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经济常识：布局自动驾驶上市公司
车企布局L3级自动驾驶 分级标准明年实施 自动驾驶新纪元到来
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法雷奥中国区CTO顾剑民：从ADAS到自动驾驶之路
2020年6月22日-23日，由南京经济技术开发区与盖世汽车联合主办的“2020第三届全球自动驾驶论坛”隆重召开。本次论坛重点围绕与自动驾驶规模化商用有关的核心技术、法律法规、技术评测、商业模式等话题展开探讨，下面是法雷奥中国区CTO顾剑民博士在本次论坛上的发言：
法雷奥中国区CTO?顾剑民
感谢盖世汽车周总的邀请，非常高兴有这个机会跟在座的各位领导、专家、同行来分享，这个题目也是很大，《从ADAS到自动驾驶之路》。我个人认为，主动安全是被动安全智能的延伸，如果进一步的话，ADAS就是跟我们一般讲的驾驶辅助系统，是主动安全的一个智能的延伸。
是不是自动驾驶是ADAS的一个智能延伸呢从某种意义上来说是，但是自动驾驶不仅仅是一个技术的问题。今天上午两位发言嘉宾都讲到，还牵涉到场景、商业模式的落地，除此以外，还有包括法规、基础建设、保险，跟自动驾驶都非常相关，所以我们今天谈的不仅仅是技术的问题。
因为我是代表法雷奥来做发言，我相信在座的很多对法雷奥比较了解，法雷奥是总部在法国巴黎的一家汽车零部件集成供应商，我们在全球是排前十位的，法雷奥在中国也有很多的布局，一共拥有35家工厂、12个研发中心，在南京就有一家工厂和一个研发中心。
在产品线来讲，可以说在座的各位如果你是有驾驶汽车的话，这个车上肯定有法雷奥的产品或者零部件。我们有四大事业部，其中一个事业部的主打产品就是今天我们要讲到的自动驾驶驾驶辅助，在产品系里面有感知系统，就是通常讲的传感器、激光雷达，人工智能先进的人机交互，还有车联网提供给大家，帮助大家打造一个满足大家出行的需求，这是我们公司在自动驾驶方面的一个简单的介绍。
如果我们再看，今天我们的题目是什么从ADAS到自动驾驶，所以我开门见山把这一页放在这儿，这一页PPT，其实我在去年已经用过，到今天我几乎一字不改，因为这个观点没有改变。
第一句话，怎么来做自动驾驶，怎么帮助自动驾驶商业化落地，首先是什么进入一个市场最好的方法是什么从小做起，就是从简单、低成本的自动驾驶技术入手。这里讲的是技术，从简单的低成本技术入手。
接下来是什么目的是用于吸引足够多的愿意付费的用户，因为我们大家知道，如果自动驾驶是什么展示、测试，没问题，大家都会欢迎，但是你还没法商业落地，商业落地的基本条件是什么需要有人付费，天上不会掉馅饼，总是需要有人付费，不是你付费，就是我们的整车厂来付费。
具体怎么做呢我下面列了几个场景也好或者商业落地的方式也好，首先从自动泊车或代客泊车开始，因为大家知道泊车相对低速，而且场景比较可控，在一个半封闭停车场或者停车库里面。还有从低速的自动驾驶开始做起，这里列的是40公里时速，其实这个时速已经很高了。一般来讲，在公路道路上的车辆可能不止40公里。在低速的情况下，首先可以什么它可以对于感知系统、决策系统的压力挑战相对小一些。
这就是从简单的技术开始做起。
还有什么从特定的场景和特定用途开始，自动驾驶有很多场景，如果不跑开场景来讲自动驾驶是没有意义的。举个极端的例子，如果你在一个测试场地，直径300米，里面没有任何车辆，没有任何障碍物，不要说L4，L5都可以做到。但是换一个场景，非常拥堵的情况下，L3都做不到。
关键是要去掉安全驾驶员，我们今天很多的展示测试车辆，自动驾驶在路上必须有安全员，这也是我们目前的规定，法规所制约的。
但是大家想一想，如果有安全员的线的基础上，这个方面如果我们不能够突破，我们的技术还是在L3这个技术层面，从本质上讲。
当然，今天另外一个讨论的点，其实真正的自动驾驶不要纠结于到底是L2、L3或者L4，我们今天看到的是来看场景，怎么突破商业化落地，找到一个商业化模式，这才是最重要的。
