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无人车量产带来的最直观的改变 无疑落在汽车行业-超级汽车网

   日期:2022-05-04     来源:中国农业网    作者:汽车网  联系电话:浏览:85    
导读 姗姗来迟,但依然来了。特斯拉的空降中国,造就了上海有史以来最大的外资制造业项目,短暂的签约过程,将在一定程度上缓解特斯拉尴尬多年的

姗姗来迟,但依然来了。特斯拉的空降中国,造就了上海有史以来最大的外资制造业项目,短暂的签约过程,将在一定程度上缓解特斯拉尴尬多年的“难产”问题。

不过,虽然埃隆·马斯克“拼命赶工”,但考虑到这座50万产能工厂2-3年的工期,仍无法在短期内解决特斯拉的燃眉之急——交付困境依旧存在,据媒体报道,截止今年二季度,被寄予厚望的Model 3已累计交付2.8万辆新车,还有约42万辆的订单未能交付;马斯克在4月表示Model 3交付将推迟6-9个月后,当月约18%的Model 3退订,这甚至导致有股东提出拿掉马斯克CEO职务的提议,最终被股东大会否决。

好在,在最近一次采访中,马斯克表示最艰难的时刻已经过去,产能渐入佳境,但不可否认,多年以来,看衰特斯拉者的很大一部分理由,就是产能受限,而作为新能源与自动驾驶两股未来趋势的象征物,这种看衰,许多时候甚至会被放大到产业层面。

事实上,随着国产特斯拉的到来,不但让人再次真切感到量产的重要性,也让中国新能源和自动驾驶市场的竞争愈加激烈——尤其是后者,如果是新能源更多是一种观念层面的跃升,特斯拉的登陆可以发挥“鲶鱼效应”,那么涉及数据,技术,合作伙伴,法律法规,乃至伦理等一系列必备要素的自动驾驶,则要复杂的多,量产的难度,也更为严苛。

我还记得,2015年博鳌亚洲论坛,李彦宏主持、马斯克和比尔盖茨共同参与的“RMB”早餐会上,李彦宏向马斯克提问:无人驾驶多长时间能成为主流?马斯克回答:“这是一个很大的工业基础,对于汽车工业来说需要很长时间。现在公路上有20亿辆车,汽车工业的产能是每年一亿辆,需要很长时间来进行转型。你想看到无人驾驶车的量产,如果技术成型的话,可能五年之后可以有无人驾驶车的生产……不可能说是在现有每年1亿辆产能的基础上,突然一下子改变。”

当时有媒体写文章称,“马斯克认为无人驾驶难成主流”,事实上,人家一个做自动驾驶的,当然并非此意,只是他可能低估了自动驾驶量产之后的重要影响。有意思的是,3年后向马斯克发问的李彦宏倒是打响无人车量产第一枪,全球首款L4级自动驾驶巴士“阿波龙”量产下线。尽管并非行驶在城市路上的乘用车,但你得承认,夹杂在全球自动驾驶军备竞赛的背景下,无论从实际还是象征意义,对于中国汽车产业自身,对于中国在全球汽车行业秩序中的位置,乃至中国整个AI的发展,都有着特殊意义。

在某种意义上,马斯克说的没错,自动驾驶的确是循序渐进的过程:一方面要在确保安全的前提下“狂轰油门”,通过路测数据迅速迭代;一方面又要“脚踩刹车”,等一等配套设施和政策法规的逐步完善——所以全球自动驾驶竞争的真正核心,不是“一步到位”,而是比谁先以量产的方式,在这个动态平衡的过程中处于领跑地位,率先跑完验证自动驾驶社会价值的全部流程。

这种务实态度,是很多脚踏实地者的共识。譬如Mobileye CEO沙书亚就曾提出“经济适用性(Economical scalability)”概念,在他看来现在自动驾驶亟待解决的问题就是:如何让自动驾驶技术从实验室项目变成量产产品,“如果我们在开发一个产品,就必须确保这种努力不会成为一个科学实验,经济适用性是关键。我们谈的任何事情都必须是可大规模落地和量产的。否则,这就是一个科研项目。”

而倘若将视野切换到国家层面,更能凸显技术落地的重要性。

众所周知,全球自动驾驶竞争不断加剧:在美国,尽管有些法律上的磕绊,但总体持开放态度,目前至少有来自全球50多家企业在加州进行自动驾驶道路测试,从谷歌和通用等巨头,到Drive.ai等初创公司,都已明确敲定自动驾驶的落地时间表。

在欧洲,如汽车工业重镇德国,看到明确趋势的来临,体型庞大的德系巨头们都感知到“未来已来”,投入巨大资源,并逐步往实践靠拢;而在其他国家如荷兰(2018 年毕马威发布的全球自动驾驶汽车成熟度指数报告列出了20 个国家,荷兰位居榜首),瑞典等国,自动驾驶其实都在低调前行,欧洲委员会甚至希望在2030年步入以完全自动驾驶为标准的社会,“使欧洲在完全自动驾驶领域处于世界领先地位”。

嗯,当终点的旗帜如此明显,赛道也就格外拥挤,但凡有能力的国家,都已全部聚齐在自动驾驶的跑道上。

当然还包括中国。令人欣喜的是,中国作为全球最大汽车市场(特斯拉2017年收入中有17%来自中国),在产业升级需求,企业积极布局,巨大交通压力,AI政策扶持等各方面的合力下,自动驾驶的落地速度更为迅速坚定。如今百度率先实现了无人车量产,也为中国抢到了全球自动驾驶起跑线上的“杆位”,这也意味着一个新的开始。

