智能時代的“兵家必爭之地”。

1987年，一輛安裝了一排攝像頭的奔馳面包車，在德國巴伐利亞高速公路上疾馳。

在攝像頭的實時動態反饋下，這輛面包車自主高速行駛了很長一段距離，成為了全球第一輛真正的自動駕駛汽車。

試驗大獲成功后，奔馳公司在1987-1995年間豪擲7.49億歐元，啟動了深入研發自動駕駛的“普羅米修斯”項目。

結果33年過去，自動駕駛至今無法落地。

▲來源：網優雇傭軍

即便奔馳、大眾、寶馬、福特、本田、豐田、特斯拉等眾多車企，都已全部入局，但受限于技術和諸多外部因素，目前仍以L1、L2級輔助自動駕駛為主，逾越L3、L4級仍有巨大的鴻溝。

究竟是什么，在制約自動駕駛？

01、自動駕駛提速

如果說，奔馳是“自動駕駛之父”，那么，美國高級研究計劃局（DARPA）就是“自動駕駛之母”。

當年為應對前蘇聯的科技威脅，美國組建了高科技科研組織DARPA。這個“神盾局”一樣的機構，搗騰出互聯網、半導體、UNIX操作系統、GPS、隱形飛機和自動駕駛等尖端技術。

但搞自動駕駛，不是為了耍酷，而是源于軍事需求。

2001年，美國陷入阿富汗戰爭，士兵苦于邊駕駛、邊戰斗極度缺乏安全性。于是，DARPA以100萬美元為獎勵，組織了自動駕駛挑戰賽。

第一次挑戰賽于2004年3月舉辦，地點選在美國莫哈韋沙漠。因為初次參賽，各個團隊在技術上都是菜鳥，無人開到終點，導致冠軍流產。

但DARPA并沒有放棄，2005、2007年，比賽又辦了兩屆。

結果2005年，斯坦福大學特倫帶領的團隊奪得冠軍。后來，他們在谷歌資助下成立了大名鼎鼎的Waymo。

這是目前業內公認，在自動駕駛技術上積淀最多的團隊。在美國鳳凰城，Waymo已經實現L3、L4級自動駕駛。

而其他參加DARPA自動駕駛挑戰賽的團隊，也在之后大放異彩。諸如Waymo、Cruise、Aurora、Argo AI、Nuro、Zoox等一眾知名的自動駕駛公司，都從中脫穎而出，奠定了歐美自動駕駛的早期商業格局。

國內自動駕駛積淀最多的，則以百度為首。

2017百度AI開發者大會上，李彥宏乘坐自動駕駛汽車上五環的視頻，轟動現場。

早在2013年，百度已經開始了自動駕駛的研究投入；2016年7月，百度更宣布在烏鎮旅游景區道路上，實現L4級自動駕駛。

這些自動駕駛技術，都采用攝像頭、激光雷達、衛星定位以及各種傳感器實時矯正的機器駕駛模式。因此，國內自動駕駛賽道上還有一位神秘的對手——稱霸無人機市場的大疆。

和百度稍有不同，大疆除了算法上發力，還涉足了自動駕駛硬件。

2020年1月7日，CES 2020（美國國際消費電子展）展會上，大疆子公司Livox發布兩款自動駕駛汽車專用激光雷達產：Horizon、Tele-15。據報道，大疆目前主要圍繞L3、L4級展開布局。

按照一位業內人士觀點，從安全性考慮，自動駕駛一般到了應用場景都要“自降身份”。比如你號稱實現了L4，但落地時只能限制在L3；以此類推，L3則只能當L2使。

與此相關的一個佐證是，特斯拉最初號稱L3，但2018年3月美國加州山景城101號州際公路上，一輛特斯拉Model X發生重大事故導致駕駛員死亡后，特斯拉改口為“駕駛員必須手握方向盤的L2”。

