中美自動駕駛PK，中國將發(fā)揮“基建狂魔”本色！

　　【太平洋汽車網(wǎng) 行業(yè)頻道】這是“無人驅(qū)”系列的第四篇。在前三篇內(nèi)容中，分別講述了特定場景式、變革式、漸進式三大自動駕駛派系，看完之后大家應該已經(jīng)對自動駕駛行業(yè)現(xiàn)狀有個最基礎的認識。

        另外，相信大家也能夠看得出來，在這個科技含金量極高，涉及到集成電子硬件、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、高精度地圖等多門先進技術融合的新興領域中，其實主要就是中美兩國在爭鋒。

        至于歐洲和日本，雖然在某些環(huán)節(jié)擁有超一流的實力，但受限于市場不統(tǒng)一或者市場規(guī)模小，以及產(chǎn)業(yè)鏈遠遠不夠完整，所以無法與中美相提并論。

        那么，如果比較起來的話，咱們的自動駕駛和美國有什么不同呢?后來居上的可能性大不大呢？

        以上就是本篇所要探討的問題，接下來我將從技術路線、企業(yè)關系、領軍企業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈、研發(fā)環(huán)境五個維度進行逐一分析。

        中美自動駕駛之間的競爭不僅僅是誰搞出來的車輛自動化程度更高，更關乎未來行業(yè)標準的話語權。從技術路線而言，雙方甚至可以說是在圍繞這個領域唱一出對臺戲。

        為什么這么說呢？因為中國的技術路線是網(wǎng)聯(lián)式自動駕駛，美國則是自主式自動駕駛。

        網(wǎng)聯(lián)式自動駕駛依靠高速、低延遲的無線通信技術（5G或5G以上），將車載傳感器與周圍來自基礎設施的信息源（智慧交通指示燈、智慧路燈等）進行數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)由網(wǎng)絡系統(tǒng)控制車輛行駛。

        美國公司主要研發(fā)的自主式自動駕駛則是致力于讓車輛通過感知和學習，近乎達到人類駕駛員的水平，從而自主規(guī)劃行駛路線。車輛完全依靠自身的傳感器和決策控制系統(tǒng)，對通信環(huán)境等基礎設施沒有太大依賴。

        二者各有優(yōu)缺點。網(wǎng)聯(lián)式自動駕駛的優(yōu)勢在于理論可行性更高，只要基礎設施到位，那么就能夠?qū)崿F(xiàn)，而且它對車輛本身的智能程度要求大大降低。當然，這毫無疑問是一個龐大而復雜的系統(tǒng)，需要進行大規(guī)模的配套建設，政府投資成本不言而喻。

        自主式自動駕駛相當于是對目前車輛上的ADAS高級駕駛輔助系統(tǒng)進行更徹底地智能化升級，看似離我們更近，但目前面臨的問題也蠻多。比如單車成本太高，以激光雷達作為主要傳感器的后裝方案成本高達十幾萬美元；事故頻發(fā)，導致美國不少普通民眾對其質(zhì)疑甚至是抵制；相關法律法規(guī)滯后，事故定責難等。

        不過，如果樂觀一點看待的話，自主式自動駕駛單車成本可以隨著規(guī)模擴大和技術進步大幅降低，事故也可以隨著感知精度和AI算法的完善而逐漸避免，相關法律法規(guī)這種上層建筑更是會因為經(jīng)濟基礎的發(fā)展壯大而到來。

谷歌在2014年推出的L4級自動駕駛汽車——螢火蟲

        由于美國在這一領域起步較早，以谷歌Waymo為代表的硅谷自動駕駛公司們在相關科技人才方面又有莫大的優(yōu)勢，再疊加遙遙領先的路試里程，所以就車輛本身的自動駕駛能力而言，美國目前是當之無愧的NO.1。

        需要注意的是，雖然我們的方向是網(wǎng)聯(lián)式，但對車輛的智能化水平提升也很迫切，因此，以百度為代表的中國自動駕駛公司正努力追趕谷歌Waymo等美國自動駕駛公司。

