近期，汽車領(lǐng)域大佬們關(guān)于“自動駕駛是不是忽悠”的隔空互懟火爆出圈，引來行業(yè)對自動駕駛的討論再次刷屏。

自動駕駛曾經(jīng)被認(rèn)為是汽車行業(yè)的未來而備受追捧。如今十年過去，自動駕駛技術(shù)雖有取得明顯進(jìn)步，但路上能夠看到的主要還是L2級別的輔助駕駛，L3以上的高階自動駕駛始終難以落地。資本也在重新審視自動駕駛的前景，當(dāng)初的期待有多高，如今的疑慮就有多深。眼下，“活下去”成了高階自動駕駛企業(yè)的首要問題。

行業(yè)已從一味追求高指標(biāo)或者高性能的自動駕駛的功能模塊，轉(zhuǎn)向兼顧性能與性價比，顯示市場正在回歸理性。業(yè)內(nèi)的關(guān)注點(diǎn)重新回到對L2+智能駕駛技術(shù)的打磨、成本與價格的控制上，力求在實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)的同時，推動高級輔助駕駛技術(shù)向高階發(fā)展。

或許有一天，高級輔助駕駛技術(shù)與高階自動駕駛將會在某個點(diǎn)相遇，走向融合。

數(shù)據(jù)驅(qū)動輪子帶來新的挑戰(zhàn)

即便是現(xiàn)在，無人駕駛也并非完全是“皇帝的新裝”。在某些局部區(qū)域，比如港口、園區(qū)等已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，只是在更廣闊、復(fù)雜的場景里還需要更多的調(diào)試和打磨。

當(dāng)前全球汽車正處于百年變革的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，汽車的“新四化”(電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化和共享化)革命為業(yè)內(nèi)每個參與主體同時帶來了前所未有的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。如今電動化、網(wǎng)聯(lián)化已經(jīng)順利形成，智能化將在汽車產(chǎn)業(yè)變革的下半場上演，是整個行業(yè)普遍的認(rèn)知。

盡管關(guān)于自動駕駛的口水仗頻頻登上熱搜，但在智能化這個無人敢忽視的趨勢面前，大家的身體都非常誠實(shí)。

在近期的上海車展上可以看到，除了小鵬、蔚來、問界等造車新勢力們在智能化系統(tǒng)配置及輔助駕駛能力方面持續(xù)升級，包括沃爾沃、勞斯萊斯等傳統(tǒng)車企也推出了具備高階智能駕駛輔助的產(chǎn)品。一貫被認(rèn)為對于新技術(shù)更加保守的豐田，也展出了和中國自動駕駛公司小馬智行合作的車款。

可能讓大家想不到的是，其實(shí)比亞迪還是自動駕駛的先行者。早在 2013 年，比亞迪就推出了線控自動駕駛汽車，2018年又推出開源車載智能開發(fā)平臺“比亞迪D++開發(fā)生態(tài)”;2021年，比亞迪先與汽車智能芯片企業(yè)地平線達(dá)成合作，后與自動駕駛公司Momenta合資成立自己控股的自動駕駛公司，布局高階自動駕駛;從2023年起，比亞迪又引入了英偉達(dá)的自動駕駛芯片(Drive Orin)和自駕平臺(DRIVE Hyperion)。

2023年車市，量產(chǎn)車的電動化、智能化汽車帶來的將是市場更激烈的淘汰賽。

百度集團(tuán)資深副總裁、智能駕駛事業(yè)群組總裁李震宇近日公開表示，“2026年，當(dāng)智能化完成市場‘跨溝’后，沒有智能駕駛能力的汽車將難以進(jìn)入用戶的購車清單。”他認(rèn)為，未來3年是智能化的關(guān)鍵窗口期。

在這個過程中，智能化正在成為車企比拼差異化優(yōu)勢的核心要素。當(dāng)汽車變成一個多功能的互聯(lián)網(wǎng)終端入口，一輛車上的軟件價值占比將超過65%，軟件定義了汽車。一方面，軟件所帶來的性能和體驗(yàn)對汽車用戶體驗(yàn)的影響越來越關(guān)鍵;另一方面，就像特斯拉所展示的，軟件價值量提升為車企帶來更多樣化的收費(fèi)模式，延長了汽車的生命周期和價值周期。

無論是軟件的運(yùn)行、迭代還是針對用戶行為的智能化學(xué)習(xí)，都離不開數(shù)據(jù)要素的支撐。同樣的硬件，數(shù)據(jù)的豐富性和處理效率決定了用戶的體驗(yàn)。

