自动驾驶赛道升温，李彦宏预言L4比L3更快商用或成真热传聚热

　　作者：龚进辉
　　在2022世界人工智能（AI）大会开幕式上，“AI先生”李彦宏在视频演讲中表示，AI商业应用进展最明显的是自动驾驶领域，百度萝卜快跑今年7月累计订单量超过100万单，运营范围遍及北京、上海等10多个城市。同时，他大胆预言，L2后率先进入商用的可能是L4，而不是L3。
　　在李彦宏看来，L2和L4的事故责任界定都很清楚，L2出事责任在司机，L4责任界定也很清楚，没有司机了，运营商要对事故负责。而L3要求司机在需要时进行接管，导致难以界定事故责任，所以普及可能需要更长时间。此言一出，顿时引起不小的争议，有人表示认同，也有人持质疑态度。
　　质疑李彦宏的人普遍认为，自动驾驶与安全息息相关，理应慎之又慎，加上现有政策法规尚未跟上发展形势，从L2到L3再到L4这种渐进式探索更符合实际。李彦宏推崇的跨越式路线未免过于激进，并非自动驾驶商业化的最佳路径。那么问题来了，事实果真如此吗？我看未必！
　　L4比L3更快商用或成真
　　一直以来，自动驾驶等级划分混乱，多家主流车企为增加产品吸引力，在介绍车辆自动驾驶技术时往往采用L2。5、L2。9等“L2”的说法，让消费者傻傻分不清楚。去年8月，《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准的发布，彻底终结这一乱象，按照新国标，驾驶自动化可以分为L0L5共6个级别。
　　其中，L2为组合驾驶辅助，L3为有条件自动驾驶，L4为高度自动驾驶。而围绕自动驾驶的演进，一直存在两大泾渭分明的流派：一是走渐进式路线，以传统主机厂和造车新势力为主，从相对基础、难度较低的辅助驾驶入手，逐步实现L1L2L2的辅助驾驶功能。这些玩家以出行场景为驱动力，可以在乘用车上搜集大量驾驶数据，在应用中不断完善感知、控制方面的算法。
　　二是走跨越式路线，典型代表是百度、谷歌等互联网大厂和自动驾驶初创公司，从L4级切入研发自动驾驶技术，该路线优势在于算法研发一步到位，不用经历从低级到高级自动驾驶算法和硬件上的转型。目前，国内大部分只实现L2级，实现L3级功能的只是少数，下一步到底是L3还是L4，成为两大路线争论的焦点。
　　据悉，L3、L4级车辆都应具有人工驾驶模式和相应装置，并配备驾驶员，二者主要区别在于自动程度，前者要求驾驶员在必要时随时接管车辆，后者无需驾驶员介入也能让车辆处于安全驾驶的状态。在我看来，渐进式路线与跨越式路线之争，本质上是自动驾驶商业化的两种可能。
　　从理论来讲，L2普及后，接下来通往L3或L4都行得通，但谁的进程推进更快，主要取决于技术成熟度、责任界定、政策法规、运营成本等多种因素。
　　技术成熟度方面，自动驾驶技术直接关乎安全，而且L4对技术的要求比L3更高，再怎么重视也不为过。去年已有部分厂商实现L3级量产，相关车型具备L3功能，但受限于法规要求无法完全使用。而百度Apollo、谷歌Waymo更进一步，均已实现L4，集度ROBO01的L4级自动驾驶能力正是基于百度Apollo的L4级系统打造。
　　责任界定方面，L4通常被认定为限定区域内的无人驾驶，一旦发生交通事故，责任界定再清楚不过，正如李彦宏所言，运营商是第一责任人。而L3在责任界定时却存在模糊空间，到底什么时候才算必要时？由于现实道路路况复杂，驾驶员对于L3存在过度信赖和完全不信赖两极分化的心态，过度信赖L3容易导致发生交通事故，完全不信赖则让L3毫无意义。
