2022年，自動駕駛技術創新陷入低谷。明星企業紛紛裁員， Mobileye打折上市， Argo AI官宣倒閉，圖森未來裁員一半，蘋果推遲發布自動駕駛汽車，技術路線也從L4轉向了L2。
風險資本冷靜下來，重新審視這群燒錢的巨獸。幾年工夫，至少上千億美元灰飛煙滅。 2022年截至11月底，全球自動駕駛企業融資約70億美元，不僅遠低於2021年的200億美元，還可能是近五年來最少的一年。
人類距離真正的自動駕駛L4仍有距離，為了熬到那一天，這個行業正在走向整合。 Uber與Motional簽訂了長期合作協議，重返Robotaxi賽場； Waymo靠谷歌輸血，開始向舊金山等更多城市提供服務。
自動駕駛尚未徹底駛入無人區。風險資本依然看好這個領域，初創企業的融資次數並沒有融資金額減少的那麼多；新玩家仍在入場，融資金額斷崖式下降的主要是晚期輪次。
中國最有耐心，堅持看多未來。在2022年，中國自動駕駛領域已披露的總融資額，超越了美國，成為全球第一。中國已經成為全球自動駕駛技術最大的創新實驗場。
國家政策給了技術創新與資本投入以信心。截至2022年11月底，中國省級及以上部門合計發布近80項自動駕駛產業相關政策，為道路測試與商業試點放行。迄今，自動駕駛車輛已在北京的道路上，累計安全行駛了超過1000萬公里，2021年底約為400萬公里；上海2021年全年約250萬公里，是上一年的6倍。相比之下，美國加州儘管2021年路測高達640萬公里，但僅比上一年增長了1倍。
政府不僅給政策，還給錢。 2022年完成融資的多家自動駕駛企業，無論是算法、服務、硬件還是整車製造，背後都站著國家隊的身影。國開製造業轉型升級基金投資了深圳的佑駕創新，廣州產投投資了廣汽旗下的如祺出行，鄭州國投投資了主線科技，安徽國控投資了蘇州毫米波，招商局創投投資了輕橙時代。這還不算地方政府為招商引資給出的優惠。
這些資金有退路。智能駕駛方案提供商縱目科技，開始衝刺科創板上市，如果順利，它將在2023年上市。港交所也準備好了"18C章"，歡迎未商業化的特專科技公司。
這讓大規模盈利尚在遠方的自動駕駛緩了一口氣。活下去變得越來越重要，資本與企業不惜追求場景降維、技術降維。有場景，就有數據，就有現金。
場景越大越有利，這既取決行業自身的市場空間，也取決於所在國家的市場規模。中國為自動駕駛技術提供了大規模應用場景。
中國是全球最大的汽車消費市場，擁有全球最多最繁忙的港口、礦山、物流倉儲，對自動駕駛技術需求巨大。其他規模化產業的技術也在外溢，為自動駕駛降低成本，提供了更完善的供應鏈與規模化製造能力。
2021年，資本更加看好自動駕駛卡車，它能比自動駕駛出租車更早商業化。當時，前者的估值漲幅遠超後者，上市也順利。 2022年，專注幹線物流的自動駕駛企業股價崩塌，跌去90%以上。風險資本變得務實，開始押注封閉場景的自動駕駛企業。 2022年三季度，多數自動駕駛落地場景的風險融資聚焦於此。
國內已有十餘個大型港口落地應用自動駕駛卡車。主線科技在天津港、智加科技在青島港、西井科技在珠海港、飛步科技在舟山港等。無人集卡佔比逐步提升，它們的效率是AGV的2倍。儘管港口物流市場空間低於乾線物流，但中國港口龐大的吞吐量，保證了自動駕駛卡車企業還有時間暢想未來。 2022年，部分企業已經開始探索港口間的自動駕駛，這能將市場空間從原來的每年300億元，提升到1500億元。
