雪崩的价格战，智驾产业链的生与死

来源：西红柿 发布时间：2023-04-12 15:32

在看似没有联系关系的事件背后，实在从2021年开始就埋有伏笔。曾经主打 L4 的自动驾驶公司纷纷转投 L2+ 市场，里面有早早定下双线战略的 Momenta、禾多，有见势不好及时回身的轻舟智航和文远知行，也有撞破南墙才知道回头的小马。

和AI相关的技术应用演进都具有一定的周期性，2019年自动驾驶就经历了第一轮寒冬，之后由于华为的入局回暖，2023年自动驾驶又陷入了第二轮寒冬，从某种程度上来说这一现象往往以5-10年为周期上演，这次短暂的寒潮复现，透露着资本的耐心已经消耗殆尽。

L4 的尴尬之处在于，被资本追捧过高之后，它变成了一条没有退路的赛道，高投入高人力的研发工作已成常态，过去你可以写一个 L4的数据与技术反哺 L2+，两条腿走路的商业化故事，但是现在，你很难讲述用可持续商业化的 L2+ 去反哺一个无底洞的 L4，没有人会买单。

在需要大量资本与人力才能维持生存的条件下，L4 也没有了退回实验室或国家政策的后路。Open AI 可以蛰伏多年一鸣惊人，惊人多年的 L4 已无地蛰伏。

L4 自动驾驶的祛魅，让大家对整车智能驾驶的想象空间回归现实与理性。各家车企使尽浑身解数、武装到牙齿的 L2+ 智驾方案，给消费者们提供的差异化体验却不尽如人意，反馈已经写在车企每个月的成绩单里。

以智驾技术著名的小鹏陷入销量的泥淖，智驾发力较慢的理想却依赖爆品模式销量连攀高峰，海内市场的两大巨头特斯拉和比亚迪，一个只有阉割版本的 FSD，另一个才刚刚启动智能化的研究方案。

从 L4时代开始打磨了多年的高速 NOA，还在想方设法把手伸进消费者的口袋。

L4自动驾驶的势颓，锁死了 L2+ 的想象空间，资本和行业逐渐认知到 L2+++ 的尽头不可能是乌托邦式的自动驾驶。在这种条件下，车企堆砌硬件还有什么意义，消费者一掷千金毕竟有何价值？

不完美的 NOA 体验，与不可言风险系数的各种 Pilot 模式，一次次将消费者挡在拥抱智能化的大门之外。

智驾功能当前的价值恍惚，与长远的战略收益逐渐形成了对立面。固然智驾当前给车企创造的价值有限，但没有谁敢在这条路上“逆行”。

极氪抛弃了 Mobileye 的“黑盒”方案，开始重金蓄力自研路线，小米造车将自动驾驶团队收入囊中，作为核心战略要地，从车企的动作来看，无疑都认可智能化是决胜的枢纽，没有人愿意抛却搭建未来的护城河。

但是卖车不利、销量萎靡的现状又时刻把他们从3年设想、5年规划的技术愿景中拉回贸易本钱的现实。

华为 HI 模式没能帮北汽极狐走出销量凹地，百度 Apollo 的宏伟蓝图也仅仅停留在 PPT 上 Logo 密布的战略伙伴页面，两家立志成为“中国博世”的巨头也在痛定思痛后，分别走上了不造车与造车的殊途。

留给“中国博世”的成长泥土在逐渐变少，对于今天的智驾 Tier-1 而言，他们面对的增量市场也许是另一番角力的火海。

电动化形势逐渐明朗的今天，智能化的明天还有多远？

02 安全冗余仍是安全负担，增值仍是减负

在汽车智能化的方案路线里，“安全”永远是最核心的命题。

在 L4 尚占主流的时代里，自动驾驶公司为了保证绝对的安全，可谓无所不用其极。摄像头、激光雷达、4D毫米波……能用的传感器应有尽有，更有甚者提出了高达80万的整车解决方案，美其名曰对标飞机的商业模式。

