本報記者 王思文

    2021年是汽車智能化的元年，漸進式路線L3初步導入，群雄逐鹿格局未定，高階智能駕駛技術量產的現狀與未來究竟如何？10月15日，由《證券日報》社和北京經濟技術開發區聯合主辦、華西證券協辦的“2021汽車資本論壇”在京成功舉行。東方新能源汽車混合基金經理李瑞在論壇上表示，未來自動駕駛落地的引進路徑將是：從低處場景到高處場景，從封閉場景到開放場景，從載物到載人，從商用到人用。“自動駕駛的未來是光明的，但需要大家一起腳踏實地。”

    李瑞提到了自動駕駛賽道的兩輪市場行情。他認為，自動駕駛第一輪的機會來自產業的預期。“當時有很多事件，最大的背景是人工智能技術的發展尤其是深度學習技術的廣泛應用。可以說，深度學習技術的應用是第一輪熱潮，這是行情的最主要原因，資本市場有非常高的預期。”

    “回過頭來看，當時預期有點過度樂觀了，最重要的原因是長尾問題成為自動駕駛落地的最大障礙，具體表現在系統的冗余性、測試的完善性等。”李瑞說。

    李瑞坦言，第二輪市場行情和第一輪不一樣的地方在于，自動駕駛的產業化真正開始落地，而不是簡單的預期。“之所以這樣說，是因為中國這些年的發展，很多技術，包括感知激光雷達、高算力芯片，以及數據、算法技術的引進，取得非常大的進步，很多特定場景逐漸商業化落地。無論是新勢力還是傳統車廠，都有很多低階自動駕駛的乘用車上市并熱銷，很多相關的公司也開始上市。”

    李瑞認為，未來自動駕駛落地的引進路徑將是：從低處場景到高處場景，從封閉場景到開放場景，從載物到載人，從商用到人用。“自動駕駛的未來是光明的，但需要大家一起腳踏實地。”

    談及自動駕駛的核心技術，感知、決策、執行等每個環節都至關重要。李瑞分析認為，目前最為關注的還是在決策環節。“首先，AI芯片在硬件里占比最大，現在越來越多的國內公司，包括華為、地平線等，越來越多的優質芯片公司紛紛涌現，將逐步成為OEM的國產替代的選擇。”

    李瑞進一步表示，“對于決策環節，軟件占比最大的環節是數據、算法，因為不僅僅涉及到功能安全，同時涉及到數據安全，很多時候其實國家也在支持國產公司；對于感知環節，現在固態的激光雷達的方案已經出現，機械式的激光雷達的成本已下降到1000美元以內；對于執行環節，原來底盤執行機構被海外壟斷，國內的國產化替代進展比較緩慢，現在OEM廠商越來越需要整合底盤控制機構，整合過程中提供了國內的底盤執行機構的發展契機。”

    就應用而言，李瑞認為，落地應該是技術和場景的融合，但不同場景下技術的要求也不太一樣。比如，特定場景自動駕駛要落地，礦山場景電池干擾比較強、信號弱、功耗比較弱，基層場景對安全性的要求比較高，港口場景空氣比較濕潤或者會下雨，不同的場景對技術的要求會不同。

    在李瑞看來，不管是海外還是國內，從L4以上的跨越式類型的公司看，其實沒有看到量產上車。礦業車路線可能可以裝更多的感知設備，算法可以設計的更先進。總體來講，李瑞更看好漸進式路線，不過這也需要公司具有可以媲美L4的研發能力。

    對于主機廠的技術演進，李瑞認為，頭部主機廠有很強的動力自研，傳統汽車制造業產業鏈的整合已經進入到了成熟階段，繼續降成本的空間不大，如果在電動智能這個賽道下，整車相對會提高單車價值量和單車利用率。另一方面，抓住了這個數據和系統也就是抓住了客戶，尤其對頭部整車公司來說非常有動力。

    具體到整車和新勢力公司是什么關系，李瑞認為是競合關系，但是具體情況要具體分析。“比如，頭部整車廠和頭部新勢力公司可能競爭更強。其他的頭部整車廠和其他的頭部新勢力公司可能會有合作，但也可能被收購。頭部科技公司如果有資本的實力可能會造車，非頭部的可能會有合作，合作過程中主導關系包括利益分配機制是需要重點關注的。”

    至于新勢力，李瑞認為可能更多的是和頭部主機廠一樣的競爭關系居多，因為他們自身的軟件能力較強，自己的組織架構比較靈活。

（編輯 上官夢露）