自動駕駛概念從誕生以來一直都是資本和技術創(chuàng)業(yè)者青睞的領域之一。伴隨著5G商用的逐漸成熟，自動駕駛領域的熱度也是居高不下，從2018年的數(shù)據(jù)來看，國內(nèi)外在自動駕駛領域的總融資超過70億美元，國內(nèi)約為11.5億美元，國外超過了58.5億美元。

自動駕駛目前所擁有的熱度一部分來源于廣闊市場前景和消費預期，還有一部分來源于媒體、企業(yè)對于整個市場的虛捧，包括自動駕駛所用的AI技術亦是如此。

從上述相關融資信息可見一斑，具體來看，在自動駕駛領域，除了百度這種財大氣粗的公司不需要融資，對于初創(chuàng)公司來說，每一筆融資額都是相當大的。

尤其是在美國，2019年2月，Aurora獲得5.3億美元融資，刷新了美國獨立自動駕駛公司單輪融資記錄，沒過多久，Nuro獲得軟銀旗下愿景基金9.4億美元單輪融資，直接將融資水平拉至頂峰。

回到國內(nèi)，疫情絲毫沒有影響到自動駕駛領域資本的流轉，反而增加了自動駕駛的使用場景，例如疫區(qū)物資的無接觸輸送。今年2月，Pony.ai（小馬智行）獲得豐田投資的4億美元B輪融資，總融資額接近8億美元，另外一家自動駕駛公司Momenta，自從成立至今也已經(jīng)獲得超過2億美元融資，投資方包含騰訊、戴勒姆集團、真格基金等高質(zhì)量資本。這些企業(yè)獲得資本后，更多的是在自動駕駛領域的深入研發(fā)，也就是“燒錢”，并未產(chǎn)生大規(guī)模的化學反應。

不僅如此，行業(yè)內(nèi)訌也是十分熱鬧。就在最近一個月內(nèi)，號稱“北美自動駕駛第一案”和“中國自動駕駛第一案”在行業(yè)內(nèi)鬧得沸沸揚揚，究其根本其實就是專利和技術糾紛。正如筆者上面提到的，自動駕駛還未出現(xiàn)本質(zhì)性的突破，核心技術和優(yōu)秀人才才是企業(yè)最大的利器。

那么，自動駕駛主流玩家究竟有哪些？核心技術差異在哪？需要說明的是，本文介紹企業(yè)來自美國加州車輛管理局（DMV）公布的《2019年自動駕駛接管報告》名單，這份報告主要是以車輛數(shù)目、里程數(shù)以及人工接管次數(shù)來評判技術實力，雖然標準飽受質(zhì)疑，但是DMV依然是全美自動駕駛客觀公開的量化報告。

美國加州車輛管理局（DMV）公布的《2019年自動駕駛接管報告》

排名前五的玩家

百 度

百度的自動駕駛業(yè)務可以說是發(fā)展十分迅速，從2018年的排名第七直接猛躥至第一。百度旗下的阿波羅平臺主要是作為一個向汽車廠商和自動駕駛提供軟件品平臺，通過其軟件與車廠的車輛和硬件相結合，來完成自動駕駛系統(tǒng)。目前已經(jīng)在北京、長沙、重慶、福建等地獲得自動駕駛路測牌照，值得一提的是，Apollo在今年3月24日，中標新基建項目，將參與建設陽泉市經(jīng)濟開發(fā)區(qū)雙向約10公里車路協(xié)同測試示范區(qū)。

Waymo

Waymo可以說在自動駕駛領域已經(jīng)名聲顯赫，它最早是孵化于2009年谷歌的一個自動駕駛項目，2016年獨立出來，成為Alphabet（谷歌母公司）的子公司。Waymo保持著目前行業(yè)融資的記錄，在今年3月，Waymo宣布獲得22.5億美元融資。Waymo在業(yè)務上與百度有著較大重合，為車企提供相關自動駕駛套件支持，同時也有無人駕駛載人出行服務和無人貨運服務。需要指出的是，其實Waymo早期在發(fā)展方向上屬于采購方，也就是采購車輛，從2018年開始采購2萬臺捷豹I-PACE和向FCA采購62,000輛Pacifica，在獲得22.5億美元融資后，Waymo開始充當乙方，與車企合作，提供自動駕駛解決方案。不久前，Waymo還展示其第五代自動駕駛平臺，其中自研的激光雷達、攝像頭等硬件都是Waymo的核心技術。

GM Cruise

GM Cruise（下稱Cruise）是通用旗下的自動駕駛公司，其前身為專注于自動駕駛領域的軟硬件研發(fā)公司Cruise Automation，2016年被通用10億美金收購，同時在2018年，軟銀旗下愿景基金以22.5億美元入股GM Cruise。今年1月21日，經(jīng)過通用、本田、Cruise三年的合作，Cruise發(fā)布了其首款名為“Origin”的無人駕駛汽車，同時，Cruise是全球第一個發(fā)布L4級別自動駕駛技術的公司。筆者認為，Cruise在自動駕駛軟硬件的研發(fā)實力，配合通用主機廠的地位，以再結合軟銀在人工智能領域的布局，其未來可期。

