「L4 級自動駕駛企業(yè)未來主要競爭對手將是以造車新勢力為代表的車企?！?/span>

以往自動駕駛企業(yè)常被看作是車企的供應(yīng)商，但隨著行業(yè)變革和發(fā)展，部分 L4 級自動駕駛企業(yè)，也開始躬身進入造車領(lǐng)域，站在產(chǎn)業(yè)鏈的中心。

同時，業(yè)內(nèi)逐漸形成一種新的共識，L4 級自動駕駛技術(shù)將率先在卡車物流場景實現(xiàn)商業(yè)化量產(chǎn)落地。

在此背景下，前小馬智行副總裁趙睿璇聯(lián)手 Waymo 技術(shù)大牛王清洲于 2021 年 8 月創(chuàng)立行猩科技，聚焦于 L4 級自動駕駛電動卡車物流的商業(yè)落地。

行猩科技將自身定義為卡車新勢力，堅持走造電動車+自研自動駕駛發(fā)展路線。其造車方式類似于滴滴與比亞迪聯(lián)手打造的 D1，最終目標也并非賣車，而是進行物流運營。

成立之初，行猩科技就完成了數(shù)百萬美元融資。成立 8 個月后，行猩科技聯(lián)合車企在產(chǎn)品端發(fā)布了一款 L4級自動駕駛純電廂式貨車 Apebot I。

這款車型采用了行猩科技的電動線控底盤和 L4 級別自動駕駛的前裝量產(chǎn)方案，預(yù)計明年初實現(xiàn)量產(chǎn)下線。

01、卡車+物流，比乘用車運營市場更大

按照場景劃分，自動駕駛有三個萬億市場：

• 無人出租（Robotaxi）

• 無人卡車（Robotruck）

• 智能汽車 Tier1

其中，無人卡車主要應(yīng)用除了港口，礦區(qū)場景之外，最大的市場是公路運輸。

行猩科技主要聚焦公路物流場景，這是一個 10 萬億規(guī)模的市場。

選擇以自動駕駛卡車物流領(lǐng)域為切入點，趙睿璇告訴我們?nèi)c原因：

首先，從運營角度，物流是比乘用網(wǎng)約車更大的市場。

安信證券通過測算顯示，2030 年國內(nèi)的乘客總里程有望達到 10 萬億公里，Robotaxi的滲透率有望達到 6%~22%，單價在 2 元/公里。

綜合來算，2030 年 Robotaxi的出行市場規(guī)模有望達到 1.2 萬億~4.4 萬億元。

相比之下，據(jù)億歐智庫測算，僅在 2021 年中國公路貨運市場規(guī)模就已達到 5.85 萬億元。

國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2020 年中國社會物流總費用為14.9 萬億元，其中運輸費用占比 52%，作為公路貨運大國，中國公路貨運量占全社會貨運量比例長期在 75% 以上。

同時，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2020 年，全國擁有公路營運汽車 1171.54 萬輛，擁有載貨汽車 1110.28 萬輛、15784.17 萬噸位。其中，普通貨車 414.14 萬輛，專用貨車 50.67 萬輛，牽引車 310.84 萬輛，掛車 334.63 萬輛。

一般來說，國內(nèi)卡車基本上都是運營車，對成本非常敏感，需要自動駕駛降本增效。

其次，卡車的電動化略晚于乘用車，是一個好的切入點。

行猩科技所堅持的一個核心觀點，就是自動駕駛一定需要在電動車平臺上。電動車無論是在底層的電能布局、網(wǎng)絡(luò)通信、電子電氣架構(gòu)，還是在線性控制上，都比燃油車有明顯優(yōu)勢。

目前，歐美部分公司的電動卡車已經(jīng)實現(xiàn)小批量量產(chǎn)或上市階段，但國內(nèi)卡車電動化發(fā)展相對緩慢，這對于初創(chuàng)公司而言，是一個非常好的窗口機會。

最后，在 L4 級自動駕駛場景下，貨運物流會比乘用車更快落地。

高速物流是一個半封閉場景，沒有紅綠燈，人車混行和復雜的路口沖突點。高速場景不會面臨目前 Robotaxi 遇到的大量城區(qū)復雜長尾 corner case。

即使是在城區(qū)內(nèi)稍復雜的場景，貨運的路線路徑也相對固定，這使得算法設(shè)計不會因過多的長尾問題而變得特別復雜，更好的支持數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法架構(gòu)，和循序漸進的落地方式。