最后，就是送货的需求，可能比运客更实际。当然并不是说货物从安全的角度来讲，可能比客人关注程度要低一点，这并不是唯一的原因。大家如果看到过去这几个月，特别是疫情爆发比较严重的时候，我们在武汉、北京这些城市都会看到什么有一些无人的物流车来运送医疗设备、医疗物资，可以避免人和人的接触，特别是去一些疫情比较严重的地方。这也是我们可以看到无人物流车在这个情况下面，它可能比送人送客更有需求的场景的需求。
这是一个原因。
我在这里抛砖引玉，抛出这几点。
接下来请允许我花一点时间结合法雷奥的产品，来和大家详细叙述一下我们怎么找到场景落地，找到商业化落地的一个最终的目标。
刚才讲到了，自动泊车是一个比较容易实现的场景，通常讲到自动泊车，泊车辅助是什么驾驶员需要在车内根据系统的提示，来完成自动泊车或者泊车辅助。但是一旦把驾驶员移到车内，让我们的客户能够选择在车内或车外泊车的话，就是遥控泊车。
法雷奥在2016年推出遥控泊车这个功能，也已经量产了，大家可以看一下。用遥控钥匙，万一发生一些紧急情况，需要停止泊车的话，可以一键停止。
接下来可以更近一步，我们可以想像，如果我们在地下车库口，我们可以用遥控停车让车辆自动泊车，跟刚才遥控泊车的技术是大同小异，但是区别在于一个是可能车辆需要行进的路程或者寻找车位的范围更大一点；第二个区别在于，我们这里讲的就是代客泊车，需要厂端的支持。从业界来讲，有两个潮流或者两种方法，一种代客泊车是完全靠车端的传感器来完成，另外一种是需要厂端和车端来协同完成代客泊车。
如果靠一个车端的传感器，在一个非常拥挤的地下车库里面，可能需要花很长的时间才能找到泊车位，同时有可能引起泊车的拥挤。所以如果在厂端和车端相结合，厂端上面加上一些传感器、激光雷达，来帮助我们更快更有效地找到泊车位。
这里也有一个视频，这是法雷奥和Cisco合作的一个系统，在这个过程当中，可以避让行人，完成泊车，会发送信号给我们的客户，等到我们的用户需要用车的时候可以提前预约，从自动的到下车的点来迎接我们的用户，这是代客泊车的概念。法雷奥认为车端和厂端相结合是完成代客泊车比较有效更现实的一个方案。
另外一个自动泊车的应用场景，非常意外，是什么充电。大家可能一开始没想到为什么充电和自动泊车相关这是因为目前跟自动驾驶一样，电动化也是非常大的一个趋势，大家可以看到越来越多的插电式混合动力车辆和纯电动车辆，这些车辆无一例外都需要充电，可能插电式混合动力充电不需要那么频繁。
我们对德国用户调研发现，有三分之二的用户认为如果能完成自动充电或者无线充电，他们更愿意选择或者使用纯电动车。我觉得原因可能是什么因为我差不多开了两年时间一辆插电式混合动力，大家发现充电枪通常比较脏，有的时候还会掉在地上，下雨的时候你也不愿意捡那个湿淋淋的充电枪，你会更愿意有人帮助你完成自动充电或者无线充电。法雷奥的一个概念，我们能够打造通过高精度的自动泊车来完成自动、无线充电，或者用机械手帮助你有线充电。这个误差的范围，精度必须提高到10厘米以内，即使是充电，大家不要以为到充电桩或者充电板附近就可以完成充电，需要有一个精度。只要用户完成一次泊车，下一次可以自动回到这个泊车的位置，这里还有一个自动避让。
这是自动泊车完成充电，需要一个比较高的精度，刚才说到10厘米以内。
但是大家想想除了泊车之外，如果真正的自动驾驶需要什么除了感知功能以外，还有一个最重要的就是定位。感知只是感知周围的环境，就像我们的眼睛一样。但是如果你都不知道自己现在在哪里，你怎么来真正做到自动驾驶呢一般来讲，自动驾驶，我们可以想到的定位的方法就是用GPS信号，但是GPS，即使是在天气比较好的情况下，我们的GPS能做到的是米级的精度，差不多是在2—3米左右的误差。用于导航，GPS没有问题，你只要知道自己在哪条路上就行了。但是2—3米的误差几乎是一条车道的宽度，也就是说你不知道自己到底是在哪条车道上。在辅助道或者高架上面，导航没法告诉你。而且我们的车道线，如果双向双车道的情况下，很有可能一条车道线的误差就变成逆行了，或者你在路口的时候导航却不知道你在路口，告诉你的时候让你转弯的时候已经太晚了。