中国自动驾驶发展报告2020_2022年自动驾驶发展趋势盘点

文 | 易观分析

2022年，自动驾驶行业可谓在喜忧参半中前行，一方面，众多自动驾驶公司估值缩水、裁员倒闭，高级别自动驾驶技术迟迟难以商业化落地；另一方面，自动驾驶利好政策密集出台，自动驾驶开放测试区域不断增加，辅助自动驾驶前装搭载率持续提升……站在2023年岁首，易观分析回顾梳理2022年自动驾驶行业的重大事件，展望2023年的行业发展趋势。

自动驾驶技术的实现路径：渐进式路线成为行业共识

自动驾驶的实现路径一直存在渐进式与跨越式之争。渐进式路线是指从相对基础、难度较低的辅助驾驶入手，从L1逐步到L5；跨越式路线则是提倡直接研发L4、L5的高级别自动驾驶，一步到位。2022年，伴随大批跨越式的自动驾驶公司倒闭裁员，以及众多跨越式玩家布局渐进式路线，路径之争逐渐明晰，渐进式路线成为行业共识。

2022年，英特尔的自动驾驶业务Mobileye上市估值腰斩，美国自动驾驶初创公司Argo AI倒闭，自动驾驶技术公司Motional、Nuro、小马智行也相继传出了裁员的负面消息……这都反映出，高级别自动驾驶技术尚不成熟，跨越式路线难以短期内商用盈利，无力支撑无休止的烧钱运作。

同时，众多L4跨越式玩家进入L2赛道。2022年，专注L4的自动驾驶公司文远知行宣布与博世联合研发L2、L3级别的量产自动驾驶系统，并计划于2023年实现量产；L4级自动驾驶通用解决方案公司轻舟智航进入L2赛道；百度在推进Robotaxi大规模落地的同时，也在积极推进Apollo领航辅助驾驶的量产落地；小鹏、极狐、毫末智行等多家企业，也在城市NOA方面迎来了重要突破。

可以见得，量产决定成败，渐进式自动驾驶路线展现出另一番景象，正在大规模商用落地。例如，智加科技始终坚持渐进式的发展路线，以研发L4级全栈自动驾驶技术为基础，打造有人监督的自动驾驶重卡，与主机厂和一级供应商紧密合作，基于前装量产以及与物流客户开展的智能重卡联合运营，不断释放自动驾驶技术的商业价值，让客户方和场景方切实从科技赋能中获益，达到绿色低碳、降本增效、安全省力的效果。

中国自动驾驶行业迎来密集政策支持

2022年，中国自动驾驶行业迎来密集政策支持，并首次实现立法突破。工信部、发改委、科技部、交通部等中央部委的宏观政策引导以及40多个省市地方政府的管理实施细则，为自动驾驶技术创新与产业协同提供了更加明确的政策支持与法律保障，尤其是对车辆要求、经营方资质、道路适用、人员要求、安全保障以及监督管理等关键问题进行了说明。

多项宏观政策将自动驾驶纳入其中，自动驾驶的中长期发展确定性增强。1月，国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提出，稳步推进自动驾驶、无人配送、智能停车等应用。同在1月，国务院印发《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》，推动在具备条件地区建设自动驾驶监管平台，稳妥发展自动驾驶和车路协同等出行服务，鼓励自动驾驶在港口、物流园区等限定区域测试应用。3月，《交通领域科技创新中长期发展规划纲要（2021—2035年）》提出，促进道路自动驾驶技术研发与应用，推动自动驾驶、辅助驾驶在道路货运、城市配送、城市公交的推广应用。

地方先行试点，实现自动驾驶立法突破。7月，深圳发布《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，我国首部关于智能网联汽车管理的法规诞生，针对智能网联汽车的准入登记、上路行驶、事故责任认定等事项作出具体规定。11月，《上海市浦东新区促进无驾驶人智能网联汽车创新应用规定》出台，明确了事故责任认定规则、交通违法行为及交通事故的应急处置要求，进一步规范和促进自动驾驶汽车发展。

接下来，权责分明、有据可依的法规政策体系，有利于解决自动驾驶安全事故发生后的责任认定，将促进自动驾驶的商业化运营。

自动驾驶行业虽面临行车安全挑战，但发展前景光明

对于自动驾驶来说，安全性是社会各界最为关切的话题。

客观来看，自动驾驶虽不能100%保证行驶安全，但安全性整体高于人类驾驶水平。人才是交通安全中最不确定的因素，公开数据显示，人类驾驶汽车事故的发生原因中，驾驶员人为因素占比81.5%（主要驾驶员主观原因导致的，如未按规定让行、速度过快等）、机动车和环境因素占比18.5%（其他道路交通使用者、天气和路况等）。

