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伴隨著新能源汽車在我國的高歌猛進，自動駕駛技術的發展也在不斷加速。為國內廠商紛紛尋求技術突圍。
自動駕駛有多“燒錢”？多家自動駕駛創業公司在近期完成了新一輪的融資。自動駕駛企業的融資從側面反映了自動駕駛的“燒錢”程度。
據了解自動駕駛企業每年需要投入的資金十分巨大。李彥宏在2021年接受采訪時曾表示百度2021年在自動駕駛研發方面的投入達到了200億元。隨著自動駕駛車隊規模的擴大，車隊管理、客戶支持和遠程協助協作的團隊人員會呈線性增長，人力成本也將會是一筆不小的數目。此外，汽車零部件的價格上漲也使得自動駕駛需要的投入資金“水漲船高” 。
自動駕駛的成本支出成為其發展的主要桎梏。成本的居高不下使得汽車售價維持在一個較高的水平，而高售價汽車在市場競爭中很難取得優勢。
此外，自動駕駛的感知技術也成為眾多企業面臨的難題。目前自動駕駛的場景主要有三種:
廠區等封閉區域、高速公路、城市。
前兩種場景較為固定，路況也較為簡單，而在城市中的自動駕駛現在有了新進展，2022年7月18日，上海正式啟用了首條為自動駕駛開辟的專用車道。新規的實施將拓展車聯網應用場景，推動自動駕駛技術在交通領域的試點應用。
城市自動駕駛有多難？
城市自動駕駛“難”在何處？它對數據的傳輸速度和算力提出了更高的要求。Intel預計2025年自動駕駛將得到普及。而在這個過程中傳感器、算力的數值也將進一步膨脹，當下相比，2025 年汽車需要的計算性能會是 2017 年的 L2 級別無人車的 100 倍，是 L3 級別無人車的 10 倍。
算法需要持續優化。自動駕駛過程中產生的數據量可能超出人們的想象。根據Intel的估算，單一車輛每小時就會生成大約 4TB 的數據，被推送到云上計算，但這當中，有些數據可能是沒有用的，有些算法的效率也不高，所以需要不斷地提升算法。
突圍在即，國內廠商發力
總體來看，目前國內汽車廠商相繼在自動駕駛領域發力。吉利、長安、上汽、長城等多在2018年前后開始研發自動駕駛系統。
此外，國產輔助自動駕駛也有了進展。對標Mobileye的 MINIEYE ，目前MINIEYE擁有近100個量產項目，客戶包括40多家車企，主力產品與頭部新造車勢力、一汽、上汽、吉利、比亞迪、奇瑞、東風、柳汽等乘用車和商用車主機廠確定了合作。過去一年，MINIEYE智能駕駛設備出貨量達40萬套。
自動駕駛成本的下探。作為商業化量產的重要影響因素，成本的壓縮一直是眾多企業追求的目標。L4級別自動駕駛汽車使用的64線激光雷達單顆售價，便已經達到了10萬美元，約合人民幣64萬。而根據2021年元戎啟行官方的信息，自研的L4自動駕駛技術方案的成本不到1萬美元，約合人民幣6萬左右，這一數字在2022年4月進一步下調至3000美元(約為2萬元)。；成立僅3年的L4級自動駕駛通用解決方案公司輕舟智航(QCraft)在首屆QCRAFT DAY(輕舟智航品牌日)上發布了車規級自動駕駛方案DBQ V4，將量產成本下沉至1萬元人民幣。
國內廠商價格的“內卷”在一定程度上進一步壓縮自動駕駛的成本，從而加速其商業化落地。隨著我國智能網聯示范運營過的不斷推進，末端配送規模將大大增加，圍繞末端配送的產業布局將成為企業重點的布局方向之一。屆時，自動駕駛將有更為廣闊的應用空間。
浙公網安備 33010602000006號
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