自動駕駛的2019年，華為入局、融資、跳票、Robotaxi運營以及依舊火熱的寒冬
從谷歌啟動無人車項目 Project Chauffeur 算起，人類在自動駕駛的道路上已經走過了10 年。
10 年的發展時間，對於這樣一個規模超 10 萬億美元的龐大產業來說，並不算長，但我們已經取得了不錯的進展，限定場景的部分落地以及Robotaxi的運營，雖然自動駕駛依然在燒錢，但是自動駕駛車輛已經走入普通民眾生活。
回顧過去一年自動駕駛領域大事件，華為入局、鉅額融資、寒冬中的報團取暖、業務拆分、ADAS量產、AI芯片算力升級等等
01 不造車的華為卻有全面的汽車產業佈局
2019年，隨著華為發佈智能駕駛計算品臺MDC，華為的汽車局正式浮出水面。“聚焦ICT技術，幫助車企造好車”，華為不造車，但是會幫助車企打造他們理想的智能汽車，華為的目標是做一個智能網聯汽車的增量部件供應商，做Tier1，對標博世。
華為目前華為從“端、管、雲”三個維度進行智能網聯汽車佈局。
“端”主要指智能汽車終端，是車聯網的“器官”，涵蓋智能駕駛艙、智能駕駛、智能動力和智能網關等不同場景；“管”是車聯網的“神經”和“血脈”，通過智能聯網實現車與車、車與人、車與路側單元(RSU) 以及車與雲的互聯互通和相互協同；“雲”是車聯網的“大腦”，包括自動駕駛訓練系統和車聯網雲平臺，為車聯網提供雲端算力和服務內容。
1)端:自研AI 芯片，賦能智能終端。華為通過自研AI芯片和基於A 芯片的計算平臺，推動汽車終端智能化。華為發佈了AI芯片昇騰310 和昇騰910以及能夠支持L4級別自動駕駛能力的計算平臺。華為正依託自研AI 芯片和計算平臺加速汽車終端智能化落地。
2)管:深耕基帶芯片和通信模塊，奠定連接基礎。C-V2X 自動駕駛解決方案要求車載單元和路邊單元進行穩定可靠的連接，其中基帶芯片和通信模塊是連接的基礎。2013 年，華為發佈支持4G 的車載模塊ME909T；2018 年，華為發佈4.5G 基帶芯片Balong 765，併成功應用於自身LTE - V2X 車載終端和RSU 產品上；2019 年，華為發佈5G 基帶芯片Balong 5000，支持5G 通信的車載單元和路邊單元也即將落地。華為多年來依託自身ICT 優勢，逐漸在接入網領域打下堅實基礎。
3)雲:依託華為雲，打造車聯網生態。華為佈局接入網和智能終端的同時，也積極進行“雲”上佈局，主要部署雲端算力並打造車聯網生態聯盟。
當前，華為已經形成了“智能駕駛、智能網聯、智能電動、智能座艙、智能車雲”五大汽車業務矩陣，幾乎覆蓋全部智能網聯電動汽車所需要的關鍵新技術。智能駕駛，無疑是重中之重。
智能車雲：以“平臺+生態”的形式，為車企提供自動駕駛、V2X、車聯和電池管理四個方面的雲服務；
智能網聯：主要提供大帶寬、低時延、高可靠的車內、車外網絡連接方案，包括5G+C-V2X模組、T-Box、車載網關等；
智能座艙：通過“麒麟模組+鴻蒙OS+ HiCar”賦能數字座艙，構建人車生活全場景出行體驗；
智能駕駛：藉助MDC智能駕駛計算平臺、工具鏈和融合傳感等，助力自動駕駛從L2+向L5平滑演進，使智能駕駛加速進入快車道；
智能電動：目前的核心是構建高效、快充、安全、智能的電動系統，華為在車載充電、電池管理、電機控制系統等方面均已進行了相關的技術儲備。
除此之外，在今年10月份的世界智能網聯汽車大會上，華為輪值董事長徐直軍表示華為正利用自己的5G技術開發毫米波雷達和激光雷達，希望把5G技術充分發揮起來，憑藉自身全球領先的光電子技術，解決激光雷達最大的成本和性能問題。華為涉足激光雷達領域主要是為了深入瞭解自動駕駛傳感器，開發能高度適配自動駕駛系統的算力。
面對傳統汽車產業升級轉型、消費者消費升級、挽救生命與普及平等出行權的時代趨勢，華為MDC將通過芯片級的創新能力、平臺級的工程能力與完善的開發調測診斷工具鏈，成為使能自動駕駛的“汽車大腦”，為傳統汽車行業裝上智能化的AI引擎，與汽車廠商一起，引領自動駕駛進入快車道。
