鑫鼎晟觀察發現，各大平臺上關於“蘿蔔快跑”的討論熱度不斷攀升，與此同時，其背後的L4級自動駕駛技術也引發業界廣泛關注。按照自動駕駛技術的級別劃分，當達到L4級，車輛駕駛將全部交給系統完成。然而這項技術的落地卻一度成爲很多“大廠”的噩夢，場景設計複雜、成本居高不下、政策跟不上、權責不對等種種問題甚至令不少頭部企業主動放棄對該技術的研究。如今，L4級無人駕駛以“蘿蔔快跑”的方式隆重登場，贏得掌聲的同時也留給行業很多思考：無人駕駛還有望在哪些場景跑通商業模式？要實現這一點，面臨的瓶頸還有哪些？L4級無人駕駛：C端撤退、B端進擊在“蘿蔔快跑”爆火之前，智能駕駛領域曾發生過多起頭部企業集體撤退事件，一度引發“L4級自動駕駛是不是騙人的”爭議。根據智能化程度，自動駕駛共分爲L1—L5五個級別，不同等級對應的智能化程度不一樣，L1級最低，L5級最高。如果再繼續劃分，L3級以下需要人爲干預，屬於輔助自動駕駛或有條件自動駕駛，L4級以上駕駛員則不需要對系統請求做出反應。目前，L3級以下的智能駕駛在技術、安全和應用上均已相對成熟，大衆熟知的問界、小鵬、蔚來等新勢力品牌基本都已實現全車型搭載，但由於相關法規、制度還不夠完善，很多車企在對外宣傳上統稱該技術爲L2+級。而“蘿蔔快跑”搭載的智能駕駛技術爲L4級，也就是無人駕駛。武漢市民試乘“蘿蔔快跑”。圖片來源：蘿蔔快跑公衆號雖然只是上升了一級，但這在智駕領域並不容易。此前，包括蘋果、三星、阿里等在內的很多大企業都放棄了對L4級智駕技術的研究，“究其原因，主要是該技術還未找到適合的商業模式，而不能商業落地的最主要原因又是場景的侷限。”鑫鼎晟研究院院長段志強表示。通俗點來講，L4級智駕技術如果想安全上路，一是需要大量的道路測試，二是需要一幅路況“地圖”，三是需要大量數據反饋，來不斷訓練系統。但城市道路錯綜複雜，短時間內想要車子完全瞭解所有路況並不現實，且法律法規也不允許，因此L4只能在局部道路行駛。又加上高階智駕需要配合多顆激光雷達，這部分技術造價高昂，直接提升了車子購買成本。“很少有人願意高價購買一款使用處處受限制的產品，L4在乘用車市場找不到合適的場景，這也是爲什麼很多大企業放棄L4，轉向L2+的原因。”段志強坦言。但購買和使用是兩碼事，後者有一個很合理的場景便是網約車市場，一輛無人駕駛的出租車，一方面行駛路線較爲固定，路況“地圖”容易繪製，在反覆訓練中智駕技術也越精進；另一方面節省了司機成本，省下來的錢可以填補一部分技術成本，當市場形成一定規模後，有可能達到收支平衡甚至盈利，這也是百度“蘿蔔快跑”的高明之處。“蘿蔔快跑”不難複製市場或迎來“百花齊放”“L4級智駕技術的落地主要從三個方面來考量：一是人力成本上升對無人化的需求，二是安全需求，三是爲提升效率的無人化需求。”段志強總結道，除網約車以外，公交巴士、幹線物流、環衛和配送、礦山等場景都有望率先實現L4級智駕技術的商業化落地。目前，擁有智駕技術的企業可大致分爲三類，一類是以華爲、比亞迪、小鵬爲代表的汽車主機廠，一類是以地平線爲代表的芯片企業，還有就是以百度爲代表的第三方。“單純在技術水平上，各方其實相差不多，即便他們一直在推出L2+級別的產品，但並不代表他們沒有L4級別的技術，比如華爲，只不過是缺少合適的落地場景。”