對自動駕駛賽道而言，2022年的冬天格外冷冽。寒潮襲來，從各家的應變方式看，不同路徑的玩家呈現“冰火兩重天”，進化的趨勢也越來越清晰。

以Waymo為代表、持續研發L4級無人駕駛的跨越式路線玩家，正經歷著一系列轉型、縮緊、裁員，甚至解散。

以特斯拉、小鵬等為代表、從L2++級“人機共駕”逐步過渡到L4的漸進式路線玩家，產品與商業進展持續高歌猛進。

寒氣正不斷吹向L4跨越式玩家。

作為人工智能“皇冠上的明珠”，業內對于L4級Robotaxi等場景實現規模化落地的時間表普遍不樂觀。

5~10年的時間戰線，注定了長期價值的實現，需建立在持續難以獲得回報的高投入基礎上。以至于在全球頂尖的開發者們實現夢想的過程中，鮮有跨越式的玩家可以堅守單一的L4戰略，而是需要更靈活地應對環境的變化與挑戰。

與此同時，自下而上的漸進式玩家越走越順。

現在看，高級別輔助駕駛，即將在明年迎來大規模商業化落地階段。當下，以小鵬為代表的車企，正在發起量產車上的城市領航場景競爭。小鵬還加速了Robtaxi業務的布局與探索，讓L4與L2++上演“雙向奔赴”。

理論上，售價30萬的量產車，依靠海量的數據和高效的技術閉環，在自動駕駛落地速度和規模上，明顯優于200萬的Robotaxi。

這是一場更適合漸進式玩家的自動駕駛長跑。

三降三增，L4明星公司掙扎轉型

當一家公司選擇以跨越式路線實現無人駕駛時，為何在發展階段普遍難以堅守單一的L4戰略？

首先，周期總有低谷。順境若不能居安思危，在逆境時戰略便會遭受猛烈沖擊。正常融資以外，只有跑通商業化閉環、補齊自我造血的短板，才能穿越周期，實現螺旋上升。

其次，數據的獲取、系統迭代往往容易受成本限制，進而到達瓶頸、難以突破。想讓L4級無人駕駛的數據“一步到位”，很少有玩家能夠一路堅守。

敏銳些的創業者們，會在開始階段便做好相應的準備，或是把握住戰略轉型的關鍵時機、靈活應變。其手段可大致總結為“三降三增”。

1. 降成本

自動駕駛所在的AI行業薪酬一直為人津津樂道。對于創新行業普遍存在的人才貴的問題，逆境最容易看見的解法便是優化組織結構、“邊裁邊招”，或是在各方面縮減開支，以確保錢都用在公司未來重點方向的“刀刃”上。

2. 降維底層技術棧

實現L4與L2++兩條腿走路的核心，軟件上是體系化能力、數據閉環建設，使得兩條腿之間形成合力；硬件上則要在工程化、車規級等方面投入巨大，同時應對低成本的挑戰。這令習慣了高成本傳感器與高質量數據的L4公司略顯“水土不服”，不得不尋求底層技術棧的降維。

△ Momenta“飛輪”戰略

3. 降姿態

目前L4的落地，往往集中在各類先行區、示范區，L4解決方案公司更多需要考慮的是產品如何體現更多科技感、如何在公共交通領域規劃民生改善的藍圖。面對L2++的客戶，一些習慣的思維方式和行為準則，反而不利于跟“超級甲方”主機廠打交道，技術出身的領導者們更是需要適應與調整。

4. 增場景

在自我造血的過程中，最便捷的是場景的橫向鋪開。L4在垂直領域存在諸多想象空間，誰能率先找到ODD友好、存在切實痛點的場景，并跑通商業閉環，誰就能在資本市場形成新的增長極。典型案例如文遠知行，近一年已從Robotaxi衍生至Robovan、Robosweeper等多種應用場景，并開展商業化試運營；小馬智行大力與合作伙伴推進Robotruck業務落地。

