來源：腦極體

如果要用一個詞來形容2021年的自動駕駛行業，可能是：規模效應。

提起“自動駕駛”，大部分人已經不會再一頭霧水。許多大眾耳熟能詳的科技公司，基本都已經進入了這一領域，蘋果、小米、華為、滴滴等相繼宣布進入自動駕駛賽道，主機廠品牌如吉利、上汽等也先后成立電動車品牌，加碼自動駕駛技術。

一眾選手同臺競技，頗有一種“極目千里、無復煙火”的感覺，而新秀崛起成為一方諸侯、君主藩王相互博弈的局面，也像《舊五代史·安重榮傳》中記載的那樣：“天子，兵強馬壯者為之，寧有種耶？”

只要兵強馬壯，即可在亂世中站穩腳跟，縱觀今年在商業化表現上較為出色的選手，比如拿到無人駕駛出租車商業化第一單的百度、勇闖自動駕駛量產落地無人區、銷量和交付量大增的小鵬長城等車企、實現34款車型陸續量產落地的毫末智行，都將“量產”作為頭等大事。

厲兵秣馬的戰局背后，也讓我們看到了“規模效應”對于自動駕駛走向穩定商業模式，有多重要。量產速度與雙碳戰略推進速度疊加，雙輪驅動之下，或將推動特斯拉、小鵬汽車、毫末智行、Momenta等走漸進式技術路線的企業，在2022年進入增長“快車道”。

年底正是盤點季，是一路狂奔之后難得的思考時期，今天我們不妨通過自動駕駛的“量產游戲”，來看看產業格局演化的伏線千里。

時勢造英雄：中國自動駕駛的2021“井噴”

見過了太多的“元年”“泡沫”，這里必須先回答大家的一個疑惑：2021年自動駕駛的商業化落地“井噴”是真實可靠的嗎？

坦率地說，整個行業出現拐點出現可能還早，根據麥肯錫發布的研究報告自動駕駛每公里成本與司機駕駛傳統汽車成本大致持平，自動駕駛的拐點或將到來。目前看來，自動駕駛的成本還無法與傳統汽車同日而語。

但隨著越來越多的自動駕駛車企及技術企業實現規?；慨a，自動駕駛也開始走向商業化“分水嶺”，能夠解決量產問題的企業加速前行，做不到的企業或將在不確定性的外部環境和白熱化的市場競爭中不斷承壓。

從這個角度來看，2021已經給未來的自動駕駛產業格局埋下了伏筆。主要有幾重考量因素：

1.“修路”完成，基礎軟硬件構建成熟。2021年，伴隨著中國許多省市將智慧出行、碳中和、數字新基建等作為城市戰略，大力推進了計算中心、5G、邊緣計算、車路協同、高精度地理數據、無人車路測及商用實踐的進展，使得自動駕駛所依賴的軟硬件體系都趨于完善，相當于修好了一條加速前進的產業高速。

2.“通車”完成，大量自動駕駛產品開始交付上路。2021年，各類L2-L4級的自動駕駛車輛開始走出封閉路測試驗場，走上了真實的城市道路。京東、阿里巴巴、美團、物美、白犀牛、毫末智行等的即時配送無人車，規模化落地園區和商圈；“特小長”（特斯拉、小鵬、長城）的自動駕駛乘用車量產交付計劃不斷加速，實現商業化運營的同時，也將真實路況信息源源不斷地輸送給后臺算法進行迭代優化升級，更早的量產商用也意味著更大的數據優勢和算法優勢，自動駕駛的“馬太效應”正在出現。

3.“親人”完成，技術的大眾親和度前所未有。隨著數字化普及、后疫情時代減少接觸的習慣使然，自動駕駛也逐步成為大眾熟悉、接受的服務與工具。據報道，有2萬多名用戶每個月至少會乘坐10次機器人出租車。在一些園區內，京東、阿里巴巴，以及毫末智行與物美、美團合作打造的無人配送車，成為居民采購的送貨標配?？梢哉f，自動駕駛從未如此貼近普通人的生活，這也為后續探索商業模式打下了心智基礎。

