自动驾驶 2020丨今天，给中国「Robotaxi 」一个总结

长期以来，自动驾驶一直是创投圈的核心话题。

2020年国内自动驾驶的融资故事，以文远智行2亿美元B1轮融资而告终。

事实上，自动驾驶的发展已经进入中场，仅靠一个demo是无法引起资本市场的关注的。而且由于技术、产业链等前提条件不成熟，Robotaxi的落地时间一再跳票。

与五年前火热的投资热潮相比，近年来资本市场对自动驾驶的期待逐渐趋于平静。

然而，2020年发生了一些变化。

作为自动驾驶领域最符合人们对未来出行幻想的形式，除了上述的文远智行，国内的AutoX、马骁智行、滴滴等都宣布在2020年获得新的融资。

一方面是资本不断入市，另一方面是政府部门的大力支持。

2020年初，11个部委出台相关政策，支持未来自动驾驶汽车在特定环境下的市场化应用。此外，地方政府也积极响应。比如长沙、广州、北京已经陆续发放了开放道路全无人驾驶路测的牌照。

不难看出，2020年，Robotaxi在技术成熟度、安全性和监管方面的发展得到了进一步的认可。

在资金和政策双重保障的基础上，赛道选手正在逐步将技术转化为产品，Robotaxi商业化的想象空间正在加速。

大脑、眼睛和身体向各个方向发展。

事实上，无论是资本市场的信心，还是政府政策的关注，都离不开2020年Robotaxi本身的稳健发展。

回顾Robotaxi自动驾驶技术今年的迭代，我们可以把它拆解成三个部分:大脑(车辆计算平台)、眼睛(传感器)和身体(车辆)。

更智能、更稳定的大脑(板载计算平台)

就像人类的行为需要通过大脑来思考一样，自动驾驶车辆的任何决策都要经历一个复杂而漫长的计算过程。

一直深耕Robotaxi赛道的公司都很清楚一个道理:要想训练出足够聪明的自动驾驶“大脑”，就需要足够多的数据来支撑。

作为最常规、最直接的数据收集方式，驾考一直是玩家的首选。

依托国内各地开展的路测，阿波罗路测里程已超过600万公里；截至10月，Pony.ai已在全球开放道路上完成超过400万公里的自动驾驶测试里程；文远智行自动驾驶团队规模超过100辆，路测里程260万公里。

这些数字看起来可能很抽象，但据新智家了解，玩家单位时间内收集的路测数据数量是呈指数级增长的。基于此，自动驾驶算法的迭代速度无疑会加快，对Robotaxi的商业化也会起到一定的助推作用。

如果说数据为自动驾驶“大脑”的运行提供了源源不断的燃料，那么车载计算平台就是自动驾驶“大脑”的具体载体，是自动驾驶算法正常运行的基石。

就星载计算平台而言，计算能力的提升自然不言而喻。与此同时，帮助Robotaxi商业化的其他趋势也越来越突出。

例如，接近车辆法规水平并为自动驾驶的正常运行提供高可靠性；缩小体积整合到后备箱或者备胎槽里，尽可能把空间还给乘客。

基于以上考虑，2020年，AutoX推出了自己的L4级车载计算平台AutoXCU。据AutoX肖介绍，XCU的GPU计算能力可以达到1820 TOPS。

另一方面，荣源启星展示了基于Xavier的DeepRoute Tite计算平台的解决方案，这是Nvidia的车辆规范平台。相比传统解决方案，体积和功耗都有了很大的提升。

总之，“喂养”的数据越多，Robotaxi就越有能力处理各种Conner案例，也就越容易走向商业化的真实状态。

然而，要做到完全安全可靠，自动驾驶系统至少需要110亿英里的“训练”。从目前的情况来看，Robotaxi玩家还处于初级阶段。

更敏锐的眼睛(传感器)

在真实世界的数据和车载计算平台之间，Robotaxi玩家需要建立一座车载传感器的桥梁——传感器会将他们“看到”的客观信息映射到“大脑”，以帮助自动驾驶汽车以自己的方式理解这些数据。

除了上述的星上计算平台，今年Robotaxi上的星上传感器也改变了以往分散的布局，正在向更加集成化、集成化的套件发展。

比如马骁之星新一代自动驾驶软硬件系统PonyAlpha X的车顶箱整体重量下降22%，螺栓数量减少90%；此外，AutoX还开发了一款平板传感器融合的车顶箱，厚度仅为15厘米(业内很多非平板投影方案的厚度都在30厘米以上)。