02 Waymo高調建廠，Robotaxi無人出租車正式運營
2019 年 1 月，Google旗下自動駕駛公司 Waymo 在其官方推特上公佈了一則消息：將在密歇根州底特律市建設全球第一座專門量產 L4 級自動駕駛車輛的工廠。
這意味著自動駕駛汽車界領頭羊在有了自己的獨立生產工廠。
雖然這座工廠並不是要從 0 到 1 造一輛 L4 級自動駕駛汽車，但是Waymo還是邁出了自動駕駛量產的關鍵一步。
Waymo的策略是與博世、法雷奧、麥格納等Tier1供應商通力合作，將自動駕駛所需的傳感器套件、計算單元以及其他設備集成到量產基礎車型上。
目前 Waymo 引入的基礎車型包括菲亞特·克萊斯勒 Pacifica 混動廂式車以及捷豹純電 SUV I-Pace。
有消息報告Waymo曾宣佈要向捷豹採購2萬輛 I-Pace 車型，同時還向菲亞特·克萊斯勒採購 6.2 萬輛 Pacifica 混動廂式車。
這些自動駕駛車輛改裝是一項巨大的工程，Waymo 確實需要開設一座屬於自己的工廠，而這也是 Waymo 積累自動駕駛車輛生產、製造經驗的絕佳機會。
Waymo將雷厲風行表現的淋漓盡致。
2019 年 4 月， Waymo 租下了底特律市中心北邊的一家現已關閉的生產車軸和皮卡零部件的工廠，準備投入 1360 萬美元建設自動駕駛車輛生產線。
2019 年 9 月，Waymo CEO John Krafcik 對外宣稱其在底特律的工廠完成了 30 輛捷豹路虎 I-PACE 的生產改裝，現已在加州進行開發和測試。
生產、製造和研發自動駕駛車輛是為了更好地服務用戶，Waymo 在 Robotaxi 無人駕駛出租車領域一直是全球領先的，目前已在全美多地提供載人服務。
Waymo One 上線一年多以來，已經累計提供了超過 10 萬次的出行服務，每月的活躍用戶超過了 1500 人。
2019 年 10 月，Waymo做出了史無前例的大膽決策，他們運行允許用戶在使用 Waymo 的自動駕駛車輛出行時，可以自己選擇是否需要配備安全員，系統會根據他們的需求進行派車。這說明什麼？ Waymo 對自家技術有絕對的自信。
如今，全美的安卓和 iOS 用戶都能下載到 Waymo 的 APP，在 Waymo 有投放車輛的地區便可以享受到無人駕駛出行帶來的樂趣。
未來，會有越來越多的自動駕駛汽車從 Waymo 底特律的產線上下線，奔赴全美各地。
03 自動駕駛國家隊，百度 Apollo Go
全球自動駕駛由 Waymo 領銜，中國的自動駕駛則以百度 Apollo 作為代表。
整個 2019 年，百度 Apollo 自動駕駛開放平臺從 3.5 版本進化至 5.5 版本，還在國內多個城市拿到了自動駕駛載人測試牌照。
其中，最具里程碑意義的是：百度和一汽聯手打造的紅旗牌自動駕駛出租車開始在長沙試運營。Waymo 推出了 Waymo One；百度 Apollo 則推出了 Apollo Go。
百度在 2019 年 7 月推出 Robotaxi 項目 Apollo Go，在 2019 年 9 月 26 日正式在長沙投放了首批 45 輛與一汽聯手打造的紅旗 E·界自動駕駛汽車。
百度 Apollo Go 明確目標：
初期小規模試運營，小批量的定製量產車在限定的區域內進行試點；規模化運營階段車輛數將超過 1000 臺，可在多城市的車路協同區域進行；多城市的商業化運營階段，車隊規模超過 1 萬臺，將覆蓋主要智能交通相關城市及郊區。
04 Mobileye，ADAS一家獨大
在2019國際消費電子展（CES）上，Mobileye宣佈正在尋求與長城汽車的戰略合作。Mobileye表示，未來三至五年內，長城汽車將把L0-L2+的基於Mobileye技術的ADAS系統，集成到一系列車型上。為了適應中國獨特的路況，雙方還將在集成ADAS的同時，共同開發L3乃至更高級別的駕駛系統。
