“華為的智能駕駛，真的有宣傳中的那么強嗎？”

華為在4月15日發布了公開道路測試體驗視頻、4月17日在上海發布了首款Huawei inside智能豪華純電轎車北汽阿爾法S后，普通群眾一片叫好，但大佬們卻發出了這樣的質疑。

“特斯拉終于遇到一個技術實力和忽悠能力都旗鼓相當的對手了”，美團創始人王興以此發表自己的觀點。

質疑針對的點，主要落在華為的芯片的400 TOPS算力、視頻的測試路線說服力、發布會用激光雷達替代了智能駕駛，等等。

拿芯片來說：很多媒體認為這是量產芯片里最頂尖的，超過了特斯拉和NVIDIA，但事實上并非如此，現在400 TOPS的算力，是很多塊12納米的昇騰310芯片組成的；“華為前員工”和蘇箐則對群眾兼叫好的測試路線提出質疑，這是一個固定路線測試，在這種路線方式下，這條路線上的感知預測和規控肯定還是不斷優化過的，所以大家能看到一個比較吃驚的城區自動駕駛結果，這種測試結果不夠讓人信服。

「于見專欄」認同上述的質疑，智能駕駛真的不是發布一輛車那么簡單，結合近期車展發生的維權事件（特斯拉）、模型展示事件（恒大），如果真要細數，國內做智能汽車在干正事的，位列前茅的可能是百度的Apollo。

激光雷達降價，時候未到

華為花了很多時間在講激光雷達，但激光雷達在現階段，并非是重點。

從技術格局上分，智能駕駛的感知層有兩條路徑：

華為、小鵬為代表的激光雷達路線，這個派別，重數據，輕算法，優點是傳輸距離遠，缺點是成本高、受到天氣的影響。

以百度、特斯拉為代表的視覺路線，這個派別，輕數據、重算法，優點是成本低，可以快速實現量產，缺點是探測角度小。

華為在發布會前幾個月，預熱了很久激光雷達，發布了96線車規級高性能激光雷達，號稱可以把成本降到了幾百美元的區間，未來甚至有望降到200美元以下，激起業內熱議。

支持者認為：華為96線激光雷達可以量產，那么以激光雷達為技術路徑的廠商很快就能打破成本高的壓制，可以被大規模應用在智能駕駛汽車上。

這一次的阿爾法S，普通版車型的入門價格為25.19萬元，而搭載華為自動駕駛的華為HI版極狐阿爾法S，其售價更是來到了38.89萬元，價格將近高了13萬元；如果基礎參數對標的是普通頂配34.49萬版的話，對標HI版最高配，42萬也包含軟件，那么華為這套自動駕駛系統軟硬件價格在8萬多左右。

這一套8萬多的自動駕駛系統，對標特斯拉FSD的6.4萬元，小鵬的NGP的4萬元，有了比較高的溢價。

這個高溢價，有一個原因可能是激光雷達的成本尚且不能做到華為宣稱的那樣低。

也就是說，激光雷達價格沒降下來，量產尚有門檻，激光雷達要達到200美元以下的條件，也是在量產后不斷拉客戶，形成規模效應后進一步降低成本。

參考特斯拉FSD的裝車量，就可以知道要不斷拉客戶有多難，特斯拉目前在國內一個月能賣一兩萬輛，也就只能賣出200-400的FSD，裝配率僅有2%，華為HI版極狐阿爾法S如何以更高的價格，獲得更高的裝配率呢？

只能說，難啊。

如果我們回歸本質，現在智能駕駛所處的階段，不是比較激光雷達和視覺方案孰優孰劣，因為兩者僅僅是為了自動駕駛技術落地而采用的不同方案而已，而是兩者誰能率先落地，率先讓更多車型和用戶使用，做的主要事情是搶占市場，更快落地自動駕駛技術。

而從這個角度來對比，引用集度汽車CEO夏一平的話：“激光雷達只是自動駕駛一小部分價值”，即便是宣稱可以降低激光雷達成本的華為，即便假設其激光雷達足夠成熟安全，但如果僅因為采用激光雷達方案就比其他車型賣得貴，那么給用戶的體驗很難做到最優。

因此，激光雷達不需要做得最好，只需要做到足夠安全和價位能讓消費者接受，也基于此，「于見專欄」不認同華為HI版極狐阿爾法S具備很好的市場賣點。

相反，目前來看，雖然做視覺方案更難，但是在國內能堅持下來的，卻更容易獲得正循環。

因為視覺方案輕數據、重算法，因為數據質量不高，所以需要更復雜的算法來從低質量數據提取有效信息，這就要求有更大的算力，因此這條路越往上越困難，如果沒有之前那么多年技術積累，可能真實現不了，特別是中國路況和場景，路口多、紅綠燈多，人流車流密集，還有外賣車等等，復雜性更上一層樓。

這種復雜性，就要求使用視覺方案的廠商要經過大量的仿真環境測試，反向推動智能駕駛的安全性。

路側的成績上，以百度遙遙領先，2020年在仿真環境測試公里數超過112萬公里，其次是小馬智行，2020年測試里程數超過4萬公里，但在這份報告里，卻沒有看到華為、小鵬、理想等炙手可熱的造車和智車廠商。

多路況的積累才是實打實的硬核能力，繼續以百度為例，疊加量產車型的上路產生的海量高價值數據，配上成熟的 AVP 自主泊車方案已經在量產車上搭載，深度機器學習讓系統更出色，形成了一個正循環。

