浦東金橋，華為上海研究所。

華為智能汽車業(yè)務部2000多名工程師，已經在這里默默無聞耕耘了7年時間，這是一支國內，乃至全球規(guī)模最大的自動駕駛汽車工程研發(fā)團隊。

他們的工作成果，即將驚艷世界。

4月15日，華為自動駕駛解決方案（ADS）首款量產載車，邀請媒體進行了試乘體驗。

無保護左轉、窄路會車、規(guī)避行人和外賣小哥。。。在路況復雜多變的市區(qū)，開啟ADS系統(tǒng)的載車全程無需人工介入，流暢妥當地完成了一系列處置。

試乘視頻發(fā)布后，立即登上網絡熱搜，國內外網民的反應相當一致，“比我開的好”、“比特斯拉厲害”。

外行看熱鬧，內行看門道。

按照業(yè)內原有認知， L4級別自動駕駛（幾乎無需人工介入）大規(guī)模商業(yè)“落地”的領跑者，本來“應該”是英特爾公司百億美元吃下的Mobileye，其配備3個遠距激光雷達、6個近距激光雷達、6個毫米波雷達、13個攝像頭的自動駕駛“交鑰匙”套裝，原定于2023年實現(xiàn)量產車搭載。

橫空出世的華為智能汽車電子產品（Huawei Inside）及完成度如此之高的量產車適配，幾乎是一夜之間改寫了自動駕駛的原有產業(yè)版圖。

而這，還僅僅是華為乃至中國智能汽車產業(yè)的“初試鋒芒”。

“特斯拉的數據有大問題”

激光雷達，是華為這套自動駕駛系統(tǒng)的一大亮點。

顧名思義，激光雷達（LiDAR）是依靠激光點陣從物體表面反射，實現(xiàn)周圍環(huán)境探測的一種傳感器。由于其測量精確度高，被業(yè)內普遍視為高階段自動駕駛不可或缺的裝備，但一直以來，激光雷達的高昂成本阻礙了其大規(guī)模應用。

特斯拉劍走偏鋒，試圖繞過激光雷達，“修煉內功”，靠打磨算法來整合便宜的光學和毫米波傳感器信息，實現(xiàn)L4或更高程度自動駕駛。

行業(yè)主流方向，則還是認同激光雷達的重要性，期望硬件設備的性價比迭代來實現(xiàn)商業(yè)可行性。

（在“占領用戶心智“上獨步天下的特斯拉，在自動駕駛的真實能力積累上還”任重道遠“）

2016年，福特和百度曾共同向硅谷激光雷達頭部企業(yè)Velodyne注資1.5億美元，用于幫助后者加速下一代激光雷達的開發(fā)和制造。

不過讓人感慨的是，華為卻后來者居上，率先實現(xiàn)了激光雷達“白菜化”的目標。

搭載于量產載車的華為96線車規(guī)級的激光雷達產品，一套僅需200美元，這是一個不可思議的價格，較之現(xiàn)有類似性能車規(guī)產品便宜了一到兩個數量級，華為方面還表示，計劃在兩年內把價格進一步做到100美元以下。

對于自動駕駛“感知”環(huán)節(jié)技術路線的特立獨行，特斯拉方面的解釋卻相當“文藝”，李飛飛弟子，特斯拉自動駕駛算法總監(jiān)卡帕蒂（Andrej Karparthy）直接將之升華到了世界觀層面，Karparthy認為，既然人可以靠眼睛來開車，機器也沒有理由做不到，甚至沒有理由不這樣做，激光雷達盡管“確實是（自動駕駛）捷徑”，但特斯拉就像最優(yōu)秀的做題家，只愿意解答計算機視覺這道“終極問題”。