        這個時候問題來了，有些網(wǎng)友可能會問：既然橫豎都要發(fā)展車輛本身，那么為什么我們不干脆學習美國公司，走自主式自動駕駛路線呢？

        關于這個問題，我總結了三個方面的原因：

        第一方面，正如前文所言，網(wǎng)聯(lián)式自動駕駛的理論可行性更高，再補充一點就是，其戰(zhàn)略意義也更加長遠。

        大家不妨想想看，我們已經(jīng)實現(xiàn)了擁有無人駕駛運輸車在內(nèi)的智慧工廠，而智慧港口、智慧礦山等一系列概念離正式落地也都不遠了，那是不是只要隨著智慧場景范圍一步步延伸，就能夠順理成章地實現(xiàn)智慧城市這一歷史壯舉呢？而所謂智慧城市，可不就是一個利用網(wǎng)絡系統(tǒng)高效調(diào)度的未來人類棲息地嘛？

智慧城市概念

        第二方面，發(fā)展網(wǎng)聯(lián)式自動駕駛是一個典型的揚長避短策略。

        提及中國的長處，很多人腦海里會瞬間閃過“基建狂魔”四個大字。沒錯，單車自動駕駛能力我們可能較長一段時間都沒法趕上美國，但是要比配套基建的話，美國可就是弟弟了。

        在配套基建中，最不可忽視的就是5G通信，而我們在5G通信方面有著絕對的領先，所以有理由、有魄力去發(fā)展C-V2X，讓它來強化自動駕駛。

        V2X是連接車與車（V2V）、車與路（V2I）、車與人（V2P）、車與云（V2C）等等的信息交互平臺，包括安全解決方案、電子電氣架構及云平臺等領域。C-V2X則指的是基于蜂窩通信的V2X技術，適用于LTE 4G以及5G時代。

        目前，V2X通信系統(tǒng)以美國主導的DSRC標準和我國主導的C-V2X標準為主，隨著中國5G通信的普及，C-V2X標準凌駕于DSRC標準之上便指日可待，我們當然應該好好利用起來。

        第三方面，我們是一個工業(yè)大國，2019年國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重為39.0%。中國發(fā)展自動駕駛不僅僅只是為了轉變老百姓的出行方式，同時它還要為整個國家工業(yè)的數(shù)字化轉型升級以及降本增效提供有力支撐。

        美國則不同，其服務業(yè)在GDP中占比高達80%出頭，硅谷公司們大力研發(fā)自動駕駛的核心動力只在于顛覆人類出行，然后從高頻的出行服務中獲得巨額的商業(yè)利潤。

        以上說這些，并非刻意抬高我們的網(wǎng)聯(lián)式自動駕駛，貶低美國的自主式自動駕駛，只是想表達一個意思，那就是發(fā)展網(wǎng)聯(lián)式自動駕駛是基于我們的條件和目標來決定的，是多方位權衡利弊之后的結果。

        關于這個路線之爭，我一直喜歡拿王者榮耀的游戲策略來形容。在游戲里，團隊發(fā)育均衡、英雄優(yōu)勢互補的一方，往往喜歡抱團中推或者龍區(qū)逼團擊潰對手；而擁有單挑能力強或機動性高的英雄，但團戰(zhàn)配合劣勢的那一方，則盡量邊路單帶，為團隊創(chuàng)造機會，甚至還有可能直推對方水晶。

        歸根結底，兩種游戲策略都有取勝的可能，關鍵還得看具體怎么操作，而自動駕駛路線之爭也是同理。

        說完技術路線，接著來說說兩國自動駕駛領域內(nèi)的企業(yè)關系，這和技術路線有著莫大關聯(lián)。

        前面提到，中國走的是依賴大量配套基建的網(wǎng)聯(lián)式自動駕駛路線，這意味著什么呢？首先，這絕非一家或者幾家企業(yè)之力所能完成的事，而是需要進行極為復雜的多領域技術融合；其次，但凡涉及大基建，那么政府部門便會扮演重要的角色。

