自動駕駛的出路在哪里？

國家戰略是風向標。

跌跌撞撞探索多年后，自動駕駛的“錢途”仍然迷霧重重。

全球自動駕駛行業原本設想的主要變現路徑是Robotaxi（自動駕駛出租車），試圖用技術取代司機，從龐大而古老的城市出行市場中切蛋糕。

資本市場一度對此十分看好。安信證券在去年發布的一份研報中預計，2030年國內Robotaxi的市場規模有望達到1.2萬億~1.4萬億元。

但隨著時間的推移，這條看似前途無量的商業化路徑開始遭到質疑。

百度是國內自動駕駛行業的重要玩家之一。李彥宏曾透露，僅2020年，百度就在自動駕駛業務上花費了200個億，后續可能還需要連續10~20年的長期投入。

高昂投入背后，百度目前取得的成果卻并不成比例。

根據官方數據，截至2021年上半年，百度旗下的自動駕駛出行服務“蘿卜快跑”累計服務乘客超40萬人次。這并不是一個很大的數字。作為對比，滴滴網約車的日訂單量約為2000萬單。

覆蓋城市太少、服務車輛有限、路線區域受限，是“蘿卜快跑”訂單量有限的根本原因。截至今年9月，該服務只進入了北京、上海、廣州、長沙等5個城市，且僅在部分區域試運行。

此外，偏高的價格也阻礙了自動駕駛出租車的普及。以北京地區為例，“蘿卜快跑”短短幾公里的單次行程價格約為30元，相當于出租車的近3倍，導致該服務很難被大眾接受。

百度此前宣布，“蘿卜快跑”計劃在3年內入駐30個城市，部署3000輛無人車，服務300萬用戶。但即使能夠如期達成目標，區區數千輛Robotaxi也難以填平此前的巨額投入。

特斯拉、Waymo等國外玩家的處境同樣堪憂。

特斯拉一直是Robotaxi最積極的吹鼓手，卻在量產和落地方面毫無作為，歸根結底只是給公眾和資本市場講故事。

早在2019年4月，馬斯克就放了一顆巨大的“衛星”：特斯拉將于2020年推出L5級別的Robotaxi，一年內將有100萬輛上路運營。如今兩年多過去了，特斯拉連一輛Robotaxi都沒做出來，反而爆出了夸大宣傳、安全隱患等一系列與自動駕駛有關的負面新聞。馬斯克已極少提及當年的宏偉計劃，而是將精力投入到人形機器人等新的大餅上。

谷歌旗下的Waymo一度被視為自動駕駛行業的標桿，估值曾高達1700億美元以上。但在過去三年間，這一數字不斷下滑，目前為300億美元。

除了技術難以完善、核心人才流失等原因外，商業化困難是Waymo估值跳水的重要原因。2018年，該公司與克萊斯勒、捷豹等汽車廠商合作，一度計劃改裝超8萬輛自動駕駛汽車；但在遭遇挫折后，這一目標被大幅壓縮，而Waymo的Robotaxi服務仍局限在美國亞利桑那州鳳凰城等少數幾個城市的部分區域。

面對冰冷的現實，行業參與者已經在悄悄改弦更張。與地方政府合作、圍繞“智慧交通”競標城市智慧交通項目，逐漸成為新的競爭焦點。

是智慧交通，更是國家戰略

過去幾年間，各地對于自動駕駛的熱情越來越高。尤其是2018年《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》發布后，國內已有近20個城市發放自動駕駛路測牌照。

對于地方政府而言，引入自動駕駛企業，有利于拉動本地經濟發展、增加就業機會，并提升城市形象。同時，自動駕駛企業將獲得品牌曝光，以及實地檢驗技術和產品的機會，但通常很難從用戶一側獲得收入。

今年以來，隨著“智慧交通”、“車路協同”上升為各地政府發展自動駕駛的主要方案之一，自動駕駛企業無法賺錢的窘境開始發生顯著變化。

破局者是業內一家并不像百度、小馬智行那樣廣為人知的自動駕駛公司——蘑菇車聯。該公司在今年3月與湖南省衡陽市政府簽約，雙方將構建“車路云”一體的智慧交通體系，合作金額達5億元，這是全國首個城市級自動駕駛應用項目，因而合作資金規模也超越了行業過往；9月，該公司再次與河南省鶴壁市達成戰略合作，計劃對合計120公里的道路進行5G智能網聯化建設，并提供自動駕駛車輛落地運營，項目總投資額約3億元。

