张书琛

自动驾驶企业向完全无人驾驶发起一次次挑战的同时，也要低头捡起六便士。

早在2004年，美国国防高级研究计划局组织了全世界第一次无人驾驶挑战赛，无人驾驶汽车就逐渐进入公众视野。多年来，这一领域吸引了世界最聪明的技术人员，吞金无数，商业化进程从乐观到绝望再三反复，终于看到了落地的曙光。

攻入自动驾驶领域的企业最初的步骤都是组建车队，通过路测缓慢推进技术迭代。2012年谷歌旗下自动驾驶子公司Waymo才刚获得全美第一张自动驾驶测试牌照。但直到2017年，Waymo和通用集团旗下的Cruise相继在美国特定区域投放自动驾驶出租车（Robotaxi）服务后，无人驾驶车业务才找到了真正的盈利路径。

如果按自动驾驶的级别分类，无人驾驶软件公司的商业化路径分两类，一类就是上述的Robotaxi，直接从L4级起步，由网约车市场切入，替代人类驾驶员;另一类则以L2～L3级别自动驾驶技术为主，主张系统先上车，后逐步迭代至L4级别，特斯拉为其中代表。

据美国自动机工程师学会标准，汽车自动驾驶共分为L0～L5六个级别，L3及以下是辅助自动驾驶，以上则为自动驾驶。行业普遍认为，实现L5级别的全场景、全天候无人驾驶太过艰难，L4因此成为行业“圣杯”。

国内L4级自动驾驶独角兽小马智行、文远知行于2019年在广州开展Robotaxi试用服务;随后百度、滴滴及初创企业AutoX也先后跟进。

Robotaxi的前景也一度支撑起自动驾驶初创企业的估值。一般来说，出行平台司机端成本基本都在70%以上，以市场占有率一度超八成的滴滴为例，其2021年年报显示，乘客支付一笔10元净车费（不含税等其他费用），其中有7.5元用于支付司机酬劳，加上1元司机补贴，合计司机侧成本占订单额的85%左右。

如果这一商业模式成立，在需求端，Robotaxi可以让网约车平台有更多的补贴空间，形成价格优势;自动驾驶企业也可以借助网约车的规模化分摊高昂的研发费用。

然而其商业化的落地远没有这么简单。在商业上，受政策限制，运营区域限制颇多，算上在车的安全员和远程的协助员、操控员，实际成本并没有降低;技术上，想要实现真正的无人驾驶需要投入的路测量指数级增加，但受场景限制，Robotaxi的新数据能提供的边际效应大打折扣。甚至有业内人士预计“5到10年后，Robotaxi才有可能在中国市场普及”。

无人驾驶出租车模式进展缓慢，商业落地更普及的L2级包括L2+级辅助驾驶技术在资本退潮期受到青睐。

L4级自动驾驶企业尝试转型商用车

从去年开始，席卷互联网赛道的资本寒冬亦降临在一度火热的自动驾驶领域，逼得自动驾驶初创企业们不得不调整重心。

国内大部分曾专注L4级别自动驾驶技术的初创企业，都选择在疫情后转而押注L2级别技术，以期“两条腿走路”，减轻成本压力。

文远知行在2020年末就曾接受宇通客车投资，并在Robotaxi业务外，开始涉足无人巴士等商用车领域，被业内视为战略转型。今年5月，文远知行又接受头部汽车零部件供应商博世投资，宣告双方将在L2、L3级别自动驾驶技术大规模量产和市场化应用方面展开合作。

同样选择争夺L2级自动驾驶前装量产市场的还有自动驾驶独角兽Momenta。早在2016年成立之时，企业联合创始人曹旭东就将公司定义为一级供应商，主要服务于车企。但由于L3以上级别自动驾驶相关法律仍存空白、责任主体不清晰，车企出于避险情绪，很少愿意涉足L3及以上级别自动驾驶前装量产方案，因此为了商业化落地，Momenta不再死磕L4级无人驾驶，而是把L2级别切入ADAS（高级智能行车辅助系统）业务兼顾。

“算是高级别自动驾驶企业为了生存的降级应用。”驭势科技联合创始人吴甘沙曾分析，Robotaxi的商业化并不顺利，而特斯拉的模式得到验证后，专注L4的公司为了能继续融资，选择“降维”到L2级，为主机厂提供解决方案，从而实现商业化也情有可原。

