內卷加劇，盤點開年自動駕駛領域新趨勢

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在汽車智能化發展如火如荼的今天，自動駕駛絕對是當仁不讓的核心，大批的行業領導者們早已率先布局，期待乘上這股數字化出行革命的東風。在國外，特斯拉已經用實際行動率先證明了純視覺無人駕駛的可能性，也為后來者提供了不少的參考與借鑒；國內，毫末智行也是國內首個基于量產車實現大規模數據積累，繼特斯拉后第一家進入自動駕駛3.0時代的自動駕駛企業；華為雖不直接造車，但其在自動駕駛領域深耕多年的技術實力，使其有信心在未來汽車智能化革命中掌握核心靈魂。“特毫華”們的突出表現預示著自動駕駛領域的競爭已進入白熱化階段，新一代的汽車產業革命已初顯鋒芒。

為了抓住這產業變革的大好機遇，在2023年一開年，自動駕駛企業們便開始緊鑼密鼓地籌備新一年的落地計劃。伴隨著政策法規的鼓勵支持、芯片算力的大幅提升、技術路線的探索至確定、算法能力的更新換代，各家都準備在新年里大展身手，搶得汽車智能化崛起的頭籌。在短短兩個月內，行業內便新聞頻出：多家自動駕駛企業爭先宣布了這一年里關于城市場景輔助駕駛系統進一步落地和L2級別輔助駕駛持續迭代的計劃；在技術路線與硬件升級等方面更是動作頻繁，科技企業都希望在激烈的競爭中獲取先發優勢……從這一系列的行業動作中，我們似乎能窺見2023年的自動駕駛發展的必然趨勢。

搶灘登陸，城市NOA的焦點爭奪

在2022年下半年，“城市NOA”在自動駕駛領域橫空出世，成為了主機廠競爭的重點領域。從功能上說，城市NOA可以在復雜的城市道路中實現點到點的“導航輔助駕駛”功能，用戶在導航上設好目的地，車輛可在無需人為接管的情況下，全程輔助駕駛到達終點，其難度遠遠大于高速NOA，接近L3級輔助駕駛。有調查顯示，作為用戶出行的高頻剛需場景，城市駕駛里程占到總駕駛里程的70%左右，而在時間上，城市駕駛時長更是高達90%。這意味著，攻克城市場景是自動駕駛普及之路上必須要邁過的一道坎。城市NOA的推廣，能最大程度地解放駕駛員的雙手，也將成為使用前景最為廣泛的亮點之一，因此多家自動駕駛企業也在全力布局。

特斯拉作為自動駕駛領域的頭號玩家，即將在歐洲推出FSD beta，并已在招聘安全員進行測試；背靠華為的極狐阿爾法S HI版也已在深圳推送城區NCA（Navigation Cruise Assist,智駕導航輔助）功能，而極狐城區NCA是華為ADS團隊推出的最重磅的一項功能；李想則在全員信中提到理想的城市NOA導航輔助駕駛會在2023年底開始落地。如此多的企業在今年開始著重發力城市NOA場景，足以見得該市場的廣闊前景。毫末智行也早在2021年便開始布局城市場景，其迭代后的HPilot3.0更是中國首個可大規模量產的城市輔助駕駛產品，與市面上多數NOA僅僅停留在幾個城市的范圍內不同，毫末智行基于重感知路線的產品將快速泛化擴展到上百個城市，并且可以把高速、城市道路、停車場，全場景覆蓋，有望成為目前國內最實用和高效的輔助駕駛產品。

城市NOA相較于高速NOA需要面臨更加復雜的工況，有著更多類型的交通參與者，交通環境也較為混亂，因此對于車企的智能駕駛技術的挑戰也是最大的。但與此同時風險與收益并存，面對著如此強大的市場需求，車企們開年來的關注重點也驗證了該領域的廣闊前景，如果能解決城市的駕駛場景，智能駕駛的技術水平將達到一個新的臺階。

