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本期「C位观察」由CMC资本投资副总裁王子健（CJ Wang）执笔，给大家带来智能车专题系列的第一篇观察：「自动驾驶，未来将至」。
王子健 CJ Wang
CMC资本 投资副总裁
专注投资领域：汽车产业链、AI应用、半导体
【编者按】：CMC资本高级投资经理 王旎瑞 对本文亦有贡献
长文预警：本文超过4000字，
预计阅读时长：10分钟
0 序
自19世纪内燃机汽车发明以来，我们对“车”的期待就从未停止。从最早我们希望汽车速度超过马车，完成日行千里的愿望，到近年来我们追求汽车极致的舒适性和安全性。如今，随着芯片与电子电气架构等不断优化升级，消费者对汽车又提出了新的智能化要求，自动驾驶成为了时间赋予汽车的下一个使命。
在各个科幻电影场景中，人们对于自动驾驶的美好憧憬可见一斑：《我与机器人》中带有球体轮胎的奥迪RSQ，《谍中谍4》里汤姆·克鲁斯手势控制行车路线的爱驾BWM i8，《少数派报告》尼亚加拉瀑布洪流下风驰电掣的智慧车辆，再到《变形金刚中》午夜驰骋的大黄蜂，都展示了人们对自动驾驶的诸多想象。
图：自动驾驶概念图
现实中，自动驾驶技术在过去的10年也已经取得了长足的进步。我们可以将自动驾驶功能模块简单分为感知、定位、预测、规划、控制等五个环节，其中感知模块是传统上最具挑战性的部分。但随着深度学习的发展、摄像头/激光雷达/毫米波雷达/惯性导航等传感器以及底层芯片等硬件的迭代，感知模块得以覆盖更多场景，也使得传统难点场景例如隧道/夜间行车/暴雨暴雪等极端天气等不再是无法逾越的阻碍。
从自动驾驶程度来看，传统L1-L2级别功能（即仅进行提醒或在部分情况下进行控制的功能，如车道偏离预警或仅支持固定时速跟车的高速巡航功能）已不再是新鲜事物。无需驾驶员操控的L3/L4级别高阶自动驾驶（L3级别仍需驾驶员保持警惕并在必要时接管）成为了人们努力的方向。我们看到谷歌、百度等巨头纷纷下场，特斯拉、蔚小理等造车新势力重金投入，独立自动驾驶公司也各显神通，汽车作为第三智能空间逐渐从科幻走进了现实。
近日，深圳人大常委会发布的2022年立法计划包括了《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，也有望为有条件自动驾驶（L3）的合法上路减少政策障碍，并为其他地区L3级别自动驾驶准入政策提供标准。自动驾驶赛道热度进一步提升。
但当自动驾驶的浪潮行至深处，我们看到了多方面的限制，包括法律法规的限制、场景复杂性带来的更多数据需求和技术要求（长尾场景众多且单场景发生概率低，导致数据量较少训练模型较为困难）、核心硬件性能与成本等（如高算力芯片/线控零部件等稳定性有待提高，激光雷达/芯片等价格较高会对量产造成压力）。想要达到人们畅想的全场景L4级别自动驾驶，可能还需要一段时间。
01 L2+级别自动驾驶功能量产上车成为中短期热点
L2+概念并没有官方定义，市面上有L2+、L2++、L2.5、L2.9等五花八门的说法。在这里，我们将驾驶员仍需要对行驶负责、无法归类为L3、并有别于传统L2的更高阶的功能，都统称为L2+。
图：L2及L2+主要功能分类
特斯拉对L2+级别热潮的引领作用相信无需赘述。作为行业先驱，特斯拉早在电动车产业链建立之前，就在多个板块选择了全部自研。在自动驾驶领域，特斯拉基于车企中少有的软件能力全栈自研算法，坚持纯视觉路线，通过实时建图解决隧道等场景问题，并通过Autopilot的Shadow Mode收集海量数据不断迭代优化。硬件方面，自主设计FSD大算力芯片并重新设计了底层电子电气架构，保证长期OTA的可能，做到了真正的软件定义汽车。截止2022年一季度，特斯拉全球销量近百万辆，智能驾驶套件FSD选装率~20%。
图：特斯拉AI Day对自动驾驶能力的介绍