近年來，全球汽車製造商對ADAS解決方案的需求日益增長。Mobileye是ADAS計算機視覺技術開發領域的知名品牌。在系統集成芯片的支持下，Mobileye能為L0、L1和L2的汽車提供前防撞警告、自動緊急制動和車道偏離修正等被動安全功能。Mobileye介紹，該這項技術目前已在全球25家汽車製造商的數百萬輛汽車中得到應用。
Mobileye在集成ADAS系統和L2+技術的同時，其還在支持汽車製造商開發更高級別的自動駕駛性能，包括適用於乘用車的L3技術及支持完全自動化駕駛車隊網絡體系的L4、L5技術。
在與長城汽車的合作之前，Mobileye已與寶馬、菲亞特·克萊斯勒、蔚來、日產和上汽就L3技術建立合作關係，並在以色列與寶馬、安波福、菲亞特·克萊斯勒、蔚來、上汽和大眾圍繞“出行即服務（MaaS）”，建立了L4及L5技術開發的戰略合作關係。
到2019年底，Mobileye自2008年以來將出貨超過5000萬個EyeQ芯片，高於2012年的100萬個。
05 NVIDIA，AI芯片獨領風騷
12月18日，英偉達（NVIDIA）GTC China 大會在中國蘇州舉辦，在此期間，英偉達（NVIDIA）創始人兼首席執行官黃仁勳發佈軟件定義的自動駕駛平臺 NVIDIADRIVE AGX Orin。
NVIDIADRIVE AGX Orin（簡稱Orin），是用於自動駕駛和機器人的高度先進的軟件定義平臺。該平臺內置的全新Orin系統級芯片由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU架構和Arm HerculesCPU內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，每秒可運行 200萬億次計算，幾乎是英偉達上一代 Xavier 系統級芯片性能的7 倍。
據稱，Orin可處理在自動駕駛汽車和機器人中同時運行的大量應用和深度神經網絡，並且達到了 ISO 26262 ASIL-D 等系統安全標準。
作為一個軟件定義平臺，DRIVE AGX Orin能夠助力從L2級到L5級完全自動駕駛汽車開發的兼容架構平臺，助力OEM開發大型複雜的軟件產品系列。由於Orin和Xavier均可通過開放的 CUDA、TensorRTAPI 及各類庫進行編程，因此開發者能夠在一次性投入後使用跨多代的產品。
與此同時在向汽車與交通領域，英偉達宣佈開源NVIDIA DRIVE自動駕駛汽車開發深度神經網絡。
目前，NVIDIA DRIVE已成為自動駕駛汽車開發的行業標準，並且被汽車製造商、卡車製造商、自動駕駛出租車公司、軟件公司和大學所廣泛採用。如今，英偉達向自動駕駛汽車開發者開源其預訓練 AI 模型和訓練代碼。通過一套英偉達工具，英偉達生態系統內的開發者們可以自由擴展和自定義模型，從而提高其自動駕駛系統的穩健性與能力。
06 特斯拉，神一般的存在
特斯拉在自動駕駛領域一直是獨一份的存在。
2019 年 4 月 23 日，Elon Musk 發佈了自研的自動駕駛芯片 FSD，這從計算硬件層面大大增強了 Autopilot 的能力。這些年，Autopilot 通過不斷的 OTA 迭代升級，已經成為全球範圍內部署規模最大、運行里程最長的自動駕駛系統。
如今，特斯拉將核心的計算芯片能力掌握在自己手裡，Autopilot 系統的未來不可限量。
特斯拉研發的 FSD 芯片以 260 平方毫米的規格堆下了 60 億個晶體管和 2.5 億個邏輯門，峰值性能達到 36.8 TOPS，採用三星 14nm FinFET CMOS 工藝製造。
