2023年，需要的是自动驾驶，还是驾驶辅助？
自动驾驶的发展，或许已经接近临界点。
前些年，汽车行业的未来发展趋势被总结为“新四化”——电动化、智能化、网联化和共享化。当日历翻到2023年，电动化的步伐在加速，而智能化却似乎遇到了瓶颈，其最大的问题，就出在自动驾驶之上。
在原本的设想中，当汽车电动化实现技术突破后，智能化技术就需要进行突破了。这里的智能化，主要是指单车智能，也是高级辅助驾驶的一种体现，虽然现在很多品牌车辆已经搭载了高级辅助驾驶系统，但仅实现了L2、L3的部分自动驾驶，距离L4乃至L5的自动驾驶还很远。单车智能技术的提升，给自动驾驶的实现提供了技术储备和实现可能，逐步提高单车智能的技术，一步步实现单车智能下的自动驾驶。再叠加互联化能力，例如V2X技术，将多变的道路信息传送给已经实现单车智能的汽车，自动驾驶就可以更加安全、更加高效。最终，如同科幻电影一般、无人驾驶汽车可以呼之即来，彻底的共享化就可以实现。
但在2023年的当下，自动驾驶却陷入了前所未有的迷雾之中。
去年以来，特斯拉自动驾驶“灵魂人物”卡帕斯宣布离职，苹果大幅裁减自动驾驶测试员，福特与大众自动驾驶公司Argo AI关停，另一家科技公司Embark烧光90亿美金后黯然破产，自动驾驶科技龙头Mobileye也一度市值暴跌……
曾经对自动驾驶充满信心的特斯拉，如今也低调了许多。FSD被冠以“完全自动驾驶能力”的名号——只是一种能力，而非真正的自动驾驶。并且在官网上明确标注：“车辆尚未实现完全自动驾驶”，还有待“进化与完善”。
回想几年前，无论是传统跨国巨头还是特斯拉这样的后起“新势力”，都对自动驾驶信心满满。2017年左右，沃尔沃的2025愿景是“希望自动驾驶汽车到2025年时占其交付量的1/3”，通用的目标是2025年通过5G超高速网络和高级人工智能实现“真正的自动驾驶”，而福特当年不仅向Argo AI砸下10亿美元，还一度申请了“可拆卸方向盘和踏板”的专利，似乎自动驾驶已经伸手可得。
如今距离2025只剩下十多个月，这些曾经美好的愿景几乎注定将全部落空。
2017
2019
2022
一个有意思的现象，可以从研究机构Navigant Research（去年被并购整合进Guidehouse）每年发布的自动驾驶排行榜中窥见一斑——通过观察2017年、2019年和2022年的榜单，不难发现一个显著的变化。从2017年的百花齐放，如今这一领域的竞争者队伍正在逐步萎缩。而这一技术的领跑者，从2017年时的通用、福特、雷诺-日产、戴姆勒，悄然变成了Waymo、Mobileyes和百度。
除了前面提到的主机厂之外，丰田、本田、现代、PSA、大众、沃尔沃、宝马在2017年时还在这份榜单之上，而到了2022年，除了特斯拉、分别化身为“马甲”Cruise和Motional的通用和现代，大多数主机厂已经从这份榜单上消失。
在西方跨国巨头纷纷战略放弃自动驾驶的同时，中国的自动驾驶研究却呈现上升势头。百度已经从跟随者成为了领跑者，文远知行、小马智行也保持了竞争力并继续上榜。但与此同时，方兴未艾的自动驾驶浪潮在国内其实也有所降温——百度放弃了入局整车制造想法而专心于Apollo平台；阿里达摩院也大幅调低自动驾驶业务重视程度；而文远知行、小马智行等主攻L4的公司，则把方向转向更易落地的L2，转向尝试成为Tier1供应商。
过去几年的现实已经证明，自动驾驶的研发历时很长且需要投入重金，而又很难在短期见到利润，性价比着实不高。即使是很早就在美国提供无人车服务的Waymo，每月有1500名乘客，但营收也不过才万余美元，和研发动辄以亿计的投入相比可谓杯水车薪。
对于国内市场来说，无人车服务所需要的测试员和工程师，人力成本远高于出租车司机。再叠加上可能发生的事故所带来的法律风险，十年内人们或许都无法见到大规模的无人驾驶成为现实。
自动驾驶或许还有未来，但至少在当下，自动驾驶仍然是遥不可及的梦想。而从自动驾驶降维到驾驶辅助，或许更符合当下的趋势。相比较不仅技术尚未成熟、法律法规也远未解禁的完全自动驾驶，自动驾驶辅助的需求显得更加现实和紧迫。
就在上周三，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）宣布，将要求所有新车安装自动刹车系统（AEB），以避免车祸发生——所有轻型车辆，包括轿车、大型皮卡和SUV，都应配备自动刹车功能，以避免在时速不超过37英里（约合60公里）的情况下撞到行人；此外，汽车应具备紧急制动功能，以避免在时速高达62英里（约合100公里）的情况下撞到静止车辆或缓慢行驶的其他车辆。同时，这些系统还必须能在夜间良好运作。
