近年来，自动驾驶仿佛一个巨大的磁场，引得无数传统车企入局，一些创业公司也纷纷下场。早在数年就宣布 all in 自动驾驶的百度也交出了一份喜人的成绩单。其财报数据显示，2022 年第四季度，百度自动驾驶出行服务平台 " 萝卜快跑 " 订单量达到 56.1 万，同比增长 162%。

事实上，自 2013 年正式启动自动驾驶技术的研发，百度在该领域投入了长达 10 年，成为名副其实的国内自动驾驶先行者。而今，百度自动驾驶业务在 Apollo 与 Robotaxi 之上、逐步增加造车投入，一定程度上也反映出自动驾驶商用落地的重要性。

资本也用实际行动在证明这一点。统计数据显示，2022 年，国内自动驾驶领域累计披露了 125 起融资。在披露的 22 起重点面向乘用车的自动驾驶整体方案的公司融资中，超 7 成来自于 ADAS（高级驾驶辅助系统）领域；在面向特定场景的商用车自动驾驶，累计披露融资 22 起，涉及干线物流、矿区、港口、无人环卫等多个应用领域。

不难看出，当前资本市场聚焦量产落地的趋势十分明显。曾经备受热捧的 L4 全无人驾驶，以及 L4 级别无人驾驶乘用车 Robotaxi，已在自动驾驶的上半场商业落地失效，最终被迫 " 暂时离席 "。

自动驾驶将有“图”可依

作为自动驾驶的“路标”，地图信息特别是高精地图是自动驾驶系统必不可少的组成部分。最近，自动驾驶发展迎来新的利好消息。自然资源部发布自动驾驶地图标准体系建设指南，从基础通用、生产更新、应用服务等方面提出了原则性指导意见，并给出时间表。未来，自动驾驶将有“图”可依，落地前景更加清晰。

近年来，全球产业界密切关注自动驾驶这一新赛道。随着以人工智能、物联网为代表的新一代信息技术的发展，汽车产业智能化、网联化成为趋势。可以预见，汽车将逐步成为兼具消费属性的智能产品，进而还可能促进零售、娱乐等产业形态革新。自动驾驶技术进步与应用推广，需要良好产业生态。经过多年积累与探索，我国自动驾驶产业实力不断增强，发展活力初步显现。加速推动技术发展和规模化应用，还有赖研发、市场、政策、法规等方面良性互动，形成共促自动驾驶高质量发展的合力。

发展自动驾驶产业，必须将关键核心技术掌握在自己手中。得益于新基建和丰富应用场景的支撑，我国在自动驾驶技术应用上取得了不俗的成绩，也具有高质量发展的有利条件。看测试数据，据不完全统计，国内40多个城市出台了自动驾驶汽车道路测试和应用相关的细则，开放的路测网络不断延展。看行业应用，除出行外，自动驾驶延伸到物流、采矿等多个场景，与实体经济融合，帮助制造业降本增效。看发展潜力，我国民用汽车保有量超过3亿辆，智能化转型需求可观、前景可期。也应清醒看到，在汽车产业智能化、网联化方面，我国仍有部分基础技术及器件受制于人，还须处理好推进应用和强化底层技术研发的关系，以市场需求为牵引，整合力量协同开展联合攻关。

安全是自动驾驶在真实场景落地的关键，也是发展自动驾驶的题中应有之义。日渐完善的软硬件配置，让自动驾驶“看”得更远、“跑”得更准；科研人员通过设置监控冗余系统等手段，再添出行“安全锁”。进一步验证自动驾驶的安全性，一方面需要积累更多数据，特别是雨、雾等恶劣天气中的测试数据，另一方面也离不开各方协同制定统一的安全标准。不论是“一步到位”研发高级别自动驾驶汽车，还是“步步为营”逐步向上跃迁，安全都是底线。此外，随着汽车产业智能化、网联化趋势加速发展，个人隐私保护问题日益凸显。相关产业链参与者需要更加重视数据安全保护，搭建智能网联汽车安全保护体系，让人们安心出行。

