一、自動駕駛技術的實現路徑：漸進式路線成為行業共識自動駕駛的實現路徑一直存在漸進式與跨越式之爭。漸進式路線是指從相對基礎、難度較低的輔助駕駛入手，從L1逐步到L5；跨越式路線則是提倡直接研發L4、L5的高級別自動駕駛，一步到位。2022年，伴隨大批跨越式的自動駕駛公司倒閉裁員，以及眾多跨越式玩家布局漸進式路線，路徑之爭逐漸明晰，漸進式路線成為行業共識。2022年，英特爾的自動駕駛業務Mobileye上市估值腰斬，美國自動駕駛初創公司Argo AI倒閉，自動駕駛技術公司Motional、Nuro、小馬智行也相繼傳出了裁員的負面消息……這都反映出，高級別自動駕駛技術尚不成熟，跨越式路線難以短期內商用盈利，無力支撐無休止的燒錢運作。同時，眾多L4跨越式玩家進入L2賽道。2022年，專注L4的自動駕駛公司文遠知行宣布與博世聯合研發L2、L3級別的量產自動駕駛系統，并計劃于2023年實現量產；L4級自動駕駛通用解決方案公司輕舟智航進入L2賽道；百度在推進Robotaxi大規模落地的同時，也在積極推進Apollo領航輔助駕駛的量產落地；小鵬、極狐、毫末智行等多家企業，也在城市NOA方面迎來了重要突破。可以見得，量產決定成敗，漸進式自動駕駛路線展現出另一番景象，正在大規模商用落地。例如，智加科技始終堅持漸進式的發展路線，以研發L4級全棧自動駕駛技術為基礎，打造有人監督的自動駕駛重卡，與主機廠和一級供應商緊密合作，基于前裝量產以及與物流客戶開展的智能重卡聯合運營，不斷釋放自動駕駛技術的商業價值，讓客戶方和場景方切實從科技賦能中獲益，達到綠色低碳、降本增效、安全省力的效果。2022年，中國自動駕駛行業迎來密集政策支持，并首次實現立法突破。工信部、發改委、科技部、交通部等中央部委的宏觀政策引導以及40多個省市地方政府的管理實施細則，為自動駕駛技術創新與產業協同提供了更加明確的政策支持與法律保障，尤其是對車輛要求、經營方資質、道路適用、人員要求、安全保障以及監督管理等關鍵問題進行了說明。多項宏觀政策將自動駕駛納入其中，自動駕駛的中長期發展確定性增強。1月，國務院印發的《“十四五”數字經濟發展規劃》提出，穩步推進自動駕駛、無人配送、智能停車等應用。同在1月，國務院印發《“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃》，推動在具備條件地區建設自動駕駛監管平臺，穩妥發展自動駕駛和車路協同等出行服務，鼓勵自動駕駛在港口、物流園區等限定區域測試應用。3月，《交通領域科技創新中長期發展規劃綱要（2021—2035年）》提出，促進道路自動駕駛技術研發與應用，推動自動駕駛、輔助駕駛在道路貨運、城市配送、城市公交的推廣應用。地方先行試點，實現自動駕駛立法突破。7月，深圳發布《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》，我國首部關于智能網聯汽車管理的法規誕生，針對智能網聯汽車的準入登記、上路行駛、事故責任認定等事項作出具體規定。11月，《上海市浦東新區促進無駕駛人智能網聯汽車創新應用規定》出臺，明確了事故責任認定規則、交通違法行為及交通事故的應急處置要求，進一步規范和促進自動駕駛汽車發展。接下來，權責分明、有據可依的法規政策體系，有利于解決自動駕駛安全事故發生后的責任認定，將促進自動駕駛的商業化運營。三、自動駕駛行業雖面臨行車安全挑戰，但發展前景光明對于自動駕駛來說，安全性是社會各界最為關切的話題。客觀來看，自動駕駛雖不能100%保證行駛安全，但安全性整體高于人類駕駛水平。人才是交通安全中最不確定的因素，公開數據顯示，人類駕駛汽車事故的發生原因中，駕駛員人為因素占比81.5%（主要駕駛員主觀原因導致的，如未按規定讓行、速度過快等）、機動車和環境因素占比18.5%（其他道路交通使用者、天氣和路況等）。