2024年，是注定被刻進智能駕駛行業發展“里程碑”的一年。這一年，武漢街頭的蘿卜快跑駛入公眾眼球，特斯拉的無人駕駛出租車robotaxi揭開了神秘面紗，中美企業都在智能駕駛賽道上一路狂奔。這一年，速騰聚創、地平線、黑芝麻智能、文遠知行、小馬智行等企業紛紛搶灘上市，大量資本涌入智能駕駛行業，行業的“爆發式發展”已成共識。
但同樣在2024年，巨大的路線分歧也成為分割智能駕駛行業的一道“裂谷”：特斯拉CEO馬斯克堅稱純視覺方案是智能駕駛“正確且唯一”的路，國內車企卻大多采用激光雷達方案。路線之爭的背后涉及著復雜的產業之爭，中美智能駕駛產業似乎正走向岔路口的兩側。
站在2024年的末尾展望來年，智能駕駛行業雖“終點”未明，但“車速”確定。中國信息通信研究院發布的《車聯網白皮書》預計，到2025年我國智能汽車市場規模將接近萬億元。“隨著技術的不斷進步和政策的持續推動，智能駕駛將逐漸從高端市場向中低端市場滲透，成為汽車市場的標配。”北京社科院副研究員王鵬向證券時報記者表示。
確定的“車速”：
市場和政策雙向推動
今年，智能駕駛產業進入了“上市大年”。大量智能駕駛產業鏈企業在2024年登陸資本市場，為行業發展的快車“加滿了油”。文遠知行、小馬智行登陸美股市場，速騰聚創、地平線、黑芝麻智能、佑駕創新登陸港股市場，賽目科技也已經拿下了港交所的入場券。
有業內人士向記者表示，智能駕駛產業的一大特征就是“持續燒錢”，研發投入巨大而回報周期偏長，上市融資能有效緩解智能駕駛企業的資金壓力，讓企業能更好地進行這場“長跑”。
地平線CEO余凱接受證券時報記者采訪時表示：“中國現在正處于智能汽車發展的黃金時期。地平線的上市規模、發行規模是最近3年在境外上市的中國科技公司中最大的，所以公司獲得了非常充沛的資源和資金支持。”
而各地政策也為智能駕駛產業的發展“開了綠燈”。2024年6月以來，北京市持續推動《北京市自動駕駛汽車條例》立法工作，力爭在2025年實施。北京亦莊還將打造自動駕駛場景生態示范區，支持拓展應用場景，按照測試里程6元/公里給予智能網聯汽車企業最高300萬元支持。
2024年7月，深圳市發布了《深圳市加快打造人工智能先鋒城市行動方案》，提出建設智能駕駛全國示范區，打造智能駕駛先鋒，從打造智能駕駛產品矩陣、健全智能駕駛基礎設施、豐富智能駕駛應用生態、完善智能駕駛支撐體系四個方面推動智能駕駛發展。截至2024年上半年，深圳累計開放測試示范道路944公里，累計向19家企業349輛智能網聯汽車發放道路測試及示范應用通知書共1037張。
除此之外，上海、廣州、武漢等多個城市也都在推動智能駕駛產業發展，為城市經濟增長尋找新動能。從全國來看，2024年7月工信部等五部門發布《關于公布智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單的通知》，確定北京、上海等20個城市（聯合體）作為首批“車路云一體化”應用試點城市，進一步為智能駕駛產業鋪平發展道路。
而在資本和政策助推下，真正讓智能駕駛產業“踩下油門”的，是“從10到100”的大規模商業化落地。據工信部數據，2024年上半年，在中國乘用車市場L2級輔助駕駛新車滲透率達到55.7%，其中具備領航輔助駕駛（NOA）功能的新車滲透率達到11%。
“隨著5G、人工智能、物聯網等新一代信息技術的融合應用，智能駕駛將從L2向更高級別的自動化邁進，并可能率先在中國形成大規模商用場景。”港股100強研究中心專家顧問余豐慧向記者表示。
余豐慧認為，未來智能駕駛不僅會改變人們的出行方式，還將催生出一系列新的商業模式和服務形態，如無人駕駛出租車服務、智能物流配送、智慧城市交通管理等，發展前景廣闊。
未明的“終點”：
技術路線仍存分歧
盡管智能駕駛產業正迎來爆發式發展，但關于技術路線的分歧持續存在。12月初，馬斯克在社交媒體上公開批評激光雷達技術為“錯誤的解決方案”，他表示：“在復雜的道路駕駛環境中，模擬生物神經網絡和眼睛的純視覺方案，才是最為有效的方式。”
