比亚迪的一件紧迫事：自动驾驶上车

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比亚迪（002594）西安秦岭汽车制造厂区

定义汽车行业未来发展的“新四化”是电动化、智能化、网络化和共享化。到目前为止，这条逻辑线仍然属于行业共识。

在全球范围内，特斯拉在电动化和智能化方面都处于领先地位。

作为目前能够在销量上与特斯拉竞争的比亚迪，它在电动化方面也获得了广泛的认可。整体进步的下一步将不可避免地要求它在智能方面取得突破。

从微观到宏观，中国新能源汽车集群已逐步在整个电动化产业链中处于领先地位。然而，在以自动驾驶为中心的智能价值链维度，它面临着以特斯拉为首的海外军团的巨大压力。

这也意味着，在即将到来的2023年，智能将成为新能源竞赛的核心焦点，一场不可避免的全面战争即将开始。

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噪音

图：自动驾驶事故，来源：网络

最近，围绕自动驾驶公司的“失败”引发了强烈的讨论，智能化的长期停摆开始让市场感到困惑。

例如：

10月底，英特尔以170亿美元的价格将其MOBILEY资产重新上市，而在2017年，英特尔以153亿美元将其私有化，在此期间，MOBILEY的估值飙升至500多亿美元；

由于福特决定停止投资Argo AI，估值至少70亿美元并计划上市的L4级自动驾驶公司Argo AI最近宣布，未来将把资源集中在L2+级智能驾驶的发展上；

Waymo是谷歌支持的行业先驱，其估值高达1750亿美元，目前已降至300亿美元。它每年至少消耗谷歌母公司10亿美元的运营费用。然而，2018年从凤凰城和旧金山获得机器人出租车运营许可证后，其商业化进程速度受到质疑；

依靠通用汽车和本田输血的Cruise在Robotaxi业务中也出现了近50亿美元的亏损，其未来的商业化损益点尚不清楚；

国内专注L4级自动驾驶的公司，如百度、小马智行，也面临着持续的巨额投资和商业化挑战，使自动驾驶成为一个难以实现的梦想；

自动驾驶在全球范围内的发展速度之快甚至让“自动驾驶之父”莱万多夫斯基惊叹道：“忘了利润吧。所有自动驾驶出租车、自动驾驶卡车或类似公司的总收入是多少？是100万美元吗？也许吧，但我认为零收入的可能性更大

以L4级自动驾驶为代表的智能道路障碍较长，直接原因当然仍然是政策和监管的限制。其背后是小概率事件所隐含的道德挑战，以及车企需要承担的事故责任。根本原因也是缺乏重大的技术突破。

自动驾驶的普遍发展困境似乎让它成为了海市蜃楼。虽然视野很美，但落地似乎很不真实。

然而，特斯拉在自动驾驶方面表现出了充分的决心和信心。在宣布放弃激光雷达并进入纯视觉感知解决方案后，它展示了全栈、自研、全生产的全链路自动驾驶软硬件架构，并基于L2自动辅助驾驶的当前性能不断训练和迭代自己的纯视觉系统效果。

尽管特斯拉远未达到自动驾驶的水平，但在每次测试版迭代的基础上都有相应的改进。相比之下，效果的逐步优化使市场对纯视觉解决方案持更加开放的态度，并加深了市场对特斯拉“智能”标签的认可。

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可视化解决方案

从总体上看，自动驾驶的实现路径可以分为单车智能化和车路协同。前者可以进一步分为主要基于激光雷达的传感器感知方案和主要基于相机的视觉感知方案。除特斯拉外，几乎所有的主机制造商和自动驾驶公司都选择了单车激光雷达解决方案，而在中国，它们在激光雷达解决解决方案的基础上，正在同步推进车路协同的基础设施建设。

大多数制造商之所以选择成本高得多的激光雷达方案，是因为传感器天生具有矢量空间的检测和感知能力，激光雷达能够满足在高速实时条件下恢复路况信息的必要要求。然而，传感器也面临多信号融合的问题，并且容易受到天气条件的影响。

图：NIO ET7激光雷达夜间成像效果演示，来源：网络

然而，相机无法直接恢复三维空间信息，需要大量的智能算法学习和转换来进行解释，而视觉解决方案需要极高的计算能力和算法延迟。视觉解决方案的最大挑战在于系统的拟人化智能水平，例如基于驾驶经验的预测能力和举一反三的泛化能力。

车路协同，虽然可以在一定程度上降低单车的智能化和计算能力要求，但另一方面，它需要大规模新基础设施的推广。因此，在短期内，车路协同的实施将主要取决于试运营区域的有效性。目前，在确定路径和大规模推广方面还有很长的路要走。