基于更加一体化的设计，传感器套件可以进一步附着在车身上，对于抗风、耗能、过桥进车库都有实际的好处。同时也更容易形成一套“标准化的程序”来推动Robotaxi车辆的量产。

当然，传感器套件是一个整体，它的发展离不开相机、激光雷达、毫米波雷达等单个传感器的推动。

作为高级自动驾驶不可或缺的一部分，激光雷达领域在今年迎来了一个重要的转折点——其应用场景开始从L4探索到L2+/L3。

此外，一些领先的原始设备制造商已经宣布，他们将在新型号上使用激光雷达。

新智家从国内激光雷达公司Livox了解到，在过去的十五年里，搭载激光雷达的L4级车规模在千辆的水平，但很可能明年搭载激光雷达的前置车型全球出货量会接近甚至超过这个数字。

上述趋势似乎与激光雷达在L4自动驾驶中的应用关系不大，但从另一个角度来看，激光雷达目前的价格仍然是万元。随着行业的高度关注和市场规模的扩大，供应链上下游的生态将逐渐成熟，从而带动激光雷达的整体成本下降。

作为自动驾驶系统中一个昂贵的传感器，如果激光雷达的价格能够降到一个更合理的范围，对于Robotaxi的商业化意义不言而喻。

坚固的车身(车辆级)

当然，有了聪明的大脑和敏锐的眼睛，Robotaxi还需要一个强壮的身体——归根结底，Robotaxi还是以汽车为基础的，它的发展不能单靠自动驾驶公司来推动，而是需要汽车主机厂的支持。

综合来看，自动驾驶企业与主机厂的合作可以分为后装和前装两种形式。后装更主流，更符合行业发展现状；但基于长远考虑，后装一体化方案限制太多，前装无人车才是搭载Robotaxi商业化的终极形式。

在前方安装无人车方面，AutoX走在了前面。今年CES 2020期间，AutoX正式宣布与欧洲汽车巨头FCA合作，引入Pacifica Grand Jetron，以支持AutoX Robotaxi在中国的大规模运营。

这里需要注意的是，Pacifica Grand Jetron是FCA与Waymo深度合作专为自动驾驶打造的车型。它有一个底盘，带有车辆法规的冗余硬件，包括刹车、转向和电源。

另一方面，百度Apollo和一汽红旗在前置无人车建设方面也有了新的进展。双方正携手推进第五代量产自动驾驶车辆红旗EV的研发。

此前，百度Apollo与一汽红旗联合打造了首条L4级自动驾驶乘用车前总装线。

放眼全球，基于前装的合作案例并不多，比如AutoX和FCA，百度Apollo和一汽红旗，但Robotaxi赛道上的其他选手也在积极寻找突破点，比如马骁智行。

不久前，马骁智行发布了首条自动驾驶系统生产线，可以实现旗下L4级自动驾驶软硬件系统PonyAlpha X的标准化生产，并将率先搭载在丰田的雷克萨斯RX450h车型上。

这种标准化的流程在一定程度上可以帮助自动驾驶软硬件系统上车，可以简化复杂，缩短自动驾驶车辆走向规模化生产的时间跨度。

无论从什么角度来看，自动驾驶的“大脑”、“眼睛”和“身体”在2020年都有了实质性的进展，Robotaxi商业化的蓝图正在加速实现。

借助旅行平台，Robotaxi走近用户。

自动驾驶的未来格局与两个方面密切相关:技术和商业模式。

在技术层面上，未来，玩家的传感器配置、算法架构甚至整体解决方案都可能逐渐趋同。那么，自动驾驶技术的终极壁垒一定是获取数据和通过数据迭代算法的能力。

在商业模式层面，作为未来运输能力的补充，Robotaxi的核心离不开用户体验。换句话说，要实现真正的Robotaxi业务落地，自动驾驶公司还必须仔细阐述实际运营的细节。

