自動駕駛技術開啟“車聯網時代”，國內巨頭們何時超越特斯拉？

　　文：互聯網江湖

　　移動互聯網經過多年的高速發展，但從2016年開始，就逐漸放慢速度。近幾年科技發展的風向標在哪里?有人會說人工智能，有人會說物聯網，還有人會說自動駕駛。

　　圣塔菲研究所的經濟學家布萊恩·亞瑟(Brain Arthur)專門研究技術增長的動態過程，他認為“所有的新技術都源自已有技術的組合”。現代技術是早期原始技術經過重新安排和混合而成的合成品。

　　而當下，智能網聯汽車就是綜合了AI、IoT、視覺計算、雷達、GPS等多項技術的行業，同時也是被眾多巨頭看好的行業。據天眼查APP查詢，有關智能汽車的在業公司有7萬多家，足見這個行業的前景和規模。

　　目前汽車制造行業不僅正進行著驅動能源的換代，也趕上了從人力駕駛到自動駕駛的過渡。而高級別的自動駕駛一旦在主要城市路網普及，在提供便利出行的同時，也將消除移動互聯網時代出現的行業流量焦慮和內卷頹勢，甚至開啟一個可能對很多行業產生深遠影響的“車聯網時代”。

　　百度和華為“向左”，騰訊和阿里“向右”

　　傳統造車企業的優勢是深厚的行業積累，通過自主研發車聯網技術來掌握主動權，比如寶馬IDrive，上汽通用的OnStar。而互聯網巨頭則基于各自的企業基因和技術優勢進行OS層面的布局，試圖用自己的規則建立車內應用場景的生態地基。

　　首先說百度，百度在2015年推出國內首個跨平臺車聯解決方案CarLife，其的主要功能是地圖導航、電話和音樂。從技術層面上來說，CarLife是處于車載OS和車機應用之間的中間件，作用是為把智能手機上的一些適合在車內使用的應用遷移到車內。

　　在這個過程中，具有用戶優勢的百度地圖成為百度在車聯網時代的敲門磚。但要說百度真正的野心，應該是提供自動駕駛解決方案的Apollo，目前百度已經和十余家汽車制造商達成戰略合作關系，提供高精地圖、輔助駕駛等服務。

　　騰訊方面，早已經坐穩了移動社交的龍頭地位，并且對硬件和OS素來不感興趣的騰訊，自然想要通過TAI來占領車內社交和影音娛樂。所以車聯網時代對騰訊最大的機會是，在C端娛樂社交領域的優勢能夠延伸到車內場景。

　　去年6月騰訊發布了TAI3.0，主打移動社交和娛樂化功能，如果說百度的敲門磚是百度地圖，那么騰訊的敲門磚就是“微信車載版”，通過車載微信這一高頻應用，騰訊獲得了對其它各種應用的“代理優勢”。

　　但目前自動駕駛技術還有待進步，騰訊系應用“殖民”汽車的野心暫時無法釋放，在底層技術上的缺位可能成為將來被“卡脖子”的關鍵因素。

　　華為方面，華為作為通訊技術服務的巨頭，已經成功地在智能手機領域超越了很多一線選手，但華為卻不打算親自造車，而是選擇與北汽合作。在車聯網領域，華為目標是是提供智能駕駛、智能座艙、智能網聯、激光雷達、AR-HUD等全套智能化部件，以及一個全新計算與通信架構。

　　最近有消息顯示，華為在5G網絡的技術也在完善中，將通過基于5.5G網絡的IoT通信技術打造L4級別的自動駕駛網絡。總的來看，華為的發力在to B層面，通過一系列通用的通信架構和智能車機技術解決方案，與眾多車企完成合作。

　　阿里方面，2010年開始做自己的操作系統，但這并不是阿里的強項，甚至連經驗都沒有。從時間節點上來看，阿里是最早入局的巨頭玩家，2014年將其命名為AliOS，阿里的斑馬智行系統也在同年誕生。

　　但阿里的發力點和騰訊有重合部分，基本都是針對汽車技術之外的生活化功能，比如車上支付、車內本地生活等，目前來說，實用的意義不大。

　　整體來看幾家巨頭，華為和百度走的是基于各自基因的to B的底層技術路線，在某些領域可能會成為彼此的競爭對手。騰訊和阿里主要走to C的應用路線，但to C應用由于受到自動駕駛技術成熟度的影響，想象力究竟如何，暫時還需要觀望一段時間。

　　自動駕駛的成熟度決定車聯網的想象力

　　自動駕駛技術分5個等級，要想實現L5級別的完全自動駕駛，還有很長一段時間的路要走。目前總體上正處在L2到L3的過渡時期，特斯拉宣稱已經實現了L3，即在路況良好的環境下，以自動駕駛為主，駕駛員只需要輔助駕駛。

　　但由于特斯拉汽車出現了剎車事故，所以特斯拉的L3被質疑夸大營銷，真實的技術水平可能是L2.5。況且按照目前中國的法律法規，還沒有專門針對L3級自動駕駛的國家標準出臺。

　　但似乎并不影響L3自動駕駛成為許多廠商的新車賣點，因為汽車畢竟是耐用消費品，如果你沒有L3，就會在L3相關路權和法規出臺后成為落后車型。L3相關路權和法規或許在近兩年內就會落地，所以考慮到自動駕駛功能汽車的保值性，很多車企還是會把L3作為宣傳點。