這種退讓，除卻法律上對L3難以精準定義外，更大因素，來自現有自動駕駛技術在復雜路況上的認知盲區。

比如，2019年3月在美國佛羅里達州，一輛特斯拉Model 3因為自動駕駛系統未能識別出前方大貨車，導致車輛以110公里時速從大貨車下面鉆過，車毀人亡。

因此，提高自動駕駛汽車對外界信息的更多攝入，成為突破L2的必要條件。

按照一位汽車從業者的觀點：

“目前自動駕駛技術，受制于天氣環境多樣性，道路環境復雜性，車輛本身高速運動特性，傳感器受到視角、光照、污損、遮擋等因素影響，無法對外界環境做出100%的正確判斷。5G和物聯網在其中扮演的角色，是減少外界干擾因素、提高自動駕駛系統做出正確判斷的概率，這個概率永遠不會達到100%，但卻可以在無限趨近中開放自動駕駛L3及以上的體驗?！?/p>

因此，在推動L3及以上技術時，5G成為關鍵要素。

02、5G是起點

2020年，德勤發布的《無人駕駛重塑競爭生態圈》報告指出：過去五年中，超過500億美元投入到自動駕駛技術的研發中，其中70%的資金，來自汽車以外的行業領域。

作為5G技術領頭羊的華為，不但是其中重要的一份子，更可能成為后來居上的黑馬。

2019年，德國專利數據公司IPlytics發布“自動駕駛專利十強”報告顯示：對自動駕駛技術標準化貢獻最大的企業為中國華為、LG電子、三星電子，三家公司提出的自動駕駛技術標準占比為27%，其中，華為擁有無法繞開的核心專利最多。

從目前的信息來看，華為布局自動駕駛有三方面的考慮：

一是在華為去年開發者大會上提出的“1+8+N”物聯網生態戰略上，車聯網被華為放在了“8”的核心位置；

二是華為要想把控車載OS（操作系統）的話語權，自動駕駛是必須涉足的領域；

三是自動駕駛的基礎源于5G，華為基于車聯網的布局做自動駕駛，只是順水推舟的事。

▲圖源：華為

華為的發力，當下還停留在1+8+N的萬物互聯方面，因為單獨的車聯網無法組成完美的自動駕駛使用環境，所以萬物互聯，即是華為入局自動駕駛的必要鋪墊和條件。

但早在2000年以前，車聯網是自動駕駛的必要條件，已是行業共識。

當時美國部分城市為實現更高級的自動駕駛，就在行駛區域，安裝了“超級WiFi”似的車聯網設備，簡稱DSRC。其中的原理很簡單：想讓車安全行駛，不僅要讓車“看見”周邊路況，還要“了解”身邊的車來車往。

但時至今日，因為專用基站成本和通信技術不穩定等諸多限制，單獨的車聯網并沒有解決自動駕駛市場化的難題。

2014年進入4G時代后，LG向3GPP（即第三代合作伙伴計劃）提交了移動車聯網技術提案，并在2015年通過，從此正式開啟了LTE-V技術標準化的研究。

這一機緣，讓5G成為自動駕駛的共識得以在今天確定下來。

與傳統車企力推的DSRC不同，LTE-V因為可以直接將通信基站用于車聯網，省去了單獨組網的硬件成本；5G又可以利用低延遲的高網速傳輸更多數據，所以這一方案目前得到了更多企業的參與和支持。

有通信專業人員表示：“車聯網只是自動駕駛的起點，萬物互聯互通、打通汽車在一個城市的多方位數據交互，才能真正實現自動駕駛的安全落地?！?/p>

這也是華為為什么要先推動“1+8+N”，并將自動駕駛的實現目標設立在2025年的原因所在。

除了華為，騰訊、阿里也都盯著萬物互聯的大生意，提出了基于云計算、物聯網和邊緣計算的“城市大腦”概念。

在這種充滿科幻的構想里，汽車只是城市數據的一部分，會隨時根據天氣、交通、人流動態反饋，實時給出駕駛方案的最優解。

這樣的自動駕駛，將有兩個“大腦”進行控制：第一個是汽車自身不斷識別行駛過程中正在發生的事；第二個來自“城市大腦”通過對汽車自身實時數據的反饋，預料行駛過程中將要發生什么。

