BAT自动驾驶：大致相同的生态链，截然不同的生意经
BAT Autopilot: Roughly the Same Ecological Chain, Completely Different Business
近几个月，BAT自动驾驶生意经渐近明朗，剑指未来交通，三方已奔跑上不同的赛道：2018 年 9月的云栖大会，阿里 A.i.labs自动驾驶图景落地：自动驾驶物流是第一站，车路协同系统为突破点，斑马智行3.0版本进一步开放；紧接着一个多月后，百度腾讯选择在同一天“搞事情”，百度L4级自动驾驶量产故事升级；腾讯高喊智慧出行，三大自动驾驶核心技术首次亮相。
从互联网转战汽车，技术、产品、场景、数据、生态依旧是关键，BAT正在用自己更熟悉的方式改造着汽车行业。
百度，Apollo 自动驾驶平台
IDG 组建、陆奇加入、Apollo 平台免费开放是一大转折点，百度自动驾驶迎来了它的“高光时刻”。
初期的百度自动驾驶利用“两条腿”走路：渐进式革新L3、突变式革命 L4级。前者变现路径更快、易被车厂接受；后者商业化路径慢，则对标谷歌自动驾驶。直到百度宣布组建智能驾驶事业群组 IDG（L3、L4、CAR play）、陆奇上任，正式敲定加码L3、边缘化 L4。
2015 年 12月，百度自动驾驶事业部成立，王劲担任总经理；2016年 3月，百度车联网升级为百度智慧汽车，2016年 9月，百度智慧汽车升级为L3级事业部；2017年3月，百度整合自动驾驶事业部（L4）、智能汽车事业部（L3)、车联网业务（car play) 成立智能驾驶事业群组（IDG），由时任百度集团总裁和首席运营官陆奇兼任总经理。陆奇的“ALL IN AI”，尤其是在 2017 年 4 月 19日，宣布向所有合作伙伴免费开放 Apollo 系统和自动驾驶技术后，百度自动驾驶“声势逼人”。
谷歌自动驾驶商业化之前，利用10 年时间累积了超过 1600万公里的测试数据。数据是自动驾驶企业的核心关键，大量数据反哺加速自动驾驶算法升级，这是一个互相加速的良性循环。互联网时代走过来的百度深谙其中道理，一声令下免费开放 Apollo 平台，广圈合作伙伴实现数据积累，用“China Speed”完成了自动驾驶领域 0 到 1 的成果。
据平台显示，Apollo平台包含量产解决方案、云端服务平台、开源软件平台、硬件开发平台、车辆认证平台五大模块，涉及自主泊车、车联网小度车载OS、感知、高精度地图、仿真平台、OTA等 30余个独立产品。
曾有加入 Apollo 平台的车企表示，“在百度 Apollo平台开放的功能中，高精度地图会很快在测试车上使用”。所以百度在各个独立的产品方面更加强调平台概念。
2018 年 11月份的百度世界大会上，百度更新了 Apollo 已有合作伙伴数量——131家，其中整车生产企业20多家，涵盖汽车零
DATA THE CORE OF AUTO-DRIVING ENTERPRISE A LARGE NUMBER OF DATA FEEDBACKS CCELERATE THE UPGRADE O AUTO-DRIVING ALGORITHM, WHICH IS A MUTUALLY CELERATED CIRCLE OF CONSCIENCE
部件企业、软件企业、科技公司、专注自动驾驶的创业公司，及芯片、传感器、系统、算法、导航、园区、分时租赁等产业链各环节，自动驾驶生态初步建成。
基于开放平台，百度Apollo自动驾驶设定了“五年规划”：量产园区自动驾驶、限定区域城市自动驾驶、简单道路自动驾驶和高速、城市全网自动驾驶是百度未来几年要实现的目标。关于 2018 年的小目标，在 2018 年 7月份的百度AI 开发者大会上，李彦宏以一场直播向全球观众宣布百度正式量产了L4 级无人车“阿波龙”，实现了量产L4的诺言。这个量产的标准，百度定义为100辆。显然和传统车企真正意义上的的量产相比，前者不值一提。明年百度计划将这个数字升至万级，对外宣称搭载Apollo L4自动驾驶能力的车辆将在2019年达10000台。业内对于百度L4级自动驾驶汽车有很大的争议，L4的概念很宽泛（即部分工况下的无人驾驶）， 部分工况可以理解为半封闭港区、矿区内、城市中、高速公路上，不同环境中L4级别技术含量也会天差地别。从目前的百度阿波龙运行情况来看，其选择为全封闭的环境，实现L4级别自动驾驶缺少说服力。