而自動駕駛能夠顯著減少人為因素（如駕駛員違法違規操作、注意力不集中、駕駛經驗不足、酒駕、醉駕等）產生的道路交通風險，據《自動駕駛汽車交通安全白皮書》，自動駕駛汽車正常行駛時，人類駕駛80%的事故致因能夠得到有效避免。現階段，導致自動駕駛安全問題的原因有許多方面。首先，自動駕駛技術本身尚不成熟，距離真正的自動駕駛還有一段距離；其次，人類對于輔助駕駛能力高估，功能開啟后進行睡覺、玩手機等不當操作；再次，復雜的路網、惡劣天氣、突發情況等外部環境加大自動駕駛安全風險；同時，媒體方面，輔助駕駛作為新興事物自帶流量，密集且含有危險的報道導致人們對自動駕駛的信任度下降。眾所周知，科技創新的道路不會一帆風順，自動駕駛作為人工智能技術、整車制造工藝、用戶為王理念的融合產物，目前面臨安全問題挑戰是非常正常的。眾多市場參與者從自身角度出發，探尋不同解決方案，形成行業合力，自動駕駛技術的商業化落地值得期待。
- 車企方面，比如小鵬汽車，基于第一代輔助駕駛系統XPILOT，小鵬陸續實現了包含APA智能泊車、高速NGP智能導航輔助駕駛、VPA停車場記憶泊車等高級別輔助駕駛功能；2022年9月，量產發布城市NGP功能；2022年10月，小鵬G9成為國內首個通過自動駕駛封閉場地測試的在售量產車。
- 自動駕駛科技企業方面，比如智加科技，在研發流程和管理上，采用多位一體的安全策略，除了流程安全和方法安全，還做了充分的安全實施與驗證，形成安全策略的完整閉環；智加科技在2022年5月成為首家獲得UL頒發ISO26262:2018汽車功能安全ASIL-D流程認證證書的自動駕駛公司，并獲頒TüV南德首張貨運自動駕駛行業質量管理體系認證證書；在技術架構上，智加科技L4技術的核心是安全冗余架構，依賴量產產品在真實場景中對安全冗余系統的覆蓋性進行驗證，實現安全冗余機制的完備。比如Momenta，采用基于數據驅動的“一個飛輪”的技術洞察和“兩條腿走路”的產品戰略，以實現Mpilot（量產自動駕駛）與MSD（完全無人駕駛）的規模化應用，全面改善出行體驗。
- 場景運營商方面，比如本地即時配送平臺達達快送與載物型無人車研發、制造及服務提供商新石器達成合作，將無人配送車應用到即時配送服務領域。比如跨境物流企業全球捷運，與智加科技達成深度戰略合作，開展自動駕駛技術和清潔能源技術在集裝箱卡車干線運輸市場的應用合作。
在全球范圍內，主機廠布局自動駕駛主要有兩種方式：一是自研模式，自己造車并自研自動駕駛解決方案；二是采購模式，自己造車，直接外部采購自動駕駛解決方案。自研與外采這兩種模式各有優劣。自研模式下，車企掌握核心的技術話語權，可以真正實現車企自身的戰略訴求，不會被供應商卡脖子，本身決策響應快，產品迭代靈活；但技術難度大，資金和人力投入成本高，研發周期長。而采購模式下，車企可以快速布局自動駕駛，車企還可以與供應商共同建立良好的生態體系，從而使車企更容易獲取更多的資源，如北汽新能源、廣汽集團、長安汽車選擇和華為采用HI（Huawei Inside）模式合作，旗下車型搭載華為提供的自動駕駛全套解決方案。但車企對核心技術的影響力和控制力較小，或無法真正實現自身戰略訴求，未來可能被供應商卡脖子。易觀分析認為，未來生態合作將成為主流方案。車企全棧自研不現實，技術點眾多且難度大，投入成本高，又要面臨商業化的不確定性，選擇合適的戰略合作伙伴是車企的必然選擇。2022年，汽車與自動駕駛產業鏈加速整合，以汽車制造商、自動駕駛科技公司、終端應用場景需求方為關鍵節點的商業化閉環模式成為行業主流。目前，行業中已經出現不少優秀的生態合作案例。依維柯與智加科技在全球聯合開發高等級自動駕駛重卡，L4級產品預計2027年在歐洲量產，2022年9月，已完成自動駕駛卡車試點，并準備在歐洲多國進行公共道路測試。