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超400萬英裡!加州DMV公布最新自動駕駛路測報告,前十選手中美各五家

超400萬英裡!加州DMV公布最新自動駕駛路測報告,前十選手中美各五家

近日,美國加州交通管理局(DMV)公布了 2021 年度的自動駕駛路測報告,而中美玩家繼續領跑行業。

具體來說,報告顯示了來自全球各地 28 家自動駕駛企業在過去一年中的表現(2020 年 12 月 1 日至 2021 年 11 月 30 日),包括測試裡程、接管裡程數,以及車隊規模等次元。其中,2021 年度累計的自動駕駛總路測裡程超過 400 萬英裡,較 2020 年度的近 200 萬英裡增長了一倍。

國内玩家表現亮眼

作為自動駕駛行業的風向标,該報告的核心衡量名額為自動駕駛玩家的年度平均接管裡程(MPI),相比基于主觀感受的試乘體驗更客觀、更可量化。

圍繞該名額,新智駕梳理了中美地區最受關注的 13 家自動駕駛企業的整體表現,具體如下圖:

超400萬英裡!加州DMV公布最新自動駕駛路測報告,前十選手中美各五家

從接管裡程數來看,排名前七公司中國有五,分别是 AutoX、滴滴、文遠知行、元戎啟行、小馬智行。目前,這些玩家均已開展面向公衆的 Robotaxi 營運活動,逐漸走向商業落地階段。

其中排名第一的 AutoX 已經通過大規模、高密度的一線城市營運,積累了大量自動駕駛場景。目前已經擁有超 1000 人規模的研發技術團隊,遍布于北京、上海、深圳、廣州、矽谷五大研發中心。

而國内排名第二的滴滴自動駕駛則已在北京、上海、廣州、蘇州、加州等多個地方獲得自動駕駛道路測試資格,團隊規模已進一步增至700人。

但從整體的測試裡程數出發,Waymo 繼續保持遙遙領先,測試裡程超過 230 萬英裡,在年度總測試裡程中占比超過 50%;随後是 Cruise,測試裡程達到 90 萬英裡,來自中國的小馬智行排名第三,測試裡程超過 30 萬英裡。

上述三家的測試裡程幾乎占據年度總測試裡程的 88%。

同時,該報告也從車隊規模等其他次元進行了排名。在加州車隊規模排名前十的公司,具體如下圖:

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從資料上來看,Waymo 在加州的測試車隊規模最大,擁有近 700 輛車;排名第二和第三的 Cruise以及Zoox 分别為 138 輛、84 輛;随後是來自中國的 AutoX 和小馬智行,均在 40 輛左右。

據了解,上述測試車隊前十的玩家都搭載了顆雷射雷達,數量在 3-8 顆不等,且大多數為旋轉式雷射雷達。不過,小馬智行與元戎啟行都曾表态,未來将逐漸改用固态雷射雷達。

随着自動駕駛的發展不斷向量産階段邁進,固态雷射雷達能夠在設計上做到高度內建化、輕量化和美觀化,更易于與原車融為一體。

需要注意的是,DMV 曾規定,測試自動駕駛汽車的制造商需要在事故發生後 10 天内報告任何導緻财産損失、人身傷害或死亡的碰撞。

截至 2022 年 2 月 1 日,DMV 已收到 405 份自動駕駛車輛碰撞報告。其中,2021年全年自動駕駛事故方面超過 100 起,而來自中國的文遠知行有 3 起、小馬智行有 2 起,所有其他中國玩家均未發生過事故。

此外,截至 2021 年 11 月 19 日,共有 7 家公司獲得加州 DMV 全無人駕駛路測牌照,來自中國的玩家包括百度、AutoX 和文遠知行。

唯接管論英雄?

盡管 DMV 的自動駕駛脫離報告在業内頗具權威,但近年也開始受到越來越多的争議。争議點之一就在于:

車輛運作場景的客觀複雜性,甚至是安全員的主觀判斷,都可能會影響到人工接管的次數。

這不禁讓人思考,以冷冰冰的接管次數名額對各大自動駕駛玩家的實力進行排位,是否真的客觀合理(詳見新智駕此前報道《自動駕駛,别再談「接管」色變了》)。

誠然,接管次數與技術安全性有着緊密的聯系,常見交通場景的穩定處理是成熟自動駕駛系統的基本素養,而且隻有做到不依賴安全員以及任何形式的人工直接幹預,自動駕駛技術才能帶來更大的商業價值。

但需要注意,目前道路上自動駕駛所遇到的主航道問題(包括已知的危險場景)還遠遠沒有全部解決。在不同場景下,哪怕是同一個自動駕駛系統的接管次數也可能出現巨大差異。

曾有業内人士向新智駕表示,如果是非 pr 環節(比如研發測試階段),玩家們甚至更傾向于選擇更加複雜的場景去磨煉系統——測試的意義就是找問題,隻有不斷找問題、解決問題才能推動系統進入穩定疊代期。

是以,人工接管的頻次或許并不能簡單與自動駕駛技術不成熟劃上等号,接管率也不适合當作評價自動駕駛系統優秀與否的唯一标準。

更重要的是,自動駕駛已經逐漸步入商業應用階段。據麥肯錫預測,無人駕駛汽車到 2025 年可以産生 2000~19000 億美元的産值;高盛則估計,到 2050 年自動駕駛産業規模有望超過 6000 億元,發展過程呈現指數級增長。

也就是說,在可預見的未來裡,自動駕駛将進一步融入到人們的生活之中。作為一項為人類出行服務的技術,其系統性能、成本把控、産線管理、乃至是使用者體驗或許都需要深度優化。

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