贝克街探案官
作者：鲁镇西
抛开安全聊商业化，不是流氓就是扯淡
2021年10月，北京允许无人驾驶路测主驾不设安全员。这意味着无人驾驶距离商业化运营阶段更近一步。截至2022年1月，上海、安徽、江苏等8省，先后发布测试管理细则和补贴支持文件。
由上图可知，各省细则和支持文件，均以《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》为基础框架，该规范是自动驾驶商业化落地的基础。
管理规范文件，从道路测试与示范应用主体、驾驶人及车辆，道路测试申请，示范应用申请，道路测试与示范应用管理，交通违法与事故处理6个方面明确了参与测试的各方应当遵守的管理规范，同时也为自动驾驶企业开展试运营扫清了面临的政策障碍。
自动驾驶企业梳理
实际上，早在2021年7月发布规范文件之前，百度Apollo就已经启动Robotaxi常态化运营，同时也是国内最早入局Robotaxi的企业。
百度Apollo于2021年5月正式开启Robotaxi常态化运营活动。2021年8月，百度发布全新升级的自动驾驶出行服务平台——“萝卜快跑”。目前萝卜快跑运营城市分别为北京、上海、长沙、广州、沧州。
公开资料显示，百度萝卜快跑旗下车型Apollo Moon单位成本为48万元，约为行业平均水平的三分之一。百度预计2023年萝卜快跑的运营城市将扩展至30座，服务用户超过300万，订单量达到百万量级。
除百度之外，国内还有多家企业布局Robotaxi市场。2016-2020年，滴滴、蘑菇车联、中智行、上汽集团、广汽集团、东风集团等先后入局。
滴滴
首先是滴滴，虽然起步较晚，但是依靠较为丰富的平台经验，迅速推进测试进程。滴滴自动驾驶自2016年起步，2020年6月在上海推出载客试点，9月获得上海首批载人示范应用牌照。
2021年上半年，滴滴分别就自动驾驶与广汽埃安和沃尔沃达成战略合作。截至2021年6月，滴滴有超500名自动驾驶团队成员和超过100辆自动驾驶汽车，已获得北京、上海、苏州、美国加州等地路测资格，在上海的测试里程达530多公里。
蘑菇车联
2017年，蘑菇车联通过切入城市公共出行和公共服务领域，以车路云一体化全栈解决方案，提供运营服务，实现Robotaxi商业大规模落地新突破。
公司自主研发了车路云一体化的自动驾驶体系，2019年在北京顺义落地国内首个开放式5G商用车路协同示范路，2021年与衡阳市政府签订战略合作协议，贯穿衡阳城市主干道，总里程200公里。
蘑菇车联通过政企结合提升资源复用率和规模效应，发挥一体化方案优势，良好解决Robotaxi的高昂成本问题。现阶段，蘑菇车联已经在北京、上海、江苏、湖北、湖南、河南、云南等落地了自动驾驶商业项目，总订单量超20亿元。
2018年，中智行通过打造高级智能化道路（L4）和通用车端智能（L2.9）技术来实现系统整体能力超越L4级自动驾驶，推动L4降本增效和规模化落地。
中智行
2021年10月，中智行在苏州市相城区的高智能化道路上成功进行“路开车”演示，包括“数字化封路、多车协作式掉头、盲区出车让行”等三个场景，接待了上百人试乘体验。中智行目前在苏州、上海等多地进行技术验证。
上汽集团
此外，上汽集团还联合Momenta，在上海启动Robotaxi试运营，2021年12月，上汽宣布采用MomentaL4级自动驾驶解决方案，并在上海、苏州上线20台运营车辆，预计2022年登陆深圳并实现整体200台的运营车队规模。
广汽集团
广汽集团则联合文远知行广州开启 Robotaxi试运营。公开资料显示，文远知行有超过两年的Robotaxi运营经验，自动驾驶路测里程超过800万公里。
2021年8月，广汽获广州市道路测试试验牌照，车队可在番禺汽车城开展自动驾驶示范运营，三个月后，广汽集团、文远知行、如祺出行三方宣布达成战略合作，共同推进Robotaxi的研发和运营，计划于2022年在如祺出行平台上线Robotaxi运营。
东风集团
东风集团则联合驭势科技在武汉开启Robotaxi试运营。2019年9月，东风获得武汉市第一张自动驾驶汽车路测牌照。2021年2月，东风自动驾驶Robotaxi正式上线，其中采用了驭势科技L4级别的自动驾驶解决方案，此次投放车辆为42辆，其运营范围主要位于武汉经济开发区，设有22个停靠点。预计在未来两到三年内，还将陆续投放超过200辆自动驾驶汽车。
