大陸自動駕駛戰局如何？我對比了下華為大疆特斯拉百度等公司

賈浩楠 楊凈 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

上海車展，比車企還躁動的，是自動駕駛供應商，

這邊有大疆首次官宣自動駕駛方案，那邊華為自動駕駛首秀，還“猖狂”開炮，說現階段做RoboTaxi的企業都得“完蛋”…

為了在大變革中站穩一席之地，Tier 1、車廠各顯神通。

但熱鬧都是廠家的，用戶卻抓狂：

自動駕駛這么多，該信誰？

真正的自動駕駛時代到來，應該是什么樣的？

不妨來個主流自動駕駛橫評對比，看看各家的“真功夫”。

什么才叫自動駕駛？

大陸的車廠、供應商，目前仍然沿用美國SAE對自動駕駛的分級定義：

有人說自己是L2+，有人說是L3，有人謹慎地說是“高階智能輔助駕駛”，還有人毫不謙虛地說是“完全自動駕駛”…

但是在道路上的表現，似乎大差不差，

2021年，自動駕駛技術，讓普通用戶越來越迷糊。

現在我們知道，至少目前L5級，即完全不需要人類操作，甚至連方向盤都取消的自動駕駛技術，還沒有實現，相關法規也不允許，

那么“無限逼近”用戶，甚至已經有部分廠家宣稱達成的L4級，應該是怎樣的？

至少從用戶體驗上講，應該分三個層次，

首先是城市道路上的領航，包括在L2+級別上常見的車道保持、自主跟車、變道等等，在L4級別體驗中，這種功能不但要覆蓋條件較為規范簡單的高速和城市環線，還要能滿足城市內部復雜道路的情況，

其次，L4級自動駕駛的體驗，除了在道路場景，在更加細致復雜的車庫、充電站中，也得能做到自主停泊、尋路，讓用戶通過行動電話等移動終端在常駐點（如家和公司）實現遠程取車、還車、自動充電等操作，

最后，是將城市道路領航，和末端自主泊車綜合在一起，給用戶端到端、全場景覆蓋的自動駕駛體驗。

而現在大陸主要的自動駕駛技術提供商，車廠自研代表有特斯拉、小鵬，Tier 1陣營中，有老玩家百度Apollo、小馬智行、以及新入場的華為、大疆、滴滴等。

目前有數據可查的各家自動駕駛路線基本面是這樣的：

△數據來源：《北京自動駕駛路測年報》

當然，大陸還有一個重要的自動駕駛玩家——特斯拉，目前已經累積近50億公里數據，但這并不是研發階段測試出來的，而是無數特斯拉用戶，用自己的車和場景跑出的數據，這其中，還有不少因為AutoPilot缺陷而付出慘重代價的車主，

所以公平起見，不妨比較一下大陸幾家主要自動駕駛供應商的數據（截至2020年）：

其中，小馬智行和文遠知行數據分別為超過200萬、超過100萬公里，百度以1000萬公里路測領先。

從側面考察，企業所獲路測牌照數量，也能作為自動駕駛技術進展的參考：

其中，有公開披露資訊的，百度216張，文遠知行數十張，小馬智行10張左右，

而從測試車隊規模來看，大陸普遍在100-200輛，只有百度目前有500輛級別測試車隊：

△數據來源：官方披露和公開資訊

直觀來看，在民用車領域，底層傳感器方案的選擇上，車廠和幾個主要的Tier 1也有不同的路線：

這里面，百度Apollo和大疆的技術方案，同時支持純視覺和激光雷達，相較視覺為主或激光雷達方案，更加全面，

同樣，各家自動駕駛能力上，各有側重跟不同：

目前，特斯拉的FSD Beta版正在小規模測試中，且僅限國外。FSD已經能實現基本城市內部領航，北美良好路況下表現還不錯，

但在前期用戶在美國唐人街實測情況中可以看出，即使是馬斯克口中的“完全自動駕駛”，也無法應對類似大陸大陸的復雜路況：

△橫穿馬路的大叔直接導致FSD退出

而小鵬XPilot最新版本，包括了NGP功能，目前可以應對高速和城市環路，但無法適應城市內部路況，比如，在北京地區，NGP只能在五環之外激活，

而承諾全場景自動駕駛能力的華為和大疆，剛剛起步，其真實能力還有待檢驗，

百度Apollo的“雙A”方案，即ANP智能領航+AVP自主泊車，依賴Apollo的自動駕駛量產引擎，實現“全域自動駕駛”功能，走出了與特斯拉強調單車智能不同的一條路。

在城市道路內的典型場景——施工區域通行：

進出環島：

高速路匝道：

自主泊車：

百度Apollo的全域自動駕駛體驗已經商用，搭載這些技術的量產車威馬W6，前兩天剛剛上市。

在央視探班時，威馬W6借助Apollo表現出的能力，讓撒貝寧連連驚呼。

所以綜合來看，目前為止能適應大陸路況的全域自動駕駛功能，依然是Apollo方案覆蓋最廣、積累最多，最重要的是相關L4級功能已經在量產車上前裝上市，接受市場檢驗，

一輛自動駕駛的車，背后需要什么？

既然如此，以百度Apollo為例來聊一下，一輛自動駕駛的車，背后需要什么？

首先，自動駕駛的量產引擎——核心算法，

百度的Apollo Lite（城市道路L4級純視覺感知解決方案），是整個L4級自動駕駛能力的關鍵，

不僅是在泊車域（AVP）實現汽車的智能化，更是進一步被拓展至了行車域（ANP），實現了在兩個場景下的駕駛自由。

Apollo Lite還兼顧了“適用性”，即算法對大陸道路的適應性。

算法之外，自動駕駛另一要素是算力。

Apollo Lite中參與計算的深度學習模型超過30個，但注重算法優化，一塊GPU顯卡就能運行，整體算力的僅有30TOPS，

硬件方面，百度Apollo也有專用計算平臺ACU，則是選擇與業界伙伴合作的方式共同打造，包括賽靈思，TI、英飛凌、Vector……

除了算力、算法之外，百度的高精度地圖、云端計算、Apollo平臺的產業鏈伙伴關系，都是Apollo自動駕駛背后的要素，

所以綜合來看，現在自動駕駛方案和布局里，華為和大疆等各有側重，特斯拉小鵬是主機廠里最重視自動駕駛自研的，

而百度Apollo是最全最強最完備的，有針對大陸路況做過優化的全域自動駕駛能力，還有兼顧激光雷達和純視覺方案的技術平臺，背后還有自動駕駛產業鏈的支持，

好事是大疆、華為等公司開始入場，雖然全面性上有待時間來追趕先行的百度Apollo，但讓市場更熱鬧了，

而普通用戶能直接感受到的，就是更低的用車成本，以及更成熟的智能駕駛體驗，