趙福全1、劉宗巍1、劉兆鵬2、方慧君2、何偉2、富軍2
當前智能化已成為汽車產業發展的大趨勢，而自動駕駛無疑是汽車智能化最重要的核心內涵之一。不過汽車自動駕駛面臨技術攻關、成本控制、商業模式、用戶接納、法規限制和倫理挑戰等一系列難題，其有效落地絕非易事。這既給企業帶來了巨大挑戰，同時也孕育著巨大機遇。對于汽車企業而言，科學認識并準確把握自動駕駛的戰略定位、技術路線、推進節奏和發展策略，不僅關系到產品的核心競爭力以及近期的市場表現，而且與企業在智能化時代的轉型升級息息相關，將對自身長期的可持續發展產生深遠影響。
由于并無成熟路徑可循，不同車企對于發展自動駕駛的認識和策略其實各有不同；而具體的發展路徑及技術方案，更有或大或小的各種差異。這些不同的認知及發展策略將會產生完全不同的商業結果，進而決定企業在自動駕駛乃至整個汽車智能化發展方面的最終成敗。
在筆者看來，自動駕駛技術的發展潛力是巨大的，其不斷完善最終將引發人類社會的一場顛覆性革命。這必然是一個系統性的戰略問題，所以僅僅從技術或產品層面來看待自動駕駛是遠遠不夠的；同時不合理的發展路徑及技術方案將事倍功半，導致企業錯失良機。有鑒于此，基于團隊在該領域的系統研究，筆者將在本文中闡釋關于自動駕駛汽車戰略價值的理解，分享對不同技術路線的解析和對相關關鍵問題的看法，并就車企的自動駕駛發展策略及其落地措施提出具體建議，供相關企業和業界同仁參考。
一、自動駕駛的戰略價值
正確認識自動駕駛的戰略價值是科學確定其發展策略的前提。未來，人類將進入萬物互聯的智能時代，這意味著所有企業及其產品都將存在于智能社會的大環境中，成為智能企業打造的智能產品；同時，智能企業和智能產品又將為智能社會提供關鍵支撐。另一方面，智能產品是企業在智能化方面打造品牌、升級能力的載體；智能企業必須有能力打造出智能化的產品。而對于汽車產品而言，最核心的智能化能力就是自動駕駛。所以，我們必須認識到自動駕駛既是汽車智能化必不可少的重要組成部分，更是汽車智能化發展的戰略制高點。智能汽車的持續進化將有力支撐自動駕駛技術的不斷進步和完善；反之，對自動駕駛技術的持續投入也將有力推動汽車智能化水平的不斷躍升和擴展。
也就是說，我們必須站在智能社會、智能經濟和智慧城市的發展大勢和戰略高度上來認識汽車企業及產品的智能化，進而認識自動駕駛的戰略價值。首先，擁有自動駕駛能力的智能汽車將在智能社會中發揮不可替代的關鍵作用，成為打通智慧城市中人流、物流、信息流、能源流和價值流的核心樞紐；其次，難度高、影響大的自動駕駛是汽車產品智能化皇冠上的明珠，只有實現了較高水平的自動駕駛，汽車產品才能進化為名副其實的智能汽車；最后，發展自動駕駛是企業打造長期可持續競爭力的重要抓手，未來汽車企業需要依托自動駕駛，確立新的發展戰略和品牌內涵，培育支撐產品智能化的新能力，以適應產業智能化乃至社會智能化的新需求。
展望未來，自動駕駛將給汽車產業乃至整個社會帶來革命性的改變。而只有高等級自動駕駛技術實現了實質性突破，智能汽車的諸多潛力和價值才能得到充分釋放，進而使社會由此發生巨變。這也是全球眾多優秀的企業家、科學家、工程師以及金融資本在自動駕駛技術上傾力投入的根本原因。
對汽車企業來說，第一，自動駕駛絕不是可做可不做的，而是必須做好。第二，發展自動駕駛不能只著眼于技術和產品，而是必須認識到自動駕駛汽車在未來智能社會中的戰略價值及其拉動企業智能化轉型升級的重要作用，站在企業整體發展的全局高度來統籌規劃、系統布局、加快發展。第三，布局自動駕駛的技術路線不能只是孤立地基于汽車自身，而是必須全面考慮汽車行駛環境中相關要素相互支撐的作用。正所謂“聰明的車要跑在聰明的路上，才能更加聰明”，即我們應當通過“人-車-路-網-云-圖”協同來推進智能汽車加快落地。
這種多主體協同智能的模式既是萬物互聯時代社會發展的必然方向，也是將發展智能汽車這一復雜問題簡單化的有效途徑。因為智能技術在多主體之間的合理分配和相互協同，可以解決車端智能成本居高不下的產業化難題，并提升自動駕駛技術的開發及優化速度。唯有如此，企業才能在本輪產業變革中贏得生存和發展的空間，也才能確保戰略清晰、投入精準，從而快速形成所需能力，真正做好自動駕駛。
二、自動駕駛的技術路線
1.L2、L3、L4技術內涵解讀
就技術路線而言，當前企業最關心的核心問題是：L2（部分駕駛自動化，業界也稱智能輔助駕駛）、L3（有條件駕駛自動化）和L4（高度駕駛自動化），即不同等級的自動駕駛技術，應該如何開發和儲備？這就需要我們對各級自動駕駛技術的內涵和現狀有準確的理解與認知。
