我的生活随笔易观分析：2022年，自动驾驶行业可谓是喜忧参半。 一方面，多家自动驾驶企业估值缩水、裁员倒闭，高水平自动驾驶技术难以实现商业化。 介绍，自动驾驶开放试验区不断扩大，辅助自动驾驶预装率不断提高……站在2023年伊始，易观分析回顾2022年自动驾驶行业大事，并展望2023年行业发展趋势。 01. 自动驾驶技术实现路径：渐进路线成为行业共识。 自动驾驶的实现路径，一直是渐进式与跨越式之争。 渐进路线是指从比较基础、难度较小的辅助驾驶开始，逐步从L1级进阶到L5级； 跨越式路线高级别自动驾驶，一步到位。 2022年，随着大量越级自动驾驶企业关停裁员，众多越级玩家布局递进路线，路径之争将逐渐明朗，递进路线年英特尔自动驾驶业务估值腰斩，美国自动驾驶初创公司Argo AI倒闭，自动驾驶科技公司Nuro、Pony.ai也将传出负面消息裁员……这都反映出高水平的自动驾驶技术还不成熟，越级路线短期内难以实现商业盈利，无法支撑无休止的烧钱运营。 与此同时，不少L4越级选手进入了L2赛道。
2022年，专注于L4级自动驾驶的文远知行宣布与博世联合研发L2、L3级自动驾驶量产系统，计划2023年实现量产； L4级自动驾驶通用解决方案公司青州智航将进入L2赛道； 百度在推动大规模落地的同时，也在积极推动Pilot辅助驾驶量产； 小鹏、机虎、好萌知行等公司也在城市NOA上迎来了重要突破。 可见，量产决定成败，渐进式自动驾驶路线呈现出不一样的景象，正在大规模商业化。 比如智家科技，一直坚持循序渐进的发展路线级全栈自动驾驶技术研发，打造有监督自动驾驶重卡。 它与原始设备制造商和一级供应商密切合作。 智能重卡与物流客户的联合运营，不断释放自动驾驶技术的商业价值，让客户和场景方受益于科技赋能，实现绿色低碳、降本增效、安全省力-节能效果。 02.中国自动驾驶行业迎来政策密集支持 2022年，中国自动驾驶行业将迎来政策密集支持，首次实现立法突破。 工业和信息化部、国家发改委、科技部、交通部的宏观政策指导，以及40多个省市地方政府的管理实施细则各国政府，为自动驾驶技术创新和产业合作提供更加明确的政策支持和法律保障。 对车辆要求、操作人员资质、道路适用性、人员要求、安全保障、监督管理等重点问题进行了说明。
多项宏观政策将自动驾驶纳入其中，自动驾驶的中长期发展更加确定。 1月，国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提出，稳步推进自动驾驶、无人配送、智慧停车等应用。 同样在1月，国务院印发《现代综合交通运输体系发展“十四五”规划》，在有条件的地区推进自动驾驶监管平台建设，稳步发展自动驾驶、车路协同等出行服务协调，鼓励港口自动驾驶。 、物流园区等限区试点应用。 3月，《交通运输领域科技创新中长期发展规划纲要（2021-2035年）》提出，推进道路自动驾驶技术研发和应用，推动推广应用道路货运、城市配送、城市公交等领域的自动驾驶和辅助驾驶。 地方试点，实现自动驾驶立法突破。 7月，深圳颁布《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》。 我国第一部智能网联汽车管理条例诞生。 . 11月，《上海浦东新区推进无人驾驶智能网联汽车创新应用》出台，明确事故责任认定规则、交通违法行为及交通事故应急处置要求，进一步规范和促进自动驾驶汽车发展. 下一步，权责清晰、有据可依的法律法规体系将有助于解决自动驾驶安全事故发生后的责任认定问题，促进自动驾驶商业化运营。
