自动驾驶两大路线对决，渐进式玩家为何更容易得人心？

HiEV消息（文/长海）

对自动驾驶赛道而言，2022年的冬天格外冷冽。寒潮袭来，从各家的应变方式看，不同路径的玩家呈现“冰火两重天”，进化的趋势也越来越清晰。

以Waymo为代表、持续研发L4级无人驾驶的跨越式路线玩家，正经历着一系列转型、缩紧、裁员，甚至解散。

以特斯拉、小鹏等为代表、从L2++级“人机共驾”逐步过渡到L4的渐进式路线玩家，产品与商业进展持续高歌猛进。

寒气正不断吹向L4跨越式玩家。

作为人工智能“皇冠上的明珠”，业内对于L4级Robotaxi等场景实现规模化落地的时间表普遍不乐观。

5~10年的时间战线，注定了长期价值的实现，需建立在持续难以获得回报的高投入基础上。以至于在全球顶尖的开发者们实现梦想的过程中，鲜有跨越式的玩家可以坚守单一的L4战略，而是需要更灵活地应对环境的变化与挑战。

与此同时，自下而上的渐进式玩家越走越顺。

现在看，高级别辅助驾驶，即将在明年迎来大规模商业化落地阶段。当下，以小鹏为代表的车企，正在发起量产车上的城市领航场景竞争。小鹏还加速了Robtaxi业务的布局与探索，让L4与L2++上演“双向奔赴”。

理论上，售价30万的量产车，依靠海量的数据和高效的技术闭环，在自动驾驶落地速度和规模上，明显优于200万的Robotaxi。

这是一场更适合渐进式玩家的自动驾驶长跑。

三降三增，L4明星公司挣扎转型

当一家公司选择以跨越式路线实现无人驾驶时，为何在发展阶段普遍难以坚守单一的L4战略？

首先，周期总有低谷。顺境若不能居安思危，在逆境时战略便会遭受猛烈冲击。正常融资以外，只有跑通商业化闭环、补齐自我造血的短板，才能穿越周期，实现螺旋上升。

其次，数据的获取、系统迭代往往容易受成本限制，进而到达瓶颈、难以突破。想让L4级无人驾驶的数据“一步到位”，很少有玩家能够一路坚守。

敏锐些的创业者们，会在开始阶段便做好相应的准备，或是把握住战略转型的关键时机、灵活应变。其手段可大致总结为“三降三增”。

1. 降成本

自动驾驶所在的AI行业薪酬一直为人津津乐道。对于创新行业普遍存在的人才贵的问题，逆境最容易看见的解法便是优化组织结构、“边裁边招”，或是在各方面缩减开支，以确保钱都用在公司未来重点方向的“刀刃”上。

2. 降维底层技术栈

实现L4与L2++两条腿走路的核心，软件上是体系化能力、数据闭环建设，使得两条腿之间形成合力；硬件上则要在工程化、车规级等方面投入巨大，同时应对低成本的挑战。这令习惯了高成本传感器与高质量数据的L4公司略显“水土不服”，不得不寻求底层技术栈的降维。

△ Momenta“飞轮”战略

3. 降姿态

目前L4的落地，往往集中在各类先行区、示范区，L4解决方案公司更多需要考虑的是产品如何体现更多科技感、如何在公共交通领域规划民生改善的蓝图。面对L2++的客户，一些习惯的思维方式和行为准则，反而不利于跟“超级甲方”主机厂打交道，技术出身的领导者们更是需要适应与调整。

4. 增场景

在自我造血的过程中，最便捷的是场景的横向铺开。L4在垂直领域存在诸多想象空间，谁能率先找到ODD友好、存在切实痛点的场景，并跑通商业闭环，谁就能在资本市场形成新的增长极。典型案例如文远知行，近一年已从Robotaxi衍生至Robovan、Robosweeper等多种应用场景，并开展商业化试运营；小马智行大力与合作伙伴推进Robotruck业务落地。