所以对导航来讲，可能人加上自己的感知，观察周围的环境，还可以接受米级的精度。但是自动驾驶没法接受，我们需要提高到厘米级，这就提出一个很大的问题，怎么来帮助自动驾驶达到厘米级的精度，所以我们在这里又提出一个RTK的方法，2020年的CES上，现代汽车，还有Hexagon—Novatel，是一家高科技的公司，和法雷奥和移动网络运营商，提出了一项高精度的联合定位技术，它的意义是说我们用了GPS信号以后，但是通过跟地面的基站，地面的基站你可以事先得到它的高精度的位置信息，然后进行一个差分的对比，你可以得出精度比较高的一个相对的位置，这是所谓RTK的技术，是实时动态差分定位技术，这个技术可以帮助我们达到厘米级的精度。
这已经不是一个新的技术，现代汽车今后会把这个技术搭载他的车上进行量化，这已经是一个可以标准化量产的高精度技术。
RTK技术可以帮助我们达到厘米级精度，这是已经得到证明的，但是还是有局限性，比如说GPS信号需要什么天气比较好，如果像今天下雨，云层比较低的情况下，GPS信号被遮盖。还有一种情况是什么比如说我们到大城市，像上海或者是这种高楼林立的城市，还有另外一个限制，就是有很多双层的大巴或者观光巴士会影响遮蔽信号，更不要说经过隧道、高架桥，信号肯定会受影响，这个时候我们需要另外一个技术来弥补或者补充定位，就是我们经常讲到的用激光雷达的点云技术来帮助定位。也就是说我们通过激光雷达先打造一个高精度的地图，然后通过车上的传感器、激光雷达来实时对比高精度地图的差异，来帮助我们相对的定位，这个技术其实也已经非常成熟了。我们法雷奥是通过一个激光雷达打造这样一个高精度地图，来实时定位。这个高精度地图是通过众包的形式，因为不可能派出很多的车去每次实时更新这些地图，所以是通过我们的用户在使用过程当中，他的激光雷达的点云，来帮助实时更新这个地图，所以这是一种众包或者众筹的形式。这样的方法，跟刚才说的RTK可以互相补充。
非常有趣的是什么一般情况下，在高楼弥补的情况下，因为有这样一个系统来通过点云帮助定位，那个时候信号可能会比较弱。相反的情况下，在GPS信号不受影响，比较空旷的，比如在大西北是沙漠或者荒漠的地带，地理特征不是那么明显，你怎么进行定位呢这个时候就用RTK的技术，GPS的信号来弥补。这两种技术在某种程度上用途是可以互相弥补，互相支撑的，可以帮助我们完成自动驾驶的高精度定位。
在今年的CES上我们也做了一个展示，法雷奥搭载了第二代ScaLa激光雷达的车辆，作为高精度采集的车辆，还有第一代激光雷达的车队车辆来展示我们的高精度车辆，这个在拉斯维加斯大街上面进行实时的展示。在这种情况下，我们可以发现我们的定位精度可以提高到厘米级，大概在10—12厘米以下，这是一个比较高精度的定位。
这里需要跟大家说一下，ScaLa第一代和第二代激光雷达都是已经量产的激光雷达。同时在右边这张图上面有一个车顶定位的套件，什么意思呢一般来讲，激光雷达和毫米波雷达和其他的传感器一样，一旦要量产，一般都是跟我们的OEM的客户合作，需要经过长时间的标定开发工作，这些激光雷达或者毫米波雷达并不像大家想像的一样，我买一个雷达插上去，即插即用，不是这么简单，这是一个长期的开发工作，标定工作。对于一些初创企业，特别是自动驾驶初创企业，他可能经不起这样的时间成本和开发成本，所以法雷奥最近推出一个所谓叫通用传感器套件的概念，也就是说我们把一些传感器，目前还是局限于激光雷达和超声波传感器，把它做成一个标准的套件。也就是说它的几何尺寸，比如刚才说的车顶的套件，事先已经做好了标定工作，对于用户来讲，特别是对于自动驾驶初创企业来讲，他需要做的工作就相对少得多，时间成本和开发成本都会大大降低。而且这些都是已经量产的车规级的传感器，所以它的质量，包括刚才说的一致性都会有保证。
我们在拉斯维加斯这些高精度定位的展示车辆，用的车顶都是用的激光雷达的套件，这是一个比较实用的高效的解决方法。
