中美自动驾驶PK，中国将发挥“基建狂魔”本色！

　　【太平洋汽车网 行业频道】这是“无人驱”系列的第四篇。在前三篇内容中，分别讲述了特定场景式、变革式、渐进式三大自动驾驶派系，看完之后大家应该已经对自动驾驶行业现状有个最基础的认识。

        另外，相信大家也能够看得出来，在这个科技含金量极高，涉及到集成电子硬件、大数据、云计算、人工智能、高精度地图等多门先进技术融合的新兴领域中，其实主要就是中美两国在争锋。

        至于欧洲和日本，虽然在某些环节拥有超一流的实力，但受限于市场不统一或者市场规模小，以及产业链远远不够完整，所以无法与中美相提并论。

        那么，如果比较起来的话，咱们的自动驾驶和美国有什么不同呢?后来居上的可能性大不大呢？

        以上就是本篇所要探讨的问题，接下来我将从技术路线、企业关系、领军企业、产业链、研发环境五个维度进行逐一分析。

        中美自动驾驶之间的竞争不仅仅是谁搞出来的车辆自动化程度更高，更关乎未来行业标准的话语权。从技术路线而言，双方甚至可以说是在围绕这个领域唱一出对台戏。

        为什么这么说呢？因为中国的技术路线是网联式自动驾驶，美国则是自主式自动驾驶。

        网联式自动驾驶依靠高速、低延迟的无线通信技术（5G或5G以上），将车载传感器与周围来自基础设施的信息源（智慧交通指示灯、智慧路灯等）进行数据交互，实现由网络系统控制车辆行驶。

        美国公司主要研发的自主式自动驾驶则是致力于让车辆通过感知和学习，近乎达到人类驾驶员的水平，从而自主规划行驶路线。车辆完全依靠自身的传感器和决策控制系统，对通信环境等基础设施没有太大依赖。

        二者各有优缺点。网联式自动驾驶的优势在于理论可行性更高，只要基础设施到位，那么就能够实现，而且它对车辆本身的智能程度要求大大降低。当然，这毫无疑问是一个庞大而复杂的系统，需要进行大规模的配套建设，政府投资成本不言而喻。

        自主式自动驾驶相当于是对目前车辆上的ADAS高级驾驶辅助系统进行更彻底地智能化升级，看似离我们更近，但目前面临的问题也蛮多。比如单车成本太高，以激光雷达作为主要传感器的后装方案成本高达十几万美元；事故频发，导致美国不少普通民众对其质疑甚至是抵制；相关法律法规滞后，事故定责难等。

        不过，如果乐观一点看待的话，自主式自动驾驶单车成本可以随着规模扩大和技术进步大幅降低，事故也可以随着感知精度和AI算法的完善而逐渐避免，相关法律法规这种上层建筑更是会因为经济基础的发展壮大而到来。

谷歌在2014年推出的L4级自动驾驶汽车——萤火虫

        由于美国在这一领域起步较早，以谷歌Waymo为代表的硅谷自动驾驶公司们在相关科技人才方面又有莫大的优势，再叠加遥遥领先的路试里程，所以就车辆本身的自动驾驶能力而言，美国目前是当之无愧的NO.1。

        需要注意的是，虽然我们的方向是网联式，但对车辆的智能化水平提升也很迫切，因此，以百度为代表的中国自动驾驶公司正努力追赶谷歌Waymo等美国自动驾驶公司。

        这个时候问题来了，有些网友可能会问：既然横竖都要发展车辆本身，那么为什么我们不干脆学习美国公司，走自主式自动驾驶路线呢？

        关于这个问题，我总结了三个方面的原因：

        第一方面，正如前文所言，网联式自动驾驶的理论可行性更高，再补充一点就是，其战略意义也更加长远。

        大家不妨想想看，我们已经实现了拥有无人驾驶运输车在内的智慧工厂，而智慧港口、智慧矿山等一系列概念离正式落地也都不远了，那是不是只要随着智慧场景范围一步步延伸，就能够顺理成章地实现智慧城市这一历史壮举呢？而所谓智慧城市，可不就是一个利用网络系统高效调度的未来人类栖息地嘛？

