2023启示录丨自动驾驶这一年

过去的20年，都没有2023年如此动荡。

大模型犹如一颗原子弹投入科技圈，卷起万里尘沙，传统模式瞬间被夷为平地，在耀眼的白光和巨大的轰鸣声之下，大公司、创业者、投资人甚至是每一位观众都在细微之处，试图一窥烟尘消散过后的那片新天地。

这是一个值得记录的时代。所有人都知道，当我们从更长的时间线上回望此刻，2023年一定是浓墨重笔的一页。

因此，年初我们从「ChatGPT启示录」一路到「电商启示录」，在年尾之际，仍以「2023启示录」系列为抓手，将思考在过程中拾起，把经验在结尾时沉淀，本系列包括『自动驾驶』、『云计算』、『大模型』、『虚拟人』、『电商』、『商业航天』、『ESG』等多篇深度分析文章。

©自象限原创

作者｜周游

编辑｜程心

1951年，海明威在《老人与海》中对“向死而生”有过一段切肤之感的描写。

一个在湾流中驾着平底小帆船的独钓老人，八十四天没有抓到过一条鱼，终于在第八十五天的时候，他拼尽全力捕获了一条大马林鱼，但却在归程的途中遭到鲨鱼的围攻。

与鲨鱼战斗之后，老人躺在自己的小船里，周遭一片漆黑，看不见天际的反光，也看不见哈瓦那的灯火，只有海风吹拂着风帆，拉扯着船平稳地前行。

老人觉得自己可能已经死了，但双手的痛楚却清楚地告诉着他还活着的事实。

这一幕，同样映照着如今的自动驾驶行业。整个2023年，自动驾驶都充斥着一种强烈的窒息感。

从百度到小鹏，许多企业高层动荡，人事调整。从Waymo到阿里，许多企业部门被撤，项目被关停。而横跨整个太平洋，从东岸到西岸，更有太多公司在今年永远的倒下。

痛，是今年自动驾驶行业的一个重要的关键词，但“痛”，同样也是我们还活着的第一写照。

事实上，即便是在鲨鱼的围猎之下，今年的自动驾驶仍有许多超越当前阶段的成功。

从政策落地到基础设施建设，从大模型对算法改造到辅助驾驶的加速落地。在死亡和新生两种不同力量的撕扯之下，如今的自动驾驶也已经划分成了泾渭分明的两条路径。

比如今年以来，自动驾驶已经不再是一类技术的统称，而是特指L4级别以上的完全自动驾驶，而L3以下的部分，则被大家更多地称为「智能驾驶」。

「智能驾驶」和「自动驾驶」两种不同称呼的背后，本质上是自动驾驶跨越式和渐进式两种最初路线，如今完全不同的命运和处境。

智能驾驶和它的PTSD

2023年，智能驾驶的第一个高潮开始于4月份的上海车展。

这是一场与过去完全不同的车展。

如果在4月份走进位于上海青浦的国家会展中心，那每一个人都能清楚地感受一场智能化的大幕正在徐徐拉开，智能座舱、自动驾驶、芯片、语音交互，随处可见的智能化取代了传统的动力、空间、舒适成为了各大车企争相抢夺的高地。

智能驾驶就是在这样的背景下被各大车企合力推到台前。

比如华为在上海车展发布了问界M5智驾版，但余承东一大半的时间介绍的都是新的智驾系统ADS 2.0；小鹏推出了新车G6，着重强调的也是即将在2023年落地的城市辅助驾驶。

除此之外，还有理想、蔚来、搭载毫末自动驾驶能力的魏牌、智己等等众多品牌，也都纷纷更新了自家辅助驾驶的落地时间表。即便是从2021年改组之后就一直讳莫如深的百度智能汽车事业部也难得再次亮相，推出Apollo City Driving Max，并预告将在2023年内量产。

所有人都知道，城市辅助驾驶会在2023年会迎来落地元年，但所有人都没预料到的是，激烈的巷战会来得如此迅速。

4月份，余承东就喊出在2023年城市辅助驾驶要覆盖45城的口号；7月份，理想表示要在年底实现城市辅助驾驶落地100城；10月份，小鹏宣布计划年内开放50座城市的无高精地图城市辅助驾驶……