例如威馬和百度Apollo聯手量產的W6，首次搭載了Apollo的汽車智能化的智駕方案，自主泊車AVP和領航輔助駕駛ANP，讓車輛擁有了學習能力，關鍵是售價區間僅為16.98-25.98萬元，無人泊車學成，比其他車型更快實現無人泊車，再也不用眼巴巴盯著合資車進口車的自動泊車了，這不香嗎？

有積累+有實踐，才是真的脫離了PPT造車。

智能駕駛這事，真沒法彎道超車

「于見專欄」認為，從全球范圍來看，頂級的智能駕駛公司，需要具備三種能力：

1）首先是具備完全無人化技術的能力；

2）其次是大規模L4級自動駕駛落地的能力；

3）第三是具備輔助駕駛量產能力L2.5級別。

目前的電動三傻（蔚來、小鵬、理想）、特斯拉和華為，只在第三項L2.5級別的輔助駕駛沾了邊。

位于智能汽車第一梯隊的谷歌Waymo，能夠符合前兩項條件。

在技術端：在自動駕駛上的技術沉淀近15 年，自動駕駛核心技術已實現完全自主研發，在2020年，Waymo就已經向公眾開放了無人駕駛打車服務，滿足第一項能力。

在產能端，它建立了世界首家L4自動駕駛汽車量產工廠，加速L4級自動駕駛量產，滿足第二項能力。

除此以外，在數據端：海量數據是訓練高等級自動駕駛算法、吸引人才、加速技術創新的核心要素之一，長期的積累讓它在自動駕駛數據豐富。

但由于Waymo主動宣布直接放棄了智能駕駛L2，直接從L4進攻，因而第三項條件不吻合。

但如果將這個條件放在百度Apollo上，它是三個能力都滿足。

首先，Apollo早在2013年百度就已啟動無人車項目，在2015年就已經推出了無人駕駛汽車，2020年度，百度共有5輛車獲批開展無人化第一階段測試，已具備完全無人化技術的能力，目前，僅有百度Apollo一家通過考試，獲得了北京無人化測試（第一階段）的許可，是中國官方唯一無人車路測報告。

從這個角度來看，Apollo領先了國內其他廠商。

其次，在第十九屆上海國際車展上，百度集團資深副總裁、智能駕駛事業群總經理李震宇現場宣布，百度L4級自動駕駛累積測試里程數突破1000萬公里，且L4級自動駕駛技術打造的車型已經在北京、上海、廣州三城，開啟量產自動駕駛體驗。

2021年年內，百度Apollo智駕區域將會覆蓋20個城市的城市道路與高速道路，2023年前完成100城覆蓋。

而且，百度實現L4級自動駕駛落地的能力，有一個特殊的地方，即前面說到的激光雷達和視覺技術的區別，Waymo可以實現L4，它的技術方案是激光雷達，但Apollo實現L4級自動駕駛落地，采用視覺方案。

最后，具備輔助駕駛量產能力L2.5級別，從與威馬合作的W6中已經實現了。

未來亦是可期，百度全面發力了，2021年1月，百度宣布正式組建一家智能汽車公司，以整車制造商的身份進軍汽車行業，吉利控股集團將成為新公司的戰略合作伙伴，依靠百度強大的人工智能、互聯網科技基因、Apollo 領先的自動駕駛能力，將著眼于智能汽車的設計研發、生產制造、銷售服務全產業鏈。

因而，從智能駕駛的角度來看，稱百度Apollo為“平臺級領軍者”，不為過。

能做到領先，非一日之功，而是水滴石穿，是長時間資本和技術的雙重疊加。百度自2013年開始布局自動駕駛，長期的技術投入大于15%（R&D/Rev〉15%），經歷了“場、路、區”的測試階段，才到了現在的商業化運營階段，后面還有全面實現無人化階段。

這些積累不是僅僅依靠“PPT造車募資”，與傳統車企合作、有手機行業供應鏈積累等等就能實現的，資本、技術和時間的積累缺一不可。

缺少了資本，壓根造不成車，如今的造車門檻已經被小米提高到了100億元，但過幾年再來看，這能造出幾款車呢？

缺少了技術，只有造車的空殼，缺少了時間，在智能汽車賽道上，翻車的概率要比超車大很多，看看2017年的Uber翻車，今年的特斯拉事故，“短時間超車的可能性不大，翻車的可能性不小。”百度自動駕駛技術部總經理王云鵬如是說。

這個角度看，百度，真的很良心。

終

一級市場投融資是對產業的直觀反映，在經歷了2016-2018的瘋狂后，產業和投資者意識到高級別的自動駕駛沒有想象中容易，因而投資在2019年熄了火，進入2021年，進入了智能汽車的下半場，資本度過寒冬，僅僅3個月的時間國內自動駕駛投融資額就超過了2019年全年。

拿到入場券的廠商爭妍斗艷，生怕慢一步就被其他廠商領了先，想要爭當第一。

這個時候，百度反其道而行，百度沒有走Waymo等自動駕駛企業初期的封閉道路，

提出了樂高式汽車智能化方案，這是實力和開放心態的證明。

通過智云產品，Apollo 能夠支持車企快速構建智能化能力，比如將原本需要至少7年才能完成的自動駕駛研發周期，縮短至6個月，讓智能轉化為產品。

這也是“樂高式”的含義，跟拼樂高一樣，取長補短，保持敬畏，合作共贏，共同推動自動駕駛技術進入量產高速通道。

相信智能駕駛這塊看不到邊的大蛋糕，合作遠比單打獨斗重要，愿智能駕駛，早日百花齊放！

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。