揭秘大疆车载路线

2015年冬天，时任百度SVP的王劲站在百度改装的第一代红色自动驾驶轿车前，底气十足地喊出“无人出租车要三年商用，五年量产”的豪言。

而野心有多宽，现实就有多窄。

六年过去了，百度旗下的萝卜快跑刚刚拿到资格，在不到60平方公里的范围内小心翼翼地开展商业化试点服务。而王劲本人更是几经波折才与自己创办的公司达成和解，开始二次创业。

2016年，在全球无人机领域占领近80%市场份额的大疆，也在内部悄悄开始做起了车载业务。很多人会觉得一个以无人机为主业的公司，做车载多少有些不务正业。

不过，在大疆内部，是否做一个业务的边界，不是看该业务的成长空间以及商业价值，更多是取决于自己的能力边界。做无人机过程中积累的研发能力，比如图像识别、感知算法、导航和避障功能等，与车载需要的能力是共通的，因而做车载也在情理之中。

据媒体报道，最早大疆也考虑过做自动驾驶出租车（Robotaxi），但是最后因为各种原因放弃了。

与Robotaxi要直接做L4级自动驾驶不同的是，大疆车载目前主要为主机厂提供L2级智能驾驶系统及其核心零部件的研发、生产、销售等服务，也就是说既提供软件又提供硬件。比如2019年，大疆内部就孵化了做激光雷达的Livox览沃科技。

L2与L4的生存现状

如今再回过头来看，L2在当年来看很可能是更为保守的选择，到现在却由于成本控制等方面的原因，变得更加容易落地。

一位大疆内部人士告诉光子星球，今年大疆车载官宣以后的订单确实挺多，每一家主机厂客户的需求都有不同，需要花大量的人力和时间在项目落地上，近期更是全力保量产交付，所以官宣后一直都没有对外频繁发声。

另一方面，近几年国内涌现出一批如百度Apollo、小马智行、文远知行、AutoX等自动驾驶算法企业。这些企业的特点是高举高打，选择跨过L2、L3直接实现L4级自动驾驶，通过改装车辆自行组建Robotaxi车队，再通过行驶数据完善自动驾驶功能。

不过迟迟无法大规模落地的困境以及高昂的运营成本，主攻Robotaxi的企业们有些偃旗息鼓。

过去几年，纯算法企业一直在寻求更多的变现模式，其中2019年算是个转折点。

一批企业做起了商业卡车、末端物流等业务，另一批企业则将目光瞄准为主机厂提供自动驾驶解决方案。如百度推出Apollo Lite、Momenta推出Mpilot、禾多科技推出HoloPilot，以及前长城智能驾驶前瞻部门独立出来成立了毫末智行。

虽宣称L4级自动驾驶技术对L2来说是降维打击，但实际上真正落地的车型少之又少。目前Robotaxi公司自己搭建的感知系统大都达不到车规，同时成本也较高。

简单来说，如何用成本更为低廉的传感器和更低的算力来实现更为丰富的辅助驾驶功能，而不是像L4那样不计成本“堆料”，是供应商们与主机厂合作时要解决的一大问题。

同时，纯算法企业还需要借用第三方硬件去上第四方的车。

对比落地速度来看，软硬结合的企业往往更容易赢得主机厂的青睐。由于硬件制造与软件开发不同，需要累积大量经验，而目前市场上涉足软硬一体的企业仅有华为与大疆。

软硬一体的两种路径

两家硬件企业不约而同地走到了一条路上。

今年上海车展期间，大疆推出旗下智能驾驶业务品牌“大疆车载”，并宣布将成为自动驾驶解决方案一级供应商。另一边，华为则在开展与极狐合作的阿尔法S Hi版自动驾驶试乘活动，也欲彰显其做Tier1的决心。

大疆智能驾驶与华为Hi智能汽车解决方案比较相似，都是专注于为车企提供自动驾驶解决方案。因此大疆的智能驾驶解决方案提供的视觉感知传感器、激光雷达、智能驾驶域控制器、驾驶行为识别预警系统等产品，华为也同样拥有。

不过仔细对比，两者之间还是存在明显差异。

华为入局较早，2012年以车联网为切入点开展汽车相关研究，此后随着新能源市场发展，又相继拓展至智能座舱、自动驾驶、车云等领域。而大疆入局车载要稍晚一些，团队起步于2016年，今年才正式逐渐浮出水面，目前主攻包含软硬件一体的整套智能驾驶系统。

先发优势使得华为涉及领域更广，产品更丰富，不过也让其面临一大挑战：Huawei Inside的出现实际上打破了原有Tier1与OEM的平衡。

华为智能汽车解决方案BU总裁王军此前接受采访称，Huawei Inside模式本质是从整车定义开始，通过联合设计、联合开发，将华为、车企双方的团队融合在一起。如果要打上HI品牌还必须使用华为的全栈自动驾驶解决方案。

这也是赛力斯SF5搭载了华为Hi Car、HUAWEI DriveONE三合一电驱系统等一系列部件，但依然只能称作华为智选的原因。目前华为HI合作伙伴仅有长安、广汽、北汽三家，而王军曾表示由于投入较大，华为HI合作伙伴已经饱和，这个名单短时间内并不会增加。

此前华为与重庆金康赛力斯联合推出的高端品牌AITO，在近日发布了新车问界M5，该车虽未被纳入HI模式，但华为依然深度参与了该车的研发工作。

更有意思的是，这辆新车型并非由“造车”的赛力斯发布，而是由“不造车”的华为在其冬季新品发布会上发布，这多少有些喧宾夺主的意味在其中。

某赛力斯经销商与光子星球聊天截图

我们知道，感知、算力、算法和数据是自动驾驶成长的四大重点，细看与华为合作的品牌，阿维塔、赛力斯以及极狐，都面临销量低、品牌知名度较差的局面，华为因此不得不承担起to C的重任。

