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2021年雖已畫上句點，卻被視為自動駕駛商業化起步的一年。一方面技術不斷迭代，另一方面，北京正式開放國內首個自動駕駛出行服務商業化試點，標誌著國內自動駕駛商業化運營在法律層面的合規化。
商業化大門正式打開，行業格局變革也進一步加快。Google、百度等互聯網科技企業，蘋果、華為、英偉達、高通等硬件巨頭，特斯拉及國內「蔚小理」造車新勢力，通用、奔跑、大眾等傳統各大汽車巨頭也都重金投入，圖森卡車等商用車科技公司布局相幹的研發。目前自動駕駛的商業化發戰及現狀進展如何？我們一探究竟。
自動駕駛商業化的現狀
自動駕駛技術毫無疑問代表著汽車產業最智能、最前沿的能力之一，技術普惠離不開商業化，二者應當是互相促進、螺旋上升。成功實現商業化的公司將有可能成為汽車、交通出行領域的新巨頭；相反，未找到合適路徑商業化的公司將難以為繼。
總的來說，當前自動駕駛商業化分為兩大類，一類是作為供應商的角色，為主機廠品牌、運營商等提供自動駕駛技術服務；另一類是運營類，通過載人、載物等服務方式實現商業化收費服務。
在傳統汽車供應鏈裡，汽車大多數的技術方案主要由博世、大陸、偉世通等Tie1或者Tier2供應商提供。自動駕駛作為系統龐雜、集成度高的技術方案，除了傳統供應商之外，還吸引了百度、華為、Momenta等科技公司入局。
互聯網巨頭憑借在軟體層面的優勢及話語權，成為更深度的行業引領者也是情理之中，但這是汽車巨頭難以接受的。所以，即便當前百度、華為等已具備自動駕駛系統解決方案上車的能力，大多數主機廠也不願意使用，或者隻使用一些非核心能力，他們更傾向於開啟自研模式。如大眾成立CAR OS公司，奔跑研發輔助駕駛功能及自動駕駛功能，通用則有子公司Cruise加持等；在智能化時代，主機廠不會輕易將智能汽車定義權輕易交給「外人」，因此當前此類業務難以大規模拓展。百度造車、華為光速推出AIOT的原因也大多是基於此。供應商的技術能力必須得在量產車上大規模搭載，才能真正意義上促進技術落地、升級，助推進一步的商業化。
相比之下，運營類商業化場景、功能更加豐富齊全。主要分為2C類、2B（G）類。
對於2C類來說，自動泊車是自動駕駛技術在乘用車領域有望最早實現大規模落地的場景能力。當前眾多主機廠也在加快自動泊車技術的上車，如百度Apollo自動泊車產品已經搭載在威馬W6、WEY 摩卡等新車款，小鵬P7也已經搭載自研的自動泊車產品。
此外，Robotaxi（包括Robobus）是常見的基本產品形態。當前行業巨頭牢牢占據領先地位，競爭格局已基本形成。國內主要由百度Apollo、小馬智行、AutoX、文遠知行等企業領銜，國外主方法頭企業為Waymo、Zoox、Cruise與Aurora等。
但當前Robotaxi商業化運營有明顯的不足及缺陷。首先，Robotaxi的運營區域、運營時長、運營規模仍有較大限制，服務能力無法快速擴大，增長天花板顯著。其次，車輛管理、運營仍需要大量人力介入，比如當前大多車輛需要配備安全員，人力成本是Robotaxi與普通運營車輛最核心的成本差異。再次，單車成本高企。比起之前的純後期改造，目前多家企業雖然可實現Robotaxi的批量生產，但目前生產數量遠遠未能達到工業化批量生產的效率及能力，導致生產效能、資金、人力的浪費。總之，目前Robotaxi行業仍未能達到商業化運營預期。
相比2C運營，2B類自動駕駛相比覆蓋的場景會更加豐富、更加多樣且更加標準化。根據場景的特殊化程度，我們大概分為兩類：第一類是特定重復性工作場景自動駕駛應用以及專用車輛，如自動化工廠的自動配送機器人、無人倉庫的自動駕駛搬運機、礦山自動駕駛卡車、城市環衛車輛、特殊場景如海底、太空探測車等；第二類是幹線物流及末端配送，此類與日常交通環境、其他社會環境聯繫緊密，此類面臨的路況、環境也更為龐雜。
『自動駕駛細分場景產品形態』