抢时间，抢数量，如同共享单车大战的时候，OFO和摩拜单车每天凌晨就拉着自家的单车在各大地铁口提前占位一样。城市辅助驾驶的落地，也开始以城市为节点，悄然画出了一条无形的战线。

但商业战争的硝烟是没有声息的，公众层面的体现更多出现在创始人微博的字里行间。

十一月底，理想汽车创始人李想在微博反向道歉，表示原计划城市NOA内测版年度覆盖100个城市，但是我们食言了，因为我们不仅提前完成了布局，而且推出的还是正式版。之后，小鹏汽车创始人何小鹏也迅速跟进，表示自家也提前完成了落地25城的目标。（两者的落地标准有区别，小鹏汽车的目标是无高精地图城市，理想聚焦高速、换线、城市快速路等场景，我们统称城市辅助驾驶）

▲何小鹏微博截图

寒冷，就像北京的冬天，狂风夹杂着刺骨的冰雪，在整个自动驾驶行业肆虐。

资本市场的表现似乎也回应着这种情绪。

据「自象限」通过公开数据不完全统计，2023年前三季度，国内自动驾驶融资项目约54起，披露的融资总额约68亿元人民币。

作为对比，2021年国内自动驾驶行业共发生144起投融资事件，融资规模为932亿元；2022年，自动驾驶行业投融资事件约为128起，融资规模240亿元，仅为2021年的四分之一。到2023年，前三季度的融资总额仅为2022年的四分之一。

我们会看到，整个2023年自动驾驶确实跌入前所未有的冰点的，但我们同样也看到，巨大的压力背后，自动驾驶并不是完全的绝望。

实际上，我们前面看到如此种种，其实只是这个巨大行业群像的一种投影。

因为如果我们真正直视这个市场规模超过万亿的赛道，会发现整个自动驾驶其实正在一种巨大的痛苦中经历一场新的蜕变。

比如被称为L4自动卡车第一股的图森未来，在美国经历管理层动荡、退市警告、大面积裁员之后，他们开始重新调整战略，重新将重心押回国内，且相关线路将在上海落地。

比如8月底，小鹏汽车和滴滴达成合作，小鹏通过增发股票的方式收购滴滴旗下智能电动汽车项目相关资产和研发能力，小鹏至此在robotaxi行业提前嵌入一颗钉子。

此外，滴滴和广汽埃安还在5月签署合作，确定L4级别的无人出租车将在2025年落地；以及L4卡车公司Embark Trucks被智驾软件开发商Applied Intuition收购；9月份自动驾驶公司 Nullmax 纽劢被岩山科技收购；11月份，小马智行L4卡车在广州获批上路，同时华为车BU确定独立，开放融资…..

我们会发现，整个自动驾驶虽然历经动荡，但他们更像是在市场这张看不见的手的操纵下，系统地进行着一场新的资源配置。

有的企业聚焦主业，剥离自己的弱势项目转移给更具有优势的公司；有的企业从生态环境更差的市场转移到环境更好的市场；也有保留余力的企业提前抢占一些有价值的优势资产，如此等等。

这个过程中，有人撤退，但同样也有人持续加码。

比如软银的孙正义，今年9月就投资了从Argo AI出来的新自动驾驶卡车公司Stack AV，且一出手就是10亿美金。

今年8月，文远知行赴美IPO的申请获得证监会批准，此外还有像Momenta、纵目科技、知行科技、智加科技等多家自动驾驶公司也都纷纷传出冲刺IPO的传闻。

当一级市场遇冷，上市融资就成为解决历史资本问题，且获得新血续命不可多得的途径，而这也将成为这些企业在今天仍然能够奋力一搏的重要筹码。

所以我们会感觉到，今天自动驾驶这个赛道里，从创业者到投资人，从初创公司到成熟的企业，每一个人，每一个企业都在努力地活着，大家虽然经历困顿，但更多都在重新调整姿态，积蓄力量，图谋再战。