智慧城市概念

        第二方面，发展网联式自动驾驶是一个典型的扬长避短策略。

        提及中国的长处，很多人脑海里会瞬间闪过“基建狂魔”四个大字。没错，单车自动驾驶能力我们可能较长一段时间都没法赶上美国，但是要比配套基建的话，美国可就是弟弟了。

        在配套基建中，最不可忽视的就是5G通信，而我们在5G通信方面有着绝对的领先，所以有理由、有魄力去发展C-V2X，让它来强化自动驾驶。

        V2X是连接车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）、车与云（V2C）等等的信息交互平台，包括安全解决方案、电子电气架构及云平台等领域。C-V2X则指的是基于蜂窝通信的V2X技术，适用于LTE 4G以及5G时代。

        目前，V2X通信系统以美国主导的DSRC标准和我国主导的C-V2X标准为主，随着中国5G通信的普及，C-V2X标准凌驾于DSRC标准之上便指日可待，我们当然应该好好利用起来。

        第三方面，我们是一个工业大国，2019年国家统计局数据显示，第二产业占GDP比重为39.0%。中国发展自动驾驶不仅仅只是为了转变老百姓的出行方式，同时它还要为整个国家工业的数字化转型升级以及降本增效提供有力支撑。

        美国则不同，其服务业在GDP中占比高达80%出头，硅谷公司们大力研发自动驾驶的核心动力只在于颠覆人类出行，然后从高频的出行服务中获得巨额的商业利润。

        以上说这些，并非刻意抬高我们的网联式自动驾驶，贬低美国的自主式自动驾驶，只是想表达一个意思，那就是发展网联式自动驾驶是基于我们的条件和目标来决定的，是多方位权衡利弊之后的结果。

        关于这个路线之争，我一直喜欢拿王者荣耀的游戏策略来形容。在游戏里，团队发育均衡、英雄优势互补的一方，往往喜欢抱团中推或者龙区逼团击溃对手；而拥有单挑能力强或机动性高的英雄，但团战配合劣势的那一方，则尽量边路单带，为团队创造机会，甚至还有可能直推对方水晶。

        归根结底，两种游戏策略都有取胜的可能，关键还得看具体怎么操作，而自动驾驶路线之争也是同理。

        说完技术路线，接着来说说两国自动驾驶领域内的企业关系，这和技术路线有着莫大关联。

        前面提到，中国走的是依赖大量配套基建的网联式自动驾驶路线，这意味着什么呢？首先，这绝非一家或者几家企业之力所能完成的事，而是需要进行极为复杂的多领域技术融合；其次，但凡涉及大基建，那么政府部门便会扮演重要的角色。

        既需要企业之间彼此密切配合，又有政府支持，那么结果不出意料，企业与企业之间的关系，会形成强分工状态，大家合力干一件牛逼的事。

        于是乎，自动驾驶芯片、自动驾驶AI算法、计算机视觉、激光雷达、毫米波雷达、摄像头、高精地图、5G通信、智慧交通指示灯、智慧路灯等各个领域，都有擅长的企业在攻克，国内就这样形成了较为完整的供应链。

智慧路灯

        当然，局部竞争肯定还是会有的，但不至于像美国企业那样，大企业与大企业之间互撕、互讽、互挖墙脚。

        众所周知，美国文化崇尚竞争，在自动驾驶这个未来的巨大新兴市场蛋糕面前，各家企业表现更是如此。

        比如谷歌Waymo，倚仗自己技术领先，背后母公司家大业大，不仅做算法、地图这些软件，甚至还自己开发TPU自动驾驶芯片、高线束激光雷达等核心硬件。另外，还曾经多次透露，商业模式将包括提供出行服务、物流/自动驾驶卡车、城市公交以及授权汽车制造商使用自己的自动驾驶系统等等。

        这副几乎是要通吃的架势，使得谷歌Waymo一时间成为整个行业的“公敌”，被通用、福特、Uber、英特尔等群起反抗：

        2015年2月，Uber和自己的大金主谷歌撕破脸皮，正式宣布要进入L4级自动驾驶领域，此后，不停地从谷歌那里挖人，包括曾经谷歌自动驾驶的核心人物Anthony Levandowski，并且把后者创办的自动驾驶卡车公司Otto收入囊中，吃官司赔钱都在所不惜；