一汽解放與智加科技、摯途科技在2022年8月，聯合完成了面向榮慶物流的100臺中國最大前裝量產自動駕駛重卡訂單的首批交付。東風集團2022年12月戰略投資黑芝麻智能，雙方聯合開發自動駕駛軟件。上汽集團與Momenta的合作車型智己L7已經量產交付。廣汽多款車型也選擇搭載禾多科技的自動駕駛系統……五、自動駕駛應用場景：載貨場景最有可能實現商業化落地目前，自動駕駛的應用場景主要分為載人、載貨、特殊三類。載人場景主要包括Robobus和Robotaxi，參與者主要包括百度阿波羅、蘑菇車聯等科技企業，以及各領域的佼佼者比如宇通、金龍、滴滴等。目前，Robotaxi已經在北上廣深以及重慶等城市落地商業化運營，而Robobus也在廣州、廈門、成都等城市試運營。載人場景的技術門檻最高、落地難度最大。其中，Robobus在應用場景和商業化成熟度方面優于Robotaxi，主要因為Robotaxi所處的城市道路場景復雜、極端天氣及極端場景均有可能發生，而Robobus的線路更為固定，場景復雜度低于Robotaxi，更容易實現。載貨場景主要包括干線物流、末端物流、礦區、港口、物流園區、無人零售、機場等，主要的參與者包括主線科技、圖森未來、智加科技等科技企業以及京東、菜鳥、美團等互聯網企業，主要難點在于細分類別眾多、落地難度各異。特殊場景則主要包括無人環衛、安防等，細分類別較少、落地運營復雜。實際應用中，自動駕駛環衛車對于精細貼邊清掃、自主路線規劃等有較高的要求，自動駕駛適應特殊環境的能力有待提升，并且環衛自動駕駛相關的法律法規亟待明確。易觀分析認為，自動駕駛商業化將沿著從簡單環境向復雜環境、從封閉環境向開放環境、從低速向高速發展。三類場景中，載貨場景是最有可能實現大規模商業化落地的。比如干線物流場景，其運輸線路以高速公路為主，相對封閉和簡單。同時，自動駕駛技術在干線物流場景的應用能實現以安全、省油、省力為主要亮點的經濟、社會和環保價值。另外，從技術演進方向上看，物流運輸加速向智能革命邁進，自動駕駛是必然趨勢。2022年，資本涌入干線物流自動駕駛卡車賽道，投融資事件密集。易觀分析認為，干線物流運輸場景是萬億級規模的巨大市場。目前，干線物流場景的主要玩家包括智加科技、圖森未來、智駕科技、嬴徹科技等科技公司，其中，智加科技已聯合榮慶、申通、德坤等合作伙伴開啟前裝量產智能重卡聯合運營，東至上海、北至盤錦、南至深圳、西至武漢，覆蓋快遞快運零擔整車不同物流業務類型，零事故，最高節油10%。再比如港口和礦山場景，由于相對簡單和封閉，自動駕駛車輛作為生產工具也已經投入商業化運營，港口玩家主要包括西井科技、主線科技、圖森未來、暢行智能等初創企業，礦山玩家主要有慧拓智能、踏歌智行、易控智駕、希迪智駕等。同時，末端物流配送因行駛速度低、環境相對封閉，也是實現規模化量產的重要場景。自動駕駛末端配送小車可以針對性解決物流行業勞動力短缺的問題，同時可以更加精準地確定配送地點，并且不受天氣影響，提升配送效率。自動駕駛末端物流的解決方案服務商主要有新石器、智行者、白犀牛、行深智能等創業公司，以及美團、阿里、京東、蘇寧等有物流需求的互聯網巨頭。自動駕駛跨越簡單、封閉、低速的特定環境，邁進完全自動駕駛，還有很長的一段路要走，技術需要進步，商業模式需要經受落地驗證與完善，行業協作需要持續……但可以肯定的是，國家政策、車企、供應商、自動駕駛科技公司之間已經形成緊密合力，共同推動自動駕駛邁向光明的未來。展望2023，隨著自動駕駛技術日漸成熟、應用場景逐漸擴大、中國智能化路側基礎設施覆蓋率穩步提升，自動駕駛的用戶體驗將進一步增強，前裝搭載率有望再創新高，自動駕駛的商業化或將在2023年進入新階段。