貨運物流市場規(guī)模足夠大，比 Robotaxi 更快商業(yè)化落地，這也使得眾多玩家將目光聚焦在該賽道，包括 Waymo、Aurora、百度、小馬智行，滴滴等都開始切入干線物流市場。

與這些玩家相比，行猩科技雖是一家成立不久的初創(chuàng)公司，但從成立之初就切入造車，雖然挑戰(zhàn)大，但卻是一個比單純做自動駕駛想象空間更大的市場。

02、造車+自動駕駛，實現(xiàn)軟硬件一體優(yōu)化

行猩科技整個業(yè)務(wù)發(fā)展模式，可以簡單理解為造車+自研自動駕駛系統(tǒng)，組成自己的物流運營車隊。

為什么要造車？

用趙睿璇的話來說，就是自己定義硬件，可以幫助軟件進行更好的優(yōu)化。

Alan Kay 曾說過：真正認真寫軟件的人應(yīng)該自己做硬件。這句話被喬布斯在 2007 年第一代 iPhone 發(fā)布會上發(fā)揚光大。

谷歌當年只想做安卓系統(tǒng)適配所有手機，但每次更新功能，都需要跟所有機型適配，這無疑給團隊增加了很多困難。

反觀蘋果，只需要適配自身硬件設(shè)備，反而能夠在軟件系統(tǒng)上優(yōu)化的更好。

車本身零部件結(jié)構(gòu)就比手機復雜，自動駕駛系統(tǒng)要實現(xiàn)對整車車身控制，就需要與車身進行深度適配。

因此，自動駕駛系統(tǒng)很難做到完全的普適性，即使是獨角獸企業(yè)，最后也只能在一兩款車上進行深度綁定，才能更好的優(yōu)化算法。即使這樣還經(jīng)常需要在技術(shù)上妥協(xié)，才能夠配合車企和 Tier 1 的產(chǎn)品規(guī)劃。

此外，電動車與燃油車在結(jié)構(gòu)上的最大區(qū)別在于動力系統(tǒng)和能源供應(yīng)系統(tǒng)，電動汽車采用電池、電動機、控制器及相關(guān)設(shè)備替代了原有的內(nèi)燃機和油箱。

一般來說，普通燃油車的零部件數(shù)量大概是 3 萬個，汽車電動化將減少一半零部件。這使得電動車的產(chǎn)品標準化程度更高，行業(yè)準入門檻更低。

這也讓行猩科技在對汽車產(chǎn)品進行需求定義時，難度系數(shù)呈數(shù)量級下降。

在造車方式上，行猩科技選擇與代工廠合作，但前者在核心的三電系統(tǒng)、線控和計算平臺定義、自動駕駛系統(tǒng)和軟件等方面，具備完全的掌控權(quán)。

行猩科技已推出首款量產(chǎn)車Apebot I：

這是一款 4x2 的廂式貨車，車貨總重 18 噸，貨箱長度為 9.6 米，貨箱容積最大做到67 立方，是目前物流省內(nèi)跨城最常用車型。

該車采用領(lǐng)先的集成式電驅(qū)后橋方案，同時應(yīng)用了高速工況定制的液冷電池系統(tǒng)，實際滿載續(xù)航達到 380km，可以滿足大部分跨城運輸需求。

行猩科技表示，Apebot I 是當前全球第一款L4 自動駕駛前裝的純電動車型。

目前 Apebot I 正在進行量產(chǎn)前的各種驗證測試準備，預(yù)計將于 2023 年 2 月量產(chǎn)。這也是卡車真正意義上全球首款打通電動與線控的底盤。

行猩自研的軟件控制算法與先進的 E/E 架構(gòu)，讓電機與電液轉(zhuǎn)向和 EBS 系統(tǒng)配合更為精準和流暢，來更好實現(xiàn)自動駕駛對執(zhí)行單元的控制。

為了更好的兼顧造車和自動駕駛系統(tǒng)的研發(fā)，行猩科技內(nèi)部有兩個完整獨立的團隊：

CEO 趙睿璇此前為自動駕駛企業(yè)小馬智行副總裁，曾任 Facebook 大中華區(qū)游戲業(yè)務(wù)總經(jīng)理，并在新浪微博、聯(lián)想集團等企業(yè)擔任高管。

在小馬智行期間，完成了包括豐田在內(nèi)的多家車廠及 Tier 1 的商業(yè)合作與融資，并帶領(lǐng)卡車實現(xiàn)國內(nèi)最先的高速物流場景落地運營。