基于云計算在1+8+N的重要性，華為目前已經把Cloud&AI升至第四大事業群。

有汽車從業者認為：“單從自動駕駛的市場來說，數據和車載OS因為可以綁定車主的后續消費服務，所以車子的系統才是汽車利潤的重頭。而無論是車載OS、自動駕駛還是萬物互聯，都離不開云計算的加持?！?/p>

面對華為、高通、特斯拉的大步入侵，百度、大疆和傳統汽車廠家顯然不會輕言放棄，因為變局的背后，自動駕駛正在經歷早期的標準化戰爭。

從智能手機的發展路徑來看，無論是硬件產業還是軟件生態，只有車聯網標準戰爭中的贏家，才能在自動駕駛的未來布局上“得天下”。

03、全球競爭格局

“自動駕駛的競爭，其實是車載交互系統的競爭。”

這是一位通信業專業人士給出的答案。

據摩根士丹利估算，未來自動駕駛汽車60%的價值將源于軟件。華為也認為：未來汽車價值構成的70%，不會在傳統的車身、底盤上，而是自動駕駛軟件，以及計算和連接技術。

作為自動駕駛的先驅者之一，特斯拉為推動自有車載OS的市場占有率，將Model 3的價格從最初的58.8萬一路下調到27萬，累計降幅高達50%。

這讓特斯拉今年5月在華銷量達11095輛，環比暴漲205%。特斯拉市值因此在6月10日還一度實現了對全球最大汽車公司豐田的超越。

在華商韜略看來：資本看好特斯拉，本質上賭的是特斯拉車載OS的未來。

與特斯拉相比，Waymo（小規模出租車商業化）、Mobileye、蘋果等公司的自動駕駛汽車尚未大規模上市，不足為慮；而特斯拉自己造車，又能減少被華為、高通等潛在威脅者顛覆的風險。

而中國的華為、百度、大疆，還處于積極備戰階段，雖然比亞迪與百度有合作車型傳出，但未見到大規模上市的可能。

從競爭關系來看，大疆和百度交集很多，華為和高通更為接近。

在車載OS建設上，高通、華為都是從芯片入手進行布局，順帶解決車聯網及生態體驗問題。這是其他公司必須面對但又無法直接解決的。

據高通技術人員介紹：“基于在手機通訊和手機影像上的技術積淀，高通做車聯網和自動駕駛有很多技術可以直接遷移，其中的門檻遠比只做自動駕駛的公司要更低?！?/p>

這也是華為、高通在入局自動駕駛后，更能引起關注的原因。

目前，除了特斯拉有護城河，其他公司基本處在同一起跑線上。

而通過硬件需求，更能窺見未來的競爭格局。

按照視覺算法工程師“機智子”在知乎的總結，自動駕駛電子元件主要分四類：

第一類是位置傳感器，以IMU（陀螺儀、加速計、磁力計）、GPS（RTK）等電子元件為主；

第二類是感知傳感器，包括攝像頭（單目雙目、廣角長焦等）、毫米波雷達（短距長距）、激光雷達（單線多線等）、超聲波雷達、深度攝像頭等；

第三類是計算處理器，也就是CPU、GPU、FPGA、ASIC等芯片元件；

第四類則是輔助器件，主要有電源和時間同步、通信交換機等。

這些硬件中，很大一部分是手機用到的。如何把它們合成一個可用、穩定的車載系統，恰好是華為和高通的長項。

但因為自動駕駛離不開地圖，國內不會授權外企，國外也不容華為染指，所以大概率是華為以國內為主，高通在歐美發力。

此外，華為在自動駕駛布局上以消費者業務為依托，用“1+8+N”構建開放生態；而高通則是技術賦能的角色。

兩家公司都明確表示，不會親自造車。

在華商韜略看來，僅從車載OS的市場考慮，特斯拉屬于自建圍墻的領跑者；百度是伺機待發的賦能者；華為和高通則是基于5G生態建設，進軍自動駕駛市場的潛在顛覆者。

而在無人駕駛公司榜單上，能排進前十的中國企業只有百度一家。

但另一個值得注意的趨勢是，雖然自動駕駛推升了傳感器處理器公司的估值，但以華為、百度、特斯拉為代表的自動駕駛挑戰者，對現有格局下硬件公司的產品并不買賬。

比如，谷歌旗下的Waymo，為了控制造車成本，核心傳感器全部自研；特斯拉也不惜重金研發芯片和雷達；百度選擇入股激光雷達公司Velodyne；華為則干脆進軍激光雷達和毫米波雷達市場。