然而，与对安全“零容忍”的 L4 比拟，L2+ 智能驾驶则是代表完全不同的技术逻辑。

车规与本钱两道门槛过滤掉了价格昂贵、不乱成疑的机械式激光雷达。同时，为了保证驾驶者的使用体验，L2+的决议计划逻辑中为了降低“误报”的频率与“幽灵刹车”的现象，只能将部门“无法识别”的物体判断为“不存在”，因此我们才会看到 L2辅助驾驶会直接撞上静止车辆。

生命安全为先与用户体验为先，在 L4 到 L2+ 降维的途中，变成了完全相悖的命题。而这种相悖，恰是因为驱动算法的数据不够精准和完善造成的。

要兼顾体验与安全，就必需全面晋升 L2+ 方案中的感知精度题目，将环境中所有的不可识别、不可判定变为可识别、可归类的物体。这也是激光雷达开始大面积上车的前置技术诉求。

然而，不管是硬件预埋也好，融合滞后也罢，激光雷达的上车路并没有人们想象的一帆风顺。从一开始在标配与选配中摇摆不定，到配套的算法迭代一再跳票延迟，激光雷达的高性能与高精度很显然没有在应用层面施展全部的价值。

其后果是纯视觉路线的 Tesla 依然坐拥智能化宝座，低成本的智驾方案也开始逐渐占据优势。原因很简朴，体验拉不开差距就不会有人买单，就像早期堆满硬件参数的安卓手机，使用体验依然要被 iOS 系统摁在地上摩擦。

但是，假如本钱和价格是我们的对智驾新技术的独一考量，那么 L2+的上限仍旧不会取得任何突破。

鉴于 L2+ 系统体验为先的产品逻辑，在感知层面假如无法提供置信度足够高的数据，就无异于“无用数据”，激光雷达固然精度占优，但经常由于信息量不够丰硕（无法感知色彩）在置信度上要落后于摄像头。Tesla 在 HW4.0 中重新上车的4D 毫米波雷达固然抗干扰能力强，但是在感知层面也仅仅是得到了单一的点云数据，无法在融合感知系统中佐证。

在应用和算法滞后的环境下，置信度低的数据只会让所谓的安全冗余反而变成安全负担。假如单纯从技术层面论证，4D 毫米波的应用价值实在被极大的高估了。然而，4D 毫米波之所以能威胁高精度传感器的地位，也仅仅是因为便宜而已。

车企们在价格战的压力下，纷纷选择“减负”的路线，4D 毫米波无疑是在激光雷达的价格拷问下，退一步海阔天空的上佳选择。

但是，新技术演进的过程注定曲折，“减负”只能是暂时的妥协之举，“增值”才是技术赋能的可持续发展道路。今天我们由于短视舍弃的，很可能就是未来的成功之匙。

在 L4 几乎夭折的当下，L2 要多几个“+”号才能完成差异化增值的命题，我们间隔准确选择仍旧很遥远。

03 战役是九死一生，准确的选择不会摆在桌前

在如何“增值”的命题眼前，现在最头疼的应该是中概股新贵，中国的激光雷达企业禾赛科技了。

自从禾赛科技登陆纳斯达克以来，除了 IPO 当天短暂享受过激光雷达市值第一的光环，股价就开始迅速下滑，Luminar 重归王者位，禾赛只能抱着发货量遥遥领先的数据在绿色的 K 线图里兀自不甘。

在禾赛与 Luminar 的市值背后，是早已割裂的中国与全球车市。

很多看似“败走”中国市场的外资车企在全球都取得了不错的营收成绩。“价格战”让海内市场的玩家们只能在夹缝中生存，却让逃离竞争的车企获得了利润率更丰厚的市场份额。

以激光雷达为例，在国内汽车市场的打压下，激光雷达在车载真个供货价格已经远远低于成本价，搭载激光雷达车型的价格一再下探，最直观的反映是，禾赛科技出货量实现爆发式增长的2022年，利润率也呈现了断崖式下跌，假如这个时间再把本钱更高的补盲激光雷达推向市场，恐怕只会给财报造成更大压力。

