实现规模化营收考验产业链 自动驾驶离真正落地还有多远？实现规模化营收考验产业链 自动驾驶离真正落地还有多远？
当前，随着技术的快速发展，自动驾驶产业链正在上演“全民狂欢”，整车企业、零部件供应商、科技公司甚至移动出行服务商开展自动驾驶布局的消息层出不穷。在整个产业链因AI等技术的融合迎来变革之际，自动驾驶在出行领域如何落地及其商业化时间表成为新的焦点话题。
技术风险有待逐步解决
无人驾驶的真正实现仍需很长时间，对此业内已经基本形成共识，因此目前瞄准自动驾驶落地的研发多集中在封闭园区、固定路线的场景应用上，比如物流园区的无人配送、城市场景中的清洁车、园区接送车、观光车等。
在资本的加持下，类似相对简单的自动驾驶方案研发进度较快。不过，由于产业链较长、涉及众多硬件与软件技术，即便这条发展路线也充满挑战。
云启资本执行董事陈昱表示，自动驾驶是相对比较复杂的技术，最大的风险就是技术风险。“能不能把产品做出来？产品又能否满足公众对自动驾驶技术水平的期望？可能自动驾驶现在可以处理98％、99％的情况，但还有1％的可能会出现问题。”他说。
高级别自动驾驶必备的高精度地图就面临着很大的技术难点。对自动驾驶汽车来说，精准、快速地感知路况非常重要。在初创企业宽凳科技联合创始人兼CTO冯汉平看来，在复杂的路况下，实现高精度地图的高精度生产是图商面临的一大挑战。
“自动驾驶正逐步演进，没有百分之百完备的技术，是一个让故障率趋近于零的过程。”诗航智能CTO刘振宇认为，从产业角度来讲，自动驾驶产业是“一荣俱荣，一损俱损”。特斯拉车辆的Autopilot发生故障并导致事故后，终端消费者对自动驾驶自然心生疑虑。因此，自动驾驶需要产业链整体协作，共同减少技术上的风险。
此外，高成本一直是挡在自动驾驶落地前面的一道关卡。其中，激光雷达等传感器目前成本高昂，是亟待解决的挑战。Roadstar.ai的联合创始人兼CTO衡量还举例说：“与美国的出租车司机相比，中国同行的人工成本只有其三分之一甚至更低。这意味着，我们必须要把无人驾驶系统做到更低的成本，才能替代人类驾驶员。”
落地的标志应是规模化应用
“简单来说，自动驾驶商业化的题中应有之义包括实现规模化营收。比如，有数十辆车某款自动驾驶汽车进入前端市场或者有数千辆规模的自动驾驶车队提供服务，这就是商业化落地的体现。”陈昱说。
当初创业务变成被市场所接受的生意时，我们可以认为这一自动驾驶技术的商业化得到了验证。虽然无人驾驶的口号喊得比较响，但真正的规模化量产和应收仍是空白。应该说，美国处在自动驾驶商业化的“前夜”。近期，谷歌已向汽车厂商定制了两万辆汽车，准备大规模推进自动驾驶的商业化。
刘振宇表示，自动驾驶落地不是一家或者两家公司能够完成的事情，一定是产业链上所有的企业具备了向自动驾驶提供相应部件和方案的能力。“中国的优势是有一条全产业链，可以提供原始物料，拥有一级供应商，二级供应商，再到整车企业，最后到出行服务商。当这个链条具备自动驾驶商业化的能力后，我们就会追求更高水准的商业化。”
特定场景下的应用成为可能
我国在电动汽车规模上的领先优势为自动驾驶落地提供了良好的条件。在电力消耗、线控融合、空间需求方面，电动汽车的发展为自动驾驶方案提早落地提供很好的基础。同时，业内普遍认为，自动驾驶的商业化落地有望较早出现在共享出行领域，可有效改善困扰分时租赁的核心痛点问题。
无人驾驶落地前，大家会发现用户体验和运营效率成反比，C端用户体验越好，则运营成本越高。用户都想要的肯定是随借随还，这会令运营企业端的成本变得非常高，很难实现盈利。自动驾驶技术可很好地解决这一痛点，自动驾驶共享出行的结构化市场空间非常大。
当前，L1、L2自动驾驶技术已实现商业化，并且应用情况良好。但更高级别的自动驾驶何时才能实现量产？众多业内人士给出了预估的时间表。
北极光创投投资副总裁赵小松认为，在某些地区、某些特定场景下，主要依靠自动驾驶的运营车辆有可能在未来三年左右大规模出现。
刘振宇给出了类似的看法：“在半封闭或固定场景下，实现L4自动驾驶技术商业化的时间会是2020～2021年。其中的一个标志性事件就是，在2020年东京举办奥运会时，我们应该就能看到更多的无人驾驶车辆出现了。”
陈昱表示，预计到2021年前后就能看到一些应用高级别自动驾驶技术车辆的出现，而可以真正达到规模化营收的自动驾驶车辆将在2025年前后投放市场。
伟世通全球AI、AR技术总负责人Vijay Nadkarni指出，随着自动驾驶大数据的积累，预计L4自动驾驶技术将在3～4年后开始实现商业化。
