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北京冬奥会如火如荼进行中，不仅让“冰墩墩”成为顶流，也让“无人化”成功出圈，从无人餐厅到无人汽车，“科技”冬奥名不虚传。2022年，科技重塑生活，汽车也向着无人化进击，辅助驾驶正进入快车道。当下，车界翘楚无不在辅助驾驶领域下功夫，搭载辅助驾驶系统的汽车迅速增长，去年搭载组合辅助驾驶系统的乘用车新车市场占比已达到20%。并且，辅助驾驶技术在不断更新、场景不断扩大，今年小鹏的城市NGP功能有望分批分地区落地、搭载高算力芯片四颗高通骁龙Ride的魏牌摩卡算力可达1440TOPS、特斯拉号称年底迎来FSD全自动版本……这一切新技术的突破与实现令人期待。 中金公司在《人工智能十年展望（三）：AI视角下的自动驾驶行业全解析》报告中指出，深度学习是数据驱动的AI，需要海量数据“喂养”。数据是决定量产能力的胜负手。无论是特斯拉的摄像头路线还是其他车企的多传感器融合方案，数据量是两类方案竞争的核心要素。而数据方面，特斯拉和长城+毫末为首的规模化车企，将在数据规模以及数据体系的自动化和效率层面保持领先优势。 今年，辅助驾驶技术将加快上车节奏，由此带动智能汽车向汽车产业头部加速聚集。曾经的智能手机市场也经历了从“倒三角型”到“T字形”的市场形态的转变，随着市场激烈竞争加剧，头部效应非常明显。毫末智行董事长张凯预测，2022年将是智能汽车充分竞争时代的开始，而智能驾驶技术将会加速智能汽车充分竞争时代的到来。浪潮席卷而来，汽车智能化像是一把开刃利剑，攥在车企的手里。智能驾驶的终极目标还有多远，没人能给出准确的判断，但现实情况是辅助驾驶已经进入快车道。正如小马智行在最新发布L4软硬系统时说的那样，辅助驾驶正逐渐成为车企的宣传卖点，从L2到L4的落地场景也更多样。目前已经启动的智能驾驶功能包括车道保持、自动泊车、刹车辅助、倒车辅助和行车辅助功能。今年，辅助驾驶将进入下半场，即由高速场景扩展到城市城市开放道路场景，复杂多变的道路环境更加考验辅助驾驶能力。去年1月，小鹏推出高速导航辅助驾驶；11月理想、魏牌相继推出高速导航辅助驾驶；12月，小鹏发布城市导航辅助驾驶预热，计划今年落地。今年上半年魏牌摩卡搭载的HPilot智能驾驶系统将推出城市NOH功能。目前毫末城市NOH正处于测试阶段，一段测试视频显示：一共11公里的城市道路，24个路口，27个人行横道，5个无保护人行横道，22个红绿灯，2个四岔环岛，毫末城市NOH实现了全程34分钟无接管。尽管自动驾驶行业一直存在一条鄙视链，做L4的看不上做L2的，并且认为，L2、L3和L4之间存在一条无法跨越的鸿沟。然而，现实状况却让这些站在技术鄙视链顶端的人有些打脸。多数车企走的是从L2向L4进阶的路线，也许更为现实。这一点，特斯拉是最早的行动派。大多数自动驾驶技术公司是利用相对较少的测试车队来收集数据，并测试其系统，而特斯拉则是利用数十万辆配备了自动驾驶系统的用户汽车来收集道路和驾驶数据，并在“影子模式”下对其自动驾驶进行迭代。特斯拉为纯视觉方案代言人，通过“影子模式”训练与迭代算法进行开发自动驾驶，这对软件提出非常高的要求。特斯拉的FSD软件基本上是利用视觉算法和神经网络做到自动驾驶，因此为部署FSD，需要将视觉算法和神经网络以数字的形式重建起来，提升摄像头性能，同时神经网络在芯片之中。马斯克自己也承认其困难程度之高，“让汽车自动驾驶是一件极其困难的事情，但在项目推进的过程中，我发现这比我想象的还要困难。要让车辆自动驾驶的基础就是重现人类的驾驶方式——人类眼睛感知并用神经网络处理信息，最终完成驾驶行为。”特斯拉以外，众多车企依然要依靠于供应商的合作。比亚迪、上汽投资L4自动驾驶公司Momenta，共建海量数据库，众包方案会是车企在自动驾驶数据获取上最降本增效的方法。另外，不同于特斯拉的是，多传感器融合方案为更多企业的选择。Waymo、“蔚小理”、宝马、长城等公司为代表，采用激光雷达、毫米波雷达、摄像头多传感器融合方案，相关车型自2021年起相继量产落地。为挖掘更有价值的数据，毫末智行甚至根据已有的400万公里行驶里程推出了自动驾驶数据智能体系——MANA，围绕感知智能、认知智能、标注、仿真、计算等五大能力打造数据智能体系。它由BASE、TARS、LUCAS、VENUS四个子系统组成：BASE包括了数据的获取，传输，存储，计算，以及新的数据分析和数据服务；TARS是关于计算的核心算法原型，用于感知、认知、车端建图、和验证的实践；LUCAS是对算法在应用场景上的实践，包括高性能计算、诊断、验证、转化等核心能力；VENUS是数据可视化化系统，包括软件和算法的执行情况，对场景的还原，以及数据洞察等能力。“数据是人工智能最大的驱动力，也是人工智能进步过程中最大的成本。自动驾驶产品的完善是个漫长的进化过程，就像是人在漫长的历史过程中，找到用最低能量消耗维持生命的方法，开发智力和积累经验进化人类文明。