要在泥泞里开出花

事实上，自动驾驶仍然存在许多新的机会。

今年以来，以ChatGPT为代表的AI大模型打开了通往AGI的大门，自动驾驶因此同样面临底层技术的重构以及开发流程的再造。

大模型在自动驾驶的应用主要体现在两个维度，其一是大模型作为工具，辅助自动驾驶算法的训练；其二是大模型作为决策模型，控制车辆的行驶，提高自动驾驶的泛化能力。

首先是在辅助算法训练上。

今年6月份，特斯拉在CVPR 2023 WAD Workshop上提到了world model，可以凭借自动驾驶车辆采集的大量实景视频数据，通过生成模型生成未来场景，然后将生成的数据与真实的数据进行交叉对比，从而构建损失，以此实现在不依赖标注信息的情况下对模型进行训练。

具体而言，world model可以用作仿真工具来大规模生成仿真数据，特别是极其罕见的Corner Case。

同样的原理，毫末在10月份的AI Day上也推出了类似的大模型应用，依靠其今年早些时间发布的DriveGPT，毫末可以通过将图文和文图的交叉特征做匹配，然后再将其放到大语言模型中，针对形成于特征空间的搜索（query）特征。在此基础上，大模型就可以在不需要做太多准备的情况下，根据场景需求将存量数据进行重新标注。

10月份，Waymo和谷歌一起，也发布了新的自动驾驶仿真模拟器。它可以将多个智能体放在同一个仿真环境里，不断模拟真实交通状况，让自动驾驶系统更好学习决策和规划，从而缩短整体的训练时间。

差不多同一时间，中科院自动化所，清华大学人工智能产业研究院（AIR），北京大学等科研人员发布了一个名叫ADAPT（Action-aware Driving Caption Transformer）的端到端算法，它是一个基于Transformer的驾驶行为描述框架，可以感知和预测驾驶行为，并且输出自然语言叙述和推理。

这解决了如今困扰自动驾驶的一个重大难题，即我们不知道自动驾驶算法最终如何做出决策，而ADAPT可以帮助自动驾驶算法向人类解释，自己为什么做出这个行为，从而帮助科研人员更容易了解自动驾驶算法的运作逻辑。

其次是在大模型作为决策模型，运用在自动驾驶车辆控制上。

具有代表性的是，8月份马斯克展示的特斯拉端到端的控制技术。马斯克介绍，得益于“端到端”控制技术的应用，特斯拉FSD V12版本减少了数十万行代码，并且在没有数据连接的情况下仍能在不熟悉的地形上工作。

所以，虽然大模型到今天仍然没有给自动驾驶带来如ChatGPT一样惊天动地的技术突破，但大模型已经为自动驾驶未来的实现指出了一条新的可行路径 。

而除了技术上的新进展之外，对于自动驾驶来说，更重要的还是获得和普通汽车一样的上路行驶的权利，而这一点也在今年得到了落实。

11月底，工信部、交通运输部等四部门联合发布了《智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》（后文简称通知）；12月初，交通运输部又印布了《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（后文简称指南）等等。

《通知》对L3、L4级别的自动驾驶上路行驶的条件提出了具体的要求，并明确经过四部委遴选，符合要求的车辆可以在限定区域内开展上路通行试点。《指南》则明确了自动驾驶汽车在从事公共运输时应该满足的条件，对于Robotaxi、干线物流等场景下的自动驾驶经营进行了规范。

在这之前，许多车企都曾表示，自家的自动驾驶能力已经达到L3的水平，只是碍于政策限制无法上路。在今年4月份的上海车展，余承东还曾为此还专门发明了一个新词——L2.9的无限循环，以表示自家的自动驾驶能力限接近于L3。

而这次《通知》和《指南》的发布，则完美解决了余承东的问题，意味着L3、L4级别的自动驾驶获得了合法上路的权利，自动驾驶在法律意义上正式打开了L3/L4的大门。

据「自象限」不完全统计，从7月到11月，从国家部委到各地方省、市、自治区，我过关于自动驾驶相关的各类政策共计落地78条，数量是今年上半年的三倍。

与国外相比，中国的自动驾驶政策落地既保守又激进。

所谓保守，在于中国的政策落地不会如旧金山一般一次性开放整座城市进行自动驾驶运营。而激进之处在于，与美国开放自动驾驶运营的只有凤凰城、旧金山等少数城市不同，中国各大城市都在积极推进自动驾驶的落地。