        2016年3月，通用汽车不满谷歌的“羞辱”，以10亿美元收购自动驾驶初创公司Cruise，后来发展成为了谷歌Waymo在美国市场的最大劲敌；

        2017年初，福特汽车同样以10亿美金的价格收购了另一位谷歌“叛徒”Bryan Salesky创办的Argo AI；

        2017年3月，英特尔153亿美元收购以色列ADAS供应链公司Mobileye，后来还跟宝马以及德尔福达成同盟……

        总而言之，我们国内的自动驾驶公司整体上一派和谐，大家各有几亩“田地”要耕，而美国公司之间则是各种不服，争得不可开交。

        不过话说回来，美国自动驾驶相关公司之所以能够在自动驾驶领域所取得显著领先，一方面取决于起步早且技术实力强，另一方面也跟这种强竞争的市场环境不无关系。

        中美两国自动驾驶技术的领军企业分别是百度和谷歌，这个应该大家都没什么异议。

        谷歌Waymo走的是封闭式路线，致力于将自家的自动驾驶打造成类似于苹果IOS系统的存在，然后应用到多种类型车辆上面以及多种场景之中，构建一个完全由自己主导的封闭生态，然后钱尽量都进自己口袋。

        百度Apollo选择了与谷歌相反的路线，运用开放生态将朋友搞得多多的，敌人搞得少少的，立志成为未来汽车行业的“安卓”。

        百度Apollo的核心思路是通过算法开源和模拟仿真测试平台免费等方式，让更多企业和开发者使用，以此获取大量数据的喂养，不断提升AI算法能力，然后吸引更多开发者使用，占领更大市场，如此反复循环，力争快速赶上甚至超越对手。

        在百度Apollo的商业模式中，不赚卖车的钱，不赚出行运营的钱，不赚自动驾驶系统集成的钱，也不赚系统深度定制的钱，他们认为，通过云计算、3D高精地图、智能语音、车载OS系统等服务就已经足够，毕竟中国市场足够大，薄利多销也能赚个钵满盆满。

        正是凭借这样开放、互利的态度，当下百度Apollo已经初步形成了一个强大且优势互补的朋友圈，里面包括一汽、东风、比亚迪等传统汽车企业，英伟达、英特尔、地平线等自动驾驶芯片供应商，博世、大陆等汽车零部件巨头，Velodyne、禾赛、速腾聚创等激光雷达供应商，神州租车、首汽约车等出行运营商，智行者、Momenta、新石器等自动驾驶初创公司……截至目前，预测总计已经超过200家相关企业或单位。

        Momenta创始人曹旭东曾表示，加入了百度Apollo生态后，他们在计算机视觉领域能够给Apollo平台赋能。反过来，借助Apollo生态，他们能够为很多车企服务，做深度定制的自动驾驶系统，所以这是一个有望共赢的合作。

        智行者联合创始人李晓飞坦率地说，使用Apollo生态里的3D高精地图，能够更快地帮助他们打造园区场景的低速无人驾驶车辆。使用Apollo仿真模拟平台，则让他们的算法开发效率至少提高2倍以上。

百度Apollo与智行者打造的园区无人驾驶环卫车

        为了清晰地进行比较，我们按照自动驾驶系统的组成，把产业链分为感知系统、决策系统、执行系统和通信系统四大部分。

        总体上，我们属于追赶者的角色，而美国是领先者。我们只在通信系统部分（基于5G的C-V2X）有优势，而其余三大部分都处于落后，尤其是执行系统。

        感知系统包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、高精地图与定位等。车载摄像头的核心传感器CMOS和图像处理器DSP主要被国外企业垄断，包括索尼（日本）、三星（韩国）、德州仪器（美国）、Mobileye（美国）等。而镜头方面，中国的舜宇光学市场占有率全球第一，欧菲光也不差。

        激光雷达领域，美国公司遥遥领先，Velodyne公司的16线、32线、64线以及128线激光雷达，以及Quanegy公司的M8和S3两款全固态激光雷达，都是明星产品。不过，由于我们国内有较为完整的产业链和良好的光机电技术基础，禾赛科技、速腾聚创、巨星科技等企业在这个领域都有较大机会。

        毫米波雷达市场目前基本被国外厂商占据，如博世（德国）、大陆（德国）、海拉（德国）、德尔福（美国）等企业拥有深厚的技术积累和实际经验。而在国内，像苏州豪米波、深圳安智杰、纳雷科技、南京隼眼等毫米波雷达厂商，也在积极进行布局，努力追赶国际水平。

