在美國加州行駛的小馬智行自動駕駛測試車。 小馬智行供圖
禾賽科技推出的激光雷達Pandar40P。 禾賽科技供圖
中國汽車行業從業者的朋友圈，最近都被一份文件刷了屏。發改委、工信部等11個部門在2月底聯合印發《智能汽車創新發展戰略》(下稱《戰略》)，中國智能汽車發展，或者説中國汽車產業的未來，有了清晰路線圖。多位業內人士對記者表示，過去中國智能汽車的發展，是由各個部委在各自領域中分別推進，聯合出台如此重磅文件尚屬首次，這正是大家備感振奮的原因。
根據《戰略》，智能汽車是指通過搭載先進傳感器等裝置，運用人工智能等新技術，具有自動駕駛功能，逐步成為智能移動空間和應用終端的新一代汽車。因此，發展智能汽車是一項系統性工程。就像撫育一個孩子，他最終成長得好不好，要看傳感器的“眼睛”亮不亮、自動駕駛系統的“大腦”靈不靈、配套基礎設施的“肌肉”發不發達……
那麼，中國智能汽車產業鏈各環節目前發展情況如何？本報記者就此對相關專家和企業進行了採訪。
激光雷達
挑戰“不可能”就是成功的捷徑
要實現自動駕駛，車得會自己“看路”。傳感器就是智能汽車的“眼睛”。
目前智能汽車最重要的傳感器有三種：激光雷達、高分辨率攝像頭、毫米波雷達。這三種“眼睛”各有優劣：激光雷達測量位置準，但無法測量速度，且成本很高；攝像頭成本低，感知方式最直接，但測距能力弱，且受天氣環境影響大；毫米波雷達檢測距離遠，幾乎不會受環境干擾，缺點是數據穩定性差、無法提供高度等信息。
於是，圍繞這三種“眼睛”如何搭配，就誕生出兩種技術路線的對決。特斯拉是強硬的“視覺主義者”，堅持不使用激光雷達，以“攝像頭 超強計算機視覺算力”為核心，搭建起自己的感知系統。而智能汽車的其他主流廠商如谷歌、優步、通用等，顯然認為純粹依靠攝像頭並不保險，紛紛採用以激光雷達為核心，輔之以毫米波雷達與攝像頭的方案。
兩種技術路線最終誰能勝出，還要等待時間的證明。但目前中國的選擇，是更為主流的“激光雷達 ”方案。
那麼在激光雷達這個關鍵零部件領域，中國表現如何？由中國汽車工程學會、國汽智聯汽車研究院編寫的《中國智能網聯汽車產業發展報告(2019)》顯示，目前國內已湧現出不少優質激光雷達供應商，禾賽科技、速騰聚創等更是達到了國際領先水平。
“我們目前佈局了300多項專利，客户遍佈全球18個國家和地區的68座城市。”禾賽科技首席技術官向少卿對記者説，“在美國硅谷持有自動駕駛路測牌照的公司中，超過一半使用的是禾賽激光雷達。”在國內，禾賽也是百度、文遠知行等無人駕駛汽車的激光雷達供應商。迄今為止，禾賽已完成累計超過2.3億美元融資，投資方包括德國博世集團、光速、百度等全球知名投資機構。
談到禾賽的“成功秘訣”，禾賽科技首席執行官李一帆説，“降維打擊”是禾賽最正確的戰略決策之一。
2016年的禾賽面臨着一個艱難選擇——如何定位禾賽第一款激光雷達產品？是隨大流，做一款單價2萬元的低端產品，還是挑戰自己，做一款領先於市場、單價20萬元的高端產品？
“通常中國公司進入高端製造業，都是從低端產品開始做‘國產替代’，在這個過程中積累技術、資金和市場，再慢慢向上滲透。”李一帆説，“但我們在一系列深度調研之後覺得，應該先做高端產品，解決行業痛點，佔領頂級玩家市場，再用這些積累去‘降維打擊’低端市場。”
事實證明了禾賽的判斷。在性能和穩定性要求最高的市場建立全球口碑後，禾賽的中低端產品在低成本市場一路勢如破竹。在李一帆看來，一上來就挑戰最難選項，是“當年看起來最‘不可能’的一個決策”，但當攔路虎都被化為墊腳石後，“挑戰‘不可能’就是成功的捷徑”。
自動駕駛系統
最好的方案是市場上買不來的
如果説傳感器是智能汽車的“眼睛”，那麼自動駕駛系統就是智能汽車的“大腦”。而以人工智能為核心技術的自動駕駛解決方案企業，就是智能汽車產業鏈的核心，掌握着產業發展主導權。
在中國，這類企業主要集中在兩個領域：一個是百度為代表的互聯網公司，下轄自動駕駛事業羣；另一個則是專注於自動駕駛系統研發的初創公司，比如小馬智行、初速度(Momenta)、文遠知行等。