而百度至今也先后中標合肥、陽泉、重慶、滄州等地的自動駕駛建設項目，中標金額從數千萬元至上億元不等。盡管規模和方案各不相同，但這些項目均把“智慧交通、車路協同”放在重要位置。

地方政府愿意為智慧交通、車路協同買單，根本原因是這條技術路線契合國家戰略。

去年2月，國家發改委引發《智能汽車創新發展戰略》，計劃到2025年，實現車用無線通信網絡（LTE-V2X等）區域覆蓋，新一代車用無線通信網絡（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步開展應用。車路協同則是V2X車聯網的核心組成部分。

另一方面，與單車智能化相比，以車路協同模式實現自動駕駛具有許多優勢，更有利于城市交通的安全運轉和高效治理，這也是重要的加分項。

在5G通信、云計算、邊緣計算等技術的支持下，車路協同能夠實現車輛與交通動態實時信息的采集與交互，也就是“車更懂路”、“路更懂車”，并以此為基礎進行車輛主動安全控制和道路協同管理，從而形成的安全、高效和環保的道路交通系統。

9月中旬，全國政協副主席、中國科協主席萬鋼在一場行業論壇上表示，車路信息融合可以為自動駕駛提供超越感知視野的認知智能，避免單車智能存在的感知局限、避免車車行為沖突，實現群體運行協同。

萬鋼認為，在人工智能、5G、大數據和云計算背景下的車路協同，能夠在提升自動駕駛安全性的同時，有效降低附加傳感器的成本。

與此同時，各地在推動車路協同發展的過程中，通常會選擇特定應用場景進行試點，在跑通模式后再向更廣泛的用戶群體推廣，從而減少自動駕駛的安全風險和管理難度。

以衡陽為例，當地政府與蘑菇車聯達成合作后，首批落地的自動駕駛車輛覆蓋旅游觀光巴士、清掃車、巡邏車、微循環公交、快速路公交等，主要為當地市政、交通、環衛部門服務。這些車輛的運行時間、行駛路線和工作環境相對固定，利于交通大數據積累和機器學習，是較為理想的自動駕駛切入點。

此外，作為合作方，蘑菇車聯還需要負責“數字道路升級”，主要包括在路側安裝傳感器和邊緣計算設備，并進行云端算力和數據存儲體系的搭建。在這套系統建成后，政府部門將能夠實時監控交通狀況，實現更精準的全局調度，優化城市出行。

成本不能忽視

除了各地政府不斷增多的需求外，從長期盈利模型來看，自動駕駛公司也必須走“單車智能+車路協同”的發展路線。

在當前技術水平下，一輛車要想具備L4以上級別的自動駕駛能力，通常需要搭載6~12枚高清攝像頭、3~12枚毫米波雷達、3~5枚激光雷達，以及與之適配的專用計算芯片等，改裝費用高昂。

其中，激光雷達的單價約為5萬元左右，占據成本大頭。今年4月，北汽旗下的極狐與華為聯手發布一款新車，搭載3枚激光雷達，據稱可實現“高階自動駕駛”，售價高達48萬元。

為了壓縮成本、拉低售價，許多車企在發展自動駕駛技術時，選擇了折中路線，取消了激光雷達，轉而采用所謂純視覺方案，高度依賴攝像頭和軟件算法。特斯拉是這套玩法的典型代表。

但無論是毫米波雷達、激光雷達或高清攝像頭，其搜集交通數據的能力會受到天氣、光線、障礙物等因素的影響，而車載芯片在面臨龐大數據量時，其算法并不足以保證時刻做出最準確的判斷，安全隱患也就不可能消除。

公開信息顯示，2016年以來，特斯拉Autopilot自動駕駛輔助系統已經導致數十起車禍，造成10人死亡。調查發現，事故起因多與車輛在Autopilot模式下，無法識別交通錐、發光箭頭板等路面固定障礙物有關。

而在國內，類似功能導致的傷亡事故也并不鮮見。尤其是今年8月，一名車主在開啟蔚來ES8的輔助駕駛功能后，發生撞車事故不幸身亡，進一步加重了外界對于自動駕駛“單車路線”的疑慮。

