無人駕駛上路到底有多難？

何小民

2021年年中，文遠知行的無人駕駛小巴（Mini Robobus）和無人駕駛出租車（Robotaxi）出車500次，向國內一座城市的封控區運送抗疫物資，也讓民眾真切感受到自動駕駛的魅力。

誰也沒想到，在經歷一輪走過狂熱的野蠻生長期和資本寒冬后，疫情重塑自動駕駛的價值，讓自動駕駛的商業化開啟加速度。

去年，許多自動駕駛車輛從封閉路測場地走向現實開放路段，百度、小馬智行、文遠知行等自動駕駛科技公司的robotaxi開始面向公眾提供出行服務，自動駕駛開始走入居民日常生活。在封閉園區內，無人物流車、無人配送車甚至無人販賣車都已經開始上崗工作了；而在普通道路上，無人清掃車等也開始逐步上線。

與此同時，蘋果、小米、華為、滴滴等相繼宣布進入自動駕駛賽道，蔚（來）小（鵬）理（想）推出的輔助駕駛車型越來越多，傳統車企如吉利、上汽等也先后成立電動車品牌，加碼自動駕駛技術。

但這繁榮的背后，自動駕駛的商業化難題也考驗著每一個玩家。

自動駕駛，顧名思義是讓機器輔助或代替人開車，在這過程中，機器對動態駕駛任務的完成度，就是自動駕駛的水平。根據美國高速公路安全管理局（NHTSA）和美國汽車工程師學會（SAE）的標準，智能網聯汽車的自動駕駛程度由低到高劃分為L0至L5共6個層級。以L3 為分界線，自動駕駛L3以上（包括L3）被稱為自動駕駛（ADS），L3 以下被稱為輔助駕駛（ADAS），依舊以人駕駛操作為主。我國工信部發布的《汽車駕駛自動化分級》基本采用了這個標準。

2013年，百度最早開始自動駕駛的研發，隨后，小馬智行、文遠知行、AutoX等自動駕駛科技公司成立，而它們都像Waymo一樣，專注L4級自動駕駛，瞄準龐大的Robotaxi市場，這個最考驗也最彰顯它們L4級技術的細分市場。

據中信證券的測算，Robotaxi 的潛在市場空間約 3.2 萬億，而在傳統出租車的運營成本中，人力成本支出占六成，是Robotaxi 商業化升級改造的焦點。所以，這些自動駕駛科技公司的商業路徑是讓自動駕駛技術取代人，推出Robotaxi產品、通過提供Robotaxi服務來實現營收和盈利。

但L4級別的自動駕駛只能在限定區域運行，通俗來說，需要在有高精地圖覆蓋和經過充分測試的區域運行，而運行區域的開放需要得到政府部門的審批和支持，也直接關系到這些自動駕駛科技公司的測試里程，進而影響商業化進程。

目前，已有上百輛Robotaxi在北京、上海、廣州與深圳的密集人口區運行提供商業服務，但值得注意的是，當前的Robotaxi都配有安全監督員或遠程監督員，離規模化量產和全無人駕駛，還有很長的一段路要走。

與此同時，伴隨著自動駕駛汽車的銷量的上升，汽車的智能化已經成為確定性的趨勢，吸引越來越多的玩家入局自動駕駛，不僅有傳統車企廣汽、奧迪、奔馳等，也有蔚（來）小（鵬）理（想）等造車新勢力，還有華為、小米、蘋果等科技公司，與上述自動駕駛科技公司選的躍進式強技術路徑不同，車企們大多選擇漸進式量產路線，即先從乘用車的L2級、L3級輔助駕駛開始，逐步過渡到L4、L5級自動駕駛。

據不完全統計，截至2021年11月，2021年自主車企品牌已發布58 款 L2+乘用車，同比增長 100%以上，并且伴隨著關鍵零部件激光雷達價格的下降，L2+乘用車價格已降到 15 萬元以下，與此同時，L3級硬件配置的乘用車（如小鵬P5）也降到20萬左右，價格的親民都為 L3 車型普及做好了鋪墊。億歐智庫預計 2030年 L3 級自動駕駛車的滲透率可達20%。

這些車企憑借親民的L2、L3級別的自動駕駛車型價格，讓技術迭代與商業化落地同步進行，充分展現出漸進式量產路線的潛力。相反，自動駕駛科技公司的規模商業化遙遙無期，當下它們還在為忙于攻克技術難題、積累測試里程，同時還要面臨人才流失等風險。

事實上，只要談到自動駕駛時，無論是哪種技術路徑，最終都要回歸到成本、量產以及商業化的問題上來。

自動駕駛有別于傳統的駕駛，它需要機器要像人一樣完成感知、決策和執行，為此，需要在汽車上搭載先進傳感器，讓機器自主獲取、分析車內外駕駛信息，并持續地處理部分或全部動態駕駛任務。

作為自動駕駛的第一步，感知的準確和高效決定了自動駕駛決策的精準，而傳感器方案就是感知層最重要的部分，自動駕駛的燒錢能力有目共睹，當前，運用怎樣感知方案，已經不僅僅是技術與安全的問題，背后更有成本的考量。

圍繞感知方案，不同玩家主要有兩種選擇，一是特斯拉獨樹一幟，選擇了以攝像頭為主的視覺感知方案，一是國內車企和自動駕駛科技企業選擇的用“激光雷達+攝像頭+毫米波雷達+超聲波雷達”的多傳感器融合方案。