L2（L2+）、L3單車智能、L4單車智能和L4車路協同等四種不同級別和路線的自動駕駛技術，其內涵和特點各不相同，技術復雜度、成本挑戰、用戶體驗及需求度也有差別。當前市場狀況及企業主流選擇大致是：L2(L2+)在感知方面采用攝像頭、毫米波/超聲波雷達和感知融合算法；在決策方面采用基于規則的算法和較小算力的芯片；在執行方面采用基本的線控制動及轉向。目前L2(L2+)已逐漸成為智能網聯汽車的標配。L3和L4單車智能方案在感知方面要增加激光雷達、高精地圖，并采用多源感知融合算法；在決策方面需要機器學習以及深度學習算法和更高算力的芯片；在執行方面則需要兩套系統的冗余配置。而L4車路協同方案可以由路端（包括云端）承擔部分感知、決策和執行能力，因此車端的技術復雜度及成本均可有效降低，如芯片算力就無需在L3單車智能方案的基礎上繼續提高。需要說明的是，上述一般性描述沒有考慮少數個別情況，例如也有車企認為高等級自動駕駛無需使用激光雷達。
具體來看，在確保行車安全的前提下，自動駕駛技術路線應重點從以下三個方面進行綜合評估：一是市場接受度，主要取決于用戶體驗和技術應用成本，即產品的性價比；二是技術領先性及延續性，這與技術復雜度、落地時間及繼承關系等相關；三是社會層面的影響因素，如法規標準的開放進程、基礎設施的支持程度等。
由上述分析可以推斷：L2（L2+）將在未來相當長的一段時間內，成為贏得消費者青睞的主流自動駕駛技術。L3因其體驗差、成本較高，企業需慎重評估是否要量產該技術。而對于L4來說，單車智能路線因技術復雜度和成本較高，很難實現大規模的廣泛應用；只有基于車路協同，才能實現技術復雜度和成本的顯著降低，從而讓高等級自動駕駛走向普及，真正解放人并實現最優的使用體驗。
2.單車智能與車路協同路線辨析
關于單車智能和車路協同兩條發展路線，業界曾經有過爭論。目前自動駕駛最終應采取車路協同的發展路線，已逐漸成為行業共識。在筆者看來，車路協同的發展路線是戰略和戰術層面上共同的必然選擇。
第一，如前所述，未來人類將進入智能社會，其本質是基于萬物互聯的多主體協同智能的大生態。從這個意義上講，單車智能是背離人類社會發展方向的；而車路協同是實現協同智能、構建智能社會的重點方向之一。事實上，車路協同中的“路”是廣義的，代表著所有與智能汽車連接的各類智能主體。因此只有基于車路協同，才能真正打通汽車、交通、城市和能源等系統，獲得全局最優的智能化方案，進而實現智能社會效益的最大化。
第二，從第一性原理出發，智能汽車必須實現運行安全和效益的提升，否則就沒有任何價值。對于單車智能而言，如果降低技術要求，可以降低成本，實現智能汽車的普及應用，顯著提升運行效益，但其安全性無法保障；如果要確保絕對安全，技術上實現難度極高，并會帶來高昂的成本，這將極大地影響智能汽車的應用規模及運行效益。換句話說，單車智能無法兼顧安全和效益。相比之下，車路協同可以重新分配汽車智能化的成本，由路端等分擔車端的壓力，使智能汽車能夠以較低的成本實現普及應用，進而獲得良好的運行效益；同時，路端的賦能又能進一步確保汽車的運行安全。
第三，車路協同將為中國提供后發趕超的歷史機遇。首先，此前國外企業主要采用單車智能路線，雖然近期歐美日也都日益重視車路協同方案，不過技術轉軌需要一定的時間。其次，中國汽車市場規模全球最大，且對智能化技術的青睞程度全球最高，而車路協同高度依賴于本地的運行環境，包括場景、數據、生態以及新型基礎設施等，這無疑給本土企業提供了空前的發展契機。最后，面向車路協同，中國既有實力強勁的ICT（信息通信技術）產業，又有體系完備的汽車產業，更有協調各方資源“集中力量辦大事”的體制優勢。事實上，很多國外車企之所以選擇單車智能路線，也是因為其政府很難推進路端智能化的同步升級。
第四，車路協同并不排斥單車智能，恰恰相反，單車智能將為車路協同提供必不可少的支撐。如前所述，聰明的車需要聰明的“路”；反之，聰明的“路”也更歡迎聰明的車。單車智能的相關技術仍然是車企攻關的重點方向，不過必須限定在成本受控的邊界內。后續以此為基礎，再借助車路協同的賦能，即可實現智能汽車的大規模導入。事實上，鑒于當前智慧的“路”還遠未準備就緒，部分車企為了推進自動駕駛的產業化，在單車智能上做了大量的投入，并取得了可喜的商業進展；還有個別企業為了有效控制量產成本，堅持純視覺路線，以期在技術先進性及成本控制之間尋求某種平衡。這些商業實踐都非常值得肯定。但筆者想強調的是，成本受控的單車智能技術路線必須與車路協同技術路線相向而行、共同發展，否則短期的產業化成功并不能確保未來可持續的競爭力。
在車路協同模式下，筆者認為，共性的能力應更多置于路端，主要提升運行效益；而個性的能力應更多置于車端，主要確保運行安全。由此，“路”的充分智能化可以讓低價位的車輛同樣享受到高等級的智能化功能，從而使科技平權在智能汽車產業有效落地；同時政府為建設智能的“路”投入的大量成本，可以通過長周期累計的智能汽車運行流量來有效分攤，并通過交通安全、效率以及資源流通性、社會治理能力等方面改善的收益來逐步收回。