　　政策法规方面，8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》正式实施，这是国内首部L3级法规，一大亮点在于首次明确认定事故责任。但问题在于，深圳拥有特区立法权，其他地方想要效仿比较困难。而国务院印发的《新能源汽车产业发展规划（20212035）》则鼓励L4发展，提出到2025年L4汽车实现限定区域和特定场景商业化应用，到2035年L4汽车实现规模化应用。
　　运营成本方面，主机厂力推L2到L3，自动驾驶硬件成本降低固然是一大利好，但由于整车成本基本确定且单车成本无法降低，导致L3运营成本居高不下；而L4主要由互联网大厂来推动，且主要应用于运营场景，它们是降成本的能手。以百度为例，百度无人车ApolloRT6成本仅为25万元，是上一代的近一半。
　　不难看出，互联网大厂在技术层面领先主机厂，L4责任界定完胜L3，加上运营成本一降再降。综合来看，L4具备的商用条件优于L3，一旦国家在自动驾驶法规和法律框架发布方面进一步完善，李彦宏的预言或成真，L4比L3更快商用普及，而持续发力的百度将成为受益者。
　　自动驾驶商业化提速
　　目前，渐进式路线、跨越式路线齐头并进，促使自动驾驶商业化提速，原先畅想十几年后才能实现的美好愿景，可能在近几年就能变成现实。对于身处这场伟大变革的所有玩家来说，当务之急是共同做大市场，而不是陷入你争我夺的竞争。
　　根据场景开放程度、行驶速度（以20kmh为界限划分）和装载对象，自动驾驶应用可以划分为开放与封闭、高速与低速、载人与载物等多个维度。不同汽车类型和场景下，自动驾驶商业化进程不尽相同。比如，封闭场景中的货运车辆容易实现自动驾驶商业化，Robotaxi（自动驾驶出租车）近年来也逐渐流行开来。
　　作为全球最大的自动驾驶出行服务商，百度最有发言权，萝卜快跑在10多个落地城市已完成超过100万订单量，随着RT6的到来，Robotaxi大规模商业化将迎来曙光。百度之所以发力Robotaxi，一方面它拥有巨大的经济效益，《中国自动驾驶市场与未来出行市场展望》报告指出，到2030年中国共享出行总市场规模将达到2。25万亿元，其中Robotaxi规模有望达到1。3万亿元。
　　另一方面Robotaxi将产生不可估量的社会效益。当前，出租车和网约车的成本主要包括三部分：司机成本、车辆折旧和日常运营成本（包括加油充电、保养清洁、保险）。其中，司机占传统打车服务成本的约80，而无司机的Robotaxi有望把打车成本降到现有出租车的一半，让用户享受更便捷、个性化的出行服务。不仅如此，无人驾驶比人类驾驶更加安全，出行更安心，出行效率也大幅提升。
　　事实上，Robotaxi只是百度Apollo三大商业模式之一，赋能主机厂、造车是李彦宏为它摸索出的另外两大生意经。越来越多的主机厂意识到，从零开始做自动驾驶研发，既不经济又不高效，且没有竞争力，与百度Apollo合作无疑是明智选择。后者为主机厂提供乐高式汽车智能化解决方案，包括“智驾、智舱、智图、智云”四大系列产品，帮助车企快速搭建自动驾驶能力。
　　简单来说，主机厂与百度Apollo合作，可以把原本需要至少7年才能完成的自动驾驶研发周期缩短至6个月。同时，智驾提供覆盖泊车域、高速行车域、城市行车
　　域的解决方案，深受车企欢迎。基于此，百度Apollo的朋友圈不断壮大，目前合作的国内外主流车厂有30多家。