幹線物流自動駕駛的故事也還沒講完。上海因疫情封城期間供應鏈中斷，令人期待無人駕駛快點到來。 2022年，多家自動駕駛卡車初創企業已與整車廠或物流企業聯手，實現小規模的前裝量產卡車落地。
這與乘用車自動駕駛領域的趨勢一致。從2021年開始，Robotaxi企業就試水前裝量產，2022年，更有不少企業打破邊界，與傳統車企合作，用自動駕駛技術反哺輔助駕駛功能。文遠知行拿了博世的投資，合作交付輔助駕駛；輕舟智航推出價格低至1萬元的輔助駕駛量產套件。
量產是中國的優勢，也是當前技術漸進發展的趨勢。短期內，全球以L2與L3為代表的輔助駕駛將佔絕大多數。到2025年，L2級汽車銷量將超過50%，並在2028年達到峰值；L3仍處於部署的早期階段，首批會在近兩年內於特定地區上市，它們的銷量將在10年內超越L2，而銷售額的超越只要5年。
對更高級的輔助駕駛的付費意願在上升。如今，所有特斯拉汽車都標配了免費的基礎版輔助駕駛功能，那些為FSD beta支付1.5萬美元的用戶，從上一年2000人上升至今年160000人。
量產是上路的前提。中國工信部發布智能網聯汽車准入和上路通行試點規劃，強調搭載L3、L4級功能的智能網聯汽車產品要"具備量產條件"。目前，中國造車新勢力的賽道主要在L2+級別。但它們已經瞄準了自動駕駛，搶在有關政策實施前，2022年多款新車發布均預埋了L3及以上級別的硬件。多家傳統車企也表示將在2023年正式實現L3量產上車。
市場高速增長，得益於激光雷達價格走低。除了特斯拉以外，L2+級別輔助駕駛向更高級別進化，主要採取"強感知+強智能"的方案，也就是搭載激光雷達作為核心傳感器。
全球車載激光雷達大規模量產交付的序幕，正在中國拉開。在全球其他市場實際規模化交付前裝激光雷達的供應商，只有法雷奧一家；在中國，已經有4家本土供應商實現前裝交付。 2023年下半年，中國將實現補盲雷達量產，完成自動駕駛升級方案激光雷達的最後一塊拼圖。
中國在激光雷達領域的優勢會不斷擴大。有了低成本的激光雷達，中國車企配置智能化更加激進；部分外資品牌要降低成本，也得考慮中國供應商。這將推動整車廠和零部件巨頭的供應鏈繼續向中國集中。
中國要加強車規級芯片供應鏈建設，尤其在人工智能芯片上取得突破。這個領域市場巨大。汽車芯片的總收入可能會從2019年的410億美元增加到2030年的1470億美元。自動駕駛、互聯和電氣化這三個領域將推動大部分需求，約佔總收入的90%。
儘管超過一半芯片來自成熟製程，但高算力芯片是卡住自動駕駛脖子的關鍵，同時又面臨跨行業競爭。後者同樣渴望先進製程芯片，願意支付溢價，提升人工智能的性能。
即使不用在車上，大量智能網聯汽車跑在路上，收集的數據也需要高算力訓練。自動駕駛需要更多合規高質量的數據。特斯拉去年展示了首款AI訓練芯片Dojo D1，能將通常需要幾個月的工作減少到1週。第一個基於該芯片構建的完整的Dojo集群ExaPOD，預計將在2023年第一季度完工。
這關係著自動駕駛技術能否真正規模化商業化，也關係著中國能否引領這個全球化的百年產業的變革。
20世紀初，汽車製造商超過250家；到了1930年代，三大巨頭崛起。這並不意味著汽車產業的失敗。也許到了2030年代，汽車產業新一輪洗牌過後，勝者同樣寥寥。中國汽車產業已在電動化階段的競爭中暫時領先，也為下半場的自動化競爭開了個好頭。
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