投资自动驾驶，你必须了解的技术真相！两大技术流派分别有何优势和弱点？
2023-07-24
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不知道各位看官有没有思考过这样一个问题，为什么一谈到自动驾驶，就一定要绑定电动车呢？难道传统的燃油车就不能实现自动驾驶吗？ #行业追踪 #电动车 #电动车行业 #特斯拉 #自动驾驶
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不知道各位看官有没有思考过这样一个问题，为什么一谈到自动驾驶，就一定要绑定电动车呢？难道传统的燃油车就不能实现自动驾驶吗？
其实传统燃油车也可以实现自动驾驶，像林肯就全是燃油车，但大多都配置了在高速上能够hands free的自动驾驶功能。自动驾驶之所以总跟电动车挂钩，实际上是因为电动车对于自动驾驶效率的提升起到了关键的作用。
在控制效率上，电动车简化的机械结构能让自动驾驶更好发挥。电动车没有燃油车那么多复杂的机械部件，比如变速器，离合器，排气系统等等。这种简化的机械结构能够让电动车更容易实现自动化。
在能源效率上，电动车也比燃油车更容易应用自动驾驶。电动车能源效率通常都比燃油车高，这对于自动驾驶车辆来说非常重要。因为自动驾驶系统需要大量的能源来运行各种传感器和计算设备。如果能源效率低，就会大大减少车辆的行驶范围。
在系统执行效率上，电动车和自动驾驶的配合也会远强于燃油车。由于电动车的控制系统通常都是电子化的，这使得电动车更容易于自动驾驶的软件系统集成。他可以使得自动驾驶系统更容易的控制车辆的各种功能，从而提高自动驾驶的性能和可靠性。而在燃油车中，自动驾驶系统需要通过机械接口来控制车辆功能，这就增加了系统的复杂性，从而也就提升了出错的可能。
总得来说，虽然自动驾驶技术并不是一定要依赖电动车，但是电动车在自动驾驶的应用上确实具有很大的优势，优势大到已经让自动驾驶离不开电动车了。实际上，电动车刚发明出来就是为了配合自动驾驶使用的。可以说是先有了自动驾驶概念才有了电动车。只不过没想到的是，自动驾驶的发展比较缓慢，而电动车却取得了极大的技术进步，最终反客为主了。
既然说自动驾驶离不开电动车，那么电动车能不能离开自动驾驶呢？目前看来，这些电动车厂并非都应用了自动驾驶，他们的车也没耽误卖。那我们投资电动车行业是否一定要关注自动驾驶呢？答案是肯定的。如果没有智能化和自动驾驶技术，电动车行业的投资价值就大打折扣了。因为只是堆积硬件的话，那随着技术的不断成熟，这些车企最终都逃不过成本战，他们的利润就会不断被压缩。
但一旦有了自动驾驶就不一样了。自动驾驶会彻底改变车企的商业模式。现在的传统车企，还是靠卖车赚钱，说白了就是一锤子买卖，最多加一点保养，维修，换零件的钱。这种商业模式不能持续盈利，还会随着竞争的增加而挤压利润。但有了自动驾驶之后，车企就变成了软硬结合的商业模式，他们可以靠卖软件服务收取订阅费赚钱，这就属于典型的SaaS模式，利润空间和可持续性都要高很多。
所以马斯克说，特斯拉有没有“全自动驾驶”的区别，就相当于是“特斯拉值很多钱，和价值基本为0之间的区别”。也正因如此，如果我们想要投资电动车行业，那么深入了解自动驾驶就是我们每一位投资者的必备功课。
对于自动驾驶，有一个概念我们必须要理解，就是自动驾驶分成6个等级，从L0到L5的6个等级。这6个等级标志着自动驾驶的6个发展阶段，也是公司投资价值的重要参考。那么什么是L0到L5呢？下面这张图给了我们一个基础的介绍。
L0是最低级，叫无自动化，相当于是纯手动控制。L1叫驾驶辅助，比如我们现在常看到的定速巡航就属于L1级别自动驾驶。L2叫做部分自动驾驶，这时自动驾驶系统可以自主做一些动作了，比如调整方向，加速减速等等，像自动跟车系统就是典型的L2自动驾驶。不过，这时的自动驾驶还必须有人来监控。