綜上所述，未來自動駕駛必將走向車路協同的技術路線。當前，國家已在加快推進道路基礎設施、通信網絡等相關的規劃和建設。汽車企業切不可抱著“事不關己”的心態置身事外，而是應該抓緊進行V2X方面的布局，同時高度關注并積極參與智能交通、智慧城市和智慧能源等相關工作。否則，等到國家強制導入V2X的軟硬件標準和架構時，毫無準備的企業將陷入被動、落后于人。
三、自動駕駛的關鍵問題辨析
1.自動駕駛技術的發展進程
（1）未來5-8年是L2+產品量產競賽的階段，在此期間，車企將主要依靠L2+產品體現自動駕駛競爭力。因此，車企必須努力做好L2+的量產技術及產品。其依據是：高等級自動駕駛技術只能在車路協同下落地；在路端實現智能化之前，車企需要以一種低成本、高可靠性的量產自動駕駛技術作為產品賣點，而L2+技術恰好符合這一要求。同時車企可以基于L2+技術設計不同的特色功能組合，滿足不同消費者的個性化偏好。此外，L2+技術是實現L3、L4、L5（完全駕駛自動化）各級自動駕駛的基礎，具有技術支撐作用。目前，在中國汽車市場上L2+已呈現出“標配”趨勢，但各家車企的L2+產品功能各不相同、水平也有明顯差異。最終做得更好的企業將贏得消費者的青睞，并被視為現階段智能汽車的引領者。
（2）在自動駕駛逐步商業化的過程中，L3的發展空間有限。所以，車企聚力發展L3恐將得不償失。其依據是：在車路協同實現之前，L3與L2+相比并無明顯優勢。實際上，L2+中的部分先進產品，即所謂的L2.9，在功能和體驗上已經與L3非常接近；同時其駕駛責任仍然完全屬于人，因此無需過多冗余，在成本上明顯優于L3。而在車路協同實現之后，L3又遠不及L4。人車共駕的L3需要接管切換，這使其體驗永遠無法與L4抗衡；同時基于路端的支持，車路協同的L4在成本上有望接近L3；L4還更具“沿途下蛋”的潛力，可在限定場景下前期導入，這也進一步壓縮了L3的商業化應用空間。此外，L3技術對L4、L5的支撐作用相對有限。
（3）預計到2025年之后，中國有望逐漸進入到車路協同路線的L4自動駕駛的發展階段。筆者認為，這是自動駕駛的必然方向和理想路徑。一旦路端智能化得以實現，車路協同路線成本較低、安全可靠的優勢將被充分釋放出來，屆時L4產品將成為自動駕駛競爭的主戰場乃至決勝未來汽車產業的關鍵。盡管L4自動駕駛不可能一蹴而就，但從限定區域開始逐步推廣，尤其是在智慧城市建設浪潮的驅動下，很可能會比預期更快地落地量產。因此，車企現在就應提前布局和堅持開發L4技術。
2.L3自動駕駛的發展
是否應當推進L3自動駕駛的量產，是當前業界普遍關注和熱議的焦點話題之一。在筆者看來，這個問題應從以下幾個方面進行系統思考。
（1）L2+與L3有著本質的區別。即使是所謂“全副武裝”的L2.9也依然屬于輔助駕駛，人是駕駛的唯一責任主體，車只是提供可選性的輔助支持；而L3是人車共駕，在不需要人接管的情況下，車必須承擔起相應的駕駛任務，這意味著巨大的技術挑戰和責任風險，很可能會給企業帶來嚴重的法律糾紛、經濟損失和品牌傷害。當前，不少企業都宣稱即將量產L3產品，不過其中不少產品實際上只是L2+，我們切不可把企業的宣傳、技術的實質和產品的合規混為一談。
（2）L4相較L3有明顯優勢，且其落地并非遙不可及。如前所述，L3在本質上是人車共駕，駕駛員需要時刻關注車輛運行情況以備接管；而L4則完全由車負責駕駛，即使個別情況下遇到問題，車輛自身也能在確保安全的前提下自行處理。這意味著L3的用戶體驗肯定要遜色于L4，而且也無法真正實現解放駕駛員的戰略價值。另一方面，L4完全可以在低速、封閉區域、固定路線等限定場景下先期導入，此時的L4在技術難度和成本方面并不會與L3有太大差距。事實上，L3的駕駛權同時屬于人和車兩個大腦，這本身就是一種矛盾和浪費。
（3）法規允許L3自動駕駛產品上路只是必要條件，而非充分條件。近期德國以及中國一些城市立法放開了L3級自動駕駛車輛的路權，這進一步引發了業界關于L3產品的討論。筆者認為，法規上的這種突破有利于鼓勵技術創新，為技術領先和儲備充分的企業提供了展示舞臺；同時自動駕駛相關法規的完善也需要這樣一個循序漸進的過程。因此，法規放行L3產品是值得肯定的。不過，這并沒有從根本上改變L3技術的本質瓶頸和尷尬處境。
就法規本身而言，既然L3把車和人共同列為駕駛的責任主體，那就必須清晰界定什么情況下行車安全應該由車（實質是車背后的企業）來負責，以及如何判定屬于這種情況。為此需要對車輛能力、行駛場景及責任劃分等做出詳盡、合理的規定，這對法規制定者、交通監管者和責任判定者來說是一項極具挑戰性的工作。
