自從1885年卡爾·本茨發(fā)明汽車以來，這個人類歷史上最重要的交通工具之一就開始朝著“自動化”不斷發(fā)展。

從搖桿啟動到電啟動，從手動擋到自動擋，從內(nèi)燃機到電驅動，汽車的每一次技術革新都在降低人的操作難度，而自動駕駛的出現(xiàn)則從根本上解除了人與汽車的操作綁定。

一般認為，真正的自動駕駛概念于2013年出現(xiàn)，并在此后的十年間在汽車產(chǎn)業(yè)和資本市場中爆發(fā)。在自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，應用市場的態(tài)度十分樂觀，相當一部分車企曾表示在2020年就能實現(xiàn)L3級自動駕駛的全面普及，而L4級的自動駕駛在2025年就能落地。

一時間所有人都在期待著自動駕駛的大規(guī)模應用，這種應用包括“自動駕駛出租車”、駕駛私家車出行可以完全無人接管、相關系統(tǒng)成本大幅度降低、城市交通擁堵大幅度緩解等等，一切似乎都在朝著美好的方向發(fā)展。

但到了2024年，市場依舊沒有看到曾經(jīng)想象中的全面自動駕駛，甚至連L3級的自動駕駛都沒有完全落地。不僅如此，在過去的幾年間，相當一部分企業(yè)，包括車企和自動駕駛企業(yè)還縮減了相關業(yè)務。

空中樓閣已經(jīng)不再具有吸引力，落地成為了自動駕駛行業(yè)的關鍵詞。

而在2023年年底，「甲子光年」舉辦的甲子引力年終盛典新動能與新賽道專場上，與會嘉賓也討論了自動駕駛的落地和發(fā)展問題。

通用的自動駕駛技術還存在很多問題，要想實現(xiàn)自動駕駛落地，就必須讓技術和應用場景進行匹配。

1.城市場景，落地為王

在“乘用車”和“公共道路行駛”這兩個場景的疊加下，自動駕駛的發(fā)展風向已經(jīng)從全面的L4級轉向了L2+到L3級的過渡，這個前幾年還有這激烈的技術路線之爭的話題如今已經(jīng)在實踐中得出了結論。

在從低級向高級，從輔助駕駛到自動駕駛的發(fā)展過程中，相關技術更加注重具體場景的落地。

例如泊車場景是駕駛過程中出現(xiàn)的高頻場景，車企和供應商就研發(fā)出了相應的自動泊車系統(tǒng)（Automated Parking Assist，簡稱“APA”）和主動代客泊車系統(tǒng)（Automated Valet Parking，簡稱“AVP”）。

目前華為智界、比亞迪、小米、理想等車型，都已經(jīng)搭載了主動代客泊車系統(tǒng)，該系統(tǒng)能讓車輛在商場地下停車場自動尋找車位，期間不僅精準識別周圍環(huán)境和車位，還能自動避讓行人和讓行對向車。并可實現(xiàn)一鍵召回。

而車輛的行駛過程中，人們又把場景分為了城市道路和高速高架道路，并發(fā)展出了高速NOA和城市NOA系統(tǒng)（NOA，Navigate on Autopilot即導航輔助駕駛）。

高速NOA的主要功能包括自動變道、超車提醒、車道保持等，旨在提高駕駛員的駕駛舒適性和安全性，由于高速路段相對封閉，路況相對簡單，因此發(fā)展的要比城市NOA更快。

佐思汽研數(shù)據(jù)顯示，2023年前三季度國內(nèi)乘用車高速NOA滲透率為6.7%，同比增長2.5個百分點 ；城市NOA滲透率為4.8%，同比增加2個百分點。預計全年高速NOA滲透率將接近10%，城市NOA超過6%。

車企們，尤其是造車新勢力們，在推出自己的導航輔助駕駛系統(tǒng)時雖然名稱各異（小鵬叫NGP、華為叫NCA），但在落地時也遵循著“城市落地”和“道路落地”的規(guī)則。例如智己汽車就在去年宣布其高速NOA已經(jīng)貫通全國，并表示LS6城市NOA將上海地區(qū)率先開放。

從自動泊車到行泊車一體、從高速NOA到城市NOA，這種在具體場景中打造自動駕駛功能的做法已經(jīng)被驗證是可靠且符合商業(yè)本質的。

Nullmax創(chuàng)始人兼CEO徐雷表示，整個智能駕駛的開發(fā)是由場景來驅動的，歐洲、日本、美國、澳大利亞、中國等不同的國家和地區(qū)面對的挑戰(zhàn)也是不一樣的。

即使是同一種技術，例如自動泊車，在歐美國家和中國就有可能出現(xiàn)不同的執(zhí)行策略，在通用且全面的自動駕駛到來之前，應用場景是自動駕駛技術落地的重要動力。

