汽车自动驾驶真的离人类越来越近？

奔驰攻克UN－R157认证之后，汽车自动驾驶真的离人类越来越近？

世界上第一家得到自动驾驶法规国际认真的汽车公司，没有意外，又是梅赛德斯－奔驰。尽管L3级自动驾驶有着行业里讨论的接管悖论，有着技术层面待解决的话题，也有着大量法律法规的限制，但不管怎么样，成功率先履约的，还是梅赛德斯－奔驰。

可能是已经在汽车市场里强势了100多年的原因，它拿下UN－R157联合国法规的认证，没有掀起特别大的波澜，“奔驰嘛，很正常，这是舆论界的核心观点”。

当然了，这种全球首个的背后，永远是夹杂了海量重磅信息的。比如，在德国市场它第一个突破了法规，可以大规模量产销售给富豪们，在道路上使用；比如，奔驰在德国13191公里长度的高速公路上提供DRIVE PILOT，相当于从我国最东端－佳木斯抚远县开到帕米尔高原，一个来回；再有卫星传输通讯3D地图这种能力，也比现如今的精度地图又往上了一个局面。

所以，站在奔驰L3级自动驾驶完成全球首个认证的角度，再来看现在这个世界上的智能驾驶技术，显然能得到很多好玩的答案。

激光雷达＋精度地图，特斯拉的不甘或突破

关于梅赛德斯－奔驰的L3级自动驾驶这个话题，我们可以一层层的从结果进行倒推。

效果端，通过2021年年初通过的UN－R157关于车道保持等方面的新规之后，12月10日直接在德国相关机构的一系列“开绿灯加速”推进下，拿到了全世界第一款汽车可以上路的双手放开方向盘权限。

当然，这种权限是有一系列限制条件的：

1．适用路段：高速公路，换言之，不能像特斯拉那样，设置好导航就等着车自己溜达到家，至于非高速公路的其他拥堵路段预计下一步推进，至于目前在高速公路上跑60km／h的时速，显然是有点没意义；

2．适用方式：能看书、看电影等常规开车不能做的动作，但同样不能像特斯拉一样睡觉、喝完酒睡觉，以及连续看向后排，还要做好接管车辆的准备，较之前的L3目光不能离开前方，又有一定提升；

3．能做什么：简单说就是在60km／h时速之下的允许路段里，车可以自己按照道路标线／速度限制自动行驶，不用人来进行干预（根据测试视频＋海外媒体测试视频的结论），如果前方遇到不允许通行或者是事故等，它会提醒接管。提醒时间为10秒钟，但10秒钟后车辆未被接管，逐渐减速／刹车／停车，解锁门窗／呼叫救援等。

实现的效果上，根据你自己的需求维度可以判断有无意义，通勤路段几乎避不开拥堵／手机交互极高频的人士，想必能理解之中的受益点在哪。而在汽车行业里，第一辆可参与公共交通的非人类操控大规模量产汽车，也打破了《维也纳道路交通公约》的很多限定，所以比较清晰的未来是，在法律法规政策开了绿灯之后，越来越多的车会向这方面发展，L3认证显然是开了个好头。

当然了，开局创新智能技术这种操作，要和其他领域一样，随着时间积累慢慢优化之中的不妥之处。比如，目前奔驰L3级自动驾驶DRIVE PILOT，就得好好和整个道路／通讯／基础设施等一系列领域，再去一起打通未接管后的靠边停车逻辑、执行，怎样最合理等。

整体来看，意义重大。

再倒推至，它是如何实现的，这对于普通消费者和一般汽车从业者就有了比较高的认知门槛，不过好在我国的智能驾驶技术车型有很多，可以结合之中的一些观感，进行理解。

技术路线上，DRIVE PILOT的3级自动驾驶和现有L2级的技术逻辑是一致的，感知→计算→判断→执行，到了L4级甚至L5级时，则会在第一步的感知之后，加入V2X、端云结合等交互。