5. 增生態

對于主機廠客戶，車圈Tier 1往往能憑借多年積累，獲得較高的信任度和話語權。面對L2++的新需求，技術供應商們爭相報團取暖，可競爭卻異常殘酷。就像“搶板凳”游戲一樣，靠的是快準狠的站位時機，和過硬的綜合素質。如輕舟智航與地平線持續深化戰略合作關系，通過自動駕駛芯片的生態撬動主機廠客戶。

6. 增壓力

在新的領域急行軍，加班、熬夜、會議成為常態，這給管理者戰略轉型的魄力、團隊凝聚力、價值觀帶來了極大的挑戰。“竹杖芒鞋輕勝馬”，找到適合自己的戰略方針，才能化壓力為動力。

總的來說，每一家L4明星公司的掙扎轉型，都需要經歷一次資源重新分配的過程。內部震蕩無可避免，外部變化身不由己。成者優先活下來，贏得下階段競爭的出線權；敗者則大概率撐不過下一個冬天。

服務個人消費者，漸進式玩家上演華山論劍

與L4玩家的寒氣陣陣不同，漸進式玩家早已走過了定點、驗證測試等階段、已經開始為個人消費者提供“看得見摸得著”的高級別輔助駕駛產品。

漸進式的打法，當前主要存在三種模式：

1. 車企自研

一些孕育于新能源智能車浪潮的新勢力品牌，能夠較早地制定出智駕的發展戰略、布局上下游，獲得寶貴的先發優勢，也是高等級輔助駕駛上車的弄潮兒。特斯拉、小鵬、蔚來、理想均采用這種模式，而Cruise、毫末等車企孵化的自動駕駛公司，其率先服務的也都是自家車型，因此歸為一類。

2. 深度合作

不少主機廠選擇積極開放的心態，愿意與軟件供應商深度合作自動駕駛功能，這里也是爭奪最激烈的主戰場，入局者眾。有互聯網大廠的汽車業務部門如華為、大疆；有頂尖的自駕芯片公司如地平線；再有禾多、縱目等深耕重點優勢場景的供應商。而Momenta得益于其較早便明確了兩條腿走路的“飛輪”戰略，與上汽智己的合作項目成為眼下L4公司的獨苗。

3. 傳統Tier 1

對于博世、大陸等傳統tier1而言，新的智能化趨勢，意味著新的增長機會，也伴隨著新秩序建立的“不安”。他們正積極地調兵遣將、虎視眈眈。據悉，博世與文遠的合作僅半年以來，其量產項目已拿到定點，不可謂不快，足以體現出其決心和野心。

以上幾種模式，戰略上并無孰優孰劣，但對于一群摩拳擦掌的新能源智能車消費者而言，最直觀的感受便是大街上看到的同款車型數量，以及誰能率先落地城市NGP了。

從銷量看，特斯拉明顯一超多強，但純視覺方案在應對城市中無數種的復雜場景時，暫時顯得底氣不足，加上政策、負面等其他因素，使得坐擁天量數據的特斯拉在中國開放FSD一事上依然小心翼翼。

從城市NGP的落地時間看，小鵬今年10月在廣州率先開放城市NGP，成為全行業首家，無疑是年度自動駕駛的重磅事件之一。

而蔚來 ET7、理想 L9 、有毫末智行加持的長城魏牌，都有望緊接著在2022年底至2023年實現城市領航輔助駕駛 的 OTA 推送。

不難發現，不論是技術上看高階輔助駕駛的落地速度，還是從商業上看具體車型銷量，小鵬都保持著較為領先的優勢地位，這也是其一直將“智能化”標簽作為增長強引擎的底氣來源。

打破自動駕駛次元壁，就靠小鵬們

上一次自動駕駛寒冬，出現在2019年。彼時并無路線之爭，只是融資熱度驟降后，對行業的理性思考回歸，因此L4跨越式與L2++漸進式“井水不犯河水”。

如今，作為漸進式的頭部玩家代表，小鵬正向無人駕駛的“山頂”發起沖刺，成為全國首家使用前裝在售量產車、0改裝Robotaxi的品牌。

這說明，Robotaxi與消費者看得見摸得著的量產車之間，開始有了真正的鏈接，帶來了更大的想象空間。

以小鵬為代表的漸進式打法，似乎要比跨越式更容易沖破自動駕駛次元壁。其不論輔助駕駛還是無人駕駛，都有三大關鍵模塊，數據、硬件、軟件算法。

漸進式佼佼者小鵬，正是希望使用量產車規級的硬件，不斷打磨算法能力使之不斷向L4拓展場景、ODD，再輔以大量的數據及更高效的迭代效率，以開放城市NGP為起點，向城市內實現完全無人駕駛的總目標進軍。

