一直以來(lái)，關(guān)于自動(dòng)駕駛的路線始終有兩種觀點(diǎn)，且競(jìng)爭(zhēng)延續(xù)多年，那就是：漸進(jìn)式VS跨越式。特斯拉代表的是漸進(jìn)式路線，主張從L1、L2、L3狀態(tài)的“人機(jī)共駕”逐漸過(guò)渡到L4的無(wú)人駕駛，而Waymo代表的跨越式路線，直接以L4的無(wú)人駕駛為目標(biāo)進(jìn)行研發(fā)。原本兩種路線互有優(yōu)勢(shì)，且各有各的目標(biāo)客戶——漸進(jìn)式路線的客戶為主機(jī)廠，跨越式路線面向新興的智慧出行服務(wù)商，比如Robotaxi公司。但最近兩年，隨著Robotaxi公司在商業(yè)化進(jìn)程上的前景不夠明朗，也逐漸有部分專注于L4的企業(yè)開始向L2領(lǐng)域進(jìn)發(fā)，例如原本聚焦在Robobus領(lǐng)域的輕舟智航，推出了面向主機(jī)廠的前裝量產(chǎn)解決方案，以Robotaxi起家的文遠(yuǎn)知行則是獲得博世投資，將聯(lián)合開展應(yīng)用于乘用車的L2-L3級(jí)自動(dòng)駕駛軟件的開發(fā)。那么這是一場(chǎng)L4自動(dòng)駕駛在技術(shù)上對(duì)L2的降維打擊，還是L4企業(yè)對(duì)L2的集體倒戈？在路線收斂之際，自動(dòng)駕駛的新格局是什么？

　　何為自動(dòng)駕駛的降維打擊？

　　自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的降維打擊其實(shí)有兩重含義，第一層降維，是場(chǎng)景復(fù)雜度的降維。之所以有“降維”的概念，是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛維度足夠多。通過(guò)載人、載物、低速、高速等不同場(chǎng)景分類，自動(dòng)駕駛可以分為出租車、卡車、環(huán)衛(wèi)、巴士、港口等多個(gè)等場(chǎng)景。這些應(yīng)用場(chǎng)景的終極目的在于通過(guò)“AI司機(jī)”替代逐漸短缺的勞動(dòng)力，因此都可以歸為L(zhǎng)4的范疇，即無(wú)人駕駛。其中，Robotaxi由于面對(duì)的道路路況最復(fù)雜、技術(shù)要求最高，從而成為自動(dòng)駕駛眾多落地場(chǎng)景中的明珠，早期最受市場(chǎng)關(guān)注的自動(dòng)駕駛公司也主要聚集于此。

　　第二層降維，則是一個(gè)跨度更大、賽道更寬的擴(kuò)展，也是當(dāng)下自動(dòng)駕駛賽道的新變量，即面向主機(jī)廠提供L2的量產(chǎn)解決方案。L2并不追求替代人類司機(jī)，而是為人類司機(jī)提供幫助，因此也被稱為ADAS——高級(jí)輔助駕駛，包含了數(shù)十項(xiàng)功能。由于L4與L2兩者存在較大的差異，因此過(guò)去很少有L4自動(dòng)駕駛公司跨界。

　　兩種路線方案差距巨大

　　雖然從技術(shù)層面上來(lái)說(shuō)，L4級(jí)別的自動(dòng)駕駛難度遠(yuǎn)超L2，但在方案上，由于兩種路線的差異巨大，跨界也并沒有想象中那么容易。

　　首先，兩者在針對(duì)場(chǎng)景的設(shè)計(jì)規(guī)劃上有所不同。Robotaxi針對(duì)的道路場(chǎng)景主要是城市道路，雖然傳統(tǒng)的L2有少量針對(duì)城區(qū)道路設(shè)計(jì)的功能，比如TJA（交通擁堵輔助），但更多的是針對(duì)高速公路場(chǎng)景去設(shè)計(jì)的，比如ACC、LCC、自主變道等功能。如此一來(lái)，所采集的數(shù)據(jù)以及算法的策略等都不能直接復(fù)用，需要進(jìn)行相當(dāng)大程度的調(diào)整，在時(shí)間緊迫的自動(dòng)駕駛戰(zhàn)場(chǎng)上無(wú)疑將落入下風(fēng)。

　　其次，兩種路線傳感器的配置也有著較大的差異。由于高速道路的場(chǎng)景比較規(guī)整、單一，不需要識(shí)別紅綠燈、人車交互等復(fù)雜場(chǎng)景，因?yàn)閷?duì)傳感器的要求不高，甚至1個(gè)攝像頭+1個(gè)毫米波雷達(dá)就能搞定（1V1R方案）。但在Robotaxi的解決方案中，離不開大算力計(jì)算平臺(tái)和激光雷達(dá)。之前適應(yīng)了在大算力平臺(tái)上部署算法的L4廠商們，如果遷移至輔助駕駛設(shè)備上，將有著極大的陣痛，這對(duì)于算法以及性能優(yōu)化都有著非常巨大的挑戰(zhàn)。