就汽車企業而言，必須有足夠的技術實力和自信，敢于承擔車負責駕駛時的相應責任，這同樣是很大的挑戰。即使法規對車企責任的要求暫時比較模糊，又或者其規定相對有利于車企，車企仍然需要審慎評估各種潛在的風險。例如一旦出現嚴重的安全事故，哪怕按照法規界定并不是車企的責任，也很可能會引發消費者的強烈不滿，使企業形象和銷量受損。
更重要的是，車企還必須面對一個最核心的問題：在諸多限制條件下，L3自動駕駛在成本受控的前提下實現產業化，究竟能為企業和用戶帶來怎樣的商業價值？這個問題才是L3是否值得量產的關鍵，其答案不會隨著法規的出臺而發生改變。也就是說，法規只決定L3產品可不可以量產，至于車企應不應該量產以及消費者會不會接受L3產品，那完全是另一回事。
正因如此，我們看到，在德國法規對L3放行之后，目前沒有多少車企選擇跟進。唯一搭載L3技術的奔馳產品也明確限定了車速等各種條件，這些限定無疑是企業確保安全、控制成本和改善體驗的應對策略。而在這些限定條件下，極少需要人接管的L3產品實際上與L4產品是非常接近的。
（4）對于自動駕駛商業價值的評價，主要應從三個方面考慮：一是行車更加安全，這是自動駕駛贏得消費者信賴的基礎。二是使用便捷、體驗良好，這是讓消費者接受自動駕駛的保障。三是成本可控，這是自動駕駛大規模普及從而產生更大價值的前提。說到底，這還是一個衡量性價比的問題。
建議車企按此審視L3產品的性價比，并根據相關情況的變化動態更新評估結論，再結合自身的發展定位和技術水平，確定L3產品是否開發及量產。筆者的看法是：隨著法規的逐步放開，在L4產品尚無全面產業化可行性的當下，那些致力于打造自動駕駛技術領先形象的企業，也可以將量產L3產品作為一個選項，但必須做好承擔法律、經濟、品牌等方面潛在風險的準備。否則，將資源投入到做好L2+產品和儲備L4技術上，應該是更為合理的選擇。
事實上，推進L2+和L4也將助推L3走向成熟。因為L2+做得越好，人在接管車輛駕駛時的感覺就越自然，這有助于優化L3的用戶體驗；L4做得越好，車自行駕駛的能力就越強，這有助于改善L3的安全性；此外，兩者都會積累相關數據和成本控制經驗，這也有助于提升L3的性價比。如果在此過程中，L3產品逐步具備了商業價值，同時L4由于法規等原因還不能全面普及，那車企屆時選擇量產L3產品也不遲；而如果只關注L3，卻忽視了L4的儲備，那車企即使能夠領先一時，但等到車路協同準備就緒，仍然會陷入落后于人的局面。
總體來說，車企是否開發及量產L3產品，必須慎重全面地評估法規細則及其可能的變化，各級自動駕駛技術的成熟度、應用成本、發展潛力，特別是L2+與L4之間的時間窗口期，最終基于各級自動駕駛的性價比來進行決策。
3.L4自動駕駛的發展
（1）如前所述，L4技術將是未來自動駕駛競爭的主戰場。從本質上看，自動駕駛只有實現由機器全面承接人的駕駛責任，才能徹底解放人，從而充分釋放出智能汽車的多元價值，引發汽車產業的真正革命。盡管這個目標不可能一蹴而就，且不可避免地會遇到種種困難，但這卻是必須要做的工作。如果車企現在不儲備和發展L4技術，那未來將毫無競爭力和主導權可言。
（2）L4技術的成熟必然要經歷一個循序漸進的過程。為了搶占智能汽車發展的戰略制高點，車企必須儲備L4技術，并將其在限定場景先應用起來，而且要盡可能用得充分。盡管限定場景下的L4產品嚴格來說并不是真正的L4自動駕駛，但這是通向全天候L4自動駕駛的必由之路。因為唯有如此，車企才能有效積累數據、不斷優化技術，在持續迭代中為最終大規模量產全天候的L4產品做好準備。與此同時，L4在限定場景下的應用會讓機器把車開得更好，這無疑會對L2+產品產生反哺作用，并將培育熟悉甚至喜歡自動駕駛產品的用戶群體。
具體來說，筆者認為L4自動駕駛的發展應遵循：先低速、后高速，先載物、后載人，先封閉場景、后開放場景，先有安全員、后遠程監控直至遠程脫困。當前，低速物流、高速公路及其他固定運行線路、園區等各種封閉區域、停車場所等，都是值得嘗試的場景。對于這些場景的選擇，既要看用戶實際使用的頻度和價值，更要看能否較好地規避責任風險和技術挑戰，從而讓高等級自動駕駛產品在確保安全和成本受控的前提下先局部運行起來。另外筆者覺得，成熟的L4產品可能不會也無需完全脫離遠程協助。在不必設置安全員之后，先期可以通過遠程監控來平穩過渡，后期則可以通過遠程脫困來解決“極端情況”和“長尾問題”。即當車輛在駕駛時遇到難解困境時，無需乘員接管，而是由相關企業的工程師在遠程干涉，指揮車輛重新進入到可正常行駛的狀態。這將極大地降低技術難度和應用成本，使L4產品能夠更快更好地落地。