自动驾驶的规模化应用，也离不开政策创新。从全球范围看，自动驾驶尚处于起步阶段，技术创新可能突破既有管理政策的边界。我国较早探索支持自动驾驶的政策体系，从开放测试场景到出台地图标准，日渐完善的政策，为创新保驾护航。当前，自动驾驶系统运行仍需进一步明确法律准则、产品准入要求、事故认定边界等问题。这启示我们，在确保安全的前提下，应持续探索支撑汽车智能网联、自动驾驶发展的政策法规体系，以及时审慎而不教条的监管思路，为技术创新留下空间，为产业发展筑牢基础。

自动驾驶上半场艰难摸索

乘用车自动驾驶正在由L2向L3+过渡，商用车自动驾驶已进入商业化运营阶段；各类玩家以不同发展思路参与市场竞争，推动供应链和产业格局剧烈变化；单车智能和车路协同路线相辅相成，互为补充，加速自动驾驶普及与落地；自动驾驶商业化落地、硬件集成和量产成为主要投资方向。

自动驾驶上半场最大的 " 争议 "，非 L4 全无人驾驶莫属。

何为自动驾驶的 L4 级别？2021 年，市场监管总监发布的《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准（GB/T 40429-2021）规定，汽车驾驶自动化功能划分为 L0 至 L5，共 6 个等级：其中，L0 是纯人工驾驶，L1 是驾驶自动化，L2 是辅助驾驶，L3 是自动辅助驾驶，L4 是自动驾驶，L5 是无人驾驶。

自动驾驶公司为何如此看重 L4？其实很简单，自动驾驶行业洗牌浪潮中，只有真 " 无人 " 才能最早看到曙光。随着巨头下场，2013 年 AI 深度学习浪潮兴起，算力小型化、激光雷达等技术的演变，大家逐渐觉得全无人驾驶是工程化技术可以实现的，所以非常多的企业饱含信心涌入这个赛道。

国内包括百度、知行文远、小马智行、轻舟智行在内一大批企业之前也一直非常专注 L4。虽然众多企业对 L4 无比虔诚，但诚如业内笑谈，" 如果说 L1-L3 是螺旋桨飞机到喷气式飞机，那 L4 就是宇宙战舰 "，L4 全无人驾驶的难度可想而知。

低阶智能驾驶确实比高阶混得开。智研咨询预计，到 2025 年，全球 L2 级辅助驾驶智能汽车的渗透率可达 53.99%，但 L3-L5 级自动驾驶汽车的渗透率却只能达到 1.36%。

如此微渺的数字，意味着挑战高阶研发的企业在很长一段时间里，几乎看不到盈利可能。

" 全无人驾驶从现在开始算，可能至少还要花十年时间。如果说 L4 是我们的‘共产主义’，我们的共产主义理想一定能实现，但是不能一夜之间实现，要经过很长时间的社会主义初级阶段。" 智行者 CEO 张德兆对 L4 的看法相对理性。

自动驾驶上半场随着 L4" 一起醒来 " 的还有 Robotaxi。虽然在各企业已在全国多地获得试行牌照，并且在逐步扭转公众认知，但在商业落地方面，Robotaxi 短时间内想要赚钱依然是 " 雾里看花，水中捞月 "。

被称为 "Robotaxi 第一股 " 的 Aurora 于 2021 年 11 月初上市，上市当天股价最高 11.7 美元，市值超 135 亿美元。不过当下总市值不到 16 亿美元。另据公开资料，截至目前 Aurora 已经烧掉了 2.3 亿美元（折合人民币约为 15.99 亿元）。

由于 Robotaxi 商业化需要满足无人化和规模化量产两大条件，势必要有充分地政策支持、安全验证、成本优化的过程，而这都不是一朝一夕可以实现的。

与此同时，Robotaxi 完全风险可控及大范围普及，在技术上仍然有很多需要突破的地方。

L4 全无人驾驶最大落地场景是网约车，但要实现商业化需要成本与政策双成熟。首先要能做到把加装硬件成本控制在 1 万美金，实现车辆充电周期宏观调度，多方面减少生产及运营成本；其次是随着政策法规逐渐开放，在发展中让风险可控，在可控中再扶持产业发展。