　　最后，是兩種路線對(duì)于落地成本的方案差異，具備自動(dòng)駕駛功能的車輛成本必然是遠(yuǎn)高于輔助駕駛的，那么將技術(shù)降維遷移的過(guò)程中，需要對(duì)成本進(jìn)行大幅度的收縮，此中帶來(lái)的方案更新將會(huì)是一大難點(diǎn)。

　　降維打擊是否存在邊界？

　　雖說(shuō)有種種困難，但由于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中技術(shù)為王道，擁有著前沿的技術(shù)將解決遇到的絕大部分難題，因此對(duì)于L4的自動(dòng)駕駛廠商來(lái)說(shuō)，在技術(shù)實(shí)力上的話語(yǔ)權(quán)也讓他們更有信心完成著跨界之戰(zhàn)。但與此同時(shí)，L2的輔助駕駛廠商難道沒有屬于自己的護(hù)城河嗎？自動(dòng)駕駛降維打擊的邊界在哪里？

　　在一部分無(wú)人駕駛公司表態(tài)自動(dòng)駕駛在2021年進(jìn)入了下半場(chǎng)開始，商業(yè)化運(yùn)營(yíng)和規(guī)模化的推廣成為新的主旋律，但在未來(lái)，大批量上市目前看來(lái)只能是輔助駕駛，因?yàn)檩o助駕駛的出錯(cuò)成本是可控的，因?yàn)橛幸粋€(gè)司機(jī)在車上。如果是無(wú)人駕駛汽車，則一定要把今天的開放、無(wú)邊界、不收斂的問題，變成有邊界和收斂的問題，不然無(wú)人駕駛的實(shí)現(xiàn)也無(wú)從談起。這樣一來(lái)，降維打擊的邊界，其實(shí)就是場(chǎng)景。

　　作為專注于輔助駕駛領(lǐng)域的廠商來(lái)說(shuō)，在限定場(chǎng)景內(nèi)是其天然的優(yōu)勢(shì)，且始終有駕駛員為算法bug兜底將極大的保障了安全性，也讓輔助駕駛的落地進(jìn)程極大加快了。而輔助駕駛廠商只有利用好場(chǎng)景中的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，才能避免被L4自動(dòng)駕駛企業(yè)實(shí)現(xiàn)真正的降維打擊。

　　資本不再買單，降維或成唯一出路

　　自動(dòng)駕駛發(fā)展到現(xiàn)在，靠單純講故事顯然已經(jīng)很難吸引到資本的眼球了。對(duì)此，業(yè)內(nèi)人士也表示，大家逐步認(rèn)識(shí)到自動(dòng)駕駛在技術(shù)和商業(yè)化層面的難度，整個(gè)行業(yè)正趨于理性化。自動(dòng)駕駛在落地時(shí)普遍會(huì)遇到三個(gè)問題，這將決定其在商業(yè)場(chǎng)景里的滲透速度。

　　第一是技術(shù)成熟度。在目前的開放場(chǎng)景下，自動(dòng)駕駛還難以落地；而限定場(chǎng)景里的自動(dòng)駕駛，則已經(jīng)基本上被認(rèn)可了。

　　第二是成本接受度。這是個(gè)動(dòng)態(tài)問題，有兩個(gè)子因素：一是可量化的經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，如替代人力的成本；二是不可量化的經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，如給企業(yè)帶來(lái)的隱形生命價(jià)值。

　　第三是文化接受程度。社會(huì)是否允許一臺(tái)具有風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)器獨(dú)立在路上跑？這對(duì)于社會(huì)大眾來(lái)說(shuō)，是否是可以接受的？從如今的開放場(chǎng)景來(lái)看，自動(dòng)駕駛似乎帶來(lái)一些不可控的風(fēng)險(xiǎn)。

　　從上述三個(gè)角度去綜合判斷，現(xiàn)在資本面臨的是獲得有限收益率與觀望未來(lái)星辰大海之間的選擇。隨著自動(dòng)駕駛的落地難度越來(lái)越大，漸漸資本也失去耐心，而沒有了投資的L4自動(dòng)駕駛廠商們只能放棄那桀驁的信仰，以降維輔助駕駛為出路先活下來(lái)，再來(lái)談?wù)摾硐搿?/p>

　　總結(jié)

　　經(jīng)過(guò)這幾年的發(fā)展，無(wú)論是從事自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)的企業(yè)還是投資機(jī)構(gòu)，似乎都在漸漸回歸理性。企業(yè)開始努力在商用方面展示成果，將注意力轉(zhuǎn)向?qū)崒?shí)在在的商業(yè)化盈利，投資邏輯也從預(yù)期市場(chǎng)天花板降維到關(guān)注細(xì)分場(chǎng)景落地上。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，自動(dòng)駕駛行業(yè)依然擁有資本市場(chǎng)的較高關(guān)注度，但投資格局顯然會(huì)愈發(fā)務(wù)實(shí)，企業(yè)方需要用實(shí)際盈利能力來(lái)讓資本看到更多回報(bào)機(jī)會(huì)。