[汽车之家 深评] 2021年虽已画上句点，却被视为自动驾驶商业化起步的一年。一方面技术不断迭代，另一方面，北京正式开放国内首个自动驾驶出行服务商业化试点，标志着国内自动驾驶商业化运营在法律层面的合规化。
商业化大门正式打开，行业格局变革也进一步加快。谷歌、百度等互联网科技企业，苹果、华为、英伟达、高通等硬件巨头，特斯拉及国内“蔚小理”造车新势力，通用、奔驰、大众等传统各大汽车巨头也都重金投入，图森卡车等商用车科技公司布局相关的研发。目前自动驾驶的商业化发战及现状进展如何？我们一探究竟。
自动驾驶商业化的现状
自动驾驶技术毫无疑问代表着汽车产业最智能、最前沿的能力之一，技术普惠离不开商业化，二者应当是互相促进、螺旋上升。成功实现商业化的公司将有可能成为汽车、交通出行领域的新巨头；相反，未找到合适路径商业化的公司将难以为继。
总的来说，当前自动驾驶商业化分为两大类，一类是作为供应商的角色，为主机厂品牌、运营商等提供自动驾驶技术服务；另一类是运营类，通过载人、载物等服务方式实现商业化收费服务。
在传统汽车供应链里，汽车大多数的技术方案主要由博世、大陆、伟世通等Tie1或者Tier2供应商提供。自动驾驶作为系统复杂、集成度高的技术方案，除了传统供应商之外，还吸引了百度、华为、Momenta等科技公司入局。
互联网巨头凭借在软件层面的优势及话语权，成为更深度的行业引领者也是情理之中，但这是汽车巨头难以接受的。所以，即便当前百度、华为等已具备自动驾驶系统解决方案上车的能力，大多数主机厂也不愿意使用，或者只使用一些非核心能力，他们更倾向于开启自研模式。如大众成立CAR OS公司，奔驰研发辅助驾驶功能及自动驾驶功能，通用则有子公司Cruise加持等；在智能化时代，主机厂不会轻易将智能汽车定义权轻易交给“外人”，因此当前此类业务难以大规模拓展。百度造车、华为光速推出AIOT的原因也大多是基于此。供应商的技术能力必须得在量产车上大规模搭载，才能真正意义上促进技术落地、升级，助推进一步的商业化。
相比之下，运营类商业化场景、功能更加丰富齐全。主要分为2C类、2B（G）类。
对于2C类来说，自动泊车是自动驾驶技术在乘用车领域有望最早实现大规模落地的场景能力。当前众多主机厂也在加快自动泊车技术的上车，如百度Apollo自动泊车产品已经搭载在威马W6、WEY 摩卡等新车款，小鹏P7也已经搭载自研的自动泊车产品。
此外，Robotaxi（包括Robobus）是常见的基本产品形态。当前行业巨头牢牢占据领先地位，竞争格局已基本形成。国内主要由百度Apollo、小马智行、AutoX、文远知行等企业领衔，国外主要领头企业为Waymo、Zoox、Cruise与Aurora等。
但当前Robotaxi商业化运营有明显的不足及缺陷。首先，Robotaxi的运营区域、运营时长、运营规模仍有较大限制，服务能力无法快速扩大，增长天花板显著。其次，车辆管理、运营仍需要大量人力介入，比如当前大多车辆需要配备安全员，人力成本是Robotaxi与普通运营车辆最核心的成本差异。再次，单车成本高企。比起之前的纯后期改造，目前多家企业虽然可实现Robotaxi的批量生产，但目前生产数量远远未能达到工业化批量生产的效率及能力，导致生产效能、资金、人力的浪费。总之，目前Robotaxi行业仍未能达到商业化运营预期。
相比2C运营，2B类自动驾驶相比覆盖的场景会更加丰富、更加多样且更加标准化。根据场景的特殊化程度，我们大概分为两类：第一类是特定重复性工作场景自动驾驶应用以及专用车辆，如自动化工厂的自动配送机器人、无人仓库的自动驾驶搬运机、矿山自动驾驶卡车、城市环卫车辆、特殊场景如海底、太空探测车等；第二类是干线物流及末端配送，此类与日常交通环境、其他社会环境联系紧密，此类面临的路况、环境也更为复杂。
『自动驾驶细分场景产品形态』
2B类自动驾驶应用是当前可以快速大规模商业化的首选方向。近三年，多家自动驾驶技术公司开始布局2B类自动驾驶。2021年4月16日，自动驾驶卡车公司图森未来在美成功上市，市值接近百亿美金，资本市场的认可度可见一斑。
