加快量产步伐,迫使那些生活在L4梦中的初创公司关注现实

撰文 ｜ 吴先之  

编辑 ｜ 王   潘

凌晨1点，一名自动驾驶测试员文康（笔名）在北京郊区零下10℃的冬夜加班。驾驶舱里的温暖和疲惫不堪。他不得不摇下窗户，露出一个缝隙，让冷空气清醒自己。

由于该公司的L2自动驾驶解决方案去年实现了大规模生产，他的工作压力急剧增加，加班几乎很常见，“甚至经常在半夜被拉起来测试汽车”。回顾过去一年的行业，他所感受到的一切都被一个“疲惫”的词所覆盖。

加快量产步伐，迫使那些生活在L4梦中的初创公司关注现实。

宏景智能驾驶创始人兼首席执行官刘飞龙表示：“去年，大多数国内L4公司开始降低维度，切入大规模生产轨道，从直接转变为逐步发展。”，该公司提前降低了维度，避免了一系列问题，如国内外自动驾驶初创公司估值缩水、裁员和破产、高级自动驾驶技术难以商业化等。

大如百度和小马智行不再高举高打，去年年底突然慢了下来。

两年后，百度推出了自己的试点辅助驾驶系统ANP2．据了解，今年将推出3款前装．0版本。去年年中曝光裁员的小马智兴，大步进入ADAS。三个渐进的NOA版本应该是一个业内人士的话:说自动驾驶，解决方案提供商必须提L4。现在为了追求量产，将维度降低到L2，然后不断添加“＋”号。

现在有厂家加了两个，就是L2＋＋。

自动驾驶制造商首先考虑的问题是生存。至于L2，、L3、L4一路逐步发展，或者绕过权责不明确的L3，现在似乎没那么重要了。

L4大跃进和祛魅

当一个行业卷起来时，洗牌的秒针也会旋转。

“真正的L4还没有可靠的商业模式，包括robotaxi，我认为这是一个错误的命题。”文康认为，绝大多数公司不可能依靠robotaxi的现金流支持公司，所以 L4 在找到新的落地场景之前，制造商必须找到另一种方法才能生存。

2022年是渐进式路线与跨越式路线分道扬镳的一年。

很多提供L4级自动驾驶解决方案的企业，尤其是涉及robotaxi的企业，都试图用“数据驱动”讲述自己的商业故事，但事实并非如此。

由于合规要求，汽车公司无法提供包括隐私数据在内的敏感数据。即使合规，数据本身也被视为合作主机制造商的资产和资源。他们宁愿开自己的公司做自动驾驶，也不愿把它交给别人。至于robotaxi喂养人工智能，其意义明显被夸大。就目前的技术条件而言，相关数据的利用率非常有限。

测试人员看到的数据要么是激光雷达采集的点云数据，只能反映前方有障碍物，需要人工干预判断障碍物是什么；或者反映用户的驾驶习惯，如如何操作前车、何时刹车、接管频率、分析接管原因等。

“这类问题根本不需要大量的数据来判断，不同工作条件的性能测试通常需要专业的数据收集器来进行有针对性的收集。”文康提到，市场上配备传感器的大规模生产车辆的收集精度不够，无法标记，自然无法产生所谓的“数据驱动”。真正的标记是通过收集车辆，它在“传感器、激光和雷达的精度更高”。

光子星球从猎头那里了解到，一位前Mobileye核心技术骨干对公司的内部管理和前景感到沮丧。此前，他离职回国，成立了L2级自动驾驶芯片公司，为相关企业提供工业芯片，而不是为汽车公司提供大规模生产汽车的消费芯片。

魏小理等大多数新势力，以及毫末智兴等汽车公司为背景的自动驾驶公司，都沿着渐进的道路实现了大规模生产，依靠现金流业务稳步发展。以前唱robotaxi的公司纷纷走上降维量产的道路。

刘飞龙提到:“我们第一次做L4robotaxi，但很快就意识到了 L4的着陆实际上需要时间，特别是当前的市场和法规还不成熟，所以我们很快就开始大规模生产L4降维。”他认为，降维不是一个简单的软件算法问题，而是涉及到工程能力的积累。

除了降低维度生产和生存，另一个变化是感知系统路线得到了越来越多汽车公司的认可。主要原因是大多数制造商没有高精度地图资格。如果他们采用纯地图路线，他们必然会面临将“灵魂”交给四维地图新、高德和百度的问题。

这一变化使相关岗位在人才市场上呈现出一定的狂热。

在半导体环境寒冷的情况下，上述行业猎头告诉光子星球，MCU、驾驶舱和激光雷达芯片的相关职位比其他细分领域更受欢迎。据了解，一支新的汽车制造力量提供了两倍的工资，并签署了一名狼工厂激光雷达芯片验证工程师，这显示了他的热情。

