掘金自动驾驶(一)

掘金自动驾驶（一）

前 言

人工智能赋能行业发展，是今后几年全世界都在竞相角逐的竞技场，可以毫不讳言地说是块大蛋糕。这段时间，老俞一直在思考如何去分享这块大蛋糕。

老俞是个文科生，对数据、芯片、算力等高科技一窍不通，相关行业和企业根本不在自己能力圈内，所以一直不敢涉足。

但是，作为一个社会人，从日常生活感知出发，同样可以找到一些以消费品形式出现的人工智能产品，就像巴菲特在移动互联网技术应用领域中找到消费品苹果，在新能源技术领域中找到比亚迪一样。不久的将来一定会逐渐走进千家万户的自动驾驶汽车和能替代普通人劳动的智能机器人。

通过近期学习和研究发现，目前自动驾驶汽车已经出现很多厂家和产品，并且有盈利的企业出现。但目前100多家智能机器人企业，还都在烧钱中，没有一家是盈利的。

作为价值投资者（不是风险投资者）选择的企业，企业能盈利是首要条件，你想一家企业连自己都不能盈利，怎么能指望它为你赚钱呢？

而且对企业的估值，本身就是自由现金流的折现。没有盈利的企业，自然无法估值。

鉴于上述原因，老俞先把研究重点放在自动驾驶汽车上。

自动驾驶汽车的相关知识、技术和主要企业内容比较多，老俞分篇来慢慢讲述。主要内容包括：

一、自动驾驶的技术分类、技术现状、发展趋势等。

二、自动驾驶头部研发企业技术介绍、研发方向等。

三、自动驾驶行业投资标的选择思路、产品研发方向等。

对这一行业，老俞也是刚刚在学习中，不免写到那里谈到那里，可能不太成系统。

一、自动驾驶的分类标准

在自动驾驶领域，我们经常会听到“L2”“L4”这样的术语，它们是衡量自动驾驶系统的自动化程度。

目前，全球最广泛采用的自动驾驶分类标准，是由国际自动机工程师学会发布的SEA J3016标准。我国也有针对自动驾驶功能的《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准，两个标准都将自动驾驶系统分为L0—L5六个级别。

划分等级的关键在于两点：一是由谁来负责驾驶；二是出安全问题由车主负责还是汽车厂家负责。上述六个级别就是围绕这两点来界定的。

L0:无自动化。

驾驶人全程负责所有驾驶操作，车辆不提供任何辅助驾驶。系统可能会发出一些简单的提醒，如倒车提醒、碰撞提醒等，这时车子只会发出提醒，本身不会介入操作，操作一切都得靠驾驶人。

L1:驾驶人辅助。

系统在特定的状况下辅助驾驶人完成某一项驾驶任务，但无法同时执行多项驾驶辅助任务。驾驶人必须全程监视行车环境，负责执行所有动态驾驶任务。系统只是起到辅助作用，驾驶人仍然是车辆驾驶任务的最终决策者和责任者。这类功能主要有：自动巡航控制、车道保持辅助、自动紧急制动等。

L2:部分自动驾驶。

L2最大等特点就是可以同时执行多项驾驶任务，例如同时可以控制车速、车道和导航，使车辆能按照导航方向行驶。

L2系统工作时，驾驶人仍然需要持续监控车辆行驶状况，碰到特殊情况时车辆会发出指令，要求驾驶人立即接管车辆。

L3:有条件自动驾驶

L3是L2到L4之间的关键过渡级别，也是一个质的飞跃。L3系统在特定运行设计区域（特定道路类型、天气条件、速度范围）内，能执行所有动态驾驶任务，并能应对系统故障或者超出特定区域的情况。

L3和L2最大的区别在于，在特定的区域内，L3驾驶人可以干其他事情，如刷刷手机，看看小视频，但是当系统提醒要求驾驶人接管车辆时，驾驶人必须在规定时间内相应，否则系统会控制车辆将风险降低到最低，如靠边停车等。

L3一个重要的转变，是责任转移：由驾驶人转给车辆系统。也就是说，车辆在L3运行过程时发生事故，责任主体全部在厂家而不是驾驶人。

L4:高度自动驾驶

L4系统在特定的场景区域内，系统可以执行所有动态驾驶任务，并且在系统故障或者超出特定区域范围外时，能控制车辆安全地进入最小风险状态，比如靠边停车等。

在特定区域内执行L4运行时，车辆无需人为干预，会自动执行一切操作。人在车内可以睡觉、办公、娱乐。车辆可以不需要方向盘、加速踏板和制动踏板等人工驾驶装置。

L4产品的核心在于系统的完全自主性和抗干扰性。产品设计将完全围绕乘客体验，而非驾驶人体验，厂家需要考虑的是如何设计才让乘客舒适和便捷。

L5:完全自动驾驶

完全自动驾驶意味着系统子所有可以驾驶的条件下（任何道路、任何天气、任何环境），都可以执行所有的驾驶任务，无需人为干预。车辆不再需要方向盘、加速踏板和制动踏板等人工驾驶装置，这是自动驾驶等终极目标。

