文 |Ben
編輯 |石亞瓊
在資本的寒冬中，自動駕駛賽道的創投風向正在加速裂變。
技術方面的突破已經不再成為資本和行業上下遊關注的焦點，如何快速落地、如何度過漫長的寒冬成為壓倒一切的要務。
從數據來看，今年國內自動駕駛公司們從資本市場獲得支持的難度很大。
據36氪一年以來的報道以及公開渠道信息統計，2022年國內自動駕駛領域發生融資事件92起，披露融資額累計達178億元，對比2021年同期，融資起數和融資額分別下降約30%和60%。
單從投融資數據來看，這一次，像極了2019年。
據公開數據顯示，2019年自動駕駛行業投融資事件共62起，相比於2018年減少了20.5%；投融資金額為184.2億元，相比於2018年的811億元大幅下降了77.3%。
但是資本市場對於自動駕駛的信心已經發生了變化。
上一次低谷之後，整個市場的信心爆棚，自動駕駛行業從陣痛中快速復蘇，前途一片光明。
2020年所披露的融資總額大幅增長至436億元，同比增長超過130%，2021年的融資總額繼續維持高位，也超過了400億元，市場普遍樂觀的認為自動駕駛即將進入大范圍商業落地的下半場。
誠然，在礦區、港口、大田農業等封閉場景，自動駕駛已經由技術轉化為生產力，樹立起一座座商業化裡程碑。
不過，在資本重註的高等級自動駕駛領域，市場的悲觀情緒還在蔓延。
時間來到年底，曾累計融資36億美元、估值高達73億，背靠福特、大眾兩大OEM巨頭的自動駕駛獨角獸Argo AI突然宣告破產。
活下去成了大洋彼岸自動駕駛公司們的第一要務，相比來說，船小好掉頭，大量國內自動駕駛算法公司已借助L2+級方案的快速落地，在拿到主機廠車型定點後成功上岸。
經歷了一整年的動蕩，自動駕駛這個稱謂雖然看起來沒有變化，但是其內涵和外延已今非昔比。
而關於自動駕駛的未來，漸進還是一步到位、多傳感融合還是純視覺、高精地圖是否必要等老生常談的問題依然是問題。
回顧這一整年關於自動駕駛的各類訪談，非常明顯的感觸是，專業領域的受訪者中有很大比例會由衷地感嘆特斯拉對於自動駕駛所作出的開創性探索，但是甚少有人會提Waymo或其他知名自動駕駛公司們做了哪些有益的嘗試。
一 特斯拉的迷惘
無論是全棧自研自動駕駛的效率，還是大規模量產落地的能力，特斯拉都是獨一檔的存在。
但是，特斯拉對於自動駕駛的態度也在發生著微妙的變化。
2021年，全球范圍內的自動駕駛公司高歌猛進，無論是技術落地、還是商業化融資，市場超級樂觀。
大家的目標都指向，在2022年，一起開啟自動駕駛的商業化元年。
少有人會注意，彼時春風得意、身價不斷飆升的特斯拉CEO埃隆·馬斯克會低調地給自動駕駛潑了一盆涼水。
他隱晦的說：廣義自動駕駛是一個難題，因為它需要解決現實世界中很大一部分的人工智能問題。
沒想到會這麼難，但回過頭來看，困難是顯而易見的。
今年7月，特斯拉人工智能與無人駕駛部門主管Andrej Karpathy宣佈離職，Andrej Karpathy曾被馬斯克稱作世界頂級AI專家，他除了直接負責特斯拉AutoPilot和FSD算法團隊，還負責人形機器人擎天柱《Optimus》的開發。
作為技術高管，Andrej Karpathy的離開被認為特斯拉在自動駕駛技術研發上遇到了瓶頸，確實，FSD 的升級很難達到外界預期。
有北美特斯拉用戶采用FSD 最新10.69.3.1 版本在底特律上路實測後稱其為『有史以來最糟糕的版本更新』，並表示：測試的都是市區常規路線，特斯拉在升級 FSD 新版本後會無緣無故地在路上亂跑。
此外，今年特斯拉AI Day上亮相的 Optimus也被認為是一次倉促發佈，畢竟距離去年首次披露已經過去一年的時間，而且諸如波士頓動力的兩足機器人已經為行業樹立了標桿。
