L2级智能驾驶需要那么多分层吗？
电观高阶自动驾驶和简单自动驾驶长期共存
智能化已经成为车企守住市场，赢得客户的必备技能。
尴尬的是，L3级的高阶智能驾驶面临技术突破难，商业化落地难的局面。
智能化在汽车行业的越发成为决定产品是否热销的胜负手。不同价格的车型都在智能化这条赛道上狂“卷”。
车企为了显示自己智能技术水平更高，便在L2级当中分出了L2+、L2++，或者是L2.5和L2.9的说法。
不同的等级，对应的是不同的硬件配置和算力配置。
那么，市场确实需要那么多分级吗？
3月29日，英飞凌举办了第一届汽车创新峰会，在圆桌论坛中，英飞凌邀请了奇瑞汽车研发总院副院长、大卓智能CEO谷俊丽、福瑞泰克CEO张林、地平线总裁陈黎明和经纬恒润高级副总裁兼CTO范成建就对这个问题进行了深入讨论。
专家们对智能驾驶的分层比例、城市NOA前景以及供应商车企的生存策略都给出了自己的看法。
01
L2级分层必然存在
L2级不同智能驾驶方案下传感器的“刚需”配置。
需要明确的是，不同等级功能所需的传感器配置并不相同，当然成本也有差异。目前汽车传感器主要包括车载摄像头（Camera，简称V）、毫米波雷达（Radar，简称R）、超声波雷达（Ultrasonic Radar，简称UR）和激光雷达（Lidar，简称L）等。
根据SAE分级，可将其不同等级功能分为行车和泊车两大类，其硬件配置关系大致如下，即，1）在行车场景中：针对L0-L2级别，其采用1V1R就可基本覆盖所有功能；L2+功能如交通拥堵辅助（TJA）、高速公路辅助（HWA）等则需5R1V实现；L3级别主要包括的高速公路领航（HWP）、交通拥堵领航（TJP）等功能则基本需由5R3V/5R5V+ADAS/高精度地图实现；而更高等级的L4级别功能，如城市场景领航（C Pilot）等则需要5R12V1L+高精度地图实现。
在泊车场景中，L2的全自动泊车（APA）、遥控泊车（RPA）等基本由12UR（超声波雷达）实现；L2+级别的记忆泊车（VPA）则为4V12UR实现；而L4级别的代客泊车（AVP）则需要配合5V12UR（4颗环视+1颗前视摄像头）实现。
可以看到，不同功能下，硬件设备的需求差异还是比较明显，对应的就是成本差异。
因此，在谷俊丽看来，这些层级是必要的。“更高级的车bom成本承受能力会更好。但是我们要先解决智能驾驶的技术普及化问题。就要从最简单的产品形态开始，让所有的车不管是5万、10万还是15万的车都要用得起。”
因此，谷俊丽给出了自己的判断，她认为，L2、L2+到L2++占比为7:2:1或是6:3:1。
（由于业内对L2+、L2++没有明确定义，以标杆特斯拉为例，其NOA是典型的L2+，可以实现解放双手、自动变道、自动进出匝道这样的功能；FSD是非常典型的L2++。）
陈黎明也认为，1V、1V1R等等这种简单的系统，会不断的往经济车型去下探，技术的发展是取决于终端用户是否能够买得起。L3、L4级的高阶智能驾驶系统，会在高端的车上首先实现。陈黎明认为，行业最终会做到自动驾驶，但是现阶段，“传感器预控芯片都是非常贵的，不同层级的智驾系统一定会在市场上有一段时间共存。”
范成建对此也表示赞同，他认为，车企不可能把一个几万块钱的系统装在10万块钱的车上，车型销量的市场分布就必然决定了需要不同的辅助驾驶系统。
02
城市NOA渗透率最慢
不过，对于更高阶的城市NOA，张林持谨慎态度。
张林判断，随着目前L2系统的装配率明显的增加，下一阶段入门级的5V5R最基础的行泊一体的渗透率会上升，“它是把过去的行车和泊车两个域结合在一起，同时在行车和泊车中能够复用整个传感器系统。一方面性价比很高，一方面客户的功能体验也会有大幅的提升。”
再往下走，张林认为，行车可能走到高速的NOA，泊车可以做到记忆泊车。
城市场景，张林认为可以做到处理部分城市交通场景，比如说一些过路口等等，“这个渗透率其实目前来讲也不高，但未来的渗透率会增长，但增长的速度，取决于客户的体验和这套系统它的代价或者成本是什么。”
不过，在张林看来，目前高速NOA还是新生事物，客户的体验也有待提升，接管率还是相对比较高，“哪怕是同一个匝道，风和日丽、车流少的时候，就能做到不需要接管；但换一天，狂风暴雨、黑夜、车流密集的场景，可能接管率又不一样了，所以在高速NOA方面，车企也还有很大提升空间，要到消费者觉得管率很少，几乎能够依赖这个系统独立完成高速NOA时，渗透率才会快速提升。”
再下一阶段就是城市NOA。张林认为，城市NOA今年会有，但渗透率一定是最慢的。因为毕竟它带来的技术、安全、鲁棒性（指系统在不确定性的扰动下，具有保持某种性能不变的能力）等诸多挑战，还需要大量场景探索和验证。
在张林看来，交给消费者的产品，必须是安全的、鲁棒的、可靠的，否则无论是TIER1，还是车厂，面临消费者质量的投诉都是承担不起的。
03
抓住确定的市场
在存量市场的竞争下，以及技术发展方向不确定的大环境下，车企压成本卷配置，市场竞争非常激烈，如何卷才能生存下来呢？
对此，范成建给出了另一个维度的思考。
范成建看来，如果智能驾驶没有真正做到眼和手都能够脱离，无法改变商业模式，车企就会评估，多花的几万块钱到底能不能改进用户体验或者多卖车。
“车企所有的决策都要从能把车卖好来出发。”范成建说道。
在范成建看来，AI技术和芯片技术的高速发展，给企业发展带来了极大压力，每一次技术的更新、迭代，都会给企业带来极大的跟随成本。同时还要持续地跟进，比如说你做一个7纳米的芯片，要投好几亿美金，你能连续的跟进多少次，然后同样我们做先进技术也是一样的。
“每一个技术你都要投入，得花很多人很多钱，然后如果这个东西最后又证明它不是你的市场，这就比较可怕。”
在范成建看来，在确定的产品中，也可以有深度创新。他举了一个特斯拉的例子，特斯拉它的相机用了500万像素的相机，可以提供超过1,000万像素的感知能力，而且它夜间AEB的能力非常强。
范成建的言外之意，或许就是在整车降价的大环境下，车企在向上卷性价比卷不动的情况下，会有两个方向发展，一是或许会削减智能驾驶的硬件配置；二是像特斯拉一样深度创新，在相对确定的领域进一步深挖性能。
面对生存，作为供应商的范成建想的更为实际，他们还是要去抓住这些非常确定的市场。“就像打阵地战一样，我先先保证自己有一块阵地，然后才能去思考更长远的问题。”
这或许也体现了范成建思考的竞争之道，抓住现有确定的市场，通过对产品的深度创新和挖掘，找出车企、供应链企业差异化的生存空间。