真正做到自动驾驶，技术上有一个讨论比较多的难点是什么刚才滴滴的孟总也讲到了，在道路上面有很多道路的使用者，就是跟你分享道路的交通使用者，他们接下来的意图是什么，也很可能或者是说没有可能提前知道，你没法预测他们下一步的路径，很难。
我举一个极端的例子，我们在路上看到很多电动车，特别是送外卖的这些小哥，他一边打着电话，一边驾驶着他的电动车，他自己都不知道下一秒他是往左往右还是刹车，你怎么知道呢这是一个最大的挑战。
记得我在两年前，我去南方有一个城市拜访一个自动驾驶的初创企业，他们邀请我，在他们车内做自动驾驶的展示车辆，在路上进行一个自动驾驶的展示，开着开着车，突然车辆刹车了，什么原因呢因为在前面人行道边上站着一位老兄，那个车辆因为比较保守的算法，它在人行道上看到一个人，不知道这个人下一步会干什么，会走上人行道跨越马路呢，还是继续在路上待着，保守起见就停下来，然后再换道，绕过行人前面的路。
一般驾驶员开车会经过一个大概的判断，低速通过或者从旁边绕过，这对自动驾驶车辆就是一个非常大的挑战。我们怎么来预测其他，不光是行人，还有骑车人、电动车、滑板车这些交通使用者他们的意图。我们在今年的CES展上面，法雷奥又推出一个MOVEPREDICT.AI，通过人工智能机器学习的方法，来判断这个人的注意力是不是还集中在交通行动上面，如果不在的话，我们可以通过更保守的方法，如果他注意力还是在交通上的话，接下来一步的反应就可能不一样。
然后还可以判断他接下来的，预测他的企图或者意图，他是不是要过马路，他的行迹都要通过人工智能进行判断。当然这只是一个概率问题，并不是能百分之百预测，但这是我们下一步的目标，如果你不能预判的话，就只能用最保守的算法和驾驶，这对我们的使用者的感受应该是不满意的，这样的话自动驾驶变成鸡肋，你开得比人还保守还慢，这样的话，自动驾驶并不能真正找到落地的场景。
在刚才讲到，其实很多情况下运货可能比运客的需求更实际，这就是为什么我们在2019年的CES展上面，我们跟美团签订的战略合作协议，共同开发最后一公里的无人配送技术，或者叫最后一公里的无人物流车。这是我们在去年和美团达成协议。
在2020年1月份，在今年的CES展上，我们推出了法雷奥和美团共同开发的无人物流车。因为受场地限制，我们在一个停车场里面做了一个简单的绕圈的演示。图中有一个小哥他手里拿的不是遥控器，很多人在问是不是像遥控玩具车一样在控制这个车辆不是，唯一的目的是开始和结束。
这是我们在一年之内，从跟美团签订战略合作协议，进行技术上的交流，设定目标，最后完成设计、制造样车，运到美国。这一年当中做了很多事情，这也是一个速度非常快的过程。
这是一个怎样的物流车呢简单跟大家介绍一下，它的尺寸是2.8米长，宽1.2米，比一般的小车还要小一些。它可以送17份外卖，这个并不是说只能送17份，它有17个运送箱，取决于外卖的大小，可能还可以搭载得更多。续航里程是电驱动的，一共是100公里，如果需要更长里程的话搭载更多的电池。
法雷奥和美团的分工是法雷奥提供这样一个线伏的电池系统，控制器，上面是法雷奥提供的自动驾驶传感器、自动驾驶的平台，从模块到软件是由法雷奥提供的，不光是给自动驾驶的无人物流车，也可以给所有的城市道路工况的车辆提供自动驾驶的模块。美团提供当中的车体，包括刚才讲到的车厢，还有运送柜和APP，用户和客户的软件交流，是由美团提供的。
这是一个样车，在一年之内很快就做成了，本来我们的计划是在今年4月份的北京车展，把这辆车运到北京做进一步的展示和交流，因为疫情的原因，这个事情肯定会推迟了。
我刚才介绍了，其实自动驾驶的平台为无人物流车，它不是专门打造的，是法雷奥在两年前，2018年已经推出的一个城市道路工况下的自动驾驶平台。这是在城市道路工况下目标是L4级别的自动驾驶，它其实是考虑到城市道路工况下面的各种特点，比如说有各种各样的车辆、行人、自行车，其他的交通灯，包括在欧洲有很多的环岛，还有停车的标志，这些都考虑在内。我们还通过刚才说的高精度定位的方法，来知道车辆的定位，来打造L4级别的自动驾驶平台系统。
