无人驾驶至少要8-10年才能商业化

（图片来源：摄图网）

作者|卢爱芳 来源|科技资本论(ID：Tech_Capital)

第八届广东国际车联网大会将于9月28-30日在广州举行，本届大会的主题是“5G引领智慧车路 构建车联网产业新生态”。作为本届大会的战略合作媒体，科技资本论与大会组委会、粤车联盟联合推出“共筑车联网新生态”系列访谈，选择车联网产业链上有代表性的企业，一起来讨论产业内关注的热点话题。

本文是系列访谈的第一篇，采访对象是专注自动驾驶技术的英博超算。英博超算是中兴通讯控股的子公司，2016年成立在中兴通讯内部孵化，2018年剥离出来独立成子公司。

众所周知，华为大手笔高调进军智能汽车，其实中兴通讯今年也整合集团内跟汽车相关的产品和业务，低调成立了汽车产品线。在中兴通讯汽车版图中，英博超算是自动驾驶业务板块中的核心一环。

自动驾驶是今年市场关注度非常高，也是高手林立、竞争最激烈的领域，百度L4级水平的RoboTaxi都已经向公众开放测试了，小马智行、文远知行等自动驾驶技术也在测试L4,但英博超算的主打产品是L2+级别的ADAS(高级驾驶辅助系统)。

相比之下，看似“落后”的L2+还有多大的市场空间？性感迷人的自动驾驶市场目前是什么状态？这是接下来的文章重点要讨论的问题。

L2和L4,谁主潮流？

准确地来说，英博超算的核心产品是智能驾驶域控制器。

电动车结构模块化

一台智能化、网联化的电动车主要包括智能座舱和智能驾驶两大部分，由四大模块组成，在汽车业内称为域：底盘系统，负责汽车的动力控制；车身控制，包括空调、车灯等部件的控制；信息娱乐系统，负责导航、听歌等娱乐功能；还有智能驾驶系统。

每个域都有一个域控制器，而英博超算专注于智能驾驶域控制器。众所周知，要实现智能驾驶，汽车要安装很多的智能设备，传感器、摄像头、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达，用以监测车周围的环境，采集信息。不同的信息采集汇聚之后，需要一个处理器来进行处理分析，做出决策，然后再告诉车的各个部件应该怎么运作，是该减速还是刹车，方向盘往哪个方向转等等。域处理器就好比智能驾驶系统的大脑，控制着它的运转。

英博超算的核心能力在于可提供一套包括硬件设计、基础软件开发集成，上层应用功能的算法开发以及传感器部署标定适配的完整智能驾驶解决方案。

英博超算的智能驾驶解决方案 

英博超算基于软件定义理念推出的系列域控制器产品实现了多域融合，集成化和智能化程度更高。在算法层面，多感知融合技术利用了电动车不同传感器捕捉到的不同信息，比如毫米波雷达检测障碍物，包括目标物的距离和速度，超声波雷达近距离检测障碍物，用于低速防碰撞，摄像头捕捉到目标物图像信息等，如何将这些不同的信息进行融合处理，快速做出准确的判断和决策，通知车的各个部件，提前规划。

据英博超算产品部部长吴豪介绍，英博超算的L2+级别ADAS系统已经可以量产，提供16项辅助驾驶功能，包括前后向ADAS（自适应巡航、车道保持、车道偏离预警、盲区监测预警等）、360全景影像、融合视觉和超声波的APA自动泊车等功能。

奇瑞新能源搭载英博超算ADAS的新车“蚂蚁”将于今年内推向市场，据称体验感跟特斯拉model3并无二致，目前model3公认是L2+级别的行业标杆。

一汽也已经和英博超算达成合作，生产在园区等低速场景区域为乘客提供固定线路服务的无人小巴。

另外，英博超算也正在和一些矿山合作，提供5G远程操控的无人作业车，在矿井执行一些危险的任务，以及在矿区内提供无人运输车，节省人力成本。

华为与北汽合作推出的极狐据称达到了L4水平，百度、小马智行、文远知行等自动驾驶公司目前大张旗鼓路测的也都是L4级。尽管车上还配有安全员，但从技术上来说，司机的手可以完全离开方向盘，算是无人驾驶了。而英博超算还在主推L2+，是不是有点落后了？

吴豪认为，L4级自动驾驶至少还要8-10年的时间才能真正实现商业化。

第一，无人驾驶技术上还有很多问题没有解决。无人驾驶需要大规模的测试，目前各厂商的测试大多都局限在相对封闭的区域，谷歌旗下的waymo算是全球最领先的自动驾驶厂商，测试了这么久，仍然局限在凤凰城。百度等国内厂商，路测也大多在环境相对固定的示范区。百度宣称路测1200万公里，但真正的无人驾驶，1200万公里也仍然是不够的。

自动驾驶的发展历程

第二，道路基础设施的建设还没有跟上。单车智能的能力是有限的，比如雷达只能感知两百米内的路况，还需要路侧的智能化。英博超算跟国家一些车联网示范区有合作，在道路安上传感器等设备，来监测路况信息，通过计算处理后传输给路上的智能汽车，汽车能提前知道前方一两公里范围内的路况，路上有多少车，哪里有障碍物，有没有交通事故等等，来增强车端感知功能的不足。