目前，基于L2级用户体验，特斯拉的自动驾驶辅助系统autopilot拥有出色的用户体验，这可能不亚于任何量产车的智能辅助系统性能。特斯拉最终凭借低成本的解决方案获得了规模上的先发优势。

随着其交付量的大幅增加，以及一整套基于正常激活操作和“阴影模式”操作不断学习和优化的自动驾驶系统系统，其自动驾驶仪和FSD正在一起进行优化迭代。

在获得全球最大数量的道路数据后，特斯拉需要做三件事：

一种是将2D道路宽度数据转换为3D，完成数据信息的格式化和标准化。这个过程涉及大量的工作。除了由数千人组成的数据注释团队外，特斯拉还为此开发了自动化数据注释工具；

二是导入处理后的数据，训练控制决策系统的“智能”。近年来，特斯拉重写了FSD基础设施，并使用蒙特卡洛树搜索和神经网络的组合来连续读取数据，查看路况，选择复杂路况或事故问题路况，模拟和比较决策结果，然后在虚拟环境中模拟现实世界中复杂路况的构建，尽可能多地覆盖长尾路况信息，进一步训练决策系统轻松处理小概率事件；

第三，需要强大的计算能力模块和系统架构。因此，特斯拉开发了一种基于分布式架构的Dojo芯片，并优化了芯片之间的通信带宽。理论上，它可以实现无限的计算能力扩展，这将与数据量和计算能力的需求同步。

图片：特斯拉视觉感知效果图片，来源：网络

图片：特斯拉视觉感知效果展示，来源：网络

图：特斯拉视觉感知架构，来源：网络

图：特斯拉窄车道会议场景，来源：网络

为了在这三件事上取得显著进步，特斯拉的核心重点一直放在人工智能领域，因此今年人工智能日的目的是招募广泛的人才。

客观地说，特斯拉在自动驾驶方面有一套系统的方法论。由于摄像头的标准数据格式和通用数据接口，特斯拉只需要在软件方面有所突破；

然而，多传感器融合在通用化和标准化方面面临困难，其中激光雷达仍处于机械、半固态和固态路线的争论中。此外，汽车公司和硬件供应商之间存在着强烈的耦合关系，这将面临同步和协调的系统性问题。

所以，在某种程度上，路径问题也可以简化为另一个问题，是一个人跑得快，还是一群人跑得快？

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中国需要跟进

许多车企声称自己的“智能化”水平不输特斯拉，或者已经具备L4级别的硬件基础和能力。未来，他们将通过在线旅行社更新系统以适应这种情况。

然而，与特斯拉的“全链条自主可控”方法相比，大多数汽车公司需要供应商在智能化方面发挥带头作用。如果底层基础不稳定，汽车公司也很难实现重大突破。

目前，国内厂商的智能上下文基本上是一个模板的产物，比如在支持OTA、芯片算力、语音交互、摄像头分辨率、激光雷达、驾驶辅助能力、潜在的自动驾驶能力等多个维度上刷数据。事实上，它仍然专注于“推配”的表达，这与特斯拉对“智能”的理解和表达基本不同。

当然，在法律法规的约束窗口期，市场也很难真正认识到孰优孰劣。

但如果以自动驾驶为代表的智能驾驶最终落地，特斯拉率先突破，将拖累中国汽车“新四化”的整体进程。

图片：视觉感知显示器，来源：网络

电动化的渗透主要依赖于制造业产能扩张的客观规律，周期较长。我们仍然可以依靠庞大的市场和产业体系来有效追赶，甚至获得先发优势。但智能化将不同于自动化的过程周期。一旦智能化开始实施，特别是有了更具成本效益的自行车纯视觉解决方案，它将在短期内吸收所有红利，并牢牢掌握未来促进联网和共享的主动权。

这意味着，无论是品牌车企、供应商，还是基于汽车行业的国家竞争，赢得自动化只是一场晋级之战，而智能化是覆盖整个新能源汽车战争的高地之战，战略意义至关重要。

因此，我们不应该满足于自动化是第一个在全球范围内表达自己的东西，而智能则与工业系统息息相关。我们应该效仿特斯拉，至少在纯视觉解决方案上下注，让自动驾驶尽可能与硬件维度“脱钩”。

在下一个窗口期，中国唯一能在短期内撬动“智能”标签最大效用杠杆的是比亚迪，它拥有最大的产能和销量。

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现实的选择

首先，比亚迪是中国唯一盈利的新能源汽车公司；其次，多年对电动化的深耕，使其成为全球产业链深度最深的电动汽车企业；再次，其规模不再局限于国内市场，而是成为中国最具竞争力的新能源汽车公司在海上的代表——而自动驾驶突围之路最关键的因素是数据，以及更多的数据。