如果是作為象牙塔里學者來說這樣的話，Karparthy盡管有走火入魔之嫌，不過尋找神經網絡算法 “圣杯”的心情情有可原。

但特斯拉作為一個向顧客交付高速交通工具的企業(yè)，用這樣的言辭管理公共關系，只能說是對同行，對客戶的智力太過于缺乏尊重。

在4月15日的媒體活動中，針對感知層的技術路線之爭，華為自動駕駛研發(fā)團隊負責人蘇箐，也給出了自己的解釋。

這位在華為工作了二十多年，于麒麟、昇騰芯片項目中發(fā)揮了重要作用的技術精英，回答這個問題顯得頗有“直男”思維：

“大數據的重點不是‘大’字，是數據質量和全，這個是大數據的本質，自動駕駛其實很像。數據里面兩個問題很關鍵。第一，數據本身的質量。第二，數據的維度。在這兩個問題上，我覺得特斯拉的數據有大問題。什么叫維度？

僅僅靠簡單的幾個視覺搜集的數據，這個數據高精定位什么都沒有的時候，維度是非常低的。明顯看到 ADS 的車數據維度比它高好幾個數量級。。。你低階系統(tǒng)本身復雜度導致數據本身質量比較低，特斯拉目前是在這個狀態(tài)，要我猜，特斯拉的數據早就飽和了，對系統(tǒng)能力沒有提升?！?/p>

從科工力量對業(yè)內專家的訪談，以及我們自身實際搭建過神經網絡項目的切身體會，蘇箐的回答可以說點出了自動駕駛感知問題的關鍵。

激光雷達之爭，本質上是這樣一個問題：數據和算法誰更重要？

激光雷達、高精地圖、或者紅外、紫外乃至可能的太赫茲行車雷達，最重要的意義在于提供基礎原理、基礎現(xiàn)象上低關聯(lián)性的“感知冗余”，這些多維度、多來源信息的排列組合，又能夠生成數量級上更龐大的感知信息特征，這些傳感器信息經過神經網絡等算法模型的融合，最終實現(xiàn)自動駕駛“感知”的工程目的，那就是知曉車輛周圍靜態(tài)環(huán)境和運動物體的性質（語義）、外形輪廓、運動軌跡。

公眾對AI、神經網絡、深度學習等“大詞”，往往有一種淡化原理，強化效果的理解傾向，容易想象為太上老君煉丹爐式的神奇黑匣子，但是真正跑過項目，調過模型的人，卻不難發(fā)現(xiàn)：同樣的數據，不管如何切片，換什么樣的頂會論文算法，在泛化效果上往往都大同小異，而如果引入新的數據，特別是來自不同統(tǒng)計源的數據，卻可能顯著提升模型性能。

特斯拉自動駕駛鼓吹的視覺主導路線，盡管號稱在“影子模式”下，路試里程已經把所有自動駕駛廠商都遠遠拋在了身后，積累的數據量“優(yōu)勢”巨大，并且還越來越大，但公眾不會了解的是，來自單一現(xiàn)象（光學）的數據，在神經網絡模型訓練至一定性能后，繼續(xù)累積輸入數據量，已經無法提升表現(xiàn)。

這就是蘇箐提出“特斯拉的數據早就飽和了，對系統(tǒng)能力沒有提升”這一判斷的基礎。

華為這套自動駕駛系統(tǒng)的亮點，不僅僅是激光雷達。

自動駕駛的實現(xiàn)，感知只是第一個環(huán)節(jié)，在汽車對周圍環(huán)境建立了感知后，接下來是系統(tǒng)運行流程，是預測和規(guī)劃控制（PNC），通俗的說，是解決這樣的兩個問題：

周圍感知到的物體接下來會怎么運動？

我的車輛狀態(tài)（速度，方向）接下來該怎樣針對性調整？

（蘇箐這樣解釋華為MDC的產品思維：“傳統(tǒng)的車廠他的看法首先我的基座是車，現(xiàn)在有些計算機的單點，那么我是把車作為一個基礎，然后我試圖把計算機嵌進去，這是傳統(tǒng)車廠的看法。我們的看法不一樣，我們的看法基礎是計算機，車是計算機控制的外設，這是本質看法不一樣，會導致所有事情看法都不一樣?！保?/p>

