它才是特斯拉最害怕的敌人:最早入局自动驾驶

距离特斯拉2010年6月29日在纳斯达克上市已经过去十年,2020年年中的特斯拉,已经成为全球市值第一的车企。特斯拉的自动驾驶能力AutoPoilt是其重要的护城河,但这一业务面临诸多挑战者:主机厂、自动驾驶企业、以及来自其他行业的新入局者。其中多年保持测试里程第一的自动驾驶企业waymo是重要力量,而如今,waymo开始与主机厂等外部力量达成合作,上升态势更明显,未来自动驾驶行业格局或将迎来重大变革。


美国东部时间6月10日,特斯拉股票收盘价攀升至1025.05美元,总市值约1901.22亿美元,一举创造两大神迹:一是特斯拉股价首次超过1000美元,二是特斯拉市值首次超越丰田,登顶全球车企市值之巅。上市3634天后,度过N次破产危机的特斯拉一战封神,但马斯克一定会不沾沾自喜,颠覆了传统丰田帝国后,他需要考虑的是,什么可以颠覆特斯拉帝国。

2020年6月26日,Waymo正式宣布与沃尔沃达成战略合作,Waymo从此成为沃尔沃在L4级自动驾驶领域的独家合作伙伴,并同时与沃尔沃战略投资的领克、极星达成独家合作。对于前景光明的自动驾驶赛道,Waymo毫无疑问是顶级领军企业,但以特斯拉为代表的新能源车企也开始将一些半自动驾驶的功能装载在自己的产品上,向自动驾驶领域迈进,一场自动驾驶车企VS新能源车企在自动驾驶行业的正面对抗不可避免。Waymo从自动驾驶向新能源延伸产业链,会对自新能源向上蔓延至自动驾驶的特斯拉产生降维打击吗?

自动驾驶是车企未来必争之地

顾名思义,自动驾驶就是无需人为操控汽车便可以自行行驶的驾驶技术。正如人类的飞天梦一样,人们也对自动驾驶有着热切的需求。首先,普通消费者希望自动驾驶技术能够解放他们的双手,轻松出行;其次,出租车行业则希望自动驾驶技术能够取代司机,降低企业管理成本;最后,物流行业则希望利用自动驾驶技术提升物流运输效率。早在上个世纪初,人们就已经开始畅想自动驾驶的各种可能性,最早的尝试发生在1925年,美国无线电设备公司Houdina Radio Control设计了一辆“无人”驾驶汽车,通过无线电进行远程操控汽车。


2015年起,伴随着自动驾驶技术研发应用的火热,全球自动驾驶行业投融资规模迅速增长,在整体经济下行和资本寒冬的压力下,资金对于自动驾驶领域的青睐不减。2018年行业投融资规模达到近年来峰值,根据AI车库公布的数据显示,2019年全球自动驾驶行业共发生104起融资,其中公开披金额的融资事件共70起,融资总额为66.4亿美元。2019年,全球自动驾驶融资总额与事件最多的两个国家相同,分别是美国、中国。其中,美国以31起融资事件、45亿美元融资领跑全球,中国以59起融资事件、23亿美元紧随其后。中美囊括全球融资总额的94%,融资事件的86%。

自动驾驶技术难点在哪里?

为什么自动驾驶技术历经一个世纪的发展至今仍未成熟?到底有什么难点?自动驾驶技术的实现需要感知、决策、执行三个层面的技术。

首先,在感知层面,激光雷达、毫米波雷达等传感器尚未量产且成本高昂,而且在感知精度和完整度上尚不成熟。感知层面帮助汽车感知的驾驶环境,识别行人、车辆等,为了准确、全面地感知,自动驾驶汽车需要配备激光雷达、毫米波雷达等传感器用于收集环境数据。一方面,现阶段这些传感器仍在试验阶段,尚未实现量产,存在售价高昂、易磨损的难题。单个激光雷达价格可达数十万美元,但因易于损耗,每过2-3个月就不得不更换,成本过高。另一方面,传感器数据的算力不足,导致在感知精度和完整度上尚不成熟。系统需要对多个不同传感器收集到的数据进行融合计算。传感器越多,环境信息约准确,但所需要的融合计算能力也会成倍增加。现在的某些自动驾驶厂商尚且不具备融合十个以上传感器数据的算力,这样的自动驾驶方案可能在感知精度和完整度上存在劣势。

其次,在决策层面,选择最优的行驶路径对算法和算力的要求非常高,遇到复杂路况,决策失败概率较大。决策层面能够根据感知到的信息,对驾驶环境的变化(如行人、汽车行驶轨迹等)做出预判,从而规划行车路径。在决策时,系统需要尽可能完整地设想各种可能的情况,据此选择最优的行驶路径。实现这一步骤对算法和算力的要求非常高,截止目前,即使是技术最为领先的自动驾驶公司Waymo,也只能实现简单驾驶环境中的路径规划。一旦进入人流、车流量大的区域,驾驶环境变化会变得难以预判,行车路径决策面临失效。