但2B类自动驾驶商业化也面临两大挑战。首先，要打造定制化产品能力，快速开发可商业化的细分场景，实现定制化的研发及产品落地；其次，要实现规模化、精细化的运营模式，由于资源投入巨大，在规模化阶段要更加兼顾投入产出效率和成功率。解决这两个问题，才有可能实现2B类自动驾驶商业化的持续性。
自动驾驶商业化关键及突破
当前自动驾驶显然已经进入商业化深水区，在政策鼓励、市场需求、资本助力下，商业化模式、方法和路径百花齐放，行业发展日新月异。但这个过程中也毫无疑问的面临着各种各样的矛盾及问题，需要从以下几个层面去解决：
1、政府主导产业立法完善，提供高效支持
2021年2月由交通运输部、工信部、国家标准委发布了《国家车联网产业标准体系建设指南（智能交通相关）》对于整个标准体系的建设做了详细的规划，涉及72项有关车联网、自动驾驶、车路协同等方面的标准制定。2021年8月由交通运输部、科技部印发的《关于科技创新驱动加快建设交通强国的意见》中，也提及围绕“人工智能、自动驾驶、无人机等领域，研究推动相关立法”。同时，鼓励各地政府加码支持智能网联汽车，鼓励建立示范区助力载人场景发展。截至2021年底，国内发布自动驾驶政策的省及自治区达20个，全国自动驾驶路测牌照发放总数量达到800余张。
可以预见国家层面在自动驾驶产业层面立法完善度将加快速度，为行业发展明确规范及法律依据；在公共交通资源管理层面为产业公司运作提供便利服务及支持。
2、基础设施更加完善：车路协同
单车智能为了实现自动驾驶能力，会通过大量堆砌软硬件能力来实现自动驾驶功能，导致单车成本高企。车路协同的逻辑则是尽可能的去减少单车投入，通过路侧智能设备及边缘计算单元产品来承担部分车辆驾驶信息、环境信息的传递、计算、决策的功能。基础设施的完善是实现智慧交通乃至智慧城市的基础，加大路测智能交通设备的规划及投入，短期内有助于减轻单车算力、算法的负担，减轻运营资源投入，加快智能车辆的交互以及自动驾驶的落地运营。
『车路协同展示』
3、明确驾驶伦理及事故责任主体及范围
载人汽车的首要目标是安全，因此安全及安全责任一直是限制自动驾驶大规模普及的一大痛点。首先，算法伦理层面：最著名的莫过于“电车难题”， 在未来的智能化时代，自动驾驶汽车也将会遇到这种类似的问题。自动驾驶的伦理也就是算法的伦理，作为制定算法伦理的真实的人，我们面对“保自己保他人”“保人还是物”“保价高还是价低”等等场景该如何抉择，如果两种情况极其类似，那算法又该如何决策？这是当前面临的伦理难题。
同时，一旦算法伦理被设定，意味着所谓的伦理的责任方是否应该是制定算法伦理的制定者。这就需要有更要明确具有自动驾驶功能的汽车进行道路测试和通行时，车辆行为的违法和事故责任厘定。在不同场景下及事故情况下，明确车主驾驶方及车辆制造端、算法生产端的责任范围。
4、单车成本持续下降
自动驾驶商业化必然也还会面临规模化的难题，而规模化重点在于处理好成本问题。2021年8月，百度第五代Robotaxi Apollo Moon面世，公司宣称其成本为48万元，直观感受48万的价格仍不便宜，但已经是是上一代产品的一半。而Robotaxi要实现像滴滴、曹操出行等规模化运营规模，其制造成本仍需进一步下降。
可以预见的是，随着以激光雷达为代表的感知器件的升级迭代、随着芯片进一步的规模化生产、软件算法的成熟以及车路协同的分担，未来自动驾驶车辆价格将持续下降，达到成本平衡点将是自动驾驶车辆大规模替代普通车辆的临界点。也将是以Robotaxi为代表的自动驾驶运营车辆的大规模商用的时刻。
自动驾驶的完全落地在短期内并不现实，未来很长一段时间都将处于探索发展的阶段。为了实现商业的成功，在底层算法、决策框架、计算逻辑、AI能力等科技能力发展的同时，行业需要更规范的法规标准，更强大的基础设施，更可靠更具性价比的硬件设备的协同发展及支持，探索更丰富、更可行、更具价值的商业化落地场景，拓展商业化服务能力范围，实现正向驱动。（文/汽车之家行业评论员 冉闯闯）
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