可以看到，即將過去的2021，自動駕駛正在規?；侀_的中國，有潛力成為全球最大的自動駕駛市場，也有希望誕生全球性的無人駕駛公司。

量產的真相：從性感概念到務實安全

汽車行業從不缺乏天馬行空般的創造力，而全自動駕駛汽車可能是想象力的“巔峰”。但產業發展到現在，L5級自動駕駛遙遙無期，恐怕已經成為共識。

當整個行業不得不從空中降落到地面上，“量產”下的自動駕駛正在生長成何種樣子，是2021年大眾可以清晰看到的。

目前來看，已經或正在規?；慨a的自動駕駛產品及服務，主要有三個共同點。

1.L4級自動駕駛量產，以商用車為主，集中在公交車、物流配送車、客車貨運等領域。公共出行領域，主打L4級自動駕駛技術的文遠知行，開始探索公交、同城貨運等多場景服務；Zoox、百度阿波羅、輕舟智航也相繼布局自動駕駛巴士(Robobus)賽道。無人配送領域，從長城技術中心智能駕駛前瞻分部獨立而出的自動駕駛AI公司毫末智行，與阿里達摩院合作生產的L4級無人配送車“小蠻驢”實現了規模化量產交付，并在今年雙11當天開啟了最大規模無人車隊送貨進校園。貨運領域，圖森未來TuSimple敲響了全球自動駕駛卡車上市的第一鐘之后，嬴徹科技也宣布實現了L3量產，后續OTA即可升級到L4，小馬智行、智加科技也紛紛公布了自動駕駛卡車量產時間。

總的來說，L4級自動駕駛屬于高級別、跨越式技術，技術挑戰和難度都很大，直接面向乘用車會存在較大的心理顧慮，而路況相對簡單、事故率較低、提質增效明顯的商用車，更容易實現L4規模化落地。

據中信證券測算，商用車自動駕駛軟硬件潛在空間約4000億元，自動駕駛運營服務空間約3萬億元。在這一領域拿下重要一席的玩家，未來的商業前景可堪期待。

2.自動駕駛乘用車量產，以L2級別技術為主，L4及更高級別的乘用車探索或項目終止、或落地放緩。

在乘用車領域，今年曾出現過關于“自動駕駛”還是“輔助駕駛”的誤會事故，引發了人們對跨越式技術的審慎思考。我們發現，能夠規模化量產的自動駕駛乘用車，大多以L2為主，比如小鵬汽車，一直比較將自動駕駛定義為L2級的輔助系統；量產并搭載在數千臺魏牌摩卡汽車上的輔助駕駛產品“小魔盒”，則是毫末智行L2+級智能駕駛輔助系統。在發給加州機動車管理局（DMV）的郵件中，特斯拉也承認FSD和Autopilot一樣，都是L2級自動輔助駕駛系統。長城汽車的L2級自動駕駛滲透率也高達40%。

總的來說，為了達到技術可靠、能夠量產的目標，滿足消費者不斷增長的新能源汽車需求，選擇漸進式發展，從L2、L3輔助駕駛逐步演進到L4、L5級無人駕駛，是特斯拉、小鵬、長城等整車廠商，以及毫末智行這樣孵化于主機廠的科技企業們的一致選擇。

在2021年舉辦的AI領域頂級會議第三屆北京智源大會上，毫末智行CEO顧維灝提到，自動駕駛將隨著算力、數據、網絡以及整個社會系統法律法規的發展完善，按照“從低速到高速、從載物到載人、從商用到民用”三大定律，漸進式、有序落地。

相比漸進式企業的謹慎，跨越式車企的2021并不好過，繼Uber 出售 Uber ATG之后，Lyft也將L5自動駕駛部門賣給了豐田，甩掉了燒錢的包袱；發力完全自動駕駛的蘋果造車，今年進展寥寥，團隊人員也傳出流失的傳聞。馬斯克宣稱要在2021年推出L5級全自動駕駛功能的豪言，并沒能實現。以“完全自動駕駛系統”享譽全球的Waymo，今年也相對沉寂。國內，選擇跨越式技術的自動駕駛企業，同樣普遍存在落地難、量產難的情況，比如專注L4/L5級自動駕駛的小馬智行，近期就傳出乘用車“造車”計劃停滯的消息。

