目前处于自动驾驶商业化初期，辅助驾驶的新车承载量和普及率处于持续上升通道；随着汽车智能化的加速，近年来，自动驾驶正逐渐成为一大“吸金”赛道，吸引了无数玩家。作为汽车的“大脑”，域控制器正逐渐向高级自动驾驶计算平台发展。此外，围绕自动驾驶的商业落地应用，政策法规也有关键转折...2021年，自动驾驶迎来投资热潮。许多趋势表明，l2正在向l4前进，自动驾驶的真正落地指日可待。
然而，在技术高速发展、投资热情高涨的阶段，越是“涉入”行业，在推进技术方面就越需要谨慎。
现阶段自动驾驶技术的发展现状和瓶颈是什么？业内有哪些共识和分歧？什么样的企业受到资本的青睐？现在的自动驾驶市场是属于蓝海还是红海？未来还有哪些商机？很多问题还需要解答，汽车行业也在不懈努力。
在此背景下，21世纪经济报道旗下21世纪新汽车研究院与盖世汽车联合发布《2022中国自动驾驶初创企业投融资系列报告——adas供应商》，聚焦adas供应商重点企业，梳理近两年自动驾驶行业投融资情况，从投融资趋势、行业现状、行业趋势三个维度展现资本对自动驾驶产业链的投资偏好和趋势，以及包括穆宗科技、富瑞特科在内的部分初创企业的发展现状。
同时，21世纪新汽车研究院与盖世汽车共同主办了主题为“赢在自动驾驶赛道”的云沙龙。在本次沙龙的云对话环节，盖世汽车与同济大学汽车学院教授、博士生导师朱锡婵教授，中国汽车工程学会安全技术委员会副主任，汽车基金合伙人李茂祥，福瑞泰克智能系统有限公司董事长张林，穆宗科技创始人兼ceo唐蕊进行了对话。围绕先进对话技术、全栈自研与产业生态的平衡、车路协同等话题，四位嘉宾就自动驾驶赛道的趋势与前景发表了自己的见解，分享了对行业的深刻理解。
先进技术的难度在哪里？
盖世汽车:对于adas供应商来说，细分是一个很大的突破。针对高速、高架、城市、市区、低速停车场景的决策博弈问题，不同使用场景下的主要技术瓶颈是什么？在不同场景下实现相关自动辅助驾驶功能甚至l3/l4功能的先进技术有哪些难点？
林:目前福睿特主要以高速、高架等高速场景的驱动功能为主。在这个过程中，细分场景带来的挑战不仅仅是技术能力，还有产品涉及的各个方面的系统功能。除了技术，整个系统的可靠性和安全性也需要在产品交付时给予更高的优先级。
目前对系统安全性和可靠性的要求会大于我们对某项技术的关注。以高速场景为例，我认为最重要的是安全挑战。在非常高的车速下，高速场景会对高精地图定位的感知、系统响应性、准确性、融合性、准确性带来更高的要求。
唐蕊:在自动驾驶产品从l2跨越到l3和l4的阶段，转移司机的责任很重要。辅助驾驶的事故还是司机负责，但是如果真的到了l3和l4，那么责任就转移到了背后的技术或者车辆的制造商身上，对整个系统的安全性提出了更高的要求。刚才张总也谈到了高速对辅助驾驶的高需求。当我们到达l3和l4时，我相信这个需求会变得更高。
在高速、市区、公园环境下，哪一个场景有可能让我们真正先转移这个责任？我觉得这是一个值得思考的点。一直以来，我们更多的聚焦于低速场景，目前大量的l2停车项目正在落地。但与此同时，我们也一直在思考如何在真正意义上的低速场景下到达l3和l4。在高速场景等更大范围内，我觉得要想转移责任，还有很长的路要走。
个人认为实现低速领域责任转移的时间可能会比较快。低速时，伤害可能更多的是财产层面，而不是人身安全层面。这时候可以通过保险或者其他方式来转嫁损失成本。因此，在低速场景中，l3和l4之间的责任转移将首先实现。
如何平衡全栈自研和产业生态共建？
盖世汽车:现在很多车企在智能驾驶领域已经开始走自研路线。传统车企在自研过程中会遇到哪些阻力和问题？代工厂商在自动驾驶自研方面的投资布局策略是什么？