我们可以看一下这个视频，这是2018年在巴黎车展上面做的一个自动驾驶的展示，需要提醒大家一点的，在这个车上面所有的传感器是都已经量产的，都已经交付给我们的终端客户，在OEM。因为在驾驶员手下已经是量产的，在运用的传感器。
这是2018年巴黎车展做的一个展示，大家可以看到，刚才是一辆摩托车经过，下面是自动变道、超车，左边是车内的一个摄像头，右边是车后方的一个跟随车拍的，前面是自动避让自行车的一个场景。
交通灯的识别、斑马线、行人的识别、避让，最后是隧道、桥道，GPS信号被遮盖的时候，能够继续保持高精度定位。
这是一个自动驾驶平台，是一个软件和硬件相结合的系统。
如果我们详细看一下，在这个无人物流车传感器的配置是如何的呢搭载了各种传感器，首先是4个环视摄像头，前面还有一个长距前视摄像头，4个毫米波雷达，12个超声波传感器、4个激光雷达，4个激光雷达的作用还各有点不同，前后的激光雷达是起到探测障碍物的作用，两侧的激光雷达更大的作用是用来通过点云地图来帮助高精度定位。大家可以看到是有四种不同种类的传感器搭载起来，每种传感器有各种不同数量的，完成一个感知功能的冗余，帮助完成自动驾驶。所有这些传感器都是已经量产的，我们在交付客户已经使用了。
刚才讲了很多是比较大的，比如宽1米多，长2米甚至3米的无人物流车。其实如果大家仔细想一想，最后进入到社区，进入到酒店，这些车辆很难进入，因为太大了，所以可能跟我们更接触多的或者使用更多的是一些小的机器人或者小的无人物流车。这也是在今年的CES展上面，我们展出了法雷奥跟一家初创企业TwinswHeel合作开发的无人配送机器人，有可能就不叫物流车，叫机器人，有两个轮子的，也有四个轮子的，它不是自动驾驶，是跟着你走，比如有一些行动不便的老人或者是残疾人，他在搬运东西的时候搬不了，他需要有一种机器人帮助他搬运货物或者跟着他走。这是一种场景，法雷奥提供了传感器48伏的电机系统，这家初创企业目前已经推出两种无人配送机器人。
你只要一摁这个按钮，传感器就认识了你，比如说周总在那儿一摁，它就认识了你，别人再摁，它也不会跟着别人走。就像一只狗，一个宠物一样的。
这是无人物流车在家庭使用中的另外一个场景。
法雷奥是推出传感器品种或者种类最齐全的供应商，SCALA雷达是业界到今天为止唯一一家也是第一家已经量产的符合车规级的激光雷达，2017年是第一代SCALA雷达量产的，今年我们会在研发第三代，它是一个固态的激光雷达，时间也是根据我们的客户，可能是2022年左右。
搭载的激光雷达，除了一般讲的OEM客户以外，还有的是我们的初创企业或者是我们自动驾驶的企业，这里举的一个例子是法国的一家初创企业，这家企业搭载的是法雷奥的SCALA激光雷达，法雷奥也是这家企业的投资者，大概占了百分之十几的股份，这家企业从创立到今天，已经在全球20多个国家销售了160多辆自动驾驶的无人小巴，同时也有无人驾驶的出租车。
最后总结一下：
自动驾驶跟电动化或者是共享汽车一样，是我们“新四化”当中的一个非常明显非常重要的潮流。我个人非常坚信有一天，我们能真正完成或者做到无人驾驶或者自动驾驶。当然这个道路是比较漫长的，也有可能是非常崎岖的，所以我个人是一个比较谨慎的乐观者。
在这个过程当中，我们要特别关注的是技术，但是越到自动驾驶或者高度的自动驾驶，你会发现技术只是其中的一个问题而已。还有什么刚才说到怎么落地，怎么商业化落地，怎么来关注场景我反复强调，如果脱离场景来讲自动驾驶技术，那是没有意义的或者是耍流氓，我们刚才已经讲了极端的例子。在一个空旷，没有任何障碍物的情况下，任何车都可以L4、L5的自动驾驶。但是如果结合场景，你会发现很多问题出现了，还需要什么不光是汽车行业，还需要我们的法规、保险、道路建设、运营方各方面来配合，一起合作来完成自动驾驶。
从这个角度来讲，我跟滴滴的孟总的观点比较接近，就是私家车的自动驾驶可能性，可能落地的时间点会更远一些。因为我已经讲过了，这个自动驾驶的成本必须要有人来承担。我相信在座的每一位我们的用户，你不可能花几十万块钱买一辆车，再花几十万块钱加装一套自动驾驶系统。更快更好更早落地的可能是出租服务商，有可能是无人小巴、无人出租车或者是无人物流车等等，这三种哪个先落地，我们还看不清楚。但是可能无人物流车通过这个疫情的验证，它可能会更容易找到一些落地的场景，来完成商业化的模式。