届时，车辆将在任何场景下都能完全自动驾驶，也将彻底解放乘车者，到那时，产品的设计将更多关注移动空间的多功能性，人和车将构建全新的交互关系和服务生态系统。到那时，车辆实际上成为一个移动的娱乐休息空间。

当然，L5系统目前仍处于理论研究和实践探索阶段，段时间内无法实现商业化应用。

而且，系统要真正施行，还将引发城市规划与基础设施的全面革新，一场车和路彻彻底底的重新建设，在未来等着我们。

二、自动驾驶的“眼睛”和“大脑”

李书福曾经说过：“汽车就是四个轮子上面放了两把沙发。”

那么，自动驾驶汽车就是在四个轮子、两把沙发基础上再加上“眼睛”和“大脑”。

先说自动驾驶汽车的“眼睛”。

自动驾驶汽车的“眼睛”，主要有摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超神波传感器和红外线摄像头。汽车在行驶时，通过这些“眼睛”实时查看路况，并把路况信号传输到“大脑”里，由大脑作出向前、向后、向左、向右和停止等各种操作。

目前，不同车企选用的“眼睛”不尽相同。

第一种是只选摄像头作为“眼睛”。通过模拟人类视觉系统，捕捉光线形成图像或者视频流。这类产品的优势是成本低，不足是易受到光照条件（强光、逆光、夜间）、恶劣天气（雨、雾、雪）、环境遮挡和部件脏污的影响。

例如特斯拉的FSD（老俞称它“浮士德”）系统就是纯视觉方案。它主要依靠8个车载摄像头看路，感知周围环境。

第二种方案就是融合型。车上等“眼睛”综合使用了摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超神波传感器等，使“眼睛”更亮，看路更准确，行驶更安全。目前研发生产的自动驾驶汽车，几乎都采用综合方案。如L2技术级别的，采用的是“摄像头+毫米波雷达”；L4技术级别的则采用“摄像头+毫米波雷达+激光雷达”。

再说汽车的“大脑”。

汽车行驶，主要三个动作：行驶（向前和向后）、制动和转向。“眼睛”——摄像头、雷达等——将感知到的信息传递给“大脑”，再由“大脑”作出相应的判断，指挥轮子。所以，自动驾驶汽车的安全性和乘坐的舒适度，核心要看技术。用行话来说就是说“软件技术定义汽车”。

因此汽车“大脑”聪明程度，成为厂家的核心战斗力，甚至关乎厂家生死战略。

自动驾驶汽车的“大脑”，也就是自动驾驶系统，是当今世界上最复杂的软件系统之一，其复杂性远超传统汽车的电子控制系统和普通消费类APP软件。它不仅需要处理海量的实时数据，进行复杂并行的计算，还要满足严苛的功能安全和网络安全要求。一个强大、高效且可以更新的软件架构，是实现自动驾驶成功的基石。

自动驾驶的软件架构通常采用分层、模块化的设计思想，以满足高并发、高实时性和高安全性的要求。它承载自动驾驶产品的基础和骨架，深刻影响自动驾驶产品的功能体验和发展。不同的电子电气架构“孕育”的自动驾驶产品完全不同。

自动驾驶技术的发展，伴随着汽车电子电器架构的发展，呈现出从模块化到中央计算的发展趋势。

早期和当前的L0—L2车辆，普遍采用传统分布式ECU（车载电脑，老俞管它叫做“一层油”）架构，它们的功能分散在多个独立的ECU中，各个独立的ECU分别负责发动机控制、制动控制、高级驾驶辅助控制等。

随着自动驾驶功能复杂程度的提升，“一层油”数量激增，导致多个“一层油”之间的协调配合越来越困难。

所以，将多个功能相关的“一层油”整合到更高性能的“一层油”中，形成几个更高层次的相对独立“一层油”，如管理驾驶的“一层油”，管理驾驶舱的“一层油”等。

这几个更高级别的“一层油”进行进一步整合到一个或者少数几个“一层油”——中央计算平台（或者称车载超级计算机）中，从而实现“软件技术定义汽车”，这便是L2以上级别的自动驾驶汽车的发展方向。

中央超级计算机包括系统运行的硬件和软件，就像电脑的驱动和操作系统。操作系统的选择和开发直接影响应用的性能和更新迭代效率，这是战略性的决策。有些车企采用自行研制，而有些车企采用和另外技术开发商合作的方式。

三、自动驾驶技术的基本功能

目前一般的乘用车自动驾驶最主流的技术是L2/L2+，基本功能主要有自动泊车、高速辅助驾驶NOA（老俞称为“南欧爱”）、城市辅助驾驶NOA和点到点等功能，这些功能是当前车企竞争的主要战场。

在特定区域（ODD，老俞称之为“欧嗒嗒”）内，一些特定的车辆也实现了L4，即无人驾驶的功能。如百度的Apollo Go（萝卜快跑）已经在武汉、重庆、深圳等地进行商业化运行。

另外，一些港口、矿山等特定区域内，也有一些无人运输车辆，便于企业降低成本，提高效率。

未来自动驾驶的发展，将越来越依赖海量的车辆真实行驶数据和强大的AI模型，进行动态训练和优化，让汽车一边开着一边变得越来越聪明。