2024，自动驾驶终于开花结果。
作者 | 刘俊宏
2016年11月，彭军和楼天城像往常一般，在俩人就职的百度美国研究中心里，喝了杯咖啡。
身处于自动驾驶热潮，看到巨头和创业公司动作频频，两位“技术天才”在寥寥数言后，便放下了纸杯，选择成立小马智行，亲赴自动驾驶的大时代。
时隔八年，自动驾驶技术浪潮早已退去。
在行业经历一系列变迁后，自动驾驶终于开始被市场认可。
据不完全统计，2024年已有10家自动驾驶产业链公司寻求上市。
11月27日，小马智行登陆纳斯达克；
10月，地平线和文远知行先后在港交所和纳斯达克上市。
再往前，已经上市的是黑芝麻智能、速腾聚创和如祺出行。
Momenta、纵目科技、希迪智驾、佑驾创新等一大批行业玩家也正“挤”在上市的路上。
上市热背后，是投资者们在用真金白银抢夺着公司的市值筹码。
其中，地平线的香港公开发售部分获33.8倍超额认购；
小马智行“被迫”增发并上调发行区间上限；
文远知行上市首日，股价上涨导致两度熔断。
资本的热衷，与过去寒冬时期的自动驾驶形成了天壤之别。
如果说，两年前行业“凋敝”的本质，是因为根本看不到技术可用的时间点。
而如今，以特斯拉的预期时间表为参照，明明L4自动驾驶还有至少两年才能广泛落地，资本市场为何完全变了一副面孔？
无论是L4还是L2的自动驾驶公司，都要感谢乘用车。
随着高阶智驾的落地，一个个“全国都能开”，让消费者潜移默化地接纳了自动驾驶。
由此，直接带动了L2自动驾驶公司的收入和估值上升，也间接带动了诸如萝卜快跑、小马智行等L4无人驾驶出租车的落地。
带着落地的希望，行业玩家们穿越寒冬，挺过了财务危机，成功会师在量产阶段。
随着自动驾驶技术的落地，2年前近乎“空想”的市场空间，一下子被各路科技巨头“打开”。
在行业的喧嚣声中，自动驾驶的黄金年代到了。
01
2024，自动驾驶终于开花结果
就在近两年，Robotaxi开始从科幻走向现实。
百度的萝卜快跑、文远知行和小马智行的Robotaxi陆续亮相北京、广州、上海、武汉等一、二线城市。
此前还是小范围试点运行的Robotaxi，在2024年按下了加速键。
今年十月，全球的巨头们不约而同地吹响了扩张的号角。
特斯拉发布“样车”高调入局，Waymo扩大了运营范围；
百度被传在全球寻找合作伙伴落地Robotaxi。
11月，主打L4技术落地的Robotaxi公司，小马智行和文远知行前后脚登陆纳斯达克市场，而百度拿下了香港颁发的首张Robotaxi资质。
在科技巨头的市场教育下，消费者也开始逐渐接受乘坐Robotaxi。
据了解，百度在今年三季度，接了近一百万的萝卜快跑订单。
除了Robotaxi，自动驾驶在乘用车领域更是发展迅速。
据佐思汽研数据显示，2024年搭载L2及以上的新车占比早已超过50%。
这意味着，能实现自动跟车功能的自动驾驶，已经在汽车市场铺开。
更高阶的智驾能力（城市NOA），在各路车企的争夺下，已经开始泛滥。
无论“新势力”还是传统车企，都已经形成了“无智驾不高端”的共识。
2024年搭载L2及以上的新车占比超过50%来源：佐思汽研
在这场共识下，车企和硬件厂商们围绕自动驾驶展开“内战”的同时，大把的订单也流向了自动驾驶公司。
在高阶智驾的落地上，是地平线、Momenta以智驾供应商的身份，直接定义了智能汽车的驾乘体验。
另一边，还有文远知行与博世通过合作开发的模式，将智驾整合进Tier1的解决方案。
目前自动驾驶公司智驾的合作，或许一些车型提供的智驾水平不高（准L2），但落地涵盖奔驰、长安、理想、比亚迪、日产、长城、广汽等几乎所有消费者熟悉的品牌。
另一边，在L4的Robotaxi赛道上，面对车企大量订单需求，一些自动驾驶公司选择暂缓推进。
其中，地平线早已不再坚持。
Momenta虽然还宣称在用量产智驾数据迭代L4飞轮，但实际上已经相当长时间没了Robotaxi新消息。
目前还在坚持且有一定成绩的选手，几乎只剩下了百度、小马智行和文远知行。
体验层面，目前三家的Robotaxi虽然都还需要设置固定上下车站点，但都能实现无安全员的自动驾驶。
