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智能驾驶马拉松赛开启下半程商业化落地仍需降成本

  车窗上能看电影、挡风玻璃自动识别街边店铺信息......科幻电影中的场景或许正在照进现实。
  在2022年中国国际服务贸易交易会(以下简称"服贸会")中,2022汽车资本论坛"双碳未来,智能汽车加速"正式举办。
  当前,全球汽车业正经历一场百年未遇的科技革命。中国新能源汽车抢占先机实现了"换道超车",但在与互联网、人工智能等技术融合时,仍然面临多个挑战。
  新京报贝壳财经记者9月1日采访驭势科技创始人吴甘沙、智行者CEO张德兆、未来黑科技CEO徐俊峰等多名智能驾驶产业链企业"领头人",了解智能驾驶发展趋势和商业化落地路在何方。
  "黑科技"盘活智能电动车产业链 万亿蓝海正在到来
  在谈及智能驾驶发展之路时,上述几人均介绍了如今汽车产业链上的"黑科技"。
  在显示屏方面,徐俊峰向记者举例称,在现实生活中,人们戴上一副3D眼镜就能进入虚拟世界,而汽车则希望将挡风玻璃变成衔接数字世界和现实世界的屏幕。在徐俊峰的设想中,未来仪表盘、视频会议、看电影等功能都可以通过显示系统来实现,例如驾驶员面前的挡风玻璃、后排乘客的车窗,都可以安装显示系统。
  不过据他了解,目前德国已经研发并量产上述产品,但效果尚未达到人们期待进入"虚拟世界"程度。他表示,目前虚拟世界仍有大量技术问题尚未解决,比如车在颠簸中画面如何相对静止,激光雷达能否支撑车辆将百米远的目的地与屏幕清晰融合。
  根据徐俊峰的预测,到了2030年,人们或许可以看到基于数字孪生的增强现实。
  徐俊峰举例表示,未来每人都拥有一条数字孪生的街道,车辆会根据算法精准计算驾驶员需要获知的信息,把这个信息投射在挡风玻璃上,"比如你习惯消费的咖啡厅,屏幕会识别店铺,投射咖啡价格"。
  而在智能驾驶巡航系统方面,张德兆则介绍,如今智能驾驶方案大多依赖高精地图,这就相当于把人的经验与智力叠加到地图中,标好左转车道、右转车道、不可通行区域等。
  在这些黑科技背后,实际上智能电动车已经重构汽车产业链。而深度捆绑车企的本土供应链公司,有望受益于智能化浪潮和本土科技车企崛起。
  随着智能电动车的兴起,电子配件需求旺盛。从感应系统中的激光雷达、摄像头、毫米波、高精度地图,到决策系统中的AI芯片、软件,再到执行阶段的电制动,最后到人机交互需求中的智能座舱、屏幕、语音控制等,大批量本地企业从中获益。
  记者梳理发现,如今A股已有多家智能汽车产业链公司,芯片如均胜电子、兆易创新等;激光雷达如炬光科技、长光华芯等;车载软件如光庭信息等。
  亿欧智库研报分析称,到2030年,中国智慧交通市场规模将达到10.6万亿元。随着车端、路端、云端智能布局持续完善,C端需求将被逐渐释放,同时伴随着自动驾驶市场机制的形成,产业链愈加成熟,智慧交通市场呈现稳定增长态势。
  自动驾驶商业化马拉松 成本和技术是两大难关
  "人们有了电脑、手机之后,智能化汽车会成为第三个终端",张德兆向记者表示,智能化汽车带来了巨大的社会价值,也拥有广阔的商业前景。
  张德兆进一步表示,智能驾驶赛道是一个马拉松赛道,谁抢跑最快不是最重要的,谁的技术储备最多、能坚持走到最后,才是最重要的。
  然而,要赢得这场马拉松比赛并不容易,例如自动驾驶出租车的商业化如今仍在探索之中。
  吴甘沙给记者算了一笔账:如果能将车辆的硬件降低至1万美元以下,运营成本每年在5000美元左右,车辆每英里盈利可以达到20美分,那么每辆车每年运行15万英里就能获利3万美元,这对于无人驾驶出租车就是可持续发展的良好前景了。
  吴甘沙在2016年创立了驭势科技,这家自动驾驶解决方案提供商,已布局乘用车、无人公交、无人物流以及智慧城市服务,在产业园区等领域落地自动驾驶技术。
  但在吴甘沙看来,刚才他所讲述的只是可盈利的理想模型,现实距离上述模型还较遥远。
  回顾新能源车发展的十年,吴甘沙还记得高分辨率的激光雷达曾经售价达到八十万元,但现在已经低于十万元,而相对低分辨率的激光雷达成本可以达到几千元,产业链发展为企业带来了更多业务可能性,但未来也还有很多路要走。
  "自动驾驶的落地是渐进式的过程",张德兆表示,现在有许多自动驾驶企业要做大量的技术投入和研发,至今难以实现盈利,需要考虑经营风险。
  除了成本之外,技术也是一大难题。
  在论坛主旨演讲中,长安汽车副总裁张晓宇表示,智能电动车将成为下一个万亿元市值企业的集中诞生地。
  从需求来看,持续进阶的用户需求将汽车从移动机器到车型机器人的转变,将使汽车具有强大的感知系统、能源系统和驱动执行系统,以及计算平台。汽车拥有眼耳心脏手脚大脑,带来类似于摄像头、激光雷达、毫米波雷达、动力电池等产业集合体。
  "可以说,未来十年掌握垂直技术供应链能力的核心团队,将存在超车的机会。"张晓宇表示。
  而在吴甘沙看来,目前自动驾驶的商业化主要有两条路径,一条是基于乘用车的L2渐进式发展自动驾驶技术,在有驾驶员陪伴的情况下,L2辅助驾驶技术被给予了一定的容错率,可以大范围推广。
  另一条就是商用车和特种车的L4自动驾驶技术,在限定的路径和场景内,道路没有过多需要处理的信息,时速要求也不高,可以实现商业化运营。
  实际上,这两条路线也是相辅相成。乘用车的L2辅助驾驶需要不断提升技术,而商用车L4自动驾驶积累的运营经验可以提供参考。
  提及自动驾驶时间表,吴甘沙回忆称,公司在2016年创业时,全行业都在畅想2021年实现L4级别自动驾驶落地,但这种想法过于激进,实际上现在也未能完全实现。据他判断,2030年才是可以在公共道路上看到规模化的自动驾驶商业化的年份。
  不过,近年来我国自动驾驶支持政策频出。近日,重庆和武汉先后发布智能驾驶路测管理办法,北京也披露自动驾驶示范区将在年内推进3.0阶段建设,建设区域将扩展至全市500平方公里。自动驾驶万亿蓝海正在到来。
  新京报贝壳财经记者 林子 编辑 王进雨 校对 刘军

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