先看數據，主要指數據量和數據處理效率。

而小鵬在技術上最核心的優勢，正是在于其體系能力大大提高了處理數據的效率，并通過輔助駕駛與自動駕駛的雙向互哺，實現數據和技術能力的互哺閉環。

小鵬已計劃在自動駕駛領域，采用零改裝的車輛，所有的感知、運算、控制等硬件完全通用，可以大幅降低綜合成本。不僅量產車輛和Robotaxi可以共同加入訓練體系，實現共同迭代，Robotaxi上應用的先進技術，也可以實現對量產車輛的輔助駕駛體驗賦能。

對于量產車帶來海量數據的處理，小鵬也做足了準備。不久前，小鵬宣布在烏蘭察布建成了目前中國最大的自動駕駛智算中心“扶搖”，專門用于自動駕駛模型訓練，算力可達600PFLOPS（每秒浮點運算60億億次），模型訓練速度提升近170倍。效率不可謂不高。

再看硬件。

一般公眾印象中的Robotaxi車頂都會扣一頂“大帽子”，專門用于安裝激光雷達等感知元件，這類后裝版本車輛在與原有車輛硬件匹配流暢度上需要克服更多不確定性，且極大提升了生產成本。

日前，小鵬G9成為國內首個通過自動駕駛封閉場地測試的在售量產車，也是行業內首款在不改變硬件的情況下，僅通過自動駕駛軟件升級強化而順利通過該測試的在售量產車。

從 Robotaxi 領域的發展角度，零改裝量產車輛取得路測牌照是里程碑式的進步，結合小鵬汽車完善的制造、補能、服務網絡，意味著綜合成本的顛覆性突破，讓Robotaxi 的大規模量產推廣成為可能。

至于車規級、工程化方面，本身就是車企的小鵬，相比跨越式玩家們則具備了無可比擬的天然優勢。

最后，對算法而言，迭代優化其實永遠都“在路上”，落地后則是用戶體驗為王。

在今年的小鵬1024科技日上，小鵬公開了全新一代感知架構“XNet”。升級后的XNet架構能夠通過多相機和雷達收集數據，經過深度學習系統處理，實時生成3D場景地圖和高精度地圖，靜態、動態感知能力大幅提升，無縫連接城市道路、高速和停車場等場景。

有了XNet的加持，小鵬正加速智能駕駛輔助系統的終極產品「XNGP」研發，劍指無人駕駛。

據HiEV在10月的小鵬P5實車試駕感受，在打通高速NGP和城區NGP后，其高階輔助駕駛帶給司機與乘客的整體感受已非?！袄纤緳C”——感知算法能魯棒、準確地識別各類橫穿、鬼探頭、異形障礙物場景，施工路段的多類交通參與者都能在SR模擬顯示中清晰對應。而預測、規劃與控制算法在靈活應對多車流、跨交通層的立交橋大環島場景時的從容不迫，也給我們留下了深刻的印象。

在舒適、效率與安全之間找到平衡后，“人機共駕”帶給人類司機的價值已大大提升，用戶體驗極佳。

對小鵬而言，當前只需要按部就班地將自主泊車、無車道線路段行駛等各個重點場景逐個擊破、與高速/城區NGP完成串聯，逐步提升不同場景智能輔助駕駛服務時長的占比，直至100%后，點到點的完全無人駕駛即成為了現實。

而小鵬也已給出了清晰的時間表：2022年主要著力單場景輔助駕駛鋪設；2023-2025年，布局全場景輔助駕駛；2025年之后，向全面自動駕駛、無人駕駛進發。

（校對 / HiEV）

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