03. 自动驾驶行业虽然面临行车安全挑战，但发展前景广阔。 对于自动驾驶，安全是各行各业最关心的话题。 客观来说，自动驾驶虽然不能保证100%的行车安全，但总体安全性高于人类驾驶。 人力资源是交通安全中最不确定的因素。 公开数据显示，在人为驾驶的汽车事故中，人为因素占81.5%（主要是驾驶员主观原因造成，如未按规定让道、车速过快等），机动车和环境因素占18.5%（其他道路交通使用者、天气和道路状况等）。 自动驾驶可以显着降低因人为因素（如驾驶员违章操作、注意力不集中、无经验驾驶、酒后驾车、酒后驾车等）造成的道路交通风险。 行车时，80%的人为驾驶造成的事故可以有效避免。 现阶段，自动驾驶出现安全问题的原因有很多。 首先，自动驾驶技术本身还不成熟，距离真正的自动驾驶还有很长的路要走； 其次，人类高估了辅助驾驶的能力，开启功能后进行睡觉、玩手机等不当操作； 三是复杂的路网、恶劣的天气、突发事件等外部环境增加了自动驾驶的安全风险。 同时，在媒体方面，辅助驾驶是一个自带流量的新生事物，密集而危险的报道导致人们对自动驾驶的信任度下降。 众所周知，科技创新之路不会一帆风顺。 作为人工智能技术、汽车制造技术和用户至上理念的融合产物，自动驾驶当前面临着安全挑战。 这是很正常的。
许多市场参与者都在从自己的角度寻找不同的解决方案，以形成行业合力。 自动驾驶技术的商业化值得期待。 车企方面，如小鹏汽车，基于第一代辅助驾驶系统，小鹏汽车先后实现了APA智能泊车、高速NGP智能导航辅助驾驶、VPA车位记忆等高级别辅助驾驶功能停車處; 2022 2022年9月，城市NGP功能发布量产； 2022年10月，小鹏G9成为国内首款通过自动驾驶闭场测试的量产车。 · 智驾科技等自动驾驶技术公司在研发过程和管理上，采用多合一的安全策略。 除了过程安全和方法安全，也做了充分的安全实施和验证，形成了完整的安全策略闭环；2022年5月，智家科技成为首家获得UL:2018 ASIL的自动驾驶公司-D过程认证，获得TüV南德意志集团首个货运自动驾驶行业质量管理体系认证； 在技??术架构上，智嘉科技L4技术的核心是安全冗余架构，依托量产产品验证安全冗余体系在真实场景的覆盖，实现完整的安全冗余机制。 例如，采用数据驱动的“一个飞轮”技术洞察和“两条腿走路”的产品策略，实现（量产自动驾驶）和MSD（完全无人驾驶）的规模化应用，全面提升旅游体验。
· 在场景运营商方面，例如本土即时配送平台达达快递与舰载无人车研发、制造和服务商新石器达成合作，将无人配送车应用于即时配送领域服务。 例如，跨境物流公司环球捷运与智嘉科技达成深度战略合作，在自动驾驶技术和清洁能源技术在集装箱卡车干线运输市场的应用方面开展合作。 04. 自动驾驶商业模式：生态合作将成未来主流方案全球范围内，主机厂布局自动驾驶主要有两种方式：一是自研模式，自己造车，自主研发驾驶解决方案； 另一种是采购模式，自己造车，直接从外部采购自动驾驶解决方案。 自研和外购两种模式各有优缺点。 自研模式下，车企在核心技术上拥有话语权，可以真正实现自己的战略诉求，而不会被供应商卡住。 他们可以快速响应自己的决策，并具有灵活的产品迭代； 但技术难度大，需要资金和人力投入。 成本高，开发周期长。 采购模式下，车企可以快速布局自动驾驶，车企也可以与供应商建立良好的生态圈，让车企更容易获得更多资源，比如北汽新能源、广汽集团、长安汽车等。 与华为以HI()模式合作，旗下车型搭载华为提供的全套自动驾驶解决方案。 但车企对核心技术的影响力和控制力不大，或无法真正实现自身的战略诉求，未来可能会被供应商卡住。 易观认为，生态合作将成为未来的主流解决方案。