        既需要企業(yè)之間彼此密切配合，又有政府支持，那么結果不出意料，企業(yè)與企業(yè)之間的關系，會形成強分工狀態(tài)，大家合力干一件牛逼的事。

        于是乎，自動駕駛芯片、自動駕駛AI算法、計算機視覺、激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、高精地圖、5G通信、智慧交通指示燈、智慧路燈等各個領域，都有擅長的企業(yè)在攻克，國內(nèi)就這樣形成了較為完整的供應鏈。

智慧路燈

        當然，局部競爭肯定還是會有的，但不至于像美國企業(yè)那樣，大企業(yè)與大企業(yè)之間互撕、互諷、互挖墻腳。

        眾所周知，美國文化崇尚競爭，在自動駕駛這個未來的巨大新興市場蛋糕面前，各家企業(yè)表現(xiàn)更是如此。

        比如谷歌Waymo，倚仗自己技術領先，背后母公司家大業(yè)大，不僅做算法、地圖這些軟件，甚至還自己開發(fā)TPU自動駕駛芯片、高線束激光雷達等核心硬件。另外，還曾經(jīng)多次透露，商業(yè)模式將包括提供出行服務、物流/自動駕駛卡車、城市公交以及授權汽車制造商使用自己的自動駕駛系統(tǒng)等等。

        這副幾乎是要通吃的架勢，使得谷歌Waymo一時間成為整個行業(yè)的“公敵”，被通用、福特、Uber、英特爾等群起反抗：

        2015年2月，Uber和自己的大金主谷歌撕破臉皮，正式宣布要進入L4級自動駕駛領域，此后，不停地從谷歌那里挖人，包括曾經(jīng)谷歌自動駕駛的核心人物Anthony Levandowski，并且把后者創(chuàng)辦的自動駕駛卡車公司Otto收入囊中，吃官司賠錢都在所不惜；

        2016年3月，通用汽車不滿谷歌的“羞辱”，以10億美元收購自動駕駛初創(chuàng)公司Cruise，后來發(fā)展成為了谷歌Waymo在美國市場的最大勁敵；

        2017年初，福特汽車同樣以10億美金的價格收購了另一位谷歌“叛徒”Bryan Salesky創(chuàng)辦的Argo AI；

        2017年3月，英特爾153億美元收購以色列ADAS供應鏈公司Mobileye，后來還跟寶馬以及德爾福達成同盟……

        總而言之，我們國內(nèi)的自動駕駛公司整體上一派和諧，大家各有幾畝“田地”要耕，而美國公司之間則是各種不服，爭得不可開交。

        不過話說回來，美國自動駕駛相關公司之所以能夠在自動駕駛領域所取得顯著領先，一方面取決于起步早且技術實力強，另一方面也跟這種強競爭的市場環(huán)境不無關系。

        中美兩國自動駕駛技術的領軍企業(yè)分別是百度和谷歌，這個應該大家都沒什么異議。

        谷歌Waymo走的是封閉式路線，致力于將自家的自動駕駛打造成類似于蘋果IOS系統(tǒng)的存在，然后應用到多種類型車輛上面以及多種場景之中，構建一個完全由自己主導的封閉生態(tài)，然后錢盡量都進自己口袋。

        百度Apollo選擇了與谷歌相反的路線，運用開放生態(tài)將朋友搞得多多的，敵人搞得少少的，立志成為未來汽車行業(yè)的“安卓”。

        百度Apollo的核心思路是通過算法開源和模擬仿真測試平臺免費等方式，讓更多企業(yè)和開發(fā)者使用，以此獲取大量數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)，不斷提升AI算法能力，然后吸引更多開發(fā)者使用，占領更大市場，如此反復循環(huán)，力爭快速趕上甚至超越對手。

        在百度Apollo的商業(yè)模式中，不賺賣車的錢，不賺出行運營的錢，不賺自動駕駛系統(tǒng)集成的錢，也不賺系統(tǒng)深度定制的錢，他們認為，通過云計算、3D高精地圖、智能語音、車載OS系統(tǒng)等服務就已經(jīng)足夠，畢竟中國市場足夠大，薄利多銷也能賺個缽滿盆滿。