AutoX

AutoX于2016年在硅谷成立，主要專注于L4級自動駕駛解決方案，據(jù)了解，該公司以平民化為研發(fā)標準，具體來說就是僅使用攝像頭就能實現(xiàn)車輛自動駕駛，無需雷達、激光、超聲波等傳感器，從而降低成本。相比前面介紹的幾家，AutoX定位就簡單了，僅僅是自動駕駛系統(tǒng)提供商，號稱要打造汽車內(nèi)的Windows，說白了，與特斯拉類同，用算法解決問題。但是目前來看，AutoX變卦了，開始用起激光雷達和毫米波雷達了。

Pony.ai

與AutoX幾乎同一時間，Pony.ai在2019年也獲得了加州當?shù)卣淖詣玉{駛牌照，由兩名百度前高管創(chuàng)辦。而且Pony與Cruise一樣，同樣有車廠投資背景，前文也闡述過豐田入股Pony。Pony在軟硬件方面都有開發(fā)，硬件包括光學雷達、紅外傳感器，軟件包括定位及高精地圖，仿真平臺，數(shù)據(jù)存儲和處理平臺。2019年11月，小馬智行在美國推出加州首個面向普通公眾的Robotaxi服務。

在表單中我們可以看到，老牌勁旅Zoox依然在榜單之中，但是相比去年，從第三名掉至今年的第七名，實在是不太好看。另外，Zoom被爆出受美國當?shù)匾咔橛绊懀脝T120名，所面臨的的財務危機和運營挑戰(zhàn)非常之大。

值得一提的是，接管率緊隨Zoox的是國內(nèi)的滴滴公司，本次是滴滴首次參與DMV的測試，就出現(xiàn)榜單之中。綜合來看，中國自動駕駛企業(yè)一共有五家（百度、AuToX、Pony.ai、滴滴、PlusAI）出現(xiàn)在這份前十的榜單中，占據(jù)了半壁江山，這也側面反映了國內(nèi)在自動駕駛領域目前取得的一些成績，但是后續(xù)能夠產(chǎn)生的多大規(guī)?；瘜W反應，還有待觀察。

那么自動駕駛還有多遠？

按照DMV的標準來看，駕駛員需要接管車輛越少，企業(yè)排名越靠前，說明企業(yè)自動駕駛技術越接近真正的全自動駕駛。其實，上面介紹的這五家企業(yè)基本都是L4級別的自動駕駛，那么我們常說的L3、L4到底是什么？

此前，NHTSA（美國交通部下屬的國家高速路安全管理局）與SAE International（國際汽車工程師協(xié)會）制定的標準都將自動駕駛標準劃分為L0-L5，但是這兩個標準在L4上存在部分分歧，直到2016年9月，美國交通部明確將SAE International J3016標準確立為定義自動化/自動駕駛車輛的全球行業(yè)參照標準，用以評定自動駕駛技術。至今，全球眾多汽車行業(yè)相關的企業(yè)也采用了SAE J3016對自身相關的產(chǎn)品進行技術定義。

關于自動駕駛標準的劃分

在SAE International的標準下，筆者對標準做了一個更為具體的名詞解釋表格（如上圖）。從表格中，L0-L2其實理解起來并不難，L0就是最常見的純?nèi)斯ゑ{駛汽車，L5就是理想狀態(tài)下的無人駕駛，系統(tǒng)能夠適應任何狀態(tài)下的車輛行駛，完全取代人類。而問題就是在L4和L5上，L4并不能適應所有工況，所以這里要引出另外一個自動駕駛的設計概念，那就是ODD（設計適用范圍，包括道路類型、地理區(qū)間、速度區(qū)間、環(huán)境氣候等因素）。如果讓L4級別的車輛在其已經(jīng)被設計好的ODD內(nèi)駕駛的話，可以稱之為特定狀態(tài)下的“L5”。真正意義上的L5其實就是ODD范圍無窮大，覆蓋所有工況。而要實現(xiàn)L5，是要借助機器學習的，所以嚴格來說，L5的智能程度是99.9999...%（這個程度需要的數(shù)據(jù)量，大家可以意會）。

所以，在上面介紹的自動駕駛企業(yè)里，雖然他們既定目標都是L4，但是目前測試、機器學習的數(shù)據(jù)到底有多少，我們不得而知，但是可以確定的一點是，地球上所能出現(xiàn)的工況復雜性會給L4的研發(fā)造成不小的麻煩。

需要注意的是，如果按照這份榜單以及介紹，大眾的視野很容易被帶偏，會認為自動駕駛都已經(jīng)進入L4的研發(fā)階段了。真實的情況是，在全球幾十家自動駕駛企業(yè)中，大部分其實都是在做L2級別的自動駕駛，不是所有企業(yè)都像Waymo那樣含著金鑰匙出生，也沒有也沒有百度那樣可以將L3和L4級別同時研究的財力，所以更多的企業(yè)在資金和技術背景實力不那么強的情況下，只能先從L2做起，一邊造血，一遍輸血升級。

所以，L5級別的全自動駕駛還有多遠？答案是，這個問題問的為時過早。在2019年，L2的普及率還不足30%，就算明天出了L4、L5，有多少消費群體被普及了，即使普及了，又有多少人敢開？特斯拉“雙手離開方向盤，腦袋別腰上”的案例已經(jīng)夠多了。