“量產”並非一個空口號，而是需要玩家們將其分成不同的細分板塊，然後逐一攻破。
過去一年資本市場的冷暖不定，讓一些自動駕駛公司的發展多了不少故事色彩。
一個值得注意的現象是，隨著技術路徑與商業模式的嘗試與落地，自動駕駛領域也逐漸分出了南北陣營：以輔助駕駛為主線的漸進式路線與以L4級自動駕駛為圓心的跨越式路線。
在政策的推進下，部分在輔助駕駛發力的國產ADAS廠商分到了政策紅利，產品大有向量產前裝的趨勢。相比之下，L4自動駕駛似乎落寞一些，規模落地時間一再被推遲。
在L4自動駕駛乘用車領域，與一年前Demo落地、解決方案亮相的光景大不相同。這一年裡，Robotaxi玩家們堅定地朝著產品量產的目標邁進，不僅是為了Robotaxi的商業化落地做準備，同時也為了獲得更加海量的路測數據，以實現車隊的規模化。
但顯然，自動駕駛作為一個新興物種，其量產並非一朝一夕能夠達成。在過去一年中，玩家們試圖找出自動駕駛量產的卡點，並且一點點地撥開雲霧，努力為其找到最優解。
Robotaxi的藍海市場與國產玩家
關於自動駕駛的市場問題，瑞銀Evidence實驗室曾經對紐約一個機器人出租車車隊做過一個模擬預測。實驗室優化了路線和乘客與車輛的聯繫，以及運行成本、使用率、利潤率和充電站網絡規模等指標，預測結果顯示，如果車輛實現完全自動駕駛，那麼目前僅紐約運營的出租車數量就可能減少三分之二。
瑞銀集團(UBS GRoup AG)分析師預測道，到2030年，全球自動駕駛出租車市場每年的價值可能超過2萬億美元。
這是一個巨大的藍海市場，因此即便2019年外界資本對其不夠看好，賽道上依舊熱火朝天。
前有Waymo深耕十年，是當之無愧的業界大佬。目前Waymo已經突破了2000萬英里的實地路測里程大關。業內甚至還流行過一句話：只要Waymo不倒，自動駕駛行業就不會倒。
此前Waymo在美國亞利桑那州推出的自動駕駛出租車服務接送乘客超過10萬人次，用於打車的應用程序Waymo One也已在App StoRe上架。
後有馬斯克2019年4月份表示，最快2020年特斯拉會推出Robotaxi，屆時Model S和Model 3系列都會作為Robotaxi用車。
可見，Robotaxi作為高級自動駕駛落地的一種理想形態，對業內玩家來說有著強烈的吸引力。
國內情況亦然。經過市場的分化，據新智駕不完全統計，目前國內專注於L4級自動駕駛的玩家主要有：百度Apollo、AutoX（裹動智駕）、Pony.ai（小馬智行）、文遠知行、元戎啟行等。
▲Robotaxi國內玩家2019年大事件一覽 新智駕製圖
在AutoX CEO肖健雄看來，儘管當下輔助駕駛更為火熱一些，但這個存量市場已經被博世、大陸、Mobileye等巨頭玩家耕耘過，一個被國際巨頭切割過的市場，國內廠商很難再打得出彩。
但在L4自動駕駛的新興市場中，沒有巨頭割立，國內玩家尚處在一個相對公平的位置進行競爭。換言之，這是一個玩家有望成長為巨頭的領域。
文遠知行CEO 韓旭也告訴新智駕，其著力重點在Robotaxi上的一個考量是，隨著勞動力人口的減少，未來願意從事出租車司機的人口勞動力會下降。如果真正實現車內的駕駛無人化，那麼對當下的出租車的運營效率的提升將是巨大的。
Pony.ai聯合創始人兼CEO彭軍此前也在公開演講中表示：在自動駕駛的場景上，Robotaxi是城區場景中最為複雜的場景，如果這個場景能夠搞得定，那麼其他場景相對來說更容易拓展落地。
儘管出發點不盡相同，但在探索自動駕駛顛覆既有出行方式的道路上，他們是先行者。
自動駕駛量產的卡點是什麼？
在自動駕駛實現從技術到產品的轉換過程中，玩家們面臨著很多挑戰。其中最大的一個問題在於，如何實現自動駕駛產品的規模化，讓Robotaxi出行成為可能？