業內人士告訴記者，如果拋開大量技術專業術語，能最直接衡量自動駕駛系統優劣高下的標準有兩個：是否已經有產品化的東西；是否能得到下游車廠和資本市場的認可。“資本是長眼睛的，投資人在真金白銀投進去之前，每家都會去坐車比較。”
從這個角度看，國內自動駕駛系統企業中，百度與小馬智行走在了前面。2019年9月，百度自動駕駛出租車隊在長沙開跑，並於11月初在滄州推出國內第二個無人駕駛出租車試運營項目。2019年12月底，百度又成為國內首批在北京市展開自動駕駛載人測試的企業。在新冠肺炎疫情期間，北京海淀醫院的無人送餐車、上海張江人工智能島上的無人消毒車，背後都是百度Apollo自動駕駛的技術支持。
小馬智行在2月26日宣佈了自己的新一輪融資：金額4.62億美元，其中4億美元來自全球最大車企日本豐田。這是中國自動駕駛領域迄今為止的最高融資，自此小馬智行的估值超過了30億美元。運營方面，小馬除了已在廣州南沙進行自動駕駛打車常態化運營，還在美國加州爾灣市和弗裏蒙特市開放了自動駕駛打車服務。據美國加州公共事業委員會最新數據顯示，小馬智行爾灣車隊三個月內的運行里程數超過了9萬公里。
有趣的是，在談到發展戰略的抉擇時，小馬智行相關負責人也提到了“降維打擊”。“就像一個數學天才，如果只做高中數學，不做高等數學，是不可能拿菲爾茲獎(數學界的諾貝爾獎)的。所以我們抵禦住了‘漸進式’道路的誘惑，直接瞄準L4(高度自動駕駛)以上的自動駕駛。如果你連高等數學都做得好，再降維打擊高中數學，還不容易嗎？”
雖然小馬智行技術團隊的力量足夠亮眼，但驅動小馬作為一家企業獲得成功的，還是從一開始就定位更高的戰略抱負。
比如自動駕駛系統這顆“大腦”通常包含五個模塊：傳感器融合、感知、預測、路徑規劃、控制。每個都是技術難點。而小馬錶示這五個模塊全部都要自主研發。“最好的模塊方案是市場上買不來的。如果市場上能買到，那一定是通用的，但通用的一定不是最適合你的。”
高精度地圖
新機會面前大家都是平等的
依靠傳感器和自動駕駛系統，智能汽車就基本具備了單車智能。但在一些特殊場景中，仍然會存在隱患。
四維圖新副總裁陳丹給記者舉了一個例子：“比如傳感器雖然能感知到紅綠燈，但如果路面停車線不清晰，或者被雨雪覆蓋，應該在什麼位置停車就成了一個難題。”
類似場景還有不少，比如在沒有限速牌的路上，該以什麼速度行駛？前方彎道曲率多大、斜坡坡度多少？車該提前多遠開始減速才能讓乘客最舒服？……
因此，單車智能讓汽車擁有了在目視範圍內“臨機應變”的能力，但它也有“過目就忘”的問題。出於安全與舒適的要求，智能汽車一要“長記性”，記住所有車道線、標誌牌、道路形狀等固定信息；二得有“千里眼”，對前方道路擁堵情況、最佳路線提前預判。這就超越了單“車”的能力，而要依靠網絡，把其他配套基礎設施的信息導入進來。
目前來看，讓智能汽車擁有“上帝視野”的高精度地圖，是建設進度相對較快的配套設施。據《中國智能網聯汽車產業發展報告(2019)》，國內三大圖商四維圖新、高德、百度，基本都完成了國內30多萬公里高速公路和城市快速路的地圖採集。
作為國內圖商龍頭，技術自主是四維圖新最大的“護城河”。“我們的整個工具鏈都是自主研發的，從硬件採集設備到數據的處理、分發、編譯等服務，都是四維圖新可以掌控的。”陳丹説，“這樣的好處在於，任何技術進步發生以後，我們都可以靈活地去處理，進行自我升級，並且成本也可控。”
這讓四維圖新在國際市場的競爭和合作中，擁有了極強的學習能力。陳丹回憶，5年來四維圖新跟國際圖商巨頭的合作也悄然發生着變化。“從一開始他們教我們怎麼做，到後來我們開始貢獻點子，説應該這樣做更好。”
就在這種競合關係中，中國企業也逐漸瞭解市場，瞭解自身的優勢。“比起國際同行，我們反應敏捷，落地快，服務態度好，而且成本一定比他們低。”陳丹坦言，曾經的導航地圖時代，中國圖商起步很晚、全面落後，但如今向高精度地圖時代的轉型，又給了中國圖商一個彎道超車的機會。“新的機會面前，大家都是平等的。現在誰是老大還不清楚，但我們的確已處在領先位置，讓我們再往後看看。”