段志強表示，而現在百度跑通了商業模式，告訴大家這部分市場可以有錢賺，勢必會引來大批企業入局，段志強引用了一個類比，“就像當初共享單車搶佔市場一樣，網約車無人駕駛也有短期內迎來百花齊放，最後大浪淘沙，留到最後憑的是綜合實力。”在礦山作業的無人駕駛卡車。圖片來源：易控智駕公衆號近年來，谷歌Waymo、小馬智行等國內外不少L4級別自動駕駛的頭部技術公司，都已經蜂擁下注無人駕駛，曹操出行、如祺出行、享道出行也均在Robotaxi領域進一步推進相關佈局。深耕網約車市場的廣汽埃安在2021年便與滴滴自動駕駛簽署戰略合作，2023年，雙方共同發佈無人駕駛新能源量產車項目——“AIDI計劃”，並宣佈將成立合資公司，共同定義和量產共享出行L4無人駕駛新能源汽車。據預測，該量產車將於2025年接入滴滴共享出行網絡，實現全天候、規模化的混合派單。網約車市場之外，港口、礦山、幹線物流、市政環衛等普遍存在勞動力不足、事故頻發的行業對自動駕駛有着剛性需求，引來不少自動駕駛企業紛紛佈局。搭載無人駕駛技術的城際物流車。 圖片來源：酷哇機器人公衆號全球礦山無人駕駛領軍企業易控智駕已成功實施了多個智慧礦山項目，擁有全球單礦最大規模的無人駕駛車隊，並計劃在2024年底之前投入運營1000臺無人礦卡；而市政環衛方面的無人駕駛技術起步較早，場景應用簡單，酷哇機器人、於萬智駕等不少企業的無人駕駛環衛車已進行日常作業，文遠知行、盈峯環境等企業也已進入路測階段。告別“苕蘿蔔”車能路雲一體化是關鍵企業端轟轟烈烈入局，但與消費端的情緒卻並不相通，即便是“蘿蔔快跑”大批量落地了，它給人的體驗感真的好嗎？“蘿蔔快跑”在武漢有“苕蘿蔔”之稱，意思是傻蘿蔔。據網友試乘反饋，“蘿蔔快跑”存在被塑料袋等障礙物“逼停”、接單後停在路中間、兩輛車相遇不會避讓等情況，給乘客造成了不良體驗。爲什麼這麼“傻”，還得從技術端進行分析。知名經濟學者盤和林解釋道，目前智能駕駛有兩條技術方案，一是以特斯拉FSD爲代表的純視覺方案，二是以“蘿蔔快跑”爲代表的高精地圖+雷達組合方案。二者各有利弊，前者依靠AI機器視覺大模型+攝像頭，簡單理解爲AI算法模仿人類，優點是成本更低，缺點是受天氣影響較大，攝像頭往往會出現識別錯誤的情況；後者由於激光雷達造價高昂，因此成本較高，但由於在感知上使用激光+聲吶+攝像頭+高精地圖+車路協同的方式，在智能上多采用AI小模型，因此感知能力較強但智能較弱。停在武漢街頭的“蘿蔔快跑”。 圖片來源：蘿蔔快跑公衆號段志強表示，相較之下，百度採用的方案需要很多“車子之外的力量”的參與，比如高精地圖的繪製。如同百度地圖的繪製，高精地圖也需要人力、物力去測繪出大街小巷不同道路的路況，並根據變化實時更新，測繪要求、難度只增不減，顯然這不是一個短時間內可完成的工程。“自動駕駛是一個龐大的協同生態，至少需要車能路雲即整車、智能化、路網、雲計算四維度的融合發展，去帶動智能技術發展升級。車是關鍵、能是基礎、路是載體、雲是保障。”段志強總結道。值得一提的是，今年以來，政策密集助推車路雲一體化進程。近日，工業和信息化部等五部門公佈首批20個智能網聯汽車車路雲一體化應用試點城市名單，車路雲一體化應用獲得實質性的落地進展。如何在更廣範圍、更多場景下讓更多人安全地享用到自動駕駛技術，是接下來需要多端探索共同嘗試解決的問題。