2018年無人車市場，誰能笑到最後？

文/ 沈玉姍

「2年。」

2017年4月的TED大會，在被問及「人類何時能在駕駛艙里睡覺」時，特斯拉創始人埃隆.馬斯克給出了上述答案。這位有「鋼鐵俠」之稱的高調創業家當時還拋出了一個重磅消息：2019年，該公司開發的自動駕駛系統就將具備L5級別的全自動駕駛能力。

質疑聲很快紛至沓來。諮詢公司Navigant Research稱，「連合作夥伴英偉達都對其計算硬體能否支持表示懷疑。」華爾街投行Bernstein認為，「特斯拉的自動駕駛能力被過度誇大」。

傳統汽車企業則紛紛以低姿態形象示人。2017年8月，福特CEO在接受媒體採訪時表示，「公眾有關自動駕駛汽車的浪漫想像有點過頭了。」當年12月，沃爾沃宣布，為瑞典家庭提供100輛自動駕駛越野車的計劃向後推遲四年。

《連線》雜誌認為，在經歷技術突破、期望膨脹峰值後，無人駕駛產業正在步入Gartner技術成熟度曲線的低谷期——擺在玩家面前的將是計劃失敗、進度未達預期、融資數額降低的局面。2018年將是無人駕駛產業最艱難的爬坡時期。

不過，玩家們仍然前赴後繼地湧入。

在Navigant Research今年初發布的自動駕駛公司榜單中，第一梯隊包括了通用、戴姆勒-博世、寶馬-英特爾-FCA等8家巨頭及其聯盟，更有豐田、百度-北汽等十數家挑戰者尾隨其後，虎視眈眈。

一面是規模化部署緩慢，一面又在全球引發高漲熱情。各派混戰，場面混亂，誰會最終勝出？《21CBR》記者走訪了自動駕駛產業多個環節的參與者，試圖探測這個冰火世界的真實溫度。

技術本源

「當前的自動駕駛技術，就好比計算機技術在上世紀60年代的水平。」Shahin Farshchi向《連線》雜誌如是說道。這位矽谷投資人十多年前曾是通用汽車的一名工程師，如今參與投資了自動駕駛初創公司ZOOX，他認為自動駕駛尚處在新生階段，「還無法將各個模塊很好地組合起來」。

以色列無人駕駛技術公司Mobileye在高級駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistant Systems，ADAS）市場佔據主導地位，在2017年被英特爾以153億美元收購。

在Mobileye的 CEO Amnon Shashua看來，自動駕駛要從實驗室走向大規模商用，一要足夠安全，二要具備經濟上的可擴展性。如果不能解決這兩個基本問題，自動駕駛技術就不可能進行規模化量產。

經濟上解決起來相對容易。自動駕駛技術研發與應用企業圖森未來的CEO陳默告訴《21CBR》記者，該公司自動駕駛解決方案的成本已經降到5萬元。「中國的幹線運輸卡車司機，算上社保公積金，每人每年的成本最少12萬元。」更誘人之處在於生產力的大幅提高，大量醫生、律師的駕駛時間可因此轉化為工作時間，創造出更大的經濟效益。

足夠安全這一點則困難得多，首先是多感測器引發的難題。自動駕駛技術初創公司Drive.ai的聯合創始人王弢認為，L4級別自動駕駛汽車要具備安全可靠性，關鍵在於多感測器組合帶來的冗餘度。比如，激光雷達可以探測距離和三維對象，攝像頭可以看清紅綠燈顏色，而當雨霧天氣來臨、攝像頭和激光雷達的準確度都受到影響，毫米波雷達又可以大顯身手。

同時，汽車信息系統自身也面臨安全隱患。黑莓（BlackBerry）北亞區高級總監丁海告訴《21CBR》記者，動輒7-8個車輛IP地址、具備聯網功能的電子錶盤，這些都可能成為病毒攻擊的目標。在車載操作系統市場，轉型軟體服務提供商的黑莓擁有50%以上的市場份額。

公認最難的部分是駕駛策略——要分析不同交通參與者對車輛行進軌跡產生影響的所有可能性，以此規劃汽車下一步最安全合理的動作。Mobileye的 CEO Amnon Shashua提出，自動駕駛汽車上路之前，必須具備相當甚至超越人類的決策能力。如果決策能力低下，測試一兩輛車可能不會影響交通，但成百上千輛車行駛在公路上，必將造成交通堵塞。

當系統足以代替人類做出決策，一旦車輛遭遇事故，又會引發一個古老的話題：誰來負責？英飛凌汽車電子事業部大中華區負責人徐輝向《21CBR》記者表示，高級自動駕駛在短時間內較難實現，很大原因在於保險中事故責任的承擔主體，乃至未來社會的架構體系將可能發生變化。

儘管英偉達創始人黃仁勛在今年CES上喊出「軟體定義汽車」，但多位業內人士坦言，車載軟體系統和各個駕駛環節的核心演算法仍需提升。博世（中國）投資有限公司新業務發展總監張翠波表示，現階段最重要的還是在底層技術尋求突破。

一旦這部分工作完成，意味著自動駕駛汽車可以走向大規模量產。屆時，有關用戶體驗、應用服務的問題才會被提上議事日程。

不過，各家並不擔心無人車能否合法上路。陳默直言，「政策不是問題，是各家的技術還沒達到。」北極光創投董事總經理楊磊則對政策風向抱以樂觀態度，「巨大的經濟價值和安全考慮擺在那裡。」

「汽車永遠會是汽車，不會變成一部手機。」徐輝說，「以A到B點的安全到達為最基礎的目的和保證，這一核心價值不會改變。」

誰是贏家？

「要在全社會實現安全、便利的自動駕駛出行，必須各利益相關方緊密合作。」2017財年取得440億歐元銷售額的大陸集團中國區總裁兼首席執行官湯恩在接受《21CBR》記者採訪時，強調了「生態圈」的重要性。

