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L2+级别自动驾驶量产,L4的梦想还远吗?

今年L2+量产的车型将陆续上线,而L2+作为L4量产的风向标,L2+的市场便成为关键的角逐点。

L4级的自动驾驶迎来了关键之年。

《无人驾驶汽车:无路可去的路上》一书的作者Christin Wolmar曾提出,自动驾驶*的绊脚石不是公众态度或法律问题,而是更基本的东西:技术。

如上述所言,L4级自动驾驶迟迟未能量产,无非是技术不够成熟,成本难以控制,比如百度的Robotaxi(自动驾驶出租车)最初的造价高达200万台一辆。

降不下来的成本,迟迟未能盈利的L4企业,使资本开始退潮。背靠福特和大众的ArgoAI,估值一度超过70亿美元,在烧掉26亿美元后,于去年十月关停;自动驾驶领域的激光雷达头部企业Lbeo,也已提交了破产申请;小马智行被曝裁员、Mobileye市值大跌。

资本撤出L4企业后,处在寒冬中自动驾驶,开始“脱虚入实”,更接地气了。最典型的转变就是,高阶自动驾驶企业,加入了乘用车研发业务,比如小马智行对旗下Robotruck(自动驾驶卡车)业务进行缩减,相关研发团队被并入乘用车研发业务。

那么,在自动驾驶行业回归理智后,自动驾驶发生了哪些变化?

01、L4做L2+,是认真的

继热度冷却,资本退场后,自动驾驶的野蛮烧钱扩张阶段也落下帷幕,为了企业未来的可持续发展,搞钱成了自动驾驶企业的共识,L4的自动驾驶公司开始“降维打击”卷入低阶领域。

比如小马智行在Robotaxi和Robotruck(自动驾驶卡车)业务之外,推出了乘用车智能辅助业务Personally owned vehicles,内部称“L2++”。

L2++正符合当今资本对于L4自动驾驶的商业化期待。据公开数据显示,2023年,中国汽车的销量预计达到3420万台。其中,具备L2级及以上智能驾驶功能的新车,渗透率将会达到82%。

这也解释了为何L4级企业选择渐进式路线。一方面,能够推动L2自动驾驶企业向上卷,加速L3、L4技术的发展。另一方面,也为L4量产打下了坚实的基础,自动驾驶从开发设计到量产上车,大概要经历2年时间,而L2+和L2++的出现与发展,不仅为L4企业造血,也是对L4量产提供支持。

L4在乘用车市场中,目前也难以扛起大梁。智研咨询数据显示,预计到2025年,全球L2级辅助驾驶智能汽车的渗透率可达53.99%,而L3~L5自动驾驶汽车的渗透率只能达到1.36%。

与L4不同的是,发展L2、L3级的自动驾驶企业们却依旧安稳,特斯拉、小鹏、蔚来等企业,得益孕育于新能源智能车浪潮,较早地制定出智慧驾驶的发展战略、布局上下游,以至于在寒冬前夕满足自给自足的需求。

在落地方向上,国内L4企业韧性更强,抗风险能力更高。国外L4企业落地场景更聚焦单一场景,图森未来聚焦于自动驾驶卡车领域,ArgoAI则聚焦于自动驾驶出租车;国内企业似乎更全能一些,小马智行、百度Apollo等企业,辅助驾驶、无人驾驶等多业务并行发展。

L4做L2+也有不少企业已分了一部分蛋糕,像Moenta的量产辅助接到了上汽智己的主机厂的订单,百度和岚图也有过合作。

那么,L4企业下场做L2,真的能降维打击正做L2、L3的企业吗?

在“深眸财经”看来,走L4跨越式路线的玩家,不见得能够降维打击做L2、L3的渐进式玩家。

L4的企业对下场L2+这件事上,摆出了至少能喝一口汤的态度。在L4寒冬中遭遇重创的福特,也把重心从迟迟无法落地的L4转移到了L2+的前装量产上。据了解,福特正在将投资重点从L4级别的长期目标转为L2+、L3级别的能够获得更直接的短期收益。

在去年年底,百度智能驾驶事业群组技术委员会主席王亮称:百度将在2023年推出一款L2+领航辅助驾驶旗舰产品ANP3.0。

在这场对抗赛中,L4的玩家无法轻敌,与L4玩家不同,以特斯拉、小鹏、蔚来、毫末智行等渐进式玩家,已走过定点、验证测试等阶段,已经开始为乘用车提供高级别的辅助驾驶产品。据官方数据显示,2022年毫末三代HPilot产品已搭载魏排、坦克、欧拉等近20款车型;小鹏汽车表明,将在2023率先推出全自动驾驶。

02、L4迈入L2+,不再高阶

如何把高阶自动驾驶技术适配在L2级车型中,这是L4入场L2的难点。

元戎启行ECO周光曾表示:L4公司做L2有两种做法。

“*种是靠独立的团队和独立的代码,实现L2的具体细分功能,不过这会让L4的技术积累不太用的上;第二种是降低L4级软件系统图对传感器和算力的需求,把L4软件系统算力和功耗塞到L2的硬件内,但是L4自动驾驶系统算力和功耗较高,也只有少数企业能放到车规级算力平台上。”

