作者 / 华卫
自动驾驶寒意渐笼，L4集体遇冷，L2反倒在升温。
前不久，美国企业服务数据公司Crunchbase对近年上市的14家自动驾驶技术公司进行估值追踪，发现它们上市后的估值平均跌幅都超过了80%，其中甚至有三家公司下跌至97%及以上，或面临退市危机。
去年，前华为智能汽车智能驾驶产品总监苏箐曾公开表示：「现阶段做Robotaxi的企业都得完蛋。Robotaxi是结果而非商业目标，中国市场打车体验已经很好，自动驾驶并不会使之更好。」
如今，在 L4级自动驾驶公司Argo AI的*后，福特高级产品开发和技术总监Doug Field也表达了「唱衰」的观点：「制造一辆能够在密集的城市环境中自由行驶的自动驾驶出租车，比把人送上月球还难。」
L4正「风雨飘摇」，L2这厢却迎来一个接一个的前装量产订单，其中不乏轻舟智航、智行者等从L4转到L2的中国自动驾驶企业所收到的。
新的趋势和转折，也引发了新的思考：从L4「降维」到L2真有那么容易吗？L4的前景，又真的愈发黯淡吗？
今年L4「不太妙」？
宣告解散、业务收缩、股价下滑...2022年，一心搞L4级别自动驾驶技术的企业似乎正在遭遇「寒流」。
10月26日，福特汽车在其公布的2022年第三季度财报中陈述：L4和L5自动驾驶技术的研发被砍，本季度录得 27 亿美元资产减值，将专注于辅助驾驶技术。
大众集团首席执行官Oliver Blume也在一份声明中委婉表示，「我们的目标是在尽可能短的时间为客户提供最强大的功能，并使我们的开发尽可能具有成本效益。」随后，Argo AI宣告解散。
近日，国内的小马智行、美国的Aurora都被曝出裁员的新闻，后者的CEO更是称公司正在遭遇严重危机，甚至还考虑面向苹果、微软等科技巨头的出售计划。
而跨越式L4公司的典型代表Waymo，近年来的估值一路下滑。2018年，摩根士丹利对该公司给出1750亿美元的估值，一年后却下调至1050亿美元；到2020年，当时拿到22.5亿美元巨额融资的Waymo估值仅为300亿美元。
同样专注于L4的图森未来，在去年上市首日股价破发，目前在经历重重风波后，股价更已从当初的40美元跌至2.43美元左右。
Argo AI为何跌倒？
Argo关闭的直接原因，是商业化落地周期已超出预期。
「L2 及L3系统已经为客户提供了真正的便利，普及速度较快，增加了实现营收和利润的可能性。」福特CEO Jim Farley解释，2017年他们期望在2021年将L4高级驾驶辅助系统技术推向市场，现在则要转而开发L2 及L3技术。
对于L4的未来，福特首席财务官John Lawler表示，「很明显，完全自动驾驶汽车要实现规模化盈利还有很长的路要走，至少还需要投资五年多才能看到回报，这也意味着数十亿美元的投入。」
从Argo的关停风波可以看出，没有「造血」能力的自动驾驶公司，哪怕融到再多资金，仍会面临「随时倒下」的生存危机。
国内自动驾驶公司怎么看？
「其实归根结底，是我们都没看到Argo AI做出了啥。」一位自动驾驶行业从业者表示，Argo没有体现出显著的成果，资方自然会失去耐心。
针对由Argo的失败所引发的对自动驾驶的质疑，轻舟智航联合创始人、CTO侯聪认为，「我们还是坚信L4肯定会实现，关键是作为一家创业公司怎么去实现最终的产品。」
他表示，对于想直接通往L4的创业公司来说，如果没有持续强有力的资金支持，确实存在「很大的问题」。他个人更认同渐进式路线，先做城市NOA，在此基础之上不断获得数据以及现金流的闭环，再去直接迭代技术，最终实现L4。
而元戎启行副总裁刘轩则认为，Argo只是个例：「Argo的结束是每个行业发展都可能会出现的情况，而从中国的环境来看，L4量产的步伐还会加快。」
宏景智驾创始人刘飞龙则就Argo关停一事分析了整个行业的发展规律：「自动驾驶目前正处于Gartner曲线的第三阶段——泡沫幻灭期，整体上缓慢爬升，这个过程会有一些阵痛。」
他认为，行业正处在大潮退去的阶段，企业不能再「自说自话」，而是要看谁的技术方案和落地能力能被市场认可。
L2与L4之间的距离
目前，国内也聚集着一大批成立时定位L4的自动驾驶玩家，如百度Apollo、Momenta、小马智行、文远知行、宏景智驾、元戎启行、轻舟智航、驭势科技、中智行等。其中，有一些自动驾驶公司已经改换商业策略，「降维」入局L2、L2 还有L3的辅助驾驶领域。
