汽车|自动驾驶厂商降维竞争， L2 前装量产未必是救命稻草汽车

“现阶段做 Robotaxi 的公司都得完蛋。”

这是去年 4 月时任华为智能驾驶产品部部长苏箐所下的定论。彼时这一观点引起了一阵关于 Robotaxi 以及布局 L4 自动驾驶商业化前景的讨论。
近两年来，随着Momenta、轻舟智能、文远知行等等曾专注于L4 自动驾驶的公司开始做 L2 级别的前装量产， L4 自动驾驶的商业化问题再次受到质疑。
L4 向下降维，是否说明 L4 商业化难题已难以解决？走 L2 前装量产路线又能否突破瓶颈？
“自动驾驶理想与难以商业化”的现实矛盾自动驾驶汽车一直呈现出两条发展路径——一是以 Waymo 为代表的跨越式全自动驾驶路线，即一步到位制造达到 L4或L5 级别的自动驾驶汽车；另一种则是渐进式路线，从 L2 级的辅助驾驶量产开始向 L3、L4、L5 的无人驾驶等级逐步升级，特斯拉、蔚小理等都是这一方向。
尽管两条路线殊途同归，但从现实情况来看，不同的实现路径已将场内玩家进行分流，L4 自动驾驶重技术实现，L2 辅助驾驶重量产应用。

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纵观 L4 自动驾驶行业发展历程，在经历了 2015 年技术热潮带来的融资热、2017-2018 年的估值泡沫期、2019 年的行业冷静期后，终于在 2020 年下半年再次重获资本青睐。
彼时，自动驾驶找到了商业化落地路径，即通过Robotaxi成为出行运营商。资本再次涌入，融资消息频现，在 2021 年达到了高潮。数据显示，2021 年中国自动驾驶行业融资事项共计 105 次，合计融资金额达 575 亿元。
据钛媒体 APP 统计，2020 年 6 月至今，仅是文远知行一家就获得了 6 次融资，紧随其后的分别是小马智行、元戎启行的 4 次与3 次融资。在融资热潮下，Momenta 也在时隔三年之后于 2021 年获得了两次融资。
在资本再次为自动驾驶狂热期间，百度、小马智行、AutoX、文远知行等部署自动驾驶的厂商陆续开放 Robotaxi 约车服务，2021 年也被称为自动驾驶商业化元年。
尽管北上广等一线城市已在部分地区试点开放 Robotaxi 约车服务，但从目前的技术水平来看，要实现规模化落地还有很长一段路程要走，变现周期也非常漫长——也就是说，在很长一段时间内，自动驾驶难以实现造血能力，仍需依赖外界输血。
然而现实的情况是，目前融资大环境处于低迷状态，资本进场愈加谨慎，再加上大部分自动驾驶玩家已达到估值水平，要再拿到融资具备更大的挑战性。
“自动驾驶公司融资最大的挑战来自于它的商业化进展不及预期，短期内要真正批量落地运营，形成正向的现金流和产生盈利非常难。”一位关注自动驾驶的业内投资人向钛媒体 APP 表示。
当理想与现实碰撞，对 L4 自动驾驶厂商而言，面对资本谨慎，外援不足的现实状况，亟需另谋生路，找到一条能够短期变现的道路——在此背景下，L4 降维进入 L2 前装量产成为趋势。
在 Momenta、轻舟智航走 L2 前装量产路线后，文远知行在 5 月 25 日也官宣与 Tier1 厂商博世进行战略合作，布局L2 至 L3 级别自动驾驶应用。

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文远知行与博世的合作被视为降维竞争的开始（图片来源：文远知行）
一方面，L4 自动驾驶公司能够利用 L2 前装量产快速变现，获得营收；另一方面，规模化量产的车辆能在现实场景中获得大量数据以反哺技术，提升自动驾驶能力以及安全性。
L4 算法是否能够复用到 L2？追求算法优先、不计前装成本的 L4 厂商深入需要严控成本、功耗的 L2 之间的矛盾将如何协调？再者，车企是否愿意将自动驾驶这一“灵魂”交给 L4 厂商来做，都是 L4 厂商需要面对并解决的问题。
L4 玩家能做好 L2 前装量产吗？对 L4 厂商来说，其最大的优势在于算法能力和数据处理能力。他们在数据闭环和数据链路上投入了很多资源，但涉及前装量产方面需要考虑到的供应链管理，硬件集成、量产工程能力等方面则有所欠缺。
在 L4 厂商降维做 L2 的路线中，既有自主拓展产业链，直接交付方案寻求与车企合作的，也有像文远知行选择与头部 Tier1 厂商合作，仅提供软件开发和技术支持，由 Tier1 厂商进行集成和规模化量产，进而向主机厂销售。
无论哪一种模式，对 L4 厂商来说，降维 L2 并不意味着算法能够直接复用，而是从头再来。

