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      玩家加速抱團,聯盟成了自動駕駛新出路?

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      【摘要】隨著眾多車企聯盟的建立,車企之間的競爭也早已經由單一車企的競爭,轉向企業結盟抱團的實力較量。

        劉曠 原創  ·  2021-05-10 15:05
      玩家加速抱團,聯盟成了自動駕駛新出路? - 金評媒
      作者: 劉曠   



      隨著各路廠商競相涌入賽道,智能汽車市場越來越火了。在此背景下,與智能汽車緊密相關的自動駕駛技術也再次受到外界的關注,與此同時由于自動駕駛帶來的安全問題,也開始頻繁見諸報端。


      4月中旬上海車展上出現的“特斯拉車主”事件,就從側面說明了汽車安全問題的重要性。而從整個行業來看,由于自動駕駛涉及面過于廣泛,使得自動駕駛安全問題早已經超出了單一企業的掌控范圍,而迫于技術投入以及產業鏈整合帶來的巨大壓力,自動駕駛企業走向聯合已漸成趨勢。


      多重障礙引發自動駕駛預期下調


      近年來隨著自動駕駛技術進入實際應用階段,自動駕駛技術存在的問題也逐漸暴露了出來。


      以業內技術較強的特斯拉為例,特斯拉的Autopilot 系統,雖然已經能夠通過其自動駕駛程序隨時監控道路狀況,并在必要情況下接管汽車控制權,但類似上?!疤厮估囍鳌笔录匀粚映霾桓F。


      事實上,近年來伴隨著人們對自動駕駛認識的加深,外界也在調整其對自動駕駛的預期。比如,谷歌旗下自動駕駛公司Waymo,在2016年獨立之后,其估值就從2017年的700億美金,一路上漲到了2019年的1700多億美金。但在最新的行業報告中,摩根士丹利直接將其估值下調到了1050億美金,下調幅度超過了60%。外界普遍認為,此次下調或許正代表了資本市場對自動駕駛不達預期的真實態度。


      此前通用汽車公司旗下自動駕駛公司Cruise首席執行官丹阿曼,曾在其長篇博文中暗示,將會推出自動駕駛出租車計劃。但在不久之后,Cruise的高管則對媒體說,Cruise的自動駕駛出租車短時間之內可能無法推出。之所以會出現這種狀況,或許與自動駕駛領域本身的復雜性有關系。


      首先,自動駕駛技術推出時間遠比外界理解的時間要長。據2016年的一項研究顯示,自動駕駛汽車將不得不測試數億甚至數十億英里,以確切地證明他們的死亡人數比普通人少。而根據目前自動駕駛汽車的數量,這項任務可能需要幾十年或幾個世紀才能完成。這樣嚴苛的條件,決定了到今天為止即使是路測最成熟的自動駕駛技術公司(比如特斯拉),也需要很長時間來完成這一目標。


      近日,特斯拉高管在接受外媒采訪時回應,目前特斯拉的自動駕駛技術,可能遠遠達不到馬斯克宣揚的L4級別,甚至可能只有L2級別。這說明即便是路測里程最長的特斯拉,其離實現真正的自動駕駛仍舊很遠。


      其次,過于緩慢的自動駕駛商業化,也讓外界逐漸對其喪失耐心。正如Waymo被下調預期、Cruise被迫推遲商業化計劃一樣,很多自動駕駛企業都面臨因技術或者安全問題,帶來的外界預期下調的情況。


      車路協同成關鍵破局點


      從行業發展來看,自動駕駛有兩個核心層,即“車端”與“路側”。而在目前的行業中,外界都是通過推動汽車本身的智能化改造,來帶動其自動駕駛技術落地,但這種方案有一個致命缺陷,那就是無力保障安全性。此前特斯拉“撞人”、Waymo撞擊事故,就屬于這種狀況。


      事實上,縱觀目前整個電動車行業來看,無論是主機廠、供應商或是系統集成商,都過于強調實現電動車的“智能化”。而現實的矛盾是,已經智能化的車,與依舊不夠智能的路之間無法形成有效銜接,這就給自動駕駛汽車的安全性帶來了很大隱患。因此要實現更好的自動駕駛,就必須像改造車況一樣改造路況,使智能化的道路能夠與智能汽車產生協同效應。


