2022年自动驾驶发展趋势盘点

在2022年这一年里，自动驾驶行业的发展呈现出 mixed trajectories（多元化发展的态势）。一方面，在这一领域当中有多个自动驾驶公司遭遇valuations decline（估值下降）、裁员甚至倒闭的情况；另一方面，则有政府发布多批次利好政策推动行业发展，并且不断扩展开放测试区域的范围；同时，在这一领域当中辅助驾驶前装搭载率持续维持高位并呈现增长态势……在岁末年初之际，
易观分析通过对过去一年的重大事件进行了系统回顾与梳理，
并对未来一年的发展趋势进行了深入预测。

一、自动驾驶技术的实现路径：渐进式路线成为行业共识

自动驾驶实现过程长期存在的激烈争论主要围绕两种不同的发展路径展开——一种是循序渐进的方式即从相对基础且技术难度较低的部分开始逐步推进另一种则是追求快速突破即直接研发达到L4和L5水平的技术方案在2022年这一关键转折点大量致力于开发更高阶段自动驾驶技术的公司因战略失误遭遇重大挫折同时已有部分企业在认识到问题后转而布局较为温和的发展策略最终促使这一 previously contentious 的话题逐渐变得清晰明确

2022年,英特尔的自动驾驶业务Mobileye上市估值大幅下挫,美国自动驾驶初创公司Argo AI宣告破产,技术公司Motional,Nuro,小马智行等也相继传出裁员等负面消息……这凸显出,现阶段高级别自动驾驶技术仍处于发展初期,难以实现大规模商业化运营,难以支撑持续的巨额研发投入

与此同时，“多个L4技术领先企业”跨界入驻了竞争激烈的L2赛道。据透露，在这一领域里：
· 由文远知行主导并联合博世共同研发的 L2 和 L3 级别量产自动驾驶系统已获进展，并计划于 2023 年正式投入商业应用；
· 同时另一家专注于 L4 技术的企业也启动了 L2 赛道的战略布局；
· 而百度则加速推进其 Robotaxi 技术的实际落地，并同步推动Apollo 领航辅助驾驶系统的量产进程；
· 在这一过程中，“小鹏汽车”、“极狐汽车”以及毫末智行等多家企业在城市 NOA 方面均取得了重要进展。

可以看出，在量产过程中成功与否直接关系到项目的成败前景。

二、中国自动驾驶行业迎来密集政策支持

2022年中国自动驾驶行业获得一系列政策支持并取得重要进展。多个中央部委通过宏观政策引导推动行业发展，并在地方层面制定实施细则以提供明确指导和支持。这些举措特别针对车辆技术标准、经营主体资质认定、适用道路规划以及人员配备等核心要素制定了具体规定。

多项宏观政策将自动驾驶作为重要发展方向纳入其中，在未来较长一段时间内其发展确定性显著提升。2023年1月，《"十四五"数字经济发展规划》明确提出加快推动自动驾驶、无人配送、智能停车等前沿技术的应用步伐。与此同时，《"十四五"现代综合交通运输体系发展规划》也于同月发布，在具备相应条件的地区逐步推进自动驾驶技术、无人配送服务以及智能停车管理系统的应用推广工作，并明确指出应在具备相应条件的地区设立自动驾驶监管平台，并稳步开展相关技术探索工作以促进其健康发展。3月发布的《交通领域科技创新中长期发展规划纲要（2021—2035年）》进一步提出要促进道路运输领域的自动驾驶技术研发与创新实践，并重点支持在港口物流园区等特定区域开展无人驾驶技术和辅助驾驶系统的实际应用试点项目。

地方先行开展试点以推动实现自动驾驶领域的立法突破。7月，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》正式发布这是我国首部关于智能网联汽车管理的专门法规涵盖准入登记上路行驶以及事故责任认定等关键环节的具体规定。11月，《上海市浦东新区促进无驾驶人智能网联汽车创新应用规定》正式出台其中明确划分事故责任认定规则规范界定交通违法行为并制定交通事故应急处置流程以进一步规范相关领域的发展流程并推动自动驾驶技术的持续进步

