量产自动驾驶年度格局三大梯队，特斯拉领衔，毫末速度最快

　　曹原 允中 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
　　自动驾驶的两条路线之争 ，在2022年似乎完全分出了结果。
　　一方面，完全无人驾驶路线 ，以Robotaxi为代表的纯L4路线，进展遇冷，发展遇阻，甚至有明星独角兽公司轰然倒闭。
　　另一方面，量产自动驾驶路线 ，把自动驾驶技术在量产车上释放和乘用，繁花似锦，烈火烹油——特斯拉和毫末智行等高歌猛进、各种智能车亮相上市，结论已经不言自明：
　　在自动驾驶技术落地进程中，量产一派已经取得了压倒式胜利。
　　而且进一步细分，聚焦量产自动驾驶阵营，在这分水岭的一年中，也展现出了分明的格局和梯队。
　　玩家可以分出三大类别 ，并且以两大硬指标 为标准，现在已经分出三大梯队 。
　　量产自动驾驶：上车决生死，进城分高下
　　上车与否 是检验量产自动驾驶的首要标准 。
　　既然是将自动驾驶技术应用于量产车，能不能前装量产 上车，以及有多少量产车上路 ，直接决定了量产自动驾驶的生与死，没有量产车或定点项目，无法逐鹿中原，无法参与高下之决。
　　而分出高下的标准也很直接：进城 。
　　按照自动驾驶技术的应用难度，量产一派的技术进阶路线 早已明晰：最简单的是泊车场景，解决封闭或半封闭场景下的低速自动驾驶。 其次是高速、环道和城市快速路，解决封闭或半封闭路况下的高速自动驾驶。 最难就是城市开放路况，需要考虑交通参与全要素，需要解决包括行人、机动车和非机动车在内的所有问题，以及难以穷尽的极端长尾场景。
　　实际上，城市开放路况下的自动驾驶，与完全无人驾驶追求的Robotaxi能力，别无二致。
　　只不过Robotaxi内在追求是人类不再是驾驶主体，而量产车上，即便有城市开放道路下的自动驾驶能力，人类车主司机，依然是责任人，需要随时可以紧急接管。
　　而且虽然量产自动驾驶，可以工程化切分出三大技术模块，但最后殊途同归：点到点连续不间断的自动驾驶，或者是一个停车场到另一个停车场的连续不接管自动驾驶。
　　在这条道路上，可以按照三大类别划分玩家：
　　第一类，造车企业，主机厂。如特斯拉、蔚小理…
　　第二类，一级二级供应商，或者是可以同时提供软硬件的新型供应商。像博世、地平线…
　　第三类，技术解决方案供应商，提供自动驾驶系统、方案，大脑。
　　这类玩家众多，而且基本是自动驾驶浪潮开始后汹涌的玩家，从起点就瞄准量产自动驾驶，到一开始从L4切入，现在都进入了这个赛道。
　　上述三大类玩家创办有先后，各自切入自动驾驶的角度也不尽相同，但在2022年行将结束之际，已经能看出梯队式的进展。量产自动驾驶2022年格局：三大梯队
　　维度很简单：
　　第一，是否量产上了车，是否有量产车上路。
　　第二，上车的是哪一技术等级的方案。
　　按照这两大维度，截至2022年，已然有层次分明的三大梯队。
　　第一梯队 ，量产上车，且落地的是城区方案 ，可以实现城市开放道路下的自动驾驶。
　　第一梯队玩家：特斯拉（FSD）、毫末智行（NOH）、华为（Hi）、小鹏（XNGP）；
　　第二梯队 ，量产车就绪，已经落地泊车和高速环路方案 ，但城区方案尚未就绪。
　　百度Apollo、通用（Super Cruise）、Momenta（智己L7）、大疆车载、蔚来（NAD）、理想（NOA）、Mobileye、地平线、纵目科技、禾多科技、智驾科技、博世。
　　第三梯队 ，完成定点合作 和披露了时间表，但量产车尚未上市。
　　该梯队内，扎堆L4级技术降维L2 的公司，也有后发造车的新势力代表，是群雄齐聚又变量丛生 的梯队。
　　但站在2022年的时间点上，三大梯队的层次格局已成，就像赛车比赛已经跑完了第一圈。
　　格局的特点也很明晰：首先，跑得最快的第一梯队玩家，无一不是可以端到端、软硬件一体打造的玩家 。 其次，入局先后的时间差异 ，只存在第二和第三梯队的区别中。而第二梯队到第一梯队，却要有技术上的跃迁 。
　　这种特点的典型代表，正是第一梯队中的最特殊玩家——毫末智行 。
　　毫末智行，创办于2019年底的自动驾驶公司，却成为了量产自动驾驶领域速度最快、技术跃迁能力最强、产品交付第一 的玩家。