馬斯克一向擅用第一性原理洞察事物，顛覆傳統。
SpaceX的十手火箭依然能把五十多顆衛星送入指定軌道再成功返回；特斯拉的超級工廠僅用十年就超過百年車廠們的生成效率。
但是對於自動駕駛，馬斯克的洞察嚴重失準。
2015年，他就曾預計2018年開始Model S的『召喚』功能，將可以遠程召喚Model S從位於紐約的家中自己開到洛杉磯來。
2019年，馬斯克又承諾在不久的將來，所有特斯拉都將成為功能完備的自動駕駛汽車，並預測到2020年底，將有100萬輛特斯拉RoboTaxi上路。
時間已經到了2022年底，連續跳票三年的SemiTruck終於少量交付，但RoboTaxi依然蒙著厚厚的面紗，FSD的更新也不那麼引人註目，畢竟用的人並不多。
馬斯克在多次公開演講或采訪中曾談到：造車很難，大量初創公司難以為繼，特斯拉也曾多次來到倒閉的邊緣。
而讓汽車自動駕駛是一件更加困難的事情，比想象的還要困難。
要讓車輛自動駕駛的基礎是重建人類的駕駛方式，人類眼睛感知並用神經網絡處理信息，最終完成駕駛行為。
與行業內的主流觀點不同，馬斯克認為：高等級自動駕駛最困難的是建立一個準確的向量空間，為了達到這個目標需要太多的軟件，以及海量的代碼。
攝像頭感知圖像之後形成數字信號，需要將數字信號映射到向量空間中，最終可以識別汽車、人、車道線、曲線和紅綠燈等。
這無疑已經超出了單車智能的范疇，這是馬斯克不斷強調『廣義自動駕駛』的原因，但也讓自動駕駛的未來變得更不可控。
一旦建立起準確的向量空間，控制車輛就會變得像玩遊戲一樣簡單，如同GTA、賽博朋克中的NPC，建立準確的向量空間雖然很難，但並不是不可逾越的。
谷歌、英偉達、AWS在做的一些看起來和自動駕駛毫無關聯的數字地球等大范圍數字孿生項目，未來將會是廣義自動駕駛重要的基礎設施。
但是回到狹義自動駕駛范疇，眼前還是有太多的難題。
特斯拉、馬斯克尚且迷惘，那自動駕駛領域的創業者、初創公司們該何去何從。
二 廣義自動駕駛
『自動駕駛汽車就是一個騙局！』
在汽車智能化的全球趨勢下，今年下半年，一位投身自動駕駛賽道多年的頂級黑客感嘆。
曾創辦自動駕駛公司Comma.ai的George Hotz在彭博社的采訪中表示：很多自動駕駛公司已經揮霍了百億美元，但自動駕駛功能並沒有顯著的成果。
George Hotz天縱奇才，曾經是黑客界的頂流，17歲全球首次越獄了初代iPhone並一戰成名，之後耗時5周，成功破解已推出3年的索尼PS3。
George Hotz在卡內基梅隆學習AI和深度學習期間，結識了已是特斯拉CEO的馬斯克，並謝絕了馬斯克的橄欖枝，George Hotz認為特斯拉研發中的AutoPilot不夠性感，之後，僅用6個月的時間就獨立開發出了CommaOne自動駕駛套件並全部開源。
後裝的CommaOne開發套件不到兩千美元，可兼容超過兩百種車型，可以實現車道保持等L2級輔助駕駛能力。
但是，George Hotz堅定的認為L5才是自動駕駛，而現在所有公司燒錢無數，卻依然停留在L2、L2+階段。
而根本原因是，業界普遍認為自動駕駛比人類駕駛安全十倍，是低估了人類作為司機的優秀程度。
有趣的是，近期，George Hotz離開自己創建的Comma.ai，以實習生的身份加入推特的搜索部門，並在一個月後離職。
從George Hotz的觀點可見，廣義自動駕駛還面臨著大量待解甚至未知的難題，此外，事實上狹義自動駕駛則要面對更加現實的挑戰。
在廣義自動駕駛的大框架中，寄希望於路側智能，以及更宏觀的智能交通體系，或許是自動駕駛公司們即排斥，又不得不接受的事實。
在這方面，百度的觀點更具代表意義，李彥宏曾表示並不認為自動駕駛的終局隻是智能汽車，而是更大維度的智能交通、智能城市。
