自动驾驶的点、线、面三维度格局

自动驾驶的点线面三维格局

笔者以为,当今自动驾驶行业格局,可以用点、线、面三个维度来概括,本文仅以部分企业为例,从空间和时间的角度观察自动驾驶行业,贡献一点业余的谈资。

星火燎原的点维度

点维度的自动驾驶技术,主要是各种封闭场景下的低速无人驾驶应用,特点是车辆在有限的范围内应用无人驾驶技术,以较低的行驶速度实现单体或集群的自动化作业,按场景分类可以分为港口、矿区、工厂、园区等几大类。

点维度的无人车的形态多样,基本是有特殊功能的特种车辆,但也有很明显的共同特点:应用场景封闭且单一、目的明确、速度慢、运行环境少人或无人、容错率较高,可以通过减少传感器来降低成本,落地也较为容易。

这一维度的无人车辆通常定制化程度较高,各个场景之间有一定的障碍,通用性比较低,因而市场相比其他维度而言偏小。

但在点线面三个维度当中,点维度的自动驾驶属于门槛较低,落地最容易的维度,是自动驾驶创业的热门赛道,也是技术最为成熟的赛道,各类无人驾驶应用已在世界各地遍地开花。

工厂

工厂场景的自动驾驶设备,基本上是工业及物流领域应用移动机器人,但其技术和自动驾驶技术相通性很强,广泛应用激光雷达、相机、IMU、GNSS等传感器,也可以算自动驾驶技术应用的雏形,有众多机器人企业入局。工厂场景最大的特点是处在室内封闭稳定的环境,光照稳定、信号良好、烟尘少、环境单调。这种场景下的移动机器人,成本较低、开发测试相对容易,扩展性非常强。在物流领域,各种智慧仓储落地,而在新能源领域,工业移动机器人在锂电和光伏行业应用最多。

矿区

无人矿区有清晰的商业模式,相对封闭的场景,落地相对简单,目前,矿车的无人驾驶技术在北美、西澳、南非均已初步实现,相比之下,国内矿区无人驾驶技术起步较晚,但发展速度非常快。从18年开始,国内对于矿区无人驾驶的探索逐渐增多,加上近年来政策扶持,目前矿区无人驾驶领域企业融资超30亿元,发展迅速。代表企业有慧拓智能、伯镭科技、踏歌智行等等。

园区

园区无人驾驶应用的场景主要有物流、环卫、安防等,一个比较大的特点是场景内人员非常多,需要加入许多人机交互的应用,但园区内同属于低速场景,危险系数低,也是落地偏容易的场景。阿里、京东、美团这些掌握着物流源头的大厂都有自研的物流无人车、而其他工业园区同样有物流配送需求,如一清创新的无人车项目已在富士康、华伟、顺丰等公司的产业园区落地。代表企业有一清创新、毫末智行、阿里、京东、美团等等。

港口

港口场景的自动驾驶以无人AGV、无人驾驶集卡及无人跨运车为主。早期的港口AGV多数使用磁钉导航,铺设成本高,路线固定不灵活,缺点很多,也只能算半自动驾驶。而现代的无人AGV多数用摄像头、雷达、GNSS等传感器实现导航,无需大幅改造生产环境,投入成本更低,更灵活,可进一步接入其他物流网络,扩展潜力更强。

港口无人驾驶在海内外各大港口相继落地,代表性的自动驾驶企业有飞步科技(舟山港)、西井科技(厦门港)、盟识科技(东营港)、一清创新(广州港)等等

曙光初现的线维度

线维度的自动驾驶,主要指长途物流干线运输,主要是重载卡车和自动驾驶技术的融合。

线维度的难点非常多,在长途运输场景中,运输车速度快、载重大、单次运输里程长、时间久、测试难,每一样对企业都是巨大的的挑战。这个场景下对传感器的性能要求更为严苛,数量要求更多,进一步拉高了研发和落地成本,如小马智行的第三代自动驾驶卡车就配备了高达20颗传感器,包括超长距离摄像头、激光雷达等等。