此前，L4和L2使用的传感器是不同的，前者会用昂贵的激光雷达，而后者根本用不起，有的主流车型甚至只配一个毫米波雷达和一个摄像头。这种硬件架构上的不同，导致L4和L2在算法上也存在很大差异。
近两年，随着硬件水平的发展和价格的下降，L2和L4之间的距离也逐渐被拉近了。
一方面，激光雷达的性能和稳定性在不断提高，价格却从上万美元降至上千美元，加快了激光雷达前装上车的速度。2021年之后，许多新车型开始搭载激光雷达，摄像头的数量也越来越多。
另一方面，英伟达Orin等高算力芯片的出现也发挥了重要作用。小马智行相关负责人表示，在Orin之前，算力只有几十TOPS，这样的情况下很难实现所谓的L4「降维」L2，算法没办法复用。
近年来，已有不少车企宣称，「要用L4的技术架构和硬件预埋去实现L2。」
L2的「逆袭」
根据互联网数据中心IDC此前发布的《中国自动驾驶乘用车市场数据追踪报告》，在2021年第1季度，国内L2级自动驾驶乘用车渗透率仅为7.5%，而到了2022年第1季度，国内L2级自动驾驶在乘用车市场的新车渗透率高达23.2%。
宏景智驾算是转型较早的一家自动驾驶公司。2018年，宏景智驾做好了Robotaxi的样车，但是发现无论从法规还是市场接受度都有非常大的限制，于是转向L2、L2 的量产项目。根据官方数据，其今年上半年的订单额已高达4.9亿元。
今年上半年，以Robotaxi起家的文远知行与博世战略投资公司合作，联合研发应用于乘用车的L2、L3级别自动驾驶系统，并计划在2023年实现量产。同期，原本主做L4级Robobus的轻舟智航也在同期推出了面向主机厂的前装量产解决方案。
另一边，一直在L4赛道融资烧钱的小马智行2020年底也尝试下探L2领域，且目前该公司的智能辅助驾驶域控制器已经开始量产，并且取得了一些定点客户。 小马智行相关负责人透露，私家车智能辅助驾驶相关软硬件技术将是小马智行未来的业务重点之一。
还有Momenta与百度等公司也在兼顾L2和L4，既做量产辅助驾驶业务，又继续布局Robotaxi。公开资料显示，Momenta在为上汽旗下智己汽车、长城汽车旗下沙龙智行提供高阶辅助驾驶方案。而百度在2020年推出了领航驾驶辅助系统ANP，并宣布其将在威马、比亚迪、岚图以及集度汽车上量产。
「降维」的门槛也不少...
对于这种「双线策略」，文远知行创始人韩旭曾用一句古言公开吐槽：「搏二兔，不得一兔」，认为兼顾两个方向可能哪个都做不好。不曾想，如今文远知行也走上了「双线道路」。
按照宏景智驾刘飞龙的分析，在技术、硬件、软件以及数据方面，自动驾驶和辅助驾驶有部分是可以复用的，所以理论上是可行的；但从公司实际运营和经营层面来说，并行实现的前提是有巨大的资源投入，包括资金和人才。
目前来看，这种双线并行方式还未出现大的问题。不过，L4自动驾驶公司想要「降维」做辅助驾驶，也的确不是那么容易。
对于L4转向L2/3，业内普遍认为，工程化能力不足、量产经验缺乏以及算法不适配是L4自动驾驶公司不可避免会遇到的难题。
级别不同，次元不同
过去专注于L4的自动驾驶企业，一直处在技术的开发和验证阶段，基本未曾与主机厂进行量产环节的沟通和对接。因此，在工程能力方面，这类企业的确有所欠缺，缺少应对大规模量产中成本控制等难题的经验。
而L2在量产中经历的需求-开发-验证的开发体系和L4又是不同的。「降维并不是大家想的那么简单」，禾多科技创始人、CEO倪凯就曾表示。
具体来看，产品在开发、验证前首先要明确需求。而辅助驾驶产品的消费者需求和Robotaxi、Robobus等L4级产品的需求在现阶段有很大不同，这会导致两类产品所需的团队配置和算法技术栈都有一定区别。
一方面，车企对L2级辅助驾驶系统的定制化和个性化要求较高，这类产品的量产属于人力密集型工作，需要规模较大的工程化团队来完成，而通常自动驾驶公司的规模相对较小。
另一方面，原生的L4级算法需要的算力可能高达数百乃至上千TOPS，而量产车考虑到成本、空间、安全冗余等问题，计算资源相对有限。
若单独为L2研发软件算法，要付出的人力与成本过大，且此前在L4上积累的技术经验就浪费了；但如果坚持使用原本的L4软件算法，就要降低对传感器和算力的需求，以匹配L2的硬件，而这极其考验自动驾驶企业的算法及工程能力。
