算力不足的情况下，中央处理器会把其它分系统闲置算力或自身算力分配给它。如果经常遇到峰值算力不够的情形，系统就会通过OTA空中下载进行系统优化。

节约的算力就是节约的成本。因此，未来造车的趋势中央控制系统会越来越强大，分控制系统会越来越弱化，成本也会越来越降低。同时也为售后保养和维修提供更具性价比的解决方案。

智能汽车里，有一个概念叫做“人机互动”就是人发出的指令，机器收到后做出相应的动作。机器要懂人的指令才能做动作，如何懂人呢？因此有一个模块就是专门针对于驾驶员行为监测：从人的语音和面部表情进行判断，从人脸图像上识别打哈欠、疲劳等级、情绪状态和行为等，根据这些状态完成驾驶员行为监测，做出相应的提醒处理。

此外， AI智能软件还可以实时处理车内人员发出的语音信息完成人机交互。

5、车载硬件（芯片）系统决定车辆性能和成本，是消费者购车时最重要的参考指标

目前主流芯片格局为“一超三强”。

一超为特斯拉，其在芯片软硬件及生态上占绝对优势，消费者愿意承受购买特斯拉时的高溢价。

三强为英伟达、英特尔和地平线，它们凭借“小步快走，快速迭代”与主机厂深度合作共进退，贴合市场和成本需求提供最优解决方案，是行业一股不可忽略的新生力量。随着自动驾驶赛道不断的演变，能被市场接受的芯片才是最后赢家。

『号称行业最强的--特斯拉AutoPilot HW 3.0 FSDAI芯片』图片来源：特斯拉官网

以上，就是特斯拉一战封神的AutoPilot HW 3.0 FSDAI芯片，以硬件的高配置和软件的流畅性而著称，被看做设计理念和技术创新的风向标，是目前行业内公认最好的芯片，没有之一。这大概就是国内车主情愿高溢价购买特斯拉车型真正的目的。

6、L3是智能驾驶的入门级，允许驾驶员脱手、脱脚监控

说起智能化，智代表具有一定的智慧，能够自己判断及自我学习。既然预留了空间去学习和判断，就代表出厂时并不完美。因此，根据智能汽车学习的程度以经历的场景事件可以判断或者总结出它具有不同的经验和能力。越高的等级，代表它的经历越多，它的智慧越充足，进而能够胜任大多数驾驶场景。

2020年3月初，工信部发布了《<汽车驾驶自动化分级>推荐性国家标准报批公示》，标志着中国有了属于自己的自动驾驶分级标准，看下表。

表格来源：《<汽车驾驶自动化分级>推荐性国家标准报批公示》

按自动化程度自动驾驶可分5级：L1级辅助驾驶、L2级部分自动驾驶、L3级条件自动驾驶、L4级高度自动驾驶和L5级完全自动驾驶。目前智能驾驶商用在L2向L3过渡阶段。

L2级：在开启辅助驾驶时，驾驶员手脚不能脱离方向盘和刹车踏板，面对危险路况时要立刻接管汽车。这种高度紧张，时刻准备接管的状态太熬人了。这种场景只适合于自动泊车。

最近，媒体报道的部分自动驾驶事故，是驾驶员误把L2级车辆辅助驾驶的概念理解成为了全自动驾驶，手脚脱离驾驶正常位置。疏忽大意没有人为实时监控而产生的意外。

L3级：自动驾驶在全速域的情况下，允许驾驶员脱手、脱脚。对于需要在高速路长途驾驶或早晚高峰在城快上堵车的驾驶员来说，舒适性就有了很大的提高。

“车辆要实现自动驾驶是要经过非常苛刻的测试和等级认定，只要按照车辆用户手册说的流程和要求来做是能确保人车安全的。”比亚迪4S店销售总监介绍。

据广汽新能源埃安技术人员表示：Aion LX的L3场景定义为，在高精地图覆盖的高速公路、城市快速路等全路段范围内，能够实现0-120km/h全速域脱手、脱脚自动驾驶。

接下来，据小鹏官网宣称：P7车型的L3场景定义为，全自动高速导航领航（NGP，Navigation Guided Pilot）+全自动代客泊车+城市拥堵路段的自动驾驶辅助（TJP）。