除了这三种场景以外，在矿区、无人区等等，也是一种L4的驾驶车辆，其实已经找到一种场景，当然这个相对比较小。
但是我要总结一点，自动驾驶不仅仅是私家车，它肯定是包括各种场景下面的各种车辆。我非常坚信在这种情况下，自动驾驶的场景落地不会很遥远，不可能会在十年二十年以外，可能会更快，帮助我们来完成更安全更舒适的一个驾乘环境和物流交通的目标。
谢谢大家的聆听！
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
疫情再催热自动驾驶产业 多家小企业裁员产业链上淘汰反而加剧
（图片来源：企业供图）
对大多中国消费者而言，疫情爆发以来的一个多月，或许是他们接触无人驾驶信息最密集的时期。期间，越来越多的无人车投放至全国各地的多种场景，以减少疫情期间人与人之间的接触，并缓解运力紧张的问题。根据经济观察报记者的不完全统计，截至2月26日，至少有华为、京东物流、美团、一清创新、行深智能、新石器等13家公司投入无人车对抗疫情。
这些无人车在网络走红后，使得无人驾驶更加被关注。2月24日，无人驾驶发展关键政策——《智能汽车创新发展战略》（以下简称《战略》），在对外征求意见两年后也终于正式发布。疫情期间的无人车主要是低速无人配送车，而《战略》则主要面向乘用车和商用车无人驾驶。尽管应用场景不太相同，发展阶段不同，但它们却拥有几乎一致的底层原理和零部件。
受疫情刺激和《战略》发布的影响，本就受追捧的智能汽车在资本市场又激起一层浪花。期间，多个智能汽车概念股上涨，超过二十支个股跟涨甚至是涨停，此外多起增资、投资案例跟进。但在业内看来，疫情虽然致使无人驾驶短期内成为热点，并不足以给整个产业带来突飞猛进。“不论是无人配送还是乘用车的无人驾驶，如果进入成熟阶段还要10年的话，这次疫情起到加速一个月的作用，最终还要按照自身的产业规律走，但消费者心理的认同应该是大大加速了。”?全联车商投资管理(北京)有限公司总裁曹鹤向经济观察报记者表示。
另一些业内人士认为，无人驾驶本来就是投资热点，疫情并不会对这个行业造成实质性的影响，但会改变某些细节方面的技术方向。“现在对于紧急情况下解决城市配送大数据分析的痛点比较大，需要实时跟踪、自动分析物品流向。这些车辆下一步就可以无人化。至于载人的无人驾驶，我觉得至少公交车之类的会加速试点。”中汽协信息服务委员会副秘书长朱伟华对经济观察报记者表示。
无人驾驶仍遥远
无人配送并不是什么新概念。在2003年SARS时期，已经有部分机器人应用于医院病区的消毒、医疗设备器械运送等工作，但当时技术的成熟度远不如现在。随着人工智能技术的发展，近几年无人配送浪潮再起，除了阿里、京东、美团、苏宁等电商平台陆续布局无人配送业务，智行者、坎德拉、新石器等专注物流领域的无人驾驶新创企业也大批涌现。
在一些封闭的园区、餐厅、酒店等场所，无人车的应用在2018年就已经开启。而今年年初突发的疫情，使得其应用需求增大并且场景更丰富。相比以往的封闭园区作业，不少无人车此次得以行驶在外部道路。例如，京东物流研发的无人车向武汉市第九医院配送医疗物资，无人配送比例高达70%。美团无人车为“线上买菜”的消费者送菜到家，“无接触配送”订单高达80%。此外，另有无人车应用于室内外消毒、邮件投递、口罩分发、测温等多种场景。
“这次疫情中，在某些特定场景下自动物流初试身手，体现了独特的价值——无接触、无感染，引人注目，极大展示了智能的潜在价值。”汽车行业资深分析师梅松林向经济观察报记者表示。他认为，正因如此，大力推进特定场景下的自动驾驶、无人驾驶显现出现实意义，例如高危险环境下、物流领域（包括市内以及城市间）以及医院用车等。