李茂祥:其实目前业内关于l2、l3、l4的讨论比较少，但是对于每个技术板块如何实现一个功能的讨论会比较多。我们认为这是一个好的趋势，代表着自动驾驶技术已经进入产品化的过程。在这个过程中，无论是低速自动驾驶、泊车，还是高速辅助驾驶，其实都是根据用户的需求来改进产品。同时各种底层架构比如控制器都在调整，这也意味着行业在产品化的过程中还处于初级阶段。
自动驾驶技术已经进入产品化的初级阶段。在产品性能、良品率和性价比之间找到最佳平衡点，是检验企业能否脱颖而出的关键。
做一个好的产品，其实就是降低制造难度，提高产品良率的过程，最终的目的是性价比。特斯拉代表了一个方向，一种能力，但不是每个车企都是特斯拉。那么我想保留自己什么呢？发布什么？这永远是一个博弈过程，一个动态平衡的状态。所以在谈论oem厂商未来要做什么的时候，很难有一个确定的答案。
与此同时，自动驾驶行业的oem厂商正在开发自己的核心能力——电池、软件和基础设施。很多主机厂都在转型，形成各种底层平台。在新的设计中，它不仅供我们使用，而且是一个开源的开放平台。
传统一级巨头也在转型。有软件能力的人可以生存；如果没有软件能力，未来可能会逐渐与主机厂的平台形成新的生态系统。自始至终，我相信汽车行业都会有代工模式，这将是部分代工企业未来的发展趋势，同时也是提高效率的一种方式。
盖世汽车:在主机厂越来越强调自研的趋势下，自动驾驶供应商如何保持核心竞争力？
林:作为tier1，首先我们有全栈的能力，同时我们也抱着开放的心态。对于一些与用户体验高度相关的领域，oem厂商将希望参与并布局自己的领域。
另一方面，我也认同主机厂最核心的关注点是产品的竞争力，品牌的独特性和更好的产品体验。自学只是一种手段。主机厂会根据自己的能力，调整自己想做什么，不想做什么。
能否给消费者带来更好的体验，能否给出合适的价格让消费者愿意买单？无论是tier1还是oem，这些都是企业需要达到的目标。
唐蕊:要定义自己的竞争力，我觉得还是要把用户体验和以用户体验为导向的创新作为企业发展的战略。我们一直在思考如何通过技术本身的进步来提升我们在低速自动驾驶领域的用户体验。
我们最重要的竞争力在于创新，以用户体验为目标的产品不断迭代升级，以及在这个过程中创造出来的对司机和消费者真正有意义、有价值的东西。只要有这些竞争力，我相信在如何与oem合作的问题上，总能找到一个平衡点。因为我们的终极目标是一致的，那就是为消费者创造价值，让出行更高效、更安全。
今天，每个人都在沿着不同的路径攀登珠穆朗玛峰。当你到了某一点，环顾四周，你会发现总会有一些幸存者的偏差。各有各的商业逻辑，各有各的独特竞争优势。总的来说，这是一个良性的竞争，在推动行业变得更好。
道路协调仍然面临困难。
盖世汽车:智能驾驶除了自行车感知，还有一条路径:车路协同。道路协调能否弥补现有自行车感知的不足？v2量产还有哪些需要改进的地方？
朱希禅:自行车智能在高速公路上已经被用户广泛使用。但在城市路况下，由于行人和自行车的意图难以判断，路口容易发生遮挡，智能驾驶在城市道路中的运用还略显不足。在一个路口，四个摄像头的视角范围足以覆盖路口的所有车道，从而消除感知盲区。由于5g通信，监控摄像头可以变成智能摄像头，向车辆传输路边信息。
另外，从德国批准的自动驾驶汽车道路交通安全法来看，无人驾驶系统要真正投入运营，还需要有平台后的监管。上述自动驾驶汽车道路交通安全法强调，远程遥控驾驶是无人驾驶落地的必要条件。在无人驾驶汽车无法进行自动驾驶的情况下，技术监管人员要通过远程控制，远程让汽车脱离困境，不能停在路上。
所以，无论是由于城市道路“鬼探头”的问题，还是从平台后监管的角度，真正实现城市道路自动驾驶和无人驾驶的落地，还是要依靠v2x。
然而，在车路协调方面仍然存在许多技术问题。端感知的可靠性弱，沟通的可靠性也不足。而自动驾驶系统通常在100毫秒左右做出控制决定。5g通信虽然实现了150毫秒左右的短时延，但仍无法满足车路协同60-70毫秒时延的要求。另外，一个5g基站只能覆盖300米左右的范围，一个区域的布局会带来巨大的开销。
