剛剛發布的中國官方首份自動駕駛路測報告——《北京市自動駕駛車輛道路測試報告（2020年）》顯示，路測車一年跑了221萬公里！從測試里程看，2020年百度Apollo仍排名第一，為112萬多公里，小馬智行排名第二，近4．2萬公里，而車企測試里程遠低于出行技術公司。不難看出，在自動駕駛的漫漫征途上，誰是率先商業落地者已初見端倪。

新一代無人車輛正在引領MaaS（出行即服務）走向大眾;用于此類車輛的傳感器正在形成產業，未來15年預期CAGR可達51%，高端傳感器技術和原始計算能力已成為當前這波市場浪潮的中心。

夢想已照進現實

據世界衛生組織（WHO）統計，全球每年有約135萬人死于道路交通事故，不幸的是，其中九成以上的交通事故是因駕駛不慎所致。以北京市為例，在早晚高峰時段，高速路堵成停車場已經司空見慣，每年因交通擁堵帶來的直接、間接經濟損失高達數千億元人民幣，已成為不可忽略的社會問題。此外，隨著科學技術和醫學的不斷發展，人口老齡化問題也已迫在眉睫。自動駕駛技術的進展可以在很大程度上解決這些問題。

2017年7月，百度董事長李彥宏乘坐的無人駕駛汽車開上北京五環，成為該領域第一個吃螃蟹的人，也收到了史上第一張無人駕駛罰單。

現在，夢想已照進現實，曾經在科幻電影中才能看到的自動駕駛汽車服務場景，正在走進人們的生活！物流、園區、廠區、港口等場景，無人駕駛車已在為人們提供服務;但在高速公路等場合，自動駕駛技術尚不夠成熟，仍有待進一步研究和驗證，而今天部署的低速車正在為明天的高速無人駕駛車積累寶貴的經驗。

今天，全球汽車都在向電動化、智能化轉型;隨著高精度地圖、5G通信技術及物聯網的發展，各個國家和地區也針對自動駕駛技術的路測、法律法規制定了適應性政策，自動駕駛也加快了步伐，而無人駕駛出行已走在了前面。

“變革的浪潮正涌入我們的城市和街道”，Yole成像業務總分析師Pierre Cambou表示：“出行定義了人類長久以來組織社會的方式，如今我們的世界正在被新一代無人車輛所重塑。兩年前，它似乎還無足輕重，而今卻即將改變我們所熟知整個世界。”

出行方式面臨五大限制

行業專家認為，目前的移動出行方式正面臨著五大限制，其中最被詬病的是行人安全性的不斷惡化。另外四大限制是：公共運輸正面臨著效率與成本方面的挑戰;交通擁堵和擁有車輛的成本令汽車作為重要出行方案的地位黯然失色;航空出行雖在快速擴展，但城市到機場的交通狀況依然堪憂;所有現有出行方式都會產生二氧化碳排放，變革迫在眉睫。

監管機構和消費者都愿意做出改變，無論是自上而下還是自下而上。Cambou的看法是：“出行產業必須進行調整，而且這將為一些企業帶來巨大的機遇。在這方面，自動出行無疑可以符合所有要求。無論是自動汽車、短途接駁還是電動VTOL（垂直起降）飛機，所有這些新型方式結合在一起，將在城市內部、城市到郊區和城市之間提供‘MaaS’。當然，從前的出行方式并不會消失，就像在電視普及后電影院依舊存在一樣。”

全球出行技術的變遷

開發ADAS（高級駕駛輔助系統）技術的汽車制造商們如今大都選擇了攝像頭加雷達的技術。爭議一直存在，特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克的觀點是：“就汽車業而言，激光雷達只是白費力氣。”

毋庸諱言，車企的主要顧慮是成本和長期穩定性問題，但這并非無人車輛關注的焦點。后者的重點是即時可用性、性能，以及其傳感器組件的可支持性。無人車輛的傳感器數據流完全受限于下游運算能力。前幾代的運算能力在數百Top（處理器每秒一萬億次運算為1Top）范圍，而最新型無人車輛則達到了上千Top的量級。算力的增加與“超越摩爾定律”有關，需要更先進的處理器芯片，所需運算能力將隨著數據流輸入的平方而增長。

