全球无人机巨头大疆＂造车＂神秘面纱浮出水面。在 4 月 19 日开幕的上海车展上，除了引发热议的特斯拉车主维权和爆火的华为自动驾驶，无人机巨头大疆也秀出了在自动驾驶方面的肌肉。但不同于华为喊出自动驾驶技术绝对第一引发的关注，大疆在这个新领域的布局依然像它的创始人一样低调。 相较押注 L4 级自动驾驶的华为、百度，大疆车载走的是一条＂升级打怪＂的路，从 L2、L2 + 向落地难度更大的 L3、L4 逐步推进，显得务实又保守。有内部人士对搜狐科技表示，大疆不会强行追求高级别的自动驾驶技术，会更加关注场景的连续性。 毫无疑问，自动驾驶的赛道足够大，竞争会越来越激烈，但大规模商业化落地也仍需时间。在无人机市场出现天花板的情况下，大疆向外扩张的新战事才刚刚开始。从无人机到智能车载 最近几年，大疆进军自动驾驶甚至造车的消息时有爆出，但大疆方面始终未松口承认。直到不久前的 4 月 12 日，大疆正式对外发布旗下智能驾驶业务品牌大疆车载。但大疆并不是要造车，而是做智能驾驶系统及其核心零部件的研产销。 搜狐科技从大疆内部人士了解到，大疆自 2016 年就开始成立预研团队，研究大疆在无人机上得到验证的空间智能技术（感知、定位、决策、导航、控制等）能否应用在更广阔的领域，2016 年底确定智能汽车方向，2017 年中经过研发和实验完成车载系统的软硬件初始化，进入正式研发阶段。 2018 年大疆获得深圳第一批智能网联汽车测试牌照，开始进行常态化、大规模测试。随后的 2019 年，大疆正式成立车载事业部，明确大疆车载品牌和一级供应商（Tier 1）的定位。同年 12 月建成首座车规级智能制造中心，技术开始向产品转化。 可以说，大疆是全球首批进入自动驾驶研究和开发的科技公司之一。＂但即便已经与车企开展合作了，也仍处于保密状态，公司内部绝大部分同事并不知道大疆车载存在。＂前述大疆内部人士表示。 历经五年低调布局，目前大疆车载团队已达 700 人，其中核心研发人员超 500 人，硕博士比例达 87%，在车载领域拥有超过 1000 项专利。公开数据称，大疆在芯片、传感器、激光雷达、车载辅助驾驶系统等领域研发投入超 40 亿元。 从时点来看，大疆算是赶上了汽车的智能化浪潮，市场格局混沌初开，其还有望分一杯羹。据了解，目前大疆车载业务主要针对智能驾驶和智能泊车推出 7 个不同配置的解决方案。 具体来看，包括覆盖 0 至 80 km/h 速度区间的智能驾驶 D80/D80+，适用于城市快速路；覆盖 0 至 130 km/h 速度区间的智能驾驶 D130/D130+，适用于高速路与城市快速路。智能泊车包括辅助泊车、面向最后 100 米的记忆泊车和面向最后 1 公里的自主泊车三个场景，对应解决方案是 P5、P100 和 P1000。 从感知配置来看，D80 搭载 1 个摄像头、5 个毫米波雷达和 12 个超声波雷达，D130 搭载 6 个摄像头、5 个毫米波雷达和 12 个超声波雷达，在配置驾驶行为识别预警摄像头（DMS）后可支持驾驶员脱手。同时，在硬件不升级的情况下，D80 和 D130 可以开放针对城区非结构化道路的辅助驾驶功能。 D80 + 和 D130 + 相当于 D80 和 D130 的 Plus 版，其中 D80 + 在 D80 传感方案基础上增加了 5 个摄像头和一套激光雷达，D130 + 在 D130 的基础上增加了 1 个摄像头和一套激光雷达，均可支持驾驶员脱眼。 在智能泊车场景，大疆推出的三个方案都配有 5 个摄像头、1 个毫米波雷达和 12 个超声波雷达，主要区别在于是否搭载激光雷达；其中 P1000 需配激光雷达，可实现中长距离自主泊车和自主召唤。主攻 L2 + 和 L3 从大疆的布局来看，对于业界争议的自动驾驶技术路线，大疆并未选择站队，而是在纯视觉和激光雷达主导的路线上都有下注，主机厂可以根据自身需求选择，这和百度所采取的技术路线策略相似。 在智能驾驶领域，外界也往往会以自动驾驶级别来划分企业的技术水平。但大疆公关总监谢阗地对搜狐科技表示，大疆并未测试或发布以 SAE（国际自动机工程师学会）的自动驾驶分级为标准的方案。 他认为，SAE 其实是以＂责任划分＂为基准的分级模型，这并不是衡量自动驾驶系统的充分条件，而自动驾驶覆盖的赛道很多，每个赛道的难度、投入、场景、市场规模、商业模式各有不同，受到的约束条件也不同，只用 L0-L5 的简单分类去谈论整个行业是非常不充分的。 不过，搜狐科技注意到，在大疆在对外公布的智能驾驶和智能泊车系统功能表中均标明了自动驾驶级别，如智能驾驶 D80 和 D130 对应的是 L2 + 级自动驾驶，D80 + 和 D130 + 则对应 L3 级，智能泊车则覆盖了 L2、L2+/L3、L4 级。对此大疆表示，作为方案商提供的是功能预期，但实际装车还是会根据主机厂商的需求来进行功能定制与评级。 