量产自动驾驶年度格局:三大梯队,特斯拉领衔,毫末速度最快

  曹原允中发自凹非寺量子位公众号 QbitAI

  自动驾驶的两条路线之争,在 2022 年似乎完全分出了结果。

  一方面,完全无人驾驶路线,以 Robotaxi 为代表的纯 L4 路线,进展遇冷,发展遇阻,甚至有明星独角兽公司轰然倒闭。

  另一方面,量产自动驾驶路线,把自动驾驶技术在量产车上释放和乘用,繁花似锦,烈火烹油——特斯拉和毫末智行等高歌猛进、各种智能车亮相上市,结论已经不言自明:

  在自动驾驶技术落地进程中,量产一派已经取得了压倒式胜利。

  而且进一步细分,聚焦量产自动驾驶阵营,在这分水岭的一年中,也展现出了分明的格局和梯队。

  玩家可以分出三大类别,并且以两大硬指标为标准,现在已经分出三大梯队。

  量产自动驾驶:上车决生死,进城分高下

  上车与否是检验量产自动驾驶的首要标准。

  既然是将自动驾驶技术应用于量产车,能不能前装量产上车,以及有多少量产车上路,直接决定了量产自动驾驶的生与死,没有量产车或定点项目,无法逐鹿中原,无法参与高下之决。

  而分出高下的标准也很直接:进城。

  按照自动驾驶技术的应用难度,量产一派的技术进阶路线早已明晰:

  • 最简单的是泊车场景,解决封闭或半封闭场景下的低速自动驾驶。
  • 其次是高速、环道和城市快速路,解决封闭或半封闭路况下的高速自动驾驶。
  • 最难就是城市开放路况,需要考虑交通参与全要素,需要解决包括行人、机动车和非机动车在内的所有问题,以及难以穷尽的极端长尾场景。

  实际上,城市开放路况下的自动驾驶,与完全无人驾驶追求的 Robotaxi 能力,别无二致。

  只不过 Robotaxi 内在追求是人类不再是驾驶主体,而量产车上,即便有城市开放道路下的自动驾驶能力,人类车主司机,依然是责任人,需要随时可以紧急接管。

  而且虽然量产自动驾驶,可以工程化切分出三大技术模块,但最后殊途同归:点到点连续不间断的自动驾驶,或者是一个停车场到另一个停车场的连续不接管自动驾驶。

  在这条道路上,可以按照三大类别划分玩家:

  第一类,造车企业,主机厂。如特斯拉、蔚小理…

  第二类,一级二级供应商,或者是可以同时提供软硬件的新型供应商。像博世、地平线…

  第三类,技术解决方案供应商,提供自动驾驶系统、方案,大脑。

  这类玩家众多,而且基本是自动驾驶浪潮开始后汹涌的玩家,从起点就瞄准量产自动驾驶,到一开始从 L4 切入,现在都进入了这个赛道。

  上述三大类玩家创办有先后,各自切入自动驾驶的角度也不尽相同,但在 2022 年行将结束之际,已经能看出梯队式的进展。

  量产自动驾驶 2022 年格局:三大梯队

  维度很简单:

  第一,是否量产上了车,是否有量产车上路。

  第二,上车的是哪一技术等级的方案。

  按照这两大维度,截至 2022 年,已然有层次分明的三大梯队。

  第一梯队,量产上车,且落地的是城区方案,可以实现城市开放道路下的自动驾驶。

  第一梯队玩家:特斯拉(FSD)、毫末智行(NOH)、华为(Hi)、小鹏(XNGP);

  第二梯队,量产车就绪,已经落地泊车和高速环路方案,但城区方案尚未就绪。

  百度 Apollo、通用(Super Cruise)、Momenta(智己 L7)、大疆车载、蔚来(NAD)、理想(NOA)、Mobileye、地平线、纵目科技、禾多科技、智驾科技、博世。

  第三梯队,完成定点合作和披露了时间表,但量产车尚未上市。

  该梯队内,扎堆L4 级技术降维 L2的公司,也有后发造车的新势力代表,是群雄齐聚又变量丛生的梯队。

  但站在 2022 年的时间点上,三大梯队的层次格局已成,就像赛车比赛已经跑完了第一圈。

  格局的特点也很明晰:

  • 首先,跑得最快的第一梯队玩家,无一不是可以端到端、软硬件一体打造的玩家
  • 其次,入局先后的时间差异,只存在第二和第三梯队的区别中。而第二梯队到第一梯队,却要有技术上的跃迁