目前中国还处在局限于主要大城市建设车联网示范区的阶段，个别地区开始尝试改造高速公路，但距离全国的道路智能化还有很长的时间。

光拿交通标识来说，以前的交通标识是给人看的，如果让机器来开车，要不要改成便于机器识别的系统？

第三，要有配套的法律法规。无人驾驶给交通法规提出了很多全新的问题，比如出了交通事故，责任在人、车、还是路？如何对自动驾驶进行立法，这是一个系统工程。

吴豪认为，无人驾驶真正的商业化落地是一个非常庞大的工程，英博超算没那么激进，还是先选择L2+切入市场。虽然它不如L4那么先进，吸引眼球，但也成为新电动车的标配，市场空间很大。

中国每年的汽车销量是2000万台，但ADAS的装车率并不高。根据华福证券的统计，今年1-6月国内新车搭载L2级ADAS上险量为154.6万辆，同比增长86.2%，搭载率仅为15.4%。

国金证券认为，中国目前处在L2向L3转化的阶段。预计到2025年，L2.5的市场渗透率将达到50%；到2030年，L2.5和L4的市场渗透率将分别达到70%和18%。

“L2+在未来五年内一定是主流。”吴豪认为。

谁掌握控制权？

电动化、智能化、网联化乃汽车业大势所趋，新势力争先恐后杀进来造车，传统车厂也纷纷跟互联网厂商、自动驾驶公司合作，惟恐错过这趟车。

中国车联网市场规模预测

百度公布了其L4级前装量产方案，成本为48万，我曾在广州科学城试乘百度与一汽红旗合作生产的Robotaxi，车上装了1个激光雷达、9个摄像头、2个毫米波雷达，司机的手可以完全离开方向盘。

48万太昂贵？但据说在整个业界，这已经是成本很低的L4前装量产方案了。相比之下，英博超算的L2+ADAS简直是白菜价，它采用了一个前向摄像头、四个环视摄像头、3个毫米波雷达、12个超声波雷达，成本仅几千元。

对于众多怕错过智能汽车这波浪潮，但步子又不敢迈得太大的传统车企来说，是一个保守但务实的选择。

吴豪介绍，主机厂选定ADAS合作方，从立项到汽车量产，大概需要一年半到两年的时间，因为不断有互联网新势力杀进来，这个时间在被压缩，最快可以缩短到一年。

英博超算与奇瑞和一汽的合作经验来看，最大的挑战是不同子系统之间的适配调校，让ADAS系统能适配汽车不同的部件，实现安全可靠的协同工作，这需要对汽车横纵向控制技术有深厚的经验积累。比如跟底盘的调校，作为智能驾驶域的处理器，下达指令，相关部件执行的效果怎么样，调校的过程非常耗时耗力，而这积累下来的能力，将成为一个ADAS供应商的核心竞争力之一。

“自动驾驶解决方案跟主机厂商合作，不是那么简单。”吴豪说，它需要大量的测试，做一个演示版本和量产系统之间还有巨大的鸿沟。

而且不是说谁家的自动驾驶技术级别越高，它造车就越厉害。L4的供应商去造L2的车，也不存在降维打击一说，当前L4还在技术验证阶段，搭载L2/L2+系统的车要实现前装量产上市，门槛很高。

中国自动驾驶渗透率预测

不久前，上汽集团董事长陈虹在股东大会表示，不能接受让华为这样的第三方为自己提供整体的自动驾驶解决方案，它相当于把灵魂交给了别人，只剩下躯体。

对此，吴豪表示，英博超算为未来智能网联汽车提出的三层架构模式，把车厂放在掌握绝对控制权的位置：英博超算为车厂打造车载中央计算平台，车厂基于该平台来打造自己的应用生态，应用部署的控制权是在车厂手里，类似智能手机的苹果模式，苹果掌控了一切。

英博超算给汽车厂商提供了三种合作模式：

黑盒模式，即传统的一揽子合作模式，由英博超算负责完成所有硬件和软件开发。

灰盒模式，由英博超算提供硬件，根据客户定制需求进行相关各种软件开发，最终产品所有logo标识都可由客户指定。

白盒模式，英博超算提供硬件、软件由客户自研，英博超算提供收费软件工程服务。

软件定义汽车已是大势所趋，特斯拉、蔚来、小鹏都已经推出收费的自动驾驶服务，但它们毕竟是软硬一体的自研厂商，而英博超算作为第三方供应商，将和车厂一起探讨未来的软件收费模式。

国产替代趋势

随着自动驾驶功能越来越强，算力越来越大，它在汽车中的地位也将越来越核心。

目前电动车的四个域各有一个域控制器，但未来趋势是将从分散走向集中，以后一个中央处理器，不仅可以控制智能驾驶，也可以控制智能座舱系统。

比如英伟达刚推出的NVDIA  DRIVE ORIN中央处理器，已经可以支持四个域,四个域已经虚拟化了。

除了L2+级的ADAS，英博超算也在规划L3以上的自动驾驶技术，目前在跟地平线、芯驰等国内芯片厂商合作，打造可前装量产的先进国产化ADAS系统。华为做汽车是从芯片、操作系统到传感器、自动驾驶等一网打尽，中兴通讯也在整合资源，积极布局。

自动驾驶芯片厂商对比

芯片也是中国汽车业被卡脖子的一个地方。中国汽车依赖国外芯片供应商，今年全球性的芯片荒导致很多汽车公司一度停产，芯片供应至今周期还很长，未来在电动车领域一定要解决这个问题。

英博超算的目标也是，在给汽车厂商提供软硬件一体解决方案时，推动汽车电子产品的国产替代。

编者按：本文转载自微信公众号：科技资本论(ID：Tech_Capital)，作者：卢爱芳