正如AutoX CEO肖健雄所說，自動駕駛量產的實現，除了依賴軟件層面的自動駕駛解決方案，還需要傳感器、車規級計算平臺和專門的自動駕駛車輛等硬件方面的配合。
但就新智駕了解，大多數的自動駕駛企業都扮演著技術方案提供商或算法公司的角色，本身不具備製造車輛的能力。因此自動駕駛車輛的研發中，需要產業鏈上下游的配合：自動駕駛玩家集成自動駕駛解決方案、傳感器、車載計算平臺等，聯合主機廠對車企提供的原型車進行後裝改造。
但在從實驗室走向市場的道路上，基於後裝改造的車輛並越來越不能適應車輛批量生產的需要。
文遠知行CEO韓旭告訴新智駕：“手工可以搞出三四十輛車，但是幾百輛車不可能都是手工作坊做的。”基於改裝的車輛產品每一臺之間都有細微差別，這種非一致性會給後期的運維帶來巨大成本與安全風險。
比如車載傳感器就存在著安全風險。自動駕駛中的感知環節依賴攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器來告知車輛當前周圍的狀況，幫助車輛作出更好的判斷。其中，激光雷達憑藉其高分辨率、高精度成為L4級自動駕駛感知環節中不可缺席的一員。
目前自動駕駛車上的傳感器套件尚未完全達到車規級要求，傳感器可能會因為車輛行駛而出現鬆動現象，給自動駕駛帶來巨大的安全風險。“理想的情況下大家都希望能夠符合車規級要求，但是傳感器套件距車規級標準還有一定距離。”韓旭說。
同樣需要維持高穩定性可靠性的，還有自動駕駛車載計算平臺。所謂的車載計算平臺，就是讓自動駕駛車輛擁有一個性能強大的大腦，接收、分析來自各類傳感器的數據，為車輛規劃作出最優決策。
AutoX肖健雄認為，自動駕駛的大腦一方面需要運行高計算量算法、達到實時的計算速度；同時平臺的功能安全要求亦必須保證，抗震、散熱、接口等要求均需達到車規。
儘管傳統的計算平臺也能夠滿足自動駕駛在計算量上的要求，但其體積大，功耗也高，且大多是PC機式的，很難滿足車規級要求。
最重要的一點是，在新智駕與眾多自動駕駛高管的接觸中，他們認為，自動駕駛量產中最重要的因素還在於車輛本身。
肖健雄認為，安全是無人駕駛落地的第一要素，而實現安全的無人駕駛很重要的一點是具備車規級冗餘硬件的底盤。這就需要對原型車的油門、剎車、轉向，電源等系統雙層冗餘進行正向設計。
雙層冗餘意味著，當自動駕駛車內的一套系統出現失靈時，另外一套系統可以立即展開工作。但事實上，一般車輛沒有自動駕駛需求，因此也不具備冗餘套件與功能。
而雙層冗餘的正向設計難度不是一般的大。“這個事情得車企來做，我們做不了。因為沒有汽車的設計圖紙，車子的零部件太多，想逆向掃描都掃不了。如果車企和 Tier 1配合，雙方去搞這件事情，就可以把車搞到很便宜，並且是車規級。”肖健雄說道。
玩家們如何向量產邁進？
可見，在硬件方面，傳感器如何在性能不斷提升的基礎上保證穩定性、車載計算平臺如何兼顧算力與車規級要求、車輛系統如何滿足安全冗餘，都是自動駕駛車輛在量產路上要解決的問題。
在過去一年裡，新智駕發現，玩家們就上述這些挑戰得出了不同的解決方法。
1、自動駕駛眼睛：傳感器套件一體化
首先是傳感器的一體化。
一般來說，傳統的自動駕駛傳感器套件元件都是以高線數機械式激光雷達為主，低線數激光雷達、攝像頭、毫米波雷達為輔。以往這些傳感器都比較碩大且零散，以車頂支架的形式出現在自動駕駛車輛上。
而車頂盒方案的出現顯然使得傳感器更加集成化，一體化。
這種變化最先可以在小馬智行2018年9月推出的PonyAlpha系統上可以看到，其系統將激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器進行了一體化適配。
但真正從前裝產前下來的，還要看百度Apollo與一汽紅旗聯合打造的國內首批量產L4級自動駕駛出租車。這也是國內首條L4級別自動駕駛乘用車前裝產線上下來的Robotaxi。
