本文來自鈦媒體，文｜自象限，作者｜羅輯。
提起自動駕駛，大家總難免懷抱一種悲觀情緒。
支撐這種情緒的東西有很多，比如2023年上半年，自動駕駛僅完成69起融資，大額融資明顯減少，經(jīng)營困難的公司開始增多，長尾問題得不到解決，商業(yè)化落地不及預(yù)期等等。
困擾自動駕駛的問題是具體的，比如長尾問題的解決、法律法規(guī)和商業(yè)化落地。
但如果現(xiàn)在有人用上帝視角重新審視整個(gè)自動駕駛行業(yè)，或許會發(fā)現(xiàn)，原來一直籠罩在自動駕駛頭頂?shù)倪@“三朵烏云”正在緩慢消散。
首先是長尾問題的解決。
馬斯克8月25日在X平臺（原Twitter）上直播了特斯拉還未發(fā)布的FSD V12版本測試，展示了特斯拉最新的“端到端”車輛控制技術(shù)。這段時(shí)長45分鐘的直播，吸引了超1100萬人觀看，馬斯克僅在經(jīng)過紅綠燈時(shí)主動干預(yù)了一次。
“端到端”技術(shù)的應(yīng)用，或有助于讓自動駕駛擺脫長尾問題的困擾，這讓高級輔助駕駛、甚至完全自動駕駛的實(shí)現(xiàn)看到了曙光。
其次是法律認(rèn)可。
8月11日，美國加州通過新的政策，允許Waymo和Cruise的Robotaxi在舊金山不受限制地載客。這意味著，自動駕駛首次在法律意義上獲得了和普通車輛同樣的路權(quán)，邁出了從試運(yùn)營到商業(yè)化的關(guān)鍵性一步。
也正是因?yàn)檫@件事，關(guān)于自動駕駛的討論又逐漸回到主流的語境中。
最后是商業(yè)化落地。
今年華為、理想、小鵬等企業(yè)都宣布了城市NOA的開城目標(biāo)，其中華為是45座、小鵬是50座、理想是一百座，一個(gè)比一個(gè)激進(jìn)。與此同時(shí)，從6月份的黑芝麻智能，到8月份的如祺出行，再到剛剛通過境外上市備案的文遠(yuǎn)知行，自動駕駛還在開啟一輪新的上市潮。
但這一切其實(shí)都發(fā)生得十分突然，畢竟自動駕駛行業(yè)去年底還因?yàn)锳rgo AI和lbeo等企業(yè)的關(guān)停而顯出一幅愁云慘淡的末日景象。
當(dāng)時(shí)，行業(yè)普遍認(rèn)為L4級別的自動駕駛（乘用車）已經(jīng)走入困境，即也標(biāo)志著在漸進(jìn)式和跨越式的路線之爭中，漸進(jìn)式取得了階段性勝利。
而如今，自動駕駛行業(yè)有公司上市、有政策落地，有技術(shù)突破...漸進(jìn)式與跨越式兩條路線齊頭并進(jìn)，自動駕駛似乎重新走到了“關(guān)鍵時(shí)刻”。
但從2013年百度布局自動駕駛開始，國內(nèi)自動駕駛發(fā)展已有十年，過程中經(jīng)歷過許多高光和低谷。
所以這一次，自動駕駛會迎來真的黎明前嗎？
自動駕駛，完成硬件準(zhǔn)備
我常用YouTube的例子來判斷一個(gè)行業(yè)是否走到了爆發(fā)的前夜。
2005年初陳士駿等人在圣布魯諾創(chuàng)辦了一家視頻網(wǎng)站，差不多一年半之后，這家網(wǎng)站被Google以16.5億美元的高價(jià)收購。
西海岸的風(fēng)很快吹回國內(nèi)，資本涌入，催生出優(yōu)酷、土豆、搜狐視頻、六間房等視頻網(wǎng)站，熱烈程度毫不亞于后來的“百團(tuán)大戰(zhàn)”。但這股風(fēng)并沒有吹多久，中長視頻真正有所作為要等到6年之后。
同一時(shí)間，在美國成立的商業(yè)模式在中國并不成立，這種gap關(guān)鍵在于基礎(chǔ)設(shè)施。
2005年，美國家庭網(wǎng)絡(luò)的普及率已經(jīng)達(dá)到53%[1]，而中國僅有7.9%。當(dāng)時(shí)YouTube鼓勵(lì)用戶自己拍攝內(nèi)容并上傳，國內(nèi)視頻網(wǎng)站采用同樣的模式，但2005年美國超過20%的家庭擁有數(shù)碼攝像機(jī)[2]，而中國的普及率僅有0.12%[3]。
中國互聯(lián)網(wǎng)普及率圖源cnnic
基礎(chǔ)設(shè)施是行業(yè)發(fā)展最底層的支撐，這一點(diǎn)在自動駕駛行業(yè)同樣適用。