相反，大疆的定位更加to B，半年以来大疆对外官宣的合作伙伴已有大众、五菱两家，一个是国内燃油车“霸主”，另一个是新能源“销冠”，这为自动驾驶的升级兜了个底。

在这里要简述一下大疆的业务布局，目前共有三大解决方案分别为智能驾驶D80/D80+（0-80km/h）、D130/D130+（0-130km/h）以及大疆智能泊车（P5、P100、P1000），根据速度区间、感知硬件、实现功能的不同进行划分，分别对应城市快速路、高速公路以及停车场三大用车场景。

而这三种解决方案并非固定，图中左下角一行小字，便区别出大疆和华为在与车企合作时的角色差异。

传统供应商将“软件+零部件”打包卖给主机厂，软硬件耦合度深。而大疆提供软件、硬件以及软硬件一体。据大疆车载相关负责人向光子星球透露，如果主机厂对供应商有明确要求，大疆也可以采用客户指定的硬件。

尤为重要的一点是，大疆这套方案同样适用于燃油车，早在2017年量子位就曾在深圳某地拍到疑似大疆改装的一辆福特锐界SUV。

上述人士向光子星球解释称，由于在无人机方面多年累积的经验，大疆可以以较低的功耗实现智能驾驶，只要车企平台支持48V电压，大疆就能通过现有制造基地帮助车企进行研发，最终帮助车企实现量产。

同时低耗能也能缓解一部分电动车续航焦虑，使得一些电池容量较小的车型也能够搭载这套系统，这意味着五菱旗下几款火爆的微型车也将有机会搭载这套智能驾驶解决方案。

由于大疆与华为要交付对象的不同，导致各自的角色和定位也不太一样。大疆要交付的是主机厂，根据车企实际需求来调整服务项，严格来讲是乙方，对于甲方应该怎么卖大疆并不愿意喧宾夺主。

而华为面向的更多还是消费者，随着其深度参与的环节越来越多，已经从原来的乙方越来越变得像是半甲方半乙方，他们在很多环节都有自己的话语权，除了提供智能驾驶解决方案，还深度参与智能座舱和诸多其他方面的研发设计。

直达目标还是分步骤？

虽然不少车企都在自动驾驶/辅助驾驶上做文章，但实际上根据HIS Markit数据显示，2018年-2020年中国乘用车市场L2及以上自动驾驶渗透率仅由3%提升至13%。而另一数据显示，今年一季度L2级自动驾驶实际新车搭载率也仅在10%左右。

据此前公布的《节能与新能源汽车技术路线2.0》给自动驾驶定下的目标，2025年PA（部分自动驾驶）、CA（有条件自动驾驶）级智能网联汽车占年销量50%以上，2030年这一目标数字要达到70%。

我们需要追逐星辰和大海，却也不难看出，现阶段L2级自动驾驶的需求更大，市场也更广阔。

大疆公关总监谢阗地向光子星球表示：“大疆希望传递一个观念，做出更好体验的L2才是通向更高级别自动驾驶的关键。”

简单来说，现阶段的大疆车载把重点放在L2级自动驾驶上。

目前在量产车中能够提供L2功能的车型不少，但大部分量产车采用的是分布式架构的系统集成方式，当要增加某一个辅助驾驶功能时需要独立的一套传感器、控制器去实现这一功能，系统会随着功能增加变得较为庞杂。

同时相同功能实现的效果各有优劣，也不够连贯，如场景切换等方面。

目前大疆车载采用集中式架构，用中央域控制器与一套传感器实现多个不同场景的功能，并试图让这些单一的功能连续起来，如城市快速路与高速路的连贯行驶。

不过在实际体验过程中，大疆这套车载系统也可能在一些场景中出现不够连续的问题。如在城市道路下的掉头、十字路口等场景有时仍需要人工接管。当然，这套系统仅布置了1个双目、1个单目、4个鱼眼、5个毫米波雷达，尚未搭载激光雷达以及高精度地图。

这也是我们在前文中提到的问题，自动驾驶供应商与主机厂合作时如何控制成本。

当前，新能源车型都在争相提升算力和搭载更多的感知设备，如内置四颗NVIDIA DRIVE Orin芯片的ET7，综合算力达到了1016TOPS，是特斯拉FSD的7倍。又比如计划在2022年量产的激光雷达车型至少有12款，长城旗下沙龙机甲龙更是堆上了4颗激光雷达。

当然，这些车型往往也售价不菲，华为极狐阿尔法S普通版与HI版之间价格最高相差了19万。

在明知L4级自动驾驶不会在短时间内到来的前提下，是否值得消费者花费更高的成本购买一辆具有L4基础的车型？这其中的噱头意味或许更大于实际。

自动驾驶究竟该跨越式的进入L4还是该精耕L2，其实并没有一个准确的定论。大疆方面认为，每家的路线不同，但最终的目标是相同的，那就是实现无人驾驶，大疆也在向L4努力，只是现目前想将L2的体验做得更好。

以此来看，大家的最终目标其实都是一样的，但是过程和方法论却差别很大。就好比上楼，有人选择苦练腿功想直接跳上去，结果发现楼层太高屡次碰壁，有人选择在中间搭几步梯子，一步步走了上去。

自动驾驶级别每增加一个级别，落地条件就越苛刻，在法律法规、车路协同、通讯网络以及技术本身还没有很好解决的情况下，选择更现实的路径，或许才能更早结束业务的持续亏损与烧钱，让自己活到下一个级别的落地。