在2019的下半年，其他玩家也紛紛迎來自己的傳感器一體化升級。
11月，元戎啟行發佈的傳感融合方案就包含一體化車頂盒在內，其整個車頂盒的高度僅為31釐米。元戎啟行COO高爽此前向新智駕透露，未來其將推出體積更小的車頂盒。
12月，在英偉達主辦的GTC China 2019上，文遠知行也推出首個自動駕駛車頂一體化集成套件——WeRide SmaRt Suite 3.0。
儘管傳感器套件一體化更加便於車輛的前裝量產，但車頂盒內部使用的高線數的機械式激光雷達依舊存在著因為車輛的震動而帶來的產品穩定性低問題。
在一月份的 CES 2020上，激光雷達玩家速騰和大疆都帶來了自己的固態激光雷達新品。固態激光雷達不僅能夠最大程度地減少了例如電機、軸承等可動機械結構帶來的磨損，同時也消除了光電器件因為機械旋轉可能造成的故障，其穩定性相比機械式激光雷達有質的飛躍。
更重要的是，與機械式激光雷達高昂的價格相比，固態激光雷達的價格能夠降至千元以內。這種價格下跌背後的是固態激光雷達的興起以及高線數機械式激光雷達的失勢。
未來固態雷達有望取代傳統雷達，在提高傳感器的穩定性與可靠性的同時，助力其車規級前裝量產，而這是車隊大規模擴展的前提。
2、自動駕駛大腦：車載計算平臺
同時，Robotaxi玩家們的車載計算平臺，也呈現出更加迷你化，往車規級靠攏的趨勢。
比如文遠知行就與英偉達合作，採用其最新推出的面向L4級自動駕駛研發的車規級計算平臺DRIVE AGX Pegasus II，其運算能力高達每秒320 萬億次，能夠滿足防震、防水、防塵等車規要求，實現算力、電源、構架的多重冗餘。值得一提的是，其計算單元套件通過集成在車頂的WeRide SmaRt Suite 3.0的傳感器套件上，能夠將後備箱空間還給乘客。
相比之下，元戎啟行採用的英偉達的車規級計算平臺XavieR的計算速度在32萬億次/秒，只達到了NVIDIA AGX Pegasus ||的十分之一。但通過自主研發的推理引擎，將自動駕駛相關算法成功移植到英偉達的車規級計算平臺XavieR，將其計算平臺整體解決方案的成本降到了傳統解決方案的一半左右，同時將功耗縮小到傳統方案的近九分之一。
而玩家Autox選擇了自研自動駕駛的域控制器，以此兼顧計算性能與功能安全。肖健雄表示，在預控制器的研發上，目前絕大多數公司做的是輔助駕駛的預控制器，計算量較低，滿足不了Robotaxi的要求。
因此AutoX在前段時間的CES上發佈了其自研的L4級別無人駕駛車載域控制器XCU，支持傳感器硬件同步、液態冷卻和車載功能安全。
可見，在車載計算平臺上，如何在性能與價格，車規與量產之間找到平衡，是量產之路上玩家們要繼續解決的問題。
3、車是關鍵因素
在至關重要的車輛上，玩家們需要一臺好的原型車，需要與主機廠深度配合，才有可能解決車輛的量產難題。
比如百度與主機廠一汽紅旗合作，打造了一條專門的自動駕駛車輛產線。
但目前與自動駕駛玩家進行深度綁定、進行前裝量產的主機廠玩家並不多。更多的是主機廠與自動駕駛玩家的後裝研發，比如，AutoX與比亞迪，小馬智行與豐田、廣汽，文遠知行與雷諾日產三菱聯盟，元戎啟行與東風汽車。
目前，克萊斯勒的Pacifica大捷龍車型是全球唯一擁有上文提及的硬件冗餘的車型。不僅屬於前裝量產，車內還具備車規級冗餘硬件的底盤，包括剎車、轉向、電源等雙層冗餘。這款車專門為自動駕駛巨頭Waymo定製，此前搭載Waymo的自動駕駛系統的Pacifica已經進行了2000萬英里的里程測試。
“做Robotaxi最後肯定需要有FCA與Waymo之間類似的合作。第一需要車企有這種能力，第二車企願意做這些冗餘的零器件，（自動駕駛量產）這個事情沒有車企是做不了，根本不可能的。”AutoX CEO 肖健雄如是說。