        正是憑借這樣開放、互利的態(tài)度，當下百度Apollo已經(jīng)初步形成了一個強大且優(yōu)勢互補的朋友圈，里面包括一汽、東風、比亞迪等傳統(tǒng)汽車企業(yè)，英偉達、英特爾、地平線等自動駕駛芯片供應商，博世、大陸等汽車零部件巨頭，Velodyne、禾賽、速騰聚創(chuàng)等激光雷達供應商，神州租車、首汽約車等出行運營商，智行者、Momenta、新石器等自動駕駛初創(chuàng)公司……截至目前，預測總計已經(jīng)超過200家相關企業(yè)或單位。

        Momenta創(chuàng)始人曹旭東曾表示，加入了百度Apollo生態(tài)后，他們在計算機視覺領域能夠給Apollo平臺賦能。反過來，借助Apollo生態(tài)，他們能夠為很多車企服務，做深度定制的自動駕駛系統(tǒng)，所以這是一個有望共贏的合作。

        智行者聯(lián)合創(chuàng)始人李曉飛坦率地說，使用Apollo生態(tài)里的3D高精地圖，能夠更快地幫助他們打造園區(qū)場景的低速無人駕駛車輛。使用Apollo仿真模擬平臺，則讓他們的算法開發(fā)效率至少提高2倍以上。

百度Apollo與智行者打造的園區(qū)無人駕駛環(huán)衛(wèi)車

        為了清晰地進行比較，我們按照自動駕駛系統(tǒng)的組成，把產(chǎn)業(yè)鏈分為感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)和通信系統(tǒng)四大部分。

        總體上，我們屬于追趕者的角色，而美國是領先者。我們只在通信系統(tǒng)部分（基于5G的C-V2X）有優(yōu)勢，而其余三大部分都處于落后，尤其是執(zhí)行系統(tǒng)。

        感知系統(tǒng)包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、高精地圖與定位等。車載攝像頭的核心傳感器CMOS和圖像處理器DSP主要被國外企業(yè)壟斷，包括索尼（日本）、三星（韓國）、德州儀器（美國）、Mobileye（美國）等。而鏡頭方面，中國的舜宇光學市場占有率全球第一，歐菲光也不差。

        激光雷達領域，美國公司遙遙領先，Velodyne公司的16線、32線、64線以及128線激光雷達，以及Quanegy公司的M8和S3兩款全固態(tài)激光雷達，都是明星產(chǎn)品。不過，由于我們國內(nèi)有較為完整的產(chǎn)業(yè)鏈和良好的光機電技術基礎，禾賽科技、速騰聚創(chuàng)、巨星科技等企業(yè)在這個領域都有較大機會。

        毫米波雷達市場目前基本被國外廠商占據(jù)，如博世（德國）、大陸（德國）、海拉（德國）、德爾福（美國）等企業(yè)擁有深厚的技術積累和實際經(jīng)驗。而在國內(nèi)，像蘇州豪米波、深圳安智杰、納雷科技、南京隼眼等毫米波雷達廠商，也在積極進行布局，努力追趕國際水平。

        至于高精地圖與定位方面，中美可以說不分伯仲。美國有谷歌地圖、Mapbox、DeepMap等，而中國也有百度地圖、高德地圖、四維圖新等。

        決策系統(tǒng)包括車載計算平臺、自動駕駛算法等。車載計算平臺主要指自動駕駛芯片，美國擁有英偉達、英特爾、Mobileye、德州儀器、高通、特斯拉、谷歌等企業(yè)組成的超豪華陣容，中國的華為、中興、地平線、寒武紀等與之相比，尚有較大差距。

        算法方面，目前谷歌Waymo在變革式自動駕駛陣營中稱雄，特斯拉則是在漸進式自動駕駛陣營中引領風騷。以百度為代表的中國企業(yè)暫時未能企及，但不至于落后太多，這方面我個人表示樂觀。

        自動駕駛汽車的執(zhí)行系統(tǒng)需要線控技術，以燃油車為例，線控技術主要有五個部分，分別是線控轉向、線控制動、線控換擋、線控節(jié)氣門、線控懸架。