随着 100辆阿波龙的落地，车路协同商业化落地也没有落下，重庆两江新区互联网产业园“百度-盼达自动驾驶示范园区”、湖南湘江新区智能系统测试区、百度与海淀公园合作打 造的 AI公园等是百度交付的答卷。交通只是百度蓝图中的一小步，实现智能交通的同时，百度更大的棋局在智能城市上面。
在 L3级自动驾驶的量产落地上，奥迪A8此类高端车型在2017 年初步适配。2018百度世界大会上，百度进一步确认高速自动驾驶和自主泊车两大L3级自动驾驶能力的具体量产落地时间表，计划在2020 年完成 L3级乘用车量产交付。
当 11月初的百度自动驾驶享受着头条流量时，百度IDG 受冷，关于智能驾驶事业群组（IDG）分拆的消息已经开始在百度蔓延。这是百度自动驾驶拆分谣言第二次搬上台面，不免让人想到自动驾驶拥护者陆奇的离职。早在2016年乌镇世界互联网大会之后，王劲拆分L4级事业部以推动其发展的念头迸发，但未能同李彦宏达成一致，这也成为王劲离职创业的原因。
Waymo、德尔福、福特自动驾驶独立的先行案例，让行业内对自动驾驶拆分达成共识，IDG拆分或是必经之路，剩下的只是时间问题。然而也有声音传出：自动驾驶真正意义上的实现并不仅依赖技术研发，还有运营，何况百度更大的棋局在于通过智慧交通布局智能城市。
腾讯，L3/L4自动驾驶全栈解决方案
相比高举高打百度和会讲故事的阿里，腾讯自动驾驶低调许多。
经常出现在公众眼前的是腾讯高精度地图，腾讯接连数次在全球合作者伙伴大会上，将高精度地图摆在重要位置。该项目早在三年前开始孕育，目前已经积累了超过百万公里的道路测试数据，超500万的各类标注样本数据。2019年上半年，腾讯将完成全国高速和快速路的高精地图数据生产。人们熟知的是， 2014年，腾讯投资“国内三大图商之一”——四维图新，前者以约12亿元的价格收购四维图新 11.28%股份。如今腾讯作为四维图新上市公司的第二大股东，占股9.74%。腾讯在高精度地图方面的底气并非来自四维图新。
腾讯通过旗下拥有国家甲级测绘资质的全资子公司大地通途进行地图测绘，在腾讯自动驾驶汽车及仿真系统上及时检测高精度地图的精准性及误差问题。腾讯自动驾驶相关负责人曾表示，相比高德（背靠阿里）仅进行地图测绘，还需依赖阿里的自动驾驶汽车进行验证，腾讯更加“自由”。
基于高精度地图方面的能力积累，2016年 9月，腾讯自动驾驶业务中心成立。
2018 年 10月，为实现消费级互联网到产业互联网的转型，腾讯调整了组织架构，成立云与智慧产业事业群CSIG，并将自动驾驶、腾讯车联、位置服务均并行到CSIG事业群组。在自动驾驶方面，面向To B，腾讯将自己定位于服务商角色，同产业深度融合共建自动驾驶，做自动驾驶赋能者。
腾讯自动驾驶团队成立两年，这两百人左右的团队，和百度相比稍显“单薄”。在2018全球合作者伙伴大会上，腾讯打出的口号并不怯懦——“智能出行”，且一套完整的自动驾驶生态链体系已经成型。
基于高精度地图数据积累，整合车联网、大数据、云平台、深度学习、多源信息融合感知与定位、高精度地图生产与运用等多方面的技术，腾讯构集自动驾驶产品研发、测试以及评测验证于一身的开发平台。高精度地图、模拟仿真系统、数据云服务平台是腾讯自动驾驶的三宝。
作为自动驾驶赋能者，基于腾讯自动驾驶解决方案改装的红旗L3级自动驾驶汽车面向量产，即将实现产品落地，L4级自动驾驶汽车目前正处于研发测试阶段。这同自动驾驶赛道上的大多数竞争者脚步相当。
相比自动驾驶，腾讯的“野心”是腾讯出行生态。“四横两纵一中台”业务矩阵建立，将覆盖自主出行、共享出行、公共出行的全场景服务。如同腾讯车联、腾讯位置服务、腾讯安全、腾讯AI和腾讯云，自动驾驶是整个腾讯出行生态重要的一环。
“迟到”的阿里，车路协同
“迟到”的阿里选择了一条不同于百度、腾讯，乃至行业主流都不同的道路—车路协同。
2016年，在阿里同上汽宣布YUNOS for Car 车载系统搭载至荣威 RX5 的发布会上，阿里 CEO 张勇表示，无人驾驶是未来的发展方向，但结合国内交通的现状，无人驾驶要想在中国普及还有很长的路要走，阿里巴巴不会考虑做无人驾驶。这时，百度与腾讯自动驾驶组织架构已经成型。面向复杂的国内交通场景，自动驾驶车辆难独行其道，更适合中国未来交通的思路在哪？