而自动驾驶能够显著减少人为因素（如驾驶员违法违规操作、注意力不集中、驾驶经验不足、酒驾、醉驾等）产生的道路交通风险，据《自动驾驶汽车交通安全白皮书》，自动驾驶汽车正常行驶时，人类驾驶80%的事故致因能够得到有效避免。

现阶段，导致自动驾驶安全问题的原因有许多方面。首先，自动驾驶技术本身尚不成熟，距离真正的自动驾驶还有一段距离；其次，人类对于辅助驾驶能力高估，功能开启后进行睡觉、玩手机等不当操作；再次，复杂的路网、恶劣天气、突发情况等外部环境加大自动驾驶安全风险；同时，媒体方面，辅助驾驶作为新兴事物自带流量，密集且含有危险的报道导致人们对自动驾驶的信任度下降。

众所周知，科技创新的道路不会一帆风顺，自动驾驶作为人工智能技术、整车制造工艺、用户为王理念的融合产物，目前面临安全问题挑战是非常正常的。众多市场参与者从自身角度出发，探寻不同解决方案，形成行业合力，自动驾驶技术的商业化落地值得期待。

车企方面，比如小鹏汽车，基于第一代辅助驾驶系统XPILOT，小鹏陆续实现了包含APA智能泊车、高速NGP智能导航辅助驾驶、VPA停车场记忆泊车等高级别辅助驾驶功能；2022年9月，量产发布城市NGP功能；2022年10月，小鹏G9成为国内首个通过自动驾驶封闭场地测试的在售量产车。

自动驾驶科技企业方面，比如智加科技，在研发流程和管理上，采用多位一体的安全策略，除了流程安全和方法安全，还做了充分的安全实施与验证，形成安全策略的完整闭环；智加科技在2022年5月成为首家获得UL颁发ISO26262:2018汽车功能安全ASIL-D流程认证证书的自动驾驶公司，并获颁TÜV南德首张货运自动驾驶行业质量管理体系认证证书；在技术架构上，智加科技L4技术的核心是安全冗余架构，依赖量产产品在真实场景中对安全冗余系统的覆盖性进行验证，实现安全冗余机制的完备。比如Momenta，采用基于数据驱动的“一个飞轮”的技术洞察和“两条腿走路”的产品战略，以实现Mpilot（量产自动驾驶）与MSD（完全无人驾驶）的规模化应用，全面改善出行体验。

场景运营商方面，比如本地即时配送平台达达快送与载物型无人车研发、制造及服务提供商新石器达成合作，将无人配送车应用到即时配送服务领域。比如跨境物流企业全球捷运，与智加科技达成深度战略合作，开展自动驾驶技术和清洁能源技术在集装箱卡车干线运输市场的应用合作。

自动驾驶商业模式：未来生态合作将成为主流方案

在全球范围内，主机厂布局自动驾驶主要有两种方式：一是自研模式，自己造车并自研自动驾驶解决方案；二是采购模式，自己造车，直接外部采购自动驾驶解决方案。

自研与外采这两种模式各有优劣。自研模式下，车企掌握核心的技术话语权，可以真正实现车企自身的战略诉求，不会被供应商卡脖子，本身决策响应快，产品迭代灵活；但技术难度大，资金和人力投入成本高，研发周期长。

而采购模式下，车企可以快速布局自动驾驶，车企还可以与供应商共同建立良好的生态体系，从而使车企更容易获取更多的资源，如北汽新能源、广汽集团、长安汽车选择和华为采用HI（Huawei Inside）模式合作，旗下车型搭载华为提供的自动驾驶全套解决方案。但车企对核心技术的影响力和控制力较小，或无法真正实现自身战略诉求，未来可能被供应商卡脖子。

易观分析认为，未来生态合作将成为主流方案。车企全栈自研不现实，技术点众多且难度大，投入成本高，又要面临商业化的不确定性，选择合适的战略合作伙伴是车企的必然选择。2022年，汽车与自动驾驶产业链加速整合，以汽车制造商、自动驾驶科技公司、终端应用场景需求方为关键节点的商业化闭环模式成为行业主流。