（3）最后，全天候L4自動駕駛的大行其道有賴于車路協同的支撐。在這方面，一些相關企業總覺得要讓車和路實現有效協同極其困難且不受控，尤其糾結于面對大量投入，車和路哪方應該先行一步。對此筆者想特別強調，車路協同并非“先有雞還是先有蛋”的問題，而是必須車路互動、齊頭并進，共同推動這個從量變到質變的演進過程?；仡檪鹘y汽車的發展史，其實也是一個車與路互相推動的過程。因此，車企既不能由于左右不了路端智能化的進程而懷疑車路協同的可行性，也不能坐等智能道路實現后再開始行動，那樣一定會喪失先機，甚至后續會被智能道路“排斥”在外。事實上，我們并不需要一個立即就能全域覆蓋的L4運營環境，只要政府牽頭，不斷擴大適宜L4產品運行的特定道路和區域等場景，同時不斷優化完善相關的法規及基礎設施，L4自動駕駛技術就能實現快速的進步，并且其經濟價值也會得到超出預想的更快驗證。
目前中國正在加緊推進新基建，其中很多內容都與車路協同相關。車企應該秉持時不我待的心態，現在就積極參與其中：一是了解和影響路端智能化的標準和進程；二是提出車端對于路端的需求；三是基于路端未來的能力進行車端的技術開發和儲備。最終，在車路協同下更早更好實現L4自動駕駛的企業，將在智能汽車時代占據引領性的有利位置。
4.自動泊車技術的發展
在自動駕駛技術的應用過程中，泊車是至關重要的場景之一。當前很多車企都高度重視自動泊車功能，不乏成立專門團隊進行重點攻關，并積極投放量產產品的舉措。在這方面，筆者想分享以下觀點：
（1）在中國市場，企業應從戰略高度看待泊車場景。事實上，中國普遍局促的停車環境和購車群體新手相對較多的特點，使眾多中國消費者非?？粗刈詣硬窜嚬δ?，這就為車企開發自動泊車技術提供了強勁的需求和充分的數據。相比之下，由于停車難度和習慣的差異，像美國等國家的消費者就不太關注自動泊車功能，因此基于美國市場開發的汽車產品往往存在自動泊車功能的不足。對有志于深耕中國市場的車企來說，筆者認為這恰恰是一個良機。建議企業努力把自動泊車功能做得更好，這不僅可以直接增加產品的差異化優勢，而且也有助于自動駕駛技術的全面進步。
（2）當前自動泊車功能的開發呈現多種技術路線并行的局面，各家車企的定義和標準也不盡相同，這在一定程度上造成了某種混淆。在筆者看來，自動泊車技術可以套用自動駕駛的分級標準：如果車輛只是為駕駛員提供倒車影像、行駛軌跡線等輔助功能，就是L2級的自動泊車；如果車輛可以完成泊車入位的基本操控，但遇到問題時仍需人來接管，就是L3級的自動泊車；而如果車輛可以完全自主地尋位泊車，人甚至可以直接下車離開，那就是L4級的自動泊車（也即封閉場景下的L4級自動駕駛）。而不同級別自動泊車技術的性價比博弈，也與前面有關自動駕駛的分析類似。顯然，自動泊車技術會逐漸向高等級方向演進。特別是L4級自動泊車無疑會給用戶帶來巨大的便利，并節省可觀的時間成本，因此將是消費者愿意買單的一個剛性需求點。不過，自動泊車同樣需要一個漸進的過程。就現階段來說，各種自動泊車技術都很重要，不僅可以增加產品的智能化賣點，而且可以分別為L2、L3、L4各級自動駕駛提供重要的積累。
（3）需要指出的是，泊車是L4自動駕駛相對容易落地的關鍵場景之一，而且對于實踐車路協同路線具有重要意義。事實上，只要停車場提供足夠的網聯化支持，車輛實現L4級自動泊車（只需低速和固定線路）并非難事，并可產生較大的經濟價值。為此，筆者建議汽車企業、相關科技公司和商貿物產運營公司等以此為切入點展開合作，以停車的高度便捷吸引彼此重疊的用戶群體，使高等級自動泊車功能逐漸成為車輛和停車場共同的“標配”，進而探索出相關主體相向而行、攜手推進車路協同的創新之路。
（4）從技術研發的角度來看，目前不少車企都建立了兩個團隊，分別負責自動駕駛和自動泊車的開發。相應的，在汽車產品上也有兩個控制模塊，分別對應自動駕駛和自動泊車功能。不過筆者認為，行泊一體化是大勢所趨。因為從汽車智能駕駛的角度來說，兩種技術并無本質差別；從降低技術成本和復雜度的角度來說，兩個模塊也應合二為一；而從經驗積累、技術互通以及用戶體驗一致性的角度來說，就更應該構建一體化的開發團隊和控制模塊了。
5.自動駕駛技術的主導權
在自動駕駛領域有多種不同的參與主體，主要包括整車企業、各級各類供應商以及提供解決方案和算法服務等的科技公司。對于未來自動駕駛應由哪類主體主導，業界特別是相關參與主體的看法并不一致。就當前的情況看，不少車企為了加快自動駕駛產品的量產速度，往往直接采用供應商提供的技術功能包，如L2輔助駕駛、自動泊車功能等。應該說，這種策略從節省時間、搶占市場的需求出發有其合理性。不過展望未來，筆者認為自動駕駛還是應該由整車企業主導。