多家无人车公司表示，接下来几个月还会继续投放车辆。例如，京东相关负责人表示，争取今年在武汉投放近百辆无人车。新石器内部人士也告诉经济观察报记者，目前投放至全国各地的无人车数量一直在增加。除了直接增加的投放之外，业内认为疫情期应用将使得无人车最大程度收集现实信息，并利用所得的大数据来优化算法服务，为下一步大规模扩张提速。
无人配送车需求的激增，致使相关的智能驾驶概念股出现异动，包括浙江世宝、得润电子、数源科技、万安科技在内的多支零部件个股纷纷上涨。“无人配送的发展是持续的，因为技术水平和应用场景加速匹配，已经进入商业模式探索阶段了。不管有没有疫情，都会发展。但疫情起到一定推动作用。”赛迪汽车研究院总经理鹿文亮向经济观察报记者表示。
但无人配送并不完全等同于无人驾驶，特别是应用于开放道路的无人驾驶，需要应对更复杂的路况。此次，华为有投入5G无人车用于医护人员接送，这是疫情期间为数不多的乘用车无人驾驶应用，传统车企包括新造车企业其实并没有无人驾驶车辆参与其中，它们的车目前仍是在特定试验区做测试。
尽管不少整车企业在疫情期间转产口罩、消毒水乃至负压救护车，但目前没有车企宣布转产无人配送车。“无人配送车的技术难点不是车，而是无人驾驶的技术。只要能搞定无人驾驶，随便找个车企都能代工，或者说找个低速电动车企业都行。车企转行生产这个没什么义，研发比较重要。”鹿文亮表示。
虽然在整车生产层面没有什么改变，但梅松林认为，疫情中远程产品软硬件升级和服务维修也显示出智能网联的独特价值，这将推动整车企业相关项目的研发和应用，如无接触在线保养、无接触后备箱收快递、人/车健康监测、语音授权等。此外，短暂的火爆也让众多供应商感到机会在走近。“无人配送的兴起一定会推动自动驾驶的量产和落地，对我们现有业务也会有促进作用。”四维图新内部人士向经济观察报记者表示。
产业链淘汰加剧
“全球疫情解除有可能到年底，在这个期间，刺激作用会一直在。”梅松林表示，如果这波助力能推动真正实用的无人驾驶车在物流、医院、公共卫生领域落地，无人驾驶将迎来一波发展高峰。但无人驾驶仍存在过热的嫌疑，最终可能出现“雷声大雨点小”的情况，不能持续投资下去，最终不能做出可落地的产品。“要真正做出实用的产品需要持久战，需要在疫情过后还能一如既往。现在进场的投资人是否做好准备”梅松林表示。
从现实来看，尽管终端市场和资本市场都掀起了浪花，但自动驾驶目前并未达到大规模商业化的阶段。相比载人自动驾驶，封闭环境下的商用车和低速配送车被认为将是无人驾驶率先商业化的领域。在疫情爆发前，已有无人车在封闭场景应用，但在疫情结束后，这些无人车则难以像疫情期间一样，行驶在外部道路上。“无人配送小车只是上路了，但原则上是不合法的。不管是不是无人的，它们都没有路权。”一位业内人士向经济观察报记者评论称。
疫情还加速了产业内部的另一些调整，“自动驾驶的成熟度很难说，一些产业链上的企业，比如车联网企业都度日艰难。”一位业内人士透露称，在自动驾驶领域，一些企业正在受到疫情的冲击。“有没有疫情都会如此，疫情只是加剧了本就恶化的状况。”上述业内人士称，这些企业基本都是创业型企业，但是在车企缩减预算的情况下，采购项目开始被削减，车企倾向内部研发来取代外部采购。“这些企业大多数都是创业公司，投资人近10年都无法退出，已经是死局。”他说。
实际上，这种自动驾驶产业内部的淘汰，在2019年就已经很明显。2019年，成立于2014年、主攻L4自动驾驶的明星创业公司星行科技即Roadstar.ai濒临倒闭。在海外，成立于2015年的硅谷自动驾驶初创企业Drive.ai也因资金紧缺、员工离职，最终被苹果收购。此外，成立于2009年的以色列激光雷达传感器技术公司Oryx Vision，也因市场盈利节点不及预期宣布关停。
在与自动驾驶息息相关的车联网领域，有消息人士向经济观察报记者表示，国内创业公司博泰已经裁员400人，而车音智能从年初就已经停发工资。“融不到钱，但车联网普及就是今明两年的事情。很多东西车企都在谋求自己做，不给供应商机会。”一位业内人士指出。在自动驾驶领域，车企正积极寻求自主研发，以避免被互联网企业架空，失去自主发展权；传统零部件巨头也在加速转型布局，避免被新入局者颠覆。
