「倒春寒」中的自動駕駛：探索B端商用先行落地

現在自動駕駛的發展可以形容為「倒春寒」，之前概念炒得太高。

自動駕駛的江湖依舊暗流涌動，在熾熱的夏天，創新者們正探尋更多生機。

一邊是創業公司面臨洗牌、被收購的結局。

最近的案例就是Drive.ai被蘋果收購，此前前百度首席科學家吳恩達擔任Drive.ai的董事長一職。

另一廂，自動駕駛領域的投資並未停歇，就在7月12日，大眾集團宣布，向福特旗下Argo AI自動駕駛公司投資26億美元(約179億元人民幣)。

在10億美元現金之外，大眾將價值16億美元歐洲自動駕駛公司合併到Argo AI當中。

可以看到，海外自動駕駛創業公司被巨頭收編的案例越來越多，而國內企業目前大多獨立發展，這和企業發展階段有關。

但大家賽跑的方向保持一致，即儘快尋找到商用場景。

馭勢科技聯合創始人、CEO吳甘沙告訴21世紀經濟報導記者：「其實說白了，不獨立是因為自身沒有造血能力。

早期靠VC，但是當估值達到一定程度了，你的價值可能只有戰略投資才能夠體現，VC覺得每年都是無底洞在裡面投錢，那就要找車廠，它自身也是有這樣的選擇。

但是對於我們來說，只要我們具備自身造血能力，就能夠足夠獨立地去發展更多的產業夥伴的合作關係。

」

B端商用初探

在商用化的道路上，公司們有著不同的抉擇。

比如特斯拉就屬於造車派，谷歌一開始就定位出行平台，百度想要做自動駕駛的安卓平台。

而自動駕駛創業公司也在往自動駕駛大腦的方向研發，尋找垂直領域進行突破，出行、物流、快遞等都成為選項。

比如馭勢科技發力小巴、自動泊車，文遠知行、小馬智行都瞄準了打車出行市場，飛步科技瞄準無人貨車領域。

「在這一行，真的不能輕言量產，量產這個東西背負的責任其實是非常重大的。

我不認為(現在)世界上有任何一家公司，在L3及以上的級別的智能駕駛上，能夠說是量產。

但我們現在稱為『規模的商業化』，成規模、多客戶、全交付、全無人、不停服，這5個條件，是我們列出來的最低要求。

」在2019 第四屆全球人工智慧與機器人峰會(CCF-GAIR 2019)上，吳甘沙告訴記者。

在馭勢科技探索的十幾種場景中，真正達標的主要有三個場景。

吳甘沙表示，一類是無人小巴，一類是用於機場，或者物流園區、保稅區、海關這一類的拖車，還有一類就是U-Pilot™，即AVP(自動泊車)加上高速自主L3，是針對乘用車的解決方案。

此外，他尤其看好無人物流拖車的龐大市場，「有數據顯示，中國有500萬輛重卡，活動半徑500公里，有1000萬輛輕卡，活動半徑50公里，在城市裡面，還有3000萬輛的電動二輪車、三輪車。

物流一定是非常大的市場。

」並且，吳甘沙預期未來三年公司在物流領域的營收可能達到5億元，甚至10億，目前馭勢科技一年的營收在幾千萬左右。

不難看出，在特定區域中，B端的業務率先成為自動駕駛的商用場景。

也只有找到合適的商用場景，自動駕駛才可以規模化應用，然後降低成本，因此更多應用場景的突破成為公司們眼前的課題，這也是一個難題，尤其是在C端領域。

「我認為最近幾年主要都是2B的場景當中，2B的場景真的是很漫長的，它慢，但是它不容易死。

」吳甘沙談道：「而2C很快就Winner take all，其他的人全都Out了，但是2B的過程，技術、客戶的信任、研發都是要去解決的。

明年我們會迎來爆發。

」

5G、車聯網助力商用

雖然針對B端場景的自動駕駛技術較為成熟，但是商業化過程中仍困難重重。

除了技術，還需要配套設施的成熟，其中，車聯網(C-V2X)就是一個重要的基礎設施。

事實上，車聯網的最終目的是自動駕駛，打個比喻，車聯網可視為自動駕駛之母，人工智慧則是自動駕駛之父。

只有汽車和汽車之間、汽車和道路設施聯網交互之後，自動駕駛的落地才更順暢。

在高新興科技集團首席方案架構師、戰略兼品牌總經理吳冬升看來：「自動駕駛從僅僅依靠聰明的車本身，向車路協同自動駕駛發展。

這是因為單車智能本身存在不可解決的場景，比如前方大車遮擋紅綠燈、前方幾公里外交通事故預知等。

」

這就需要車聯網技術的支持，而5G的到來，將加速車聯網的發展。

吳冬升表示，比如，未來無人駕駛汽車需要通過網絡實時傳輸汽車導航信息、位置信息以及汽車各個傳感器的數據，到雲端或其他車輛終端。

每輛車每秒可達1GB數據量，以便實時掌握車輛運行狀態，現有4G網絡無法滿足這樣的要求，需要5G網絡來支持。

除了高新興，巨頭華為今年也正式宣布入場。

「整體來看，華為這樣的巨頭會促進車聯網的發展，市場空間是足夠大。

在聯網滲透率方面，政策要求2020年存量車做到30%，新車達到60%，這一目標很有挑戰性，需要巨頭進來，帶動產業發展。

華為從晶片開始做起，面更廣，但我們的優勢是，我們和車企有廣泛的合作、並且對智慧交通行業的理解深。

」吳冬升告訴21世紀經濟報導記者。

試想一下，當車聯網更成熟後，車和車的聯通、車路協同，就有可能構建城市的汽車大腦，或者汽車雲中心。

有了這個智能網絡，再加上單車智能化，未來自動駕駛可能對城市的規劃有根本性改變。

例如，現在業界常常提及人車分流的方案，那麼車和車之間有沒有分流?車道、地鐵、輕軌就是不同車型的分流;從馬路到高速公路，就是車道的細分，未來也可能出現單獨的自動駕駛車道，這樣也更有助於解決自動駕駛的商用以及安全等問題。

這可能是另一個思路，也需要對城市規劃有決心，有賴於地方政府的智慧。

拿下智能駕駛第一城，那就是人工智慧第一城，非常有吸引力。

而這些都需要車聯網的底層支持，5G商用雖能加速，但是真正普及到自動駕駛還需要很長時間。

這也意味著，自動駕駛商用化還需要等待。

吳甘沙將現在的自動駕駛發展形容為「倒春寒」，之前概念炒得太高，但是他也表示：「其實L2已經爆發了，L2我認為在未來幾年會是一個很大的市場，今年已經達到20%多了，L3我認為可能沒那麼快。

我們和嚴肅的主機廠討論下來，他們真覺得沒那麼快，比較完整的L3形態出來，基本上大家認為要2023年。

」

吳冬升也告訴記者：「無人駕駛計程車、物流車、礦卡自動駕駛，港口自動駕駛等是第一步，長周期來看是乘用車。

預期2-3年，在特定領域的商用會越來越多，面向消費者還需要很長的周期。

」