难有降维打击 智能驾驶

自2021年以来，局部以Robotaxi为指标的L4级智能驾驶公司开局分化新的业务，试图经过技术在商业支出方面有所打破。

关于智能驾驶公司研发L2级辅佐驾驶性能的现象，被局部人称为“降维打击”。

在他们看来，L4级智能驾驶公司可仰仗软件算法长处，为智能汽车提供更丰盛的性能和驾驶体验，似乎《三体》中高维度动物棘手便可覆灭低维动物及文化般轻松。

不过，也有人对此不顾一屑。他们以为，以软件算法见长的智能驾驶公司进入强调软配件结合的汽车性能研发畛域，环节或者并不顺利。

双方各执一词，一刀两断。但可以必需的是，智能驾驶公司跨入竞争愈发强烈的汽车供应链，或者为智能汽车开展奉献新的技术力气。

L4级智能驾驶公司走上研发L2级辅佐驾驶的分叉路，是一条疏通无阻的小道吗？

危机下的选用

不少人以为，商场如战场。在无休止的商业抗争中，公司若能善用兵法，或能助其走出困境。

这一状况，雷同实用于局部困身于商业化迷雾之中的智能驾驶公司。它们急寻一招奇袭，助其突破封锁。

在思索中，它们看向L2级辅佐驾驶系统。

过去一段期间，局部L4级智能驾驶公司眼光紧盯智能驾驶珠穆朗玛峰之巅的Robotaxi业务，以成功全无人Robotaxi商业化规模运营为己任，不惜任何老本向着峰顶攀爬。

几年期间的前行，它们离终点的距离逐渐缩短，指标却仍不在眼帘之内，资金的消耗却随着智能驾驶车辆规模扩展而参与。

一个可以佐证的例子是，近期通用汽车颁布的第二季度财报，泄漏旗下智能驾驶公司Cruise每天盈余超500万美元，盈余从同期的6亿美元增至9亿美元。

Cruise智能驾驶车队

与此同时，在规模商业化遥遥无期、经济遇冷的状况下，投资人的补给也逐渐缩小。缺衣少粮的危机中，有的公司在路上因体力不支而倒下，有的则因缺氧和凛冽而元气大伤。

此时它们的首要指标不再是俯视望天，而是活下去。

幸运的是，中国汽车市场的变动，为智能驾驶公司提供了生活时机。

一方面， 中国智能汽车的迅速开展，须要融入智能驾驶技术。

在特斯拉、小鹏汽车力推的智能辅佐驾驶系统之下，量产汽车能否搭载初等级智能驾驶性能正有着成为产品的最大卖点之一的势头，为了防止技术落后，长城、吉利、群众、通用等服务器厂纷繁成立智能驾驶部门，研发L2+及以上的智能驾驶性能。

不过，研发智能驾驶系统是少数服务器厂的可选项，目前更多的服务器厂因条件有限而临时作罢。为了后续产品尽快取得更多市场留意力，无论能否自研，向外寻求协作开发可量产的智能驾驶系统是一个不错选用。

另一方面， 在智能汽车市场极速开展的背景下，国际服务器厂开局偏差于采取更灵敏的协作方式，国外传统供应商的整套处置打算交付方式逐渐不符服务器厂需求，这为国际供应商补位提供时机。

此外，国外传统供应商此前大多将技术研发中心设在外国，这造成它们的技术难以满足极速变动的中国市场需求。

高工智能汽车钻研员监测数据显示，截至2022年一季度末，博世在中国乘用车前装标配市场份额由2021年的27.79%下滑至25.61%。

国外传统供应商外乡化相对无余，使得服务器厂尝试与国际汽车供应商协作，并促进后者壮大，魔视智能、福瑞泰克等一批外乡Tier 1极速生长。

向内，L4级智能驾驶技术商业变现艰巨，需寻变通之道；向外，市场需求旺盛，强敌声势削弱。智能驾驶公司研发L2级辅佐驾驶系统，似乎一切人造而然。

更为关键的是，智能汽车的算力优化及传感器数量增多的同时，全体老本大幅度降低，为智能辅佐驾驶系统的低老本量产运行提供条件。

在生活危机中，L4级智能驾驶公司借势改道，找到了一条或者的求生之路。

真的是降维打击吗？

这条路途能否陡峭，没人知道，也并不关键。关键的是，局部智能驾驶公司们知道，沿着这条路途前行似乎有着一线生机。

真能如此吗？

智能驾驶从业者王华（化名）对新智驾示意，L2-L3级系统的辅佐驾驶系统，与L4-L5级全无人系统两者不存在肯定的咨询，辅佐驾驶能更新成智能驾驶，但智能驾驶系统不能间接降维成辅佐驾驶。

假设双方不存在肯定咨询，L4级智能驾驶公司研发L2-L3级辅佐驾驶系统，将面临哪些艰巨？

技术难题是一道绕不过的坎。

其一， 智能驾驶公司乘用车量产阅历相对无余。

多位ADAS供应商人士对新智驾示意，大少数L4级智能驾驶公司对技术研发不计老本，并且通经常常使用大算力芯片，不太关注量产的技术路途。假设他们转做L2级辅佐驾驶，或者“由奢入俭难”，比如在产品研发上会束手束脚。更关键的是，降维并不代表着算法可以复用，很多物品须要推倒重建。