但是，尽管逻辑相同，具体的技术应用、量产等却不同。软件算法，我们无法得知，但可以看硬件：Veoneer的双目立体视觉摄像头、法雷奥第二代混合固态激光雷达SCALA2，毫米波雷达、其他视觉摄像头、精度地图、厘米级定位模块、卫星数据交互，还有转向／制动／电力系统冗余。

很多熟悉的名字背后，真正的差异在，双目立体视觉摄像头、混合固态激光雷达、其他视觉摄像头、厘米级定位、卫星数据交互这5个项上。

双目立体视觉摄像头＝非2D视觉解决方案，现在的特斯拉尽管是三目摄像头但成像为2D无法检测高度等，大多数企业目前所配备的均为2D成像。不过，也有少数企业在寻求另一条路线，比如4D雷达，甚至是能穿越浓雾的5D雷达。用了立体视觉之后，奔驰能对高度等信息进行感知，并结合此进行计算。

混合固态激光雷达＝法雷奥第二代转镜式半固态激光雷达，持续扫描＋可清洗遮挡物这2个点属于行业创新应用，尽管我们并不知晓雷达的具体测距、线，但可预期其能力很强。

其他视觉摄像头＝车轮摄像头这种装备的加入，再结合厘米定位、精度地图和其他感知能力，把车稳稳控制在车道线里；

厘米级定位＝很好理解，目前在行业中的应用也很主流，在DRIVE PILOT身上是辅助项之一；

卫星数据交互＝不仅是端云融合能力，进一步提升定位精度以及更高效的关键信息通讯能力。

结合上述，总结26个传感器，以当今的汽车企业营销表现不算多，但再结合2个必要条件：奔驰从2017年申请准入、测试至今，通过法律法规，则等于它已经有了足够巨量的背书，背书能换来掏钱时的信任，以及后续使用的风险转移、信任等。

简言之，预算足够，真好。奔驰S级和奔驰EQS会率先开放应用这些，足够高的车价，允许它做足够高的软硬件标准，而对于绝大多数车而言，根本cover不了基础成本。

至于特斯拉在这一领域目前做了什么，仅从德国2017年开放相应测试资格，至2021年12月10日梅赛德斯－奔驰完成认证，特斯拉都没有申请相关测试资格。今年AI DAY上所展示的，包括马斯克推特里不断发表的，FSD的纯视觉感知之路，必须由特斯拉的绝对算力值来托底。超算＋边缘计算＋神经网络计算＝超级大国目前拥有的算力能力甚至还要超出许多，特斯拉的未来要么是是突破，要么只能寻求其他解决方案，或者是转头回来寻觅激光雷达。

站在奔驰DRIVE PILOT的视角，看中国车企能力

L3级认证第一枪打响之后，全球领域内自然也会有人快速跟上，不过通过UN－R157认证和德国相关法规之后，也并不意味着它能立刻全球通吃，还是要与当地的法规进行配套。

而按当今的法规／能力／活力等排序，除了德国之外，名单中该有的是中国、韩国（全球第二个给出相应法规）、美国。

显然，大家都会关注的话题是，中国谁能第一个拥有此类能力，以及能否超越DRIVE PILOT的技术等级。不考虑法律法规的前提下，眼前我们能见到的相关整车（接近整车）企业，实际上备选名单也并不多，粗略统计包括：华为、小鹏、蔚来、理想、长安、吉利、长城、百度、奇瑞等。

上述8家企业里，目前应用了导航主动领航辅助功能，也就是特斯拉的NOA、蔚来的NOP、小鹏NGP、长城NOH，而华为、百度、吉利、长安、奇瑞等属于有着相应技术积累优势的企业。

特斯拉的相关情况已经在上文里有了说明，依托于纯视觉网络，没有精度地图／激光雷达／毫米波雷达等，就意味着它必须够聪明才能出去探险，聪明等于世界顶级超算赋予思考能力，探险等于靠着视觉完整的把车开回家。

小鹏／长城／蔚来，当前所面对的既有自身技术发展节奏的挑战，也有着相应的法规准入等挑战，以及同时解决资金来源的挑战。这之中，目前可见的是蔚来占据优势，小鹏／长城随后。