「次元壁」怎么破？
面对涌现出的问题，一部分L4公司选择与有量产经验的Tier1厂商合作（例如文远知行与博世之间的合作）；另一些公司则从最根本的产品平台入手，来消除L4与L2之间的壁垒。
例如，轻舟智航提出的「双擎战略」，指的是Robobus等公开场景的L4级应用，再加上L2技术的规模化落地。
「这两类产品都应用了相同的感知、定位预测规划，算法完全可以复用。」轻舟智航联合创始人、CTO侯聪称，在平台基础上，轻舟做了很多工程方面的工作，以保证其技术可以衔接到具体的产品中。而且，他们针对不同产品设立相关工程团队，来帮助将算法和功能交付到具体的产品中。
另外，他谈到，在传感器和计算平台选型上，轻舟智航采用尽量统一配置的方式，来降低不同产品适配不同硬件的成本。
事实上，自动驾驶企业要从L4「降维」L2可能还会遇到许多现实层面的问题，例如获得车企的认可。
「L4级别的自动驾驶通常需要很大的处理器，成本很高。而L2/L3的量产车只需成本低很多的域控制器，但它也得能跑得动算法。」刘飞龙称，量产最核心的问题就是如何让高性能的软件算法跑在低成本硬件上。
他表示，很多做L4的公司都是基于IT模式开发软件，这种情况下硬件资源一般是无限的；但往往在做量产时，车企对于成本的把控很严格，这样一来对于软件算法的要求就高了。
最后总结下来，要实现量产至少要满足三个维度：
1、工程化优化，把高成本软件塞到低成本硬件里；
2、加强可靠性，满足功能安全和车辆安全；
3、维持高性能，便宜不等于弱化体验。
L4会入「冷宫」吗？
尽管人们从种种现象中感受到了寒意，但实际上，一味唱衰L4也并不可取。
首先，L4公司的算法能力更强是业内所公认的，毕竟L4的场景要比L2更复杂。所以，如果要降维做L2时，算法能力是L4公司的一项优势。
其次，L4公司数据闭环能力更强。由于L4场景的复杂度，做这类产品的公司需利用数据闭环来挖掘长尾场景，以迭代算法表现。因此，L4公司在数据闭环方面投入的资源本身也更多。
再加上，目前已有数家L4公司在部分城市街道开通Robotaxi服务，正不断积累更多真实的场景数据，进一步优化其数据闭环能力。
另外，对于选择把L4算法塞到 L2硬件里的企业来说，其L4系统的架构相比于传统L2的架构也更能适应城区的复杂工况，性能的天花板更高。
说起L4技术的落地应用，确实绝大多数人群还没有切身体会，但其发展也在取得阶段性成果。
不久前，Waymo宣布在凤凰城市中心向公众开放无人驾驶网约车服务。而在国内，百度「萝卜快跑」也已在多个城市开放出行服务，并在北京、重庆、阳泉开展商业化收费出行服务；今年5月，AutoX在几个一线城市建成10座运营中心，并于9月宣布在上海中心城区提供Robotaxi示范应用载人服务……
从另一方面来看，多家车企对于L4技术落地也仍保持着热情。
除了小鹏汽车在广州取得了Robotaxi牌照，在今年进博会上，丰田也展示了搭载小马智行第六代L4自动驾驶软硬件系统的赛那Autono-Maas，并宣布已完成标准化生产，将于2023年上半年投放国内一线城市。另外，还有广汽和文远知行，上汽和Momenta等等……
「车企对于智能化的需求，也不仅仅停留于ADAS的层面，他们希望能够获得更高级别的自动驾驶能力。」元戎启行的刘轩表示，该公司之所以还在坚守L4，一方面是因为需求仍然存在，另一方面是坚信L4方案的成本也能大幅下降，并使其可在车规级的域控上运行，在软件框架上也能够兼容高阶辅助驾驶功能。
他认为，Argo的解散，不代表L4技术无法落地和盈利，在中国可以看见相反的趋势：车企和自动驾驶企业的联系更加密切，政策也更加成熟。例如深圳出台实施了智能网联汽车管理条例，我国牵头的首个自动驾驶国际标准也正式发布……
从最初备受追捧的风口到如今的晦暗不明，L4经历了一场「大跳水」。政策不断更新、获颁路测牌照、面向公众服务……近年来L4公司的进展有目共睹，但显然，「讲未来故事」已越来越难以让资本持续向L4公司「输血」。
不过，L4的落地本就需要时间和耐心，在中国，其发展速度已属超前，政策法规也在不断跟进，智能化、无人化的交通是大势所趋，也是众望所归，只是前路漫长，不仅需要更多的「从1到10」，相信也还需要更多的「从0到1」。