目前美国市场在售的新车中，AEB的配备率已近90%，但并非所有车辆都符合NHTSA所提出的新标准。美国交通部副部长波莉·特罗滕贝格为此表示：希望这项规定能够避免大量事故，这项新规定将提高汽车制造商的成本，他们通常会抵制各种新规定。但目前该技术已经相当发达，是时候更进一步了。
尽管AEB并不能完全防止发生车祸，但至少可以通过降低速度来减轻事故的严重程度。根据美国政府的估计，所有车辆都配备自动刹车系统的提议，每年至少可以挽救360人的生命，减少约2.4万人受伤。
而自动驾驶技术降维反哺驾驶辅助，正是当下的新风潮。
实际上，百度早在3年前，就已经开始了自己的“降维打击”。2020年，百度开始将L4自动驾驶技术应用到辅助驾驶领域。Apollo首先以自主泊车技术为切入点，逐渐扩展到各类驾驶环境，将L4级的Apollo Lite用在乘用车AVP和ANP两套解决方案上。百度AVP泊车系统目前已经和多家汽车厂商的10多个车型展开合作，高性价比的ANP2.0领航辅助驾驶也于2022年10月完成第一批量产交付。去年上市的欧拉闪电猫，其泊车就采用了百度方案，市场反馈良好。
但另一方面，降维而来的高阶辅助驾驶，却依然有应用层面的问题。如今的车市极度内卷，年初的价格战影响仍未完全散去。主机厂们、特别是自主品牌对于成本愈发敏感。在价格与成本双重压力下，与续航里程、快充等技术相比，智能驾驶辅助似乎变得不那么关键。
智能驾驶辅助可能带来额外的销量，但绝非首要和决定性的因素。至少，相对简单而成熟的AEB+ACC+LKAS已经足够好用且可靠，在大多数消费者眼里似乎并不比需要激光雷达加持、具备L3能力的系统差太多。
盲目追求硬件堆料，为眼下无法实现的技术愿景砸钱，并不符合这个时代的汽车商业逻辑。弄清楚什么是消费者真正需要的，显然更为重要。从市场的角度来看，主打智能驾驶辅助的几个品牌和车型，如率先搭载激光雷达小鹏G9、智己L7等，虽然在技术上确实亮眼，但销量和利润却并不乐观。反观比亚迪和五菱，虽然在智能驾驶上没有明显的技术优势，但却并没有妨碍他们收获市场层面的成功。
2023年的今天，相对于成本高昂、技术尚未成熟的自动驾驶，更便宜、更好用的智能驾驶辅助，或许才是大多数中国消费者所需要的。
而这却并不意味着自动驾驶没有未来。
对于自动驾驶/智能驾驶辅助的成本，目前业内有一个粗略的共识。其成本下限不低于整车的3%、而上限不高于5%——下限成本足以让智驾功能正常使用，而上限则是消费者愿意为这套系统支付的最高价码。按照这一标准，想要更高阶的智能化在15万至20万元的主流汽车市场得到应用，其成本需控制在5000-10000元左右。
这一成本范围，就目前来看还不太现实。尽管激光雷达已经相比多年前的“一颗价格顶一辆B级车”有着大幅下降，但仍然耗资不菲。以飞凡R7为例，其采用的Luminar雷达单颗成本就达到10000元，这也难怪该车定价区间达到了27.99-38.99万。
即便是国产的高精度激光雷达，目前平均成本价也在3000元左右。而配备了激光雷达，对芯片的算力的要求也会增强，为了与之配套，芯片也需要额外的成本。Nvidia的Orin-X芯片目前单片价格400美元，同样约合人民币3000元。
但成本的降低依然符合预期。元戎启行DeepRoute-Driver 3.0智能驾驶解决方案今年3月正式发布。搭载该方案的智能驾驶汽车，在导航地图覆盖范围内，可实现全域的高阶智驾功能。而该方案不仅不再依赖高精度地图，没有使用区域限制，其搭配单颗激光雷达的高阶D-PRO方案，成本可低至1.4万；而不搭配激光雷达版本的D-AIR方案成本更低至7000元。
激光雷达能够提供安全冗余，更高的分辨率能够探测更远距离。但以特斯拉为代表的纯视觉路线，也同样前景不错。大疆的千元级智能驾驶套件，全摄像头纯视觉方案、算力最低仅32TOPS，同样能够实现高速、城市领航辅助功能。在五菱的10万级小车Kiwi上，大疆的这套系统已经小试牛刀。
可能彻底颠覆市场的关键因素，或许还在特斯拉。特斯拉自动驾驶技术FSD，将可能开放给其他汽车制造商使用。马斯克在与福特CEO吉姆·法利的一次交流中曾表示：“就像安卓作为一种通用标准可能对手机行业有所帮助一样，我们可能会开放更多代码的源代码。”
百度曾经把自己的Apollo看作汽车智能化领域的安卓，但现在来看，更可能成为这一角色的机会，或许依然属于特斯拉。
马斯克对于自动驾驶的定位，与国内玩家有着明显的区别。特斯拉将自动驾驶功能打包成一项卖点，这意味着这项技术具有商品属性，它不再是一个宏大的概念，而是一个可以实际盈利的工具。而特斯拉开源的举动，不仅将让自己的地位不可颠覆，更有望促进自动驾驶的真正实现——一如当年安卓推动了智能手机的遍地开花。
变革的关键点，或许很快就会到来。
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