2.商用場景，效益第一

除了乘用車市場，商用車和特種作業(yè)車輛也在朝著自動駕駛進化。同時由于這些車輛具有生產(chǎn)力工具的屬性，具體場景對自動駕駛技術的引導就更為明顯。

例如在礦山環(huán)境下，安全是第一要務，一旦發(fā)生事故就會帶來難以挽回的損失，這其中包括生命財產(chǎn)的損失和停業(yè)整頓的損失。因此，礦山自動駕駛技術的落地最重要的是能安全運行，至于礦車跑的快不快、面對周圍車輛能不能進行策略博弈則不是重點考慮的因素。

礦山的作業(yè)環(huán)境十分惡劣，常會遇見沙塵、雨雪等惡劣天氣，這些要求自動駕駛的識別設備可靠，例如圖達通Innovusion的一款激光雷達就對煙霧粉塵進行了穿透優(yōu)化，同時能夠覆蓋-40℃~85℃的工況溫度。

此外，礦山有著復雜的運行體系，不僅僅有運輸體系，還有挖掘體系、調度系統(tǒng)、路面建設體系等，因此礦山自動駕駛的落地往往伴隨著采礦作業(yè)系統(tǒng)的融入和“車路云”體系的建設。單車智能幾乎不存在于礦山自動駕駛場景。

相較于乘用車的自動駕駛，礦山自動駕駛也更追求商業(yè)效益。比如能夠提高運行效率，降低燃料成本、人員成本和維護保養(yǎng)成本。

易控智駕資本市場負責人廖琎表示，礦區(qū)發(fā)展無人駕駛技術的核心邏輯，是要做到無人駕駛比有人駕駛更具商業(yè)化價值，只有這樣才能讓技術實現(xiàn)落地。

無人清潔場景也是如此。

2023年8月，文遠知行正式獲得北京市高級別自動駕駛示范區(qū)工作辦公室頒發(fā)的智能網(wǎng)聯(lián)清掃車道路測試通知書，成為北京首家獲準在經(jīng)開區(qū)開展無人清掃作業(yè)的自動駕駛公司。而無人清潔的商業(yè)閉環(huán)仍舊是降低原有作業(yè)模式的運營成本。

智行者聯(lián)合創(chuàng)始人、供應鏈副總裁霍舒豪表示，在無人環(huán)衛(wèi)、無人清潔這樣的細分場景下，產(chǎn)品一樣用到了高級別的自動駕駛技術，這種產(chǎn)品確實能夠去替代或者優(yōu)化相應的人員投入。

3.自動駕駛還不夠便宜和智能

自動駕駛的發(fā)展取決于各種硬件設備和軟件算法的發(fā)展，包括激光雷達、毫米波雷達的性能提升，感知算法的優(yōu)化和算力的增強等。目前來看，無論是從成本上還是性能上，自動駕駛軟硬件設備仍有很大的進步空間。

以目前車企主推的城市NOA系統(tǒng)為例，其性能目前仍在成長期，城市環(huán)境中的車輛加塞、行人穿行、公交等大型車輛切入等情況非常頻繁，復雜的場景讓目前的城市NOA系統(tǒng)很難流暢應對，也無法保證百分百的絕對安全。

自動駕駛技術的“主動違規(guī)”問題也經(jīng)常被業(yè)內(nèi)認識討論：如果自動駕駛系統(tǒng)刻板地執(zhí)行駕駛規(guī)則，可能會嚴重影響通行效率，例如前方車輛發(fā)生故障在實線區(qū)域內(nèi)停車，自動駕駛可能無法判斷此時是否應該壓實線變道。

此外，現(xiàn)行的法律法規(guī)可能也會影響自動駕駛“智能化”的發(fā)展。此次甲子引力大會新動能與新賽道專場上，希迪智駕聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO馬濰就表示，目前的自動駕駛車輛責任主體仍舊是人，相關的法規(guī)還有待完善。

簡單來說，目前的自動駕駛技術還不夠智能，無法做到提升道路交通效率的作用，也無法保證車輛和駕乘人員的絕對安全。

而在成本方面，目前的自動駕駛系統(tǒng)性價比也不高。

智行者科技聯(lián)合創(chuàng)始人張放曾表示：當前的城市NOA系統(tǒng)性價比相對較低，標配的激光雷達、高清攝像頭、大算力域控制器，大概是2~4萬元，如果是20萬~30萬的車型，智駕系統(tǒng)的成本占比很高。

興業(yè)證券的研究報告顯示，目前，國內(nèi)自動駕駛系統(tǒng)的感知環(huán)節(jié)中，傳感器成本預計為5000~10000元，單顆激光雷達價格預計為3000~5000元，感知系統(tǒng)成本主要取決于激光雷達的數(shù)量；智駕域控制器成本預計為1.5萬~2.5萬元，主要取決于SoC芯片數(shù)量和價格。

但該報告也指出，伴隨著算法的迭代和成熟，高階輔助智能駕駛有望減配高成本硬件，未來綜合成本有望降低50%。

可以看到，在性能和成本都沒達到令市場滿意的程度的情況下，自動駕駛技術還有很大的發(fā)展空間。但自動駕駛應用場景的清晰能夠更好地引導技術的發(fā)展，無論如何自動駕駛都將成為未來汽車產(chǎn)業(yè)企業(yè)的核心競爭力。

審核編輯：劉清