车企进行全栈自研是不现实的。 技术难点多，投资成本高，还要面临商业化的不确定性。 选择合适的战略合作伙伴是车企的必然选择。 2022年，汽车与自动驾驶产业链加速融合，以汽车制造商、自动驾驶技术企业、终端应用场景需求方为关键节点的商业闭环模式将成为行业主流。 目前，行业内已经出现了很多优秀的生态合作案例。 依维柯与智嘉科技在全球范围内联合开发高级别自动驾驶重卡。 L4级产品预计2027年在欧洲实现量产。2022年9月，自动驾驶卡车试点已经完成，准备在欧洲多个国家的公共道路上进行测试。 2022年8月，一汽解放、智嘉科技、智途科技共同为荣庆物流完成了100辆中国最大前装量产自动驾驶重卡订单的首批交付。 2022年12月，东风集团战略投资黑芝麻智能，双方将共同开发自动驾驶软件。 上汽与上汽合作的智驾L7已量产交付。 广汽多款车型也选择搭载和多科技的自动驾驶系统… 05.自动驾驶应用场景：载货场景最有可能实现商业化。 目前，自动驾驶的应用场景主要分为载人、三类。 载人场景主要包括中国和互联网，参与者主要包括百度阿波罗、蘑菇车联等科技公司，以及宇通、金龙、滴滴等各领域领军企业。目前已实现商业化运营在北京、上海、广州、深圳、重庆等城市实施，并在广州、厦门、成都等城市试运行。
载人场景技术门槛最高，实施难度最大。 其中，在应用场景和商业化成熟度上更胜一筹，主要是城市道路场景复杂，可能出现极端天气和极端场景，而且路线更固定，场景复杂度更低，更容易实施 。 货运场景主要包括干线物流、码头物流、矿区、港口、物流园区、无人零售、机场等，主要参与者包括干线科技、图森未来、智家科技等科技公司，以及京东、菜鸟和美团。 互联网公司之类的互联网公司，主要难点在于细分品类多，实施难度不同。 特殊场景主要包括无人环卫、安防等，细分品类较少，落地操作复杂。 在实际应用中，自动驾驶环卫车对精细边缘清扫和自主路径规划有较高要求。 自动驾驶适应特殊环境的能力有待提高，卫生和自动驾驶相关法律法规有待明确。 易观认为，自动驾驶商业化将从简单环境向复杂环境、封闭环境向开放环境、低速向高速发展。 三类场景中，载货场景最有可能实现大规模商业化。 例如，在干线物流场景中，运输路线以高速公路为主，相对封闭、简单。 同时，自动驾驶技术在干线物流场景的应用，可以实现以安全、节油、省力为主要亮点的经济、社会和环境价值。 此外，从技术演进来看，物流运输正在加速走向智能化革命，自动驾驶是必然趋势。
2022年，资本涌入干线物流无人驾驶卡车赛道，投融资活动密集。 易观分析认为，主线物流运输场景是一个巨大的万亿级市场。 目前，干线物流场景的主要玩家包括智家科技、图森未来、智家科技、嬴彻科技等科技公司。 其中，智嘉科技携手荣庆、申通、德坤等合作伙伴开启前装量产，智能重卡联合运营东至上海，北至盘锦，南至深圳，西接武汉，覆盖快递、零担、整车等不同物流业务类型，零事故，最高节油10%。 另一个例子是港口和矿山场景。 由于相对简单和封闭，自动驾驶汽车也作为生产工具投入商业运营。 端口玩家主要包括西景科技、主线科技、图森未来、长兴智能等初创企业。 矿业玩家主要有汇拓智能、塔格智行、亿空智家、西帝智家等。同时，终端物流配送由于速度慢、环境相对封闭，也是大规模量产的重要场景。 无人驾驶终端配送车可针对性解决物流行业用工短缺问题。 同时可以更准确地确定派送地点，不受天气影响，提高派送效率。 自动驾驶终端物流解决方案服务商主要包括新石器、知行者、白犀牛、兴神智能等初创企业，以及有物流需求的美团、阿里、京东、苏宁等互联网巨头。 除了简单、封闭和低速的特定环境之外，自动驾驶还有很长的路要走。 距离完全自动驾驶还有很长的路要走。 技术有待提升，商业模式有待验证和完善，行业协作有待继续……但可以肯定的是，国家政策、车企、供应商、自动驾驶技术企业已经形成紧密的合力，共同推动自动驾驶走向光明的未来。 展望2023年，随着自动驾驶技术的成熟、应用场景的逐步拓展，以及中国智能路侧基础设施覆盖率的稳步提升，自动驾驶的用户体验将进一步提升，前装率有望再创新高。 中国可能在2023年进入一个新阶段。
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