接下来，在责任划分清晰、依据充分的制度保障体系下（或：在具备明确责任划分和充分依据的制度保障下），有助于规范自动驾驶事故的责任认定流程（或：有助于规范事故责任认定流程），从而推动自动驾驶技术的安全发展与商业化进程。

三、自动驾驶行业虽面临行车安全挑战，但发展前景光明

对于自动驾驶来说，安全性是社会各界最为关切的话题。

从客观角度来看，
自动驾驶虽然无法实现完全零事故的安全保障，
但其整体安全性显著优于人类驾驶水平。
人才在交通安全中扮演着关键而不可预测的角色。
公开数据显示，
在人类驾驶汽车事故的原因分析中，
驾驶员主观因素造成的事故占81.5%（主要由驾驶员自身为主导的行为问题所引起，
包括未按规定让行、速度偏快等行为）；
而机动车与环境因素共同造成的事故则占余下18.5%（涉及其他道路使用者及其天气状况与道路环境共同影响）。

自动驾驶技术的应用能够大幅降低由于驾驶员违反交通规则或操作不当、注意力分散、缺乏驾驶经验以及酒驾、醉驾等行为所导致的道路交通事故风险。根据《自动驾驶汽车交通安全白皮书》，在正常行驶过程中人类驾驶员80%以上的事故原因能够得到有效的预防和控制。

当前阶段而言，在自动驾驶领域面临的安全隐患主要源于多个因素的综合作用。就技术层面而言，在实现真正的自动驾驶之前仍需克服诸多技术瓶颈；从人类行为层面而言，在辅助驾驶功能启用后仍会有部分用户存在过度依赖状态（如长时间休息或频繁操作）；就环境因素而言，在复杂的交通环境中加之恶劣天气状况以及突发事件的不确定性都会显著提升自动驾驶的安全系数；此外在社会舆论层面借助新兴事物自带流量效应导致公众对自动驾驶相关报道呈现高密度化且多涉及潜在风险因素这使得公众对这一技术的信任度有所下降

众所周知，在科技创新的路上布满了荆棘与挑战。作为人工智能技术与整车制造工艺等核心领域的融合产物，在自动驾驶领域当前面临的安全性挑战是完全合理的。众多参与者从自身利益出发，在探索不同解决方案的同时共同推动技术发展；这一过程不仅展现了行业协作的精神也体现了各方对未来的期待——自动驾驶技术的商业化落地前景广阔。

• 车企方面，在采用第一代辅助驾驶系统XPILOT的基础上逐步实现了APA智能泊车、高速NGP智能导航辅助驾驶以及VPA停车场记忆泊车等功能；在2022年9月时，“小鹏汽车”开始批量生产并发布城市NGP功能；到2022年10月为止，“小鹏G9”成为了国内首款通过自动驾驶封闭场地测试的量产车型。

• 智能驾驶科技领域内的一家企业——智加科技，在其研发流程与管理体系方面采取了多元化的安全策略。这些策略不仅注重流程安全以及操作规范，并通过充分的安全实施与验证措施完成了对安全策略体系的完善闭环；该企业于2022年5月成功申请并获得UL认证机构颁发的ISO26262:2018汽车功能安全ASIL-D流程认证书，并凭借此获得了TÜV南德首张货运自动驾驶行业质量管理体系认证书；就技术架构而言，在L4级别核心采用了冗余机制架构设计，并通过量产产品在真实场景下的实际运行数据验证了冗余机制的有效性。与此同时，在产品战略上采取了一对多的产品布局模式：一方面基于数据驱动的方式构建统一的技术框架，并采用'一对多'的产品战略实现Mpilot（量产自动驾驶）与MSD（完全无人驾驶）两种应用形式的规模化落地目标；另一方面则致力于全面改善用户的出行体验

