10分钟看懂无人驾驶

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目前无人驾驶在每个领域都在探索、落地和迭代。无人驾驶不论哪家公司或者技术路线都必须做两件事。

• 软：大量车辆落地跑，积累道路实战数据，改进自有算法。
  
  

• 硬：不断自研，提高自给核心硬件比例，不给核心供应商卡脖子。
  
  

这也是百度发现通过电脑模拟的算法落地性差，必须通过造车卖车才能把数据做起来，之后就有了百度、吉利、富士康合作造车。

软的部分，车辆落地可以看对应的市场规模和特征，积累的数据量可以从公开路测数据和销量来比较。硬件部分则分为两条技术路线，一条是Tesla的苹果路线，二是华为的安卓路线，可以从商业层面和技术层面拆开对比。

软1：市场规模：乘用车、商用车、港口、最后一公里等

乘用车市场最大的是私家车市场8万亿元，其次是网约车比如Robotaxi 3500亿。乘用车落地最多的是各家主机厂的L2的乘用车，以及各地的路测。虽然乘用车L4落地难，但可以单一产品打天下，未来更容易出现大公司，或者更容易被淘汰。

商用车有图森和智加这样的跨城物流7000亿，大部分在高速上行驶，应用环境有优势。同城物流类似于仓配到店有2500亿，美团和快递公司取代快递员和外面员的无人配送小车属于最后一公里，有840亿。

商用车应用最多的是各种小场景，如港口物流，比较复杂，因为需要跟港区堆场系统做对接，更类似是集成的系统。还有如各个园区内无人驾驶，比如机场引导飞机的无人驾驶小车。

商用车的每个细分市场都需要针对性做很多软硬件方案的修改，更像是一个个项目的大集成商，不单纯做无人驾驶。因此商用车预计会活下更多公司。

当然做这些试点项目，是因为现在这些项目更容易拿到，积累数据，都是想未来升级去做到整个同城的物流，然后再去做Robotaxi ，再去做私家车。