驾驶流畅度上，在城区也能跑到40-50km/h的速度，不存在“慢悠悠”行驶干扰正常交通的现象。
在今年光锥智能体验Robotaxi时，偶然预见一位随车安全员。
据安全员介绍称，Robotaxi确实会存在一些BUG和不如人类司机的情况，遇到复杂情况会反应慢一点。
但关于安全性，安全员表示“圈子内极少听说有事故，有也是别的车追尾”。
在体验和技术的进化下，车企也加大了对自动驾驶的支持力度。
试图在Robotaxi即将平替普通出租车的趋势下，抢占量产先机。
其中，广汽在今年连出“大手笔”。
6月，广汽先投了文远知行，10月又接连投资小马智行和滴滴自动驾驶部门，合计今年总共出资近25亿元人民币。
在小马上市前夕，北汽出资至多7035万美元参与IPO认购。
全球范围，还有今年10月Waymo继印度塔塔汽车和中国极氪汽车后，再次拿下韩国现代汽车的合作。
不过，Robotaxi的广泛落地还需要相当的时间。
中美两国虽然对Robotaxi提供政策支持，但运营还需要自动驾驶的玩家自行解决量产和降本。
以马斯克预期的3万美元成本看，折合20+万人民币的价格，还是比常见网约车贵了至少一倍。
但好在自动驾驶的玩家们，在其他用途上也实现了落地。
其中，文远知行手握2000辆L4自动驾驶小巴意向订单；
小马智行有190+辆无人卡车穿梭全国送货；
易控智驾有1500多台无人矿卡在拉渣土；
刚修改IPO文件的希迪智驾则有660辆。
自动驾驶行业一片欣欣向荣，谁又能想到短短两年前竟然是哀鸿遍野？
02
艰难求生
命运交汇在量产路口
“考虑卖给苹果、微软，或者汽车零部件供应商。”
全球平台型自动驾驶第一股、Robotaxi第一股Aurora的CEO，在2022年9月给董事会的备忘录中写道。
随后在短短两个月间，自动驾驶行业巨头们经历“三连败”，整个行业的玩家陷入了资本寒冬。
10月26日，Mobileye骨折上市，估值167亿美元（估值最高时500亿美元）。
10月27日，背靠福特、大众两大造车巨头的L4自动驾驶公司Argo AI倒闭。
面对自动驾驶这个似乎永远填不满的“无底洞”，福特在耗时4年和27亿美元的投资中，终于失去了耐心。
自动驾驶技术迟迟不能落地的痛苦，让福特CEO Jim Farley总结成了冰冷的一句话——
“We won't necessarily have to create that technology ourselves。”（我们不一定非得自己去创造这项技术）
在国际巨头失败之下，中国自动驾驶的玩家们，“分头”经历着艰难求生。
2019年，在无人车故事刚开始讲的年代，Momenta CEO 曹旭东早早地提出了做量产交付的战略。
如此策略，虽然让Momenta失去了对资本市场的吸引力，但却抓住了车企试水智驾的“一线生机”。
2020年，上汽将智己项目给了Momenta这个没量产过的“新人”。
选择Momenta的理由，一方面是因为上汽属于地方国企，资本运营相当灵活。
自汽车电动化浪潮之后，上汽一直在通过成立合资公司的方式“四处撒网”。
另一方面，则是彼时行业玩家都不愿意做量产的背景下，Momenta作为强调算法能力的自动驾驶公司，甘于“陪跑”车企的实验性项目，实属难得。
随着2022年4月智己项目成功交付，依托近乎“软件外包”的开发模式，Momenta拥有了与华为（HI和智选车模式）、地平线（软硬件全栈方案能力）相“抗衡”的能力。
虽然智己品牌的车最后没能卖出几台，但先发的量产经验，让Momenta在商业化进度上，远超聚焦L4自动驾驶的玩家。
在小马智行和文远知行这边，随着公司IPO交表，更多业务细节得以揭开。
在自动驾驶的寒冬中，两家公司基本是靠着“什么都做一点”来维持经营，坚守等待自动驾驶技术的成熟。
整体营收体量，文远知行和小马智行在2024上半年分别取得1.5亿和1.8亿人民币的营收，业务体量极为有限。
虽然，两家公司是以Robotaxi的标签示人——
小马智行在北上广深拥有一支250多辆Robotaxi的车队，文远知行有超过300辆的Robobus车队。