無人車輛技術催生相關產業

Yole預計，傳感攝像頭、雷達和激光雷達的數量增長將大大慢于無人車輛計算機性能的增加。為了避免無價值的數據，無人駕駛專家們需要利用“更好的”數據，也就是能帶來其他信息類型的傳感器，已增加信息的質量而非數量。除了工業級攝像頭和雷達，他們更在大量使用激光雷達、導航級GNSS（全球導航衛星系統）設備和IMU（慣性傳感器），近期更多見的還有熱紅外（IR）攝像頭。

這些傳感器都價格不菲，因此所產生的市場收入在2024年之前將達到9億美元，2028年之前為34億美元，2032年之前將達到170億美元。

仔細觀察目前的形勢，Yole的分析師們對2024年傳感器市場收入的預期是：激光雷達將達到4億美元，雷達為6千萬美元，攝像頭為1．6億美元，IMU為2．3億美元，GNSS設備為2千萬美元。不同類型傳感器之間的分布情況在未來15年內或許會發生變化。

2020-2032年無人車輛傳感器系統收入預測

在Cambou看來：“預期的增長速度會十分驚人。全球2019年無人車輛產量是幾千輛。我們預估在2032年以前年產量將增至40萬輛，累計會有10億輛無人車輛行駛在道路上。”

未來15年內，增長預測的依據是51%的CAGR。截止到那時，與無人車輛生產相關的總收入將達600億美元，其中的40%將來自于車輛本身，28%來自于傳感器硬件，28%來自于計算硬件，剩余4%則來自于系統集成。這意味著在未來15年內將圍繞無人車輛技術構建所有相關產業。

無論如何，傳感硬件的總收入將在2032年達到170億美元，相比之下，計算硬件的收入應該會在同樣的數量級范圍。當前的汽車銷售額為2．4萬億美元，這自然是諸如谷歌、百度、亞馬遜和優步這樣的互聯網巨頭追求的目標。這些公司大都受到MaaS市場的吸引，該市場有望在未來十年內達到2．4萬億美元市值。而自動駕駛的總附加值將在2032年之前達到3．5萬億美元，其中個人所有的自動駕駛車輛帶來的銷售額將達到1．1萬億美元。

商業模式，落地才是王道

自動駕駛本身是引領當代汽車與技術深度融合的技術，難度之大可想而知。它猶如一場漫長的馬拉松，怎樣才能有的放矢，把控自如？從目前自動駕駛落地情況看，不論國內國外，基本上還主要是低速場景，都是先易后難，力求盡快實現商用落地。

例如國內的易成智行，已開發出支持L2-L4自動駕駛應用平臺的車規級域控制器（DCU），首先實現的是安全性更高的封閉、半封閉場景無人接駁車的落地，以解決短途出行最后一公里問題，讓用戶在短途旅行或中轉站搭乘便車到達最終目的地，應用范圍包括校園、產業園區、主題公園、廠區、醫院等;另外還有解決各行業存在作業安全隱患問題的無人駕駛物流車和低速自動駕駛清掃車等專用車輛。

低速自動駕駛應用場景

無獨有偶，踏歌智行也在開發專有駕駛機器人+線控的混合駕駛執行技術，以適應多種車型和礦區環境。這些無人駕駛產品既可在新車出廠前預裝，也可對在役車輛進行現場改造，涵蓋大型礦用自卸卡車、寬體自卸卡車、普通自卸卡車等不同品類和品牌的礦山運輸主力車型。5G無人駕駛技術在礦山的商用落地有效減少了人員成本投入，提高了運輸效率，確保全天候運輸的安全運行。

特種車應用場景

值得一提的是，這類出行公司也在與頭部主機廠開展多方面合作，建立供應鏈、渠道等方面的生態優勢。這些實踐活動讓我們看到，自動駕駛所涵蓋的范圍并非私家車自動化那么狹窄，而是一個更廣闊的應用天地。

乘用車從ADAS到自動駕駛的過程或許很漫長，也許我們這輩子也不會開上一輛屬于自己的自動駕駛汽車，但在不久的將來，你或許就能體驗到一次更完美、更高效率的出行。

責任編輯：haq