看来，L3级提供的只是一个框架，L3级别自动驾驶的标配=传感器+360°的环境感知能力+驾驶员监控（DMS）系统+高精地图。各车企在赛道上凭借自身优势，捕捉市场趋势和消费者心智。

7、智能感知及处理，就像人类活动的“看”“想”“做”

激光雷达为主的“多传感器融合”技术路线，取代了验证很久的毫米波雷达和视觉传感器。多传感器融合的技术能够充分发挥各传感器的优势，使得自动驾驶能够应对更多极端场景和天气，保障驾驶的安全性。

智能驾驶的设计理念是有仿生学依据的，我们站在人类看问题、想问题到解决问题的角度去理解智能驾驶设计，很多专业的设备和术语就就不会显得这么枯燥难懂，取而代之的是简单和愉悦。

还记不记得，作为老司机的你当初刚拿到驾照，独自倒车入库的场景。眼睛东张西望生怕刮车，心里想着当时教练是怎么教的，手忙脚乱地凭手速左右打方向。智能驾驶跟你一样，同样需要这三个步骤。看、想、做。

“看”的功能主要通过环境感知传感器来完成，主要设备有毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达和高精度相机等，收集道路环境、行人出没、红绿灯启停、障碍物避让等驾驶环境变量。

“想”涉及到的通道多一些，我们用下面的思维导图来说明。

“想”有三个通道：对即时的情况进行判断；根据经验进行判断；根据车辆性能和驾乘人员驾驶时间和疲劳状况进行判断。

“想”的这一块还要重点介绍一下高精地图。在制作高速、城快的高精地图前，图商先用高精度传感器把这些路段信息提前采集，进行标注和人工校验后制作成点云地图。汽车进入高精地图区域，就能同步道路信息，缩短数据采集、处理和执行的处理时间，提供更为高效，更为安全的行驶体验。

“做”的功能被称为执行机构，类似于驾驶员开车时手、脚的配合操作。这类操作在车辆本体传感器的监控下，控制方向盘转角、刹车、油门等机构运行。“做”还跟传统零部件制造有关，这方面正在往轻量化方向发展。

说到轻量化，这里插一句。新能源车设计时通过增加动力电池的吨数来增加续航里程。但随着电池重量增加，反过来消耗续航里程。增加电池带来的续航里程和重量之间，如何达到一个完美的配比，这是设计师一直在考虑的事情。因此就出现以下重量公式：

新能源车车架重量+动力电池重量>1.5~2.0倍燃油车重量

在动力电池重量不变的情况下，要把新能源车整车重量降下来，只有在车架和零部件轻量化上多做工作。传统零部件供应商在积极拥抱新能源车企的同时，合作的前提的条件就是轻量化指标，因此以铝代替传统的铁、钢来生产零部件，是一个大趋势。上市公司文灿股份中压铸铝业务的逐年快速增长也验证了这一趋势，由此带来传统工业铝材企业进入汽车工业也是方向。蔚来汽车车门以及舱盖均采用铝合金材料，已经为这个赛道开了一扇门。

8、美国的单车智能模式和中国的智慧道路模式，将在L3级别推进中开始分化

冬奥会期间，中国选手苏翊鸣和谷爱凌在“首钢园”潇洒一跳，拿到了冬奥会金牌。首钢集团的旧厂址，炼钢冷却塔、高炉、烟囱，和灵动的“雪飞天”跳台形成了强烈的视觉对撞。

但很少有人知道，首钢园平日是无人驾驶的“试验场”。美团的无人配送车；新石器的无人零售车；百度的Apollo无人驾驶出租车；北汽的自动驾驶商务车编队。首钢园达到了L4的高级别自动驾驶。

目前市场上，L4级别的自动驾驶处于最高级别。

中国联通在园区内部署了17个5G基站和1个北斗地基增强站，通过5G蜂窝车联网和北斗高精定位网络，建设成了将近10公里的自动驾驶测试道路。5G智能车联网与单车智能相结合，实现了L4级自动驾驶。

