抓住智能汽车的命根

洗衣机的出现，解放了人的双手，不用这么辛苦去搓衣服；

汽车的出现，解放了人的双脚，不用这么辛苦去走路；

手机的出现，解放更多，除了人的双手、双脚，还有嘴巴、大脑，不用这么辛苦去写、去算、去跑、去说、去想。

如果用四个字去总结，那就是省时省力。

其实，人类发明那么多东西，绝大部分都是为了减轻甚至不用体力（包括脑力）劳动，这样不仅可以舒服点，节省出来的时间还可以干点别的。

那现在火热智能汽车，价值又是什么？

有人说是智能视听享受，有人说是智能座椅，还有说是智能空调，但如果用省时省力这四个字去解释，答案只有一个，那就是自动驾驶。

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百年汽车业将迎来最重大的革命

开车有多累？开过的人都知道，尤其是在中国这样人口密集、路况复杂的国家，像春节、清明这样的大节日，白天黑夜连轴开，加上一路上堵车堵到怀疑人生，身心的疲劳，加上稍加不慎撞个车，生命安全都难以保障。

有人帮忙开车，当然爽歪歪，但问题在于一个人超脱，另一个人受苦，让汽车 “自己” 开，才是真正把人解放出来。

只有自动驾驶能够实现这一切。

从卡尔本茨发明第一辆汽车至今，已经 135 年，从根本功能上讲，汽车除了代步，没别的，整个汽车业变得巨头垄断、平庸过度、不思进取，急需一场革命。

很明显，这场革命除了电动化，就是智能化，而智能化的核心，正是自动驾驶，它将彻底革命汽车业，堪称百年未有之大变局，而这场革命也不仅限于汽车业，而是整个人类社会的革命。

因为自动驾驶，很有可能形成的新的出行和运营方式（网联化、共享化）、新的汽车销售方式（2C 转向 2B）、新的产业链价值（传统制造商转向科技开发商、传统动力配件转向芯片和 AI 算法），甚至新的道路基础设施（扁平化公路网转向立体公路网），等等。

“革命” 不是请客吃饭，但肯定是一门大生意。

IHS 预测，全球自动驾驶市场规模在 2020、2025、2030、2035 年分别达到 500、800、2800、5600 亿美元，这将是长达 15 年，CAGR 达到 18% 的增长空间。

如果算上因为司机的双手、双脚、双眼被彻底解放，以及汽车可能变成的移动私人空间，过程中被激活的娱乐、社交、消费需求，足以开辟万亿美元级别的市场。如果再算上因为节省时间而导致的车外需求，市场则会更大。

正因如此，“革命党” 早早就在抢占先机。

2009 年，Google 启动自动驾驶项目，这也是很多人第一次听说自动驾驶。

2013 年，马斯克说了一句话：“自动驾驶用在飞机上是好事，我们应该也把它放到车里。” 特斯拉正式加入战团，同年成立的还有 Cruise。

2014 年，百度加入；2016 年，是自动驾驶创业井喷年，陆续出了 Auto X、Pony.ai、Nuro.ai 等，这些公司虽然起步于硅谷，但创始人都有华人。

现在，包括网约车平台 Uber、滴滴，汽车新势力小鹏，还有 IT 大佬苹果，甚至是丰田、大众这些传统造车，云集了不少重量级玩家。

因为自动驾驶还处在早期的研发测试阶段，除特斯拉外，绝大部分厂家都没有真正商业化，配套的如立法、交通规则、基础设施、产业链和生态圈等，也都没有很成熟。

不过，我们可以对比和展望一下各自的 “革命” 前景。

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技术路线之争

技术路线上，自动驾驶分为两种，一种是单车智能，另一种是车路协同。简单地理解，一个单机版，一个网络版。

两种路线都有各自的重量级代表，特斯拉和 Google 代表单车智能，百度则代表车路协同。

孰优孰劣？

不能一概而论，更多的是基于现实的选择。

单车智能的好处是车子本身足够智能化，只要安装上相应的硬件和软件系统，就可以运作，然后及时更新升级软件即可，不必过多依赖车外的基础设施（如 5G 网络、路边小型智能化设备），但是要求车子的硬件和软件的能力要足够强，造价会相对高。

车路协同的好处则是车子和车外的软硬件协同工作，车子本身承担的 “任务” 得到分担，对硬件和软件能力的要求相对单车智能低，造价也会相对低，但是对车外的基础设施要求高。

再具体点，单车智能需要超高性能的 AI 芯片和算法支持，否则就无法在复杂的路况中做出准确的分析、决策和执行，可以说一力承担了全部工作，但车路协同则不需要自己一力承担，感知路况后，将数据通过 5G 网络迅速上传到数据中心，由数据中心庞大的计算能力去分析、决策，然后发出执行指令，通过 5G 网络迅速传达到车子，最后由车子执行。

美国人押注单车智能，主要因为美国地广人稀，路况没那么复杂，居民也比较遵守交通规则，最重要的是，美国负责建设通信网络的都是私营企业，考虑的是投入产出，人流量少的地方就不建，所以网络覆盖率算不上很优秀，加上美国的芯片和软件开发实力超级强大，走这条路不足为奇。