自動駕駛團隊：以CTO 王清洲為主，其是前 Waymo 構(gòu)架部門技術(shù)負責人，曾在谷歌機器學習研究院長期擔任技術(shù)負責人。畢業(yè)于清華大學自動化系，2011 年進入谷歌美國總部，2017 年加入 Waymo 構(gòu)架部門，在職期間負責多個無人車核心技術(shù)研發(fā)。

整車團隊：以整車工程副總裁馬俊野為主，其在整車研發(fā)行業(yè)有近 15 年經(jīng)驗，曾任小鵬汽車底盤總監(jiān)、北汽底盤部部長等職。

行猩科技在美國硅谷和中國上海均設(shè)有技術(shù)研發(fā)中心，團隊成員均來自谷歌，Pony.ai 小馬智行，高通，小鵬汽車，博世，采埃孚等行業(yè)頭部公司。

行猩科技的終局目標，則是要搭建高效的無人電動運力網(wǎng)絡(luò)，全部自動駕駛車隊自主運營，提供成本極優(yōu)的運輸方案，主要客戶群體也是各大物流公司或貨主。

03、搭載 3 顆固態(tài)激光雷達，以視覺為主的多傳感器融合系統(tǒng)

趙睿璇認為，未來卡車的終極形態(tài)將是把駕駛室去掉，僅有一個電動底盤搭載一個箱體，最后核心差異則還是體現(xiàn)在企業(yè)的自動駕駛能力和軟硬件優(yōu)化能力上。

這也是行猩科技的優(yōu)勢所在。

造車，讓行猩科技具備自主定義硬件能力，基于對自動駕駛多年的行業(yè)經(jīng)驗，一方面其快速定義和研發(fā)適合的自動駕駛硬件，并結(jié)合整車工程實現(xiàn)硬件前裝方案。

另一方面，則在于其自動駕駛系統(tǒng)能夠與自主定義的硬件系統(tǒng)進行適配，從而實現(xiàn)更好的優(yōu)化迭代。

具體來說，在硬件層面上，行猩科技 L4 級自動駕駛卡車系統(tǒng)基于多傳感器深度融合，包括 9 顆攝像頭，3 顆毫米波雷達，以及 3 顆固態(tài)激光雷達，可以覆蓋前向 250 米，及后向 150 米的區(qū)域。

當然，行猩科技的整個系統(tǒng)架構(gòu)并不是完全依賴激光雷達，更多的是以視覺為主，激光雷達則是起到安全冗余的作用。

這里就要重點說下行猩科技自主研發(fā)的算法感知系統(tǒng)APANet。

APANet 是一個多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，是一個集障礙物檢測、車道線檢測、前后景語義分割、圖像深度估計、鳥瞰視角（Bird』s-eye view）的目標檢測和車道線檢測等多個功能于一體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

APANet 中的攝像頭可以給整個系統(tǒng)帶來更豐富的細節(jié)信息，通過最先進的算法，可以直接檢測出相機視角的障礙物 3D 位置，同時可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱式的學習 2D 到 3D 的投影關(guān)系，在 BEV 空間中融合多相機的特征，以學習出周邊環(huán)境和障礙物的準確位置信息。

而激光雷達則是通過實體點云，提供了豐富的位置信息，APANet 中的激光雷達可以在前視圖和俯視圖等多個視角學習出精準的障礙物信息。

同時，激光雷達的特征引入了圖形的語義信息后，對行人和小物體等具有更好的分類能力，而視覺特征在引入了激光雷達特征之后，能提升對少樣本數(shù)據(jù)的召回率。

最為重要的是，行猩科技的 APANet 感知算法完全不依賴高精地圖，其可以實時識別車道線和交通牌等地標，這些信息能幫助行猩科技的定位系統(tǒng)在不需要激光雷達和高精地圖匹配的情況下，僅依靠 GPS、低配 IMU 和視覺特征就能實現(xiàn)自車定位。

不依賴高精度地圖還有三個好處：

• 不受高精地圖的限制，在任何 ODD 范圍都可以行駛；

• 減少了高精地圖采集和維護的巨大成本；

• 車載系統(tǒng)計算平臺中不需要針對高精地圖預(yù)留巨大的內(nèi)存空間，同時也大大降低了對導航定位系統(tǒng)精度的要求，大幅降低車載系統(tǒng)和傳感器的成本，更適合量產(chǎn)。