到了L3情况就开始发生质的变化了，这点我们从这张图的颜色中也能够看出。因为到了L3之后，汽车的自动驾驶就不再需要人来监测路况了，而是自动驾驶系统来负责。所以在责任划分上，L2到L3也是一个分水岭。一辆车要是出了事故，L2以前责任在于司机，而L3往上责任就在于车企了。
L3自动驾驶叫做有限自动驾驶，在这个阶段车辆可以在一些特定条件下实现自动驾驶，而不需要人来监控和操作。但在条件之外，还需要人来接管操作。L4叫做高度自动驾驶，这时车辆在绝大多数情况下都可以实现自动驾驶，而无需驾驶员干预。只有在极端情况，或者异常情况下才需要驾驶员介入。到了L5级别就是全自动驾驶了，车辆可以在任何情况下实现自动驾驶，完全无需人为干预。
那现在我们的自动驾驶发展到哪一个阶段了呢？目前看来，最好的技术已经能够做到L4自动驾驶级别了。不过，技术归技术，在商用汽车中，目前基本都是处于L2的水平。不过，作为投资者，我们不仅需要知道技术的发展，也需要了解技术商业化的进程。所以接下来，我们就要上一点硬菜了，我们来具体聊一聊自动驾驶技术，以及技术商业化上的发展。了解了这两点，我们才能真正开始投资自动驾驶这个概念。
当今最前沿的自动驾驶技术主要分为了两大流派。第一类，是以谷歌的Waymo和GM的Cruise为代表的激光雷达流派；第二类，是以特斯拉为代表的视觉流派。这两大类流派在底层技术和商业模式上有着本质的不同，我们分别来介绍。
先来看第一类，以谷歌的Waymo和GM的Cruise为代表的激光雷达流派。在当今所有的自动驾驶技术中，级别最高的当属这两家公司。这两家公司现在已经都实现了L4级别的自动驾驶，也就是几乎不需要人类监测的自动驾驶。这也是激光雷达流派最大的特点，就是他们的技术非常先进。
咱们以谷歌的Waymo为例，他们在2009年就已经开始秘密研究自动驾驶技术了，是所有研究自动驾驶公司中的鼻祖。现在Waymo在美国的一些城市，比如旧金山和凤凰城已经落地了他的Robotaxi，自动出租车服务。你只需要在App上呼叫，Waymo的无人驾驶电车就会自动来到你面前，把你送到你想要去的目的地。过程中没有任何司机，更不需要乘客去接管。
虽然我也看到网上有很多人吐槽说Waymo的自动驾驶水平很糟糕，但毕竟他是唯一已经落地的自动驾驶项目，这本身就是一大突破。而此时的特斯拉，别说Robotaxi了，连真正意义上的无人驾驶还没有做到。实际上，在定义标准上，特斯拉还只是处于L2级别，也就是还需要驾驶员对于路况负责的级别。特斯拉的驾驶员仍然需要不断地监测路况，并随时准备接管。
不过，虽然说Waymo的技术确实最为领先，但光看技术是不够的，我们还必须要清楚Waymo是怎么去实现这个技术的。Waymo实现自动驾驶技术方法，如果用四个字来形容，那就是不计成本。这也是Waymo目前最大的问题。Waymo为了达成真正的自动驾驶技术，不惜使用一切可使用的手段，并严重依赖最先进的硬件设备。这其中就包括各种摄像头，传感器，超声波系统，以及最重要的激光雷达。根据资料显示，光这些硬件设备，在一辆车上的成本就要5-10万美元，这还不算车本身的成本。
而为了衔接这么多的硬件，他在使用过程中的能耗也是极高的。在运行过程中，激光雷达每秒要发出和接收数百万个激光信号，进而在各个方向上创建出环境图像，然后再进行判断和决策。所有这些都需要消耗大量的算力。在如此高的能耗下，Waymo的待机时间很短，这就导致Waymo很难实现规模化。