这种结论，基于技术／积累／成本3个层面做判断。之所以蔚来目前比较领先，因为技术架构迭代上它已经完成了积累后的抢跑，NT2．0在NIO Day 2020上指出有点对点的自动驾驶能力，11个800万像素摄像头＋激光雷达等，在硬件层面上和奔驰的L3级接近度很高。精度地图＋此前的积累数据＋Orin的算力等，能作为优势的参考，而更重要的一点其实是，44万元以上的成交均价，允许它在成本上给出更多可能性。

小鹏汽车，目前的智能驾驶辅助市场最强企业，在NGP工程版上，我们曾经体验过它的L3级能力，可像熟练的司机一样自行完成超车、变道、拐弯等动作。它面前的挑战，实际上更多在于法规出台、通过测试等，鉴于小鹏P5已经装备激光雷达，NGP城市版的测试视频也已推出，问题不大。

长城汽车，需要进一步积累、优化与验证。

关于华为呢？

华为，当前硬件＋软件＋OS给出最好答案的中国科技类公司，触角在不断切入智能汽车领域，而它进军汽车产业的2个大前提是，它的软硬件能力＋生态能力优秀，以及它的降本能力一向强大。

当下的华为，有无可能性给到奔驰DRIVE PILOT同等级的解决方案？在不考虑法律法规认证的前提下，实际上要走的路还有不少。

拆分DRIVE PILOT的几个点，华为优劣势分别在于，优势部分，确实在降本能力上表现出色，比如200美元成本挑战中长距96线激光雷达的目标，软硬件结合能力，因为自研能力以及过往积淀同样优势突出，进一步延伸，华为能够在数字模型、仿真测试部分，有好的表现。

但，劣势则在于，不管是华为还是梅赛德斯奔驰，想实现在中国市场大规模L3能力，精度地图的进一步匹配需要花费的时间和功夫是相对巨量的工作，对于其他车企来说也是一样。同时，仿真模拟不能替代实际道路测试，华为至今的道路实际测试眉目并不大，之中很大的限制是不论是北汽or赛力斯，当下尚未和华为的数字化能力做出好的匹配，依然需要时间。

以及，它要如何调和传统汽车企业思考逻辑这个问题。以不进军整车的模式，完成对相应技术的一系列突破，目前行业中现有的最好案例是Waymo。

Waymo的入局现阶段为采用“加装／改装”方案，且随着其思维创新表现，给出的技术解决方案也依然是全行业最强，但很显然的一点是，当下的它，目标直指L4－L5级自动驾驶商用，成为技术解决方案提供商、自身给出相关出行业务等。

华为所选择的路线与Waymo之间有所不同，它以解决方案和技术伙伴共生关系接入，毋庸置疑华为的数字化／云端／软硬件／计算等都具备优势。不过在实际的执行上车过程中，因华为自身无全产业链能力，它所需要攻克的，显然是全环节。

不仅是线控转向／线控底盘，不仅是智能座舱相关，更不仅仅是满足车规应用需求。

需要掌握造车的全环节能力，才能让华为技术赋能的效率最大化，而在当下的汽车市场中，大环境为传统电子电气架构向进一步整合式域控制器转化，以及更高标准的中央计算2－3区控制等。

显然，2021年中旬，华为建立小规模生产线，已经在开始逐步掌握造车全环节关键点的相关。至于真正完成匹配，眼见得还需要进一步的时间来磨合、调试、匹配等。

因为，对于这家企业来说，它需要有特斯拉没有或不曾展示的技术归零能力，确保相应的安全／可靠性。

所以，一切才只是刚刚开始，硬性的时间条件和基础工作。眼下，华为正在不断进军汽车相关，从未来潜力上是巨大的，但在眼前，不论是面对梅赛德斯－奔驰、BMW宝马等老牌车企，还是面对当下的相关创新引领着－蔚来、小鹏等，它的距离依然很存在，且比较明显。

作者丨黄强