沒有人是安全的，所有公司都在顛覆與被顛覆邊緣瘋狂冒險。

為了應對潛在危機，國外的Velodyne、IBEO、Quanery等，國內的北科天繪、速騰聚創、雷神智能等雷達公司，紛紛推出了自有的駕駛輔助系統。

令人遺憾的是，這對于自動駕駛的快速落地并非好事。

04、現實與未來

2020年，奧迪、廣汽、長安等廠家，紛紛推出“首款L3”量產車。有業內媒體甚至喊出，2020年是“L3元年”的口號。

然而，關于L3級自動駕駛的法律，至今未落地。

與這些企業不同，大部分自動駕駛公司和車企對L3的態度十分矛盾。

一方面，傳統汽車趨向飽和，產銷量大幅下滑；另一方面，自動駕駛作為新買點，廠家卻不敢大規模宣傳。

比如，奧迪支持L3的A8車型，因為有太多不可能實現的條件限制，所以被業內視為玩文字游戲。

其中的玄機，在于責任的認定。

比如，當汽車在L3自動駕駛時發生事故，車企、提供自動駕駛的公司，要和司機一起承擔連帶責任。但責任的認定方式和與之配套的保險，都是空白。

這讓奧迪、長安、廣汽等推出L3車的廠家，在實際落地中依然限制在L2級。

目前真正落地L3及以上的公司，以美國Waymo公司為代表。但Waymo在亞利桑那州鳳凰城實現L3落地的條件，受到政策、環境、氣候、人文、高精度地圖等差異影響，目前并不能全球復制。

據一位從業者介紹：“因為自動駕駛涉及國家安全和巨大的市場財富，所以任何有實力發展自己車載OS的國家，都會扶持自己的標準生態，這是Waymo不能在美國之外的市場批量落地的主要原因?！?/p>

但在華商韜略看來，法律、環境和高精地圖都是制約自動駕駛落地的有限外因。

自動駕駛真正的問題在于，每個有實力公司，都在力推自己的車載OS，導致人才、資金和技術無法形成合力。

比如，比亞迪曾和Auto X、百度達成合作，但新車型上并未搭載Auto X或百度的交互系統，而是將其技術集成到了比亞迪自研的車載OS上。

Waymo、百度、高通、華為、聯發科……沒有人愿意放棄車載OS的話語權，并“自降身份”參與到彼此的版圖中，行業上下游的競爭、廠家利益上的矛盾，都成為制約自動駕駛快速發展的重要內因。

▲圖源：德勤《無人駕駛重塑競爭生態圈》

割裂、矛盾、競爭的根本原因，在于自動駕駛的生意過于龐大。

麥肯錫預測：2025年，智能汽車的市場規模將達1.9萬億美元，其中更多的利潤并非來自汽車本身，而是車載OS軟件及后續服務。

這還僅僅只是自動駕駛汽車上的小生意，假如將物聯網、云計算和大數據所能開拓的人工智能市場算進去，這盤圍繞自動駕駛的大棋，其實也只是冰山一角。

正因如此，百度、華為、大疆等一眾中國公司都將重點放到了人工智能的梭哈上。而作為人工智能落地前沿的自動駕駛市場，成為“兵家必爭之地”。

國內和國際市場的戰局雖亂，但自動駕駛隨著5G的落地已成必然。

競爭、合作迎接未來的當下，人作為汽車主要駕駛者的角色并不會發生本質改變，至于剩下的期待，一切交給時間就好。

因為本質上，早期的競爭是在為消費者讓利開路，也是在先破后立的格局中給予消費者的最優解。

（來源：華商韜略）