除此之外，激光雷达技术对于驾驶条件的要求还非常苛刻。比如他严重依赖预先绘制好的高清地图。普通的地图信息是不够用的，Waymo必须要预先按照自己的规范画好地图才能实现自动驾驶，这就导致他的适用范围非常有限。比如在旧金山的Robotaxi就不能跑出市区，而市区里一些没有绘制好地图的地方他也去不了。
再比如，他对于天气的要求也非常高。Waymo脑瓜顶上顶着他所有的仪器，一旦下雪，仪器就被盖住了，发不出信号自动驾驶就跟瞎子开车差不多。现在Waymo是在车上布置一些遮盖物，然后加装加热元件来除冰除雪。但即使这样还是会受到影响。这就是为什么Waymo现在所运行的城市都是像旧金山，凤凰城这样的阳光充足的城市的原因。
在所有的这些限制下，Waymo想要扩展到全美难度非常大。现在看来Waymo虽然已经实现L4自动驾驶，但目前还充其量也就是一个试验品而已。
当然了，如果我们用发展的眼光来看的话，无论是成本问题，还是能耗，或者是驾驶条件，这些都不是无法解决的。所有这些问题中，最关键的就是成本问题。实际上，Waymo现阶段的成本已经比它最初时下降了不少，但离实现商业化还太远。Waymo能否找到办法继续降低成本，以及需要多长时间才能实现，将会成为他是否具备投资价值的关键。
接下来，我们来聊聊第二个流派，以特斯拉为代表的视觉流派。什么是视觉流派呢？这得从特斯拉早先的发展开始说起。在特斯拉自动驾驶刚起步的时候，其实也是靠激光雷达，传感器，高清地图这些复杂的设备和软件来运作的，这跟现在的Waymo很类似。不过马斯克不是一个单纯的技术控，他还是一个嗅觉灵敏的商人。他很快就意识到，激光雷达的成本太高的问题。
于是，马斯克做了一个著名的决定。他表示，要抛弃掉大部分的硬件设备，包括所有的激光雷达设备，只留下一个最主要的设备，摄像头，再加上一些简单的辅助硬件。他认为，人类本身就是单独靠视觉就可以驾驶的，那对于机器来说也应该一样。我只要在车的周围装上足够多的摄像头，然后对图像进行足够好的分析，那理论上就可以实现驾驶的效果了。
在这次巨大的转变后，特斯拉确实成功降低了成本。相较于Waymo昂贵的全套硬件设备，特斯拉的摄像头要便宜的多。现在一整套摄像头的成本仅需几千美元，只有Waymo的十分之一。而低成本就意味着，特斯拉能够更容易的实现商业化。商业化这一点对于技术发展来说太重要了，在自动驾驶技术的发展上，商业化能力已经给特斯拉带来了很多优势。
你比如说，在自动驾驶的自我学习能力上，特斯拉就有很大优势。我说的这个自我学习能力，不是说特斯拉的算法更好，而是说特斯拉的自动驾驶能够有更多学习的机会。给大家举个例子，Waymo的自动驾驶有一次在路上遇到了一个手持停止标志的建筑工人，然后用手势示意车辆后退。正常人都理解这是什么意思，但是Waymo的自动驾驶就懵逼了，停在那里不知所措。这导致了严重的交通拥堵。
这其实就源于Waymo自动驾驶学习能力的问题。自动驾驶难的地方不在于自动驾驶，而在于如何处理意外状况。Waymo的学习方式是在实验室里，由人去想象那些可能出现的意外，然后给算法打上补丁。但很多情况可能是你跑几千万公里都遇不到一次的情况，靠人来想象就太难了。就比如建筑工人举牌子这种情况。
而特斯拉呢，他的自动驾驶也不知道该怎么办。但是由于路上已经有上百万辆特斯拉在跑，每一辆特斯拉都能成为自动驾驶算法的小白鼠。在遇到意外状况时，司机会接管车辆进行操作。在这种情况下，自动驾驶的算法就会开始学习了。他会去比较到底是接管的司机处理方式更好，还是电脑预设的处理方式更好。如果是前者，那么特斯拉的算法就会自动优化他的程序。这样特斯拉就可以在实践中，学习到更多Waymo学习不到的场景。根据业内人士的评论，特斯拉的系统里对于新情况更新的数量级是Waymo的400多倍