目前自动驾驶技术的安全性已经有了保障，那么Robotaxi应该通过什么方式去接近用户呢？

回顾现在的时间，这个问题已经有了非常明确的答案。

2020年4月，拥有出行生态的百度Apollo率先开放Robotaxi服务，通过百度地图和百度APP智能小程序将Robotaxi引入长沙市民的现实生活。

半年后，百度Apollo在北京正式开通Robotaxi服务，10月12日订单高达2608。

除了百度，两家出行平台AutoX(文远智行)和滴滴也将在2020年开通Robotaxi用车服务。Robotaxi的三个移动平台的操作模式如下:

百度运营自己的Robotaxi服务，接入其他网约车服务；

高德平台的Robotaxi服务和网约车服务都来自第三方；滴滴平台是自己的Robotaxi和网约车的混合调度。

除了上述Robotaxi玩家，荣源七星也于2020年正式宣布，将于明年接入曹操出行APP，向公众提供试乘服务。

此外，另一家自动驾驶公司Momenta的Robotaxi产品Momentago也于今年10月亮相，并推出了Robotaxi试乘服务。

虽然这些Robotaxi相关的项目大多在一些城市的固定区域运营，车辆和时间有限，车上有安全员，但接入出行平台意味着Robotaxi从内部研发向用户的现实生活迈出了第一步。

与百度、滴滴等拥有现成出行生态的大玩家不同，大部分自动驾驶创业公司并不具备造车或运营大规模车队的能力。因此，与旅游平台合作是一种理想的业务落地模式。

值得一提的是，不久前，T3出行与苏州高铁新城发起了自动驾驶生态运营联盟，合作伙伴超过30家。其中，Robotaxi的两位选手马骁智行和Momenta赫然在列。

虽然不清楚马骁之星和Momenta是否会像其他玩家一样接入旅行平台，但他们与T3旅行的关系变得密切，这确实给行业留下了想象空间。

布局不同场景，寻找更多落地机会。

自动驾驶是个烧钱的游戏，Robotaxi更惨。Waymo Robotaxi开始以每年十亿美元的速度烧钱。

虽然2020年Robotaxi在各方面都取得了可喜的进步，但由于落地难度远高于预期，自动驾驶公司要通过Robotaxi为自己的长远发展造血，还有很长的路要走。

专注于Robotaxi赛道的玩家开始关注其他场景，寻找更多的落地机会，比如:

荣源的L4级自动驾驶技术已经到了港口的无人卡车；

马骁智行开发了商用车辆L4级自动驾驶的软硬件系统，并获得了自动驾驶卡车的测试牌照。

文远智行最近宣布，它正在布局自动驾驶小巴Robobus。

不难看出，这些自动驾驶公司的商业模式已经开始一分为二。其中，Robotaxi作为中长期目标，通过与旅行服务公司合作落地；同时发挥自身优势，将自动驾驶技术模块产品化，并在其他垂直行业落地。

相比上述自动驾驶初创企业，百度Apollo在这方面的思考更深入，布局更全面，并在2019年提出了“永远登顶，一路下蛋”的商业路线。长期以来，自动驾驶一直是创投圈的核心话题。

2020年国内自动驾驶的融资故事，以文远智行2亿美元B1轮融资而告终。

事实上，自动驾驶的发展已经进入中场，仅靠一个demo是无法引起资本市场的关注的。而且由于技术、产业链等前提条件不成熟，Robotaxi的落地时间一再跳票。

与五年前火热的投资热潮相比，近年来资本市场对自动驾驶的期待逐渐趋于平静。

然而，2020年发生了一些变化。

作为自动驾驶领域最符合人们对未来出行幻想的形式，除了上述的文远智行，国内的AutoX、马骁智行、滴滴等都宣布在2020年获得新的融资。

一方面是资本不断入市，另一方面是政府部门的大力支持。

2020年初，11个部委出台相关政策，支持未来自动驾驶汽车在特定环境下的市场化应用。此外，地方政府也积极响应。比如长沙、广州、北京已经陆续发放了开放道路全无人驾驶路测的牌照。

不难看出，2020年，Robotaxi在技术成熟度、安全性和监管方面的发展得到了进一步的认可。

在资金和政策双重保障的基础上，赛道选手正在逐步将技术转化为产品，Robotaxi商业化的想象空间正在加速。

大脑、眼睛和身体向各个方向发展。

事实上，无论是资本市场的信心，还是政府政策的关注，都离不开2020年Robotaxi本身的稳健发展。

回顾Robotaxi自动驾驶技术今年的迭代，我们可以把它拆解成三个部分:大脑(车辆计算平台)、眼睛(传感器)和身体(车辆)。

更智能、更稳定的大脑(板载计算平台)