5. 增生态

对于主机厂客户，车圈Tier 1往往能凭借多年积累，获得较高的信任度和话语权。面对L2++的新需求，技术供应商们争相报团取暖，可竞争却异常残酷。就像“抢板凳”游戏一样，靠的是快准狠的站位时机，和过硬的综合素质。如轻舟智航与地平线持续深化战略合作关系，通过自动驾驶芯片的生态撬动主机厂客户。

6. 增压力

在新的领域急行军，加班、熬夜、会议成为常态，这给管理者战略转型的魄力、团队凝聚力、价值观带来了极大的挑战。“竹杖芒鞋轻胜马”，找到适合自己的战略方针，才能化压力为动力。

总的来说，每一家L4明星公司的挣扎转型，都需要经历一次资源重新分配的过程。内部震荡无可避免，外部变化身不由己。成者优先活下来，赢得下阶段竞争的出线权；败者则大概率撑不过下一个冬天。

服务个人消费者，渐进式玩家上演华山论剑

与L4玩家的寒气阵阵不同，渐进式玩家早已走过了定点、验证测试等阶段、已经开始为个人消费者提供“看得见摸得着”的高级别辅助驾驶产品。

渐进式的打法，当前主要存在三种模式：

1. 车企自研

一些孕育于新能源智能车浪潮的新势力品牌，能够较早地制定出智驾的发展战略、布局上下游，获得宝贵的先发优势，也是高等级辅助驾驶上车的弄潮儿。特斯拉、小鹏、蔚来、理想均采用这种模式，而Cruise、毫末等车企孵化的自动驾驶公司，其率先服务的也都是自家车型，因此归为一类。

2. 深度合作

不少主机厂选择积极开放的心态，愿意与软件供应商深度合作自动驾驶功能，这里也是争夺最激烈的主战场，入局者众。有互联网大厂的汽车业务部门如华为、大疆；有顶尖的自驾芯片公司如地平线；再有禾多、纵目等深耕重点优势场景的供应商。而Momenta得益于其较早便明确了两条腿走路的“飞轮”战略，与上汽智己的合作项目成为眼下L4公司的独苗。

3. 传统Tier 1

对于博世、大陆等传统tier1而言，新的智能化趋势，意味着新的增长机会，也伴随着新秩序建立的“不安”。他们正积极地调兵遣将、虎视眈眈。据悉，博世与文远的合作仅半年以来，其量产项目已拿到定点，不可谓不快，足以体现出其决心和野心。

以上几种模式，战略上并无孰优孰劣，但对于一群摩拳擦掌的新能源智能车消费者而言，最直观的感受便是大街上看到的同款车型数量，以及谁能率先落地城市NGP了。

从销量看，特斯拉明显一超多强，但纯视觉方案在应对城市中无数种的复杂场景时，暂时显得底气不足，加上政策、负面等其他因素，使得坐拥天量数据的特斯拉在中国开放FSD一事上依然小心翼翼。

从城市NGP的落地时间看，小鹏今年10月在广州率先开放城市NGP，成为全行业首家，无疑是年度自动驾驶的重磅事件之一。

而蔚来 ET7、理想 L9 、有毫末智行加持的长城魏牌，都有望紧接着在2022年底至2023年实现城市领航辅助驾驶 的 OTA 推送。

不难发现，不论是技术上看高阶辅助驾驶的落地速度，还是从商业上看具体车型销量，小鹏都保持着较为领先的优势地位，这也是其一直将“智能化”标签作为增长强引擎的底气来源。

打破自动驾驶次元壁，就靠小鹏们

上一次自动驾驶寒冬，出现在2019年。彼时并无路线之争，只是融资热度骤降后，对行业的理性思考回归，因此L4跨越式与L2++渐进式“井水不犯河水”。

如今，作为渐进式的头部玩家代表，小鹏正向无人驾驶的“山顶”发起冲刺，成为全国首家使用前装在售量产车、0改装Robotaxi的品牌。

这说明，Robotaxi与消费者看得见摸得着的量产车之间，开始有了真正的链接，带来了更大的想象空间。

以小鹏为代表的渐进式打法，似乎要比跨越式更容易冲破自动驾驶次元壁。其不论辅助驾驶还是无人驾驶，都有三大关键模块，数据、硬件、软件算法。

渐进式佼佼者小鹏，正是希望使用量产车规级的硬件，不断打磨算法能力使之不断向L4拓展场景、ODD，再辅以大量的数据及更高效的迭代效率，以开放城市NGP为起点，向城市内实现完全无人驾驶的总目标进军。