        至于高精地图与定位方面，中美可以说不分伯仲。美国有谷歌地图、Mapbox、DeepMap等，而中国也有百度地图、高德地图、四维图新等。

        决策系统包括车载计算平台、自动驾驶算法等。车载计算平台主要指自动驾驶芯片，美国拥有英伟达、英特尔、Mobileye、德州仪器、高通、特斯拉、谷歌等企业组成的超豪华阵容，中国的华为、中兴、地平线、寒武纪等与之相比，尚有较大差距。

        算法方面，目前谷歌Waymo在变革式自动驾驶阵营中称雄，特斯拉则是在渐进式自动驾驶阵营中引领风骚。以百度为代表的中国企业暂时未能企及，但不至于落后太多，这方面我个人表示乐观。

        自动驾驶汽车的执行系统需要线控技术，以燃油车为例，线控技术主要有五个部分，分别是线控转向、线控制动、线控换挡、线控节气门、线控悬架。

        目前，欧美日供应商在自动驾驶汽车执行系统领域具有绝对优势，相关线控专利技术和零部件产品基本掌控在博世（德国）、大陆（德国）、电装（日本）、德尔福（美国）等少数几家大型零部件供应商手中。国内技术储备相对较弱，中国京西重工、万向集团、武汉元丰、伯特利、易立达等企业正加速布局，不过上述几家零部件巨头在价格和性能上均领先大多，想要打破格局的难度很大，可能需要多点耐心。

        在研发环境方面，咱们是强管理强支持，而美国是弱管理弱支持。

        我们的强管理主要体现对企业自动驾驶车辆路试的规范上，强支持则如前文所言，在配套基建方面提供相应条件。

        比如为了满足国内企业自动驾驶汽车的道路测试，国家相关部门专门设立智能网联汽车测试示范区，包含了封闭测试区和开放测试道路两种。

        其中，封闭测试区包括工业和信息化部等部委支持建设的国家级测试示范区，比如国家智能网联汽车（上海）试点示范区封闭测试区。而在开放测试道路建设方面，北京、上海、天津、重庆、广州、武汉、长春、杭州等多个城市出台了道路测试管理规范，划定了道路测试开放区域，并且陆续采用“5G+北斗”车路协同网络。

        还有更重磅的是，目前杭绍甬智慧高速公路已经开工建设，总长度是174公里，总投资是707亿元，是完全按照自动驾驶技术要求建设的世界首条智慧高速。

        据悉，杭绍甬智慧高速公路主要有4种应用场景：

        伴随式信息化走廊。这是一种交通服务信息的定制推送。根据实时事件、车辆的位置和终端类型，进行个性化交通信息服务定制，实现面向个体车辆的诱导和出行辅助信息精准推送。

        车道级主动管控。杭绍甬高速公路6个车道，未来可以让不同车速的车行驶在不同车道，减少同一车道上车辆行驶速度差造成的安全和行驶效率问题。特别在长下坡、弯道事故多发区对车辆主动预警控制。

        自动派单救援。当高速公路上发生交通事故时，智慧平台能通过高精地图精准定位事故车辆，实现自动报警、自动派出救援力量。

        恶劣环境智能诱导预警。有的路段位于山区，雨雾天气多，通过智慧化的感知和与道路通行情况的融合，保证道路全天候运行的顺畅和安全。

        除了杭绍甬智慧高速公路之外，国内还有几条智慧高速正在规划设计。可以预见的是，未来我们所有的高速公路，都将升级为智慧高速。

        不禁感叹，当别人在修公路的时候，我们在修高速公路；当别人在修高速公路的时候，我们在修智慧高速公路。

        不知不觉间写了那么多，其实并非要在中美自动驾驶之间分出胜负，因为现在为时尚早。

        网联式、强分工、开放式、强管理强支持也好，自主式、强竞争、封闭式、弱管理弱支持也罢，其实都符合各自国情。俗话说，没有最好，只有最合适，当下需要做的，就是坚定路线，补齐上文中所提到的短板，比如自动驾驶芯片、传感器、线控技术等。

        最后，我觉得还有一种未来的可能，那就是中美双方从不同路口出发，经过漫长跋涉后，最终走到同一条登上山顶的道路上。正如任正非先生所言：我们还是要与美国在山顶拥抱，一起为人类社会做贡献。（图/文/摄：太平洋汽车网 朱仕永）