就像人类的行为需要通过大脑来思考一样，自动驾驶车辆的任何决策都要经历一个复杂而漫长的计算过程。

一直深耕Robotaxi赛道的公司都很清楚一个道理:要想训练出足够聪明的自动驾驶“大脑”，就需要足够多的数据来支撑。

作为最常规、最直接的数据收集方式，驾考一直是玩家的首选。

依托国内各地开展的路测，阿波罗路测里程已超过600万公里；截至10月，Pony.ai已在全球开放道路上完成超过400万公里的自动驾驶测试里程；文远智行自动驾驶团队规模超过100辆，路测里程260万公里。

这些数字看起来可能很抽象，但据新智家了解，玩家单位时间内收集的路测数据数量是呈指数级增长的。基于此，自动驾驶算法的迭代速度无疑会加快，对Robotaxi的商业化也会起到一定的助推作用。

如果说数据为自动驾驶“大脑”的运行提供了源源不断的燃料，那么车载计算平台就是自动驾驶“大脑”的具体载体，是自动驾驶算法正常运行的基石。

就星载计算平台而言，计算能力的提升自然不言而喻。与此同时，帮助Robotaxi商业化的其他趋势也越来越突出。

例如，接近车辆法规水平并为自动驾驶的正常运行提供高可靠性；缩小体积整合到后备箱或者备胎槽里，尽可能把空间还给乘客。

基于以上考虑，2020年，AutoX推出了自己的L4级车载计算平台AutoXCU。据AutoX肖介绍，XCU的GPU计算能力可以达到1820 TOPS。

另一方面，荣源启星展示了基于Xavier的DeepRoute Tite计算平台的解决方案，这是Nvidia的车辆规范平台。相比传统解决方案，体积和功耗都有了很大的提升。

总之，“喂养”的数据越多，Robotaxi就越有能力处理各种Conner案例，也就越容易走向商业化的真实状态。

然而，要做到完全安全可靠，自动驾驶系统至少需要110亿英里的“训练”。从目前的情况来看，Robotaxi玩家还处于初级阶段。

更敏锐的眼睛(传感器)

在真实世界的数据和车载计算平台之间，Robotaxi玩家需要建立一座车载传感器的桥梁——传感器会将他们“看到”的客观信息映射到“大脑”，以帮助自动驾驶汽车以自己的方式理解这些数据。

除了上述的星上计算平台，今年Robotaxi上的星上传感器也改变了以往分散的布局，正在向更加集成化、集成化的套件发展。

比如马骁之星新一代自动驾驶软硬件系统PonyAlpha X的车顶箱整体重量下降22%，螺栓数量减少90%；此外，AutoX还开发了一款平板传感器融合的车顶箱，厚度仅为15厘米(业内很多非平板投影方案的厚度都在30厘米以上)。

基于更加一体化的设计，传感器套件可以进一步附着在车身上，对于抗风、耗能、过桥进车库都有实际的好处。同时也更容易形成一套“标准化的程序”来推动Robotaxi车辆的量产。

当然，传感器套件是一个整体，它的发展离不开相机、激光雷达、毫米波雷达等单个传感器的推动。

作为高级自动驾驶不可或缺的一部分，激光雷达领域在今年迎来了一个重要的转折点——其应用场景开始从L4探索到L2+/L3。

此外，一些领先的原始设备制造商已经宣布，他们将在新型号上使用激光雷达。

新智家从国内激光雷达公司Livox了解到，在过去的十五年里，搭载激光雷达的L4级车规模在千辆的水平，但很可能明年搭载激光雷达的前置车型全球出货量会接近甚至超过这个数字。

上述趋势似乎与激光雷达在L4自动驾驶中的应用关系不大，但从另一个角度来看，激光雷达目前的价格仍然是万元。随着行业的高度关注和市场规模的扩大，供应链上下游的生态将逐渐成熟，从而带动激光雷达的整体成本下降。

作为自动驾驶系统中一个昂贵的传感器，如果激光雷达的价格能够降到一个更合理的范围，对于Robotaxi的商业化意义不言而喻。

坚固的车身(车辆级)