該芯片由兩套完全一樣的的獨立系統組成，每個系統的處理器囊括 12 個 A72 內核，一個神經網絡處理器（NNA——Neural Network Acceleration）和一個 GPU。這兩套系統互為冗餘，保證計算芯片的安全和穩定。
功耗方面，特斯拉 FSD 主芯片功耗僅為 75W，整個主板功耗 250W。這個功耗意味著一臺滿電的 75kwh 版本的 Model 3 全程開著自動駕駛系統，它的續航會從原本的 370 英里減少至 300 英里。
事實上，特斯拉在 2016 年 2 月便開始研發 FSD 芯片，從設計到測試再到量產共歷經 18 個月。
2019 年 3 月，Model S 和 Model X 生產線安裝 FSD 芯片；4 月，Model 3 生產線 安裝 FSD 芯片。
也就是說，在這個時間段以後生產的特斯拉車型，AP 3.0 硬件已經到位，相應的軟件能力還得等待更新。
最近，美國的部分車主收到了「全自動駕駛預覽」的更新，Autopilot 的能力大幅提升，已經能夠識別信號燈、交通標示、垃圾桶以及路面標識等目標。特斯拉也計劃在 2020 年第一季度開始為老車主升級自動駕駛 3.0 版本計算硬件。
另外，別忘了特斯拉已經在研發下一代自動駕駛芯片了，預計將在未來兩年內實現量產，性能將比一代芯片要好上 3 倍。
07 Uber 和滴滴的自動駕駛分拆策略
無人駕駛車輛事故將Uber推到了風頭浪尖。2019年的Uber可為內有外患。除了鉅額投入自動駕駛研發，Uber 還得面對專利官司的賠償以及事故致死帶來的全世界的口誅筆伐。
自動駕駛現在依然是燒錢黑洞，Waymo 現在每年虧損 10 億美元流血運營；通用 Cruise已經虧掉了超過 20 億美元；Uber甚至更慘。在內憂外患中，Uber 於 2019 年的 5 月 10 日正式登陸紐交所，搖身一變成為一家上市公司。
在此之前，Uber 將自家的自動駕駛研發部門分拆出來獨立發展。Uber ATG 的分拆的世界好處是直接收穫了豐田、軟銀和電裝10 億美金的聯合投資。這筆錢能夠暫時為 Uber ATG 解渴，未來應該還會持續吸引新的投資。
分拆不但有利於 Uber ATG 吸引外部投資，也為其創造了更多的自由和空間，助其專心進行自動駕駛技術的研發和應用。Waymo、Argo AI、通用 Cruise 基本也都是這種獨立經營的形式。
和 Uber 一樣同為共享出行平臺的滴滴在 2019 年 8 月 5 日宣佈旗下自動駕駛部門升級為獨立公司，專注於自動駕駛研發、產品應用及相關業務拓展。
新成立的自動駕駛公司將整合滴滴出行平臺資源和原有技術優勢，持續加大核心技術研發投入，深入拓展與汽車上下游產業鏈合作，同時與政府及社會各界積極探討推動自動駕駛落地。
滴滴自動駕駛已取得北京、上海、蘇州和美國加州的自動駕駛公開道路測試牌照，並獲得上海市頒發的全國首批智能網聯汽車示範應用牌照。
滴滴曾在多個場合宣稱要在 2019 年底前在上海投放自動駕駛測試車輛，但 2019 年已經過去，滴滴食言了。
08 低調謹慎的通用，不斷跳票的Cruise
相比於 Waymo積極地推進 Robotaxi 業務、建廠，通用旗下的自動駕駛子公司 Cruise 則顯得低調許多。
在 2019 年 7 月，通用 Cruise CEO Dan Ammann 宣佈無限期推遲其自動駕駛車輛商用計劃。推遲計劃並不意味著 Cruise 在自動駕駛技術方面實力不濟或者是資金方面出現了問題，主要還是因為通用在自動駕駛商用策略方面發生了轉變，變得更為保守。
所以我們短期內很難看到取消了方向盤和踏板的 Cruise 自動駕駛汽車上路。需要明確的是，Cruise 以 190 億美元的估值位列全球自動駕駛公司的第二位，背後有通用、本田、軟銀這樣的國際車企和大金主的支持。
根據加州車輛管理局（DMV）最新的公開數據，Cruise 已註冊的自動駕駛車輛超過 180 輛，算上其他地區的測試車輛，總數應該在 300 輛左右。這些車輛在通用的密歇根工廠生產。