过去，智能驾驶公司将基于深度学习的软件算法作为护城河，比拼智能驾驶系统的稳固性与先进性，较少关注如何将智能驾驶系统前装于量产汽车内，从而造成智能驾驶公司对汽车制作看法无余。

智己软件初级经理殷玮通知新智驾，服务器厂与智能驾驶公司协作也可以说是彼此相互学习。智能驾驶公司在处置整车产品时碰到的疑问，会向服务器厂学习如何处置；服务器厂也会向智能驾驶公司学习不错的方法论，强化软件开发才干。

其二， 智能驾驶公司的局部场景数据积攒相对无余。

某智能驾驶供应商技术担任人通知新智驾，低速场景及高速场景的智能驾驶在运行层有所区别。

智能驾驶须要常年测试以搜集数据进而迭代系统，低速场景和高速场景的不同，造成智能驾驶在两个不同场景下搜集的数据不一样，最终两者的通常方式也有差异。

过去，智能驾驶公司器重在高速场景下搜集不同类型的数据，泛用性较广，而从辅佐驾驶性能起步研发的公司更多器重低速场景。

齐全不同的场景，数据当然也齐全不一样。

因此，L4级智能驾驶公司研发低速场景的性能如自主泊车等，并不占据长处。

其三， 在算力大幅度缩小的状况下开发智能驾驶系统，似乎在螺蛳壳里做道场。

不少智能驾驶公司过往宣传智能驾驶汽车反响灵敏时，时常提到其算力之高，上千甚至超2000Tops的算力似乎成为智能驾驶系统的标配，但是量产汽车出于老本考量，目前无法性能较高算力的芯片。

关于习气了在大算力条件下研发的智能驾驶公司来说，如何在极为有限的算力下成功L2/L3级智能驾驶系统开发是一个渺小的应战，曾有人对新智驾将其笼统地比喻为“由奢入俭难”。

智能驾驶公司降维之路，道阻且长。

智能驾驶公司的非技术难题

假设智能驾驶公司处置了技术疑问，辅佐驾驶系统上车环节也不见得轻松。

首先，智能驾驶公司须要成功将打算低老本可量产化。

过去一段期间，局部智能驾驶公司以技术至上，试图经过各项多种类型的少量传感器打造尽或者牢靠的感知系统成功智能驾驶，不过这造成智能驾驶处置打算的老本较高，不少公司颁布的智能驾驶处置打算，老本高至数十万甚至上百万元，无法大规模运行。

若智能驾驶公司试图降低全体老本运行于量产车型，须要思考如何降低配件老本的同时满足车规级要求，这对较少与配件打交道的智能驾驶系统研发人员而言，着实不易。

智能驾驶公司推出低老本的量产智能驾驶处置打算后，服务器厂能否买单也是一个疑问。

“任何一家汽车公司不做智能驾驶，就是死”，上汽团体总裁王晓秋的一番话，表现着服务器厂自主掌控智能驾驶技术的关键性。

为了控制软件，国外服务器厂如福特、丰田等较早收买智能驾驶公司，而群众则成立智能驾驶部门。

殷玮向新智驾示意，智己汽车更偏差于自研以及同供应商开源协作。

在域控制器及OTA越发能选择整车性能及驾驶体验的状况下，服务器厂看法到智驾性能的研发，必需将自研与开源协作更好地在一个控制器内结合起来。

这象征着，服务器厂与外部的智能驾驶公司协作，智能驾驶公司或者不是交付整套智能驾驶处置打算，而是针对关系性能启动定制化联结开发。

当智能驾驶公司与服务器厂协作之后，能否如期交付产品也或者是一个疑问。

一位业内人士对新智驾示意，假设双方只是协作一两次的状况下，智能驾驶公司在较短的期间内为服务器厂提供数百台定制化的智能驾驶汽车，产品性能很难让服务器厂齐全满意。

他以为，一款真正成熟的产品须要双方常年配合，由于产品将具备智能驾驶技术、线控技术、新的软件技术，这些都须要常年间测绘、产品打磨才干成功。

目前，只管局部智能驾驶公司尝试与服务器厂独特开发产品，但双方协作环节中肯定会遇见不少疑问，从而或者将产品交付期间延后。

智能驾驶公司另寻商业化门路或者是降维，但这一环节并不轻松。

变动，智能驾驶的新主题

近年来，随着不少智能驾驶公司成功取得商业支出，关于智能驾驶行业行将进入淘汰赛的舆论四起。

一批智能驾驶公司已乘风而飞，另一批仍在原地迷茫。

假设说，过去专一于某一场景是智能驾驶技术极速开展的秘诀，那么解脱自我解放的边界，将技术以不同方式真正通常或者将是未来的新主题。

L4级智能驾驶公司转向研发辅佐驾驶性能，是初入汽车供应链的一股新力气，为中国汽车产业开展奉献着自己的力气。

但无法否定，智能驾驶公司研发辅佐驾驶之路刚起步，前方仍有不少艰巨。

等候L4级智能驾驶公司在辅佐驾驶性能的量产方面取得新的停顿。