当然，有了聪明的大脑和敏锐的眼睛，Robotaxi还需要一个强壮的身体——归根结底，Robotaxi还是以汽车为基础，它的发展不是单靠自动驾驶公司就能推动的，而是需要汽车主机厂的支持。

综合来看，自动驾驶企业与主机厂的合作可以分为后装和前装两种形式。后装更主流，更符合行业发展现状；但基于长远考虑，后装一体化方案限制太多，前装无人车才是搭载Robotaxi商业化的终极形式。

在前方安装无人车方面，AutoX走在了前面。今年CES 2020期间，AutoX正式宣布与欧洲汽车巨头FCA合作，引入Pacifica Grand Jetron，以支持AutoX Robotaxi在中国的大规模运营。

这里需要注意的是，Pacifica Grand Jetron是FCA与Waymo深度合作专为自动驾驶打造的车型。它有一个底盘，带有车辆法规的冗余硬件，包括刹车、转向和电源。

另一方面，百度Apollo和一汽红旗在前置无人车建设方面也有了新的进展。双方正携手推进第五代量产自动驾驶车辆红旗EV的研发。

此前，百度Apollo与一汽红旗联合打造了首条L4级自动驾驶乘用车前总装线。

放眼全球，基于前装的合作案例并不多，比如AutoX和FCA，百度Apollo和一汽红旗，但Robotaxi赛道上的其他选手也在积极寻找突破点，比如马骁智行。

不久前，马骁智行发布了首条自动驾驶系统生产线，可以实现旗下L4级自动驾驶软硬件系统PonyAlpha X的标准化生产，并将率先搭载在丰田的雷克萨斯RX450h车型上。

这种标准化的流程在一定程度上可以帮助自动驾驶软硬件系统上车，可以简化复杂，缩短自动驾驶车辆走向规模化生产的时间跨度。

无论从什么角度来看，自动驾驶的“大脑”、“眼睛”和“身体”在2020年都有了实质性的进展，Robotaxi商业化的蓝图正在加速实现。

借助旅行平台，Robotaxi走近用户。

自动驾驶的未来格局与两个方面密切相关:技术和商业模式。

在技术层面上，未来，玩家的传感器配置、算法架构甚至整体解决方案都可能逐渐趋同。那么，自动驾驶技术的终极壁垒一定是获取数据和通过数据迭代算法的能力。

在商业模式层面，作为未来运输能力的补充，Robotaxi的核心离不开用户体验。换句话说，要实现真正的Robotaxi业务落地，自动驾驶公司还必须仔细阐述实际运营的细节。

目前自动驾驶技术的安全性已经有了保障，那么Robotaxi应该通过什么方式去接近用户呢？

回顾现在的时间，这个问题已经有了非常明确的答案。

2020年4月，拥有出行生态的百度Apollo率先开放Robotaxi服务，通过百度地图和百度APP智能小程序将Robotaxi引入长沙市民的现实生活。

半年后，百度Apollo在北京正式开通Robotaxi服务，10月12日订单高达2608。

除了百度，两家出行平台AutoX(文远智行)和滴滴也将在2020年开通Robotaxi用车服务。Robotaxi的三个移动平台的操作模式如下:

百度运营自己的Robotaxi服务，接入其他网约车服务；

高德平台的Robotaxi服务和网约车服务都来自第三方；滴滴平台是自己的Robotaxi和网约车的混合调度。

除了上述Robotaxi玩家，荣源七星也于2020年正式宣布，将于明年接入曹操出行APP，向公众提供试乘服务。

此外，另一家自动驾驶公司Momenta的Robotaxi产品Momentago也于今年10月亮相，并推出了Robotaxi试乘服务。

虽然这些Robotaxi相关的项目大多在一些城市的固定区域运营，车辆和时间有限，车上有安全员，但接入出行平台意味着Robotaxi从内部研发向用户的现实生活迈出了第一步。