小马智行
最后，是近期融资活动较为频繁的小马智行，公司此前联手英伟达推新自动驾驶系统，推出自研车规级计算单元方案，搭载英伟达 DRIVE Orin? （SoC）系统级芯片，正推动下一代自动驾驶软硬件系统的车规量产，以加速 L4 级自动驾驶技术的规模化部署，全新计算单元将于 2022 年底开始量产。
同时，小马智行发布了第六代自动驾驶系统方案，首批搭载该系统的车型为丰田 “赛那SIENNA” Autono-MaaS车辆，将于今年在国内开启道路测试，2023 年上半年投入自动驾驶出行服务（Robotaxi）的日常运营。
但值得注意的是，小马智行的自动驾驶项目进展并非一帆风顺，据3月9日消息，小马智行因自动驾驶系统问题，在美国召回三辆测试车，起因是由于缺乏安全员，其中一辆试验车在弗里蒙特撞到了车道分隔线和路标。
美国国家公路交通与安全管理局（NHTSA）局长， Steven Cliff 在针对召回事件的一份声明中称：无论车辆是由人类驾驶员还是自动驾驶系统操控，该机构都始终将维护道路使用者的利益这件事放在首位。
此外据路透社报道，当地时间3月7日，英特尔旗下自动驾驶汽车子公司Mobileye提交首次公开募股（IPO）申请，计划在美国证券交易所上市，这有望成为今年美股规模最大的IPO之一。据知情人士透露，Mobileye上市时的估值将超过500亿美元，远远超出英特尔在2017年进行收购时约150亿美元的估值。
从项目进度来看，百度受益于先发优势，是现有布局企业中，车队规模最大的，但布局早真的就等于规模大吗？对于任何一个新兴项目而言，解决用户的痛点，才是其持续发展的不二法门。
解决用户痛点的前提，是安全
现阶段，用户出行最大的痛点，一个是道路拥堵耽误时间，一个是车技不佳不敢开车。目前运营的百度Apollo可以将上述两个痛点连根拔除。
首先是道路拥堵问题，Apollo通常情况下无需安全员掌舵，及特殊情况下，可以通过5G实现云驾驶功能，通过特殊路段后继续交由自动驾驶平台运行，用户可以极大程度利用乘车时间处理个人事务。也正因为“无人驾驶”的特点，使得车技一般的使用者同样可以享受愉悦的出行体验，从而扩充其用户规模。
自从2020年在北京实现自动驾驶开放运营，百度Apollo逐步展开无人化测试，到2021年已经累计2000万公里的测试里程。需要注意的是，国内城市道路场景复杂度远高于欧美主流道路场景，而无人驾驶系统与生俱来的“学习属性”，可以在服务过程中不断自我迭代。
对于无人驾驶而言，其省去驾驶员这种外在表现形式，拓展市场除了要解决用户痛点之外，还要说服用户相信其安全可靠。Apollo凭借主系统、冗余系统、云代驾三层安全体系，为用户带来可接受的安全驾乘体验。
首先是其主系统内的基础OS，百度全自研的自动驾驶系统已经开源多年，和业内系统相比，Apollo具备高稳定性高实时性低时延这样的特点，目前也被业内广泛接纳，该系统结合算法，做到了系统反应速度和时延优于人类驾驶员。
其次是泛感知系统，包括地图、定位和环境感知三方面，实现对环境场景的准确刻画。地图自然不必多说，Apollo的定位系统是基于多传感器定位的融合方案，可以做到在信号遮挡、环境变更等工况条件下的稳定精准定位。
感知系统则基于强大的视觉感知能力，对长尾场景具备更强的能力。百度Apollo重点优化低矮遮挡等疑难场景的检测能力，做到在各种工况下，都能够准确提供稳定的环境感知。而且国内城市道路施工较为频繁，自动驾驶系统地图更新难免会迟滞于现实路况，所以Apollo还会通过实时检测道路环境同车载地图进行匹配，及时的发现环境相比车载地图产生的变更，避免车辆进入危险的场景。
守护用户安全的第三道防线，就是决策规划系统，这套子系统直接决定车辆的驾驶行为，直接对车辆行驶安全负责。Apollo首先根据现行交规，抽象出在各场景下完备的策略预期，同时针对遮挡等具有一定潜在风险的场景，Apollo决定采取防御性的驾驶策略，保证在最坏的情况下，车辆仍能够最大程度的降低可能的安全隐患，保证安全可控。
