百度和小馬智行，開啟自動駕駛大規(guī)模商用？

此前，作為國內(nèi)首批自動駕駛商業(yè)化試點企業(yè)，百度于去年8月份正式上線了自動駕駛出行服務平臺“蘿卜快跑”。

這不僅僅是百度自動駕駛商業(yè)化戰(zhàn)略的首次落地，更是國內(nèi)首個進行提供付費服務嘗試的自動駕駛出行品牌，對于整個出行賽道而言，意義之重大不言而喻。經(jīng)過小半年的運營后，截至2021年第四季度，蘿卜快跑的載人訂單量已經(jīng)達到了21．3萬單，更是打通了深圳、山西陽泉等多個城市。

而與百度同一時間開啟商業(yè)化收費運營試點的小馬智行，也在今年2月份完成了D輪融資的首次交割，企業(yè)估值也上漲了65％，達到85億美元。

由此，知名研究機構中信證券更是大膽預測，自動駕駛有極大的可能，將成為新能源汽車之后，下一個具有萬億市場寬度的潛力賽道。

只不過，在鮮花、掌聲和數(shù)不盡的贊譽聲之外，諸如此類的疑惑也不斷縈繞在許多人心頭——尚且沒有真正邁過L3門檻的自動駕駛，真的已經(jīng)到達可以大規(guī)模商用的階段了嗎？

L3尚未普及，自動駕駛年輕依舊

根據(jù)SAE美國汽車工程師學會的分級標準，自動駕駛技術從L0至L5，共分為6個級別。從簡單配備自動緊急制動、各類危險警告功能的L0，到初步為駕駛員提供轉(zhuǎn)向、制動、加速等控制功能的L1和L2，嚴格來講都只是“智能駕駛輔助”。

而作為區(qū)分開自動駕駛和駕駛輔助的分水嶺，L3級自動化技術，也只能在滿足特定條件的前提下實現(xiàn)自動行駛。而且車輛仍然離不開駕駛員的配合，在行駛過程中，也還是以人工干涉為主。

一旦邁過L3的門檻進入L4，雖說仍然對駕駛環(huán)境存在需求限制，但已經(jīng)擺脫了對駕駛員的依賴，甚至從這一階段開始，踏板和方向盤就可以從車輛上移除了。若是再進一步到達L5，自動駕駛就沒有了限制，屬于是任何場景都可以放心使用，且具有高智能、高互動能力的汽車機器人了。

百度的區(qū)域無人出租車，可以看做是L4自動駕駛技術的一種具體表現(xiàn)形式。只是基于安全、輿論等方面的多重考慮，目前階段仍然配備有應對緊急狀況的安全駕駛員，所以嚴格來講更像是L3級后期的技術應用，也被稱作L3＋。

縱觀目前全球范圍內(nèi)的新能源汽車，能夠?qū)崿F(xiàn)L3級自動駕駛功能的鳳毛麟角。即便業(yè)內(nèi)人士普遍認為2022年將成為L3自動駕駛量產(chǎn)元年，但至少在當前階段，大多數(shù)都還處于L2．5、L2．9之類L2級后期階段，更有不少車企甚至連L1都無法實現(xiàn)。

預計在2022年量產(chǎn)搭載L3級自動駕駛系統(tǒng)DrivePilotL3汽車產(chǎn)品的梅賽德斯奔馳，也才在去年成為全球首個獲UN－R157認證的汽車企業(yè)。諸如寶馬、現(xiàn)代等國際傳統(tǒng)車企，同樣處在即將量產(chǎn)L3級別車型的臨界點上，排除用以測試和獲取資格的時間，真正實現(xiàn)量產(chǎn)L3或許還有不短的路要走。

相比之下，國內(nèi)近些年涌現(xiàn)的新能源車企，依靠自身技術的積累，大都擁有了相對完善的L3級技術，并且已然瞄準L4級高階自動駕駛規(guī)?；M行量產(chǎn)準備。只是此類話語往往集中于宣傳上的噱頭，實際來說，至少在未來兩年內(nèi)，能夠?qū)崿F(xiàn)L3量產(chǎn)、甚至L4落地的企業(yè)，仍然只是為數(shù)不多的一小部分。

再加上目前供應鏈下游普遍存在的芯片短缺，以及疫情大環(huán)境下，全球上游代工廠也普遍產(chǎn)能不足，想要研發(fā)對軟硬件需求都極為苛刻的自動駕駛，難度可想而知。短時間內(nèi)，L2＋和L3＋，或許才是自動駕駛市場普遍的水準。

而且除了產(chǎn)能和研發(fā)能力的限制，配套設備和技術體系的相對滯后，也會阻礙自動駕駛的大規(guī)模量產(chǎn)。比如激光雷達、主控電腦、傳感器、攝像頭等等自動駕駛基礎性能結構，現(xiàn)階段也存在著種種疑惑，類似于激光雷達會否是智商稅、攝像頭是否侵犯車主隱私、自動駕駛是否安全等等，都在不斷增強消費群體對陌生科技的恐慌。

即便不考慮技術層面的問題，雖然百度的區(qū)域無人出租車已經(jīng)證明了其商業(yè)可行性，但仍然僅限于一線城市的部分地區(qū)。想要推廣到全城范圍，亦或是從一線城市逐漸下沉，都是很漫長的過程，也離不開對整個社會環(huán)境的長期培育。

在車智駕看來，在乘用車領域，自動駕駛仍然處于非常年輕的初期階段。就像是早上五點鐘的太陽，盡管潛力非凡，但距離如日中天的輝煌，還差了許多時間的積累，想要大規(guī)模商用還為時過早。

當然了，在乘用車之外，自動駕駛技術還擁有非常廣闊的細分市場。目前的技術級別，會否能夠在其它領域“提前”開花結果？