2022年，一直以来备受资本关注的自动驾驶行业，经历了风雨飘摇的一年。L4级别的自动驾驶技术在短期内仍难落地，这似乎已为市场所默认。烧不起钱的企业们正在变得更加实际，开始探索L2/L3级的技术发展。与此同时，应用场景更明确，技术要求更简单的商用车自动驾驶技术，得到了市场更多的关注。2023 年第一季度马上过去，中国自动驾驶产业发展现状又怎样呢？

自动驾驶发展遭遇瓶颈，普及应用时间将比想象更长

目前，包括特斯拉、比亚迪、谷歌、BAT 在内，很多企业涉足自动驾驶赛道，全球自动驾驶市场规模不断扩大。同时，国内也有多家头部科技企业进入该领域成为玩家。

据中商产业研究院预测，2022 年我国自动驾驶市场规模将达 2894 亿元。截止 2022 上半年，国内具备辅助自动驾驶功能的汽车保有量达 228 万辆，渗透率升至 32.4%，同比增长 46.2%。另据 Research And Markets 预测，到 2026 年，全球智能汽车市场规模将达 594 亿美元，预计年复合增长率为 16.84%。从表面数据上看，进入自动驾驶时代，已近在眼前。

但理想很丰满，现实却很骨感。自动驾驶的落地，并不顺利。一方面是技术突飞猛进，另一方面则是法规、道路和硬件设施的配套滞后，这对矛盾大大制约了自动驾驶的发展。

博世（BOSCH）自动驾驶高级副总裁 Kay Stepper 就曾表示：" 就技术和软硬件层面而言，工程师早已扫除了技术障碍，完全可以推出符合自动驾驶要求的智能汽车，但现行法规和应用标准层面的制约，难以消除消费者的质疑，这都使自动驾驶技术推广受到阻碍。"

从落地应用的角度来讲，自动驾驶并不是给车装上系统以及摄像头、激光雷达等传感器就行了，而是要给它提供一个可以生存的环境，这是一个系统工程。深兰科技自动驾驶项目负责人在受访时曾说过，没有规矩的自动驾驶，就是一条离开水的鱼。

由此可见，自动驾驶汽车要想真正上路，并不像想象中那样简单，而要实现广泛应用和普及，更是大大超出原有预期。

智能汽车上路受阻，到底是谁堵了自动驾驶落地之路？

硬件技术不达标

即便科技发展日新月异，自动驾驶配套的激光雷达、毫米波雷达、车载摄像机等硬件设备也有头部厂家涉足，但整体而言，想要达到车规级标准，还有很长一条路要走，很多自动驾驶的行业从业者经常会关注到自动驾驶的前沿资讯，包括自动驾驶测试、自动驾驶落地等信息，但是在这些相关资讯中，自动驾驶的使用场景都会限制在一定的区域范围内，如实验园区、实验道路等，且多为低速自动驾驶，和现今驾驶员驾驶的环境是完全不可比拟的。

有人曾说，汽车只是通过四个轮子就跑起来了，再多一个就是转向，为什么自动驾驶提出来这么长时间，还是没有听到过多的商业化落地的消息。诚然，汽车在道路上行走，从主管上看就是车轮在道路上滚动着，但是在其背后，更重要的是驾驶员对于车辆的控制。道路环境是十分复杂的，鬼探头、拥堵等现象十分常见，在遇到极端情况时，如何控制车辆是十分重要的，通过在车辆上安装的硬件设备去观察道路情况，需要能够做到和人类驾驶员一样的精准，达到车规级要求，恰是最难的。

软件系统不完善

如前文所述，车辆行驶的过程，最重要的不是车辆的车轮，自动驾驶汽车上，硬件设备的性能是相当重要的，但更重要的是驾驶员对于车辆的控制，这主要是由驾驶员主观意识所决定的，自动驾驶汽车在行驶过程中，是不需要驾驶员的参与，整个驾驶过程都是通过写入车辆的软件系统进行控制的，这就要求软件系统足够智能。

道路环境的复杂，对于软件系统提出了更高的要求，如车辆前方有行人时，可以观察并预判到前方行人的动作，从而及时作出反应；在遇到加塞时，如何处理可以保证车辆上乘客的安全，更如在车辆即将碰撞时，是乘客优先还是路人优先等连驾驶员都无法给出完美意见的情况下，软件系统又应该做出什么反应。软件系统和硬件技术有很大的区别，因为它的设计要求要能与人类的主观意志相似，只有达到这样的要求后，才可以应用到自动驾驶车辆上。

设计成本不亲民

一个产品的成功商业化，除了产品能服务于大众，更重要的是要让大家能够消费的起，且自动驾驶概念很大程度上并不是一个小部分人适用的话题，更是一种改变大众出行需求的一个内容，与奢侈品服务于小部分人不同，自动驾驶的商业化，必须能让大部分人都可以消费得起。但与此相违背的是，自动驾驶汽车的硬件、软件设计成本过高，为了能实现车规级产品的要求，就需要大量的成本投入，这就与商业化落地的想法相反了，只有随着技术的提升，硬件设备的制造成本足够低，研发投入成本得到了正反馈，自动驾驶的落地才会到来。

配件设施不完善

自动驾驶想要商业化落地，除了车辆上硬件、软件系统需要达到要求外，更重要的就是配套设施也需要完善，汽车“四化”（电动化、智能化、网联化、共享化）提出了汽车未来发展的趋势，其中电动化是自动驾驶开启的第一步。现阶段，新能源汽车经常会遇到一个问题，就是里程焦虑了，尤其是在节假日尤为明显，充电桩不足、充电时间长、冬季行驶里程极速下降等问题会呈现倍数级的放大。