一輛車，是否擁有足夠的算力，配備了合適的激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等傳感器，是自動駕駛能否正常工作的基礎(chǔ)。但在一兩年前，這些硬件高昂的成本使普及并不現(xiàn)實(shí)。
2020年，Google Waymo自動駕駛配備的Velodyne 64線激光雷達(dá)價(jià)格高達(dá)7.5萬美元；作為自動駕駛的大腦，當(dāng)時(shí)被普遍采用的英偉達(dá)自動駕駛芯片Drive PX2售價(jià)在1.5萬美元左右。
2022年開始，自動駕駛硬件開始廣泛普及，這一年被行業(yè)稱為激光雷達(dá)上車元年，原因之一是這兩年國產(chǎn)硬件的突破。
2022年國產(chǎn)激光雷達(dá)速騰聚創(chuàng)、禾賽科技開始量產(chǎn)出貨，并推動激光雷達(dá)從機(jī)械式向混合固態(tài)和固態(tài)激光雷達(dá)過渡。再加上國內(nèi)如地平線、黑芝麻智能等一批專注于自動駕駛的芯片企業(yè)崛起，都推動了自動駕駛硬件的普及。
比如，作為全球第一大激光雷達(dá)供應(yīng)商，今年禾賽科技的二季報(bào)顯示，2023年上半年ADAS激光雷達(dá)出貨量為73889臺。且激光雷達(dá)的價(jià)格還在下降，其毛利率從去年二季度的46.8%下降到今年二季度的29.8%。
而在芯片方面，今年4月份地平線在上海車展期間提到，其征程系列芯片出貨量已超過300萬片。黑芝麻智能在其剛提交的招股書中提到，其2022年開始量產(chǎn)的A1000系列SoC到2022年底出貨量已超過2.5萬片。整個(gè)2022年，中國自動駕駛大算力SoC出貨量達(dá)到35萬片。
數(shù)字代表著越來越多新車具有滿足自動駕駛的能力。
總的來說，隨著自動駕駛硬件、解決方案的國產(chǎn)化和降價(jià)、在硬件上能夠滿足自動駕駛搭載條件的車輛開始增多。
地平線CEO余凱說，目前30萬以上的中國汽車品牌，80%以上都裝備了L2+高級輔助駕駛。一個(gè)更宏觀的數(shù)據(jù)是弗若斯特沙利文的報(bào)告，具體測算到2023年中國自動駕駛汽車銷量約17.9萬輛，滲透率75.4%；預(yù)計(jì)到2028年，中國銷量將達(dá)到25.3萬輛，滲透率97.2%。
全球及中國自動駕駛乘用車銷量圖源黑芝麻智能招股書
而除了單個(gè)的智能駕駛硬件普及之外，整體的自動駕駛解決方案成本也在下降。這一點(diǎn)主要體現(xiàn)在L2+為主的輔助駕駛上。
目前，大疆推出的低成本自動駕駛解決方案最低價(jià)格已經(jīng)降到5000元左右，曠世科技基于德州儀器TDA4VM芯片（8 Tops算力）開發(fā)的行泊一體解決方案可以在10萬元左右的車型上應(yīng)用。
小鵬汽車CEO何小鵬在今年一季度財(cái)報(bào)電話會上也提到，小鵬汽車從今年到明年將實(shí)現(xiàn)自動駕駛超50%的成本下降，整車硬件（含動力系統(tǒng)）約25%的成本下降。
總之，自動駕駛硬件和解決方案成本的降低，為自動駕駛硬件的普及創(chuàng)造了條件，而駕駛硬件的普及，又為自動駕駛的落地打下了基礎(chǔ)。
但從自動駕駛的落地上看，僅有硬件顯然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
Robotaxi，尋求軟件突圍
事實(shí)上，美國在舊金山對Robotaxi進(jìn)行開放運(yùn)營的嘗試并不算成功。
8月17日，也就是加州政府解除對Waymo和Cruise的Robotaxi在舊金山的運(yùn)營限制一周之后，舊金山的一名檢察官就向加州公共事業(yè)委員會提交了一項(xiàng)動議，要求停止Waymo和Cruise服務(wù)的擴(kuò)張。
原因很簡單，Waymo和Cruise的Robotaxi讓舊金山的街道變得更加混亂。
比如，有Cruise的Robotaxi闖進(jìn)建筑工地，然后陷在未干的水泥地里，比如Robotaxi有在十字路口撞上消防車。最嚴(yán)重的事故，是十多輛Robotaxi音樂節(jié)場地附近熄火從而造成交通堵塞。
因?yàn)闋顩r百出，Cruise被要求削減一半的Robotaxi，白天不得超過50輛，夜間不能超過150輛。