智能汽車隻是智能交通『人、車、路、網』中的一部分，而智能交通是智能城市的有機組成部分。
但是，如果以第四次工業革命作為同步發生的標志性事件，智能交通、智能城市依賴強大算力基礎設施建設，更不用說所需的大量算法、工具還沒有雛形。
而在這樣的架構中，自動駕駛也隻是智慧交通運營商的工具之一，自動駕駛公司若希望轉型成運營商現在也還為時過早。
『目前銷售的車型都不是自動駕駛《L3、L4》，而是輔助駕駛系統《L2》』同濟大學汽車學院的朱西產教授認為廣義自動駕駛《涵蓋駕駛輔助》的級別對事故定責將起到關鍵作用，『對於輔助駕駛系統，駕駛員不能脫離駕駛。
使用L2輔助駕駛系統時，如果駕駛員脫離駕駛而導致事故，駕駛員承擔事故責任』
無法擔責讓狹義自動駕駛幾乎退化成了一片荒漠，已經沒有人關心L4什麼時候能夠實現之類的問題，加州自動駕駛數據開始被看成花瓶，曾經最被業界看好的高等級自動駕駛公司之一Cruise已經開始把精力轉移投入到算力芯片的研發中。
『資本市場對於自動駕駛公司的預期是基於技術突破和商業化進度雙重標準，近兩年來看Corner Case沒有減少的趨勢，前期無限的投入和過高的估值已經難以為繼』有長期關注自動駕駛賽道的資深投資人如此評價目前的局面，客觀現實是廣義自動駕駛在開放道路等大應用場景還達不到預期，現有數據以及中短期內的增量數據更多來自半封閉道路，簡單重復居多，對於解決Corner Case的幫助有限，難以進一步優化算法和策略，『長此以往，資本方和主機廠們對高等級自動駕駛的耐心已經逼近極限』
三 誰在用自動駕駛
不用說 L4，就連L3都還遠未達到技術方面實質性的突破，於是大規模量產L2+像一棵救命稻草，成為大量自動駕駛算法、技術公司為數不多的可選項。
某自動駕駛公司創始人曾半公開抱怨，現在的情勢是讓法餐大廚放下身段去快餐店炸薯條。
原來的高階自動駕駛公司更像是象牙塔，在資金充足的時候可以天馬行空的研究，但在資本市場不再無限寬松的時候，面對生存壓力，必須要在商業化進度方面提速。
更早未雨綢繆，會贏得相對寬松的時間窗口，獲得主機廠定點的機會也就相對大得多。
但對於今年才入局的姍姍來遲者，即使從主機廠那邊爭取到最寬松的周期，大范圍商業化落地至少也要在兩年之後，更何況現在的L2+市場已經聚集了太多的自動駕駛方案供應商，價格戰更是一觸即發。
作為已經宣告破產的高階自動駕駛公司Argo AI的主要投資人，福特的CEO Jim Farley曾公開談到：在未來一段時間內，對於福特來說，開發強大且具有差異化能力的L2+和L3級自動駕駛系統才是至關重要的工作。
雖然福特對於L4、L5級自動駕駛遠期的未來依然持樂觀態度，但從現在看來，要實現完全自動駕駛汽車的大規模盈利還需要很長的時間。
而這個『很長』時間，5年前很多人樂觀的認為2020年就能實現，現在看來，十年後也未必能能夠上岸。
然而，曾經高舉高打的L4自動駕駛公司們要以過往的技術和數據積累快速跑通『降維打擊』的商業路徑在邏輯上也並沒有必然性。
一位腰部自動駕駛算法公司的創始人曾公開談到，L2自動駕駛規模化量產落地至少要徹底解決三個維度的問題：首先，如何獲得足夠多的有效數據來支撐自動駕駛技術的持續研發；其次，如何將自動駕駛系統在更大的范圍內商業化部署；然後，或許更重要的是，如何教育市場，讓終端消費者自願買單，讓更多人把自動駕駛當成電話費一樣的日常消費。
前兩點其實特斯拉已經做到了，但第三點才真的難。
如果聚焦終端消費市場，在『買了就後悔』排行榜上常年霸榜的永遠是幾件小家電產品，而現在，自動駕駛已經和它們越來越像。
周圍無處不在的種草；在廣告中像極了為自己量身定做；但真的用起來也不能說一無是處，隻不過幾次的新鮮感過後會不禁感嘆，人工智能還有太多需要學習的東西。
