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