• 场景运营商方面，在本地即时配送领域中存在多家参与者已开始布局无人驾驶技术。例如，在中国市场上已有本地即时配送平台达达快送与载货型无人驾驶小货车研发、制造及服务供应商新石器达成合作意向，并计划将无人驾驶小货车引入本地即时配送网络。与此同时，在跨境物流领域中存在另一批企业已展开相关布局。例如，在海外物流网络中已有跨境物流企业全球捷运与智加科技建立战略合作伙伴关系，并宣布双方将共同探索自动驾驶技术和清洁能源技术在国际集装箱卡车干线运输领域的应用前景。

四、自动驾驶商业模式：未来生态合作将成为主流方案

在全球范围内，在部署自动驾驶技术方面主机厂主要分为两大类：一类是自主研制模式，在自行生产整车的同时研发相关自动驾驶技术；另一类是引入外部技术方案模式，在自行生产整车的基础上通过引入外部企业提供的自动驾驶技术方案。

自研与外采两种模式各具特点。采用自研模式时，在汽车企业拥有核心技术话语权的同时能够切实保证企业自身的战略目标得以实现，在与供应商合作过程中不会受到制衡；同时该模式具有快速决策的优势和灵活的产品迭代能力；但同时也面临着较高的技术复杂度、较大的资金及人力投入规模以及较长的研发周期等挑战

在采购模式下，车企迅速推进自动驾驶技术的导入，并通过与供应商建立良好生态系统来增强自身竞争力，在此过程中可以获得更多的资源支持。例如北汽新能源、广汽集团和长安汽车等企业与华为合作采用HI（Huawei Inside）模式，在旗下车型上搭载华为提供的自动驾驶全套解决方案。然而，在核心技术研发方面企业仍面临较大依赖风险，在实现自身战略目标方面存在局限性，在未来的发展中可能面临供应商的技术制约。

易观分析指出，未来生态合作将成为主流方案。对于车企而言，全栈自研的技术虽然点多且难度较大，投入成本较高，并且还要面临商业化进程中不确定性的挑战。因此，寻找合适的战略合作伙伴成为车企规避这些困境的必然选择。2022年，在汽车产业与自动驾驶产业链加速融合的过程中，“以汽车制造商、自动驾驶科技公司、终端应用场景需求方为核心节点”的商业化闭环模式逐渐成为行业发展的主流趋势。

目前，在全球汽车行业中已有诸多优秀的生态合作案例初露头角。依维柯与智加科技在全球范围内展开高等级自动驾驶重卡的研发工作，在L4级自动驾驶技术方面已取得突破性进展：预计将在欧洲于2027年批量生产；而在此之前，则已在欧洲完成了初步的自动驾驶卡车试点运行，并计划在多个欧洲国家开展公开道路测试服务。一汽解放与智加科技、挚途科技于今年8月联合推出了面向荣庆物流的100台中国最大规模前装量产自动驾驶重卡订单中的首批发货任务；东风集团则于去年12月斥资收购黑芝麻智能后双方共同推进自动驾驶软件的研发进程；上汽集团与Momenta达成合作后推出的车型智己L7已实现量产交付；而广汽多款车型也都选择了搭载禾多科技先进的自动驾驶系统

五、自动驾驶应用场景：载货场景最有可能实现商业化落地

目前，自动驾驶的应用场景主要分为载人、载货、特殊三类。

载人场景主要涉及Robobus与Robotaxi两种类型。参与者主要由百度阿波罗、蘑菇车联等科技公司构成，并同时包括各行业领军企业如宇通集团、金龙集团及滴滴出行等。至 present, Robotaxi 已在中国北京、上海、广州以及重庆等地实现商业化运行。与此同时, Robobus 则已在广州地铁系统开展试运行阶段。相较于 Robotaxi, Robobus 在技术门槛与商业应用成熟度方面具有优势——具体而言, Robobus 在应用场景的固定性与成熟度上优于 Robotaxi, 这主要归因于 Robotaxi 所处的城市道路环境较为复杂多变, 并面临极端天气及突发状况的可能性较高。

主要的载货场景涵盖干线物流与末端物流等环节，在矿区及港口等地也有应用；其中的主要参与者包括主线科技与图森未来等科技公司以及京东和美团等互联网企业；其中主要难点体现在类别繁多且落地难度不一。

特殊场景主要涉及无?环卫服务和安防保障领域,其细分类型划分相对简单,但具体实施运营存在较大难度

易观分析研究机构预测，在自动驾驶技术的发展趋势下,其 commercial 化路径将在以下三个维度中展开:首先是涵盖 simple 到 complex 的工作 environment;其次是包括 closed 空间至 open 空间;最后是从 low-speed 到 high-speed 的发展阶段.其中,在 carrier 载货 scene 方面具有较高的 commercial 化潜力.