一方面，車企是用戶需求的直接接觸者和滿足者，如果車企不主導自動駕駛的開發，其產品的用戶體驗是很難做到位的。在筆者看來，這正是目前很多自動駕駛產品的表現不盡如人意的根本原因所在。另一方面，供應商提供的這些技術功能包相當于黑盒子（供應商設計開發，車企只提出需求和邊界，不了解其內部結構和原理），車企無法對其進行解耦和二次開發，這樣既不能基于車輛使用數據對相關技術持續迭代完善，也不能重新組合不同功能以形成新的服務。對于相對簡單的L2產品來說，這種“拿來主義”的功能包模式問題還不大，但是越往后發展，其短板就會越發明顯，直至最終難以為繼。因此，車企現在就應布局和培育自動駕駛的主導能力，特別是將關鍵的黑盒子逐步變為灰盒子（車企和供應商聯合設計開發，共同掌握核心技術）乃至白盒子（車企自主設計開發、完全掌握核心技術，供應商只需按車企提供的方案進行批量生產）的能力。而認識到這一趨勢的供應商企業，也應主動“打開”黑盒子，謀求與車企共同提升相關技術的用戶體驗，并實現多種功能的優化組合，以創造更大的價值。
當然，車企主導自動駕駛并不意味著自行研發所有的關鍵技術，也不是要事事親力親為。事實上，隨著自動駕駛技術的日趨復雜，這是不可能做到的。理想的圖景應該是：整車企業與相關供應商、科技公司建立起真正互利互信的戰略伙伴關系，有效分工、通力協作、聯合開發，一起推動自動駕駛技術的進步。在此過程中，車企的主導權主要體現在對用戶體驗的全盤把握以及由此對自動駕駛產品方案的系統設計上。同時自動駕駛作為核心的智能化功能之一，并不是一次性開發的技術，而是要在整個產品全生命周期內不斷迭代，以實現越用越好。為此車企必須管理好相關的數據，并以開放的心態，在需要的范圍內，與供應商、科技公司伙伴分享，使其能夠有效助力自動駕駛產品的持續完善。
四、汽車企業自動駕駛發展策略建議
1.車企發展自動駕駛的總體戰略
下面從整車企業的角度，談談自動駕駛技術應如何發展。根據前述分析，筆者認為，當前汽車企業發展自動駕駛應重點加快和優化L2+量產產品的開發，同時進行L4技術的布局與儲備。為此，筆者從根本目標、關鍵要素、核心技術、內部支撐能力以及外部資源組合五個維度，提出了近期汽車企業發展自動駕駛的總體戰略。
第一，根本目標。L2+的根本目標是做好產品體驗并有效控制成本；而L4的根本目標是在未來5年內，領先于其他車企，率先實現L4產品的落地，同時也要做好產品體驗。
第二，關鍵要素。自動駕駛產品體驗的關鍵是算法優化和數據積累，這兩者可以有效形成技術壁壘。為此，車企應貫穿L2+和L4，在算法優化和數據積累上進行長期持續的高投入。事實上，這兩個關鍵要素一旦積累到一定程度，后期將很容易實現技術升級。
第三，核心技術。在L2+方面，車企需要自行掌握的核心技術主要包括感知融合算法、決策算法以及線控技術等；而在L4方面，車企需要在掌握L2+軟硬件基礎技術的同時，進一步掌握“軟件定義汽車”的相關核心技術，包括構建新的軟件架構和實現軟硬解耦等。
第四，內部支撐能力。從組織架構的角度看，建議車企同時建立L2+和L4兩個自動駕駛團隊，并做好開發資源的共享和統籌管理。從開發方法的角度看，傳統汽車的軟硬件高度耦合，主要零部件均由T1（一級）供應商提供；而自動駕駛的智能汽車將在軟硬件解耦的基礎上，實現軟件調用硬件和定義汽車，為此車企必須建立相關的軟件能力。
第五，外部資源組合。由于汽車企業并不擁有發展智能汽車所需的全部能力和資源，因此必須融入其他產業的部分能力和資源，形成邊界不斷擴展的智能汽車技術開發生態。在此前景下，車企必須探索涵蓋傳統T1供應商、ICT公司、地圖提供商以及地方政府等不同主體的創新商業模式，以充分組合外部資源，有效開發自動駕駛產品。對于L2+而言，車企需要與攝像頭、毫米波/激光雷達等傳感器的T1供應商以及提供計算芯片的ICT公司進行合作；對于L4而言，車企還需要與提供5G-V2X、高精地圖的ICT公司和地圖提供商等進行合作，并與地方政府合作，以便進行L4產品的場景化示范運營。
總體而言，做好L2+的關鍵在于傳感器和芯片技術；而L4水平的高低主要取決于車企對于整車架構及“軟件定義汽車”能力的掌控程度。
此外，在發展自動駕駛的過程中，車企的L2+與L4兩個團隊之間不能相互割裂，而應充分互動：一方面，在開發L2+產品時要充分考慮為L4產品做好技術儲備和基礎支撐，自主掌握車端必備的相關核心技術；另一方面，開發L4技術也要反哺L2+，通過特定場景的優先落地，提升L2+產品的體驗。
2.L2+自動駕駛產品的量產策略
