广东在打造自动驾驶产业生态上有明显的技术和产业优势

做个比喻，如果说传统汽车产业是个高尔夫球，那么智能汽车产业就是个足球。未来，汽车不仅仅是出行的工具，而且还是移动终端，其产业上下游所涵盖的“朋友圈”将会呈现几何级扩充。

那么，作为“扩充版”的智能汽车，广东在产业链的各个环节情况如何？哪些企业在做关键技术攻克？不同的领域发展进度又如何？

广东云集了广汽、比亚迪等传统汽车厂商，还有腾讯、华为等科技企业提供大数据、云计算、5G通信等技术支持，且在交通、测绘等领域也同样拥有较好的基础。广东具有明显的技术和产业优势，在宏大的自动驾驶领域能够更好地实现突破。

广深布局“平分秋色”

智能汽车的浪潮涌来，汽车产业中出现了大批互联网企业和科技公司，背后关键原因是软件、数据、算法在汽车应用中的飞速发展。将传感器、机器学习软件模型和控制机制整合到自动系统中，形成了一个高度复杂的系统集成，犹如为汽车安装了“大脑”，令汽车变得更聪明。

目前，广东已聚集了景驰科技、小马智行、Roadstar.ai以及腾讯公司等多家公司。从企业分布来看，广州和深圳两大城市在数量可谓是“平分秋色”。而从发展前景来看，多家全栈自动驾驶公司的落地，已为智能汽车的发展营造了有利的环境。然而，从实验、落地到量产并非一蹴而就，摆在自动驾驶前面的路仍然很长。

广东落户初创企业快速提升

这两年，随着智能汽车的快速发展，广东吸引了多家全栈自动驾驶企业落户。

景驰科技被形容为“世界上最快的无人车公司”：2017年9月，景驰科技在硅谷高峰时段的车海中实现了通勤，而这离公司创建才过去5个月。

2017年4月在硅谷创立的景驰科技，在只有十个人的团队背景下，5月完成封闭道路的无人驾驶测试，6月就获得加州路测牌照。紧接着，一周后，在硅谷中心的开放街道完成路测；3个月后，在高峰时段又实现了通勤。

与景驰科技几乎同时获得加州路测牌照的，还有2家中国背景的科技公司，其中小马智行成立于2016年底，并在美国硅谷和北京设有研发中心。

“成为中国第一，与谷歌无人驾驶公司Waymo相抗衡”，这是小马智行给自己设定的目标。2017年10月，小马智行决定将总部迁入广州南沙，并设立无人驾驶研究中心、无人驾驶体验中心，全力打造无人驾驶产业生态圈。

Roadstar.ai是一家主打L4自动驾驶的科技公司，成立于2017年5月，由三位联合创始人佟显乔（CEO）、衡量（CTO）、周光（首席机器人专家）创立。去年9月，Roadstar.ai在硅谷有了原型车，很快实现了加州路测，今年3月底又将无人车开上了深圳马路，进行国内路测首秀。

腾讯的动作更快。今年5月14日，腾讯自动驾驶实验室获得了深圳市政府颁发的智能网联汽车道路测试牌照，且是政府此番发放的唯一一张牌照。腾讯方面表示，2018年是腾讯自动驾驶的产品化元年，重点是推进L3产品落地，并为L4及L5提供场景数据支撑。

如何应对“大佬们”的挑战？

相比纯粹的技术研发，“下半场”的博弈更为艰难。一方面是公众对自动驾驶的安全疑虑、商业模式兑现遥遥无期，另一方面是产业技术还存在诸多瓶颈，资金投入巨大。

广东尽管已涌现了一批自动驾驶解决方案的系统厂商，但与“先行一步”的市场相比，仍有不小的差距。在国外，不仅有谷歌的Waymo、优步、特斯拉等创新公司的纷纷入局，也有传统汽车企业，如福特、通用、日产-雷诺联盟，奔驰、大众、宝马等在自动驾驶领域的积极布局。值得一提的是，包括谷歌在内的多家公司已在自动驾驶领域进行了大规模投资和收购，例如福特和百度2016年斥资1.5亿美元投资了激光雷达制造商Velodyne。而彼时，广东的大部分系统厂商尚未成立，受制于生态布局的局限，这条赛道的“后来者们”想要追赶前者，一定会倍感艰辛。