而圍繞數(shù)據(jù)的采集、存儲、價值挖掘、安全管理等問題，成為行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。

不同于傳統(tǒng)汽車，智能網(wǎng)聯(lián)汽車既通過車內(nèi)外傳感器采集大量的行駛數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，又采集海量操作系統(tǒng)的用戶行為數(shù)據(jù)，這些海量數(shù)據(jù)維持著車輛日常的運(yùn)行。一輛L4高等級自動駕駛汽車每天會產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量能達(dá)到10TB，是傳統(tǒng)汽車的近10倍。

如何安全、有效、合規(guī)地采集、存儲和分析使用這些數(shù)據(jù)，涉及算力、存儲、系統(tǒng)、技術(shù)、監(jiān)管等諸多方面的問題。

以算力為例。根據(jù)《汽車數(shù)據(jù)安全若干管理規(guī)定(試行)》，要求汽車數(shù)據(jù)處理者盡可能對數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化、去標(biāo)識化等處理，即“脫敏處理原則”，且除非確有必要，汽車數(shù)據(jù)的處理者不向車外提供汽車數(shù)據(jù)，應(yīng)在車內(nèi)完成數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)脫敏，以及算法訓(xùn)練、數(shù)據(jù)銷毀及數(shù)據(jù)使用等處理活動，即“車內(nèi)處理原則”。這些要求需要讓海量數(shù)據(jù)必須在車內(nèi)完成閉環(huán)，不僅對存儲能力提出巨大的挑戰(zhàn)，更會占用較高算力且提高整車算力峰值，增加對芯片的需求，進(jìn)而導(dǎo)致成本升高。目前車企按照峰值計算方式進(jìn)行統(tǒng)計，部分車型L2/L3級自動駕駛功能消耗車端算力大概占到50%-60%，最高可消耗近90%的算力，留給數(shù)據(jù)脫敏的算力空間本就不多。同時，汽車數(shù)據(jù)脫敏處理流程非常復(fù)雜，涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理，敏感區(qū)域定位，匿名化處理等操作，也會增加對算力的需求。

此外，由于不同廠商的軟件系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也存在不同標(biāo)準(zhǔn)，要想實(shí)現(xiàn)跨終端打通，往往沒有現(xiàn)成方案，需要自己去全鏈布局。這對汽車生態(tài)鏈上任何一家企業(yè)而言，都意味著長周期、重投入和無數(shù)技術(shù)的銅墻鐵壁。

焦慮困擾整個產(chǎn)業(yè)鏈

面對上述挑戰(zhàn)，市場上出現(xiàn)三種實(shí)現(xiàn)自動駕駛的路徑：一是車企堅定全棧自研，完全自主掌控自動駕駛能力;二是汽車公司與自動駕駛公司通過組建合資公司等方式深度綁定;三是汽車公司自研+相關(guān)的解決方案供應(yīng)商模式。

這里不探討路徑的好壞，每家做出的選擇都有自己的道理;但無論選擇哪種路徑，都離不開成本、自主可控與競爭效率的考量，背后都存在各種焦慮。

如果造車是“軀體”，自動駕駛技術(shù)就是“靈魂”，很多自主汽車廠商出于對靈魂自主的考慮選擇了第一種模式。所有的廠商都希望靈魂掌握在自己手里，但能夠像特斯拉這樣牢牢掌握了所有核心技術(shù)并垂直整合供應(yīng)鏈的車廠還是極少數(shù)。

無論是能力、財力，還是速度、效率，都是車企實(shí)現(xiàn)自動駕駛路上的攔路虎。

一些傳統(tǒng)企業(yè)為擺脫靈魂焦慮，不僅要造硬件，更要all in它并不擅長的軟件領(lǐng)域。過去在軟件能力上的缺失，成為其競爭薄弱環(huán)節(jié)。很多汽車公司擁有大量的用戶，但是這些用戶幾乎沒有被激活，在軟件上也少有變現(xiàn)。

除了思維、戰(zhàn)略上的差距，人力方面的鴻溝也難以追趕。一個顯而易見的事實(shí)是，在同等營收規(guī)模下，科技企業(yè)的軟件人才要遠(yuǎn)超于需要兼顧更多硬件的傳統(tǒng)車企。比如，英特爾2022年營收為631億美元，它在全球有15000個軟件工程師;而大眾汽車以全球2000多億歐元的營業(yè)收入規(guī)模，僅僅能夠支撐起5000人的軟件工程師團(tuán)隊。而更多的車企很難靠既有的業(yè)務(wù)規(guī)模支撐起大量軟件工程師的成本開支，而靠這樣的團(tuán)隊實(shí)現(xiàn)全棧自研去參與競爭，無異于用小米步槍去對戰(zhàn)飛機(jī)坦克。