大勢所趨，輕地圖重感知路線確立

自動駕駛曾經有很多技術路線，2019年后形成了兩個主要流派：一個是高精地圖+激光雷達的地圖派，高精地圖和激光雷達就像是自動駕駛車輛的“兩根拐杖”，靠激光雷達增強感知能力，高精地圖提高規劃能力，然后在算法的輔助下實現車輛的自動駕駛功能。另一個是擺脫了高精地圖限制的感知派，簡單來說就是丟掉了高精地圖的拐杖，依賴于激光雷達+毫米波+攝像頭的感知能力?！案兄到y”就像是自動駕駛的“眼睛”與“耳朵”，然后對路況做出實時判斷。

隨著自動駕駛技術的進步發展，企業們逐漸發現過分的依賴高精地圖卻帶來了不少的約束與限制。目前，自動駕駛難以完全落地的主要原因便是高精地圖的建造與高昂的維護成本。每日更新城市中的地圖對于自動駕駛企業而言更是難以完成的目標，而隨著高精地圖資質的收緊，國內更是只有個別的圖商才有繪制地圖的資質。對于車企而言，沒有一家OEM愿意將如此重要的籌碼假手他人，與圖商的合作也難以徹底消除此類擔憂。在如此背景下，拋棄高精地圖而提升感知能力不失為一個好的選擇。

在國外，特斯拉無疑是踐行這一思路最早的玩家，其率先使用的BEV感知模型迎得國內外自動駕駛企業紛紛效仿，也通過市場的反饋證明了未來純視覺自動駕駛的可能性。國內，也有多家企業正逐步進行戰略轉型：小鵬重申從2023年開始，從高速到城市NGP，都不再依靠高精地圖；理想將基于BEV感知和Transformer模型，實現不依賴高精地圖的城市NOA；其實，重感知的路線并非新鮮概念，國內自動駕駛公司毫末智行最早選擇了這種方式，并且很長一段時間內也幾乎是行業內唯一采用“重感知”路線的廠商。其發布的MANA五大模型，助力感知效果的提升，降低了自動駕駛對于高精地圖的依賴性。一個行業中企業路線的切換往往是經過深思熟慮，影響也是深遠的，而正確路線的盡早確立將為企業帶來強大的先發優勢，這一點上毫末走在了中國自動駕駛的前列。

在未來，“重感知、輕地圖”的路線優勢將逐漸顯現，車企們通過落地測試，積累了大量的真實路況數據，從而讓自動駕駛系統學到了更多有價值的經驗，成為名副其實的“老司機”。我們人類開車并不需要知道信息量如此巨大的全局高精地圖信息，對于機器來說完全依靠強大的感知能力應對各種場景從原理上是可行的，而越來越多的公司正在證明著這一點。也只有如此，才真正為自動駕駛的量產落地打下堅實的基礎。

全面開花，高算力的硬件部署

對于自動駕駛系統來說，軟、硬件都發揮著非常重要的作用，缺一不可。硬件方面，自動駕駛芯片作為計算的載體，已成為智能汽車的核心。過去，自動駕駛芯片主要以實現單一功能為主（支持低級別的輔助駕駛），如控制底盤、發動機、剎車燈等，而以特斯拉為代表的汽車電子電氣架構顛覆了傳統模式，采用了中央集中式架構，即用一個“大腦”控制整車，域控制器逐漸集成傳感器、數據融合、路徑規劃、決策等運算處理功能，另外，自動駕駛級別逐步提升，應用功能愈加豐富，這些使得汽車對芯片算力的要求越來越高。

在此背景下，高算力的硬件部署在行業中已經是迫在眉睫。1月11日，國家信息中心與相關部門聯合發布的《智能計算中心創新發展指南》顯示，全國已經有超30個城市正在建設或提出建設智算中心，同時也有不少科技企業正在與地方協同，深度參與到這個進程中，比如浪潮信息的淮海智算中心、商湯的上海智算中心、阿里的張北超級智算中心等等，就在為當地的人工智能產業提供著強效的算力服務。毫末智行更是與火山引擎聯合搭載中國自動駕駛最大智算中心雪湖·綠洲（MANA OASIS）。