事實上，大部分帶有自動駕駛《高級輔助駕駛》功能的乘用車，現階段其自動駕駛功能的開通和使用數據都能直觀反映『雞肋』指數。
盡管主機廠通常對類似數據諱莫如深，但還是可以從一些細枝末節中一窺究竟。
國信證券曾引用外媒Troyteslike的數據，特斯拉FSD的整體開通率約為11%，截至2021年FSD全球的累計開通近36萬套，其中北美26萬套、歐洲9萬套、亞太地區則僅5有千套。
國內造車新勢力中以自動駕駛能力見長的小鵬汽車曾表示，2021年四季度輔助駕駛的選裝率為20%，另據36氪此前報道中所引用的行業監測數據顯示，同期該功能的實際開通率僅有10%左右。
即使不考慮價格不等的訂閱費用，自動駕駛也並不便宜，同款車型中帶有高級輔助駕駛功能套件的中高配車型往往會比不帶此套件的低配車型溢價10%以上。
從蔚來官方信息可見，至8月31日其自動輔助駕駛系統NIOPilot安裝後升級服務價格由4.5萬元調整為3.9萬元。
NIOPilot的主要功能有高速自動輔助駕駛、擁堵自動輔助駕駛、轉向燈控制變道、自動泊車輔助系統等10項配置。
需要注意的是，NIOPilot僅僅屬於L2級自動輔助駕駛，與自動駕駛不一樣。
在使用NIOPilot的過程中，駕駛員需要隨時做好接管車輛的準備，駕駛員仍然需要對車輛的行為承擔全部責任。
從宏觀來看，根據IDC中國的數據，截止到2022年Q1，L2級別自動駕駛功能的滲透率隻有23.2%，這裡的L2指的是LCC及以下功能。
關於自動駕駛功能是否真的有用，終端消費者的觀點無疑最有價值。
不過橫向對比各類媒體平臺，太多的評測經過了層層包裝，最終看到得更多是同質化的功能。
隻能換一個角度來認識這個問題，小鵬P7是在新能源乘用車領域曾連獲月度銷冠的爆款，擁有XPILOT3.0自動駕駛輔助系統，適用於城市和高速道路。
一直以來，其最低配智行版車型一車難求，而該款車型完全不搭載任何高級輔助駕駛功能，大量被用做網約車，有報道稱南方某省的經銷商將60多輛低配P7批量賣到網約車市場。
假如自動駕駛功能如宣傳般安全高效，那麼作為職業司機群體理應是最佳受益者，對於網約車6年的生命周期來說，4萬元的溢價僅對應每月500元的成本，或者說每天20塊錢不到就能買到安全和放松。
小鵬新車G9廣為詬病的是，作為一家主打智能技術的車企，31萬元的起步配置是個沒有智能駕駛配置的『乞丐版』。
而小鵬產品規劃團隊解釋：上一款車P7賣得好，就是因為售價便宜的『乞丐版』賣得多。
作為先進生產力的代表，自動駕駛目前的現狀絕對是不合理的。
回到老生常談的問題，創新才是硬道理。
一味同質化的競爭，靠價格戰占坑搶定點絕不是長久之計。
自動駕駛真正要解決的問題是殺手級應用到底是什麼。
要終端用戶采用訂閱制買單自動駕駛，主動安全、被動安全都不足以超越安全氣囊和ABS，自動駕駛最終要成為安全的效率工具。
四 自動駕駛專利佈局、激光雷達及ADAS市場份額
在自動駕駛領域創新是一件難上加難的事情。
一位自動駕駛硬件廠商的創始人在訪談中談到：過去大家普遍認為在L3到L4之間存在難以逾越的鴻溝，但其實從L2+到L3的路同樣步步驚心。
每個細分賽道都有先行者或投機者設置的重重知識產權陷阱，即使像特斯拉這樣頭部纏上也很難不踩坑，比如激光雷達，並不是說馬斯克一定能把視覺方案走到終局，但起碼在現階段，他不願去踩那些繞不開的坑。
也因此，在未來相當長的時間內，在自動駕駛領域以及相關細分賽道中所擁有的核心專利數量將很大程度影響未來的競爭格局。
全球激光雷達市場的快速變化可以說是知識產權之爭的縮影。
今年以來，海外激光雷達公司在資本市場的表現堪稱災難，Velodyne、Ouster、AEye年內跌幅已超九成，Quanergy、Aeva、Cepton、Innoviz、Luminar 等公司的市值也至少腰斬。