在特斯拉的带动下，我们看到消费者已不仅仅是看重电动车的性价比、加速度、续航等要素，智能化（包括自动驾驶体验）已成为需求端重要考量因素，L1/L2级较为标准的ADAS辅助驾驶功能已无法满足消费者需求。供给端方面，核心硬件的发展与量产后的价格下降、汽车自身电子电气架构的不断迭代以及整体产业链的成熟，都使得更高阶的自动驾驶具备了量产上车的可能。
车企间激烈的竞争也加速了自动驾驶上车的速度。动力域等传统燃油车时代车企间的核心差异在电动车时代被大幅缩小，电动车产业链的成熟使得各车企产品硬件标准化程度更高，除外观/内饰/空间等以外，车型间的差异化更多从硬件转移到软件层面，增强自动驾驶能力也成为了车企实现差异化的核心路径。
考虑到之前提到的L3/L4高阶自动驾驶目前在量产上的限制，我们观察到拥有L2+能力就基本成为15万+新车型的必选项。某车企专家表示：“L2+功能现在新的车型必须上。如果你这车没有，在客户眼里你这车感觉就有不值这个价格，毕竟其他家的车都有。”
我们可以看到，今年众多车企官宣的新车型均将自动驾驶作为卖点之一，不完全的名单就包括蔚来ET7，小鹏G9，理想L9，上汽智己L7，北汽极狐阿尔法HI版，东风岚图梦想家，长安新版CS75Plus，长城魏牌摩卡，比亚迪护卫舰07等。
图：智己L7智能驾驶系统介绍
02 市场热度高，但L2+自动驾驶实际使用情况仍待观察
当前L2+自动驾驶能力作为车型的重要卖点，各主机厂无论是线下展厅展示还是线上PR时，均不吝啬对自动驾驶能力的宣传。但各家车型自动驾驶真正的表现如何，除少数主机厂外，实际提及的并不多。大多主机厂仅展示自动驾驶硬件的各项参数，但对实际路况表现鲜有提及。“自动驾驶更多是个证明，证明咱们这辆车很智能，实际行驶时不太建议您开启”某主流车企销售在与笔者沟通时如是说。正如某车企高管强调的：“自动驾驶能达到的水平不重要，‘科技感’很重要，有就行，对卖车有帮助。”
我们也看到，当前某些新车型虽然自动驾驶硬件完备，但部分高阶功能可能不会完全开启，等成熟了再逐步打开。对于“科技感”来言，有硬件也许就够了。
当然，这也许与各车企自动驾驶能力的优劣有关。某头部主机厂玩家表示：“我们对自己这款车自动驾驶能力充满信心，我们在销售时就会鼓励车主去尝试。其他车企我不方便评论，但如果对自己自动驾驶能力有信心，装了硬件了没道理不鼓励消费者去用。”
图：小鹏NGP驾驶效果示意
03 自动驾驶生态体系在形成过程中，车企与自动驾驶公司合作与竞争并存
车企对L2+级别功能快速上车的需求催生了一批新Tier-1玩家的机会。在L2+级别出现之前，除动力域从内燃机到三电的转变以及国产替代等趋势培养出了一批新Tier-1以外，车企与传统Tier-1的合作是相对稳定且固化的。L1/L2级别自动驾驶软件难度相对较低，车企更看重Tier-1硬件与系统工程能力，博世、大陆、恒润等老牌Tier-1基本占据了大多L1/L2自动驾驶域功能市场，为主机厂提供硬软一体的标准化解决方案。
L2+功能的出现大幅改变了车企对Tier-1的要求以及车企与Tier-1之间的合作模式。量产经验、系统工程和硬件能力固然重要，但车企愈发重视Tier-1的软件算法能力、配合度和方案独特性，以做出具有差异化的新车型产品。传统Tier-1新产品研发节奏慢、自动驾驶算法的积累不多，配合度低，在部分项目上难以满足车企快速变化的需求。一系列国内新玩家抓住窗口期，通过L2+级别功能车型定点与量产切入了车企供应链，打破了传统Tier-1对车厂的垄断，希望基于此在产业链中占据一席之地。
当前车企出于竞争考量，L2+新车型推出的时间紧任务重，再加上自身前期积累较少，所以多与Tier-1合作。但我们也观察到，考虑到自动驾驶的重要性，大多车企均已喊出了中长期全栈自研或分阶段全栈自研的口号。不同车企出发点不同，有些基于自动驾驶对自身品牌定位与汽车销售重要性出发，有些资金人力资源雄厚迫切希望在智能化时代抢占先机，而有些则迫于竞争压力。无论出于什么考量，各主机厂基本都成立了少则几十上百，多则上千人的自动驾驶相关研究院或研发中心，并在与Tier-1的合作项目中多要求后者白盒交付，寄期望于通过单个项目建立自身能力，在后续项目上实现自研。