线维度的无人驾驶通用性较高,市场比较大,国内干线物流市场规模高达五万亿,车辆基本上为商用车,应用目标非常明确,通过自动驾驶技术降低货运成本,提高运输效率,再加上中国货车司机缺口越来越大,前景明朗,这一市场也涌现了许多明星公司。

线的场景比点维度更广阔,但又没有面维度那么复杂,主要在半开放的高速公路上,算是半开放式场景。但笔者认为,线维度的自动驾驶在技术实现上属于最难的,原因在于重型卡车早已超出一般车辆的范畴,如在建模层面,卡车就要拆分成多个部分,动力模型更加复杂,对软硬件等的要求也都到了非常苛刻的地步。

2022年10月31日,曾号称“自动驾驶第一股”的图森未来管理层震动,创始人侯晓迪被解除职务,股价腰斩,虽然十天后他重新夺回控制权,仍难挽回股价,12月初图森未来的股价相比去年最高峰已跌去超97%。同时,重卡自动驾驶公司Aurora、Embark Trucks近期也遇到各自的危机。

但行业内也有许多好消息,小马智行、智加科技、挚途科技等公司已有项目落地,前景十分乐观。

龙争虎斗的面维度

面维度的自动驾驶,主要是全场景乘用车自动驾驶,应用场景覆盖几乎所有行车路段。和点线的2b业务不同,面维度的自动驾驶基本都属于2c业务,市场最为广阔,但同时竞争也最为激烈入场乘用车的自动驾驶企业非常多。

乘用车的主要运输对象是人,要对人的安全负责,容错率最低,先不论乡村、荒野等无路段地区,单是城市场景就有城中村、施工场景、车祸场景、闹市等等无数个复杂场景和conor case,更何况乘客自身就是不确定性的来源,进一步提升了面维度的研发成本。

点和线两维度的市场中,产品主要是面向企业的,而企业天然地具有追逐效率的特性,对自动驾驶技术普遍持开放和欢迎的态度。相比之下,面维度的市场具有非常大的不确定性,产品主要是面向客户的,企业不仅要考虑自动驾驶技术落地,还要考虑营销、品牌、公关等等,从理想汽车公布的数据来看,公众对于自动驾驶技术的接受度未必有那么高。因为乘用车的核心需求是能开,自动驾驶反而更像一个附带功能,功能完善的L2/L4级自动驾驶功能是加分项,但一旦出了事故,对整个企业的名声、士气都会造成巨大的打击。

但这也意味着,面维度的商业模式很丰富,企业可以“明修栈道,暗度陈仓”,先以新能源、低阶辅助驾驶、多屏娱乐互动等功能或服务作为卖点,待L4级自动驾驶技术成熟,再推出OTA付费/免费升级。如百度等自动驾驶企业,从一开始高举L4-L5大旗,到近日提L4/L2+共生路线,也可窥见其中的趋势。

展望

自动驾驶产业的点线面三个维度技术是相通的,没有高下之分,它们共同构成了我国自动驾驶产业的版图。在新一轮科技革命推动下,汽车产业已由传统汽车时代进入全新的智能汽车时代,而自动驾驶是智能汽车产业的关键一环,除了造车和卖车,自动驾驶产业还带动着新能源、新材料、芯片、半导体、传感器、AI等上下游行业共同发展,中国没有赶上燃油车的发展机遇,要紧紧抓住新能源与自动驾驶的发展浪潮,在工业4.0时代让中国品牌走向世界。

参考

  • 【报告】2022年商用车自动驾驶产业发展(附PDF文件下载)
  • 《新能源(锂电光伏)行业移动机器人解决方案蓝皮书》(附下载
  • “2022 年中全球独角兽榜”出炉,7家中国机器人企业入选
  • 光伏行业6大典型AGV/AMR应用案例赏析
  • 矿区无人驾驶,国内企业能否弯道超车?
  • 200台!踏歌智行:国内数量最大的宽体自卸车矿区无人驾驶项目
  • 2022年无人配送之变:四大场景“破局”在即?
  • 《2021-2022中国港口无人驾驶产业发展蓝皮书》(附下载)
  • 全年落地近200台,2022港口AGV项目盘点
  • 小马智行“方向对了”?自动驾驶用在这里更有前途!
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