2B類自動駕駛應用是當前可以快速大規模商業化的首選方向。近三年，多家自動駕駛技術公司開始布局2B類自動駕駛。2021年4月16日，自動駕駛卡車公司圖森未來在美成功上市，市值接近百億美金，資本市場的認可度可見一斑。
但2B類自動駕駛商業化也面臨兩大挑戰。首先，要打造定制化產品能力，快速開發可商業化的細分場景，實現定制化的研發及產品落地；其次，要實現規模化、精細化的運營模式，由於資源投入巨大，在規模化階段要更加兼顧投入產出效率和成功率。解決這兩個問題，才有可能實現2B類自動駕駛商業化的持續性。
自動駕駛商業化關鍵及突破
當前自動駕駛顯然已經進入商業化深水區，在政策鼓勵、市場需求、資本助力下，商業化模式、方法和路徑百花齊放，行業發展日新月異。但這個過程中也毫無疑問的面臨著各種各樣的矛盾及問題，需要從以下幾個層面去解決：
1、政府主導產業立法完善，提供高效支持
2021年2月由交通運輸部、工信部、國家標準委發布了《國家車聯網產業標準體系建設指南（智能交通相幹）》對於整個標準體系的建設做了詳細的規劃，涉及72項有關車聯網、自動駕駛、車路協同等方面的標準制定。2021年8月由交通運輸部、科技部印發的《關於科技創新驅動加快建設交通強國的意見》中，也提及圍繞「人工智慧、自動駕駛、無人機等領域，研究推進相幹立法」。同時，鼓勵各地政府加碼支持智能網聯汽車，鼓勵建立示范區助力載人場景發展。截至2021年底，國內發布自動駕駛政策的省及自治區達20個，全國自動駕駛路測牌照發放總數量達到800餘張。
可以預見國家層面在自動駕駛產業層面立法完善度將加快速度，為行業發展明確規范及法律依據；在公共交通資源管理層面為產業公司運作提供便利服務及支持。
2、基礎設施更加完善：車路協同
單車智能為了實現自動駕駛能力，會通過大量堆砌軟硬件能力來實現自動駕駛功能，導致單車成本高企。車路協同的邏輯則是盡可能的去減少單車投入，通過路側智能設備及邊緣計算單元產品來承擔部分車輛駕駛資訊、環境資訊的傳遞、計算、決策的功能。基礎設施的完善是實現智慧交通乃至智慧城市的基礎，加大路測智能交通設備的規劃及投入，短期內有助於減輕單車算力、算法的負擔，減輕運營資源投入，加快智能車輛的交互以及自動駕駛的落地運營。
『車路協同展示』
3、明確駕駛倫理及事故責任主體及範圍
載人汽車的首要目標是安全，因此安全及安全責任一直是限制自動駕駛大規模普及的一大痛點。首先，算法倫理層面：最著名的莫過於「電車難題」， 在未來的智能化時代，自動駕駛汽車也將會遇到這種類似的問題。自動駕駛的倫理也就是算法的倫理，作為制定算法倫理的真實的人，我們面對「保自己保他人」「保人還是物」「保價高還是價低」等等場景該如何抉擇，如果兩種情況極其類似，那算法又該如何決策？這是當前面臨的倫理難題。
同時，一旦算法倫理被設定，意味著所謂的倫理的責任方是否應該是制定算法倫理的制定者。這就需要有更要明確具有自動駕駛功能的汽車進行道路測試和通行時，車輛行為的違法和事故責任厘定。在不同場景下及事故情況下，明確車主駕駛方及車輛制造端、算法生產端的責任範圍。
4、單車成本持續下降
自動駕駛商業化必然也還會面臨規模化的難題，而規模化重點在於處理好成本問題。2021年8月，百度第五代Robotaxi Apollo Moon面世，公司宣稱其成本為48萬元，直觀感受48萬的價格仍不便宜，但已經是是上一代產品的一半。而Robotaxi要實現像滴滴、曹操出行等規模化運營規模，其制造成本仍需進一步下降。
可以預見的是，隨著以激光雷達為代表的感知器件的升級迭代、隨著晶片進一步的規模化生產、軟體算法的成熟以及車路協同的分擔，未來自動駕駛車輛價格將持續下降，達到成本平衡點將是自動駕駛車輛大規模替代普通車輛的臨界點。也將是以Robotaxi為代表的自動駕駛運營車輛的大規模商用的時刻。
自動駕駛的完全落地在短期內並不現實，未來很長一段時間都將處於探索發展的階段。為了實現商業的成功，在底層算法、決策框架、計算邏輯、AI能力等科技能力發展的同時，行業需要更規范的法規標準，更強大的基礎設施，更可靠更具性價比的硬件設備的協同發展及支持，探索更豐富、更可行、更具價值的商業化落地場景，拓展商業化服務能力範圍，實現正向驅動。