最后，进一步提升驾驶安全性的就是车路协同系统，该系统是单车智能的有效补充，现有的以路侧感知为主的车路协同技术，本质上是提供完善的超视距感知能力。基于此，自动驾驶系统，可以实现对如遮挡等典型危险场景的提前感知，对低矮障碍物，车路协同技术具备长时间观测稳定视角观测能力，实现更精准地识别，辅助自动驾驶车辆作出更合理的避让行为。
第二层防护是监控冗余系统，主旨是在车辆本身的软硬件，或车辆所处的场景，存在安全风险时及时发现，并将车辆保持在安全状态，这也是实现实现无人驾驶的一个必要条件。最后一层就是云代驾，通过将车的视频实时回传到云端，由云端的安全员实时了解车辆动态并实时控制。
通过这三层系统的相互协作，Apollo已经可以为用户提供可接受的驾乘体验，从而进一步提升用户粘度，扩大规模，并为全面商业化应用奠定基石。从应用层面来看，Apollo的无人驾驶平台已经接近专车。
图源：Apollo3·8发布会
更为重要的是，在Apollo开启商业化后，用户规模、频次、粘性都呈现稳定增长，商业化首月新增用户增幅达到151%，新用户首周人均成单量及复购4次以上人数占比，均有明显提升。用户满意度在5分满意背景下，达到4.8分，为项目变现提供了较为有力的支撑。
因为无论是什么项目，想要盈利一是有人用，二是使用后满意度较高，前者为这个项目提供一个稳定的基本盘，后者则为该项目带来无限增长流，毕竟，金杯银杯，不如用户的口碑。拥有良好的用户口碑，可以保证产品的长盛不衰，对于品牌而言，更是有百利无一害，当Apollo逐步增加应用城市，其未来规模不可估量，必将成为百度下一个营收增长极。
激光雷达为自动驾驶保驾护航
以百度为首的无人驾驶企业商业化进程逐步加速，除了会为企业本身带来新的增长极外，还将对整个自动驾驶产业链打开新的增长空间。
未来十年，新能源车市场份额的不断提升，以及私家车的普及，将推动整体共享出行市场发展；加之消费者日趋习惯共享出行服务，整体人群渗透率未来将逐步提升，参与者和参与方式也在不断发生变化，汽车智能化发展以及自动驾驶技术的普及将会推动无人驾驶车辆的渗透。
IHS Markit预计整个共享出行市场的市场规模在2030年将达到2.25万亿元人民币，复合增长率在20%-28%之间。在共享出行市场中，Robotaxi将占到60%以上，市场规模超过1.3万亿。
在这个万亿蓝海市场中，一个较为值得注意的细分市场就是车载激光雷达，即自动驾驶安全系统中的感知系统。从自动驾驶发展历程来看，多传感器融合已经是大势所趋，就目前技术手段来看，激光雷达或将是最终选择。
因为现有的ADAS系统，主要视觉传感器依旧依靠摄像头，虽然是最为成熟的车载传感器之一，但由于摄像头与人眼一样，属于被动地接收可见光，因此在逆光或者光影复杂的情况下视觉效果较差，且易受恶劣天气影响。
毫米波雷达虽然与激光雷达工作原理相似，且存在波长够长，绕物能力好，受天气环境的影响最小的特点，但是其由于波长过长，探测精度大大下降。这也是其最大的短板，且无法更改。
为弥补这一短板，激光雷达应运而生，激光雷达以激光作为载波，波长比毫米波更短，因此探测精度高、距离远。激光雷达还能通过回收不同方向激光尺的信息，以点成线，以线成面，形成障碍物3D“点云”图像。受限于技术难度大、成本高，此前并未实现大规模装车仅被广泛应用于Robotaxi市场。
相较于乘用车领域，Robotaxi由于其L4-L5级别无人驾驶的定位，对感知层探测性能要求极高。又因为车辆的所有者，无人运营驾驶公司往往是资本实力雄厚的汽车/科技大厂，所以对激光雷达价格及与车身的集成度要求相对较低，多家运营商的Robotaxi均已配置激光雷达，是目前激光雷达的主战场。
但是伴随乘用车自动驾驶水平不断提升，乘用车市场已经涌现大量企业，推出搭载激光雷达的量产车型，激光雷达未来市占率将进一步提升。
纵观国内激光雷达供应链，国内已经涌现出大量企业参与激光雷达的制造，伴随相关企业产品不断迭代，激光雷达成品价格有望进一步降低，从而提升单车雷达装机量，进一步守护车辆行驶安全，提升用户驾乘体验。
当自动驾驶安全性进一步提升时，叠加以Apollo为主的自动驾驶品牌持续在营销端发力，民众对自动驾驶、无人驾驶的接受度将进一步提升，其市场规模也将随之共振提升，届时，相关企业或将凭借过硬的产品，改变民众出行方式的同时，迎来业绩爆发。