自动驾驶的更多生机，5G、车联网助力商用

自动驾驶的江湖依旧暗流涌动，在炽热的夏天，创新者们正探寻更多生机。

一边是创业公司面临洗牌、被收购的结局。最近的案例就是Drive.ai被苹果收购，此前前百度首席科学家吴恩达担任Drive.ai的董事长一职。

另一厢，自动驾驶领域的投资并未停歇，就在7月12日，大众集团宣布，向福特旗下Argo AI自动驾驶公司投资26亿美元(约179亿元人民币)。在10亿美元现金之外，大众将价值16亿美元欧洲自动驾驶公司合并到Argo AI当中。

可以看到，海外自动驾驶创业公司被巨头收编的案例越来越多，而国内企业目前大多独立发展，这和企业发展阶段有关。但大家赛跑的方向保持一致，即尽快寻找到商用场景。

驭势科技联合创始人、CEO吴甘沙告诉21世纪经济报道记者：“其实说白了，不独立是因为自身没有造血能力。早期靠VC，但是当估值达到一定程度了，你的价值可能只有战略投资才能够体现，VC觉得每年都是无底洞在里面投钱，那就要找车厂，它自身也是有这样的选择。但是对于我们来说，只要我们具备自身造血能力，就能够足够独立地去发展更多的产业伙伴的合作关系。”

B端商用初探

在商用化的道路上，公司们有着不同的抉择。比如特斯拉就属于造车派，谷歌一开始就定位出行平台，百度想要做自动驾驶的安卓平台。

而自动驾驶创业公司也在往自动驾驶大脑的方向研发，寻找垂直领域进行突破，出行、物流、快递等都成为选项。 比如驭势科技发力小巴、自动泊车，文远知行、小马智行都瞄准了打车出行市场，飞步科技瞄准无人货车领域。

“在这一行，真的不能轻言量产，量产这个东西背负的责任其实是非常重大的。我不认为(现在)世界上有任何一家公司，在L3及以上的级别的智能驾驶上，能够说是量产。但我们现在称为‘规模的商业化’，成规模、多客户、全交付、全无人、不停服，这5个条件，是我们列出来的最低要求。”在2019 第四届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2019)上，吴甘沙告诉记者。

在驭势科技探索的十几种场景中，真正达标的主要有三个场景。吴甘沙表示，一类是无人小巴，一类是用于机场，或者物流园区、保税区、海关这一类的拖车，还有一类就是U-Pilot ，即AVP(自动泊车)加上高速自主L3，是针对乘用车的解决方案。

此外，他尤其看好无人物流拖车的庞大市场，“有数据显示，中国有500万辆重卡，活动半径500公里，有1000万辆轻卡，活动半径50公里，在城市里面，还有3000万辆的电动二轮车、三轮车。物流一定是非常大的市场。”并且，吴甘沙预期未来三年公司在物流领域的营收可能达到5亿元，甚至10亿，目前驭势科技一年的营收在几千万左右。

不难看出，在特定区域中，B端的业务率先成为自动驾驶的商用场景。也只有找到合适的商用场景，自动驾驶才可以规模化应用，然后降低成本，因此更多应用场景的突破成为公司们眼前的课题，这也是一个难题，尤其是在C端领域。

“我认为最近几年主要都是2B的场景当中，2B的场景真的是很漫长的，它慢，但是它不容易死。”吴甘沙谈道：“而2C很快就Winner take all，其他的人全都Out了，但是2B的过程，技术、客户的信任、研发都是要去解决的。明年我们会迎来爆发。”

5G、车联网助力商用

虽然针对B端场景的自动驾驶技术较为成熟，但是商业化过程中仍困难重重。除了技术，还需要配套设施的成熟，其中，车联网(C-V2X)就是一个重要的基础设施。

事实上，车联网的最终目的是自动驾驶，打个比喻，车联网可视为自动驾驶之母，人工智能则是自动驾驶之父。只有汽车和汽车之间、汽车和道路设施联网交互之后，自动驾驶的落地才更顺畅。

在高新兴科技集团首席方案架构师、战略兼品牌总经理吴冬升看来：“自动驾驶从仅仅依靠聪明的车本身，向车路协同自动驾驶发展。这是因为单车智能本身存在不可解决的场景，比如前方大车遮挡红绿灯、前方几公里外交通事故预知等。”

这就需要车联网技术的支持，而5G的到来，将加速车联网的发展。吴冬升表示，比如，未来无人驾驶汽车需要通过网络实时传输汽车导航信息、位置信息以及汽车各个传感器的数据，到云端或其他车辆终端。每辆车每秒可达1GB数据量，以便实时掌握车辆运行状态，现有4G网络无法满足这样的要求，需要5G网络来支持。

除了高新兴，巨头华为今年也正式宣布入场。“整体来看，华为这样的巨头会促进车联网的发展，市场空间是足够大。在联网渗透率方面，政策要求2020年存量车做到30%，新车达到60%，这一目标很有挑战性，需要巨头进来，带动产业发展。华为从芯片开始做起，面更广，但我们的优势是，我们和车企有广泛的合作、并且对智慧交通行业的理解深。”吴冬升告诉21世纪经济报道记者。

试想一下，当车联网更成熟后，车和车的联通、车路协同，就有可能构建城市的汽车大脑，或者汽车云中心。有了这个智能网络，再加上单车智能化，未来自动驾驶可能对城市的规划有根本性改变。

例如，现在业界常常提及人车分流的方案，那么车和车之间有没有分流?车道、地铁、轻轨就是不同车型的分流;从马路到高速公路，就是车道的细分，未来也可能出现单独的自动驾驶车道，这样也更有助于解决自动驾驶的商用以及安全等问题。这可能是另一个思路，也需要对城市规划有决心，有赖于地方政府的智慧。拿下智能驾驶第一城，那就是人工智能第一城，非常有吸引力。

而这些都需要车联网的底层支持，5G商用虽能加速，但是真正普及到自动驾驶还需要很长时间。这也意味着，自动驾驶商用化还需要等待。

吴甘沙将现在的自动驾驶发展形容为“倒春寒”，之前概念炒得太高，但是他也表示：“其实L2已经爆发了，L2我认为在未来几年会是一个很大的市场，今年已经达到20%多了，L3我认为可能没那么快。我们和严肃的主机厂讨论下来，他们真觉得没那么快，比较完整的L3形态出来，基本上大家认为要2023年。”

吴冬升也告诉记者：“无人驾驶出租车、物流车、矿卡自动驾驶，港口自动驾驶等是第一步，长周期来看是乘用车。预期2-3年，在特定领域的商用会越来越多，面向消费者还需要很长的周期。”

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