華為智能汽車電子產品（Huawei Inside）更重要的意義，在于通過自動駕駛功能的牽引，實現(xiàn)了整個汽車電子系統(tǒng)架構的重塑。

試駕量產車上搭載的華為智能駕駛計算平臺MDC，從形狀上看就像一個普通的小型臺式機機箱，集成了運算、控制、存儲、通信等芯片，并且具備車規(guī)級的品質和功耗控制。

在功能上，MDC也可以理解為一個“電腦主機“，從接收探頭、雷達、通信等硬件數據，到運行自動駕駛的三大功能模塊，感知、預測、PNC，再到策略形成后向轉向、驅動，制動等行車硬件的輸出。

這樣的系統(tǒng)架構，在消費電子產品上看起來稀松平常，但在汽車電子領域，卻是一場巨大而深刻的變革。

“特斯拉終于遇到一個技術實力和忽悠能力旗鼓相當的對手了”

華為自動駕駛解決方案正式登場，以戰(zhàn)略洞察力著稱的美團創(chuàng)始人王興，隨即在社交平臺飯否發(fā)表評論，“特斯拉終于遇到一個技術實力和忽悠能力旗鼓相當的對手了”。

華為為什么要做自動駕駛？

與外界普遍的解讀，即應對外部制裁的被動“戰(zhàn)略大轉移”不同，華為早在2014年，就在內部預研部門“2012實驗室”組建了車聯(lián)網團隊，實質展開了車聯(lián)網、智能汽車技術研發(fā)，蘇箐領導的自動駕駛ADS團隊也開始起步。

而在這一年，特斯拉的所謂“自動駕駛”硬件：12個超聲波傳感器、一個毫米波雷達、一個前置攝像頭，才剛剛開始裝車，著名的7.0版本固件升級還要等到2015年年末。

華為的“先知先覺”，并不只是巨型科技企業(yè)在新技術方向上“下閑棋，布冷子”的常規(guī)做法，而是有著為公司未來主要業(yè)務探路的明確訴求。

當時的華為，仍然是一家典型的通信設備企業(yè)，運營商業(yè)務占據其營收的三分之二份額，面對運營商4G網絡投資進入后半程，5G網絡還有相當不確定性的戰(zhàn)略環(huán)境，華為迫切需要尋找未來能挑起大梁的新主營業(yè)務。

盡管智能手機為核心的消費者業(yè)務勢頭喜人，但體量上還并沒有建立起對其他業(yè)務方向的絕對優(yōu)勢，汽車電子，是華為企業(yè)業(yè)務一個有吸引力的開拓方向，直白的說，華為需要轉型，汽車電子也是一個適合切入的新市場。

全球汽車電子市場，盡管不及消費電子市場，但仍然是一個體量2000億美元以上的巨大蛋糕，其中的佼佼者如博世，年營收也可以達到700億美元以上的驚人水平，隨著新能源汽車，特別是純電動汽車的興起，汽車電子市場原有的競爭壁壘出現(xiàn)了明顯松動，內燃機時代電噴、EPS等動力控制、底盤控制、車身電子等一級供應商和整機廠的密切關系開始解耦，為新競爭者進入提供了可能。而駕駛輔助、車上娛樂等需求帶來的車載電子這一增量細分領域，消費電子廠商較傳統(tǒng)汽車電子供應商反而具備更強的競爭力。

從商業(yè)實踐上看，消費電子企業(yè)向汽車電子的轉型也并不罕見，曾經的北美智能手機產業(yè)霸主黑莓（Blackberry），在后塞班時代的市場混戰(zhàn)失敗后，由2013年上任的華裔CEO程守宗（John Chen）主導，開始果斷剝離智能手機硬件業(yè)務，向企業(yè)軟件和汽車電子市場轉移。

這一轉型，盡管使黑莓從產業(yè)明星泯然眾人，近年來年營收僅僅在10億美元左右徘徊，但畢竟實現(xiàn)了這家企業(yè)在危難關頭的“平安著陸”，黑莓QNX車機操作系統(tǒng)（OS），也已經成功進入了許多國際知名整車廠供應鏈體系。更重要的是，黑莓憑借“提前進入”的先發(fā)優(yōu)勢，目前已經開始在QNX基礎上，開發(fā)成套化的自動駕駛解決方案，與中國的廣汽、百度等企業(yè)也在近期簽署了戰(zhàn)略合作協(xié)議。