通過借助外部的技術(shù)力量來實(shí)現(xiàn)自動駕駛研發(fā)的路徑相對來說更加靈活，但也面臨著不同程度的數(shù)據(jù)閉環(huán)問題。

對于數(shù)據(jù)的采集、存儲、標(biāo)記、訓(xùn)練等多個環(huán)節(jié)，需要綜合多方面衡量，過去一年當(dāng)中有不少數(shù)據(jù)標(biāo)簽公司的成長相當(dāng)迅速。這說明數(shù)據(jù)處理是一個需求旺盛、成本昂貴的業(yè)務(wù)。很多數(shù)據(jù)處理的操作其實(shí)是共性的需求，但不同的公司分別在操作，各自付出相應(yīng)的成本，其中有相當(dāng)一部分成本是重復(fù)的。

有個怪現(xiàn)象：以前做手機(jī)的蘋果、小米、富士康要造車，造車的特斯拉、吉利、蔚來要做手機(jī)。其背后的邏輯都是想要在自身的勢力范圍內(nèi)構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)生態(tài)內(nèi)整合。但這樣做的結(jié)果是戰(zhàn)線無限拉長，且對每一個動作的容錯能力都很低。

此外，無論是自研還是攜手伙伴，自動駕駛最終能否量產(chǎn)落地，很大程度上還要取決于成本控制。舉例來說，為了解決預(yù)期功能測試智能汽車的安全駕駛長尾問題，需要企業(yè)自己采集用戶的閉環(huán)數(shù)據(jù)，需要億級公里的數(shù)據(jù)才足以讓自動駕駛汽車量產(chǎn)落地，并且確保安全。而企業(yè)自己采一兩百萬公里數(shù)據(jù)的成本已經(jīng)非常高，不說幾十億公里的數(shù)據(jù)，連1億公里的數(shù)據(jù)采集費(fèi)用都承受不了。

這也是高階自動駕駛方案遲遲不能量產(chǎn)的原因。而今年車展上多家自動駕駛廠商發(fā)布的“行泊一體”技術(shù)，因其能給車企帶來成本和開發(fā)效率上的優(yōu)勢，就獲得了市場的青睞。

優(yōu)勢互補(bǔ)好過各“補(bǔ)短板”

盡管存在諸多問題，中國的自動駕駛產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)勃勃生機(jī)。有調(diào)查表明，國內(nèi)有70%的人能夠接受自動駕駛，而國外只有30%。疊加中國互聯(lián)網(wǎng)的普及與各地方政策的鼓勵，未來自動駕駛在國內(nèi)的落地程度一定會領(lǐng)先全球。這是整個產(chǎn)業(yè)鏈的機(jī)會。

同樣，便捷、高效、安全的自動駕駛從想象變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，也需要整個產(chǎn)業(yè)鏈多方協(xié)同配合。

汽車是一個長周期、重技術(shù)的產(chǎn)業(yè)，一款新車的研發(fā)周期普遍要3到5年，涉及1-2萬個零部件和越來多的軟件，產(chǎn)業(yè)鏈極其龐大，單一的角色很難完成所有的硬件研發(fā)和智能技術(shù)的積累，沒有一家企業(yè)能夠做到全鏈通贏，都有各自的優(yōu)勢和短板。相對而言，車企更懂場景和用戶，技術(shù)公司更懂技術(shù)，二者互相協(xié)同，才能讓技術(shù)落實(shí)到場景里，實(shí)現(xiàn)市場價值。

而且在“新四化”加速的當(dāng)前，技術(shù)研發(fā)越來越快，速度要求越來越高，單打獨(dú)斗的策略很難做到既硬件和軟件同時鋪開，又在研發(fā)速度上保持領(lǐng)先。

對企業(yè)而言，市場競爭實(shí)際上變成了產(chǎn)業(yè)資源整合能力的綜合比拼，與其耗費(fèi)資源去補(bǔ)短板，不如尋找優(yōu)勢合作伙伴進(jìn)行互補(bǔ)。

比如，在率先實(shí)現(xiàn)自動駕駛量產(chǎn)的關(guān)鍵競賽中，車企在研發(fā)效率、速度和成本上面臨的挑戰(zhàn)比較突出，而一些深耕數(shù)字化領(lǐng)域多年的合作伙伴，剛好能夠補(bǔ)足這塊優(yōu)勢能力。