先看数据，主要指数据量和数据处理效率。

而小鹏在技术上最核心的优势，正是在于其体系能力大大提高了处理数据的效率，并通过辅助驾驶与自动驾驶的双向互哺，实现数据和技术能力的互哺闭环。

小鹏已计划在自动驾驶领域，采用零改装的车辆，所有的感知、运算、控制等硬件完全通用，可以大幅降低综合成本。不仅量产车辆和Robotaxi可以共同加入训练体系，实现共同迭代，Robotaxi上应用的先进技术，也可以实现对量产车辆的辅助驾驶体验赋能。

对于量产车带来海量数据的处理，小鹏也做足了准备。不久前，小鹏宣布在乌兰察布建成了目前中国最大的自动驾驶智算中心“扶摇”，专门用于自动驾驶模型训练，算力可达600PFLOPS（每秒浮点运算60亿亿次），模型训练速度提升近170倍。效率不可谓不高。

再看硬件。

一般公众印象中的Robotaxi车顶都会扣一顶“大帽子”，专门用于安装激光雷达等感知元件，这类后装版本车辆在与原有车辆硬件匹配流畅度上需要克服更多不确定性，且极大提升了生产成本。

日前，小鹏G9成为国内首个通过自动驾驶封闭场地测试的在售量产车，也是行业内首款在不改变硬件的情况下，仅通过自动驾驶软件升级强化而顺利通过该测试的在售量产车。

从 Robotaxi 领域的发展角度，零改装量产车辆取得路测牌照是里程碑式的进步，结合小鹏汽车完善的制造、补能、服务网络，意味着综合成本的颠覆性突破，让 Robotaxi 的大规模量产推广成为可能。

至于车规级、工程化方面，本身就是车企的小鹏，相比跨越式玩家们则具备了无可比拟的天然优势。

最后，对算法而言，迭代优化其实永远都“在路上”，落地后则是用户体验为王。

在今年的小鹏1024科技日上，小鹏公开了全新一代感知架构“XNet”。升级后的XNet架构能够通过多相机和雷达收集数据，经过深度学习系统处理，实时生成3D场景地图和高精度地图，静态、动态感知能力大幅提升，无缝连接城市道路、高速和停车场等场景。

有了XNet的加持，小鹏正加速智能驾驶辅助系统的终极产品「XNGP」研发，剑指无人驾驶。

据HiEV在10月的小鹏P5实车试驾感受，在打通高速NGP和城区NGP后，其高阶辅助驾驶带给司机与乘客的整体感受已非常“老司机”——感知算法能鲁棒、准确地识别各类横穿、鬼探头、异形障碍物场景，施工路段的多类交通参与者都能在SR模拟显示中清晰对应。而预测、规划与控制算法在灵活应对多车流、跨交通层的立交桥大环岛场景时的从容不迫，也给我们留下了深刻的印象。

在舒适、效率与安全之间找到平衡后，“人机共驾”带给人类司机的价值已大大提升，用户体验极佳。

对小鹏而言，当前只需要按部就班地将自主泊车、无车道线路段行驶等各个重点场景逐个击破、与高速/城区NGP完成串联，逐步提升不同场景智能辅助驾驶服务时长的占比，直至100%后，点到点的完全无人驾驶即成为了现实。

而小鹏也已给出了清晰的时间表：2022年主要着力单场景辅助驾驶铺设；2023-2025年，布局全场景辅助驾驶；2025年之后，向全面自动驾驶、无人驾驶进发。

（校对 / HiEV）