作者 盤和林 浙江大學(xué)國際聯(lián)合商學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)與金融創(chuàng)新研究中心聯(lián)席主任、研究員
經(jīng)歷了十年的發(fā)展,自動駕駛?cè)缃褚呀?jīng)進(jìn)入了蹣跚學(xué)步的階段,但商業(yè)落地卻需技術(shù)積淀,周期會很長。在這個過程中,我們還應(yīng)當(dāng)思考,自動駕駛中的初創(chuàng)企業(yè)是否能夠挺過經(jīng)年累月的消耗?如何提高產(chǎn)業(yè)鏈自主性,避免受制于人?
自動駕駛的熱情正在減退?
傳統(tǒng)行業(yè)比較傾向于凈利潤和現(xiàn)金流,而驅(qū)動風(fēng)口概念行業(yè)的,往往是故事,而當(dāng)前,自動駕駛的故事已經(jīng)講得差不多了,各方對于自動駕駛技術(shù)的熱情正在減退,具體體現(xiàn)在:
其一,華爾街對于自動駕駛的熱情正在減退。2022年年中,隨著美聯(lián)儲為首的歐美各國央行進(jìn)入加息周期,美元基金對于風(fēng)險投資的熱情正在減退。實際上,過去20年,互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,離不開主要貨幣長期寬松政策,諸如美元、歐元、英鎊、日元等主要貨幣對應(yīng)的央行長期實施零利率的貨幣政策。這就使得風(fēng)險投資盛行,大量資本涌入高風(fēng)險行業(yè)。資本也不再要求初創(chuàng)企業(yè)具有盈利能力,僅僅是一個故事,就能從華爾街領(lǐng)到大把美元。但2022年,利率急速升高,使得需要長周期投入的自動駕駛企業(yè)獲取融資越來越難。資本要求自動駕駛企業(yè)加快變現(xiàn)步伐,這也是為什么國內(nèi)外自動駕駛企業(yè)抓緊讓并不成熟的自動駕駛L4(高度自動駕駛。L4可以認(rèn)為是限定區(qū)域內(nèi)的無人駕駛,在自動駕駛感知信息來源比較充分的區(qū)域,可以沒有司機(jī),汽車可以自動運行,甚至不再需要裝方向盤)商用落地。
其二,互聯(lián)網(wǎng)大廠也沒有“余糧”,自動駕駛在互聯(lián)網(wǎng)大廠中地位逐步邊緣化。2022年,特斯拉自動駕駛部門裁員、Uber(優(yōu)步公司)也在裁員,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭和造車新勢力的自動駕駛相關(guān)部門都有不同程度的縮編。移動互聯(lián)網(wǎng)的興盛已經(jīng)基本觸頂,互聯(lián)網(wǎng)大廠的側(cè)重在于找到新的消費級入口,而不是持續(xù)燒錢去謀求商用落地遙遙無期的自動駕駛。主機(jī)廠也在進(jìn)行規(guī)?s編,主機(jī)廠是單車智能系統(tǒng)的下游,他們有動力繼續(xù)堅持下去,但也做好了長期研發(fā)的準(zhǔn)備。
其三,存在用L2/L3(組合駕駛輔助/有條件自動駕駛)技術(shù)來冒充L4的自動駕駛企業(yè)。既然要長期燒錢,那么就需要有“回血”的手段,如果華爾街、互聯(lián)網(wǎng)大廠、主機(jī)廠商都不想做長期投入,那么利用現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)換點流動性成為很多單車智能企業(yè)的做法,又或者利用示范工程來承接點項目。但由于L2/L3此類技術(shù)并不能解決關(guān)鍵的車輛痛點,所以對于主機(jī)廠來說并沒有太高的價值,這也使得單車智能企業(yè)很容易成為主機(jī)廠的附庸。
其四,高精地圖、激光雷達(dá)和芯片依然存在瓶頸。高精地圖的采集成本依然很高,在開放道路上實時更新的成本更高,還有法律法規(guī)上的限制,這使得高精地圖成為一個很高的門檻,自動駕駛單車智能企業(yè)需要自己開辟試驗線,通過購買和自我采集來獲得高精地圖數(shù)據(jù)。而國內(nèi)激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)還并不成熟,大多數(shù)是初創(chuàng)企業(yè),很多企業(yè)車載激光雷達(dá)產(chǎn)品依然依賴于進(jìn)口。再者,即便是有激光雷達(dá),其耐用性也通常不佳,持續(xù)運行后故障率很高,穩(wěn)定性不足。
應(yīng)提升中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈自主性
中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈高端依然存在較大短板,未來不能僅僅局限于商業(yè)化落地,更要從產(chǎn)業(yè)鏈自主性來布局,否則,即便有了自動駕駛,也有可能受制于人。
以視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動駕駛領(lǐng)域為例。當(dāng)前視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本框架算法主要還是來自國外,但算法并非重點,隨著人工智能的發(fā)展,中國算法能力也在加強。難點在數(shù)據(jù)和算力。自動駕駛需要數(shù)據(jù)積累,這也是當(dāng)前自動駕駛商用需要5-10年才能落地的原因。而算力上,高端芯片壁壘或形成制約。自動駕駛有實時性的要求,云算力存在物理通信距離,也就是延時,又極度依賴通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,利用云算力來實現(xiàn)自動駕駛并不現(xiàn)實。所以自動駕駛未來很長時間要依賴于單車算力,單車算力則需要低功耗、高性能的芯片。此外,當(dāng)前汽車智能座艙的操作系統(tǒng),大部分依然是安卓系統(tǒng),華為鴻蒙系統(tǒng)也有一定的突破,但普及度還是不如安卓系統(tǒng)廣泛,這客觀上也是中國自動駕駛供應(yīng)鏈上的短板。
可以看出,自動駕駛的發(fā)展絕對不是單一功能的輸出。自動駕駛上游擁有復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈,而這些產(chǎn)業(yè)鏈中,很多產(chǎn)業(yè)鏈的核心部件尚需在國產(chǎn)層面給出解決方案,當(dāng)然要兼顧安全性和耐用性。對于自動駕駛,要從整條產(chǎn)業(yè)鏈來布局技術(shù),著重供應(yīng)鏈的短板,做好補鏈強鏈,提高技術(shù)的自主性,否則,即便有了自動駕駛,也有可能受制于人。
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