与系统厂商各自为政的发展路径不同，百度等互联网企业更强调共享经济。以百度Apollo的平台为例，通过一年多的努力，其全球化已初具成效，超过100家厂商采用了Apollo的技术进行自动驾驶路测，外加百度地图庞大的用户基数，正在不断构筑进入门槛。相比之下，虽然腾讯也有地图业务支撑，但与用户基数庞大的百度、高德地图相比依然稍逊一筹。此外，腾讯的测试车辆也尚未形成规模，处于初步试行阶段。

要想自动驾驶车辆实现理想中的自动、安全驾驶，拥有一套灵敏、精确的感知系统是前提。作为自动驾驶必不可少的感知系统，激光雷达、摄像头、毫米波雷达等的研发、测试正在成为热点。

目前，在广东已经涌现出镭神智能、速腾聚创、佑驾科技、眼擎科技等一批专注传感器的初创企业，也有德赛西威等老牌的汽车电子供应商抓住自动驾驶技术浪潮的风口，不断在性能、质量、价格等方面逐个突破，打破国外垄断。

全“路径”追赶海外

目前，自动驾驶领域的“玩家”三分天下：一是以特斯拉为代表的汽车制造商，依靠ADAS（高级驾驶辅助系统）逐步分级实现自动驾驶；二是以谷歌为代表的科技公司，通过感知系统、深度学习来实现自动驾驶；三是以英特尔为代表的汽车电子芯片供应商，在为无人驾驶做一套符合车体的计算机系统。

路径不同，主要是由于他们掌握的核心技术不太一样：有的公司是图像识别起家，有的公司则更擅长雷达技术。在广东，从纯视觉到多融合路线都有各自的代表。

国产ADAS厂商Minieye规划了两条产品线：一条是纯视觉；一条是视觉+IMU+毫米波雷达。后者的试用范围更为广阔，比如在暴雨以及大雾等极端天气下，融合性的方案还能够良好地运作；其次在探测距离的精度上，融合的方案会比纯视觉方案要好；但在成本上，融合的方案比纯视觉也更昂贵。

而速腾聚创则聚焦激光雷达，着力打造一系列激光雷达的点云算法，使得激光雷达能够通过点云信息，像摄像头那样实现物体识别、分类、跟踪等功能，提供给自动驾驶的合作伙伴。此外，眼擎科技则是坚定的视觉拥趸者。

紧握本土化优势

目前，自动驾驶的激光雷达从技术原理上区分，主要有两类：一种是机械扫面雷达，多束激光并排绕轴旋转360°，每束激光扫描一个平面；另一种是全固态激光雷达，代表了激光雷达未来的发展方向。

近日，速腾聚创联合阿里菜鸟发布了无人物流车G Plus，其一大亮点是搭载了来自速腾聚创的固态激光雷达RS-Li-DAR-M1Pre，成本更低、性能更稳。

另一家国内激光雷达企业镭神智能也在加紧研发固态激光雷达，预计年中就会推出3D FLASH 和MEMS固态激光雷达。

一些厂商认为，与国外的激光雷达相比，国内的差距最多在6个月水平，而且国内更新迭代的速度非常快，在某些领域如信号处理、算法领域等甚至超过国外。

不仅在技术领域有了新突破，广东传感器供应商还集中瞄准了国际巨头的“软肋”，推出了“大杀器”——本土化策略。

实际上，中国复杂的市场决定了自动驾驶是一场本土化的考验。在中国，汽车品牌分类复杂，自主品牌、合资品牌不断细分，即便如此残酷的竞争环境，还在不断涌现出造车新势力。产品的多样化和产品的个性化正在成为中国消费市场的新趋势，而这些也为国产供应商留下了巨大的创新空间。