其中，除了 Velodyne 與Ouster 宣佈合並，Quanergy、Ibeo已破產清算，而此前Ibeo在2021年全球激光雷達市場上還排名第四。
目前隻有 Luminar、Cepton、Innoviz獲得車企定點，但離規模放量還有一兩年的時間，另外兩家公司 AEye 和 Aeva 的發展也並不樂觀。
於此形成鮮明對比的是國內廠商的高歌猛進。
據球知名市場研究與戰略咨詢公司 Yole Intelligence 發佈的《2022 年汽車與工業領域激光雷達應用報告》數據顯示：自 2018 年以來，在全球范圍內官宣的激光雷達前裝定點數量大約有 55 個，其中中國激光雷達供應商占其中的 50％。
相比其他更加成熟的細分賽道，與自動駕駛相關的激光雷達是個特殊的領域，技術路線龐雜，應用場景單一，通過知識產權建立起的技術壁壘，成為了早期市場的絕對因素。
比如業內有名的Velodyne 『558』和Waymo的『936』專利，。
Velodyne在2007年申請的專利US7969558，業內稱為『558專利』，即高分辨率激光雷達系統，英文全稱High definition LiDAR System。
於此同時，谷歌旗下的Waymo在2013年申請的US9368936，業內人稱『936專利』《2016年獲批》，又成為了激光雷達的另外一睹高墻。
這兩個專利也讓機械式激光雷達市場過早失去了活力。
『激光雷達的研發周期相當長，需要權衡很多不同技術路線，任何一條路線上的重大突破都可能對未來的競爭格局產生深遠的影響，很難說不同公司之間的競爭會持續多久，從業者要能前瞻性的穿越周期，才有機會參與未來的市場』一位激光雷達創業公司的高管如是說。
在高階自動駕駛發展受挫、L2+市場快速增長的背景下，2021 年底Velodyne 在中國市場將其機械式激光雷達產品提價 50%，進一步讓2022成為行業分水嶺。
在乘用車市場，國內激光雷達創業公司在2022年風生水起，關鍵的勝負手是在在半固態、固態激光雷達的知識產權和技術本身，國內廠商已經可以和海外公司分庭抗禮，在供應鏈的優勢下，無疑具備了更具競爭力的商業化落地前景。
並且，國內主機廠對激光雷達上車的表現出積極開放的態度，這對於本土激光雷達公司當然也是難得的利好。
速騰聚創、禾賽、圖達通、Livox、華為、一徑、探維、北醒光子、鐳神智能、亮道智能等公司均在年內達成了預期的商業進展和產品突破。
將視野放大到廣義自動駕駛領域，在知識產權問題上，國內企業已經由過去的時常被動挨打，逐漸與國際巨頭們平起平坐。
近日，中國知識產權雜志網站公佈了全球自動駕駛領域發明專利企業排名，統計出在全球專利數據庫中專利公開族數排名前10的公司。
其中，百度公司以3477件的申請量居榜首，豐田3392件、博世2552件、本田2466件、現代2024件分列2-5位。
當然，在自動駕駛領域核心專利的數量更具參考意義，但統計也更具難度。
通過智慧芽全球專利數據庫查詢看到，特斯拉在全球擁有2225件已公開的專利申請。
其中有效的1200多件專利中，在神經網絡、自動駕駛、車輛以及鋰電池相關領域。
從專利量來看，特斯拉的2225件不足Waymo3205件的70%，但從已被授權的發明專利來看，兩家公司旗鼓相當，Cruise略少。
從自動駕駛專利數也可見，事實上海外主機廠、頭部Tier1占據了更多優勢位置。
在L2-L3階段，國內自動駕駛公司們尚需迎頭趕上，這也是借助汽車智能化升級實現彎道超車的良機，激光雷達對於其他細分賽道極具參考意義。