但实际上两家公司的主要收入来源，并不是自动驾驶。
文远知行接了博世的ADAS合作研发订单，在奇瑞星纪元车型上落地了高阶智驾。
小马智行的主要收入，早已从“卖软件服务”切换到了无人卡车车队运营。
如今，随着自动驾驶（及高阶智驾）从幕后走向台前，两家自动驾驶公司的预期境遇，才得到明显改善。
文远知行这边，是博世以基石投资者的身份，认购了91%的上市增发股份。
奇瑞星纪元的量产案例，让文远知行被整车厂和Tier1巨头看好。
小马智行则是预计与丰田合作的自动驾驶车型（铂智 4X Robotaxi），将在2025⾄2026年在国内⼀线城市投放千台规模，更坚定了Robotaxi的路线。
“实现自动驾驶，犹如攀登珠峰。我们要走过的路至少也有南坡、北坡两条路线可供选择，也总会有先行者和后来者之分。
虽然山顶只有一个，但攀登者的经历、登山过程中的故事往往层出不穷，精彩纷呈，让人神往。”
2023年中国工程院院士、清华大学智能研究院院长张亚勤，对自动驾驶行业发展如此总结道。
攀登珠峰的比喻，是几乎所有自动驾驶公司实现最终目标的共识。
在文远知行创始人韩旭常提到的“攀登高峰，沿途下蛋”中，在小马智行CEO彭军的“L4 自动驾驶就像一个山脉里最高的那座山峰，它就矗立在那，但从未有人成功登顶，人们也还不知道通往它的正确路径”的展望里。
自动驾驶公司们在寒冬中通过各自不同的路线，命运交汇在量产落地的阶段上。
虽然，如纵目科技、毫末智行，迟迟量产不够的自动驾驶玩家们，正在面临着残酷的淘汰压力，但正如经典Gartner曲线所示：
一项新技术从新兴走向成熟，行业玩家一定会遇到泡沫破裂的低谷。
在技术落地与市场的认知中，在行业的“大洗牌”中走向成熟。
如今，随着自动驾驶关键技术的突破和消费者认知改变，自动驾驶的黄金时代终于到了。
聚集在珠峰最后一个营地的玩家们，登顶只剩下海拔500米的距离。
03
AI大模型
自动驾驶的黄金时代
AI大模型是自动驾驶行业迎来转折最重要的因素。
过去的自动驾驶主要特征，是重人力的模块化部署。
自动驾驶的研发者们，需要分别设计感知、预测、规划和控制四个部分的小模型。
然后，再根据具体功能效果，人力写成应对各种情况的代码。
这种设计模式的好处在于，行业内不同玩家不需要精通所有方向。
只需要在单个领域做到最优，就可以用“拼接”的方式整合到一整套智驾系统中。
整体上算是方便行业玩家的协作，加快了智驾落地的节奏。
不过短板也很明显。
最折磨人的，是人力写规则不可能穷尽真实世界的情况。
代码越写越多，但根本无法彻底消除长尾问题。
另一边，则是模块化的小模型由于各自独立，导致智驾系统内的数据无法完整流通。
前置模型数据处理越精细，给到下个流程的误差就越大。
如今，在AI迭代至大模型的趋势下，自动驾驶的研发流程被彻底重塑。
“Waymo时隔六个月没有什么进步。AI时代，6个月其实可以做很多事情。”
正如小鹏汽车董事长何小鹏在今年6月对特斯拉FSD的体验感慨。
基于数据迭代的训练方式极大加快了自动驾驶的成长速度，小鹏汽车在5月20日刚宣布采用大模型端到端，7月底就发布了“门到门”的智驾“新天花板”。
同时，端到端技术还直接提高了整个车圈的智驾水平。
去年还被认为不擅长智驾的长城汽车和极氪汽车，今年城市NOA跑的无比“丝滑”。
比亚迪则是在今年10月底成立了一个主攻端到端技术落地的部门，宣称明年3月就要实现50款车的适配。
端到端技术对自动驾驶的加速，本质上是采用纯AI的方式开发。
数据的训练模式，让自动驾驶可以利用传感器原始数据“自由”发挥。
甚至，根据输入数据的样本差异，自动驾驶还能学会类似过环岛、掉头这种超出设计预期的能力。
而在训练模式之外，自动驾驶也在借助AI大模型本身的能力，实现对物体理解能力进化。
在当下自动驾驶的迭代中，已经有厂商开始弱化占用网络的感知模式（如华为、小鹏）。
在大模型对物体的认知能力下，自动驾驶不再将感知数据转化成一个个“小方块”，而是将道路上所有信息（障碍物+道路标志）进行整合，自动驾驶开始能够真正“看懂”道路。
占用网络示例 来源：小米SU7预发布会