所以毫末数据智能的核心，就是降低成本、提高迭代速度。”毫末智行CEO顾维灏将MANA比作数据智能的“思想钢印”。特斯拉的数据采集依赖于行驶在道路上的每辆特斯拉汽车，它们都是“数据收集器”，通过车载摄像头收集数据并上传云端，形成庞大且真实的自有数据池。数据输入自建的神经和大脑——自研芯片及自动驾驶算法，实现软硬件的同步优化。事实上，数据规模与量产规模是相辅相成的，拥有更多的车可以跑出更多的数据，才能促进自动驾驶技术的迭代。中金公司认为，未来在数据端具备优势的自动驾驶厂商有望率先实现突破。目前特斯拉拥有200万辆级的量产车，毫末智行的辅助驾驶系统HWA预计未来3年内搭载 100 万辆长城汽车。百万级的搭载量意味着每年数百亿级里程，有望为自动驾驶算法带来颠覆性突破。自动驾驶下半场的竞争焦点正是数据。甚至在AI自动驾驶行业流传这样一句话：谁能高效低成本的挖掘数据价值，谁就能成为竞争的王者。毫末智行董事长张凯谈到过，自动驾驶已经走过系统原型的搭建阶段，数据智能将会成为自动驾驶量产决胜的正负手。数据智能体系是自动驾驶商业化闭环的关键所在，搭建高效、低成本的数据智能体系是自动驾驶健康发展的基础，也是自动驾驶系统能够不断迭代前行的重要环节。车企自动驾驶进程加速，搭载辅助驾驶功能的车型越来越多。2021年末，理想通过OTA新增了导航辅助驾驶功能，类似于小鹏NGP、蔚来NOP、摩卡NOH。“蔚小理”的智能驾驶几乎随着企业的成长路线而发展，其中小鹏速度更快一些，于去年底发布城市NGP功能，计划今年落地。小鹏汽车坚持全栈自研智能驾驶软件，自主开发包含定位和高精地图融合、感知算法和传感器融合及行为规划、运动规划和控制的全栈式自动驾驶技术。在车云《CC-400A智能驾驶评测》中，小鹏P7在辅助驾驶方面的体现的优势包括硬件、功能体验、人机交互。小鹏采用多传感器融合方式，全车有31个传感器，做到安全冗余，在各场景下的良好表现除了得益于硬件基础，更得益于全栈自研的优势。就在小鹏发布城市NGP路线图之后，毫末城市NOH一镜到底视频曝光，联手高通全球首发360Tops大算力平台，宣布2022年中正式搭载上市。2022年底，毫末全场景NOH也将正式发布。加上7月份，特斯拉FSD9.0的推出，可以支持车辆在高速路和城市快速路上进行自动辅助导航驾驶和自动辅助变道，支持城市场景NOA自动导航辅助驾驶功能，能够在城市道路上实现左右转弯。至此，全球已有特斯拉、小鹏、毫末智行的三款城市智能领航辅助驾驶系统发布，今年注定是城市场景下辅助驾驶的开端，也是一场重大的考验。相比特斯拉和小鹏，长城的智能辅助驾驶开发有些超速。长城旗下独立运营的自动驾驶开发公司毫末智行在去年的提速相当明显。据悉，毫末智行NOH系统在2020年11月立项，四个月完成系统设计匹配调试，又用四个月的时间完成系统的工程化开发，在2021年11月量产上市，总共八个月的路试验证和系统打磨，使毫末智行成为国内NOH智慧领航辅助驾驶系统研发落地速度最快的AI自动驾驶公司。显然，长城作为传统车企在智能辅助驾驶的路上十分激进，属于后来居上。长城的辅助驾驶路线较为独特，孵化毫末智行公司，聚集顶尖自动驾驶人才，利用传统汽车的工业优势+AI自动驾驶的技术科技优势，为长城的几十款车型提供辅助驾驶产品和解决方案。毫末智行数据显示，毫末辅助驾驶用户行驶里程已超400万公里，数据主要来自魏牌摩卡车型用户；未来三年，搭载毫末智行辅助驾驶系统的乘用车数量将会超过100万台，落地速度快是研发效率高，其次有长城作为大股东和大客户，毫末的技术得以充分施展，今年毫末智行将承担34款长城车型，约占整体待上市车型80%。与此同时，毫末智行并不完全依附于长城，它可进行独立融资，并与其他企业在无人物流、无人配送等领域有合作，从而在市场中拥有更独立的话语权，这与其他车企的自动驾驶部门具有本质区别。当毫末智行在市场中与同业劲敌一起竞技的环境下，给公司的成长带来更多挑战，反而也成了催促毫末智行快速发展的动力。长城汽车与毫末智行这种关系打开了商业模式新样本，目前的效果比较明显，该模式对行业也是一种参考。当前的辅助驾驶格局，正在呈现出新的局面。特斯拉依靠其强大的技术实力，以及快速落地的规模化优势，在所有车企中独占鳌头。以小鹏为首的新势力车企，在全栈自研方面领先一步，他们灵活快速的迭代能力，令人欣喜。 但辅助驾驶进入数据战争之后，比拼的不再是功能上车的能力，而是如何高质量、规模化的获得数据。这时候，长城与毫末模式的优势将开始显现。毫末智行的研发能力结合长城汽车的规模落地能力，将使长城汽车的辅助驾驶数据库迅速建立起规模化优势。 毫末就像三国中的诸葛亮。诸葛先生出山，三分天下已定。更长远来看，长城汽车+毫末智行的模式，有望领跑中国车企向超越特斯拉的目标前进。新势力车企或将受限于数据规模，特小长的排名，也有望改写为特长小。 
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