目前，行业中已经出现不少优秀的生态合作案例。依维柯与智加科技在全球联合开发高等级自动驾驶重卡，L4级产品预计2027年在欧洲量产，2022年9月，已完成自动驾驶卡车试点，并准备在欧洲多国进行公共道路测试。一汽解放与智加科技、挚途科技在2022年8月，联合完成了面向荣庆物流的100台中国最大前装量产自动驾驶重卡订单的首批交付。东风集团2022年12月战略投资黑芝麻智能，双方联合开发自动驾驶软件。上汽集团与Momenta的合作车型智己L7已经量产交付。广汽多款车型也选择搭载禾多科技的自动驾驶系统……

自动驾驶应用场景：载货场景最有可能实现商业化落地

目前，自动驾驶的应用场景主要分为载人、载货、特殊三类。

载人场景主要包括Robobus和Robotaxi，参与者主要包括百度阿波罗、蘑菇车联等科技企业，以及各领域的佼佼者比如宇通、金龙、滴滴等。目前，Robotaxi已经在北上广深以及重庆等城市落地商业化运营，而Robobus也在广州、厦门、成都等城市试运营。载人场景的技术门槛最高、落地难度最大。其中，Robobus在应用场景和商业化成熟度方面优于Robotaxi，主要因为Robotaxi所处的城市道路场景复杂、极端天气及极端场景均有可能发生，而Robobus的线路更为固定，场景复杂度低于Robotaxi，更容易实现。

载货场景主要包括干线物流、末端物流、矿区、港口、物流园区、无人零售、机场等，主要的参与者包括主线科技、图森未来、智加科技等科技企业以及京东、菜鸟、美团等互联网企业，主要难点在于细分类别众多、落地难度各异。

特殊场景则主要包括无人环卫、安防等，细分类别较少、落地运营复杂。实际应用中，自动驾驶环卫车对于精细贴边清扫、自主路线规划等有较高的要求，自动驾驶适应特殊环境的能力有待提升，并且环卫自动驾驶相关的法律法规亟待明确。

易观分析认为，自动驾驶商业化将沿着从简单环境向复杂环境、从封闭环境向开放环境、从低速向高速发展。三类场景中，载货场景是最有可能实现大规模商业化落地的。

比如干线物流场景，其运输线路以高速公路为主，相对封闭和简单。同时，自动驾驶技术在干线物流场景的应用能实现以安全、省油、省力为主要亮点的经济、社会和环保价值。另外，从技术演进方向上看，物流运输加速向智能革命迈进，自动驾驶是必然趋势。2022年，资本涌入干线物流自动驾驶卡车赛道，投融资事件密集。易观分析认为，干线物流运输场景是万亿级规模的巨大市场。目前，干线物流场景的主要玩家包括智加科技、图森未来、智驾科技、嬴彻科技等科技公司，其中，智加科技已联合荣庆、申通、德坤等合作伙伴开启前装量产智能重卡联合运营，东至上海、北至盘锦、南至深圳、西至武汉，覆盖快递快运零担整车不同物流业务类型，零事故，最高节油10%。

再比如港口和矿山场景，由于相对简单和封闭，自动驾驶车辆作为生产工具也已经投入商业化运营，港口玩家主要包括西井科技、主线科技、图森未来、畅行智能等初创企业，矿山玩家主要有慧拓智能、踏歌智行、易控智驾、希迪智驾等。

同时，末端物流配送因行驶速度低、环境相对封闭，也是实现规模化量产的重要场景。自动驾驶末端配送小车可以针对性解决物流行业劳动力短缺的问题，同时可以更加精准地确定配送地点，并且不受天气影响，提升配送效率。自动驾驶末端物流的解决方案服务商主要有新石器、智行者、白犀牛、行深智能等创业公司，以及美团、阿里、京东、苏宁等有物流需求的互联网巨头。

自动驾驶跨越简单、封闭、低速的特定环境，迈进完全自动驾驶，还有很长的一段路要走，技术需要进步，商业模式需要经受落地验证与完善，行业协作需要持续……但可以肯定的是，国家政策、车企、供应商、自动驾驶科技公司之间已经形成紧密合力，共同推动自动驾驶迈向光明的未来。

展望2023，随着自动驾驶技术日渐成熟、应用场景逐渐扩大、中国智能化路侧基础设施覆盖率稳步提升，自动驾驶的用户体验将进一步增强，前装搭载率有望再创新高，自动驾驶的商业化或将在2023年进入新阶段。