说说：自动驾驶，可能没有进入「下半场」
前言
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扎扎实实钻研技术，做产品比炒概念更为重要！多光谱视觉技术https://www.foresightauto.com.cn/company/ 福飒特是一家开发智能多光谱视觉软件解决方案的技术公司，提供自动驾驶汽车解决方案，帮助他们开发自动驾驶汽车的三维感知和探测能力，以检测车辆周围的障碍物。Foresight 的立体视觉解决方案可应用于汽车、国防、自动驾驶汽车和重型工业设备等市场。
“这不是结束，甚至不是结束的开始”
丘吉尔的名言，用在当下的自动驾驶圈也颇为贴切。
在过去两年里，自动驾驶玩家开始扎根场景、探索落地，并且有了初步的成果。
一方面，Robotaxi 公开运营多点开花、Robotruck 开始带货上路、封闭场景下的自动驾驶项目逐步拿掉安全员，甚至是开始进行代替人工驾驶的 24 小时运输作业。
另一方面，在自动驾驶的大潮下，汽车行业也迎来了全新的阶段，国内品牌开始与海外玩家分庭抗礼。
这些新动态无不推动着行业热情的持续高涨，催化了相关政策的出台，投融资的次数以及金额也在今年达到顶峰。
有技术进步、有市场需求、有政府扶持、有资本看好，此背景之下不乏欢呼的声音——自动驾驶下半场已来。
但，「下半场」真的来了吗？
1.时代的分界线
在讨论自动驾驶下半场之前，我们先来聊一聊什么是自动驾驶上半场。
2015 年前后，自动驾驶领域熙熙攘攘。凭借着创始人的出身，一个创业公司就能够拿到可观的融资，尤其是计算机视觉领域的大牛。
彼时，玩家们做 demo 的想法都很简单，就是让车跑起来。
为了验证算法的可行性，大家在各大榜单竞赛中打得不亦乐乎，甚至将算法精度的比拼视为头等大事。做什么产品、走什么路线，那时候还是很遥远的问题。
如果要将这段时期称之为“自动驾驶上半场”，相信没有人会持怀疑态度。
小马智行早期的测试车辆
随着时间不断推移、技术持续迭代，玩家们在近几年摸着石头过河、寻求在商业上的收获。同时，一个个细分场景开始跃于眼前，落地路径也逐渐泾渭分明。
譬如：
特定场景的如矿山、港口、无人物流小车、清扫等赛道对技术要求相对较低，商业模式相对清晰，业务和融资渐入佳境。
开放场景的自动驾驶公司通过各种方式加快打造商业闭环，比如先找特定场景落地、从 L4 降维到 L2+ 落地、做运营或者做项目制订单等。
特斯拉则带领一众造车新势力走上了渐进式的路线，诸多玩家从辅助驾驶起步，力争与跨越式玩家在自动驾驶的顶峰相见。
自动驾驶玩家们浸泡在各自的场景里，逐渐形成了自己的壁垒，力求推进商业落地。
在这个过程中，越来越多的玩家高呼——
自动驾驶下半场已来，迈过了技术验证、产品打造的阶段，走向了规模量产的新时代。
对此，不少行业人士告诉新智驾，现在大谈特谈「下半场」可能还为时尚早。
即便自身已拿到不少商业订单，但驭势科技 CEO 吴甘沙仍表示，自动驾驶还没有进入下半场，只是进入了下一个阶段，还有很长的路要走。
身为离规模量产更近的渐进式玩家，禾多科技 CEO 倪凯也并不赞同「下半场」的说法，他甚至认为，自动驾驶上半场才刚刚开始。
“不过，相比起前些年自动驾驶行业的启动和积累，笼统地把现在称为下半场也并不为过。但是如果认为上下半场的时间长度差不多，那可能就过于乐观了。”范肖雨（化名）表达了自己的看法。他所就职的公司致力于推动自动驾驶在矿区场景下落地，目前已经能够在相对简单的矿山环境下实现替代人工驾驶进行 24 小时运输作业。
2.商业落地路阻且长
尽管不同人对于上下半场的理解不一，但可以确定的是，上半场通常涉及技术积累、人才积累、政策摸索、产业链上下游发展和用户教育等关键词；而下半场无疑关乎技术成熟、产品迭代、商业落地。
在很多人五年前的认知中，如今的 Robotaxi 应该已经遍地都是了。
但放眼出行赛道，你很难说自动驾驶技术已经到了「成熟」的程度。
行业普遍认为，为了保证自动驾驶技术安全可靠，自动驾驶玩家需要 110 亿英里的测试数据来对自动驾驶系统不断优化升级。
如果按照 100 辆自动驾驶汽车，每天 24 小时不停歇路测，平均时速 25 英里（40 公里）每小时来计算，需要 500 多年的时间才能完成目标里程。
作为行业的老大哥，Waymo 早在 2020 年 1 月就已于公开道路进行了长达 2000 万英里的测试。国内的话，百度目前积累了超过 1600 万公里的测试里程，也是国内唯一一家测试里程突破千万公里的企业。
Waymo无人驾驶汽车测试
从直观的数值上来说，眼下玩家们的测试里程积累距离 110 亿英里的终局还非常遥远。
此外，现阶段的自动驾驶测试还框定在限定的区域，“这样的方式会存在三个问题：场景用例单薄、评价维度单一、迭代效率不高。”周知毅（化名）表示。
他进一步补充道，为了让自动驾驶系统趋近于完全可靠，玩家们必须让车辆到更大更广的天地进行磨练，但这又涉及到另一个问题——版本上车成功率，比如一个系统在北京跑得很好，但在上海可能会遇到各种各样的问题。