當前各家車企對于L2+產品的定義和宣傳各不相同，為了在同一標準下討論相關問題，筆者將L2+劃分為L2.0、L2.5和L2.9三個有代表性的發展狀態，并從功能出發給出了明確定義。其中，L2.0產品只能進行單一的橫向或縱向控制，如ACC（自適應導航）、AEB（自動剎車輔助）、LDP（車道偏離預防）和LKA（車道保持輔助）等功能；L2.0-L2.5產品能進行簡單的“橫向+縱向”組合控制，如LCC（車道居中輔助）、TJA（交通擁堵輔助）、ICA（集成式巡航輔助）和HWA（高速公路輔助）等功能；L2.5產品能進行復雜的“橫向+縱向”組合控制，典型的高頻功能有TJP（交通擁堵領航）、HWP（高速公路巡航）和AVP（自動代客泊車）等；而L2.9產品則無限接近于L3，只是仍然要求駕駛員時刻注意路況，確保人對車輛絕對控制的責任。
簡言之，L2.0實現了輔助駕駛的基本功能；L2.9在功能上與L3基本等同，只不過責任劃分與L3有別，仍然只歸屬于人；而L2.5則介于L2.0與L2.9之間。至于L2+的具體劃分實際上無需過分苛求精細，這更多是為了方便區分和評估，關鍵還是要看產品的實際能力和用戶的最終體驗。不過有一點毋庸置疑，那就是從L2.0到L2.9，是一個技術含量不斷提升，產品性能不斷改善，同時成本也不斷提高的發展過程。
從產品性能的角度來看，出行效率將越來越高，但出行安全的風險也將越來越高，需要技術進步來確保行車安全。
從產品體驗的角度來看，駕駛輔助程度和操控便捷程度將越來越高，但用戶信任度可能由于車輛接管功能的增多而有所下降，這同樣需要可靠的技術來加以改善。
從技術含量與產品成本的角度來看，L2.0已經比較成熟，且成本可控；L2.5以上則不同，除了繼續采用攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷達外，是否使用激光雷達也是一個決策的關鍵點。實際上，這是一個高成本的高技術方案與低成本的低技術方案之間的博弈，企業的技術決策在很大程度上取決于用戶對L2+以及后續產品的性能和體驗是否有更高的要求。同時，引入高精地圖替代高成本的激光雷達也是一個可供考慮的方案。此外，企業在人工智能算法等方面的能力差異會直接導致相似硬件方案產生不同的應用體驗，因此也是車企必須傾力研發的重點領域之一。
從開發模式的角度來看，對于L2.0的產品，車企可以直接選擇T1供應商提供的功能套件，以快速進行量產；對于L2.5以上的產品，車企在采用T1供應商提供的傳感器、芯片等系統硬件的同時，應把開發重點放在自主掌握相關的核心算法上；而在開發L2.9產品時，筆者建議車企應形成自主定義傳感器和芯片的能力，并在掌握感知融合算法上下足功夫。
綜上所述，對于L2+產品，車企需要逐漸把各項黑盒子技術轉變為灰盒子技術乃至白盒子技術。唯有如此，車企才能擺脫對供應商提供的自動駕駛功能包的依賴，能夠進行深度的自主開發，并實現對軟硬件的拆分及對供應鏈的重組，從而逐步形成自己的核心技術和資源組合能力。也唯有如此，車企才能在L2+產品上不斷迭代進步，有效改善體驗和控制成本。此外，為了確保產品具有獨特的競爭力，各家車企都應在內部建立起統一的評價標準，以便與競品進行科學的對比分析，并基于此實施差異化的開發策略。
在這個過程中，車企應著力構建自動駕駛共性技術的核心能力，包括但不限于硬件定義能力、軟硬件集成能力、算法調校能力、體驗評價能力（團隊）以及技術驗收能力（標準）等。這些核心能力的形成雖然需要較大的前期投入，但將使企業在實現L2+產品特色功能落地的同時，獲得向更高等級的L4產品邁進的核心能力儲備，從而讓企業持續受益。
3.L4自動駕駛的開發策略
如前所述，L4將是未來自動駕駛較量的焦點所在，并且只有通過車路協同才能實現大規模落地。盡管發展L4自動駕駛，初期投入巨大，同時距離規?；慨a還需要相對較長的時間，但是車企現在就要著手進行面向車路協同的L4布局。因為這種布局本身，對于企業積累核心技術和能力、提升高端品牌形象以及探索未來商業模式，都具有重大的商業價值和深遠的戰略意義。
由此，企業努力的目標應該是：以L2+的車疊加I4（智慧道路等級，可理解為能夠支撐L4的信息化道路）的“路”，即可實現L4的自動駕駛。為實現該目標，車企除了掌握L2+產品所需的車端感知、決策和執行等核心技術之外，還必須具備“車-路-網-云-圖”協同的感知、決策和執行能力。同時，車企既要努力構建起車輛與外界的通信能力，以打通車端與路端、云端等的互聯互通；也要轉變基于硬件的思維方式，加快培育架構定義、算法開發、體驗優化等面向軟件的新能力，并在數據采集、傳輸、分析、處理、應用以及云端運營管理、OTA（空中下載）等方面加大投入，以真正適應“軟件定義汽車”的發展趨勢。