Cruise在舊金山遇到的問題，其實(shí)都在赤裸裸地提醒，目前的L4級別的自動駕駛還無法應(yīng)對城市道路真實(shí)且復(fù)雜的環(huán)境。
而需要注意的是，無論Waymo還是Cruise，他們的自動駕駛在硬件配置上都幾乎已經(jīng)達(dá)到頂級。比如Cruise采用的是多種傳感器冗余的技術(shù)方案，其自動駕駛車輛配備了5個(gè)激光雷達(dá)、14個(gè)攝像頭、3個(gè)廣角雷達(dá)、8個(gè)長距雷達(dá)，10個(gè)超聲波雷達(dá)，并且還配備了高精地圖。
這個(gè)配置無論是在國內(nèi)還是國外，都已經(jīng)高于絕大部分自動駕駛公司。而這恰恰也說明，目前阻礙自動駕駛落地的關(guān)鍵不在硬件，而在軟件算法。
具體來講，自動駕駛算法主要由感知、預(yù)測、規(guī)劃控制三大部分組成。目前市場上統(tǒng)一這三大部分的算法大都又基于特斯拉在2021年推出的“BEV+transformer”架構(gòu)。
對比傳統(tǒng)方式，“BEV+transformer”算法架構(gòu)大幅提升了感知精度和決策規(guī)劃能力。因?yàn)樗梢詫⒏兄K的多個(gè)2D圖像和傳感器信息整合為三維的向量數(shù)據(jù)，然后通過加入時(shí)序信息，更方便規(guī)劃控制算法實(shí)現(xiàn)對障礙物的追蹤。
但即便如此，“BEV+transformer”架構(gòu)中的規(guī)劃控制仍然采用基于規(guī)則為主的方式。即針對某個(gè)具體場景，編寫一段具體的代碼。這導(dǎo)致現(xiàn)在自動駕駛算法普遍因?yàn)榉夯芰Σ蛔愣嬖谠S多長尾問題（corner case），也成為阻礙自動駕駛發(fā)展的關(guān)鍵障礙。
自動駕駛要突破，就需要持續(xù)解決corner case，但這個(gè)過程越往后成本越高，難度越大，且corner case永遠(yuǎn)無法全部解決。
新的變量來源于大模型。自去年底ChatGPT發(fā)布以來，大模型受到行業(yè)的普遍關(guān)注，也有越來越多的企業(yè)將其與自動駕駛相結(jié)合。
目前大模型已經(jīng)被用在自動駕駛的許多方面，比如感知融合、數(shù)據(jù)標(biāo)注、仿真測試等等。但其中最關(guān)鍵的還是車輛控制，也就是最近馬斯克在直播中展示的“端到端”車輛控制技術(shù)。
所謂“端到端”，簡單來講就是輸入信息，然后輸出結(jié)果。這不是一個(gè)新的概念，英偉達(dá)在2016年就曾提到，但卻是最近才開始落地的一項(xiàng)技術(shù)。
在過往的車輛控制中，車輛通過感知硬件獲得信息之后，還要經(jīng)過預(yù)測、規(guī)劃、控制等多個(gè)模塊，然后才在提前寫好的代碼指導(dǎo)下做出決策。這就像按照說明書開車，超出說明書的范疇就會失效。
但作為真人，我們的駕駛過程其實(shí)并不如此刻板。以路口轉(zhuǎn)彎為例，我們并不會要求車速、轉(zhuǎn)彎的具體位置、方向盤的角度都達(dá)到某個(gè)數(shù)值之后才轉(zhuǎn)彎，而是決定要轉(zhuǎn)彎，然后在一個(gè)“適當(dāng)”的時(shí)候自然而然地轉(zhuǎn)過去。
“適當(dāng)”在這個(gè)過程中成為一個(gè)非常模糊，但卻重要的量詞，它有規(guī)則，卻又沒有要求。
“端到端”就是這樣一個(gè)技術(shù)，從技術(shù)上講，它將過去自動駕駛決策的中間過程融合成一個(gè)整體，能夠去掉傳統(tǒng)模塊化算法帶來的編碼冗余、計(jì)算冗余和信息冗余，將原本依靠規(guī)則驅(qū)動的自動駕駛徹底轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽繑?shù)據(jù)驅(qū)動。
從結(jié)果上講，它讓自動駕駛的決策更趨向于人，能夠應(yīng)對更多復(fù)雜情況。目前，“端到端”車輛控制技術(shù)已經(jīng)成為自動駕駛行業(yè)的一種共識。
8月25日，馬斯克在展示特斯拉FSD V12版本的直播中也提到，端到端技術(shù)使FSD V12版本減少了數(shù)十萬行代碼，并且在沒有數(shù)據(jù)連接的情況下仍能在不熟悉的地形上工作。