但众所周知，比亚迪的智能化表现落后于国内新势力。为了弥补这一劣势，比亚迪近年来与多家供应商进行了接洽。

2020年，DiPilot辅助驾驶系统推出，博世是该L2系统的供应商，但没有后续更新或迭代；

2021，比亚迪推出了自主开发的操作系统比亚迪OS，并开始集成自主驾驶辅助系统的供应解决方案；

同年，比亚迪开始投资芯片供应商地平线、激光雷达供应商腾聚创和自动驾驶解决方案提供商Momenta；

2022年，比亚迪与百度合作提供ANP和百度地图，并宣布与自动驾驶芯片供应商英伟达建立合作关系。未来，它将采用英伟达的自动驾驶平台。随后，比亚迪还宣布与华为建立合作伙伴关系，这也将引入华为的MDC计算平台和自动驾驶解决方案。

图：比亚迪早期合作供应商展示，来源：在线

图片：早期比亚迪汉的媒体评论，来源：在线

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图片：比亚迪自动泊车车型，来源：互联网

显然，传播网络的策略旨在使未来的产品在智能方面在行业中具有竞争力。尽管这似乎是多方的安全注，但从长远来看，这种操作过于被动，未来可能很难建立智能竞争壁垒。从电气化到智能化的转变将不可避免地使价值链向智能化转变。一旦特斯拉率先接入自动驾驶的第二脉搏，比亚迪新建立的销售优势可能无法保证。

因此，在保持自身销售优势的同时，覆盖特斯拉的智能化发展道路是比亚迪在下一阶段竞争的合理选择。

因此，比亚迪的第一步是储备和测试一整套自动驾驶解决方案。其中涉及的最大问题是汽车行业的智能窗口期将持续多久。

如果没有截止日期限制，我相信比亚迪未来可以通过招聘和研发投入实现全栈自我开发，并在量产车上组装。然后，通过大规模的数据馈送，不断提高其辅助驾驶系统的性能和未来自动驾驶的潜力；但如果特斯拉独自加速行业进入智能化阶段，它将再次远离比亚迪，在全球范围内实现更大的市场收成，这极有可能削弱中国在汽车“新四化”过程中的话语影响力。

事实上，这不应该是一个选择题。“高端制造”是中国在未来世界经济体系中的重要定位和身份标签，而汽车行业无疑是展示这一战略定位的基础。至于所谓的“国家巨人”，中国车企势必会在汽车智能化的高地上攀登并屹立不倒。

现阶段，参与“智能化”的公司大致可以分为三类。一是长城汽车（601633）与智行的关系，后者属于大型车企自主孵化的智能驾驶公司，主要为母公司车型提供智能驾驶服务；另一类是以科技公司的身份进入智能供应商领域，如百度、华为、小马智行等，主要为车企提供整体解决方案；

还有一类自主开发的公司，比如领先的电动汽车公司“蔚小理”。

从公司背景、定位和运营情况来看，小鹏汽车的智能化概念与特斯拉相对接近。但今年，其产品的市场销售业绩出现了一定的下滑，导致了明显的滞后。无论是在行业、市场、资本还是舆论形势下，小鹏都变得越来越困难。

在中国，小鹏汽车上的智能标签有很高的市场接受度，但不幸的是，它们的品牌价格定位和类似SaaS的商业模式是主要原因。但对于在制造和电动化方面拥有丰富经验的比亚迪来说，它非常适合未来智能化的需求。

尽管小鹏汽车没有走单车纯视觉的道路，但其自行开发的自动驾驶系统架构与特斯拉非常相似。小鹏在高速NGP场景中采用高精度地图策略，但当其进入城市NGP阶段时，将采用基于视觉感知的方法。目前，小鹏还致力于桥接“高速、城市和停车”三种驾驶系统的使用场景，真正实现“端到端”的集成系统集成，这可能需要类似特斯拉2020年重写FSD代码的工作。

如果比亚迪能够与小鹏形成深度合作，将推动比亚迪的智能化进程，并应对特斯拉可能引领的智能自动驾驶浪潮。但前提还是要看小鹏是否能接受“给别人做嫁衣”的情况。

当然，比亚迪的另一个重要选择还包括百度。百度在自动驾驶领域已经浸了近10年，被认为是自动驾驶领域知识最渊博的中国公司。尤其是对于百度来说，在解决方案方面有更大的选择空间，因为它们既是车路协同，又是视觉行走。

汽车“新四化”进程必然带来市场格局的重构，但这也是一个大浪淘沙的过程。汽车公司并不总是一种单一的竞争关系。面对更大的使命和责任，有远见的车企需要达成竞争与合作的默契。本文首发于微信公众号：博科。文章内容属于作者个人观点，不代表和讯网络的立场。投资者应据此操作，并承担风险。

标签：特斯拉比亚迪小鹏福特本田

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