總的來說，跨越式、高級別的自動駕駛技術實現難度大、研發周期長，相關企業也必然會面臨商業化難題，反觀走漸進式路線的特斯拉、毫末智行、Momenta、小鵬等，在商業運營層面步步為營，量產形勢較好，銷量一路走高，估值也屢創新高。

3.生態的力量，從各自為戰到陣營防守。早先的自動駕駛行業還是科技企業、主機廠等各自為戰，但2021年，量產交付的大多是生態聯盟的體系化進擊。

比如特斯拉就與充電樁企業合作，搭建全美充電網絡；前不久的“1024小鵬汽車科技日”上，小鵬也強調要先把AI和制造能力做好，才能搭建自己的生態，回饋生態公司。通過規模化量產，與生態伙伴共同成長，正是毫末智行的量產之路，除了背靠長城汽車的制造能力和整車業務之外，還來自于美團、物美、騰訊、高通、百度、中科創達等上百家生態合作伙伴的加持，共同在研發、制造、落地、迭代、運營等商業化關鍵環節上進行探索。

全球“缺芯”的大背景下，量產自然也離不開芯片等生態伙伴的支持，小鵬、蔚來、廣汽等國內企業都與海外芯片廠商Mobileye、高通等保持合作。

從上述三個量產的真相中，可以發現，市場從追逐跨越式技術的性感概念，正在變得更加務實、審慎，所以重新將漸進式路線視為接下來的發展希望，走上了一條更注重可持續商業循環的良性道路。

而無人駕駛的商業空間打開，需要主機廠和科技公司、產業鏈共同體，共同以“量產”這柄利器劈開天地，形成規模化、高速前進的市場需求與發展空間。

那么問題來了，如果只攫取、不建設，這塊新開辟的商業空間必然是混沌的、無序的，自動駕駛究竟靠什么支撐起產業邏輯和商業規范？

產業的蒼穹：支撐自動駕駛的天與地

梳理中國自動駕駛技術與商業應用領先者的動作，會發現這些企業的兵強馬壯，固然有市場趨勢的影響，更多是長期戰略選擇的支撐。

安全為天，撐起了市場的真實需求。

隨著規?；涞?，無論乘用車還是商用車，自動駕駛的安全性、穩定性都決定了業務效率和人身安全，大眾對安全問題也必然會有越來越嚴格的期待。

可以看到，自動駕駛出租車，都將安全看作第一天條，經歷了長期的封閉路測和公開路測，百度Apollo自動駕駛在1800萬公里測試里程中，迄今為止“零”事故。業務范圍包含了乘用車、低速無人車和智能硬件的毫末智行，則遵循“從低速到高速，從載物到載人，從商用到民用”的自動駕駛三定律，循序漸進地收集數據、迭代產品，在絕對安全的基礎上，再追求盡可能的聰明。

這些企業的探索也說明，唯有將安全視作天大的事，才能讓業務可持續發展。

數據為地，培育出領先的技術創新。

安全意識最重要落地到過硬的產品和系統之上，縱觀全球領先的自動駕駛企業，無不將真實數據的積累作為技術創新的前提。

特斯拉就基于大量汽車用戶傳來的、真實道路的多樣化數據，使其系統表現比基于路測數據和模擬數據的系統更出色。中國錯綜復雜的真實道路場景，正是自動駕駛企業最好的技術試驗場。比如毫末智行，預計在3年內搭載100萬臺乘用車，意味著每年數百億級別的真實道路的里程數據，這種平臺型數據優勢能夠形成壁壘，建構起領先的算法在不同的交通場景下，執行可靠的自動駕駛策略。

真實而龐大的數據土壤，才能生長出安全的產品能力，支撐起規模化部署的商業暢想。

群雄并起的自動駕駛領域，誰能在“五代十國”般的亂局中成為一方諸侯，還是未知數。自動駕駛企業們厲兵秣馬，在規?；逃弥袚尩孟葯C，2022年或許會看到一輪洗牌和更迭。

但毫無疑問的是，規模商用的源頭與終點，都是為了鼎革天地，讓每一個普通人都能在智慧出行時代，享有更好的自動駕駛體驗。

從這一點來看，自動駕駛“規模效應”所釋放的能量，只是剛剛開始。