前面我们一直说的都是单车智能，特斯拉纯视觉和谷歌“激光雷达+高精地图”的智能提升方案。想要依靠单车智能实现L4级自动驾驶成本非常高。

据美国兰德智库估算，采用单车智能技术，需要累计170亿公里以上的测试数据，才能够实现自动驾驶系统的量产。

谷歌在10年前开始测试，目前累计测试100亿公里。这就是为什么迄今为止，还没有L4级别的车实现量产的原因。

国产自动驾驶采用的技术路线。车路协同，强调的是智慧道路。

智慧道路是直接在路灯杆上装各类传感器，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。把采集到的信息综合，传到车联网分配到每辆车上。

如果这样的话，车的芯片需求和功耗会低，成本也会低很多，更容易普及形成规模。

单车智能更依赖人工智能算法和高端芯片，这两个领域正好是美国科技企业的核心技术优势。

智慧道路更依赖道路基础设施，也就是5G基站、卫星互联网、道路上架设的传感器和边缘计算设备等。在单车智能赛道上，中国起步晚了点，追赶有一定难度；但在智慧道路赛道上，中国的新基建优势突出，有可能实现自动驾驶领域的弯道超车。

9、从三家自动驾驶公司——小马智行、Momenta、轻舟智航的三种模式来了解自动驾驶未来的发展趋势

同处自动驾驶行业，小马智行、Momenta、轻舟智航，走了三条不同的技术路线和模式。

小马智行选择了无人驾驶出租车Robotaxi领域。这是自动驾驶中目前最火的一个赛道。小马智行在广州南沙率先试点城区公开道路Robotaxi常态化运营，成为首个在中国市场提供Robotaxi服务的公司。

小马智行运营的路况以城市主干道和城中村辅道为主。技术路线简单，先用几辆车进行测试，将发生的问题先解决一轮，当问题解决到一定程度，在风险可控的情况下，让更多的测试车加入进来，更大规模地测试，发现并解决问题。

国内大部分Robotaxi领域的玩家，基本都是这个思路。

Momenta公司布局数据驱动的无人驾驶解决方案。通过不断迭代的机制来驱动系统的完善。时间越长，积累的数据越多，算法能力也越强，实现良性循环。目前正在推动“飞轮式”L4项目：量产数据驱动的完全无人驾驶方案，并依托量产车获取相应的数据。

从模式上看，Momenta最终的商业模式还是Robotaxi，他们的重点在于轻资产运营先和整车厂合作，拿到数据再图发展。

轻舟智航的Robobus从技术的角度来看，实际上就是选择了固定路线的Robotaxi。在实现完全无人驾驶的技术路线上，通过适配硬件方案来收集数据。这样就可以越过量产车的L2、L3方案直接进行 L4级别研发。除此之外，轻舟智航仿真技术在行业内具有先发优势。

从发展趋势来说，运用仿真工具来搭建仿真环境，比经过路测数据建模发展更接近于应用场景。未来这一块是一个非常明显的赛道。

10、自动驾驶周边产业，蜂窝车联网、EDR、生物识别设备等初现赛道特性，具有商业价值

蜂窝车联网（车路协同C-V2X）商用落地，从车端到路端，车辆接收前方道路交通信息，预知传感器范围以外的风险，帮助用户规避拥堵降低交通事故风险，提升整体交通频率，解决城市道路交通管理难题。实现人车城市互联的智慧出行方案。

在聪明的车与智慧的路，双轮驱动下，5G+C-V2X有可能成为中国特色的智慧交通和智能驾驶发展模式。

EDR（事件数据记录系统），目前已经在国家的要求下，强制在汽车前装市场安装。EDR让很多难以判定的问题迎刃而解。对于事故判定具有不可替代的作用。

EDR提供的数据事故数据分析，可以发现交管系统存在的问题；可以发现驾驶员是否存在操控车辆的不良习惯。新车普遍安装会拉动相关的产业链，包括汽车EDR硬件，软件，芯片，数据处理等整个产业链都将迎来风口。

生物识别设备，指纹识别，面部和语音识别，虹膜扫描等生物识别技术有望在未来几年在车内快速普及。

通过监测驾驶员的心跳脑波、脉搏疲劳状况的生理数据，防止驾驶员分心驾驶或酒后驾驶。识别驾驶员面部特征位置，从而知晓驾乘员注意力集中在哪里，并在其分心的时候发出警告或者减速或制动停车。

11、智能驾驶各城市试点汇总及赛道明细