提及這兩種選擇的差異，L4級別自動駕駛科技企業獨角獸—文遠知行CEO韓旭接受南風窗記者采訪時直言，“多傳感器融合方案更安全、性價比更高”，當然，具體選擇哪種方案，還與自動駕駛級別也有很大關系，不過他堅信，多傳感器融合是實現L4級自動駕駛的最佳方案，事實上，經過幾年的檢驗，這種方案現在已經成為行業共識。

值得一提的是，這種融合方案被越來越多的傳統車企和造車新勢力采用，特別是在它們推出L3級自動駕駛車型時，一場圍繞傳感器的內卷如約而至，這些L3級輔助駕駛車型的傳感器數量已普遍達到30個左右。

不過，這也說明，漸進式量產車路徑在沿著預設的路線一步步向前，且在硬件設備上正在逼近L4無人駕駛水平。

與此同時，從L2到L3級車型的不斷量產，讓市場看到了高級輔助駕駛的商業價值和潛力，據我國《智能網聯汽車技術路線圖2.0》，到2025年，L2-L3級的智能網聯汽車銷量占當年汽車總銷量比例超過50%，而到2030年，這一占比超過70%。而當前，L2的滲透率才15%，意味著未來還有更大的成長空間。

除了高級輔助駕駛的商業空間，容易讓市場忽視的是，這些量產車在運行過程中，能源源不斷地給車企反饋不同場景的數據，大大降低了車企們的數據采集成本，讓它們在實現商業化的同時，還能完成算法和技術的迭代，去挑戰更高級別的自動駕駛，這或許才是無人駕駛科技企業最忌憚的。

如今，小鵬發布的將開始Robotaxi業務的計劃，大眾成立自動駕駛汽車出行平臺等都展露出了傳統車企和造車新勢力準備入局Robotaxi賽道的野心。

在韓旭看來，自動駕駛的規模化和商業化過程中，最大難點是技術不穩定，而技術的穩定依賴大規模車隊在開放道路的測試，不斷積累挑戰性的數據，來完善算法。

所以，可以看到，面對當前商業化的難題，無人駕駛科技企業給出的答案似乎大同小異：抱團與降維兩條腿走路。抱團是指，這些無人駕駛科技企業本身不具備造車的能力，便選擇和車企合作，組建無人駕駛車隊。如文遠知行和廣汽合作，Waymo、百度Apollo與吉利合作等，可以理解為在未來規模化做準備。

降維有兩個方向，一是，技術的降維。考慮到Robotaxi在短時間內很難規模化商用，這些科技企業將L4級的自動駕駛技術向下兼容，應用到L2+的功能上，這樣一來，L4級自動駕駛技術可以突破區域限制，在更多開放道路得到測試，獲取更多場景的數據。如百度就將其L4級無人駕駛技術Apollo Lite應用在威馬W6上實現量產。二是，場景的降維。將原本應用于城市復雜、開放出行場景的L4級自動駕駛技術方案，降維應用到場景相對簡單的封閉場景，如園區、礦區等。如園區的無人配送車、無人清掃車、無人接駁車的出現等。

不過，對于這種“降維”，有業內人士質疑是躍進式強技術派在面對資本對商業化焦慮和擔憂所采取的應對舉措。文遠知行CEO韓旭否定了這種說法，他認為，當下之所以能降維，恰恰是因為“現在隨著算力的提高，用原來的能力做一些簡單的應用，當然就做得更好了。”

傳統出租車的六成運營成本為人力成本，這就意味著，Robotaxi想要盈利，就必須拿掉現在配有的安全員，實現全無人自動駕駛，但要做到這一點并不容易。

對于這個話題，文遠知行CEO韓旭認為，要想實現全無人自動駕駛，最大難題還是如何實現自動駕駛系統的穩定性和可靠性，一般來說，首先需要硬件上的冗余，如剎車、轉向等設備的冗余，確保一個出故障后，另一個能發揮作用，“現在行業還沒有普遍達到設備全冗余”，其次，還需要提高在各種高復雜、高強度場景下的算法穩定性。

當然，他也坦言，這個世界沒有完全穩定的系統，他們能做的就是盡可能地提高它的可靠性，而這份可靠性需要Robotaxi在開放道路上不斷測試、驗證，所以“希望政府能夠開放越多的道路給我們。”

到底Robotaxi要在什么情況下，才能實現量產應用，通俗來說，要具備什么條件，Robotaxi駕駛的安全性才會超過人類，可以實現拿掉安全員？業內公認的是2016年蘭德智庫提出的標準，即在現有算法框架下， L4級及其以上的自動駕駛車輛，需要完成110 億英里（約180億公里）的真實測試里程，而180億公里的測試里程相當于環繞地球44萬圈。

但現實是，即便是公認的自動駕駛領頭雁，截至 2020年初，Waymo 公司，其測試里程也僅達到 3220 萬公里，國內最早（2019年）開始Robotaxi商業化運營的文遠知行，截至2022年1月17日，它們在公開道路上的自動駕駛里程也才突破1000萬公里，其中，全無人駕駛里程超過250萬公里，離百億級別的測試里程依舊還有很長的距離。

測試里程不夠，就意味著Robotaxi在開放運營時，遇到corner case的概率就會大一些，而當前L4級別的自動駕駛基本是靠單車智能實現，它的風險在于，即便系統已經能應對99.9%問題，但如果出現了其余0.1%問題，依舊會造成事故，這也是自動駕駛行業“談corner case色變”的原因。

所以，即便是Waymo，過去10余年，燒錢上百億美元，仍然難以在路況復雜城市落地Robotaxi，更無法給出規模化商用的時間表。

可見，要實現全無人的自動駕駛，既要時間也要耐心。百度董事長兼CEO李彥宏對此就表悲觀，他曾在一次演講中稱，“L5（全無人自動駕駛）太難，幾十年都不一定能實現”。