      有研究數據表明,車路協同自動駕駛可使普通道路交通事故率降低90%,交通效率提高10%??梢?,車路協同無論是對于提升自動駕駛安全性,還是改善交通運行效率都十分重要。


      從外部條件來看,5G技術的加速普及,也給車路協同技術落地創造了有利條件。比如,5G商業化可以大大降低理論上的延遲速度,可以將決策層面和車機計算放在云端進行,相比投入巨大的“單車智能”來說,后者可以大大降低自動駕駛的投入成本。


      得益于這些外部條件的日漸成熟,目前國內參與路側改造的車企越來越多。早在2018年底,百度就宣布推出了“Apollo”車路協同方案,向業界開放其在車路協同方面的技術和服務,讓自動駕駛進入“聰明的車”與“智慧的路”協同的新階段。


      與此同時,阿里也在其推出的“智能高速公路”上,進行了多次路測實驗。同時,華人運通與鹽城當地政府推出的“智路”項目,一期工程也已經基本進入實施階段了。因此,不論是從技術條件還是行業發展環境來看,車路協同都已經成了推動行業發展的關鍵破局點了。


      開啟結盟競爭新時代


      不過,限于技術的高度集成,以及涉及面過于寬廣的原因,要想實現真正的車路協同還需要依靠各界的聯動。車路協同的實現,不僅涉及到車輛管理、道路基礎設施建設,還涉及地方交通政策與信息安全等諸多因素,依靠單一車企很難達成這一目的,因此采取聯合行動勢在必行。


      而從行業來看,巨大的技術投入和冗長的供應鏈體系,也促使業界加速了產業聯合的步伐,并由此誕生了一批業界知名的“聯盟組合”。


      去年12月18日,T3出行、蘇州高鐵新城、江蘇大運集團在蘇州舉行了戰略發布會,會上各方推出了國內首個自動駕駛生態運營聯盟——鰲頭聯盟。據悉,該聯盟通過將科技公司、主機廠和出行平臺組合成“鐵三角”,擬在構建整個自動駕駛的產業生態。實際上,類似的聯盟早已經有國際先例。


      早在2018年,由軟銀、豐田、本田等在內的日系財團,就成立了全球最大自動駕駛聯盟—豐田聯盟Monet,其所涉及的企業包括豐田、本田、鈴木、馬自達、日野等著名日系車企。此后,寶馬戴姆勒奧迪聯盟、通用本田聯盟、福特大眾聯盟、沃爾沃和Veoneer等聯盟組織相繼建立,行業聯盟化的趨勢得到進一步發展。


      從自動駕駛落地的復雜性來看,這種聯盟也有其必然性。首先,是商業化推進不足、研發成本壓力增大,迫使各路玩家放棄“門戶之見”。據西部證券公開的數據顯示,僅僅2019年全球自動駕駛前10大玩家,在自動駕駛領域投入的研發費用就超過了160億美元,處于頭部的Waymo、Cruise、Uber等企業,其研發投入更在20億美元以上。


      這種量級的投入規模,使得本就商業化緩慢的眾路玩家感到越發吃力,紛紛從封閉研發走向開放。即使業內知名的Waymo(谷歌子公司),也不得不轉換研發模式,通過對外開源來分攤研發成本帶來的重壓。


      其次,汽車智能化對傳統造車架構的顛覆,也促使了聯盟分工的出現。高級別的自動駕駛需要更高的信號傳輸效率,這就促使整車電子架構開始由傳統分立控制域向集中域控制轉變,最終變成“車載電腦+云計算”的云端互通模式。這種新架構模式,對芯片的算力、通信能力以及軟件的代碼量、復雜度都提出了更高的要求,單一車企或者Tier 1(汽車供應商)要獨立完成任務將變得十分困難,由此出現高度聯合的產業聯盟也就不難理解了。


      而隨著眾多車企聯盟的建立,車企之間的競爭也早已經由單一車企的競爭,轉向企業結盟抱團的實力較量。在這種背景下,通過聯盟方式來壯大自身力量,自然就成了各路車企必然的選擇。


      文/劉曠公眾號,ID:liukuang110


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