華為云近期提出的“樂高式”自動駕駛研發(fā)工具鏈解決方案，能讓車廠如同搭積木一般靈活組合工具鏈，提高研發(fā)效率。在提升研發(fā)速度以及降低成本的需求，華為云提供可顯著縮短自動駕駛模型迭代周期的“訓(xùn)練加速，數(shù)據(jù)加速，算力加速”三層加速方案。同時以存儲技術(shù)、NeRF 3D重建降低場景積累成本，縮短里程爬坡進(jìn)程。這對車企而言，既可守住身體和靈魂，又搭上自動駕駛的快車，能夠?qū)Ｗ⒂谟脩趔w驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)研發(fā)的快速迭代。

大廠們的“開放”戰(zhàn)略也體現(xiàn)了自動駕駛產(chǎn)業(yè)協(xié)同的共識。近期，華為云宣布構(gòu)建開放生態(tài)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢、數(shù)字化研發(fā)、數(shù)字化生產(chǎn)與供應(yīng)鏈、數(shù)字化營銷和數(shù)字化出行、物流等領(lǐng)域?yàn)榛锇橘x能，共同構(gòu)筑開放、繁榮的汽車行業(yè)解決方案生態(tài)圈。

一個開放的汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈里，各類主體合理分工，在各自擅長的領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢，互相協(xié)同打通，才能在激烈的競爭中贏得一席之地。一些行業(yè)共同的難題，也有賴于整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)的開放來解決。

采用數(shù)據(jù)閉環(huán)來驅(qū)動算法迭代，幾乎已經(jīng)被公認(rèn)為是提升自動駕駛能力的必由之路。很多主機(jī)廠和自動駕駛Tier1都在搭建自己的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)，甚至還專門設(shè)置了數(shù)據(jù)閉環(huán)架構(gòu)師的職位。量產(chǎn)車上有大量真實(shí)、及時的數(shù)據(jù)，讓云服務(wù)商、供應(yīng)商、算法供應(yīng)商、車企共享數(shù)據(jù)，讓這些沉睡的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)起來，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)，可以讓所有生態(tài)伙伴從中獲益。

現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)閉環(huán)面臨著數(shù)據(jù)合規(guī)與算力供應(yīng)等突出挑戰(zhàn)，都需要以強(qiáng)大的云服務(wù)為后盾。因此，云解決方案提供商是推動數(shù)據(jù)閉環(huán)的主要力量。

比如，華為云在全國范圍內(nèi)構(gòu)筑了“3+M+N”的專屬云平臺，可幫助車企建立安全合規(guī)的云平臺，同時快速實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)上傳，解決數(shù)據(jù)安全合規(guī)與算力供應(yīng)問題。此外，華為云的三層加速方案，讓自動駕駛算法能夠高效被訓(xùn)練、被推理，也有助于形成整個數(shù)據(jù)端到端的閉環(huán)。

在自動駕駛落地競技的過程中，無論是車企、汽車供應(yīng)商、算法供應(yīng)商，還是云服務(wù)商及其供應(yīng)商，如何用好產(chǎn)業(yè)鏈伙伴的能力，將會是贏得競爭的關(guān)鍵。早日實(shí)現(xiàn)真正意義上的數(shù)據(jù)閉環(huán)，也是我國汽車產(chǎn)業(yè)下一步發(fā)展的關(guān)鍵。

回顧汽車產(chǎn)業(yè)百年發(fā)展史，汽車業(yè)對整個工業(yè)鏈條乃至國民經(jīng)濟(jì)與生活的革命性影響，使其不僅成為各國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的濃縮，更是一個個經(jīng)濟(jì)體發(fā)展的側(cè)影。從上世紀(jì)初的美國到七八十年代的日本，到近十多年的德國，汽車業(yè)全球霸主的轉(zhuǎn)移與全球經(jīng)濟(jì)體高速發(fā)展的重心轉(zhuǎn)移有著密切聯(lián)系。從本世紀(jì)開始，全球汽車消費(fèi)最大市場已經(jīng)轉(zhuǎn)移到我國。

如今，自動駕駛的時代正在駛來，中國的汽車產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在這個重要的歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)，自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)全產(chǎn)業(yè)鏈通力合作，通過加速技術(shù)創(chuàng)新來應(yīng)對挑戰(zhàn)，抓住自動駕駛的下一個黃金十年，跑出整個中國汽車產(chǎn)業(yè)乃至中國經(jīng)濟(jì)的“加速度”。

來源：第一財經(jīng)

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