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编者按:辰韬资源执行总司理贺雄松克日出席中信证券某流动,并做了无人驾驶相关主题。

内容干货满满,涉及Robotaxi落地、激光雷达商用、造车新势力之争等等。

借由此,新智驾依据原文作了不改变原意的整理与编辑。基此成文,以飨读者。

在贺雄松看来,自动驾驶行业共有两轮投资热潮:

第一轮兴起于2015年左右,2018、2019 年到达极点 ,虚弱于2019年。

凭证美国智库布鲁金斯学会讲述数据显示:仅在2014年-2017年间,自动驾驶汽车领域投资总额跨越800亿元。

往后,创投契构整体投资节奏放缓,投资者们也意识到L4级及以上自动驾驶商业化落地周期过长,自动驾驶初创公司融资频次最先降低。

在资源隆冬的2019年,Roadstar.ai、Drive.ai等自动驾驶明星公司相继倒下。

随着特斯拉等造车新势力产量提升,以及资金退出方式多元便捷,2020年成为重新点燃资源对自动驾驶投资热情的要害一年。

更为主要的是,自动驾驶商业化历程显著加速,自动驾驶公司们已在特定场景或是开放蹊径中实验商业化运营可能。

今年,图森未来乐成上岸IPO,北京市高级别自动驾驶树模区给予京东、美团、新石器无人配送车响应路权,亦成为自动驾驶手艺落地的起劲信号。

在此靠山下,贺雄松对自动驾驶商用车场景及"最后 1 公里"无人配送远景趋势举行展望剖析。

预判 1:开放高速载人落地仍需守候 10 年以上

自动驾驶各应用场景差异,手艺要求差异,落地时间也因此差异。

当前,自动驾驶在封锁低速场景的应用主要集中在矿山、口岸、末尾配送等三个领域。

相对而言,矿山的整体落地环境最为友好。

矿山多在偏远区域且人烟希罕,相对简朴的运营环境对自动驾驶手艺容错率较高,无人矿卡在此拥有更多路权,运营商可凭证需求自行设计行驶蹊径。

相关数据显示:海内矿山自动驾驶市场规模超千亿,露天煤矿的土石方运输是最适于自动驾驶推广应用的场景,其市场空间跨越450亿元/年。

在此靠山下,踏歌智行、慧拓智能、易控智驾、希迪智驾、跃薪智能等自动驾驶公司齐聚于此。

辰韬资源预计,海内无人矿卡将在2022-2023年将最先实现商业化应用。

口岸方面,由于其蹊径结构化水平较高,运营环境相对简朴,因此自动驾驶卡车的口岸路权相对较多,这也为自动驾驶商业化运营带来可能。

已往几年,斯年智驾、西井科技、飞步科技等自动驾驶公司将眼光聚焦此处,其中,斯年智驾近期拿下全球首个口岸无人驾驶商业化付费订单。

在开放蹊径中,凭证蹊径环境的差异可分为Robotaxi和干线物流。

Robotaxi需要在都会蹊径、高速蹊径中穿行,其最高行驶速率可达120km/h。

庞大的运营环境、较长的刹车距离对Robotaxi的预判、传感器、制动距离提出更高要求。

贺雄松以为,现在Robotaxi在应对以上挑战时仍显乏力,短期内较难落地。不外,或允许以通过环境降维以降低手艺难度。

详细而言,首先将Robotaxi的行驶速率由120km/h降低为50、40km/h;其次,挑选相对简朴的蹊径供Robotaxi试运营,通过手艺迭代逐渐扩大应用场景。

同样地,干线运输的完全无人化运营时间仍未可知。相较于Robotaxi,无人卡车的制动距离更长,事故危害性更大,容错率极低,这也对手艺提出更高要求。

然而一旦干线运输真正实现全无人运营,其省油、平安、低成本的特点或将缔造比Robotaxi更广漠的市场空间。

基于以上特点,贺雄松判断封锁低速载物场景需要 2-3 年才可以落地,高速载物场景需要 5-8 年,而开放高速载人需要 10 年以上。

预判 2:无人配送批量应用将在未来三年发作

去年12月24日,提供末尾无人配送服务公司Nuro获得加州第一张商业运营牌照,成为全球首家商业化运营的无人驾驶公司。

获得商业运营牌照后,Nuro获准在加州圣马特奥县和圣克拉拉县开启商业化运营,一样平常配送食物、饮料、药品和其他产物。

针对海内无人配送场景,贺雄松的看法似乎与Nuro一致。他以为,商超零售场景与无人配送最为匹配。

现在,海内典型无人配送共有三大场景:快递、外卖与商超零售。

快递的即时性要求不高,守候时间较长但数目很大;外卖的即时性要求高,守候时间短,但环境很庞大。另外,并非每个商家都配套停车设施,因此取件和配件存在不确定性。

而商超零售的即时性要求比外卖低,配送蹊径更牢靠,同时商超零售的线上营业已有成熟的客栈和配送职员,配送的基础设施更为齐全。

因此,无人配送异常适合在商超零售场景中应用。

现在,海内无人配送企业主要分为三类:

互联网科技公司,如阿里、京东、美团等;

初创公司,如白犀牛、新石器、一清创新等;

主机厂及Tier 1背书的公司,如毫末智行、东风悦享。

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辰韬资源宣布的《末尾无人配送赛道研究讲述》以为,都会配送"最后一公里",是物流配送业成本最高的环节。

当前,因车型、传感器方案等成本差异,无人配送车的整车成本在20万至50万元不等。再算入保险、车辆运维、现场平安运维、后台远程监控/操作职员用度、云平台服务用度等成本,无人配送车的成本将进一步增添。