从北京的亦庄，到深圳广州；从成都的天府新区到重庆的两江新区；从武汉的经开区再到黄浦江畔的上海；乃至于湖南的株洲、云南的大理、河北的保定……

如同城市辅助驾驶在中原大地点燃起星星之火一样，自动驾驶在全国各地埋下的种子，也慢慢有了燎原之势。而今年下半年从国家到地方密集的政策发布，也为未来某一天自动驾驶突然爆发打下了一个坚实的基础。

当然，对于自动驾驶而言，基础设施除了法律意义上的保障，还有物理意义上的支持，比如作为自动驾驶的“最强辅助”，中国的车路协同基础设施正在加快建设。

今年6月初，国务院常务会议就曾指出，要构建“车能路云”融合发展的产业生态。之后，工信部相关领导在众多场合多次提到，要尽快启动智能网联汽车准入和上路通行试点，加快推进城市级“车路云一体化”示范应用。

产业落地上，今年车路云一体化也出现了不少具有代表性的项目。

比如苏州，今年新建智能网联道路236.4公里、新增路测设备1384个、边缘计算和计算设备单元804个，累计打造了涵盖469.8公里智能车联网道路、覆盖439个路口。

比如百度，今年5月与和上海嘉定区达成合作，通过百度在数据处理、AI大模型方面的能力，帮助嘉定打造智能网联汽车服务区，为L2+量产车打通车路云一体化服务能力。

比如蘑菇车联，其在大理打造的车路云一体化智慧景区也在今年十一期间正式运营。到今年，蘑菇车联的车路云一体化已经在北京、山东、湖北、江苏、四川、贵州、陕西等十余个省份实现落地。

事实上，车路协同也确实是今年自动驾驶行业最大的一个变量。

就像渐进式和跨越式两条路线同出一源一样，车路协同和单车智能也是自动驾驶实现的两种方式，只是由于车路协同建设周期漫长，前置成本更高以至于被发展速度更快的单车智能掩盖了光芒。

但如今世易时移，当单车智能的发展进入瓶颈期之后，以车路协同为代表的基础设施建设，就成为从外部推动自动驾驶最终落地的一个重要助力。

从结果可以看到，在今年下半年从国家到地方发布的有关自动驾驶的78条政策法规中，大多数文件都提到了智能网联和车路云一体化的目标。

所以，当国家意志开始下场大力推进，也就成为了今年自动驾驶发展的一个特殊表达。

而回过头再看，从底层技术突破带来新的技术路线，到国家层面法律法规的大量落地，再到以道路交通为代表的基础设施的加快推进。

虽然今年自动驾驶面临巨大的压力，但整个行业的底层却实实在在的变得更加夯实。

结尾

从智能驾驶到自动驾驶，从大模型到车路协同，再到产业政策。

整体上再回顾2023年，我们会发现今年自动驾驶的热度会有一个明显的特点，年初和年底热度都很高，年中相对平淡，它就像是一个哑铃，重点放在了两头。

或许也正是这种时间上的错位，加剧了今年自动驾驶的撕裂感。

一方面，所有自动驾驶人显然都会感受到来自行业的巨大压力，仿佛空气中都有一种凝固的窒息感。

但另一方面，所有人也都能感觉到一种特别的希望，仿佛只要再多坚持哪怕一秒，就会看到自动驾驶的曙光从地平线的山岚升起，如利剑一般刺破黑暗。

而现实，则更像是一场即将结束的马拉松，当赛程进入最后一公里，所谓技巧就不再是决定胜负的关键，生存成为第一性原理，咬紧牙关的坚持和坚定的意志决定了最终谁会出线。

所以，我们仍然衷心的祝愿，所有仍在自动驾驶行业打拼的企业，前途顺遂。相信夜尽天明之后的那第一缕霞光，也一定格外美丽。

* 文中配图来源于网络

* 受限于篇幅，我们这次总结并没有将自动驾驶芯片相关内容囊括进来，但「自象限」长期关注自动驾驶产业链和相关企业与技术进展，欢迎大家与我们交流。