總體來說，筆者認為，車企對于L4自動駕駛的開發應采取“打通現在、儲備未來”的長期發展策略。其中，“打通現在”是指通過研發和儲備L4車路協同技術來有效反哺L2+量產產品。具體應從兩個方面予以落實：一方面，要將V2X技術與L2+技術有效組合起來，以便在相同性能下實現系統成本由車端向路端的轉移，或者在相同成本下實現更高級別的自動駕駛；另一方面，要加大力度推動L4技術在特定場景內的快速應用，以積累更多的數據，為更廣范圍的技術落地打好基礎。在筆者看來，車路協同下L4逐步擴展應用的方案可能會比單車智能下L3在全域應用的方案更快落地?！皟湮磥怼眲t是指車企要積極參與智慧城市的建設。即從城市生態構建和資源連接的角度出發，推動智能汽車與智能交通、智慧城市和智慧能源的融合一體化發展，為L4在更多場景的落地，探索相應的商業模式。
具體來說，車企可分階段推進L4產品的布局與落地。近期，要積極推進重點場景的測試，包括園區等封閉場景，以及高速公路、部分城市區域和停車場等半封閉場景；中期，要加快推進示范應用，例如以小批量量產的方式，在城市開放區域進行規?；痉?，包括Robotaxi（自動駕駛出租車）等商業模式；遠期，基于技術的持續積累和基礎設施的持續完善，實現L4自動駕駛產品的應用場景不斷增加、示范區域不斷擴大，直至最終走向成熟并實現大規模量產。
在此過程中，車企應通過產品研發與示范應用并進的方式，隨時驗證各項技術，并將部分已成熟的技術在L2+上進行量產，以加快階段性技術成果的產業化轉化步伐。這也就是所謂的“沿途下蛋”策略，即車企在驗證技術和培育能力的同時，不斷創造價值，以此分擔研發投入并形成所需的軟硬件核心能力。
4.車企自動駕駛團隊配置與能力建設
如前所述，L2+和L4的技術內涵、開發目標與重點均不相同，車企應分別建立專門的團隊負責相關開發任務。不過兩個團隊不宜割裂設置，否則將導致嚴重的資源浪費，且無法發揮彼此支撐和拉動的作用。更進一步來說，自動駕駛的開發不是孤立的，而是必須面向智能汽車的全新屬性，形成“軟件定義汽車”的全新開發能力，并摸索出全新的產品開發方法。為此，筆者就車企自動駕駛團隊的組織設置與能力建設，提出以下建議。
首先，車企應建立智能網聯開發中心，即軟件中心，整合統籌智能網聯相關技術開發的共性能力和資源，統一負責自動駕駛、智能座艙和整車控制等的協同開發。在中心層面上，要實現數據、算法和開發方法等的集中管理，并從理念、管理和資源等角度對各個開發團隊提供支持。
其次，在自動駕駛方面，應分別設立L2+與L4兩個團隊。每個團隊擁有各自不同的工作目標、任務邊界和相對獨立的開發方法，但是兩個團隊之間要盡可能實現資源共享，包括大部分能力的通用、試驗設備的共享以及供應商體系的統一，從而確保L2+的量產開發能有效支撐L4的發展，而L4的開發儲備能很好地拉動L2+的進步。在兩個團隊之下，應建立起若干個軟硬件開發小組。他們基于相同的理念、能力和資源，來開發具體的關鍵軟硬件及功能模塊。這些小組的能力匯總起來，不僅可以完成L2+和L4的開發任務，還可以有效支撐整個智能網聯開發中心相關產品的技術開發工作。
最后，筆者想強調的是，自動駕駛技術的開發是一個全新領域，車企必須加大力度進行相關能力的培育和儲備，這項工作越早集中資源做起來就越好。僅僅為了快速推出相關產品，在分散的項目團隊里構建部分能力，是無法形成規?；б娴?，也達不到有效積累的目的，最終恐怕很難實現自動駕駛技術從量變到質變的突破。
五、自動駕駛汽車未來發展展望
總體來看，自動駕駛技術的發展可劃分為三個不同的階段：1.0階段的特征是“有產品就行”。車企可以依靠供應商提供的功能套件，快速實現L2.0產品的量產，這個階段已經接近尾聲了。2.0階段的特征是“從有到好”，未來5-8年行業將處于這一階段。此時，車企一要有目的、有計劃地把L2+產品做足，打造出自己的產品特色和極致體驗，并為更高級別的自動駕駛提供車端技術支撐；二要積極儲備車路協同技術，主動參與智慧城市建設，開發及儲備L4的自動駕駛產品，并推動該技術在多場景下的示范運營和限定區域內的市場化推廣。3.0階段的特征則是“顛覆性改變”，即L4開始進入量產普及的階段。到那個時候，“軟件定義汽車”將成為現實，車路協同的自動駕駛產品，將實現廣泛區域內的低成本商業運營，出行服務增值將成為車企的主要利潤來源之一。
應該說，2.0階段是發展自動駕駛的關鍵期和分水嶺。只有做好2.0階段的車企，才能有效抓住3.0階段的戰略機遇，并有望最終脫穎而出。為此，中國車企應摒棄1.0階段“拿來主義”的跟隨戰略，系統清晰地制定2.0階段的發展規劃，采取“邊量產、邊儲備”的創新戰略，切實打造好L2+產品亮點，同時全力開發和儲備基于車路協同的L4自動駕駛產品，使自動駕駛真正成為自身產品的核心競爭力，進而贏得智能汽車的終極較量。