MANA OASIS的建設將讓毫末擁有了大規模AI訓練的能力，數據、算力充沛，毫末的技術產品能力將更加強大。吉利星睿智算中心也于近期上線，作為全球車企首個 " 云、數、智 " 一體化超級云計算平臺，使得研發效率提升20%。

我們知道，數據驅動是自動駕駛未來發展的方向與趨勢。海量的產品數據、超大規模的數據訓練、大模型的應用等，都對算力提出了更龐大的需求。在未來，擺脫高精地圖成為趨勢，重感知與高算力都將成為必然?？梢哉f未來的自動駕駛就是數據與算力的競爭，誰擁有了最全面、最豐富的場景數據，并且擁有足夠算力的硬件部署能夠處理，誰就能在自動駕駛未來的競爭中占得上風。在2023年，自動駕駛將全面進入以數據驅動為主的3.0時代，高級別智能駕駛將成為中端車型標配，而大算力硬件的部署更是其中的重中之重，擁有強大算力的芯片硬件，企業們才有底氣實現真正的自動駕駛功能。

破局之路，融資上市進程加快

談起目前自動駕駛行業最為關鍵的詞語，量產落地無疑是各家企業關注的頭等大事。在業內人士看來，自動駕駛是一個激動人心的賽道，其需要用到大量的AI，同時自動駕駛汽車也是四輪移動的自動化機器人，所以自動駕駛是AI、機器人這兩個代表未來的大趨勢的交叉點，其戰略價值不言而喻。因此越來越多的投資者、企業涌進該條賽道，期望率先實現自動駕駛的商業化落地。

而自動駕駛自發展以來也是不負眾望，誕生了一批批明星企業，動輒上億的融資也是屢見不鮮，頭部玩家上市的進程也在逐漸加快。在2023年開年后，自動駕駛行業更是迎來了多家企業預期上市的傳聞。

先是國內激光雷達領軍企業禾賽科技，在1月傳出了赴美上市的消息，并已向美國證券交易委員會（SEC）遞交F-1文件，成為了激光雷達的第一股。緊隨其后，黑芝麻智能科技正籌劃赴港IPO，計劃籌集約2億美元。作為國產代表的領軍企業，上市無疑將極大提升國內智能汽車領域的士氣，也將讓未來更多的投資者對行業保持樂觀，愿意助力國產自動駕駛的崛起與發展。

事實上，自動駕駛細分賽道很多，目前也沒有相對明確的領跑者，只要市場買單，其實領域內不存在泡沫。三五年前時大家也在談論自動駕駛的投融資，但彼時發展方向和路徑尚未清晰，投資人想要的是一個相對確定同時又有較高預期回報的投資動作，現階段來看場景化自動駕駛的發展路徑已經非常明確。在資本市場上，今年已沒有比自動駕駛更好的投資方向了。但與此同時留給初創公司的時間窗口并不多，現在資本的選擇也非常挑剔，越來越向行業內的頭部公司和成熟的企業集中，而頭部玩家的融資上市進程也將越來越快。

總結

經歷了2022年的風波之后，2023一開年無疑給自動駕駛行業開了一個好頭，也讓投資者與從業者們極大的恢復了信心。行業內普遍的共識是，智能汽車將會在未來五年迎來第二輪飛速發展及大規模的競賽，核心便是自動駕駛。

在未來，誰能率先交付成熟的自動駕駛產品，誰就能與主機廠一同突圍。2023年作為有望成為城市場景輔助駕駛上車元年的時代，行業內的激烈競爭不言而喻，也只有將技術更好地融合進產品端才能在這個以量產落地為王的自動駕駛時代中脫穎而出。自動駕駛的群雄角逐之路，只有從起跑線開始沖刺才有希望看到終點。

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