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即便是Waymo，同样面对着商业变现的难题（图片来源：视觉中国）
“L4 的算法很难复用到 L2 ”，一位汽车行业观察人士向钛媒体 APP 说道，“仅是在感知层面就完全不同，L4 多采用激光雷达，L2 则是纯视觉或是视觉与激光雷达的结合，不同传感器所采用的算法完全不同。”
激光雷达采集的是点云数据，摄像头采集的是图像数据，在时间记录上也有一定差异，因此需要对不同传感器的数据做融合。再者，不同激光雷达路线采集方式不同，最终也会影响数据分析处理。
不只是感知硬件，不同品牌的不同车型在电子电器架构、域控制器、芯片所适配的平台等各个方面都存在差异性，这意味着 L4 厂商需要针对不同量产项目进行定制化适配。
也就是说，即使 L4 厂商积累了强大的计算能力，但依旧难以复用至 L2，因此需要新增一部分人力物力对不同量产项目进行定制化开发，这也将进一步衍生更多成本支出。
一家布局 L2 前装量产的自动驾驶技术公司高层曾向钛媒体 APP 表示，在实际项目交涉中，相较于技术能力实现，车企更看重性价比，“车企更关注如何花更少的钱，办更多的事。”

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测试阶段尽可以堆砌硬件，量产便必须考虑成本（图片来源：视觉中国）
以往 L4 公司布局 Robotaxi 时，会为了达到某些功能、确保安全性而堆叠大量传感器，即便出现了传感器性能的冗余也是必须承担的成本。
AutoX 创始人兼首席执行官肖健雄曾透露，Robotaxi 的价格基本是普通乘用车的两倍。百度此前也曾提及过，一辆无人驾驶汽车的成本是 48 万元——这个价位显然已经是乘用车中高端水平。
车企并不在乎自动驾驶技术能力多一点还是少一点，毕竟在现有的技术条件来看，各家量产方案都相差不远，车企更关心如何在用上智能驾驶方案之余，用足够的性价比作为竞争力卖出更多车。
由此也不难看出，如何打造出兼顾安全性和高性价比的量产方案是 L4 厂商进场的必修课，L4 厂商要补的功课还有很多。
谁来买单？“随着智能驾驶技术新车装机率的不断提升，高阶智能驾驶正成为行业角逐的下一片蓝海”，博世智能驾驶与控制事业部中国区总裁李胤曾在采访中提到。
随着 L2 辅助驾驶从高速场景走向城区场景，L2 辅助驾驶和 L4 自动驾驶在场景应用上已十分趋同，这给 L4 厂商提供了进场时机，也预示布局 L2 辅助驾驶的主机厂将和降维至 L2 的自动驾驶厂商将在同个竞技场上较量。
当下越来越多主机厂投入研发自动驾驶技术，其中既有坚持全栈自研的蔚小理等造车新势力，也包含长城、吉利、上汽、一汽等传统主机厂，有的甚至在体系外搭建了专门团队，如上汽的零束科技、长城的毫末智行、吉利的亿咖通等。
“任何一家汽车公司不做自动驾驶，就是死”，上汽集团总裁王晓秋曾在公开采访中直言，这也足以反应车企掌握自动驾驶技术的必要性和重要性。
蔚来汽车 CEO 李斌也曾在采访中提及自研自动驾驶的逻辑，他表示：“越是涉及产品及时迭代、改进和反馈的部分，就越应该由车企自己来做。因为整车企业比供应商离用户更近，当用户反馈意见之后，车企可以及时改进并回应。如果要通过供应商才能处理，就等于增加了一个环节，会变得很麻烦和低效。”
某种程度上，李斌的这番话已经将车企与供应商放在对立面。那么，对降维至 L2 成为供应商角色的 L4 公司来说，其量产方案的销售对象又是谁？
“不具备自研能力的车企”，一位行业人士说道，“有能力自研的车企都不愿意把灵魂交给供应商，长此以往，主机厂最后会成为代工厂角色。”
不过，一位关注汽车行业投资人告诉钛媒体 APP，主机厂自研初期能力不那么强、技术不太成熟的时候，可能需要与外部供应商进行项目性质合作，这对 L4 厂商来说是一个机会。
但从长远角度来看，一旦主机厂能够实现技术自研，完成了“先上车，后补票”的操作后，L4 厂商的应用价值也会相应受到挑战。

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L4的理想与L2的现实之间有着商业化这道鸿沟（图片来源：视觉中国）
另外，即使 L4 厂商与主机厂达成合作，关于自动驾驶数据归属权的问题也需要双方博弈。对 L4 厂商来说，无论是安全性验证还是自动驾驶能力的提升，都离不开数据。对车企而言数据同样十分重要；毕竟，自动驾驶竞争的关键在于数据。
主机厂会因为 L4 厂商强大的算法能力，数据处理和分析能力而选择与其合作，也不排除会因为数据问题而产生忌惮。
随着智能化越来越成为汽车竞争的重要标的，主机厂与供应商之间的关系也并不是传统的供给关系，而是竞争与合作并存。
主机厂越来越深入供应链环节的方方面面，试图将智能化这一“灵魂”掌握在自己手中，即使是目前资金不够宽裕的造车新势力，也在坚持全栈自研。
某种意义上来看，这也对 L4 玩家提出了更高要求，只有 L4 的量产方案优于车企自研，才能保证市场竞争力。
即使是降维进入，但并不意味着 L4 厂商就能够轻松做到前装量产，其不仅需要补足短板，还要应对来自车企和竞争环境的不确定性。
【汽车|自动驾驶厂商降维竞争， L2 前装量产未必是救命稻草】L4 厂商能否在 L2 前装量产的路线上走出一片天地，一些都还没有定论，一切都还是未知数。