　　百度资深副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇认为，当前自动驾驶商业化的竞争焦点，已从过去智能座舱的竞争，发展到以ADAS（先进辅助驾驶系统）全域辅助驾驶量产落地的竞争为核心。而坚持技术挂帅和产业化驱动的百度Apollo无疑走在行业前列，随着三大商业化路径日益清晰，不仅勾勒出百度Apollo未来巨大的发展潜力，也为百度带来更广阔的想象空间。
　　自动驾驶法规亟待完善
　　“自动驾驶正成为智能汽车竞争的焦点，未来35年，将是全球汽车智能化竞争的关键窗口期，到2030年，没有自动驾驶能力的电动汽车将完全失去竞争力。”李震宇说道。这并非危言耸听或制造焦虑，而是一针见血地点出要害：自动驾驶已成为汽车产业重要驱动力，所有玩家必须全力以赴。
　　在自动驾驶产业链中，上游是供应商，包括一级供应商、传感器、芯片和高精地图，中游是全套解决方案供应商，包括互联网大厂和自动驾驶初创公司，下游是主机厂，包括传统主机厂和造车新势力，再往下是面向用户的出行平台和货运平台。近年来，汽车行业的竞争格局发生转变，合作已逐渐成为贯穿整个汽车生态的常态。
　　一个明显的趋势是，互联网大厂和自动驾驶初创公司进入自动驾驶供应链，成为主机厂的0。5级供应商，拥有芯片、软件和算法上的优势。我认为，对于它们来说，不仅要重视产业合作，也要深谙打铁仍需自身硬的道理，尽可能为自动驾驶的普及和商业化扫除障碍。
　　以百度为例，它从技术、安全、成本等多个层面发力，为自动驾驶商业化做好充足准备。技术方面，百度在AI领域摸爬滚打近10年，累计研发投入超过1000亿元，这种压强式、马拉松式的投入，得以在AI各个层面都积淀领先的自研技术。同时，百度拥有丰富、全面的路测数据，百度Apollo测试车队规模已达500辆级别，在全球近30个城市开放道路测试，实际路测里程超过3200万公里。
　　安全方面，安全是自动驾驶的底线，也是公众对智能汽车发展的最大顾虑。百度Apollo自动驾驶系统在设计之初，就从整车、自动驾驶系统、系统软硬件等各个层级提出一整套安全需求，并在不同场景下对硬件、软件、系统集成、整车等进行不同层面的测试，以此验证自动驾驶系统是否满足安全需求。
　　成本方面，如果一辆投入运营的无人车造价动辄上百万，不仅不利于企业大规模推广应用，也让消费者承受高昂的出行成本。得益于自动驾驶硬件成本和整车成本下降，加上发挥中国制造优势，百度把自动驾驶汽车的成本降到只有原来的110，相当于一辆普通新能源车的价格，而且安全和质量标准并未降低。
　　尽管如此，我国自动驾驶商业化仍面临多重挑战，一大掣肘便是相关法律的滞后。纵观全球，德国拥有世界上第一部规制无人驾驶车辆的法律，美国、日本也出台一系列政策法规。反观我国，只有深圳率先对L3级以上自动驾驶进行立法，国家层面关于自动驾驶的立法实践尚未出台。
　　据我观察，我国对自动驾驶政策推进靠前的城市有北京、深圳、广州、武汉、重庆等，并且各个城市的主机厂、出行平台均与自动驾驶初创公司组成“铁三角”，以推动自动驾驶的商业化落地。但更多城市没有开放，政策应该加大对自动驾驶车辆甚至完全无人驾驶车辆上路的支持，才能促进自动驾驶标准化、规模化落地。
　　因此，你会看到，李彦宏在坦承无人车普及仍面临“四不一难”问题的同时，呼吁持续推动制度创新，进一步突破政策瓶颈。“只有这样，才能实现AI和实体经济的双向奔赴，才能推动社会的巨大进步。”可以预见的是，自动驾驶政策法规的出台只是时间问题，届时包括百度在内的所有玩家都将迎来重大利好。