首先,实现自动驾驶的量产和商用,会极大刺激自动驾驶技术的发展——对于当年“用市场换技术”不尽如人意的中国汽车产业而言,这或许算得上是一次时代赐予的超车机遇。

就拿硬件领域来说,其实包括传感器和摄像头在内,中国在自动驾驶硬件技术上已较为成熟。而在工业经济下,技术,单价,与规模量产之间,有着齿轮一般的逻辑关联,百度开的头,顺势启动了齿轮转动的正向循环,势必会增速中国自动驾驶的产能提升,带来更低的价格,直接促进中国自动驾驶在更大规模的落地。

而考虑到中国在技术积淀,人才储备,充裕资金,市场空间和政策支持等方面的综合能力(可能每一项都不是第一,但它们汇聚成合力,形成一股难以忽视的力量),当自动驾驶技术产业链的齿轮飞速转动,发挥出某种滚雪球效应,或许能让中国汽车市场第一次拥有行业领跑的机会。

更进一步讲,作为世界最大的汽车销售和生产市场,中国在新技术拐点上的一举一动,也牵动全球汽车行业的神经。

在某种程度上,这与自动驾驶的底层逻辑有关。不同于传统汽车通过集装箱即可实现全球登陆,由于自动驾驶与本土化路测数据的共生关系,其国际化有诸多局限,中国交通密度高,障碍物多,随意性大,在数据采集和基础服务层面都非常依赖本地化。而在中国,百度搭建了一套完备的数据采集体系,了解中国复杂的驾驶环境,这让他们成为国外车企切入中国自动驾驶市场的关键踏板——要知道,根据波士顿咨询公司报告显示,到2035年全球自动驾驶汽车销量将达1200万辆,其中超过1/4在中国售出,这意味着,就像是当年“用市场换技术”的某种倒置,自动驾驶这个“新变量,将在某种意义上改变中国在全球汽车市场上的角色关系,影响未来国际汽车市场的产业格局。

当然了,这种对于未来愿景的期许,不可能只由一家公司兑现。如李彦宏所言:“无人车承载了中国汽车产业很多的希望,这一点绝对不是百度一家公司能够完成的,而是需要整个产业,包括各级政府、汽车制造企业、科研机构、银行、保险公司的共同努力,才能把中国的无人车真正推向社会,真正落到实处。”

也正因如此,在无人车量产过程中,百度选择了“领舞”而非“独舞”。Apollo已是目前全球涵盖产业最全面的自动驾驶生态,涵盖OEM,Tier1,出行服务商,基金投资机构,相关政府及研究机构等上百家合作伙伴,他们希望与合作伙伴一起,通过开放和资源共享,加速行业落地。

诚然,汽车产业再庞大,也只是交通生态乃至整个社会网络的一环,这意味着,我们要以一种全局思维,看待自动驾驶的大规模普及。

李彦宏曾写道:“无人车不但能为整个交通模式带来变化,还有可能给中国带来智能地铁、智能公共系统等新事物。智能交通是系统性、革命性、颠覆性的变化,随着技术的狂飙突进,需要改变的可能是人们的思维模式……无人车改变的不单是人与车的关系,一旦车与车、人与人、人与社会都被智能工具连接,带来的将是对先有物质世界规则的重塑。”

譬如你完全可以想象,当自动驾驶普及,私家车减少,城市公共空间也注定变幻模样——最典型的例子就是在雄安新区,作为自动驾驶“国家队”,目前百度Apollo已在雄安新区全面部署,在李彦宏的期许中,这里或许将是中国第一个没有红绿灯,没有拥堵,且不再需要交管部门大量人力上路管理的城市。

而谈及自动驾驶率先量产的价值,还有一个颇具符号意义的影响:提振中国整个AI产业的士气。

众所周知,在中国制造向中国智造的转型路上,由于自动驾驶横跨人工智能与传统制造业的双重身份,让它总处于聚光灯下。而考虑到全球汽车市场的庞大规模,以及围绕自动驾驶建立的交通系统对社会的价值,在整个AI图谱里,自动驾驶无疑有着特殊意义——苹果公司CEO库克就曾直言,自动驾驶技术是“一切人工智能项目的源泉”。

从这个意义上,如今自动驾驶量产“第一枪”在中国打响,更像是一次低调宣言:在人工智能产业落地的速度上,中国或许将成为先行者。

当然,最后必须提及,无论是中国汽车产业的转型,还是整个AI的发展,政策支持亦是其中重要一环。

如你所知,在改革开放后的中国,你很难说清技术变迁与政策扶持的明确关系,“摸着石头过河”,不断互相试探,彼此了解,成为了中国经济腾飞的主旋律——而当自动驾驶这种确定性的未来摆在眼前,中国在政策当然没有理由落后,诚如李彦宏所言:“中国人‘摸着石头过河’的传统让无人车企业感到放心,业内人士并没有太担心法律的阻碍”。事实也证明了这一点,无论是中国多个地方在不断为自动驾驶路测“开绿灯”,还是百度被科技部钦点为自动驾驶“国家队”,还是无人车量产领跑,都印证了政府支持和企业合作的成效。

而我最后想说的是,站在今天的视角,你很难完全预言阿波龙的全部价值,因为就像当年的计算机和手机一样,任何一项颠覆型技术的发展都自有其脉络,它一旦诞生,便有了自己的“生命”,再没人能预测它对整个社会的影响。

唯一可以确定的是,就像许多人所言,“未来十年汽车行业的变化,将超过过去一百年的总和”——而无论未来怎样变化,都要从最关键的第一枪开始。

 
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