自动驾驶的升级之战
2020年是新能源汽车的市场化元年，解决了私人消费者对于一辆“好”电动车的判断标准。2022年将是自动驾驶的升级元年，一系列的技术与体验升级之下，消费者将会摆脱对现有“L几”辅助驾驶的认知，所有的技术传播也将重构。
而2021年车企的任务，就是拼命把吹过的牛一个一个实现。
童济仁汽车评论丨辰巳
当某些车企还在进行L2.5、L2.9、L2.99、无限接近L3自动驾驶等的概念宣传时，行业的进化早已甩开了这些停留在嘴皮上的路径。
造车新势力能够打赢传统车企，自动驾驶技术的进展速度将成为关键因素。现在这些造车新势力的高估值，很大程度上也是代表了资本市场对它们自动驾驶开发能力的肯定。
传统车企想要进入新能源领域，电机和电池不会成为障碍，但是软件会。想要打破这一壁垒，要么要求供应商放开软件权限，要么全部推倒自己重新来干。所以，造车新势力们的自动驾驶进展得越快，传统车企受到的威胁就越大。
这个关键的时间节点，就在2022年。
▎L1-L5的提法过时了
美国汽车工程师学会SAE为自动驾驶进行的从L1-L5的分级标准，直至今天都被行业内广泛采用。
但是这套可能更加适合当时条件下学术界研究的分级标准，在实际的工程应用和用户体验上，已经越发显现出它的不适应性。
而从近年来的产品实践来看，决定自动驾驶的演进层次的要素，是场景。
围绕着实际驾驶中的不同场景，基于感知-判断-执行的流程，不断进行自动驾驶系统的升级与完善，是今天多数车企的思路。
所以，不结合具体场景就笼统定义自己是L几自动驾驶的行为，都是在耍流氓。
而在高级别自动驾驶的实现过程中，有两个路线上的分歧。
第一个是激光雷达与摄像头的分歧。国内车企，不论是传统车企还是造车新势力，已基本确认了激光雷达+摄像头融合的感知方案，海外的Mobileye也在两条腿走路，而特斯拉目前仍在坚持纯摄像头方案。
从技术的角度来看，多一个能够互补的感知原件，肯定不是坏事。所以，如果国内车企的规模化应用让激光雷达变成了白菜价，特斯拉还会固执己见吗？
另一个是神经网络与车路协同的分歧。其实现在大多数车企的L2自动驾驶，不用基于神经网络的人工智能也能做出来。只有到了人完全无需介入驾驶的高级阶段，才会出现这个分歧。
特斯拉是人工智能的坚定拥护者，哪怕神经网络遭遇瓶颈，也可能会有其它人工智能的实现路径。在特斯拉的理念中，只要是人能做到的事情，机器也能用同样的逻辑做到，而无需其它辅助。
不过，不用神经网络，用车路协同同样也能实现高级别的自动驾驶。此时，道路就会变成“铁路”，所有车辆在统一的信息系统指挥下可以变成有序运行的“火车”，配合原有的车辆感知与执行能力，即便没有神经网络也能够实现。
所以，所谓2022年是自动驾驶升级之战的元年，就是检验这两个路线分歧的时候。
▎科技领域的巨头们来了
零部件强则整车强，这句话无论在燃油时代还是电动车时代都不会变。
从发动机、变速箱、底盘到三电系统、智能座舱、自动驾驶，汽车上核心零部件的价值在转移，被整车厂视为香饽饽的核心供应商也在转移。这次，轮到了野心勃勃的科技领域巨头。
为什么理想的全尺寸SUV和蔚来的首款轿车，交付时间都放在了2022年？也许有很多其它原因，但其中一个肯定会是——两者采用的英伟达自动驾驶汽车平台DRIVEAGX Orin的量产时间是2022年。
如果再算上小鹏P7是搭载英伟达Xavier平台的首款量产车型，国内造车新势力三强已经成为英伟达这个汽车行业“后来者”最紧密的伙伴。
在这场合作中，双方是各取所需。英伟达需要有冒险者去尝试它做的螃蟹，造车新势力也需要英伟达做其行业领先的背书。
同样的情况，还有Mobileye背后的英特尔，不惜天价改装全自动驾驶车的谷歌与百度，以及希望把消费电子领域的核心能力全盘移植到科技领域的华为。
汽车产业的利润，正在向自动驾驶技术、电池、出行平台、新零售等新兴领域转移，并且份额逐年扩大。不巧的是，传统整车厂并不具备这些新兴能力，这也会造成一批科技领域的巨头，将会蚕食整车厂现有的价值份额，拿走更多的利润。
就好比现在买手机，无论买什么牌子的手机，都会问一句：你这里面装的是什么芯片？骁龙的还是联发科的？骁龙8系还是7系？
那么，当2022年一批能力超强的自动驾驶功能车型推出后，在整车厂宣传的推波助澜下，以后买车的消费者是不是也会多问一句：你这车的自动驾驶芯片，是英特尔的还是英伟达的？
▎本土化是争夺的X变量
前面说到，自动驾驶应当由具体场景来定义，而决定场景能否被发现的因素，是数据。
特斯拉的感知算法强，是因为它始终在收集车主的实际驾驶数据，并在后台不断进行模型对新增场景的训练，再将训练好的算法下发到所有车辆中。
这其中就会产生一个问题，这个数据从哪里来的？
比如近期在美国推送的FSD中，就有自动识别红绿灯的功能。但是在美国，红绿灯只有一种，而在中国，红绿灯的形式包括但不限于色块、数字、箭头、文字等。自然，特斯拉最新的FSD并没有在中国推送。
都不必说美国和中国道路条件的差异，哪怕是在中国境内，一辆在上海长期进行人工智能学习的自动驾驶汽车，到了北京可能都会发生水土不服。
所以，大数据、人工智能时代，自动驾驶汽车也会体现出越发强烈的区域生态属性。
这也是本土车企超越特斯拉目前在自动驾驶赛道上领跑地位的关键变量。
当芯片的算力跟上了，感知系统的硬件堆上了，该有的功能也都配齐了，剩下能决定自动驾驶系统实际体验的，就是针对本土实际路况的表现。
刚才提到的红绿灯是其中一个案例。这里再举个小例子，中国有很多以“X州”命名的地区，在接近高速路口匝道时，地面上可能会写着“X州”的大字。此时，车辆的感知系统能否准确辨识“州”这个字中长长的“丨”与车道线的区别，这件事情只有本土化的研发团队才能想到去做。
而特斯拉如果再不提高对于自动驾驶软件本土化的重视，那么其强悍的自动驾驶性能，在国内也许只会停留在宣传材料中。国内车企如果能抓住这一机会，2022年将自动驾驶领域的口碑彻底翻转，也并非没有可能。
▎写在最后
当2017年由蔚来ES8首发的Mobileye EyeQ4自动驾驶芯片，如今已经用到了本土车企10万元级别的车型上（感知系统规格有所缩减），意味着普通消费者距离一辆可以在某些场景下“自己开”的车已经越来越近了。这既会彻底重构汽车产业的价值链，也会大大弱化驾驶者在购买决策中的核心地位，对车辆的评价标准也会随之改变。
所以，对技术的讨论是战术层面的事情，到了战略层面，当下的系统解决方案供应商与整车厂的供应采购主客关系，在未来甚至有完全调转主客的可能。
当所有人都在瞄准新商业模式的制高点时，一场自动驾驶的升级之战，也自此打响。
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