自动驾驶算法如何实现商业化？

近几年，随着智能网联汽车的热销，自动驾驶得到了市场的广泛关注。小马智行.文远知行.Momenta等自动驾驶解决方案的供应商也纷纷获得巨额融资。事实上，自动驾驶是一种软件和硬件高度协作的应用，主机厂和自动驾驶算法公司之间的博弈不可避免。对汽车的商业化探索还有哪些突出的难题？最近，记者走访了多家企业进行调查。

自动化加速了商品化

在线提交订单，确认上牌后刷脸，剩余的交给车送您到目的地。记者对苏州市相城区(无人出租汽车)进行试点应用时，记者对自动驾驶的最大感受，就是与有人驾驶“没有区别”：与别人一样坐人，起步.制动.转弯.变道等动作非常平稳。但是仔细一看，车子的方向盘在自己转动，大多数时间坐在主驾驶位的保安都是把手抱在膝上。

他说：“我们从传统“规则驱动”算法模式转变为数据驱动，通过不断的自我学习，使汽车能够提高驾驶水平。我们看好Robotaxi的市场前景，MomentaGO的总经理谢烁表示，这家公司不只是积极规划相关业务，也为其他企业提供4级自动驾驶解决方案。

记者在采访中发现，自从北京在2021年底首次宣布自动驾驶出行服务商业化试点以来，许多自动驾驶公司的信心得到提振，并加快了相关商业化应用的步伐。

Robotaxi的本质就是要解决用户的出行需求，与其类似的网约车模式，经过几年的发展，已经形成商业闭环，自动驾驶已成为一种趋势。

不单是出租车，无人车也开始探索更多商业应用场景。最近，轻舟智航和东风悦享公司联合推出了无人驾驶汽车“SharingBus”的运营活动，除了和公交车一样去站外，它还提供招手即停.一键招车等服务，与网约车相似。无人化带来的24小时连续运转给我们提供了更大的想象空间，我们希望通过灵活的配置，满足不同城市交通场景的需求。”轻舟智航副总裁程修远说。

如针对个人出行场景的无人驾驶应用还处于商业开发阶段，一些以货运为目标的无人驾驶应用已经出现了商业化雏形。我公司投放在湘潭大学的5辆无人配送车，能很好的满足学生群体收发快件的需求，平均每天能接2000多单。行深智能运营副总监邓天表示，该公司正在与多家物流公司合作，共同推进“最后一公里”配送的无人化。

据国金证券研报，2020、2021年，国内L2级ADAS(高级驾驶辅助系统)的渗透率分别为15%.20%，且呈加速上升趋势。许多受访者称，随着北京试点工作的深入，2022年或将有更多地区跟进，自动驾驶的商业应用进程也会加快。同时，某些依赖政府补贴的“项目型”申请或将面临更大的挑战。

工艺安全有待验证

虽然自动驾驶的概念很热，但是近几年由于自动驾驶而引发的交通事故时有发生，关于自动驾驶安全问题的担心依然存在，这已成为自动化解决方案厂商在商业化过程中无法回避的问题。

当前，很多企业在做自动驾驶测试时，道路情况还比较简单，对于由于天气条件而引起刹车距离变化等细节还没有充分考虑。”天安智联主席杨雷表示，许多企业声称要做L4级自动驾驶，其实L2.L3和L4之间的区别，除了技术上，更重要的是责任认定。

2020年，公安部在《道路交通安全法(修订稿)》中提出：有自动驾驶功能和有人工直接操纵模式的车辆，如有违反道路交通安全或交通事故的，驾驶人.应依法确定其责任，并依照相关法律.条例规定之损害赔偿责任。但是在不少业内人士看来，相关法规的出台还需要更多的细则。

「从严格意义上讲，目前具备大规模生产的自动驾驶能力，是辅助驾驶，其重要目标是使驾驶更容易.安全，而不应成为一种商业噱头，误导使用者不安全使用」。

值得注意的是，由于自动驾驶的信息化特点，信息安全问题也同样突出。今年在南京紫金山实验室举办的强网大赛上，国内外多家厂商研制的ADAS(先进的辅助驾驶系统)被攻破，有些甚至被远程操纵。中国工程院院士邬江兴说：“市场竞争激烈，很多企业现在只关注业务功能的实现问题，而有选择地忽略了网络安全和功能安全的相互关系。

有几个行业人士表示，目前自行车智能发展很快，但是从自动驾驶技术的发展要求来看，车路协同是必不可少的，我国已经提出了“单车智能+网联”的发展路径。

游戏是一种“软硬”游戏

根据国内外自动驾驶的发展趋势，需要通过大规模的应用来沉淀大量的数据。这一行业中，有“路测十亿公里以上”的说法，如果没有这方面的快速实现，就离不开更多的试车和更长的使用时间。

目前，大部分基于实车道路测试的自动驾驶开发模式在效率上还存在许多瓶颈，其中包括测试成本过高.单车单日覆盖场景有限.很难涉及到足够的对自动驾驶算法培训更具价值的极端情况。

通过调查发现，大部分Automotive算法公司大多是初创企业，难以获得大量资金支持，因此更多的是采用与主机厂合作的模式，与相关车型进行捆绑。

应当指出，虽然许多自动驾驶系统都是通过增加诸如激光雷达.毫米波雷达.视频摄像机这样的装置来实现对其周围环境的感知，但是，每个传感器都应该安装在汽车的什么地方，并且需要安装多个传感器，实际上并没有明确的标准。有关Auto-Auto-Automotive算法的公司现在大部分都有各自的方案，难以互相兼容。由于汽车后期改装存在诸多弊端，“前装”路线带来的整车外观设计、成本控制等问题，预示着主机厂和自动驾驶算法公司的博弈不可避免。他说：“解决交通出行问题是消费者买车的一个重要目标。”理想汽车的相关负责人说。

他说：“有实力的主机厂，不会把自动驾驶这一‘灵魂’交给第三方公司，因此，我们看到了像“蔚小理”这样的公司正在自行开发相关技术，但是，如果和那些缺乏实力的主机厂合作，自动化解决方案提供商也很难通过大规模应用积累相关行驶数据。他说，自动驾驶解决方案供应商开发Robotaxi这样的业务，在现阶段确实无法找到退而求其次的大规模量产落地场景。

自动化驾驶是一种高度协作的软硬件应用。通过采访，记者发现，自动驾驶解决方案的供应商多注重软件算法层次的开发，在硬件层次上更多购买了成熟厂商的产品，而且数量庞大。就拿感知装置来说，一辆L3级自动驾驶汽车通常携带超过8个摄像头.1到3个激光雷达.计算机需要的芯片等等。

应该指出，虽然国内厂商近年来赶超步伐，但高端零部件多为国外巨头所垄断。就拿ESP(车体稳定器)来说，博世处于全球领先地位，独占鳌头，中国70%的ESP芯片市场，该公司选择向哪一家企业提供产品，很大程度上影响了企业的经营业绩。

今后，国内外自动驾驶软件的算法层面或会越来越趋同，但想要在硬件层面实现国产替代，还有很长的路要走，这其中蕴含着投资机会。

汽车前沿认为，激光雷达行业正处在爆发转折点，建议关注具有相关技术积累的产业链上游，与汽车厂商展开紧密合作。《国金证券》研究报告2025年全球车载镜头市场规模将达到260亿元.车载摄像机市场达到782亿元.车载激光雷达市场超300亿元，在汽车智能系统中，建议对镜头进行关注.车载摄像机.显示器.HUD(抬头显示)等领域。