　　自動駕駛之所以成為各家車企交火的聚焦點，是因為其成熟度不僅僅是帶來駕駛體驗的便捷、品牌背后車企的技術實力，更代表著出行場景的社交和娛樂成為可能。

　　車載社交和娛樂應用的商業價值和用戶粘性成正比，目前車內數字經濟的限制就是在人力駕駛過程中無法分心，導致社交和娛樂軟件無法真正占領用戶心智，商業價值也就無從談起。

　　在2021全國兩會上，已經有車企代表提交了《加強法規政策支持，L3級以上自動駕駛在低速場景下率先運用》議案建議，高級別的自動駕駛正在逐步落地的過程中。與此同時，一些車聯網相關的安全問題總在提醒著我們，交通工具的安全性需要經得住考驗。

　　汽車的安全性包括兩方面，一方面是行駛安全，另一方面是乘車人的個人信息安全，也就是個人隱私安全。

　　2008年，波蘭一名14歲少年用一個改裝過的電視遙控器控制了波蘭第三大城市羅茲的有軌電車系統，導致數列電車脫軌、人員受傷。如果這樣的事情發生在自動駕駛中的汽車上，也會對駕駛人的安全構成威脅，并可能造成車企品牌聲譽的巨大損失。

　　去年一張關于某部隊家屬院禁止特斯拉汽車駛入和停放的通知在網上引發關注。通知指出“特斯拉品牌汽車裝有全方位攝像頭、超聲波傳感器等一系列能夠暴露目標位置的技術裝置，為確保軍事秘密絕對安全，杜絕隱患問題，家屬院所屬區域禁止駛入和停放該品牌車輛”。

　　從用車安全來看，汽車產品上安裝攝像頭監控或許是必要的存在，但是在安全和隱私之間如何做到平衡，這也是各大車企和監管部門應該考慮的問題。

　　激光雷達與純視覺之爭：高精地圖開啟“智慧時代”?

　　關于自動駕駛的路況識別技術，目前主要有激光雷達和純視覺兩條路線。

　　作為自動駕駛領域很有代表性的企業，特斯拉對純視覺方案非常看好，甚至就連馬斯克也多次公開炮轟“車輛上的雷達方案是極其愚蠢的，昂貴的傳感器本身就是一個麻煩。”

　　特斯拉之所以認為激光雷達方案愚蠢，是因為自己在純視覺技術上積累了很多的算法經驗和路況數據。2020年2月，特斯拉AI總監透露，已經累積了超過30億英里Autopilot行駛的數據。

　　對于車企而言，足夠大的數據量可以幫助企業非常高效地優化算法，目前特斯拉積累的路況數據是所有企業都無法企及的，所以在自動駕駛視覺識別算法上，特斯拉也擁有暫時的領先優勢。

　　但是否激光雷達路線真的愚蠢，可能要等到這種方案未來應用到主流汽車上才能見分曉。昂貴的成本在前期或許成為阻礙，但長期來看，一旦某種技術具有優勢，生產成本就會迅速降低。

　　當然，激光雷達也并不是沒有缺陷，除了成本高，在雨雪等極端天氣下的可靠性也會降低，如果沒有視覺識別技術輔助，路標識別、車道保持等功能會大打折扣。所以從可靠性優先的角度考量，未來大行其道的可能會是激光雷達+視覺的混合方案。

　　那么，特斯拉真的完全不看好激光雷達技術嗎?

　　從國內外車企之間的長期博弈策略來看，選擇哪條路線似乎是一開始就注定的。

　　一方面，特斯拉進行自動駕駛的技術研發比較早，純視覺方案不僅成本較低，而且是一條非常平緩的技術進階路線。

　　不裝激光雷達能明顯降低汽車的生產成本，也能降低購車用戶的預算壓力，隨著數據和算法的進步，特斯拉可以讓用戶陪著自己一起成長。

　　但對國內大多數車企來說，在路況數據量不夠、算法也落后的當前，裝激光雷達似乎是可以預見的大趨勢，因為高精度地圖是實現L3級以上自動駕駛的必備條件，沒有高精度地圖的輔助，可能很難突破L3以上級別的自動駕駛技術。

　　從這個角度看，擁抱激光雷達技術路線也是在自動駕駛技術上對特斯拉彎道超車的機會。

　　另一方面，特斯拉沒有對高精地圖進行布局，而高精地圖正是和激光雷達、5G等技術協同完成自動駕駛功能不可或缺的技術，而這樣的技術是未來建設智慧城市的通用型、普適性技術。

　　從這個角度看，特斯拉的戰略類似蘋果公司，目標是建構企業為主導的生態閉環。而國內車企則有可能基于自動駕駛產業鏈，形成不同垂直領域的協同，并在一系列統一標準的推動下，完成自動駕駛的跨越式突破。

　　總結：

　　汽車聯網后，將會弱化汽車的交通工具屬性，同時強化汽車的娛樂屬性、生活屬性和社交屬性。隨著軟硬件和新技術的共同發展，汽車行業由最初的“機械定義汽車”逐步轉變為“軟件定義汽車”。

　　另外，網聯汽車催生的技術很可能引起其它行業的技術性變革。比如高精度地圖不僅是應用于L3級以上自動駕駛技術，隨著工業互聯網技術的不斷發展，定制化需求會越來越多，地圖數據將會應用到物流、交通管理、公共安全和政務領域。

　　移動互聯網時代的內卷將會結束，一個智慧時代正在到來。