從車到自動駕駛系統(tǒng)，對于行猩科技而言，自動駕駛系統(tǒng)的軟件迭代和優(yōu)化，仍然是未來競爭發(fā)展的關(guān)鍵，當定義好硬件之后，對于其軟件的優(yōu)化迭代，將更具有優(yōu)勢。

04、造車，L4 技術(shù)落地量產(chǎn)的必由之路？

當前，自動駕駛企業(yè)是否要造車，一直是行業(yè)熱點話題。

早期 Waymo 曾推出過一款小型兩座原型車，但后續(xù)因乘用車投入成本高等原因，其并沒有繼續(xù)自主造車計劃，而是轉(zhuǎn)向向車企訂購車型，自己進行改裝路線。

當前，包括通用旗下的 Cruise，亞馬遜收購的 Zoox，都已經(jīng)公布了自主造車計劃，滴滴此前也被爆出要自主造車，內(nèi)部造車業(yè)務(wù)代號「達芬奇」。

Zoox 自動駕駛原型車

造車，對于 L4 級自動駕駛企業(yè)而言，無疑是一條實現(xiàn) L4 技術(shù)上車的另一種思路，能夠幫助這些企業(yè)更快實現(xiàn) L4 技術(shù)商業(yè)化量產(chǎn)。

而相較乘用車，卡車因為其非承載式車身的靈活結(jié)構(gòu)和對造型內(nèi)飾的低需求，造車研發(fā)和產(chǎn)線的投入要低很多。未來無駕駛室的新車型將進一步降低造車難度。

一般來說，L4 級自動駕駛企業(yè)的商業(yè)化有三種路徑：

• 造車+自研自動駕駛系統(tǒng)；

• 不造車，只做自動駕駛系統(tǒng)，自己運營車隊；

• 做 Tier 1，為車企提供自動駕駛系統(tǒng)；

目前業(yè)內(nèi)選擇進行造車的 L4 級自動駕駛企業(yè)，除行猩科技之外，還有圖森未來在國內(nèi)組建成立的圖靈智卡。

圖靈智卡造車，首先將從貨運廂式車切入，并逐步進入到重卡領(lǐng)域，其目標是打造更加符合自動駕駛車隊運營要求、成本更低、體驗更好的車型。

此前圖森未來也是與車企合作開發(fā)車型，包括早前與傳拓集團（TRATON）旗下的美國重卡制造商納威司達（Navistar）達成合作，雙方將于 2024 年開始量產(chǎn)自動駕駛重卡。

但不得不說，與車企合作量產(chǎn)車，相對自己造車而言，對于硬件的主導權(quán)并不高。

贏徹科技則是以自動駕駛系統(tǒng)為主，2019 年啟動了與 OEM 聯(lián)合開發(fā)自動駕駛重卡項目，雙方還共同開發(fā)線控底盤，實現(xiàn)了整車級線控底盤的全冗余方案。

去年，贏徹科技在 2021 世界人工智能大會上展示了兩款自動駕駛重卡量產(chǎn)車型，這兩款車型分別是與東風商用車、中國重汽聯(lián)合開發(fā)，搭載嬴徹軒轅自動駕駛系統(tǒng)。

蘇州摯途科技則是 Tier 1 的角色，是一汽解放發(fā)起成立的智能車軟硬件系統(tǒng)研發(fā)科技公司，致力于為一汽解放及行業(yè)提供 L2-L5 級的自動駕駛系統(tǒng)，并向行業(yè)賦能自動駕駛及智慧物流的完整解決方案。

去年 7 月，由摯途科技助力研發(fā)的面向干線場景的 J7 超級重卡正式前裝量產(chǎn)下線。目前，摯途科技已經(jīng)實現(xiàn)了以干線物流為重點，覆蓋環(huán)衛(wèi)、港口、口岸等場景的智能駕駛落地布局。

當前，以運營場景為主的 L4 級自動駕駛已經(jīng)進入商業(yè)化量產(chǎn)的下半場競爭，作為被業(yè)內(nèi)看好的能夠最早商業(yè)化量產(chǎn)落地的自動駕駛卡車干線物流場景，也被眾多玩家爭奪。

面向未來，在三個商業(yè)化路徑中，造車+自研自動駕駛系統(tǒng)路線無疑更具有想像空間，相對來說，其所面臨的挑戰(zhàn)也將會更大。

最終，誰能夠跑贏終局，值得期待。

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