即便是在熟悉的环境下，道路上自动驾驶车辆所遇到的主航道问题也还远远没有全部解决，更不用说不可预见的长尾场景了。
今年早些时候，Waymo 无人车遇到锥形桶进行路线引导的状况，系统却无法正确规划路径，而是停在原地等待救援。在今年 7 月广州的一次抗疫行动中，国内某玩家的无人小巴数据采集车由于“第一天上岗”，与停放在路边的车辆发生了剐蹭（支援疫区的行为值得肯定，但也说明技术成熟路阻且长）。
而且，就目前而言，国内只有百度一家开展了常态化、商业化的自动驾驶运营，且技术逻辑以及用户体验还有很大的提升空间。相比起高企的研发成本，商业收入暂可忽略不计。
自动驾驶如何在出行场景发挥出真正的价值，整个行业仍然难有答案。
尽管自动驾驶卡车商业化进程较为领先，并吸引了一波玩家的蜂拥而至，但事实上，干线物流玩家的日子可能也不太好过。
胡青（化名）向新智驾透露，除了几条并不算长的公开测试路段，国内目前并没有什么高速公路向自动驾驶车辆开放，玩家们大多在城市道路或是其他道路上进行路测。但干线物流场景之本就是高速公路，如果没有高速场景数据的辅助，又何谈技术迭代，何谈商业落地？
换言之，受限于技术、政策等原因，自动驾驶卡车要想在近期拿到上路许可并不是特别乐观。
基于此，不少公司提出了先落地了 L3 的折中方案，通过技术上的进步助力车队企业从「双驾」变「单驾」，但这种方式在真实物流场景下可能又会面临人工与系统之间的驾驶任务分配问题。
“干线物流的真正落地，拼的是长线布局的定力。现阶段的各种测试只能作为技术储备，具体什么时候发挥作用，只能熬过去才知道了。”胡青说道。
由于干线物流的商业化进程难以预期，胡青所在的公司已经分出一部分兵力，以推动其自动驾驶技术在其他特定场景下的应用。
矿区场景可能是一个不错的选择。
范肖雨告诉我们，去年矿区的大多数项目还处在试运营阶段，运输效率、接管率、稳定性等还未达到商业交付的要求，今年已经有了质的变化。
在他看来，矿区自动驾驶之所以能够先于出行场景落地，首要因素是价值模型的区别，其次是成本结构的区别。
不同于交通工具的无人化，生产工具无人化除了节约人力以外，还有 24 小时不间断运行带来的增产增效。
另一方面，生产工具的特殊性决定了其对成本的敏感性更低，不用等到产业链上下游大规模降本即可开始选用相对高价的高性能传感器和高冗余度的软硬件方案。
3.居安思危永不过时
尽管自动驾驶的落地预期一再跳票，商业化进展也非常缓慢，但值得庆幸的是，这不是一个自动驾驶玩家单打独斗的战场。
相比起前些年，政策松绑的力度在加大，关于自动驾驶相关的政策动态越来越密集地出现。
国家层面，公安部于今年早些时候起草了《道路交通安全法（修订建议稿）》，并向社会公开征求意见。其中共修改了 124 条规定，其中明确了具有自动驾驶功能的汽车进行道路测试和通行的相关要求，以及对自动驾驶车辆违法行为和事故责任分担规定。
若此次修订建议稿获得通过，这将是自动驾驶首次正式写入国内法律。
各城市也在积极推动智能网联汽车以及自动驾驶的发展。
以首都北京为代表，今年上半年发布的《北京市智能网联汽车政策先行区总体实施方案》（以下简称《实施方案》）就表示未来将根据具体情况逐步开放 6 条共 143 公里的高速路，为自动驾驶玩家体更丰富的测试场景；以及允许自动驾驶企业开展商业运营、可逐步从自动驾驶车辆上撤离安全员。
最近，美国加州机动车辆管理局（DMV）也为 Waymo 和 Cruise 两位玩家颁发了自动驾驶服务商用许可。
除了政策，自动驾驶发展的另一大推手自然是资金。
据不完全统计，2021 年年初至今，中国自动驾驶及智能汽车行业半年时间已超过 50 起投融资事件，吸金近 1000 亿元。其中，两家及以上的自动驾驶公司至少有 7 次于同一天宣布完成融资。
不过，在各项环境开始改善之际，也需要保持警惕——竞争正在变得更加激烈。
去年疫情初显时，不少人都觉得这可能是自动驾驶行业的机遇，但现实是：由于造血能力缺失，一旦外部支援不足，诸多玩家就陷入了裁员、卖身、甚至是倒闭的境地。
尽管眼下一直有热钱涌入这一领域，但资本是逐利的。
在行业开启商业化落地的新阶段，除非能够证明企业自身技术领先于行业竞争对手、且有可落地的商业模式，否则，企业将很难获得资本的青睐，融资难度也将增大，不得不面临被兼并或退出市场的风险。行业也从而形成强者恒强，弱者愈弱的局面。
“什么上半场下半场的，行业人心里都清楚，慢慢熬吧。”某位行业人向新智驾吐槽。扎扎实实做技术、做产品比炒概念更重要。
无论从何种角度来看，自动驾驶行业距离终点还有很长的路要走。
至于这条路到底有多长，可能就像爱迪生发明电灯泡——他本人可能并没有因此赚到多少钱，或是因此改变生活的轨迹，但是后来数百年的人都享受了电灯泡所带来的福利。
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