在自动驾驶发展趋势中，有很大一部分人支持智能网联的发展趋势，这其中涵盖的配套设施需求就更大了，如道路的重新翻修、路面设施的全套更换等，这将是耗费巨大的且会影响到大家出行安排的一项工作。如果出现事故需要维修时，是否有针对自动驾驶汽车的维修技师？因此在自动驾驶的发展道路还有很长一段路要走。

法律法规不闭环

在各大企业都疯狂布局自动驾驶时，更重要的一项工程，即法律法规的建设尚未完善，一项产业的提升必须有完善的法律提供支持，自动驾驶需求的法律支撑较多，如责任判定问题，在自动驾驶汽车出现交通事故后，由谁来承担责任；如保险购买问题，自动驾驶汽车将由谁来购买保险；如隐私安全问题，自动驾驶是一个巨大化的智能硬件设备，这其中就涵盖了较多的隐私搜集要求，这些隐私安全将由谁来保证？类似的法律规范需求十分巨大，法律因走在产业的前端，给产业发展提供好具体的规范，因此在自动驾驶发展过程中，最重要的一点就是提前规划好法律法规及相关标准，在自动驾驶行业发展时，提供好的发展道路。

用户可信度不高

一个观念的转变将是十分困难的，自动驾驶汽车与现在驾驶员驾驶的汽车完全不一样，驾驶责任全部归属于车辆本身，将自己的出行需求甚至是生命交由机器，这个观念的转变将是十分困难的。机器永远是冰冷的，它不会像人类一样有自己的判断准则，在乘坐自动驾驶车辆时，当遇到极端情况时，自动驾驶车辆只会根据设计的代码来处理，可能无法做到和人类驾驶员一样的理性处理。

相对于人类驾驶员驾驶车辆时出现事故，自动驾驶汽车出现事故，其关注度将被无限放大，对于机器，人们接受不了安全程度为90%、98%甚至99.99%，只有做到100%，才能达到人们对于自动驾驶汽车的安全要求，而这其实是相当难的，或者根本无法达到这个标准。

打破自动驾驶落地难僵局，要走 " 生产资料型 " 商用车路线

伟人说过：" 路线错了，人再多、枪再多也没有用 "。这是一句至理名言，因为决定最终胜负的，不是手段，而是方向。

当前，社会各界逐渐认识到推进自动驾驶的本质，要从基本国情出发。相较于美国强调私家车，中国则更重视商用车和生产用车，即 " 限定场景下的自动驾驶应用 "，如公交、环卫、物流、工矿等领域。

盖世汽车研究院资深分析师王显斌在接受采访时就指出，中短期来讲，作为生产资料的自动驾驶商用车，能够提高驾乘人员安全性和作业时长，并逐步取代司机的部分职能，进而实现商业化变现。

其实说到底，自动驾驶就是解放司机的大脑和双手。但从行车环境来看，城市道路属于开放道路，环境复杂，充斥着大量行人和社会车辆，而限定场景属于封闭道路，环境简单，外部交通参与者少。

很显然，无论从法规还是技术层面来说，自动驾驶商用车落地要比乘用车来的更快速，而重点开发满足生产和商用需求的智能车辆，才是中国未来自动驾驶发展的主方向。

目前，已经有许多品牌自动驾驶车辆驶入限定场景，这其中既有百度 Apollo、深兰、美团等科技公司研发的行驶在园区内的各种大巴、无人配送车；也有踏歌智行、易控智驾等企业打造的在矿区内劳作的自动驾驶矿用车；还有图森未来、驭势科技等开发的奔跑在港口、机场内的自动驾驶货运车和摆渡车……

可见，眼下高等级自动驾驶的落地难，主要指的是乘用车，而生产和商用的高等级自动驾驶车辆，其实早就在大大小小的园区、矿区、港区等封闭区域中落户了。也正是因为这类车辆平时在开放道路中很少见，所以才会让人们产生自动驾驶落地难的误解。

不过近一段时间，国内自动驾驶企业也开始积极布局公共服务领域，以此实现自动驾驶车辆尽快走进百姓生活。

2023 年年初，苏州相城举办了 " 新年第一跑 " 活动，主角是无人小巴、重卡、清扫车等 130 多台自动驾驶汽车，场面颇为壮观。两年多前，就在这条路上，由中国移动和轻舟智航联合部署的全国首个常态化运营无人公交，实现落地运营。

前不久，深兰科技也与世界最大的客车生产巨头马可波罗集团签约，共同打造联合品牌智能客车，开拓全球市场。而早在 2019 年 4 月，深兰 L4 级熊猫智能公交，就已在天津、深圳、上海等道路上试运营。

另据悉，一直主攻卡车的图森未来，也计划在 2024 年下线第一辆专为高速公路场景设计的 L4 级别自动驾驶卡车。

以上这些，都是我国自动驾驶相关企业所做的突破和探索，但这些努力能不能真正打破自动驾驶落地难的僵局，对于整个行业来说，还需要时间来验证。对此，我们会持续关注。

总之，自动驾驶落地今后要走的路还很长，还会遇到这样那样的困难，但不管怎么说，我们希望中国的自动驾驶企业走在了正确的道路上。

未来，是成功还是失败，让我们拭目以待。

文章来源： AI 产业研究所，智驾最前沿，科创板日报