從國內來看，自主汽車品牌在智能駕駛方面的技術各有不同，但大多采用的都是融合感知方案，這種方案融合了激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種硬件設備，依靠實時測繪、AI算法等實現智能駕駛，如華為問界系列、極氪007等車型均是如此。
而特斯拉則崇尚完全摒棄掉激光雷達和毫米波雷達等傳感器、僅依靠攝像頭進行感知的純視覺方案。以攝像頭作為“汽車之眼”，AI軟硬件作為“汽車大腦”，讓汽車智能駕駛不斷逼近人類駕駛的能力。中國僅有極越采用了和特斯拉相同的純視覺方案。
這背后也涉及著國家產業之爭。目前，中國在激光雷達領域占據優勢。據YOLE數據，2023年全球車載激光雷達供應商里中國廠商占據了主導地位，合計取得了84%的份額。其中，禾賽科技占據37%市場份額，速騰聚創占據21%份額，除此之外還有圖達通、華為、覽沃也名列前茅。中國在激光雷達、傳感器等硬件層面的技術和成本優勢，推動了融合感知方案的應用。而美國在芯片和算法上具有優勢，成為驅動特斯拉發展純視覺方案的推力。
而純視覺方案和融合感知方案，其實都屬于單車智能的范疇，就像《笑傲江湖》小說中的嵩山派和華山派，雖然斗來斗去，但都屬于五岳劍派。從技術路線上看，在單車智能之外，還有“車路云一體化”的路線，要在單車智能的基礎上，增加路測感知，讓車端、路端數據相互補充來形成協同，既要有“聰明”的車，也要有“智慧”的路。智能駕駛產業就這樣同時橫跨在多條“車道”上，一路疾馳向前。
共同的“前路”：
迎接新階段和新挑戰
盡管終點尚不明確，但對無論處于哪條技術路線的相關廠商來說，智能駕駛產業“腳下的路”暫時都是共通的。
余凱向記者表示，智能駕駛未來發展有三大階段：第一個是“hands off（解放雙手）”，司機可以放開雙手，讓汽車自己行駛，但有突發情況還要自己處理；第二個階段是“eyes off（解放眼睛）”，司機能夠閉眼駕駛，更少接管汽車；第三個階段是“minds off（解放大腦）”，司機可以完全不用管汽車的行駛，上車就能打游戲、看電影。在余凱眼中，汽車行業在未來兩到三年時間有望進入“hands off”階段。
無論走哪種技術路線，都要推動智能駕駛產業邁入新的發展階段。而“大模型上車”已成為汽車行業邁向智能駕駛新階段的共識路徑之一。在2024年北京車展上，端到端智駕大模型、智能座艙交互大模型井噴式出現。頭豹研究院認為，汽車大模型行業呈現以下梯隊情況：第一梯隊公司有特斯拉、比亞迪、華為、百度、吉利等；第二梯隊公司有小鵬、商湯科技、科大訊飛、毫末智行、極越等；第三梯隊有蔚來、理想、廣汽等。隨著技術創新加速，行業競爭愈發激烈。
但對中國汽車產業鏈企業來說，面臨的挑戰也是共通的，在芯片等核心環節仍然存在較大短板。據東興證券研報，L2級別智能駕駛大概需要2個TOPS（每秒鐘可以執行一萬億次操作？？）的算力，L3級別需要24個TOPS的算力，L4級別需要320TOPS的算力，所以智能駕駛SoC（片上系統）的算力需要逐漸滿足自動駕駛等級的算力要求。不過國產智能駕駛SoC市場的主要參與者一共僅占7.6%的市場份額，大部分市場被海外產品壟斷。
“從全球來看，國外一些企業在智能駕駛技術方面起步較早，技術成熟度相對較高。從技術上來看，國內智能駕駛尚未達到完全成熟和穩定的水平，安全性是重要挑戰。從法律來看，目前國內關于智能駕駛汽車法規尚未完全明確，在發生交通事故時如何界定責任是復雜的問題。”王鵬表示。
想讓智能駕駛產業在未來幾年內邁入新階段，仍需突破技術難題、法規限制在內的一系列難題。2025年，智能駕駛產業仍會是高速增長的一年，它能走到哪一步，且讓我們拭目以待。（證券時報記者 安宇飛）
（責任編輯：蔡文斌）
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