这是技术发展上，商业化带来的优势。在资金层面，商业化的优势更是不言而喻。特斯拉已经形成了一套可持续的商业模式。现在特斯拉自动驾驶FSD大概是1.5万美元一套，这几乎都是纯利润，他能给特斯拉的研发输入持续的动力。而又因为特斯拉已经实现商业化，他的自动驾驶效果是更可视的，他也更容易吸引更多资金入场，持续推动技术的进步。特斯拉持续的上涨的股价就是一个很好的证明。
不过，特斯拉这种视觉模式的自动驾驶的缺点也是很明显的。首先一点，摄像头能否平替人眼就令人怀疑。就目前的情况来看，人眼有很多优势是摄像头实现不了的。比如人眼的动态范围要远超摄像头。人眼可以在极亮或极暗的环境中都能看清楚细节，而摄像头很难做到这一点。再比如人眼可以通过双眼立体视觉来感知深度，而摄像头想做到这一点并不容易。摄像头需要极其复杂的算法来探知深度，这就意味着运算精度和耗时都会受到挑战。
而Waymo的激光雷达技术，由于设备众多，他不仅能够基本实现人眼的这些功能，还可以做出一些在普通视觉范围内做不到的预判。比如，它可以提前知道几百米外红绿灯的情况，也可以实时接收整个城市里有关车祸、交通拥堵等信息，并实时进行调整。而对于摄像头来说，他的信息接收范围还仅限于车辆周围。
刚刚我们说Waymo在恶劣天气下表现不好，但实际上特斯拉的自动驾驶在恶劣天气中表现更糟。别说恶劣天气了，天儿一黑特斯拉的摄像头就大打折扣。之前特斯拉内部员工就爆料说，在仅凭摄像头的认知下，特斯拉整车的安全性会大幅降低。而Waymo这种通过激光雷达和传感器的技术，虽然在糟糕的环境下也会受到影响，但相对会好一些。
正是在这些原因之下，导致现在视觉流派还没有实现L4，甚至连L3都还没有达到。特斯拉虽然自己声称自己已经接近L4，但依然需要司机去时刻观察路况，并在需要时随时拿回控制权。这实际上就是L2的标准。在现在这种情况下，要想实现真正的自动驾驶，从技术上看，特斯拉还有很长的路要走
到这里，我们需要简单总结一下激光雷达流派和视觉流派的对比。对于以Waymo和Cruise为代表的激光雷达流派来说，他的优点是技术先进，现在已经实现了L4自动驾驶。但缺点是成本高，能耗高，以及对于驾驶条件要求的苛刻。正因如此，他的商业化和规模化目前来看还非常困难。而对于以特斯拉为代表的视觉流派来说，他的优点是成本低，能够很快的进行商业化和规模化。但缺点是技术水平落后，这主要是由于现阶段摄像头可实现的效果还非常有限所导致的。
那么对于咱投资者来说，那种模式更具有投资价值呢？这个答案我想就因人而异了。实话讲他俩都有各自的优缺点，最终谁能实现更大的商业价值，或者说谁能生存谁会被淘汰，现在还很难讲。我这里可以简单谈谈我个人的一些看法给大家作为参考。也欢迎咱们美投Pro的会员朋友一起参与讨论。
我个人是更为看好特斯拉的这种自动驾驶的发展模式模式的。一个核心原因就在于他的商业化能力。在我的认知里，要想推动技术发展，没有什么比可持续的商业模式效果更好的方法了。我们回看历史，所有优秀的技术都必须要靠可持续的商业模式，才能真正发扬光大。就比如计算机的发展。计算机早在二战时就有了雏形，80年代也被各大机构广为使用。但真正使得计算机技术发扬光大的，还是廉价的个人电脑的推广。当便宜的电脑出现之后，更多的用户才会使用，技术才能够获得真正够多的反馈而不断进步，而大资本才能进来继续推动技术的发展，如此才能形成一种良性循环，让技术不断进行突破。
我承认，现在自动驾驶技术整体还面临着很多挑战，比如监管以及公众的接受程度。但实话讲，我认为这些都不会成为技术发展的阻碍。包括Waymo的成本问题，以及特斯拉的技术挑战，这些我认为随着时间的流逝，或早或晚都会被解决。而站在现在这个时间点，哪种发展路径是最可能克服这些困难的呢？我个人认为会是特斯拉这种，有好的商业模式的技术。
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