如干线物流场景领域内所涉及的运输线路主要依靠高速公路作为基础，并呈现出具有相对封闭且简单的特点。就技术演进趋势而言，在这一领域的应用正逐渐向智能化方向迈进，在效率上追求安全可靠的同时兼顾节能环保等多重优势价值。就技术演进方向而言，在这一领域的应用正逐渐向智能化方向迈进，在效率上追求安全可靠的同时兼顾节能环保等多重优势价值。就技术演进趋势而言，在这一领域的应用正逐渐向智能化方向迈进，在效率上追求安全可靠的同时兼顾节能环保等多重优势价值。就技术演进趋势而言，在这一领域的应用正逐渐向智能化方向迈进，在效率上追求安全可靠的同时兼顾节能环保等多重优势价值. 从技术演进趋势的角度来看, 物流运输正在加速向智能化方向发展, 自动驾驶技术是这一转型过程中的必然趋势. 在此背景下, 2022年资本大量涌入干线物流自动驾驶卡车赛道领域, 投融资活动较为频繁. 根据易观分析的数据, 目前这一领域规模已达到万亿级市场级别. 在这一领域内, 主要参与者包括智加科技、图森未来、智驾科技、嬴彻科技等科技公司, 其中智加科技已联合荣庆、申通、德坤等合作伙伴共同开展智能重卡联合运营项目. 这一项目覆盖范围广, 包括东至上海、北至盘锦、南至深圳、西至武汉等多个重要城市区域, 涵盖快递快运零担整车不同业务类型, 已实现零事故记录并最高可节油10%以上

例如在港口与矿山的场景中 由于其相对简单且封闭的特点 自动驾驶车辆已经被成功地作为生产工具投入商业化运营

与此同时，在城市末梢区域的物流配送由于其运行速度较低且空间环境较为封闭的特点，在实现规模化量产方面也面临着诸多挑战。通过自动驾驶技术的应用与创新设计的不断优化，在提升末端物流效率的同时能够有效解决这一特定领域内的关键问题。通过智能化设计和运动规划算法优化路径选择，在提高配送精准度的同时还能够显著降低对天气因素干扰的可能性，并为整个系统的稳定性运行提供有力保障。在这一新兴领域的主要服务提供商主要包括新石器、智行者等专注于智能无人系统研发的企业以及美团、阿里、京东等大型电商平台背后的 logistics 资源方

在相对简单的道路场景中（而不是跨越复杂且受限的环境），自动驾驶系统已开始迈向全面实现自动驾驶（而不是"跨越"完全自动驾驶）。目前阶段仍面临诸多技术和组织层面的挑战（而不是"还有很长的一段路要走"），技术发展仍需持续推进（而不是"技术需要进步"），商业模式将不断经过实际应用检验和优化升级（而不是"商业模式需要经受落地验证与完善"），行业协作将不断推进（而不是"行业协作需要持续……但可以肯定的是"）。但可以肯定的是，在政策推动下（即国家政策、车企、供应商及相关科技公司之间已达成紧密合作框架），各参与方将继续携手推动这一目标的实现（即共同推动自动驾驶迈向光明未来）。

展望2023年，在自动驾驶技术逐渐完善的同时，其应用领域不断扩大，并推动中国智能化路侧基础设施的覆盖比例稳步提升。这些因素将共同促进自动驾驶系统使用感受的进一步优化，并使前装安装比例有望再创新高。基于此判断，在未来一年内自动驾驶相关业务很可能进入新的发展阶段。

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