　　仅仅3年时间，毫末智行就的量产自动驾驶系统HPilot 就上车了魏牌、坦克、欧拉、长城炮等近20款车型，用户行驶里程突破2300万公里。甚至率先开启了出海，随摩卡PHEV落地欧洲。而另一条路线上，末端物流自动配送车领域，毫末自研的无人配送车小魔驼以12.88万的价格优势，卷出全球新纪录，累计配送订单迅速突破10万单。
　　这种量产自动驾驶产品交付第一的速度，也是＂毫末速度＂的来源。
　　当然，这背后自然与其组织和创新机制有关。一方面孵化于长城汽车集团，起步条件得天独厚；另一方面又以创业公司突进，最大限度激发组织活力。这也是毫末智行被称为老牌车企智能化转型样板的核心原因。
　　但审视毫末，更需要从自动驾驶技术探索的维度。
　　之所以有＂毫末速度＂、＂毫末模式＂，是因为背后有对自动驾驶本质规律的认知和实践。
　　这种自动驾驶本质规律，在其最新曝出的三周年全员信 中，也被董事长张凯和CEO顾维灏 着重提到。
　　在毫末内部信中，提到毫末三年来，做得最正确的事情就是——对自动驾驶第一性原理的坚定恪守、对AI技术的极致追求、对量产落地的高速推进，对降本增效的不懈探索。
　　所谓自动驾驶第一性原理 ，就是坚定相信：数据是人工智能最大的驱动力，也是最大的成本。于是毫末智行很快就明确把 ＂数据智能＂  ，作为发展自动驾驶的第一性原理，发布了中国首个数据智能体系MANA。
　　值得注意的是，毫末智行也是最早明确喊出 ＂辅助驾驶是通向自动驾驶的必由之路＂  的玩家。而且在业内执着于＂高精度地图＂加持带来的效果时，就从成本、量产和应用范围出发，启动了不依靠高精度地图的研发，其后率先发布了中国首个重感知技术路线 ，为可大规模量产的城市NOH产品奠定了基础，在魏牌摩卡激光雷达版新车交付后，率先实现了北京城市开放路况下的上路。
　　另外，以毫末为参照，不仅可以知量产自动驾驶快慢原因，也能够重新审视完全无人驾驶路线 败退的根源。
　　瞄准L4、L5的完全无人驾驶，如果以Robotaxi为产品落地，放在第一性原理下审视，无论数据累积的数量还是成本，都不具备短时间内闭环可持续的条件，完全押注Robotaxi的玩家，经不起经济周期的任何风吹草动。
　　当然，自动驾驶的终极目标，曾经以不同切入点而划分过两大路线阵营，但最高桂冠却一直没有变过，通向最高桂冠的技术、架构和机制原理也没有变过。
　　下一阶段的变量和亮点，依然与此有关。
　　第一是数据闭环。 现阶段完成软硬件一体上车，数据闭环架构已经搭建完成的玩家，能够展现出怎样的效果？
　　是真的可以滚起雪球、强者愈强？还是可能会在大规模数据中，疲于训练、治理和部署，需要拿出更进一步的应对之策？
　　第二是L4对L2的降维。 诸多之前从L4自动驾驶为起点的明星玩家，都已纷纷入局量产自动驾驶，锚定定点合作，准备在量产车市场一展身手。
　　而L4积累的技术能力，到底能不能在L2产品上得到最强释放？还是最终技术降维会因为应用场景不同而只是美好想象？
　　总之，出发时道路千万条，最终都会归于同一条。
　　自动驾驶不会长夜将至
　　对于整个自动驾驶行业来说，2022都是标志性事件频发的一年。
　　量产自动驾驶大规模上车上路，无人驾驶驶入主驾无人、全车无人甚至开始去掉方向盘。然后与之相伴相随的是，更加受到关注的接管不及时事故，明星公司的收缩和行业洗牌。
　　或许若干年后，在自动驾驶的终极目标达成之时，这一年会被以各种各样的刻度记录。但当局之时，人类大脑的本能往往会对＂坎坷曲折＂有更深印记，所谓＂好事不出门，坏事传千里＂。
　　在种种自动驾驶的＂坎坷曲折＂事件发生时，业内业外都心生怀疑：
　　自动驾驶，长夜将至？
　　然而纵览全局，以年为经，以进展为纬，用标志性公司和人物为指引，就不会有任何犹疑：
　　自动驾驶，不会长夜将至。
　　因为同样是这一年，马斯克 把Robotaxi和人形机器人放到了台面，李彦宏 以商业模型和订单数，把自动驾驶商业化潜力放到了台面，毫末智行 也明确了全无人驾驶、综合体机器人在内的＂让机器智能移动＂的愿景。
　　长夜不会来，因为这些人和公司手握火炬。
　　自动驾驶的星河璀璨才刚刚开始，因为从技术到商用的闭环： check完毕！check完毕！
　　— 完 —