无人驾驶上路到底有多难？

何小民

2021年年中，文远知行的无人驾驶小巴（Mini Robobus）和无人驾驶出租车（Robotaxi）出车500次，向国内一座城市的封控区运送抗疫物资，也让民众真切感受到自动驾驶的魅力。

谁也没想到，在经历一轮走过狂热的野蛮生长期和资本寒冬后，疫情重塑自动驾驶的价值，让自动驾驶的商业化开启加速度。

去年，许多自动驾驶车辆从封闭路测场地走向现实开放路段，百度、小马智行、文远知行等自动驾驶科技公司的robotaxi开始面向公众提供出行服务，自动驾驶开始走入居民日常生活。在封闭园区内，无人物流车、无人配送车甚至无人贩卖车都已经开始上岗工作了；而在普通道路上，无人清扫车等也开始逐步上线。

与此同时，苹果、小米、华为、滴滴等相继宣布进入自动驾驶赛道，蔚（来）小（鵬）理（想）推出的辅助驾驶车型越来越多，传统车企如吉利、上汽等也先后成立电动车品牌，加码自动驾驶技术。

但这繁荣的背后，自动驾驶的商业化难题也考验着每一个玩家。

自动驾驶，顾名思义是让机器辅助或代替人开车，在这过程中，机器对动态驾驶任务的完成度，就是自动驾驶的水平。根据美国高速公路安全管理局（NHTSA）和美国汽车工程师学会（SAE）的标准，智能网联汽车的自动驾驶程度由低到高划分为L0至L5共6个层级。以L3 为分界线，自动驾驶L3以上（包括L3）被称为自动驾驶（ADS），L3 以下被称为辅助驾驶（ADAS），依旧以人驾驶操作为主。我国工信部发布的《汽车驾驶自动化分级》基本采用了这个标准。

2013年，百度最早开始自动驾驶的研发，随后，小马智行、文远知行、AutoX等自动驾驶科技公司成立，而它们都像Waymo一样，专注L4级自动驾驶，瞄准庞大的Robotaxi市场，这个最考验也最彰显它们L4级技术的细分市场。

据中信证券的测算，Robotaxi 的潜在市场空间约 3.2 万亿，而在传统出租车的运营成本中，人力成本支出占六成，是Robotaxi 商业化升级改造的焦点。所以，这些自动驾驶科技公司的商业路径是让自动驾驶技术取代人，推出Robotaxi产品、通过提供Robotaxi服务来实现营收和盈利。

但L4级别的自动驾驶只能在限定区域运行，通俗来说，需要在有高精地图覆盖和经过充分测试的区域运行，而运行区域的开放需要得到政府部门的审批和支持，也直接关系到这些自动驾驶科技公司的测试里程，进而影响商业化进程。

目前，已有上百辆Robotaxi在北京、上海、广州与深圳的密集人口区运行提供商业服务，但值得注意的是，当前的Robotaxi都配有安全监督员或远程监督员，离规模化量产和全无人驾驶，还有很长的一段路要走。

与此同时，伴随着自动驾驶汽车的销量的上升，汽车的智能化已经成为确定性的趋势，吸引越来越多的玩家入局自动驾驶，不仅有传统车企广汽、奥迪、奔驰等，也有蔚（来）小（鹏）理（想）等造车新势力，还有华为、小米、苹果等科技公司，与上述自动驾驶科技公司选的跃进式强技术路径不同，车企们大多选择渐进式量产路线，即先从乘用车的L2级、L3级辅助驾驶开始，逐步过渡到L4、L5级自动驾驶。

据不完全统计，截至2021年11月，2021年自主车企品牌已发布58 款 L2+乘用车，同比增长 100%以上，并且伴随着关键零部件激光雷达价格的下降，L2+乘用车价格已降到 15 万元以下，与此同时，L3级硬件配置的乘用车（如小鹏P5）也降到20万左右，价格的亲民都为 L3 车型普及做好了铺垫。亿欧智库预计 2030年 L3 级自动驾驶车的渗透率可达20%。

这些车企凭借亲民的L2、L3级别的自动驾驶车型价格，让技术迭代与商业化落地同步进行，充分展现出渐进式量产路线的潜力。相反，自动驾驶科技公司的规模商业化遥遥无期，当下它们还在为忙于攻克技术难题、积累测试里程，同时还要面临人才流失等风险。

事实上，只要谈到自动驾驶时，无论是哪种技术路径，最终都要回归到成本、量产以及商业化的问题上来。

自动驾驶有别于传统的驾驶，它需要机器要像人一样完成感知、决策和执行，为此，需要在汽车上搭载先进传感器，让机器自主获取、分析车内外驾驶信息，并持续地处理部分或全部动态驾驶任务。

作为自动驾驶的第一步，感知的准确和高效决定了自动驾驶决策的精准，而传感器方案就是感知层最重要的部分，自动驾驶的烧钱能力有目共睹，当前，运用怎样感知方案，已经不仅仅是技术与安全的问题，背后更有成本的考量。

围绕感知方案，不同玩家主要有两种选择，一是特斯拉独树一帜，选择了以摄像头为主的视觉感知方案，一是国内车企和自动驾驶科技企业选择的用“激光雷达+摄像头+毫米波雷达+超声波雷达”的多传感器融合方案。

提及这两种选择的差异，L4级别自动驾驶科技企业独角兽—文远知行CEO韩旭接受南风窗记者采访时直言，“多传感器融合方案更安全、性价比更高”，当然，具体选择哪种方案，还与自动驾驶级别也有很大关系，不过他坚信，多传感器融合是实现L4级自动驾驶的最佳方案，事实上，经过几年的检验，这种方案现在已经成为行业共识。