在小马智行副总裁、北京研发中心负责人张宁看来，北京高级别自动驾驶示范区 2019 年成立开放，再到 2021 年开始试点向公众开放，逐步开放高速、允许无人化试点等，政策不断向前 " 小步快跑 "。

自动驾驶发展十几年尚未走到全无人驾驶完全风险可控的阶段，众多企业在 Robotaxi 试行同时，选择开展其他自动驾驶业务进行商业落地，显然是势在必行。

从理想到现实，玩家们的新思考

2022 年，被业界称为是 L4 自动驾驶 " 大洗牌 "" 大变局 " 之年。资本对 L4 的故事也变得更加谨慎。于是，行业不时传来这样的声音：L4 寒冬已至。

从当前的趋势来看，许多自动驾驶企业已开始转向多领域商业化拓展，如 Robobus、货运物流、安防巡逻与智能环卫等特种作业方向，部分具备自动驾驶技术解决方案的企业，还在向智能汽车制造发力。

百度 Apollo 汽车智能化解决方案就意在为主机厂商智能联网汽车，与蔚来、理想、凯迪拉克、吉利等 70 多家车企合作，合作车型达 800 多款；由百度发起成立，吉利战略投资的集度汽车首款汽车机器人 ROBO-01 及其探月限定版，预期今年将开启产品交付。

科技巨头华为对汽车业务的定位也是 " 为车厂提供整体智能汽车解决方案 "，主要涉及自动驾驶、智能座舱等技术。AITO 问界就是搭载了最新华为鸿蒙 HarmonyOS 智能座舱，和华为自动驾驶解决方案的生态品牌。

原本主要以 Robotaxi 业务为主的小马智行，最近也确立了 Robotaxi、Robotruck 和 POV（乘用车智能驾驶业务）三个业务板块，后两个业务板块直面商业落地。

Robotruck 已经开始产生营收，一是与三一重卡的合资公司一骥智卡有了智能卡车的出货交付，二是与中国外运的合资公司青骓物流也开始商业化运营。后者 POV 业务旗下主要有三款产品，智能驾驶解决方案 " 小马识途 "、硬件域控制器 " 方载 "、以及数据闭环工具链 " 苍穹 "，战略目标就是成为公司未来发展的核心驱动。

" 自动驾驶技术在乘用车场景的落地无法一步到位，而是渐进式的。" 智行者 CEO 张德兆和团队在考虑智行者商业场景定位时就提出这一点，于是在很早之前就布局 L2+ 高级辅助驾驶，用 L4 技术降维应用到 L2+。同时在场景渐进式方面，智行者瞄准了无人环卫车和无人特种应用车两个领域。

" 我们把这两个应用场景比作两大农村根据地，采用‘农村包围城市’策略。这样做的好处其一是虽然做不到大碗吃肉，但是能吃到小米粥活下去；其二是商业落地过程中健全产品、技术、质量、制造、运营等综合能力，当经济基础和能力基础都有了，再去做高级别乘用车。"

清晰的商业化认知帮助智行者快速发展。在低速自动驾驶方面，智行者无人驾驶大脑在环卫、物流等场景实现了商业化落地，还将技术应用于特种车场景，打造无人驾驶巡逻车、无人驾驶物资车等特种应用产品。在中高速自动驾驶领域，智行者还与主机厂、车辆运营商等产业链企业展开开深度合作，推进 Robotaxi 和 Robobus 的量产。

在 L2+ 高级辅助驾驶方向，智行者也已经拿到两个车厂定点项目，真正实现了用一个无人驾驶大脑赋能多领域。

百度是我国自动驾驶的 " 摇篮 "。目前来看，从百度离开的自动驾驶领域技术人员，除小马智行外的 Momenta、地平线、文远知行等玩家也都在做出各自商业落地的努力。

Momenta 采用量产自动驾驶（Mpilot）与完全无人驾驶（MSD）" 两条腿 " 走路的产品战略，前者与国内车企和一级供应商合作应用；文远知行亦开拓小巴、运车、环卫车等自动驾驶用车服务。