两年后，阿里给出的答案是车路协同。阿里巴巴达摩院下设人工智能实验室（A.I. Labs X实验室），外界所知的阿里巴巴自动驾驶项目来自该实验室。在自动驾驶项目团队负责人王刚是车路协同的而拥护者， “单车智能是需要汽车去感知，决策和控制，要求汽车去处理所有的状况，但汽车的决策需要了解更多交通场景，路上不只有车，还有人。”
在王刚看来，高精度地图全面覆盖更新难、传感器技术及激光雷达高昂成本因素为单车自动驾驶带来阻力。他主张建立智能感知基站将以“上帝视角”采集路况信息，解决车辆传感器的“盲点”问题。
2018 年 9 月 6日，阿里与交通部公路科学研究院宣布，成立车路协同联合实验室。双方共同建立的智能感知基站可以长距离感知路面的信息，检测范围达+/-200 米(400 米)，实现了防雨防霜。阿里走的是一条不同于主流V2X的技术道路。
美国主推的 DSRC及中国大唐电信、华为等主推的 LTE-V 两大主流技术中的车路协同方案更多是体现在如何通讯上，即研发通讯技术能让路传送信息给车。阿里A.I. Labs方案助攻传送什么样的信息，即路需要精确感知到什么信息，什么样的信息是对车有用的，然后可将不同的信息用已有的通信方案传送给不同的车辆。这样看来，阿里的车路协同系统的侧重点依旧是车辆需要什么。
Unmanned driving is the future direction of development, but combined with the current situation of domestic traffic, it still needs a long way to go if unmanned driving is to be popularized in China.
跳出车路协同战略，阿里在未来交通上还有一些其它动作。阿里也在瞄准国内一众AI 独角兽企业，过去几年，在视觉领域投资了商汤科技、旷视科技；AI芯片领域投资了深鉴科技、寒武纪、耐能、Barefoot、杭州中天微；ar 汽车导航技术公司Wayray及专注于增强现实技术的 infinityar 公司。
面向汽车终端，车联网是阿里布局未来交通的第一板块，从车载操作系统到智能驾驶座舱车载系统ALIOS；定位和地图是未来出行必不可少的环节，阿里已经有千寻位置和高德地图的加持；阿里巴巴达摩院下人工智能实验室（A.I. Labs X实验室）在研发自动驾驶汽车等，单看任一分支，阿里难言占据绝对优势。这也正是阿里布局车路协同的原因之一。
在物流方面，阿里有着得天独厚的优势。物流场景被行业定义为率先实现自动驾驶落地的场景之一。作为电商巨头，阿里对物流的需求也极其希望对现有的物流体系提出升级与改造，同样的，阿里有着智慧物流车有着最天然的练兵场。在物流层面，王刚更加开放，他说道：“智慧物流车主要的运输对象是货物，并不需要载人，因此不需要考虑舒适性的问题，只负责点到点的运输，因此在识别度上相对没有那么高以及能够更加快速地落地。”
2018 年 9月份的云栖大会上，阿里推出第一辆L4级的自动驾驶物流车。阿里更大的“资本”是菜鸟。2015 年年底，阿里旗下的菜鸟网络成立了菜鸟 ET 物流实验室，主要进行无人机、末端配送机器人、仓内复杂拣货机器人等研发；2016 年年底，ET 物流实验室正式推出自动驾驶物流车，菜鸟小 G，菜鸟小 G 2代，菜鸟小 G Plus 末端配送机器人相继推出，第四代物流无人车N型和M型在9月份的云栖大会上亮相。
同自动驾驶汽车，甚至V2X领域的其它入局者比，阿里的起步迟了。基于车路协同系统，集成阿里云、ALIOS、达摩院、高德、千寻、支付宝，阿里正在希冀通过建立未来交通生态链弥补自动驾驶的后发劣势。
经历了多领域布局，BAT自动驾驶路线已成型，汽车产业链上各家的角色已敲定：百度注重打造自动驾驶平台，腾讯则面向L3/L4的全栈解决方案，阿里偏重车路协同。这也是当下面向未来交通赛道上的三大主流路线。
从宏观来看，这些或只是BAT 布局自动驾驶的入口，建立生态，布局未来交通才是真正意图。更大层面上，百度同阿里都提出了智慧城市的概念。