与百度、滴滴等拥有现成出行生态的大玩家不同，大部分自动驾驶创业公司并不具备造车或运营大规模车队的能力。因此，与旅游平台合作是一种理想的业务落地模式。

值得一提的是，不久前，T3出行与苏州高铁新城发起了自动驾驶生态运营联盟，合作伙伴超过30家。其中，Robotaxi的两位选手马骁智行和Momenta赫然在列。

虽然不清楚马骁之星和Momenta是否会像其他玩家一样接入旅行平台，但他们与T3旅行的关系变得密切，这确实给行业留下了想象空间。

布局不同场景，寻找更多落地机会。

自动驾驶是个烧钱的游戏，Robotaxi更惨。Waymo Robotaxi开始以每年十亿美元的速度烧钱。

虽然2020年Robotaxi在各方面都取得了可喜的进步，但由于落地难度远高于预期，自动驾驶公司要通过Robotaxi为自己的长远发展造血，还有很长的路要走。

专注于Robotaxi赛道的玩家开始关注其他场景，寻找更多的落地机会，比如:

荣源的L4级自动驾驶技术已经到了港口的无人卡车；

马骁智行开发了商用车辆L4级自动驾驶的软硬件系统，并获得了自动驾驶卡车的测试牌照。

文远智行最近宣布，它正在布局自动驾驶小巴Robobus。

不难看出，这些自动驾驶公司的商业模式已经开始一分为二。其中，Robotaxi作为中长期目标，通过与旅行服务公司合作落地；同时发挥自身优势，将自动驾驶技术模块产品化，并在其他垂直行业落地。

相比上述自动驾驶初创企业，百度Apollo在这方面的思考更深入，布局更全面，并在2019年提出了“永远登顶，一路下蛋”的商业路线。百度Apollo不用多说，早就布局Robotaxi和Robobus了。此前打造的L4自动泊车AVP方案已经与广汽、威马、长城等品牌在AVP进行量产合作。

如今，百度Apollo也将边界扩展到了货运领域，与货运公司狮桥成立了合资公司DeepWay。此外，百度Apollo已经将L4自动驾驶技术降维发布到辅助驾驶领域，并推出ANP(Apollo Navigation Pilot)方案。

事实上，无论你在哪个赛道，所需的自动驾驶技术都是高度互通的。

通过安排不同的场景，自动驾驶公司可以获得更多样化的数据，并反馈其现有Robotaxi的发展；另一方面，也可以帮助自动驾驶企业融入不同的产业链，找到更多的落地机会，从而带来现金流。

“无人驾驶”业务落地的突破

Robotaxi从最初的封闭场景和有人值守服务一直走在开放的道路上，但出于安全考虑，仍然有一名安全员坐在驾驶座上，这与其商业模式的逻辑相悖:

业内普遍认为，Robotaxi盈利的前提是每年节省10万元左右的人类司机工资。

因此，“无人驾驶”成为现阶段推动自动驾驶汽车商业化的重点突破方向。

2020年，自动驾驶企业的无人驾驶会有很多趋势。文远智行(广州)和百度Apollo(长沙，北京)获得了国内无人驾驶测试的许可，可以在没有安全员的情况下进行路测。

诚然，下车是Robotaxi商业化进程中的一个关键节点，但文远智行和百度Apollo的无人驾驶测试并不是真正的无人驾驶——作为一种冗余手段，两家公司在进行无人驾驶测试时都有远程监管方案。

台前幕后全部无人化不是一蹴而就的事情，必然会经历很多技术和模式的迭代。目前，主要参与者仍处于非常早期的阶段。

相比以上两位Robotaxi玩家，AutoX可能更大胆一些。

2020年12月，AutoX正式公布了首批车内无人、无遥控的Robotaxi车队，并发布了其在深圳繁华开放道路上完全无人驾驶的视频。

在此之前，AutoX获得了全球第二张、中国唯一一张加州无人驾驶载人牌照，可以在硅谷中心城市圣何塞进行载人无人驾驶。

目前自动驾驶企业的技术已经达到了一定的高度，对于所有的无人驾驶路测都已经有了开创性的案例。在可预见的未来，会有更多的城市拥抱无人驾驶，发放相关牌照，相应的时间段也会进一步缩短。

随着无人驾驶路测规模的进一步扩大，Robotaxi商业化的基础将更加坚实。

新智慧驾驶综述

虽然2020年突发疫情打乱了节奏，但基于疫情防控的要求，自动驾驶的发展在一定程度上有所加速。

从资本的角度来看，今年整个行业也有“回暖”的意思。

据新智家介绍，仅2020年上半年，自动驾驶领域融资总额就超过70亿美元，高于2019年自动驾驶行业公开披露的融资事件总额。

无论是资本市场和政府部门的认可，还是自动驾驶本身的进步，都释放了强烈的信号:

自动驾驶已经进入商业化的初始时代，不再是一个虚无缥缈的概念。

同时，由于资源有限，未来几年，行业马太效应会更加突出，资源会向头部玩家倾斜。

Robotaxi赛道的玩家也开始未雨绸缪，抢占自动驾驶业务落地的先机。

虽然业内没有明确的结论来框定自动驾驶的终结会如何、何时形成，但可以肯定的是，只有在强大落地能力的支撑下，玩家才能成为未来的赢家。

雷锋网雷锋网(微信官方账号:雷锋网)雷锋网

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。百度Apollo不用多说，早就布局Robotaxi和Robobus了。此前打造的L4自动泊车AVP方案已经与广汽、威马、长城等品牌在AVP进行量产合作。

如今，百度Apollo也将边界扩展到了货运领域，与货运公司狮桥成立了合资公司DeepWay。此外，百度Apollo已经将L4自动驾驶技术降维发布到辅助驾驶领域，并推出ANP(Apollo Navigation Pilot)方案。

事实上，无论你在哪个赛道，所需的自动驾驶技术都是高度互通的。

通过安排不同的场景，自动驾驶公司……anies可以获得更多样化的数据，并反馈其现有Robotaxi的发展情况；另一方面，也可以帮助自动驾驶企业融入不同的产业链，找到更多的落地机会，从而带来现金流。

“无人驾驶”业务落地的突破

Robotaxi从最初的封闭场景和有人值守服务一直走在开放的道路上，但出于安全考虑，仍然有一名安全员坐在驾驶座上，这与其商业模式的逻辑相悖:

业内普遍认为，Robotaxi盈利的前提是每年节省10万元左右的人类司机工资。

因此，“无人驾驶”成为现阶段推动自动驾驶汽车商业化的重点突破方向。

2020年，自动驾驶企业的无人驾驶会有很多趋势。文远智行(广州)和百度Apollo(长沙，北京)获得了国内无人驾驶测试的许可，可以在没有安全员的情况下进行路测。

诚然，下车是Robotaxi商业化进程中的一个关键节点，但文远智行和百度Apollo的无人驾驶测试并不是真正的无人驾驶——作为一种冗余手段，两家公司在进行无人驾驶测试时都有远程监管方案。

台前幕后全部无人化不是一蹴而就的事情，必然会经历很多技术和模式的迭代。目前，主要参与者仍处于非常早期的阶段。

相比以上两位Robotaxi玩家，AutoX可能更大胆一些。

2020年12月，AutoX正式公布了首批车内无人、无遥控的Robotaxi车队，并发布了其在深圳繁华开放道路上完全无人驾驶的视频。

在此之前，AutoX获得了全球第二张、中国唯一一张加州无人驾驶载人牌照，可以在硅谷中心城市圣何塞进行载人无人驾驶。

目前自动驾驶企业的技术已经达到了一定的高度，对于所有的无人驾驶路测都已经有了开创性的案例。在可预见的未来，会有更多的城市拥抱无人驾驶，发放相关牌照，相应的时间段也会进一步缩短。

随着无人驾驶路测规模的进一步扩大，Robotaxi商业化的基础将更加坚实。

新智慧驾驶综述

虽然2020年突发疫情打乱了节奏，但基于疫情防控的要求，自动驾驶的发展在一定程度上有所加速。

从资本的角度来看，今年整个行业也有“回暖”的意思。

据新智家介绍，仅2020年上半年，自动驾驶领域融资总额就超过70亿美元，高于2019年自动驾驶行业公开披露的融资事件总额。

无论是资本市场和政府部门的认可，还是自动驾驶本身的进步，都释放了强烈的信号:

自动驾驶已经进入商业化的初始时代，不再是一个虚无缥缈的概念。

同时，由于资源有限，未来几年，行业马太效应会更加突出，资源会向头部玩家倾斜。

Robotaxi赛道的玩家也开始未雨绸缪，抢占自动驾驶业务落地的先机。

虽然业内没有明确的结论来框定自动驾驶的终结会如何、何时形成，但可以肯定的是，只有在强大落地能力的支撑下，玩家才能成为未来的赢家。

雷锋网雷锋网(微信官方账号:雷锋网)雷锋网

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。

标签：红旗北京一汽远程丰田

汽车资讯热门资讯