半导体团队设计配备3－5位验证，但如果没有降维量产的趋势，恐怕很难产生如此高的溢价。

买方市场和“阴阳”路线

第二次工业革命的噪音和轰鸣催生了以席勒为代表的现实主义。主机制造商推出了NOA、NGP、NOH、L4玩家终于低头捡起了NCA等各种城市导航辅助驾驶系统的现实。

不幸的是，当他们转头降维L2时，却发现辅助驾驶市场的话语权在买方一侧。

光子星球从一位业内人士那里了解到，目前对一款车型自动驾驶方案的招标往往经历至少两轮竞争激烈的筛选。在第一轮比赛中，将有近十家供应商进行投标。主机制造商将逐层筛选可靠性和成本性能，直到最后两次选择，并进行深入接触。

“就像长城、吉利、比亚迪和宝马一样，我们都要求我们在第一轮就制作演示，并仔细检查它们，以便进一步讨论。在这个阶段，除了价格之外，主机制造商还要考虑供应商是否表现出充分的合作‘真诚’。”

这里的“诚意”是指汽车公司会再次阅读所有可以看到的演示，从每个公司的优势中学习，然后选择最合作的供应商。“我们不能说白嫖，因为它已经通过了招标流程，但是看了这么多演示，主机厂的人肯定会从每个公司的优势中学习。”最终中标的并不意味着上岸。汽车公司按阶段分期付款。因此，从销售计划中自救取决于招标制造商的实力。

此外，由于提供了更多的解决方案，只有一个钱，这种不对称的供应导致了相对强大的原始设备制造商。如果它被描述为点菜，它可能还不够准确。毕竟，汽车公司甚至对使用什么调味料有明确和详细的规定，供应商的游戏空间非常有限。

即使是长城的自动驾驶公司，面对长城汽车，也会经历同样的过程，风格更“黄晓明学习”——没有问题，只有不合作的态度。

“汽车公司想要什么样的传感器，芯片选择，他们有最终决定权，我们只能说是否，包括一些不合理的要求，在很多情况下，我们欺骗说是的，首先同意，然后找到调整的方法。”

也许是由母公司长城训练过的。据了解，比亚迪和毫末已经达成了合作的初步意向。值得一提的是，毫末一直渴望撕掉“长城系”的标签。如果合作落地，将实现一个阶段性目标:走出长城，找到第二个“爸爸”。

L2加速量产并不意味着小马和百度的L4梦破灭了。各种迹象表明，该行业正在与L2作斗争＋旗子，做L4技术。换句话说，四战之地在L2＋。

已批量生产或即将批量生产的L2解决方案部分具有L4功能。例如，小鹏早些时候发布的NGP可以实现点对点的“导航辅助驾驶”，百度智能驾驶产品试点辅助驾驶ANP和独立停车AVP也实现了从停车到行车的全球辅助驾驶能力。

不管这些城市的导航辅助驾驶系统是好是坏，它们都在L2＋堆叠能力主要考虑合规性。因为只要是L2＋，驾驶员有责任在驾驶过程中发生任何事故。因此，几乎所有降维量产的L2＋方案，或多或少都有L4色。

唯一的问题是L4制造商积累的计算能力和硬件定制需求使L2和L2难以重复使用＋。例如，L4配备的激光雷达和L2主要是视觉感知，两者在数据记录上存在差异。此外，随着定制开发的大规模生产，相关制造商的成本将显著增加。

小马智兴是降维量产较早的厂商之一。然而，由于一个在线叫车平台的IPO失败，其项目的实施遥不可及，以及降维量产带来的痛苦，小马的裁员大多涉及数据和算法岗位。

高级智能驾驶需要“光”

目前，大多数装量生产公司都参与了汽车公司的参与，如上汽前年领先C轮和C轮＋Momentata轮融资、广汽资本去年领投的何多科技，以及背靠长城、量产即将到来的毫末智行。

目前，各种自动驾驶车辆仍处于区域测试阶段，无法支持上游产业链。因此，城市NOA的实施对该行业仍然很重要。一个明显的事实是，大多数汽车和汽车产业链都属于大规模经济。如果不能覆盖更多的城市，就很难在岛上建立商业建筑。

幸运的是，虽然自动驾驶目前属于买方市场，但汽车公司很难“复制”自动驾驶制造商的运营。”汽车制造商的核心不是标准化。当行业拼写内部卷、拼写配置、大量汽车效率时，供应商必须具有优势。”

目前，传统汽车公司面临着转型问题。毕竟，他们的核心仍然不是软件公司。例如，大多数自动驾驶制造商有70家％工程师是软件工程师，70家传统汽车公司％工程师是机械工程师，人才观念、做事方式、迭代周期、发展方式都大不相同，后者很难“大象转身”。

假如把车企和厂商比作风与沙的关系，那么对于高级智驾来说，政策就是光。

去年11月2日，工业和信息化部会同公安部，公开征求《关于开展智能网络汽车准入和道路交通试点工作的通知(征求意见稿)》

令人惊讶的是，这个行业没有欢呼声。一位业内人士解释说，“汽车公司应该在通知之前有一些联系，如果没有与行业的联系和测试，就很难评估。”

显然，制造商必须先支持城市NOA着陆，然后根据L3／L4着陆，慢跑。可以肯定的是，这里一些虚弱的追梦者可能会倒下。

“2023年可能会有1／3.即使是一半的自动驾驶公司也会消失。在这种紧迫性下，L2＋变成狭窄的三峡。”

也许是那些没有背靠大厂的初创公司真正面临挑战的时候了。