当然，想成为“Waymo+特斯拉”也没有那么容易。曾有从事Robotaxi的企业拒绝主机厂关于“降维做L2”的合作提议，主要考量就是软硬件难以匹配。

该企业负责人认为，自家软件是基于“L4的硬件”写的，而在现有条件下，L2的量产车基本用不起能支持L4级的芯片及传感器——这意味着，他们如果要做L2，程序需要重写，否则，就会存在硬件难以满足软件的问题。

不过，今年以来，高算力芯片、传感器等硬件的普及，让越来越多的初創企业意识到降维做L2的时机已经成熟。

以激光雷达为例，随着华为、大疆等国产企业的入局，激光雷达成本下行有所提速。早在2020年末，华为首次发布96线车规级高性能激光雷达时，就曾表示要将其成本压低到200美元，与早期动辄万元美金完全不是一个量级。

“现在很多L4级别的硬件成本已经可以控制在20万元/套了，随着大规模量产分摊成本，硬件价格肯定还会继续降，硬件高配的可能性越来越大。”光大证券行业分析师倪昱婧表示，随着硬件成本不断下降，原本只有L4级别的测试车辆才“用得起”的硬件开始登上L2级别的前装量产车，意味着自动驾驶企业不需要对算法架构进行修改，技术迁移及适配的效率将大幅度提高。

感知模组成本普遍占ADAS成本30%以上。图源：企查查

为了持续造血，L4级自动驾驶企业转而选择与车企合作，但反过来，车企也在挑战着这些一级供应商。

在软件定义汽车的大环境下，竞逐智能化的头部车企普遍希望构筑自己的算法“护城河”，况且，只有掌握软件，定制化开发的主动权才会在自己手中。不少主机厂因此选择自研自动驾驶系统，新势力和传统车企都暗自发力，小鹏的XPilot、蔚来的NIO Pilot、理想的AD Max都已經有较为成熟的技术积累。

“智能化是未来车企的核心竞争力之一，没人想成为靠硬件为生的代工厂。”一名业内人士表示，新势力之所以能在豪华品牌市场迅速崛起，主要依赖的就是差异化竞争，上半场是电动化，下半场就是智能化，“但是像后端支撑体系和开发工具普遍被认为是不重要的，我认为这一部分恰恰是最有可能被转移给第三方软件公司开发的模块。”

自动驾驶软件系统大致框架。图源：企查查

在自动驾驶的软件开发中，完整的软件系统架构大致可以由感知、定位、决策、后端等几个模块构成，决策和环境感知模块是自动驾驶系统中最重要的组成部分，未来很可能是车厂自研为主。

除了主机厂和L4级自动驾驶企业，还有许多跨界者希望在行业转型中分得一杯羹。消费无人机龙头公司大疆与上汽通用五菱合作，为后者微型电动车宝骏提供智能驾驶系统;阿里则与上汽集团合作，不仅入股其高端新能源车品牌智己，还提供自动驾驶相关技术。这些对于主机厂威胁更小的跨界者同样在挑战着L4级厂商。

鉴于自动驾驶企业与车厂的合作前景并不乐观，不少软件供应商也开始尝试跨界造车。

软件企业开始尝试下场造车

借助相对弱势的新能源车企赛力斯集团，华为已经推出自己全力主导软硬件技术的整车，7月刚新发布六座增程式SUV电动车问界M7;在自己Robotaxi业务走向商业化的同时，百度联合吉利推出首款概念车集度ROBO-01。

需要明确的是，尽管新能源电车的电子架构是分散式的，由一个个电子控制单元组成，但造车依然不是一件容易的事，更多自动驾驶软件企业依然在自己造车和做汽车一级供应商之间“左右互搏”。

如上所述，刚需类硬件将会受益汽车智能化的第一波红利，而自动驾驶软件企业仍在自我造血中挣扎。华泰证券研报认为，借鉴智能手机产业链，预计低毛利、高频次硬件供应商的投资优先级较高，高毛利或单体价格偏贵的零部件次之;核心软件系统类公司的投资价值要等到后期国产品牌加快渗透后才会逐渐凸显。

这意味着，Robotaxi、前置量产市场和卖车三条商业化路径在未来很长一段时间内，依旧会是软件企业自我造血的关键。