相比之下，搭载 Luminar 产品的车型售价都在70万以上，海外车企纷纷摆出一副奇货可居的姿态，不求短期销量的爆发，只要立住智能化的高端定位即可。

不仅是激光雷达，海内整个智驾产业链实在都面对着入不敷出的尴尬境地。

九章智驾曾在文章中尖利地指出，自动驾驶方案的供应商正处于着从“科技新星”转变成“整车供应链一环”的阵痛期。过去，他们善于用技术与产品思维解决一切研发中碰到的 corner case 与算法 bug，今天，工程化思维与本钱思维成为了绞在他们脖颈上充满荆棘的绳子。

尼采有句名言：“杀不死我的，只会让我更强盛。”这句话经常被曲解为人们在战役的磨难中成不断成长，逐渐强盛。实在它还暗藏了另外一种解读，就是“杀不死我的，并未使我变得更强盛，但它让我幸存下来；因为它消灭了弱者，我们种群当前的均匀素质变高了。”所以在汽车智能化的迭代与战役中，大部分参与者必将付出毁灭的代价。

国内外市场截然不同的两种发展趋势，没有态度的情况下无法判定谁对谁错，战役都是九死一生，在对手没倒下之前，我们无法预知，“量”和“利润”这两个相斥的微妙因素，谁会主导未来的战场走向。

究竟智能化的探索只是刚刚开始，没有人把准确谜底摆在桌前。

04 产业链的觉悟，重回不可能三角的拷问

在2021年底的36kr WISE大会上，车载激光雷达供应商探维科技 CEO 王世玮曾经提出激光雷达行业的不可能三角：机能、本钱、车规，如何平衡其中的关系，打造位于平衡点上的极致产品将成为能否赢得车企定点的枢纽。

如雪崩般来袭的价格战，产业链上没有无辜的雪花。

这让我开始重新梳理位于整车智能化层面的不可能三角，笔者将其定为：智驾功能、整车本钱、长期战略。在这个三角里，智驾功能越丰硕整车本钱必然受影响，假如一味以本钱和短期收益为导向，必然会损失长期战略的话语权。

然而，任何不可能三角的构建，都是为了导出那个几何中央的交集点。

地平线 CEO 余凯以为：“当前短期内并不需要也不能实现真正的无人驾驶，行业正在回归贸易本质，陆续落地的以高速 NOA 为代表的 L2+级高级辅助驾驶，正在为用户创造价值。当下真正的产品目标，是把高速 NOA、环线 NOA 这种关闭道路的自动驾驶体验，在公道的性价比下做到如丝般的顺滑，同时积极投入资金、时间，把城区的NOA真正做到可用，实实在在地为用户创造价值。”

在余凯的观点中，可以看到他把“智驾价值-高速 NOA的用户体验、整车本钱-公道的性价比、长期收益-投入资金时间做好城区 NOA”的不可能三角巧妙地缝合在一起。

在理论的缝合中，公道的性价比就是行业回归理性后给智驾产业链画好的跑道，以前是蒙眼疾走，现在必需遵守赛场的游戏规则才能进场。

而智驾功能与长期收益的博弈，则被归纳到高速NOA向城区NOA演进的过程中。而技术应用迭代的过程，必然会引发对产业链价值的思索。尤其是在价格战的压力下，没有人再把某个单项技术当成解决方案的救星，反而会催生出更符合贸易价值观的路线探索。

根据莫拉维克悖论，算法可以胜任一切高等聪明的游戏，好比 Alpha Go，Watson 和最近风头正茂的 ChatGPT，但是许多人类的简朴能力却无法复制，好比现在还没有产生理发机器人、打篮球机器人和自动驾驶机器人。激光雷达作为一个感知部件，就是要通过技术聚焦产品迭代，补足“智能”在基础感知层面的不足。

从中枢的芯片，到前端的感知，整个智驾产业链都由于“价格战”的压力进入了全新的阶段。从比拼算力和线数，到夸大功能实现与价值互补，L2向上的想象空间好像进来了一丝曙光。

雪崩之下没有无辜的雪花，汽车行业在寒冬中的挣扎，或许恰是促使智能驾驶重新绽放的前夜。