成功“茍”過冰河時代的黑莓，在新的汽車產業(yè)革新浪潮中，有望重新煥發(fā)光輝。

黑莓的“成功”轉型，對華為如果說有什么借鑒價值的話，那就是“悶聲發(fā)大財”，沉下心來，在一級供應商（Tier 1）的定位上，與整機廠合作共贏。

華為，也正是這樣做的。

2019年美國制裁壓力顯性化以來，華為向消費電子以外的新業(yè)務拓展，已經不是遠景戰(zhàn)略需求，而是現(xiàn)實生存必需，幾乎已經是一副“明牌”，華為切入汽車市場的蛛絲馬跡，也因此隔三岔五登上媒體熱搜，不少人堅信在不斷對外否認的同時，華為下場造車已經在暗中潛行急進。

然而華為在這種緊迫的現(xiàn)實壓力下，依然表現(xiàn)出相當的戰(zhàn)略清醒。

ADS負責人蘇箐，在4月中旬的這次媒體日上，對于華為“不造車”的決策做了這樣一番清晰明了的解說：“不造車我覺得是一個商業(yè)選擇的問題，不造車算下來市場更大?！?/p>

這絕非一句搪塞媒體的空話。

坦率的說，即使華為下場造車，其整車業(yè)務的天花板也是相當清晰的，大體很難超越目前國產汽車品牌一哥—吉利集團2000億元的年營收規(guī)模，并且要承擔生產制造和終端銷售的繁重資產、人員負擔。

然而如果華為選擇不造車，集中精力在Tier 1汽車電子領域，按照2025-2030年新能源汽車的產銷和保有量，留給新興智能汽車電子的總盤子可能有1500億美元左右，華為在這一市場若能拿下三分之一乃至更高份額，就足以在營收上彌補消費電子的“失血”。

更深刻的考量在于，華為下場造車，直接切分現(xiàn)有整車企業(yè)的“蛋糕”，反而會阻礙其ICT產業(yè)優(yōu)勢能力的釋放，現(xiàn)有整車企業(yè)在競爭壓力下，絕不會與華為形成產業(yè)協(xié)同，而是將與其他國內外智能汽車方案供應商進行合作，給華為潛在的長期競爭者提供更大發(fā)展空間。

而對自身一級供應商定位的明確宣示，則將使產業(yè)生態(tài)“別有洞天”，華為智能車電的“HI”紅標，如同華為手機保時捷版，對整車企業(yè)能夠提供增量營銷價值。

華為的堅決不造車，和其他互聯(lián)網企業(yè)蜂擁造車，兩者的反差，蘊含著豐富的商業(yè)意蘊。

火箭起飛（Lift off）

在新技術的發(fā)展應用上，有一條名為加特納炒作周期的曲線常被人引用。

一般而言，一個新產品、新技術在剛剛進入公眾視野（mainstream）后，將經歷一輪初始爆炒，公眾對其未來前景給予極高的預期和樂觀想象，各路資本涌入，初創(chuàng)企業(yè)如雨后春筍般出現(xiàn)，隨后，過度發(fā)展的一致預期難以為繼，遲遲無法變現(xiàn)的頭部企業(yè)被資本市場證偽，樂觀情緒退潮，乃至進入“徹底否定”的悲觀階段。

（加特納炒作周期，人性、商業(yè)與技術的潮起潮落）

按照加特納曲線的軌跡，行業(yè)“虛火”退潮的冰河期里，技術要素漸趨成熟，市場要素漸趨優(yōu)化，最終將帶來行業(yè)發(fā)展的“第二波”爆發(fā)，出現(xiàn)真正可行的商業(yè)模式及領軍企業(yè)。

從技術史和商業(yè)史上看，加特納曲線的前半段幾乎是一種有關人類社會群體運動的真理規(guī)律，而加特納曲線的“第二波”，則并非必然會發(fā)生，產業(yè)拐點，或者說正式起飛（lift off）的“第二波”，依賴于三個必要前提：