  这种特点的典型代表,正是第一梯队中的最特殊玩家——毫末智行

  毫末智行,创办于 2019 年底的自动驾驶公司,却成为了量产自动驾驶领域速度最快、技术跃迁能力最强、产品交付第一的玩家。

  仅仅 3 年时间,毫末智行就的量产自动驾驶系统HPilot就上车了魏牌、坦克、欧拉、长城炮等近 20 款车型,用户行驶里程突破 2300 万公里。甚至率先开启了出海,随摩卡 PHEV 落地欧洲。而另一条路线上,末端物流自动配送车领域,毫末自研的无人配送车小魔驼以 12.88 万的价格优势,卷出全球新纪录,累计配送订单迅速突破 10 万单。

  这种量产自动驾驶产品交付第一的速度,也是“毫末速度”的来源。

  当然,这背后自然与其组织和创新机制有关。一方面孵化于长城汽车集团,起步条件得天独厚;另一方面又以创业公司突进,最大限度激发组织活力。这也是毫末智行被称为老牌车企智能化转型样板的核心原因。

  但审视毫末,更需要从自动驾驶技术探索的维度。

  之所以有“毫末速度”、“毫末模式”,是因为背后有对自动驾驶本质规律的认知和实践。

  这种自动驾驶本质规律,在其最新曝出的三周年全员信中,也被董事长张凯和 CEO 顾维灏着重提到。

  在毫末内部信中,提到毫末三年来,做得最正确的事情就是——对自动驾驶第一性原理的坚定恪守、对 AI 技术的极致追求、对量产落地的高速推进,对降本增效的不懈探索。

  所谓自动驾驶第一性原理,就是坚定相信:数据是人工智能最大的驱动力,也是最大的成本。于是毫末智行很快就明确把“数据智能”,作为发展自动驾驶的第一性原理,发布了中国首个数据智能体系 MANA。

  值得注意的是,毫末智行也是最早明确喊出“辅助驾驶是通向自动驾驶的必由之路”的玩家。而且在业内执着于“高精度地图”加持带来的效果时,就从成本、量产和应用范围出发,启动了不依靠高精度地图的研发,其后率先发布了中国首个重感知技术路线,为可大规模量产的城市 NOH 产品奠定了基础,在魏牌摩卡激光雷达版新车交付后,率先实现了北京城市开放路况下的上路。

  另外,以毫末为参照,不仅可以知量产自动驾驶快慢原因,也能够重新审视完全无人驾驶路线败退的根源。

  瞄准 L4、L5 的完全无人驾驶,如果以 Robotaxi 为产品落地,放在第一性原理下审视,无论数据累积的数量还是成本,都不具备短时间内闭环可持续的条件,完全押注 Robotaxi 的玩家,经不起经济周期的任何风吹草动。

  当然,自动驾驶的终极目标,曾经以不同切入点而划分过两大路线阵营,但最高桂冠却一直没有变过,通向最高桂冠的技术、架构和机制原理也没有变过。

  下一阶段的变量和亮点,依然与此有关。

  第一是数据闭环。现阶段完成软硬件一体上车,数据闭环架构已经搭建完成的玩家,能够展现出怎样的效果?

  是真的可以滚起雪球、强者愈强?还是可能会在大规模数据中,疲于训练、治理和部署,需要拿出更进一步的应对之策?

  第二是 L4 对 L2 的降维。诸多之前从 L4 自动驾驶为起点的明星玩家,都已纷纷入局量产自动驾驶,锚定定点合作,准备在量产车市场一展身手。

  而 L4 积累的技术能力,到底能不能在 L2 产品上得到最强释放?还是最终技术降维会因为应用场景不同而只是美好想象?

  总之,出发时道路千万条,最终都会归于同一条。

  自动驾驶不会长夜将至

  对于整个自动驾驶行业来说,2022 都是标志性事件频发的一年。

  量产自动驾驶大规模上车上路,无人驾驶驶入主驾无人、全车无人甚至开始去掉方向盘。然后与之相伴相随的是,更加受到关注的接管不及时事故,明星公司的收缩和行业洗牌。

  或许若干年后,在自动驾驶的终极目标达成之时,这一年会被以各种各样的刻度记录。但当局之时,人类大脑的本能往往会对“坎坷曲折”有更深印记,所谓“好事不出门,坏事传千里”。

  在种种自动驾驶的“坎坷曲折”事件发生时,业内业外都心生怀疑:

  自动驾驶,长夜将至?

  然而纵览全局,以年为经,以进展为纬,用标志性公司和人物为指引,就不会有任何犹疑:

  自动驾驶,不会长夜将至。

  因为同样是这一年,马斯克把 Robotaxi 和人形机器人放到了台面,李彦宏以商业模型和订单数,把自动驾驶商业化潜力放到了台面,毫末智行也明确了全无人驾驶、综合体机器人在内的“让机器智能移动”的愿景。

  长夜不会来,因为这些人和公司手握火炬。

  自动驾驶的星河璀璨才刚刚开始,因为从技术到商用的闭环:check 完毕!check 完毕!

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