通用Cruise雖然推遲了 Robotaxi 商用計劃，但接下來依然會大幅增加在舊金山的測試車輛。這是為了將 Cruise 的自動駕駛技術打磨得更為穩定、安全可靠。Cruise 認為，自動駕駛車輛的規模化落地是建立在機器學習的大規模應用上，他們正在針對各類實際交通場景進行反覆測試，以求穩妥。
通用 Cruise 還在等待一個合適的契機，在未來某個時間推出 Robotaxi 商用項目。
09 聯盟和報團取暖：大眾+福特；戴姆勒+寶馬
Argo AI 的 2019 年形容起來應該是「不鳴則已，一鳴驚人」。
2019 年 7 月，大眾集團和福特汽車兩家世界級車企結成「跨國婚姻」，共同推動汽車自動駕駛和電動化的發展。Argo AI 則成為了大眾與福特在自動駕駛領域合作的關鍵角色。
作為兩家車企合作的一部分，大眾向 Argo AI 投資 26 億美元，包括現金 10 億美元以及大眾旗下品牌奧迪的自動駕駛子公司 AID 折價為 16 億美元。AID 的資產全部併入 Argo AI 併成為 Argo AI 在歐洲的總部，Argo AI 也順勢變成一家在全球範圍內擁有超過 700 名員工的跨國公司。
未來，Argo AI 將是福特和大眾實現自動駕駛戰略的重要武器，現在，Argo AI 的自動駕駛測試車已經在全美多地進行路測，包括匹茲堡、華盛頓、邁阿密、底特律、奧斯汀以及加州帕羅奧托，具體的測試車數量一直未披露，不過測試車輛一直在迭代，現在已經進化至第三代。
Argo AI並不急於推動自動駕駛車輛的商業化運營而更看重車輛的安全性能以及被社會的接受程度。所以 Argo AI 現在一街一巷去測試自動駕駛汽車。
在福特、大眾結盟之前，同為德系的戴姆勒和寶馬也因自動駕駛而牽手，為了節省研發經費而「抱團取暖」。
在 2019 年 2 月雙方官宣牽手之前，戴姆勒和寶馬都各自在研發自動駕駛技術。這邊是戴姆勒準備投入近 6 億美元開發自動駕駛卡車；那邊是寶馬已經在自動駕駛領域摸爬滾打了近 10 年。寒冬之下，兩家一拍即合。合作後，雙方將共享自動駕駛技術，共同打造一個高等級的自動駕駛技術平臺，並希望該技術在 2025 年前後得到廣泛應用。合作的另一大好處就是大大提升自動駕駛技術的研發效率。
10 Nuro.ai 的 9.4 億，行業最後的大手筆
硅谷自動駕駛公司 Nuro.ai 2019 年 2 月 11 日獲得來自軟銀的 9.4 億美元融資，在這之前，Aurora 也拿到了有亞馬遜參與的 5.3 億美元投資。
和大多數自動駕駛方案商走 Robotaxi 路線不同，Nuro.ai 做的是無人駕駛配送。這條賽道並不見得沉寂，但肯定沒有 Robotaxi 那邊熱鬧。
在軟銀的投注下，Nuro.ai 共計獲得超過 10 億美元融資，成為無人配送領域的佼佼者。
此前，Nuro.ai 已經推出了無人配送車產品，與美國生鮮連鎖超市 Kroger 達成合作提供生鮮無人配送服務。
Nuro.ai 計劃用這筆融資擴大無人車隊規模，為更多合作伙伴提供服務，同時也將引入更多人才來進一步發展、商業化其自動駕駛技術。
2019 年 12 月，Nuro.ai 在美國休斯敦地區與沃爾瑪展開無人配送合作，看來，這筆錢花出了一定效果。
結語：
2019年已經過去，自動駕駛行業演繹了企業演繹了不一樣的精彩，2020 年已經到來，雖然自動駕駛號稱寒冬已來，但是還是有越來越多的資金會向自動駕駛行業聚集，自動駕駛企業繼續經歷各種跌宕起伏；車企與自動駕駛系統和零部件供應商的合作將更加緊密；Robotaxi 的落地潮流也將全球盛行。
自動駕駛賽道全面開跑，淘汰賽已經開啟，頭部企業已經建立領先優勢，賽況將更加激烈。各位參賽選手，下一個10年，請加油！
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