在CES 2020上，Autox就宣佈與克萊斯勒達成合作，聯手FCA推出中國首個真正可無人的Robotaxi 。這也是自動駕駛領域內，除了Waymo之外，唯一使用實現車輛底盤硬件冗餘的玩家。
自動駕駛公司的圈地運動
可見，“量產”並非一個空口號，而是需要玩家們將其分成不同的細分板塊，然後逐一攻破。
從硬件層面，玩家們在傳感器、車載計算平臺和車輛等硬件方面都有了不小的提升。
在軟件層面，持續地進行路測，積累數據，更迭自動駕駛系統則是玩家們一直在做的事情。
Waymo就是一個典型的例子。前段時間Waymo宣佈其自動駕駛路測里程突破 2000 萬英里。但在2018年10月以前，Waymo花費了9年的時間才積累1000萬英里里程，其用15個月就將里程數就翻了一倍。基於這些路測數據的積累，Waymo的自動駕駛車隊中已經有部分Robotaxi取消安全員，實現真正的無人駕駛。
而在國內，如果留心，會發現L4自動駕駛Robotaxi身影也已滲透到了一些城市角落：長沙、廣州、武漢、北京、上海、滄州....Robotaxi玩家們都拿出了實打實的成績：進入運營階段、擴大Robotaxi車隊規模、開啟“圈地運動”模式。
以廣州為例，小馬智行與文遠知行早就開始了Robotaxi的試運營。
據小馬智行聯合創始人兼CEO彭軍表示，從2018年12月份開始，小馬智行在南沙的核心區域推出了Robotaxi常態化服務，迄今已有超過7萬多次的打車訂單。
而在廣州的黃埔區、開發區核心的城市開發道路，文遠知行則是與出行公司組建了合資公司文遠粵行，從2019年11月開始為區域內的市民提供日常的Robotaxi出行服務。值得一提的是，在區域範圍內，居民不需要申請、不需要審核、下載文遠知行官方自動駕駛出行APP就可以搭乘Robotaxi。
同樣地，AutoX也以“出行公司+自動駕駛”的模式進行Robotaxi運營。2019年12月10日，深圳市鵬程電動汽車出租有限公司與AutoX達成戰略合作，共同推動純電動無人駕駛RoboTaxi在深圳中心地區的規模化商業運營進程。此外，AutoX還將在上海的無人出租車RoboTaxi示範運營區投放100臺無人車隊。
而在華中地區的湖南長沙，則是百度Apollo Robotaxi車隊的“領地”。百度Apollo與一汽紅旗聯手打造的前裝量產Robotaxi 車隊也於9月26日在長沙開放道路智能駕駛示範區正式開放試運營。
元戎啟行的COO高爽也告訴新智駕，2020元戎啟行將在中部地區的限定區域開展Robotaxi的試運營。目前具體是中部哪個區域，有待繼續跟進。
在限定區域開展Robotaxi試運營的背後，一方面是玩家們在為Robotaxi的商業化落地做準備。文遠知行CEO韓旭就曾告訴過新智駕：Robotaxi是一個“技術+運營”問題。現階段如果仍單純地關注純自動駕駛技術而忽視運營，恐怕不能滿足Robotaxi發展的要求。
要實現真正的無人駕駛商業出行服務，還需要對很多用戶體驗問題上進行精雕細琢。比如如何通知車輛啟動、乘客端可視化優化等問題，Robotaxi的試運營可以提供一個不斷打磨細節的機會。
另一方面，擴大車隊規模、進行Robotaxi的試運營還可以幫助玩家獲得更加爆炸式的路測數據。
從這個角度來看，擴大車隊規模進入試運營狀態的國內玩家也有望獲得更多真實海量的數據，同時這些數據又可以反饋給車隊，形成良性的數據閉環，以此解決自動駕駛場景中的長尾問題。
總結：
對L4自動駕駛玩家而言，過去的2019是一個不斷技術迭代、邁向量產、嘗試商業落地的一年。在自動駕駛真正的大規模來臨之前，他們可能還需要繼續循著這樣的方向，踏出堅實的另一步。
未來2020年，隨著玩家們車隊規模擴大、Robotaxi運營更加常態化，資本市場和公眾有更多的機會接觸到自動駕駛，這些會以不同的形式反哺給自動駕駛玩家，助力其真正地邁過量產大關。
閱讀更多 新智駕 的文章