相比资金实力薄弱的初创企业，车企、零部件、大型互联网公司才是财力雄厚的玩家。如今，大企业正寻求收购一些有创新技术的创业型公司，而小企业则开始寻找“大树”荫庇。在疫情持续刺激和《战略》发布后，2月26日，中国自动驾驶产业迎来两则投资案例：德国博世集团投资驭势科技；丰田汽车也向Pony.ai投资4亿美元。在自动驾驶这场持久战上，产业链上的兼并淘汰正在加速。
国家级目标设定
尽管产业浪潮迭起，但智能驾驶技术早已经纳入国家重点计划之中，是大势所趋。2月24日，国家发改委消息显示，发改委、工信部、财政部等11部委联合印发了《智能汽车创新发展战略》，相比两年前的征求意见稿，《战略》正式版整体框架变动不大，文字表述调整较多。根据经济观察报记者的梳理，其中较为重要的调整至少在20处以上。
博世展示创新性技术与前沿解决方案 企业供图
《战略》删除了征求意见稿中关于2020年智能汽车发展目标的内容，根据产业发展情况制定了新的愿景：到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成，并展望2035到2050年，中国标准智能汽车体系全面建成、更加完善。相比征求意见稿，《战略》将中国智能汽车标准体系的形成延后了五年，中泰证券认为，这更加符合当前的行业现状和产业发展规律。
在具体的发展任务上，《战略》就对智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管以及网络安全六大方面进行了战略规划。相比征求意见稿，新强调了智慧交通和智慧城市建设、推动智能汽车应用试点、推动5G和车联网协同建设等内容，并提出予以财政支持和产业投资引导。
智能汽车相关概念股随即增涨，且多家上市公司根据自身业务布局对《战略》做出回应：均胜电子称受益政策推动，公司估值有望享有溢价；保隆科技由于股价连续上涨，发布公告称公司智能汽车相关产品目前营收占比较小，可能存在业务项目发展不及预期的风险。
目前，国内多家车企和互联网科技公司都在布局自动驾驶，尽管有不少企业号称达到L4级别自动驾驶，但线级别，且大部分车企都还停留在L2级别的辅助驾驶上。曹鹤认为，疫情过后，自动驾驶行业最终还是要按自身的产业规律发展。“萌芽阶段已过，成长期会比较长，目前处于成长期的初期。”其称。而根据CV Source投中数据，2015年至2017年自动驾驶领域融资数量和金额呈现大幅上涨，但2018年和2019年出现回落。
“自动驾驶技术在中国目前已经过了‘期望膨胀期’，正朝‘泡沫破裂低谷期’跌落。2020年自动驾驶的投融资将更加务实，关注未来几年能落地、量产的自动驾驶技术和应用。”今年年初疫情爆发前，汽车行业资深分析师梅松林向经济观察报记者分析称。而鹿文亮认为，《战略》推出后，智能汽车的发展方向也定了，后面将加速发展，资本应该会更加重视。
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车联网概念股有哪些 车联网概念股一览
第一类车联网概念股及车联网上市公司是公路信息化整体解决方案的供应商，像宝信软件（600845）、川大智胜（002253）、银江股份（300020）、交技发展（002401）、皖通科技（002331）、亿阳信通（600289）等。 第二类车联网概念股及车联网上市公司是车载端信息系统，包括启明信息（002232）、四维图新（002405）等。 第三类车联网概念股及车联网上市公司是自助缴费系统，包括新国都（300130）、新北洋（002376）等。 “车联网所具有的美好前景虽然诱人，但按照目前的研发能力，车联网相关设备采购真正大面积铺开至少还需要六七年时间，因此，这是一个纯粹的概念式炒作，投资者应把握短线操作原则，快进快出。”
无人驾驶概念股龙头有哪些
a股市场中涉及无人驾驶概念的个股有14只，包括亚太股份、中原内配、保千里、欧菲光、金固股份、万安科技、海马汽车、四维图新、星宇股份、启明信息、科大讯飞、数字政通、天泽信息、均胜电子等。