據高工智能汽車研究院數據，2020年國內新車ADAS系統供應商中，年搭載量超過百萬套級別的有博世、大陸、電裝和安波福，僅這四家Tier1所占份額就超過市場總量的八成。
隨著明年國內主機廠L2+方案的批量落地，這個數據的變化將非常具有參考意義。
從另一個角度來說，明年開始L2+自動駕駛公司將面臨市場洗牌，從根本來說，市場不需要大量同質化的自動駕駛公司。
並且，競爭將非常立體，主機廠自研、傳統Tier1、從L4、L3進入L2+的高階自動駕駛公司、以及還不明朗的乘用車市場走向，都將是無法預期的變量。
佐思汽研數據顯示，2022年1-9月國內乘用車L2及L2+級ADAS裝配率達到33.5%，其中L2級為28.4%；L2+級《高階輔助駕駛》為5.1%。
另據IDC發佈的《中國自動駕駛乘用車市場數據追蹤報告》顯示，國內L2級自動駕駛乘用車滲透率已從2021年第1季度的7.5%升至2022年第1季度的23.2%。
市場增量顯著，但切蛋糕的刀也很多，未來的市場值得拭目以待。
四點五 不得不說一說算力
芯片市場從嚴重緊缺到過剩隻用了不到24個月的時間。
為了增強市場信心，臨近年底，臺積電罕見地在南部科學園區十八廠基地高調舉行了3nm量產暨擴廠典禮，幾乎其所有供應鏈上遊廠商全部出席，現場舞獅擊鼓、祭天祈運、鞭炮上梁儀式，與其一向以來的低調形成了巨大的反差。
如果梳理一下為自動駕駛核心單元提供動力的算力芯片，可以發現，從英偉達、高通、Mobileye、安霸、瑞薩、到特斯拉FSD，從4nm到12nm，除了8nm的Orin，無一例外都是由臺積電在代工。
也因此自動駕駛公司必須直面未來如何押註芯片的枯榮周期，而這是一個沒有標準答案的領域。
自動駕駛對於算力的需求是否真是無底洞？到底需要多少算力，才能實現L2+以上的高級輔助駕駛功能？L4所需算力的下限和上限又是多少？
如果從造車新勢力們那裡找答案，會發現L2+也要最低200Tops算力，其中不少旗艦車型會用到2顆甚至4顆254Tops算力的Orin，如果這隻是在卷，如果L2+根本不需要如此之高的算力，那多出的成本該由誰來買單？
TI的TDA 4是L2+自動駕駛域控制器中出現最多的芯片，比如百度的ANP2.0是基於雙TDA 4實現行泊一體的輔助駕駛方案，硬件包括9顆攝像頭、12顆超聲波雷達和5顆毫米波雷達。
以這樣的硬件平臺，即使再加上初階城域輔助駕駛功能，也依然能夠勝任。
TDA4芯片的算力是16Tops，單顆成本約 50 美元，而254Tops算力的英偉達Orin芯片單顆超過500美元。
蔚來ES7搭載的4顆Orin就要2000美元，和2顆TDA4的100美元相比高了近20倍，如果計算傳感器的成本，差距就更大了，但實現的功能隻能說仁者見仁智者見智。
五 封閉場景攻城拔寨
今年，在大田農業最為發達的北美地區，被稱為『拖拉機界特斯拉』的Monarch Tractor 繼續高歌猛進，而其合作生態中已經包括了越來越多的跨界明星。
英偉達和 Monarch Tractor 合作，推出了首款商用電動可自動駕駛拖拉機MK-V，該拖拉機采用英偉達的 Jetson edge 人工智能平臺，Monarch Tractor 的第一個商業客戶是酒類生產商 Constellation Brands。
MK-V 的多個 3D 傳感器和六個標準攝像投將視覺數據輸入六個英偉達 Xavier NX ，通過數據分析，進行長期的作物產量估計，並跟蹤植物健康指標。
Monarch Tractor 稱，每年 MK-V 可以為農場節省 2600 美元和 34000 磅的二氧化碳排放，除此之外，農場在勞動力方面可以節約更多成本。
在今年年中，鴻海也宣佈與Monarch Tractor簽署代工協議，在美國俄亥俄州廠區生產Monarch Tractor電動農業機具，以及電池模組。