除去货运及特种作业，自动驾驶硬件领域也跑出不少代表性企业，不乏地平线、华为、芯驰科技等知名厂商。

自动驾驶下半场，走向何方？

通过多场景的落地尝试，自动驾驶的下半场方向也愈发清晰，多家企业向「探客出行」预测如下几点未来主要趋势。

虽然 Robotaxi 依然值得期待，但只专注 Robotaxi 的企业将收缩，并且会非常难以继续存活，因为这一业务短期不可能规模化及盈利。

首要就是规模化运营与成本之间的矛盾。"Robotaxi 是个典型的双边平台经济的模型，如果没有足够的自动驾驶车辆、用户等待时间太长，整个平台就很难吸引用户。反之，如果没有足够的用户，企业布局成本又非常高。" 此前一位工程师指出，成本是 Robotaxi 推进中非常重要的障碍，足够的自动驾驶车辆意味着规模化，规模化则意味着高昂的运营成本。

同时还有技术成熟度和商业化运营的管理矛盾。Robotaxi 势必需要大规模的示范应用，对车辆技术可靠性进行充分的测试，才能保证商业落地减少风险。但在政策法规在逐步放开，用户对全无人驾驶还缺乏信任之时，显然大规模的开放区域的示范应用，是相对比较困难的，至少尚需要时间。

第二，在与人车安全无关的商用车场景商业落地将会加快。中信证券研报称，虽 Robotaxi 的潜在市场空间最大，约为 3.2 万亿（以 2040 远期空间计算），但其他商用车辆自动驾驶合计市场空间仍有约为 3 万亿，其中环卫、城配、最后一公里等城市专用车市场自动驾驶空间约为 1.9 万亿。

Robotaxi 的发展面临测试里程瓶颈，需要巨额资金投入；但商用车场景被细分为港口、矿山、环卫、无人配送等多种场景，其技术要求低于 Robotaxi，有望更快实现商业化落地。

第三、各供应商将会占据核心技术和解决方案，主机厂商短期不会全自研，短期内解决方案提供商将更有机会。

智行者联合创始人霍舒豪与王卓然在新浪财经关于智能驾驶的一场专访栏目中提到，" 自动驾驶在一定时间内核心技术还是会集中在服务商、解决方案提供商手里。不排除终局有能力的主机厂商会坚持着走自研路线，但整合能力更强的主机厂商更多会选择自动驾驶解决方案的合作伙伴。"

" 超过百万以上销量的主机厂商才可以支持长期自研自动驾驶技术，因为自动驾驶产业资金投入密度非常大。如果做了自研却没有自己的特色，还不如与别人合作，这就是为什么这个产业要有 tier1、tier2 的供应商的存在。" 小马智行张宁说道。

总体来看，自动驾驶的下半场来临之时，众多企业持乐观态度。

" 中国同样有全世界最大的汽车保有量、最复杂的道路条件，如果中国自动驾驶能全面商用落地，那我们一样可以走向全世界。希望通过大家 10 年、20 年的努力，未来某一天在全球将自动驾驶做到华为在通信领域的行业地位。" 张德兆对自动驾驶下半场保持乐观态度。

结语

在燃油车时代，欧美、日韩占据主导地位，但在新能源车及自动驾驶技术方面，中国或将有机会占据国际领导地位。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏曾说过两句话，一是到 2030 年，没有自动驾驶能力的电动车，将完全没有竞争力；二是就自动驾驶技术而言，集度将领先特斯拉一代。

集度认为，汽车机器人的人机交互将到达自然交流的新高度，能做到毫秒级的响应，实现无延迟无停顿的交流，而且它还应该能够根据用户日常交流和驾驶习惯，完成自主学习和功能迭代，不断优化智能驾驶以及智能座舱的体验，变成更懂你的机器，真正提供千人千面的服务，与用户 " 共情 "。

当这样的自动驾驶体验真正到来，也许汽车才有可能真正成为人们释放自我的栖息地。

文章来源： 探客出行，人民日报评论，每日行业知识库