        目前，歐美日供應商在自動駕駛汽車執(zhí)行系統(tǒng)領域具有絕對優(yōu)勢，相關線控專利技術和零部件產(chǎn)品基本掌控在博世（德國）、大陸（德國）、電裝（日本）、德爾福（美國）等少數(shù)幾家大型零部件供應商手中。國內(nèi)技術儲備相對較弱，中國京西重工、萬向集團、武漢元豐、伯特利、易立達等企業(yè)正加速布局，不過上述幾家零部件巨頭在價格和性能上均領先大多，想要打破格局的難度很大，可能需要多點耐心。

        在研發(fā)環(huán)境方面，咱們是強管理強支持，而美國是弱管理弱支持。

        我們的強管理主要體現(xiàn)對企業(yè)自動駕駛車輛路試的規(guī)范上，強支持則如前文所言，在配套基建方面提供相應條件。

        比如為了滿足國內(nèi)企業(yè)自動駕駛汽車的道路測試，國家相關部門專門設立智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試示范區(qū)，包含了封閉測試區(qū)和開放測試道路兩種。

        其中，封閉測試區(qū)包括工業(yè)和信息化部等部委支持建設的國家級測試示范區(qū)，比如國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車（上海）試點示范區(qū)封閉測試區(qū)。而在開放測試道路建設方面，北京、上海、天津、重慶、廣州、武漢、長春、杭州等多個城市出臺了道路測試管理規(guī)范，劃定了道路測試開放區(qū)域，并且陸續(xù)采用“5G+北斗”車路協(xié)同網(wǎng)絡。

        還有更重磅的是，目前杭紹甬智慧高速公路已經(jīng)開工建設，總長度是174公里，總投資是707億元，是完全按照自動駕駛技術要求建設的世界首條智慧高速。

        據(jù)悉，杭紹甬智慧高速公路主要有4種應用場景：

        伴隨式信息化走廊。這是一種交通服務信息的定制推送。根據(jù)實時事件、車輛的位置和終端類型，進行個性化交通信息服務定制，實現(xiàn)面向個體車輛的誘導和出行輔助信息精準推送。

        車道級主動管控。杭紹甬高速公路6個車道，未來可以讓不同車速的車行駛在不同車道，減少同一車道上車輛行駛速度差造成的安全和行駛效率問題。特別在長下坡、彎道事故多發(fā)區(qū)對車輛主動預警控制。

        自動派單救援。當高速公路上發(fā)生交通事故時，智慧平臺能通過高精地圖精準定位事故車輛，實現(xiàn)自動報警、自動派出救援力量。

        惡劣環(huán)境智能誘導預警。有的路段位于山區(qū)，雨霧天氣多，通過智慧化的感知和與道路通行情況的融合，保證道路全天候運行的順暢和安全。

        除了杭紹甬智慧高速公路之外，國內(nèi)還有幾條智慧高速正在規(guī)劃設計?？梢灶A見的是，未來我們所有的高速公路，都將升級為智慧高速。

        不禁感嘆，當別人在修公路的時候，我們在修高速公路；當別人在修高速公路的時候，我們在修智慧高速公路。

        不知不覺間寫了那么多，其實并非要在中美自動駕駛之間分出勝負，因為現(xiàn)在為時尚早。

        網(wǎng)聯(lián)式、強分工、開放式、強管理強支持也好，自主式、強競爭、封閉式、弱管理弱支持也罷，其實都符合各自國情。俗話說，沒有最好，只有最合適，當下需要做的，就是堅定路線，補齊上文中所提到的短板，比如自動駕駛芯片、傳感器、線控技術等。

        最后，我覺得還有一種未來的可能，那就是中美雙方從不同路口出發(fā)，經(jīng)過漫長跋涉后，最終走到同一條登上山頂?shù)牡缆飞?。正如任正非先生所言：我們還是要與美國在山頂擁抱，一起為人類社會做貢獻。（圖/文/攝：太平洋汽車網(wǎng) 朱仕永）