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编者按:本文来自刘旷,作者刘旷,创业邦经授权转载。
随着各路厂商竞相涌入赛道,智能汽车市场越来越火了。在此背景下,与智能汽车紧密相关的自动驾驶技术也再次受到外界的关注,与此同时由于自动驾驶带来的安全问题,也开始频繁见诸报端。
4月中旬上海车展上出现的“特斯拉车主”事件,就从侧面说明了汽车安全问题的重要性。而从整个行业来看,由于自动驾驶涉及面过于广泛,使得自动驾驶安全问题早已经超出了单一企业的掌控范围,而迫于技术投入以及产业链整合带来的巨大压力,自动驾驶企业走向联合已渐成趋势。
近年来随着自动驾驶技术进入实际应用阶段,自动驾驶技术存在的问题也逐渐暴露了出来。
以业内技术较强的特斯拉为例,特斯拉的Autopilot 系统,虽然已经能够通过其自动驾驶程序随时监控道路状况,并在必要情况下接管汽车控制权,但类似上海“特斯拉车主”事件仍然层出不穷。
事实上,近年来伴随着人们对自动驾驶认识的加深,外界也在调整其对自动驾驶的预期。比如,谷歌旗下自动驾驶公司Waymo,在2016年独立之后,其估值就从2017年的700亿美金,一路上涨到了2019年的1700多亿美金。但在最新的行业报告中,摩根士丹利直接将其估值下调到了1050亿美金,下调幅度超过了60%。外界普遍认为,此次下调或许正代表了资本市场对自动驾驶不达预期的真实态度。
此前通用汽车公司旗下自动驾驶公司Cruise首席执行官丹阿曼,曾在其长篇博文中暗示,将会推出自动驾驶出租车计划。但在不久之后,Cruise的高管则对媒体说,Cruise的自动驾驶出租车短时间之内可能无法推出。之所以会出现这种状况,或许与自动驾驶领域本身的复杂性有关系。
首先,自动驾驶技术推出时间远比外界理解的时间要长。据2016年的一项研究显示,自动驾驶汽车将不得不测试数亿甚至数十亿英里,以确切地证明他们的死亡人数比普通人少。而根据目前自动驾驶汽车的数量,这项任务可能需要几十年或几个世纪才能完成。这样严苛的条件,决定了到今天为止即使是路测最成熟的自动驾驶技术公司(比如特斯拉),也需要很长时间来完成这一目标。
近日,特斯拉高管在接受外媒采访时回应,目前特斯拉的自动驾驶技术,可能远远达不到马斯克宣扬的L4级别,甚至可能只有L2级别。这说明即便是路测里程最长的特斯拉,其离实现真正的自动驾驶仍旧很远。
其次,过于缓慢的自动驾驶商业化,也让外界逐渐对其丧失耐心。正如Waymo被下调预期、Cruise被迫推迟商业化计划一样,很多自动驾驶企业都面临因技术或者安全问题,带来的外界预期下调的情况。
从行业发展来看,自动驾驶有两个核心层,即“车端”与“路侧”。而在目前的行业中,外界都是通过推动汽车本身的智能化改造,来带动其自动驾驶技术落地,但这种方案有一个致命缺陷,那就是无力保障安全性。此前特斯拉“撞人”、Waymo撞击事故,就属于这种状况。
事实上,纵观目前整个电动车行业来看,无论是主机厂、供应商或是系统集成商,都过于强调实现电动车的“智能化”。而现实的矛盾是,已经智能化的车,与依旧不够智能的路之间无法形成有效衔接,这就给自动驾驶汽车的安全性带来了很大隐患。因此要实现更好的自动驾驶,就必须像改造车况一样改造路况,使智能化的道路能够与智能汽车产生协同效应。
有研究数据表明,车路协同自动驾驶可使普通道路交通事故率降低90%,交通效率提高10%。可见,车路协同无论是对于提升自动驾驶安全性,还是改善交通运行效率都十分重要。
从外部条件来看,5G技术的加速普及,也给车路协同技术落地创造了有利条件。比如,5G商业化可以大大降低理论上的延迟速度,可以将决策层面和车机计算放在云端进行,相比投入巨大的“单车智能”来说,后者可以大大降低自动驾驶的投入成本。
得益于这些外部条件的日渐成熟,目前国内参与路侧改造的车企越来越多。早在2018年底,百度就宣布推出了“Apollo”车路协同方案,向业界开放其在车路协同方面的技术和服务,让自动驾驶进入“聪明的车”与“智慧的路”协同的新阶段。
与此同时,阿里也在其推出的“智能高速公路”上,进行了多次路测实验。同时,华人运通与盐城当地政府推出的“智路”项目,一期工程也已经基本进入实施阶段了。因此,不论是从技术条件还是行业发展环境来看,车路协同都已经成了推动行业发展的关键破局点了。
不过,限于技术的高度集成,以及涉及面过于宽广的原因,要想实现真正的车路协同还需要依靠各界的联动。车路协同的实现,不仅涉及到车辆管理、道路基础设施建设,还涉及地方交通政策与信息安全等诸多因素,依靠单一车企很难达成这一目的,因此采取联合行动势在必行。
而从行业来看,巨大的技术投入和冗长的供应链体系,也促使业界加速了产业联合的步伐,并由此诞生了一批业界知名的“联盟组合”。
去年12月18日,T3出行、苏州高铁新城、江苏大运集团在苏州举行了战略发布会,会上各方推出了国内首个自动驾驶生态运营联盟——鳌头联盟。据悉,该联盟通过将科技公司、主机厂和出行平台组合成“铁三角”,拟在构建整个自动驾驶的产业生态。实际上,类似的联盟早已经有国际先例。
早在2018年,由软银、丰田、本田等在内的日系财团,就成立了全球最大自动驾驶联盟—丰田联盟Monet,其所涉及的企业包括丰田、本田、铃木、马自达、日野等著名日系车企。此后,宝马戴姆勒奥迪联盟、通用本田联盟、福特大众联盟、沃尔沃和Veoneer等联盟组织相继建立,行业联盟化的趋势得到进一步发展。
从自动驾驶落地的复杂性来看,这种联盟也有其必然性。首先,是商业化推进不足、研发成本压力增大,迫使各路玩家放弃“门户之见”。据西部证券公开的数据显示,仅仅2019年全球自动驾驶前10大玩家,在自动驾驶领域投入的研发费用就超过了160亿美元,处于头部的Waymo、Cruise、Uber等企业,其研发投入更在20亿美元以上。
这种量级的投入规模,使得本就商业化缓慢的众路玩家感到越发吃力,纷纷从封闭研发走向开放。即使业内知名的Waymo(谷歌子公司),也不得不转换研发模式,通过对外开源来分摊研发成本带来的重压。
其次,汽车智能化对传统造车架构的颠覆,也促使了联盟分工的出现。高级别的自动驾驶需要更高的信号传输效率,这就促使整车电子架构开始由传统分立控制域向集中域控制转变,最终变成“车载电脑+云计算”的云端互通模式。这种新架构模式,对芯片的算力、通信能力以及软件的代码量、复杂度都提出了更高的要求,单一车企或者Tier 1(汽车供应商)要独立完成任务将变得十分困难,由此出现高度联合的产业联盟也就不难理解了。
而随着众多车企联盟的建立,车企之间的竞争也早已经由单一车企的竞争,转向企业结盟抱团的实力较量。在这种背景下,通过联盟方式来壮大自身力量,自然就成了各路车企必然的选择。