对于L2+所需的功能,L2造车企业并不落后。特斯拉、理想的NOA,小鹏的NGP,蔚来的NOP,毫末智行的NOH,虽然叫法不同,但是均是我们广义上所说的L2+。

L4企业的技术优势,也未到“远超”L2企业技术的水平。

激光雷达和算力不足,是曾经L2赛道的主要技术问题,随着近两年L2企业硬件的快速发展,情况已大为改观。一方面,L2新车已开始搭载激光雷达,像蔚来ET7、小鹏P7、威马M7、智己L7等车型均搭载了激光雷达。另一方面,随着像Orin和地平线J5这样的高算力芯片的出现,算力已不再是瓶颈,比如轻舟智航与地平线合作,推出了地平线征程5,在去年十月份时,理想在主力车型上已搭载了地平线征程5。

地平线联合创始人、CTO黄畅也表明,将推出面向高阶、算力更强劲的征程6,去跟英伟达、高通去竞争。据悉,百度将于今年推出的L2+辅助驾驶产品ANP3.0,就搭载了两颗英伟达Orin-X芯片。

多数L4企业空有数据闭环能力和高级别研发能力,但是缺乏工程能力,在传感器、域控、集成等方面优势不够明显,所以L4企业选择和一些传统大牌制作商合作,比如文远知行和激光雷达制作商博世合作,要共同推动应用于L2—L3级自动驾驶大规模前装量产及市场化应用。

虽然L4企业做L2的技术优势不明显,但L4企业研发L2的产品,从研发到测试落地、进入市场的时间能够大幅缩短。

此前,L4针对的道路场景主要是城市道路,而传统的L2只有少量针对城区道路涉及的功能,比如交通拥堵辅助,更多的是针对高速公路的场景。

随着乘用车电动化、智能化的趋势越来越清晰,L2开始往更复杂的道路上发展,像城区NOA场景和L4开始接近,这意味着L2和L4开始越来越趋同,所以L2和L4企业背后的研发体系、组织架构和测试方法开始重合。

L4挤进L2的市场中,在系统的性能和适用场景上的理解均不相同,所需定制化程度较高,定制化又会增加成本,增加了对产业链的协同能力的需求。

以L2的系统来看,假设L2或L2+的系统是几家供应商合作开发,那么主机的生产其实是多方合作完成,无论是逻辑的合理性,还是运作的流畅性都是不足的。

03、量产,L4未来的豪赌

“现在没有投资人愿意听公司讲BP,更倾向于单独约谈下游场景方客户,了解公司真正的量产盈利前景。”这是某投资人对自动驾驶的反馈。

量产,是自动驾驶商业化落地的最重要一步。L2++的出现,也说明着自动驾驶中的量产路线的重要性,而特斯拉、毫末智行等企业已印证了量产L2智能驾驶的可行。

2020年七月,理想汽车打响了L2量产自研的旗号,造车新势力由此开始快速发展,蔚来汽车同步搭建自研团队;特斯拉为FSD准备好了DOJO智算中心;背靠长城的毫末智行,把城市NOH背后的保驾器推到了台前。

无独有偶,百度在推进Robotaxi大规模落地的同时,也在积极推进Apollo领航辅助的量产落地。

在量产智能驾驶中,成本是企业间的竞争重要因素,也是企业负重前行的一大问题。元戎启行CEO周光曾多次说道:最终,自动驾驶一定是一套低成本、高度自动化的解决方案。

理论上来说,售价30万的量产车乘用车,依靠海量的数据和高效的技术闭环,在自动驾驶落地速度和规模上,明显优于Robotaxi。

以往L4总是难倒在成本上,前年百度Apollo和北汽极狐发布的共享无人车Apollo Moon成本高达48万元,还是当时行业L4级自动驾驶车型平均成本的三分之一,由此可见L4自动驾驶的成本之高。

目前也有部分企业,把成本打下来了,像去年百度推出的L4级无人车Apollo RT6,成本价仅25万元;轻舟智航发布量产成本仅一万元的车规级自动驾驶方案DBQ V4。

既然成本已被打下来,为何企业迟迟不能盈利?L4级自动驾驶成本被打下来的原因,并非L4产业的成熟化,而是企业阉割了高成本技术的量产。

以特斯拉为例,为了减少车辆成本煞费苦心。特斯拉先是放弃毫米波雷达,去年又取消了超声波雷达,结果特斯拉Model S和Model X直接不再使用雷达,改用100%纯视觉自动驾驶。

自动驾驶本身是一个较为庞大的系统性领域,包含多个领域,不止需要技术的配合,还涉及交通路况,数据定位,安全等因素,比如高精地图,道路协同。

研发阶段是从0到1的过程,此时投入的是对未来的想象与憧憬,而量产是从1到10的飞跃,是落地环节,更应该考究产品在市场的可行性。

L4的发展受限于自动驾驶行业整体发展水平。在2017年,L2也未曾受到许多关注,连特斯拉的Autopilot也没有很多人觉得很了不起,直到造车新势力的自动驾驶车辆,开始量产以后,行业开始更加速发展。

2023年是高阶辅助驾驶的关键节点,也是高阶辅助驾驶上车元年。自动驾驶企业禾多科技CEO倪凯也认为:接下来三年可能成为整个高阶自动驾驶市场定型窗口。高阶自动驾驶大规模落地将会在2025年进入成熟期,行业趋势也会成为线性或稳定增长状态。

今年L2+量产的车型将陆续上线,而L2+作为L4量产的风向标,L2+的市场便成为关键的角逐点。

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