這也是被各路玩家提及最多的辭彙之一。去年6月，大陸集團選擇加入寶馬與英特爾的聯合陣營，FCA（菲亞特克萊斯勒汽車）緊隨其後。德系大廠戴姆勒和博世則親上加親，還有雷諾與日產、沃爾沃與愛立信、百度與北汽 ……強強聯手勝過單打獨鬥。

法雷奧中國區副總裁朱威舉了個例子：法雷奧和賓士曾歷時3年多，動用了300多名軟體人員，花費1億多歐元，編寫了5億多源代碼，才完成了一個自主泊車功能的聯合開發。朱威表示，「未來將是主機廠、供應商和技術公司多方合作的行業格局。」王弢則相信無人駕駛產業的蛋糕足夠大，「大到可以有多個贏家，並非相互之間只有競爭關係。」

科技公司、傳統車企與創業團隊如何能夠走到一起？張翠波給出了答案：「博世需要合作夥伴在業務規划上達成共識，在能力上形成互補。如果要達成深度合作，必然會有技術轉移。一旦核心技術做了轉移，又需要初創企業具備忠誠度。」

Amnon Shashua也在去年11月首次向媒體暢談公司選擇被英特爾收購的原因，「自動駕駛不是某個產品，而是整個行業，不是只談論計算機視覺、人工智慧，而是基礎設施、雲計算、汽車廠商、監管部門、5G網路和數據中心。我們缺的不是錢，而是資源。Mobileye需要加入一家行業巨頭，翻開新的篇章。」

不過，紛紛攘攘的合縱連橫中還有一條清晰的產業邊界。

陳默認為，一邊是需要人類司機、歸屬於傳統汽車產業的高級輔助駕駛，汽車仍被作為耐用消費品賣給客戶；另一邊，以無人共享租車模式為代表的高級自動駕駛則將創造一個全新的增量市場，當前依靠品牌溢價賺錢的乘用車企面臨利潤空間的迅速抽離，汽車製造產業和人類出行模式或被顛覆。

楊磊強調，L2-L3和L4-L5級別自動駕駛車輛的研發工作正在同時發生，奧迪、博世等大廠都分別設有兩個獨立團隊，齊頭並進。而創業公司更需要從一開始就明確方向，「指望現在做L2-L3，將來做L4-L5，機會窗口非常小。」

儘管通用、豐田等大廠紛紛揚言轉型移動出行公司，要革自己的命顯然沒有那麼容易。在王弢看來，「汽車生產門檻高，自身又有完備的核心業務，新事物對於它們屬於錦上添花。」

初創企業容易在單個技術模塊脫穎而出，跑在巨頭前面。不過，在系統集成能力、產業理解能力上，有著多年產業價值鏈把控經驗的老牌玩家更勝一籌。有著130多年歷史的汽車產業，不會一夕之間推倒重建。

張翠波相信，行業發展的過程中，必然會有新玩家出現，也有老巨頭倒下。「但有著清晰定位、想清楚技術發展路徑、並能找到適合盟友的公司，將有最大的機會走到最後。」

未來將近

人們常用「未來已來」四個字，表達對人工智慧、自動駕駛等新興產業的嚮往。

2018年被視為「Level 4自動駕駛元年」。楊磊表示，城市一定區域、限定場地內的L4級別無人駕駛汽車會在今年開始上路。此前，谷歌無人車Waymo宣布年內在美國亞利桑那州鳳凰城啟動特定區域內的無人共享租車服務。百度方面則聯手金龍客車，將在2018年量產及運營無人駕駛微循環車「阿波龍」。

不過，多名業內人士表示，要在全世界範圍內大面積跑起來，2025年尚屬樂觀。

自2009年谷歌秘密研發自動駕駛汽車、2013年通用汽車等多家大廠宣布啟動相關項目，自動駕駛在近兩年間大放異彩，甚至令50多年歷史的科技界風向標CES演變成了一場概念車展。但在業內人士看來，未來並未如大眾期待那樣。丁海認為，整個行業在過去幾年尚處於準備前期，2018年各家仍將以路測為常規動作向前摸索，好消息是多個自動駕駛的子模塊將愈加成熟。

諮詢公司埃森哲提出，2018年將會成為車聯網之年，而非自動駕駛之年，針對車聯網和車載人工智慧的演算法突破，將是未來12個月內汽車技術最重要的進展。

距離2010年10月28日「車聯網」在百度上首次被搜索已經過去8年。但車聯網技術的發展並未達到應有的程度：很多基於網路的車輛功能，駕駛員都無法使用，車內聯網應用的用戶體驗也不盡如人意。互聯汽車每小時產生的數據量高達250億位元組，汽車產業催生了大量數據，關鍵在於如何將數據引入車內，並有效使用。

理論上，包含了車內區域網、車與車之間組成的車際網、以及車網與互聯網連接三層含義的車聯網，最終將實現人、車、路、雲之間的數據互通。一個典型例子是：司機和行人分別通過導航系統和智能街燈，獲取實時動態的本地路況信息。

車聯網和無人駕駛同為汽車智能化的重要技術領域，如果要看到一輛無人駕駛汽車行駛在智慧城市的道路上，車聯網將是通向這一未來的前奏。

楊磊認為，車聯網的概念比無人駕駛大得多，既作為智慧交通的重要組成部分，承擔改善城市道路安全和出行體驗的作用；與自動駕駛技術相結合，又能推動後者的產業化發展。

自動駕駛將在未來一年艱難前行，但業內人士都堅信，自動駕駛最終將走向生產力高峰。

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