北美地區智慧農業的腳步在加速，包括Deere&Co和 AGCO 在內的頭部農業機械制造商都已經形成了相對穩定的前裝解決方案，用於實現不同種類農業設備的自動駕駛。
據專業機構Tractica最近報告顯示，到2024年末，農業自動駕駛設備及機器人的年出貨量將達594000臺，而2020年的貨量為33000臺。
國內這類田間地頭的項目今年以來也備受資本關注，國內農業領域政策導向明顯，今年5月，由工業和信息化部指導，中國發佈了首個智能農機技術路線圖。
到『十四五』末期，中國平原地區主要糧食作物將全面普及以導航技術為主、具備自動行走能力的智能農機裝備，智能農機、完全自主行走能力的農機將成為作業主力，形成一批商業化的無人農場。
政策利好明顯加快了農業自動駕駛公司的商業化和融資進度，農業自動駕駛公司中科原動⼒年內已經完成了兩輪累計超億元A輪融資；智慧農業及農機信息化解決方案提供商惠達科技也在年中宣佈了新一輪融資。
並且農業自動駕駛公司們在商業化層面更接近市場，不僅均已實現多個作物品類的規模化商業落地。
中科原動力產品累計無人標準化農田作業突破30萬畝次，還參與了 『一帶一路』國家農業和農機的合作與建設，首個海外基地已落戶白俄羅斯。
礦區無人賽程已進入後半場，今年以來，慧拓、踏歌智行等賽道頭部企業均宣佈了一個或多個輪次的大額融資。
經受了各種嚴苛環境的考驗，這些企業已經具備了訂單上量和多礦種落地的能力，下一步將重點推進多項目的實施部署，並積極探索業務出海。
安全員下車是礦區自動駕駛真正突破商業化的重要考量，在此基礎上，礦方所追求的本質安全和效率超過有人駕駛才能達成。
目前，慧拓、踏歌智行及伯鐳科技等國內礦區無人駕駛頭部企業均已開始進行完全『去人化』作業測試。
技術成熟度高也讓礦區自動駕駛成為商業化進度最快的賽道，慧拓在年初的商業訂單總額就已達到5億元，復購率超70%；踏歌智行累計訂單達10億元，現已運營無人駕駛車輛超300臺。
值得注意的是，今年慧拓與合作夥伴一起拿到了國內礦區自動駕駛的首個海外訂單，與華為、宇通攜手建設泰國首個5G+自動駕駛智慧綠色礦山項目。
同樣是封閉場景，今年在港口自動駕駛領域，斯年智駕宣佈完成了超億元A+輪融資，飛步科技宣佈完成了超億元B2輪融資。
並且，斯年智駕已經開始拿掉車輛的安全員，開啟常態化無人運營，並在今年完成了六大港口、百輛車隊的第一鏈佈局；飛步科技繼續擴大L4級無人集卡在港口的應用，其數量已超60臺，形成大規模的單一碼頭無人集卡車隊。
目前，隨著無人集卡效率的提升，港口無人化也在提速，無人集卡、IGV在港口的占比逐漸提升。
在寧波舟山港梅東碼頭，飛步科技的無人集卡數量占比已經超20%，作業效率已十分接近傳統駕駛員；在寧波港大榭碼頭、江蘇宿遷港等地，斯年智駕運營的無人集卡效率相對於AGV和IGV提高了1.5~2倍左右。
此外，在環衛車輛這個半封閉自動駕駛場景，仙途智能在三月內完成了兩輪近三億元融資，並發佈了全新的旗艦車型，低速、半封閉場景高階自動駕駛的商業突破對於開放道路下一步的商業化前景具有特殊的參考意義。
仙途已先後商業落地於國內外二十餘座城市，累積超過150輛自動駕駛清掃車，並穩步推進中東等地項目，交付車輛數有望再翻10倍，合同金額達到億元級別。
2021年剛剛成立的無人環衛公司雲創智行也在2022年內連獲兩輪融資，立足於無人環衛運營整體解決方案，其產品即將量產下線，並且會向市政公開道路場景拓展。
結語
這是自動駕駛的又一個冬天，絕大多數創業公司仍然在堅持尋求突破。
可以看到國內的創業者們有著更強的韌性，也發現了更多商業化的可能。
無論如何，自動駕駛要堅持創新的初心，希望未來在自動駕駛領域能看到更多中國創造的殺手級應用。