總的來說，大模型的引入，讓原本困擾自動駕駛的corner case找到了一個(gè)解決路徑，它也將推動原本陷入瓶頸的自動駕駛向L3、甚至更高級別的自動駕駛推進(jìn)。
輔助駕駛，落地為先
從軟件算法的角度來看，高級別自動駕駛的困局顯然還需要一些時(shí)間才能夠突破。而在這之前，輔助駕駛的落地卻已經(jīng)有些迫不及待了。
推動這一切的自然是乘用車，隨著新能源汽車市場競爭的日益激烈，大部分車企都想要通過智能化來獲得更多競爭優(yōu)勢。所以今年以來，各大車企都在積極推進(jìn)城市NOA的落地。
6月份，小鵬汽車城市NGP率先在北京落地，但其適用范圍卻并不是全部城區(qū)，而主要是北京各環(huán)線及主要快速路。這似乎也在說明，目前的輔助駕駛技術(shù)要應(yīng)對城市內(nèi)部真正復(fù)雜的路況還存在一些困難。
所以車企也在選擇性地“繞行”，比如更早之前小鵬曾提出“通勤模式”的概念，即車主駕駛車輛在固定的通勤路線上往返數(shù)次，當(dāng)車輛采集相關(guān)數(shù)據(jù)之后，就能夠完成既定路線的高級輔助駕駛。
這個(gè)功能的本質(zhì)是通過限定區(qū)域來為高級輔助駕駛降低復(fù)雜路況帶來的難度。但因?yàn)樗軌蚣涌斐鞘蠳OA的落地，所以也被更多車企跟進(jìn)。比如6月份，大疆和理想就分別發(fā)布了“記憶行車模式”和“通勤NOA模式”，并將在下半年上線。
這也說明，現(xiàn)在所有自動駕駛企業(yè)（廣義上）都已經(jīng)明白，自動駕駛是一場持久戰(zhàn)，目前技術(shù)還無法讓所有汽車在一夜之間完成智能化轉(zhuǎn)型，所以大家都開始變得更加務(wù)實(shí)。
讓消費(fèi)者先用起來，成為目前城市輔助駕駛的一個(gè)核心邏輯。車企又回到漸進(jìn)式自動駕駛的理念上來，想要通過積涓成流，壘石成山的方式，逐步推動自動駕駛的實(shí)現(xiàn)。
當(dāng)然，產(chǎn)業(yè)心態(tài)的轉(zhuǎn)變是一方面，更重要的是社會心態(tài)的轉(zhuǎn)變。
比如，加州允許Robotaxi在舊金山全面開放運(yùn)營，是社會接納自動駕駛的一次重要突破，這樣的事情在國內(nèi)，以及世界其他地方也在同樣發(fā)生。
比如2022年8月，深圳開始實(shí)施《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理?xiàng)l例》，明確規(guī)定了人工智能駕駛車輛應(yīng)該滿足的條件，駕駛員在自動駕駛工作時(shí)應(yīng)當(dāng)盡到的責(zé)任，以及在自動駕駛車輛違反相關(guān)法律之后的責(zé)任認(rèn)定。
今年2月1日，上海也頒布了《上海市浦東新區(qū)促進(jìn)無駕駛?cè)酥悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新應(yīng)用規(guī)定》，明確了管理自動駕駛應(yīng)當(dāng)依據(jù)的法律條例，以及在發(fā)生事故之后，保險(xiǎn)、車輛所有人或管理人、自動駕駛開發(fā)者之間的責(zé)任認(rèn)定。
國外同樣也在積極推進(jìn)自動駕駛相關(guān)法案的落地，日本在今年4月允許L4級自動駕駛車輛在日本公路上行駛，但關(guān)于L4與L5的具體責(zé)任劃分還在研究。英國在2022年7月規(guī)定，有效自動駕駛期間，車輛發(fā)生事故駕駛?cè)瞬挥贸袚?dān)法律責(zé)任等等[4]。
整體上，關(guān)于自動駕駛的討論正在從一個(gè)單純的技術(shù)、產(chǎn)品問題深入到社會的各個(gè)方面，變成一個(gè)法律問題、保險(xiǎn)問題、經(jīng)濟(jì)問題和人文問題，而這對于自動駕駛的發(fā)展顯然是一件好事。
畢竟自動駕駛從來不只是一個(gè)技術(shù)問題，而是一個(gè)社會問題，它需要全社會共同討論，而今天整個(gè)社會有了更多迎接自動駕駛到來的準(zhǔn)備。
可以說，今天比歷史上任何時(shí)候都更接近自動駕駛，且今天的自動駕駛已經(jīng)擠干了泡沫。