贺雄松以为,无人配送批量应用将在未来三年迎来发作。

首先,随着未来三年无人配送车批量生产,其整车成本将降低至10万元以内。

无人配送车的手艺迭代也将车辆运维、现场平安运维、后台远程监控/操作职员等用度,成本将大大降低。

其次,无人配送市场规模达千亿级,美团、京东、阿里巴巴等互联网科技公司已经将无人配送车现实应用。

如阿里巴巴在天下数十家高校投放小蛮驴,为师生配送快递包裹;京东、美团多次在疫情时代为医院、社区运输医疗生涯物资。

而当前各公司逐步在多种场景开启无人配送,或可视作无人配送在批量应用的前夜。

第三,随着已往几年企业在无人配送业的多种实验,其商业模式已开端成型,手艺也可支持部门场景需求。

只管外洋的无人配送车已先行落地,但贺雄松以为海内的无人配送行业或将更容易实现盈亏平衡。

究其缘故原由,在于海内的都会职员密度更大,接单效率也将更高。在未来中外无人配送车的硬件成真相差无几的情形下,海内大批量的无人配送订单将更快为企业实现盈亏平衡。

而实现这一点的要害,在于手艺能否解决无人配送车的平安问题。

预判 3 :激光雷达的竞争是半固态的竞争

在贺雄松看来,激光雷达本质上并不存在手艺方案的蹊径之争,差其余手艺蹊径知足差异阶段的市场需求。

当前纯固态激光雷达主要分为flash 和 OPA 方案,后者在国际上的生长已基本阻滞。

在众多企业的研发下,flash 方案的探测距离已提升至 100 米,但这仍不适用于对探测距离要求数百米的高速公路场景。

贺雄松以为,纯固态激光雷达的探索局限是否能更远仍然未知,一昧押注纯固态激光雷达或将面临风险。

据中金研究展望,纯固态激光雷达方案距离手艺成熟以及大规模量产仍需要5年以上时间。

半固态激光雷达现在已经搭载于量产车型之中,在中短期内或将成为市场的主流选择。

在未来的市场竞争之中,各公司的半固态激光雷达解决方案是否能知足市场需要,将影响公司的产物销量。

现在,头部公司在半固态激光雷达的各个手艺蹊径都有研发,头部公司也将拥有更多的生计时机。

此前, 车规级激光雷达主要面向自动驾驶汽车。自今年起,车规级激光雷达最先前装于乘用车,一个前装市场正在徐徐打开。

蔚来ET7、智己汽车、上汽MARVEL R、上汽R汽车ES33、小鹏P5、极狐阿尔法 S 华为HI版等具备一定自动驾驶功效的智能汽车面世,正式开启激光雷达前装量产元年。

随着智能汽车的自动驾驶品级提高,激光雷达在传感器中的作用也将从辅助走向主导。

咨询机构Yole的一项数据显示:2020年全球约莫有20万颗激光雷达用于智能驾驶,相关销售额约莫为9500万美元;至2025年,全球有望340万颗激光雷达用于智能驾驶,相关销售额约莫为15.35亿美元。

因此,在伟大市场发作之前,激光雷达公司应快速对接产物现实需求,进而快速迭代产物。

预判 4:造车新势力现在无法到达L3级自动驾驶

特斯拉、小鹏、蔚来、理想现在都只是辅助驾驶,离L3级自动驾驶仍有一定距离。

凭证今年4月SAE团结ISO互助宣布的最新版本的分级尺度界说,SAEL1-L2级被命名为驾驶员支持系统(Driver Support Systems),SAEL3-L5级所用术语为自动驾驶系统(Automated Driving Systems)。

L3和L4自动驾驶功效可以在系统运转时监视和强制执行其ODD限制,并防止使用或操作超出其划定的ODD。

ODD即运行设计域(Operational Design Domain),随着自动驾驶级其余提高, ODD也将顺应更多的蹊径及环境。若是在不相符ODD的条件下运行,则必须由驾驶员接受。

凭证《汽车驾驶自动化分级(报批稿)》显示,L3级的动态驾驶接受义务的工具为驾驶员和系统动态接受,而L2级仅为驾驶员接受。

因此,小鹏在宣传NGP辅助驾驶功效时经常强调其属于"辅助驾驶"局限,绝非"替换"用户。

现在,海内三大造车新势力已构建各自的壁垒:如蔚来的品牌塑造,小鹏的自研算法,理想的产物界说等。

另外,造车新势力也面临着差异挑战。

如蔚来针对大都会的停车位较少,难以安装充电桩这一情形推出车电星散模式,受到用户的迎接。

但若是以后的快充手艺超预期生长,长时间充电将不再困扰用户,或将对蔚来的换电模式发生影响。

一定水平上,特斯拉的生长阶段可为造车新势力提供参考。若是将特斯拉的生长阶段拆解,可分为三个阶段:

通过用 Mobileye 芯片快速推出辅助驾驶功效,形成软硬一体的解决方案;

放弃Mobileye的解决方案,不停迭代算法;

算法成型之后,为了提高运行效率,降低功耗,进而为算法定制芯片。

现在,各造车新势力之间的算法生长情形不尽相同,算法成熟的公司较少。此时为算法定制芯片意义不大。

曾有新闻传出特斯拉或将加入激光雷达阵营,在贺雄松看来这对于特斯拉的益处较少。

首先,加入激光雷达意味着特斯拉此前积累的数据不再有用,需要花费大量时间重新训练模子,可能训练后的模子仍达不到现有水平。

其次,特斯拉无法网络中国的数据,也不能将数据传送至美国。因此,特斯拉在美国研究的算法可能不十分适配中国特色的路况。

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