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智无不言|智行者:一“脑”多用的自动驾驶头部玩家

作者:
文 AO记者 郑劼
2022/06/18
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智能化已成为汽车行业公认的主流趋势,并逐步走上了发展的快车道。为了彰显中国汽车产业在核心智能科技领域的进步,汽车观察传媒联合中国国际贸促会汽车行业委员会共同举办“2022中国汽车智能创新技术评选”活动,并重磅推出“智无不言·中国汽车智能创新技术”专题报道,以期通过深入采访本次评选的重量级专家评委及不同技术领域的优秀企业代表,洞察中国智能汽车产业链的发展现状,展现中国自主原创的底层核心技术,进一步推动汽车智能化的持续快速发展。

 

近日,中信证券发布了《汽车行业智能初创公司系列专题报告》,无人驾驶企业北京智行者科技股份有限公司(以下简称“智行者”)被重点提及。中信证券指出,智行者等坚持通用型底层技术赋能路线的公司将在多场景落地中更具优势,有望率先跑通无人驾驶商业化过程。

智能汽车、无人驾驶大行其道,聚焦这一赛道的公司更是数不胜数,智行者缘何能够得到国内排名首位的证券大牛的点赞?在近日的一次线上独家专访中,智行者CEO张德兆详细解密。

 

 

 

赋能多场景落地

 

据中信证券测算,自动驾驶潜在市场空间超数万亿元。其中,Robotaxi的潜在市场空间最大,约为3.2万亿元(以2040远期空间计算),商用车辆自动驾驶合计市场空间约为3万亿元,环卫、城配、最后一公里等城市专用车市场自动驾驶空间约为1.9万亿元。

但目前来看,业内大多数公司是针对特定自动驾驶场景的点状发力,即在单一场景下集中发力。虽然这样的模式能够帮助企业在单一场景下形成优势,但可复制性并不强,长远来看或将面临市场空间不足的掣肘。从这个角度看,利用通用型底层技术赋能更多应用场景,是拓展更大市场空间、解除发展后顾之忧的最佳途径。

这也是智行者坚持的发展路径。据张德兆介绍,成立于2015年的智行者虽然是自动驾驶阵营中的“创业派”,但其已经发展成为国内少有的能够提供无人驾驶系统多元解决方案的成熟企业之一。与其他无人驾驶公司专注某一应用场景不同,智行者可同时赋能Robotaxi、Robobus、环卫、物流及特种应用等L4级别自动驾驶场景L2+/L3等多级别自动驾驶场景。

选泛不选专,智行者布局这些场景的原因是什么?张德兆介绍,智行者对于自身的定位一向十分明确,那就是用自动驾驶解决方案支撑多种场景,换句话说,用无人驾驶“大脑”赋能各个行业。具体看来,智行者选择落地场景的方式可以概括为“四大原则”与“三种方向”。

先分析“四大原则”:首先是技术可达,选择渐进式的技术发展路径,从入门式场景出发逐渐迭代提升;其次是市场空间足够大,因为每一类场景从立项到最终真正变成量产化的产品,投入十分巨大,不同的市场空间能够产生的回报率天差地别,选择市场空间大的场景能够带来更低的成本支出和更高的回报;第三是社会基础设施能够支撑,在这里,社会基础设施的概念既包括了智能出行等实质性的基础设施,同时也包括了法律法规、公众接受程度等虚拟的基础设施;第四是与各类场景的从业者达成合作伙伴关系,而不是一味地“颠覆”或者“取代”。

至于“三种方向”:其一是“将认为从危险的劳动作业中解放出来,保障他们的生命安全”,与之相对应的场景包括国防、消防、核生化监测、抗疫等特种领域;其二是“创造更加轻松的劳动条件”,对应智能环卫等智慧生活场景;其三是“创造更棒的精神体验”,对应Robotaxi、车内娱乐空间等智能出行场景。

 

 

张德兆透露,目前,智行者赋能的无人驾驶车辆已经在100多个城市完成落地,覆盖交通枢纽、办公/工业厂区、医院、商场及住宅等多种区域,智行者也因此蜕变为国内首批将无人驾驶技术及产品实现多场景商业化落地的企业。

其中,在智能出行场景下,早在2016,智行者就与北汽合作开展了无人驾驶车的公开试乘,接待3000余人次,行驶里程2000公里,全程零失误、零故障;随后,又陆续与长安等车企达成了战略合作;2021年,智行者拿下了T3出行的数百台Robotaxi订单,该车队已采用双方共创的“自动驾驶+有人驾驶”模式在苏州实现常态化运营;同时,智行者无人驾驶“大脑”赋能的Robobus也已成功落地成都、合肥、北京等全国多个城市的公园、景区、高尔夫球场等场景。

在智慧生活场景下,搭载智行者无人驾驶“大脑”的环卫车辆成功入驻首钢冬奥园,承担日常清扫等任务,成为向世界展现中国科技的重要窗口。而就在2021年,智行者又推出了两款无人洗地车和1款无人吸尘车,并实现了批量交付。

特种车领域的成就则更值一提。据悉,目前智行者已经取得了三级保密资质。2022年,已获得了超100台的无人驾驶巡逻车订单,且订单量保持持续增长,高速长续航版的无人驾驶巡逻车在上海、涿州等全国多个地区高速落地执行巡逻任务。

 

聚焦一个“大脑”

 

基于“多场景落地”这一理念,智行者从感知、决策到规划、控制的整个算法层面都没有结合某一单独场景做针对性的开发,而是始终围绕无人驾驶“大脑”进行技术创新,通过自动驾驶操作平台(AVOS)、自动驾驶中央计算单元(AVCU)、自动驾驶数据闭环系统(AVDC)三大模块的打造,形成以数据驱动的多场景全工况自动驾驶量产解决方案,确保不同场景的功能复用和快速部署。