在單車智能的框架內，車輛成本與安全性此消彼長，難以取得平衡，自動駕駛的商業模型也就無從談起。而車路協同模式的優勢是，它在單車智能的基礎上增加了多重安全冗余，把一部分感知能力和計算能力分散到路側和云端，從而在確保安全、降低成本的基礎上，打開了新的商業化路徑。

在感知端，車路協同架構主要增加了路側攝像頭，可安裝在路燈等公共設施上。由于架設位置高、采用俯視視角，路側攝像頭很少被障礙物遮擋，也不容易受到雨雪天氣的干擾，能夠更加準確和全面地采集路況信息。

同時，車路協同架構會在道路兩側布設邊緣計算設備，對實時數據進行分析加工后，再通過高速車聯網傳遞到自動駕駛車輛。這就減輕了車輛自身的計算壓力，縮小了數據傳輸和行為決策的延遲，并在無需增加硬件指標的情況下，讓自動駕駛總算力大大提高。

近期，蘑菇車聯創始人兼CEO朱磊在接受訪談時表示，該公司的“單車智能+車路協同”的架構能夠做到在100毫秒（0.1秒）內完成從路側感知到車上決策的整套流程，而人類的反應時間約為500毫秒。這意味著，“單車智能+車路協同”下的自動駕駛安全性已經超過人類駕駛。

根據蘑菇車聯的計算，通過道路智能化改造，路端感知及云端感知將有效補充單車感知不足，單車的自動駕駛改造成本有望降低90%以上，從而大大降低購買門檻。

同時，在政企合作框架下，智慧交通、車路協同的基礎設施建設成本可由企業和政府共同承擔，進一步緩解自動駕駛行業的盈利壓力。未來，雙方可按照“誰使用誰付費”的原則，向消費者及其他交通參與方收取服務費，培育持續穩定的收入來源。

“本地化”同樣重要

對于自動駕駛企業而言，要想在政府主導的城市智慧交通項目中競標成功，除了要看技術實力，還必須拿出符合當地需求的解決方案。

百度、蘑菇車聯等廠商采用了相對系統化的方案，把單車智能和車路協同打包為自動駕駛整體解決方案，直接提供給地方政府。

這意味著，在自身單車智能技術過硬的前提下，企業還需要幫助城市做車路協同的數字道路升級，主要包括安裝路側傳感器和計算設備；另一方面也需要提供自動駕駛車輛，特別是公交車、出租車、巡邏車、清掃車等市政公共服務車輛，并承擔車隊運營服務。這考驗的是一家公司是否具有全棧技術和商業運營的綜合能力。

朱磊認為這種模式一旦成型，會“非常扎實”，運營模型也很健康，因而具有更強的可持續性。未來，這套系統還可以提供更多服務，包括車道級導航、車道級數字信息呈現等，甚至升級為整套的云服務，長遠來看商業價值更大。

通過與地方政府合作，國內自動駕駛企業得以跳出圍繞C端用戶打轉、越做越賠錢的窠臼，站在城市發展的更高維度上，重新審視自身的價值定位和商業模型。這種模式上的優勢，讓中國企業有機會在商業化方面反超美國同行。

創世伙伴資本主管合伙人周煒在接受訪談時表示，美國硅谷的傳統科技公司喜歡等到技術高度成熟后，才把產品推向市場。中國公司在技術尚未成熟時，會通過變通或混血的方式，提前向市場提供商用服務，并通過快速迭代完善產品。這是兩個國家創業文化的差異。

“過去一定是硅谷的方法占優，但中國公司在商用化上會取得先機，也有極大可能最終實現技術上的反超。”周煒說，短時期內很難說誰對誰錯，但一些新興的硅谷公司已經在學習中國模式。他舉例稱，在自動駕駛領域，高速或L5級別的自動駕駛在短時間內不太容易大規模實現，但在一些特定領域是有機會的，比如半封閉路線、固定路線等。

各地政府對于自動駕駛產業的青睞，無疑為中國企業的后來居上增添了籌碼。相比之下，美國各州對于自動駕駛態度不一，基礎建設緩慢。

朱磊認為，“單車智能+車路協同”方案的成熟標志著自動駕駛2.0時代的開啟。“這可能是幾代人最大的時代機遇，會誕生一大批偉大公司，擁有自己的核心技術和商業能力。我們非常期待這一未來的科技變革。”他說。

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