值得一提的是，这种融合方案被越来越多的传统车企和造车新势力采用，特别是在它们推出L3级自动驾驶车型时，一场围绕传感器的内卷如约而至，这些L3级辅助驾驶车型的传感器数量已普遍达到30个左右。

不过，这也说明，渐进式量产车路径在沿着预设的路线一步步向前，且在硬件设备上正在逼近L4无人驾驶水平。

与此同时，从L2到L3级车型的不断量产，让市场看到了高级辅助驾驶的商业价值和潜力，据我国《智能网联汽车技术路线图2.0》，到2025年，L2-L3级的智能网联汽车销量占当年汽车总销量比例超过50%，而到2030年，这一占比超过70%。而当前，L2的渗透率才15%，意味着未来还有更大的成长空间。

除了高级辅助驾驶的商业空间，容易让市场忽视的是，这些量产车在运行过程中，能源源不断地给车企反馈不同场景的数据，大大降低了车企们的数据采集成本，让它们在实现商业化的同时，还能完成算法和技术的迭代，去挑战更高级别的自动驾驶，这或许才是无人驾驶科技企业最忌惮的。

如今，小鹏发布的将开始Robotaxi业务的计划，大众成立自动驾驶汽车出行平台等都展露出了传统车企和造车新势力准备入局Robotaxi赛道的野心。

在韩旭看来，自动驾驶的规模化和商业化过程中，最大难点是技术不稳定，而技术的稳定依赖大规模车队在开放道路的测试，不断积累挑战性的数据，来完善算法。

所以，可以看到，面对当前商业化的难题，无人驾驶科技企业给出的答案似乎大同小异：抱团与降维两条腿走路。抱团是指，这些无人驾驶科技企业本身不具备造车的能力，便选择和车企合作，组建无人驾驶车队。如文远知行和广汽合作，Waymo、百度Apollo与吉利合作等，可以理解为在未来规模化做准备。

降维有两个方向，一是，技术的降维。考虑到Robotaxi在短时间内很难规模化商用，这些科技企业将L4级的自动驾驶技术向下兼容，应用到L2+的功能上，这样一来，L4级自动驾驶技术可以突破区域限制，在更多開放道路得到测试，获取更多场景的数据。如百度就将其L4级无人驾驶技术Apollo Lite应用在威马W6上实现量产。二是，场景的降维。将原本应用于城市复杂、开放出行场景的L4级自动驾驶技术方案，降维应用到场景相对简单的封闭场景，如园区、矿区等。如园区的无人配送车、无人清扫车、无人接驳车的出现等。

不过，对于这种“降维”，有业内人士质疑是跃进式强技术派在面对资本对商业化焦虑和担忧所采取的应对举措。文远知行CEO韩旭否定了这种说法，他认为，当下之所以能降维，恰恰是因为“现在随着算力的提高，用原来的能力做一些简单的应用，当然就做得更好了。”

传统出租车的六成运营成本为人力成本，这就意味着，Robotaxi想要盈利，就必须拿掉现在配有的安全员，实现全无人自动驾驶，但要做到这一点并不容易。

对于这个话题，文远知行CEO韩旭认为，要想实现全无人自动驾驶，最大难题还是如何实现自动驾驶系统的稳定性和可靠性，一般来说，首先需要硬件上的冗余，如刹车、转向等设备的冗余，确保一个出故障后，另一个能发挥作用，“现在行业还没有普遍达到设备全冗余”，其次，还需要提高在各种高复杂、高强度场景下的算法稳定性。

当然，他也坦言，这个世界没有完全稳定的系统，他们能做的就是尽可能地提高它的可靠性，而这份可靠性需要Robotaxi在开放道路上不断测试、验证，所以“希望政府能够开放越多的道路给我们。”

到底Robotaxi要在什么情况下，才能实现量产应用，通俗来说，要具备什么条件，Robotaxi驾驶的安全性才会超过人类，可以实现拿掉安全员？业内公认的是2016年兰德智库提出的标准，即在现有算法框架下， L4级及其以上的自动驾驶车辆，需要完成110 亿英里（约180亿公里）的真实测试里程，而180亿公里的测试里程相当于环绕地球44万圈。

但现实是，即便是公认的自动驾驶领头雁，截至 2020年初，Waymo 公司，其测试里程也仅达到 3220 万公里，国内最早（2019年）开始Robotaxi商业化运营的文远知行，截至2022年1月17日，它们在公开道路上的自动驾驶里程也才突破1000万公里，其中，全无人驾驶里程超过250万公里，离百亿级别的测试里程依旧还有很长的距离。

测试里程不够，就意味着Robotaxi在开放运营时，遇到corner case的概率就会大一些，而当前L4级别的自动驾驶基本是靠单车智能实现，它的风险在于，即便系统已经能应对99.9%问题，但如果出现了其余0.1%问题，依旧会造成事故，这也是自动驾驶行业“谈corner case色变”的原因。

所以，即便是Waymo，过去10余年，烧钱上百亿美元，仍然难以在路况复杂城市落地Robotaxi，更无法给出规模化商用的时间表。

可见，要实现全无人的自动驾驶，既要时间也要耐心。百度董事长兼CEO李彦宏对此就表悲观，他曾在一次演讲中称，“L5（全无人自动驾驶）太难，几十年都不一定能实现”。