第三方玩家对主机厂的态度多表示理解，但坚信主机厂最终会意识到开发难度，回归到开放的路上。有观点认为白盒交付情况下车企拿到的产品类似于开源软件，用处有限。某第三方玩家专家曾表示：“主机厂必然会想尝试自研，但我们不担心，他们发现了这里面的难度后也会更意识到我们的价值。”
也有少数车企自身资金实力有限，或产品以走量为主，则该类车企在自动驾驶方面较为开放，会愿意软件或硬软一体全部交给第三方玩家，也接受黑盒交付。但这类车企仍属少数，他们长期的生存空间也受部分同行质疑。
不论如何，自动驾驶生态当前仍尚未完全建立，主机厂与独立玩家的关系是高度动态的。自动驾驶技术的迭代需要多方面的能力与资源，包括但不限于人才和资金所带来的技术能力、对汽车本身深刻的理解、海量且有价值的数据等。独立玩家技术能力占优，而车企掌握着对汽车的理解和消费者海量的行驶数据。自动驾驶行业人才有限，每家车企都大笔资金投入全栈自研必然会产生大量重复建设，效率和技术可达到的水准皆存疑。除特斯拉外，当前可以给消费者用的完全车企自研的高阶辅助驾驶功能有限。车企将拥有的数据优势牢牢抓在自己手里，也限制了独立玩家算法能力的迭代。出于商业考量，车企与独立玩家的博弈预计会一直持续下去，但我们希望未来双方的合作更加坦诚，带动自动驾驶技术更快的迭代与成熟。
图：自动驾驶域Tier-1主要玩家类型
04 L2+与L4级别自动驾驶研发KPI不同，跨界过程中挑战与机遇并存
自动驾驶公司按不同的重心可以简单分为重点做L2+ vs. L4级别的玩家。由于开发目标与硬件要求等不同，我们观察到L2+公司技术向L4的迭代以及L4做L2+量产项目均会有一定挑战。
图：Waymo和特斯拉为美国L4跨越式路线和L2渐进式路线代表企业
L2+公司作为量产项目Tier-1，核心开发重点为量产上车。由于驾驶员仍负主要责任，算法无需在所有场景下都做到极其强大并完全兜底。“我们不是做L4的，有些场景无需苛求。暴雨天、大雾天气等我们把功能关掉不让用户打开就好了”某L2+公司高管这样提到。但由于量产车芯片算力配置普遍较低，传感器精度亦受限，L2+级别玩家需要做大量的优化以便在有限的硬件下实现所有功能并保证功能的稳定性。“我们也不像L4公司有无限算力可以使用。我们做了大量的优化，为了让我们的功能在客户的芯片上可以完美的跑起来。用L4公司的算法我估计客户的芯片放10块都不够用。”
L2+公司技术迭代速度很大程度取决于车企数据开放程度。据了解，车企对数据重视度极高，大多存储在自身的云平台上，不愿开放给独立玩家。独立玩家技术迭代，特别是长尾场景的收集，现阶段可能还是主要依赖自身的测试车辆。另一方面，前面提到的算法优化使得L2+公司达到L4水平仍需要在一些模块做大量的研发，比如隧道等当前不支持的场景的感知方面研发，L4级别汽车而非驾驶员兜底所造成的规控层面的设计调整等，对公司的资金和人力的要求均较高。考虑车企的数据开放程度，特斯拉模式在有量产项目的独立玩家上恐难以100%复制。
相对应的，L4级别公司做L2+量产项目对软件也需要一定优化。前文提到L4级别公司所采用的传感器和芯片多为市面上性能最好的，价格普遍较高。未来做量产项目时，需适配不同车企传感器和芯片平台。硬件的限制使得模型也需做一定优化。
另外，量产项目对产品安全性、稳定性等要求都极高，对Tier-1工程能力要求较高，这对多以软件背景为主的算法公司提出了新的要求。传统Tier-1在汽车行业深耕积累的系统工程能力仍具有巨大价值。在未来，拥有算法能力的L4玩家与拥有制造能力和丰富量产经验的Tier-1合作也许是双赢的选择。
05 结语
自动驾驶的终局将会如何？车企、自动驾驶公司谁会占据主导？L2/3渐进路线玩家和L4跨越式路线玩家谁会笑到最后，亦或是殊途同归？今天并没有100%的确切答案。但是唯一确定的是，在这条方兴未艾的赛道上汇聚了大量的资金、人才、政策关注和支持，趋势已经到来，我们会继续保持密切关注，陪伴行业成长。