1，有領導力的企業(yè)

2，關鍵技術成熟

3，出現(xiàn)“殺手應用”場景

除了特斯拉這個市場公關和技術路線的雙料“奇葩”，自動駕駛產業(yè)毫無疑問遵循著加特納炒作周期的軌跡，2020年，這一新興產業(yè)的“緊日子”儼然已經達到最低谷，優(yōu)步公司低價割肉，拆分了其自動駕駛業(yè)務，谷歌Waymo也一度盛傳將被拋售，高度可疑的Robotaxi，即給定區(qū)域無人出租，似乎是唯一一個可能承接行業(yè)落地的小“池塘”。

某種程度上可以說，華為ADS量產車的登場，改寫了行業(yè)圖景。

對照新興技術“起飛”的三大要件，華為的橫空出世，證明了：

1，這家巨頭明確的入場意愿和激進規(guī)劃

2，激光雷達、車上算力等成本、功率“關鍵難點“的突破

3，城市道路無人駕駛這一“殺手級應用“

更重要的是，汽車電子的未來想象空間，不止在車，還在路。

依托車聯(lián)網基礎設施的車路協(xié)同，是華為，乃至整個中國智能汽車產業(yè)界，有志一同的戰(zhàn)略發(fā)展方向。

從工程角度看，單車自動駕駛的功能實現(xiàn)，固然可以在完善的傳感器和車載算力支持下達到相當水準，但是“超視距“，也就是超過視覺范圍的路況感知，比如前方車輛擋住的外賣小哥，或者前車前方的突發(fā)事故，對單車而言，仍然是不可能的任務。

我們可以設想這樣一個極度簡化的場景，假如有一個路邊高架攝像頭，可以識別半徑100米內人員車輛所有活動軌跡，并將相關信息通過5G網絡傳輸給途經車輛，這樣，汽車無需搭載完善復雜的傳感器套裝，就可以實現(xiàn)對周圍環(huán)境更完善的感知和決策規(guī)劃，更進一步的，再能夠車輛之間或車路之間通信的情況下，車輛的駕駛意圖可以相互傳輸，從而極大減少預測規(guī)劃的算力負擔。

顯而易見，將車輛聯(lián)網，車路聯(lián)網，是自動駕駛真正普及的必由之路。

（C-V2X產業(yè)化落地，已經形成了由IMT-2020（5G）推進組C-V2X工作組、中國智能網聯(lián)汽車產業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、中國汽車工程學會、中國移動、華為、百度等機構組成的政產學共同體）

車路協(xié)同的前景雖好，真正將之實現(xiàn)卻遠遠超出了一個企業(yè)的能力，它考驗的，是一個國家的戰(zhàn)略意志。

美國在城市開放道路車路協(xié)同演示和車聯(lián)網通訊標準制定上，幾乎都是最早的先驅者，然而在今天，推動車路協(xié)同最大最持久的力量，卻來自中國。

華為ADS載車驚艷表現(xiàn)的背后，是上海在智能汽車產業(yè)化上的巨大扶持力度，去年7月，浦東金橋開發(fā)區(qū)劃出了上海市首個中心城區(qū)自動駕駛開放測試區(qū)，這也是國內超大城市中心城區(qū)率先開放的智能汽車開放道路測試場景。

在金橋申江路、東靖路等十多條規(guī)劃道路上，不僅是華為ADS，其他國內整車廠和方案商的測試車，同樣已經頻繁可見，這里，已經成為中國智能汽車產業(yè)的一片熱土。

車路協(xié)同驅動的道路智能化改造，同樣將為華為提供巨大的轉型機會。

根據保守估計，每公里100萬元的道路智能化改造成本，中國公路網的智能化改造，就將創(chuàng)造一個新的千億級增量市場。

華為，乃至中國智能汽車產業(yè)，在4月的“初試鋒芒”后，還有一個又一個震撼人心的技術成果將呈現(xiàn)在世人面前。

我們拭目以待。

編輯：jq