当上述技术问题解决后，我们将面临商业模式的难题。v2接口分为pc5和uu接口。虽然通信商可以收取uu接口的流量费，但是pc5的信息是以广播的形式发送的，车辆可以免费接收信息。那么通信商怎么赚钱呢？前期的巨额投入难以收回，主机厂、道路、通信平台的运营方也难以分享商业成果。
综上所述，智能网联是一个美好的愿景。有了后平台的监管和路边的支持，从技术角度可以在城市道路实现无人驾驶。然而，除了技术上的问题，它的规模还面临着更大的商业模式的问题。
自动驾驶落地前市场格局如何变化？
盖世汽车:在真正的自动驾驶落地之前，市场格局会发生什么样的变化？车辆设计、道路场景需求甚至高清地图等基础设施会发生怎样的变化？
李茂祥:商业的本质是如何降本增效，实现效率最大化。所以现阶段一定是以自行车智能为主，只有自行车智能达到一定量。从整个城市交通建设的角度来看，如果发现效率不高甚至浪费，在基础设施上做车路协调的布局和分配，计算单元分布在路边，优化匹配整体效率。
一个新的商业模式在慢慢形成的过程中可能会取代原有的一些产品和功能，最后是一个增加新功能的过程。当所有功能都加入，自动驾驶落地，业界需要继续研究:原来的供给方式是否最有效？是否可以有其他方式重新分配匹配相关产品和计算能力，直到效率最大化？创新的本质是在滚滚向前的过程中拥抱一切新事物。
从哪个方向出发，能达到最高的效率，降本增效，这是我们所有商业模式中最关心的一点。在自动驾驶领域，所有方向都在一起发生，不管谁先来。当然，只有自行车智能先发展起来，后面才有基础设施的空间。同时，如果基础设施发展到冗余，原来用不了那么多车，其实是一种浪费。
唐蕊:首先，我们必须依靠自行车智能来贯穿大多数场景。由于自行车上的技术进化会更快，随着技术的快速迭代，前期基础设施的大量投入可能会变成无效投资。
我们在做avp的时候，也遇到了车感或者场地感的问题。如果在停车场安装激光雷达，可以让车在停车场非常“笨”。博世在17年就已经做出了类似的技术，允许车辆通过接收来自现场的指令来完成avp。但如果要将这项技术推广到多个停车场，所需的成本非常惊人，有可能成为一种浪费。
但是场边也可以传递一些附加信息，比如停车场内的cornercase，视距外的一些车位信息。当我们的自行车的智能化达到一定阶段，再加上场地端的一些信息，avp可以给用户带来更多的安心和便利。
长期人机共驾，量产数据的反馈是关键。
盖世汽车:人机驾驶阶段会持续多久？
林:我觉得完全实现自动驾驶落地的最佳愿景还需要很长时间。
从商业化的角度来看，l4整个行业、市场、资本方的维度逐渐面临相对简单的奇数落地。我们可以看到l4在矿山、公园、港口、环卫等场景的落地速度比robotaxi快很多。尽管如此，要实现商业化，自动驾驶还需要很长的时间打磨成更成熟的技术，在从adas走向高级自动驾驶的过程中，我们对此深有体会。
未来将有大量新车交付给消费者。我们供应商想做的是解决效率问题，即在安全的前提下，从a点到b点能达到最高的效率，让消费者有更好的体验。
目前来看，辅助驾驶要完全脱离副驾，是相当具有挑战性的。既然人机会长期在一起驾驶，人机如何变得更有机？这意味着人对汽车的能力极限越来越清晰，反过来也要求汽车越来越透彻地理解人的需求和欲望。这个交互过程就是人机的融合。目前来看，我觉得还只是个开始。此外，汽车电子电气结构集中化、停车运输一体化的趋势才刚刚开始。未来五到十年将是一个增长空间巨大的时期。
未来国内实现人机共驾的一个重要途径就是通过车企与tier1的开放深入合作，让易用的产品尽快投放市场，同时通过我们的技术闭环实现量产数据的反馈，从而实现更好的智能驾驶体验。
8月墨西哥汽车产量与出口量同时提升