从中也可看到，目前大疆主攻的是 L2 + 和 L3 级自动驾驶，而华为、百度等均已推出 L4 级自动驾驶解决方案，并在加速商业进展。但有媒体报道称，大疆车载团队内部其实还有一支针对 L4 自动驾驶技术进行前沿研发的团队。 实际上，大疆在自动驾驶功能和场景上的采取的是 ODD（设计运行区域）的技术策略，ODD 越连续，功能用起来就会越顺畅。比如 D80/D80+、D130/D130 + 有具体的时速和区域限制，智能泊车方案也针对的是不同距离的场景。 ＂自动驾驶合理的解决思路，一方面要面对现实，不直接强行追求技术上的所谓高级别。如果一些场景连续性很难实现，就应该让驾驶员主导，不要去输出很差的自动驾驶体验，这比让人觉得车可以自动驾驶，但又要随时盯着、随时接管的体验和安全性会更好。＂前述大疆内部人士表示，但另一方面也要＂硬刚＂，当车进入到可以追求自动驾驶连续性的场景中，就需要极致地去提升连续性，让消费者真正得到注意力的解放。 这也是大疆在技术上的思考，只有一个把功能体验、安全性、成本等矩阵做好平衡的自动驾驶系统才具备谈论先进性的条件。为此，大疆也自研自产多个核心零部件，包括单目、双目摄像头，DMS、域控制器及其中间件，以及驾驶行为识别预警系统，公司工程师团队目前有 200 人。 但大疆也未完全 All in，如激光雷达就由览沃科技提供，这是一家大疆内部孵化的激光雷达企业，并在去年推出两款用于 L3 / L4 自动驾驶的产品，售价仅为 6499 元和 9000 元，跟其他动辄数万甚至十多万的激光雷达相比具有明显成本优势，并已在小鹏汽车量产上市。 此外，卫星导航系统、高精度地图也是由供应商提供。可以看到，大疆车载方案在保证可靠性的情况下，意图降低对高成本传感器、V2X 基础设施、高精地图等外部数据源的依赖。这和华为布局有所差异，也决定了二者不同的商业策略。年内将量产上市 大疆智能驾驶在商用化方面已有明确时间表。搜狐科技从大疆方面获悉，D80 和 D130 有望在今年量产上市，而 D80 + 和 D130 + 则需等到 2024 年；P100 则在明年量产上市，面向 L4 级的 P1000 最晚，要等到 2025 年。这和华为、百度及造车新势力等相比，进程慢了不少。 在此次上海车展上，大疆也正式官宣首个合作伙伴，将和上汽通用五菱联手打造＂人民的智能驾驶＂。大疆车载提供的智能驾驶解决方案将率先应用在上汽通用五菱旗下的 BAOJUN 品牌车型，并于年内量产上市。 据了解，双方合作并非零部件采购模式，而是基于大量的研发试验与路测，共同推动整套智能驾驶系统的落地。这也意味着大疆车载迈出商业化关键一步，而大众也在与大疆合作。大众汽车集团（中国）CEO 冯思翰曾在年初首次披露，正在与大疆在视觉信息处理领域合作研发基于各种道路场景的自动驾驶，计划 2023-2024 年搭载上车。 谢阗地对搜狐科技表示，大疆车载会对整个汽车行业开放，对中低高端市场并不会有区分和排斥。但在具体策略上，至少从目前来看，大疆采取的是从低阶向高阶自动驾驶、低端品牌向中高端推进的方式。高级别自动驾驶落地需要更长时间验证，商业化难度也会更大。咨询公司 Gartner 报告曾指出，L4 级自动驾驶技术若要全面成熟，还需 10 年以上的时间。 但有观点认为，大疆有些保守，虽然可能会成为华为强有力的对手，却未展现出华为类似的野心。不过，目前更关键的问题是，在进程有所落后的情况下，大疆如何去说服更多的车企采用自己的自动驾驶方案。 同时，这对于在无人机市场出现瓶颈的大疆来说，也是极为关键的一步，意味着其能否打造出无人机之后的第二增长曲线。 在过去的十多年里，大疆逐渐成为全球无人机巨头，占据全球超 80% 的市场份额，在全球民用无人机企业中排名第一。但自 2017 年宣布营收达到近 176 亿元后，大疆未再公布过业绩数据，公开信息显示其去年上半年业绩增速已从此前的 60% 以上降至 30%。 同时，大疆也面临竞争加剧和外部打压的不利局面，无人机行业应用也未有明显突破。大疆创始人汪滔早在 2016 年就称，消费级无人机市场即将接近饱和，大疆收入达到 200 亿元就会见顶，但这个收入很难撑起大疆 100 亿美元的估值。 这或许也在很大程度上促进了大疆提早布局自动驾驶的决心，其显然也是看重这个赛道的前景 —— 拥有万亿规模潜力，而中国有望成为全球最大的自动驾驶市场。大疆在忧虑之下的扩张，和手机业务被无奈压制转而开始卖车的华为颇有几分相似。 此外，对于公开估值已经达到 1000 亿元的大疆来说，也需要新故事去支撑未来的估值 ，投资人也多次喊话催促大疆上市。此前大疆多次被爆出上市，但大疆方面始终没有承认。 在上海车展上，百度自动驾驶技术部总经理王云鹏接受采访时说：＂我们这行光吹牛的后来都凉凉了。＂对于这场刚刚拉开序幕的汽车智能化浪潮来说，各种新老势力齐聚，低调的大疆有多能打，又能否复制其在无人机领域的巨头地位，还需要更多的验证。