而中国押注车路协同，一是因为中国的 5G 网络建设是国家意志，覆盖率高，二是因为中国的芯片和软件开发实力相对弱，面对人口多、路况复杂，需要数据中心的强大算力做支持。同时，车路协同还可以拉动其他基础设施的建设，比如路灯杆加装一个自动驾驶相关的边缘计算设备，以弥补算法不足，这又是一个拉动 GDP 的大工程，政府乐意看到，也乐意投资。

对比之下，难分伯仲，虽然有不少人鼓吹车路协同会更胜一筹，因为有数据中心做后盾，但要知道，单车智能也并非一条大路走到黑，接入数据中心也不是不可能。反过来，车路协同也需要提升自己的芯片和算法能力，否则通信一断，车子等于蒙眼狂奔，谁还敢去坐？

未来，两条路线更可能相互融合。

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感知设备之争

除了芯片和算法，自动驾驶重要的组成部分是感知设备，如摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等等，这些设备负责观察、捕捉路况信息，以提供给后台做分析和决策，没有这些信息，等于瞎子一个，芯片和算法再牛也没用。

感知设备也分两大门派，一个是以视觉感知为主的“特斯拉派”，另外一个是以融合感知为主的“Google 派”，百度、小鹏都属于这一派。

特斯拉派，就是让车子有人眼功能，和人开车一个道理，以摄像头为主，辅之以便宜的超声波雷达、毫米波雷达，再通过 AI 算法模拟人脑对视觉结果做出分析和决策，不需要高精度地图、高精度定位，也不需要昂贵的激光雷达，成本比较低，但短板也很明显，存在遮挡物或盲区的时候，摄像头就无法感知，距离比较长的路况信息也无法捕捉。

Google 派，主要感知设备是激光雷达，同时融合摄像头、毫米波雷达等，配置以高精度地图、高精度定位，从感知的灵敏度、精准度、长距离上讲，无疑是超越特斯拉的，这也是 “Google 派” 们信心满满可以击败马斯克的原因。但这种配置的成本非常高，单单配置一套激光雷达，价格在 8000-10000 美元，接近特斯拉 Model 3 售价的 1/3。

虽然各自都在鼓吹自己的门派最牛，也经常互怼。马斯克说激光雷达是傻子的玩意，任何人用激光雷达都注定失败。Google 派则经常嘲笑马斯克不顾乘客死活，草菅人命。

特斯拉自动驾驶致死事件

但双方都明白，自己的选择也只是基于自己的现实，例如特斯拉没有高精度的地图，自己再开发一套，又可能显得多余，激光雷达价格高，要真装上一套，Model 3 得提价 30%，这和马斯克降低价格抢占市场的经营战略背道而驰；反过来，Google 有高精度地图，也开发了激光雷达，反正自己不造车，成本再高都是车厂承担。

另外，双方虽然有短板，但不能忽视的是自我修正能力，马斯克可以通过满世界跑的特斯拉车，收集足够多的路况信息，然后通过强大的 AI 芯片和算法，实现对视觉局限的修正；Google 则可以通过不断推广激光雷达的应用，以规模化去降低价格，对高成本进行修正。

和技术路线一样，双方最后很可能相互融合。

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写在最后

不管是技术路线，还是感知设备，两个派别都各有优劣，而且尚未接受大规模商业化的验证，孰胜孰负，言之尚早。

从理论上讲，未来大概率会出现的格局，有整车厂开发的封闭系统，供自己使用，也有软件公司开发的开放系统，供不具备开发能力的整车厂使用，和现在的 IOS 和安卓智能手机操作系统格局类似。

谁能抓住智能汽车的命根，无疑是经过了长期投入，并且在各项核心指标中有丰富积累的公司，例如特斯拉、Google、百度等等，我们将拭目以待。

而自动驾驶另外一个更多人关注的话题是，既然堪称伟大的革命，总归有掉 “脑袋” 的，究竟革的是谁的命？

从这张图或许可以知晓答案，价值链最底层的，无疑就是最有可能被革命的。

过去是硬件定义汽车，整车厂高高在上，号令天下，所有的产业链都围绕着他，但到了软件定义汽车时代，决定性力量变成了软件，传统整车厂也将迎来最惨烈的淘汰和整合，综合实力弱的，不是被并购，就是倒闭，又或者沦为代工厂。

当然，综合实力强的巨头，绝不会坐以待毙，他们也在想方设法切入软件领域，通用收购 Cruise，拥有了自己的自动驾驶技术，大众成立了新软件部门 Car.Software，不吸血本从 Google 挖来牛人马克斯·森格斯，一下子组建出 4000 多人的研发团队，丰田则不断投资 Uber、Nuro.ai、Pony.ai 等自动驾驶开发商。还有福特、本田、奔驰、宝马，但凡叫得上名的自动驾驶开发商，投资人名单里，都不乏巨头的名字。

这场百年未有的汽车业革命，才刚刚拉开序幕，新旧势力的厮杀，必定会更加白热化，鹿死谁手，交给时间去证明。