智行者的无人驾驶“大脑”之所以可以高效赋能多个场景,离不开“一体一环”的技术优势特点。“一体”是指智行者独创的积木式架构,即将底层系统架构模块化,用搭积木的方式做无人驾驶,可大大提升不同场景技术落地效率;“一环”是指智行者打造的数据闭环,通过多场景落地,智行者获得了海量数据回流,打造了完善的数据闭环系统。

 

 

独特的技术路线支撑下,相比同行,智行者得以凭借更低的成本、更快的速度获取更加丰富的场景数据,形成“算法-落地场景-数据”的数据闭环和“技术-应用场景-现金流”商业化闭环,从而实现远超同行的成长速度。

张德兆介绍,截至目前,智行者已经建成了一支由整车、电子、互联网、人工智能、生产制造等领域人才组成的专业队伍,核心团队均来自清华大学汽车系,累计申请的专利将近800项,在自动驾驶新创公司阵营中独占鳌头。此外,智行者无人驾驶大脑赋能的车辆商业应用里程累计超过500万公里,处于国内无人车厂商前列。

众所周知,无人驾驶是极其烧钱的领域之一,但张德兆用“稳健”一词向《汽车观察》形容了智行者目前的资金情况。他透露,2021年,智行者营收达到数亿元,对比2020年的同比增幅达到300%,同时拥有着支撑公司发展3年以上的现金流。

出类拔萃的商业模式和营收表现也为智行者吸引了丰厚的投资,据悉,到目前为止,智行者已经得到了厚安(厚朴/Arm)、百度、顺为、京东等多家知名投资机构的青睐,在此基础上,还会在今年年内开启新一轮融资,为可持续发展营造更大的底气。

放眼未来,智行者将继续采用软件持续升级、硬件离散升级的模式锤炼无人驾驶“大脑”运营,甄选更多自动驾驶应用场景,持续扩大自动驾驶的应用边界,争取每年都能够维持50%以上的增长率。

 

公开赛道不存在赢者通吃

 

无人驾驶大行其道,参与者更是多如牛毛。其中,既有京东、美团、阿里巴巴这样的跨界巨无霸,也有广汽、长安、上汽在内的传统汽车集团,但更多的还是以智行者为代表的新创公司。

对于这三方势力,张德兆认为,某一方要想实现一家独大、赢者通吃基本不可能。“不像之前纯粹靠软件、APP的互联网时代,无人驾驶领域涉及硬件、场景等各种限制,要想迅速迭代、迅速实现集体效益很难。在这方面,基本可以参考目前的手机行业。”

张德兆的言下之意是,目前手机行业虽然有苹果、华为这样的巨头抢占了绝大多数的市场份额,但VIVO、OPPO、小米等依然能够找到属于自己的生存空间,要想完全实现市场垄断基本不可能,这一道理放诸自动驾驶领域也是一样。

 

 

在智能化领域,跨界合作已经成为趋势,包括但不限于整车企业与科技公司的跨界、传统零部件企业与整车企业的跨界等等。在这方面,智行者也不例外,据张德兆介绍,目前上游供应商包括英伟达、华为、地平线等头部公司,下游也与T3出行、广汽、长安等知名企业达成了多年的战略合作伙伴关系。

“整个自动驾驶的技术链非常长,每家公司所能做的都只是整个产业链中非常小的一个木块。大家一定要立足于自己擅长的业务,积极与上下游合作伙伴共同推动产业发展。”

 

无人驾驶大规模落地还需8-10年

 

2019年底以来,反复的新冠肺炎疫情严重影响到了人们的生产生活,但同时也促使了以无人驾驶为代表的黑科技加速落地。今年4月以来,智行者派出了数十辆无人驾驶清扫车、洗地车及消杀车在合肥南站落地投入应用,同时还深入合肥包河的隔离区协助疫情防控工作。其中,无人驾驶清扫车和无人驾驶洗地车每个小时可完成5000平方米面积的清扫工作,无人驾驶消杀车每15分钟可完成1000立方米空间的消杀工作。

不止如此,早在2020年,智行者无人驾驶“大脑”赋能的无人驾驶清扫车、无人驾驶消杀车就及时赶赴包括火神山医院在内的16家医院,代替人工进行医院室外、室内的清扫消毒、收集垃圾等工作。

作为智行者掌舵人,张德兆认为,疫情凸显机器替代人工的需求,援助疫区不仅是无人驾驶技术创新应用的一次有益尝试,更是对科技向善这一行业发展初心的有力践行。

自动驾驶是一个马拉松式的赛道,商业化路途远、时间久,这是行业内公认的事实。但在张德兆看来,技术早已不是无人驾驶规模化落地的最大阻碍,真正的难题在于,疫情结束之后无人驾驶能否继续在日常生活中得到普及。这主要取决于两点:其一是,无人驾驶能否真的降本增效;其二是,政府相关监管部门能否允许无人驾驶在公开道路上商业化应用。

从小规模测试到大规模商业化落地,无人驾驶距离成为真正的交通参与者还有多远?张德兆给出的预测是8-10年。对比业内更多敢想敢说的新势力选手,这一答案似乎过于保守。

不过,他也给出了合情合理的理由:“一方面,自动驾驶的产业链基础,包括技术,还需要比较长足的进步;其次,法律法规要趋于成熟还需要大力推进;第三,在整个社会基础设施层面,包括保险、民众对于自动驾驶的接受度,都还需要长时间地潜移默化或磨合。”

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