从无人机跨界智能驾驶，大疆凭什么搅动市场？

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导读：在无人机领域触摸到天花板的大疆，能够在智能驾驶领域搅动怎样的风云？

（观察者网讯 文/周昊 编辑/庄怡）一套前视双目摄像头，4个环视鱼眼摄像头，1颗前向毫米波雷达，12 颗超声波雷达……这些总价甚至不如一颗高精激光雷达贵的硬件设备，却可以在智能驾驶领域实现包括打灯变道、高速领航、城区领航、前车加塞处理、任意类别障碍物识别、任意角度方位泊车出入库等L2级别的辅助驾驶功能，这便是已经在无人机领域证明过自己的大疆下场“卷”入智能驾驶行业交出来的第一份成绩单。

今年9月15日，上汽通用五菱宝骏品牌旗下2023款KiWi EV上市，其中搭载大疆车载“灵犀智驾系统”的大疆版起售价仅10.28万元，高大上的智能驾驶功能直接被年轻的大疆车载拉到了十万元级别的大门前。

上汽通用五菱技术中心副总经理何逸波当时向媒体表示：“我们跟大疆车载有共同的底层逻辑，都希望让智能驾驶能够‘飞入寻常百姓家’。”

大疆车载谢阗地 图片来源：大疆 下同

而大疆车载公关总监谢阗地在近日接受《观察者网》专访时则表述的更为直白：“国内新能源汽车产业链已足够成熟，买最贵的芯片、硬件来做一个智驾系统非常容易，但用很普通的零部件来实现接近乃至于同样的功能，却是一件非常困难的事。”

系出同源

与外界普遍以为的无人机技术“下放”不同，大疆智能驾驶业务的核心技术其实属于无人机技术的前置科技。

成立于2006年的大疆最早涉足的领域是机器人与自动化技术，在研究飞控技术的同时为了能够让飞行器拥有空间的识别、标定等功能，大疆开发出了双目避障系统，随后这套系统一直被大疆无人机沿用至今。

双目避障系统在无人机产品上的持续演进开始让大疆内部思考：除了无人机，这套系统还能用在哪里？

在大疆车载团队甚至还未成立的2016年，大疆内部的技术人员就已经将一套双目+视觉融合定位系统搬到了车上并使其成功的运行了起来，而彼时的中国新能源市场正处在起步的前夕。

新老市场的交替期一定会诞生出大量的机会。

从2018年开始，大疆就带着自己的智驾系统demo去逐个拜访车企，并于次年就收获了五菱这一客户；需要注意的是，大疆与五菱合作的官宣时间为2021年4月，一个主要的因素就在于，大疆拥有了智驾系统的量产能力。

大疆智能工厂

想要做汽车领域的Tier1，量产能力是一个极为重要的条件，这也是大疆车载对自身业务的信心所在——工程能力。

“大疆有千万量级的出货，有车规级的工厂，有多年的智能系统涵盖了设计、研发、生产的全链路，这是工程能力的体现，能够把自己的设计完全实现，这就是大疆的优势”，谢阗地表示。

尽管上述表态有“王婆卖瓜”之嫌，但谢阗地的表态却揭示了智能驾驶行业目前面临的一个痛点——算力和算法可以堆砌，但符合车规级的硬件系统从何而来？

微软Mobileye估值崩塌、激光雷达鼻祖Ibeo提交破产申请、自动驾驶独角兽ArgoAI宣告倒闭……技术很好、落地很难是整个智能驾驶行业都需面对的现实，软硬件结合恰巧是其中的最难点。

大疆“灵犀智驾”拨杆变道测试图

比如双目方案就需要镜头的位置、角度、一致性等在量产时必须高度一致，这对工厂的标定、高精度生产能力有着极为严苛的要求。

谢阗地认为，智能驾驶行业内的很多公司没有硬件能力，因此一套解决方案需要反复的与代工厂试错、实现，一些公司甚至直接向车企卖算法，将制造环节再踢给车企，这显然不是一个健康的商业生态。

卖给谁？这是一个问题

电动、网联、智能、共享，这是当前造车领域最喜欢谈及的“新四化”概念，也是新技术方向的象征。而这一趋势也无形中为智能驾驶Tier1企业划定了自己的市场范围——传统车企。

一个显著的事实是，大量国产造车新势力的入局意味着当前造车已经没有了门槛，新的品牌如何打响知名度，就必须要锚定以“新四化”为主的技术方向，智能驾驶显然是其中一个极为重要的环节，这也是为何新势力们专注于智能驾驶领域的重要原因。

相比之下，被大潮裹挟的传统车企也面临着必须转型的困境，如果不在“新四化”方向发力，就很容易被外界评价为“智能机时代的诺基亚”。

长期来看，智能驾驶功能一定会成为未来汽车的标配，在这一领域存在严重短板的车企市场份额一定会逐渐缩水，并最终沦落至代工厂的地位。这背后催生出的转型需求成为了新晋Tier1们的市场目标。

谢阗地谈到了传统车企目前在“新四化”大潮下的主要需求：智能驾驶功能覆盖日常场景、落地方案靠谱、对品牌有正向拉动、成本可控，“传统车企对于智能驾驶有非常强烈的需求，但目前市场上靠谱的方案提供商并不多，所以大家都在一家家尝试”。

传感器测试

比如前文所述，智能驾驶硬件制造能力并非传统车厂的优势所在，这导致相当多的缺乏硬件制造能力的智能驾驶公司在市场竞争中处于不利地位；

比如智能驾驶组件造价昂贵量产困难，极大的拉高了车辆的市场售价，但这就要求车企内部的销售、市场体系也需要提供大量的额外资源，来支撑车辆的“高溢价”，如果市场反响不佳，后续项目的推进势必在车企内部面临重重阻力。

大众集团营销总监Klaus Zellmer就曾在一次访谈中提到，应未来L4自动驾驶所需，仅仅是车辆必须配备的各项传感器、摄影机、处理器等组件，市售价格可能高达过万欧元，成本远远超过一般消费者对于通勤、代步车款所能负担。

而谢阗地则认为：“当前各厂商的智能驾驶功能尽管在体验上感受各不相同，但在核心逻辑上依然没有跳出辅助驾驶的范畴，这就意味着无论是自研的新势力还是Tier1供应商，彼此的方案并没有显著的优势，这一现状成为了大疆的机会”。

大疆“灵犀智驾”传感器配置

一套前视双目摄像头、4个环视鱼眼摄像头、1颗前向毫米波雷达、12 颗超声波雷达，整套设备的硬件成本不及一颗激光雷达，大疆用非常普通的硬件方案为车企提供了L2级别的智能驾驶解决方案。

谢阗地认为，在目前的商业模式下，车企向大疆提出具体的智驾场景，大疆则供应具备完整功能的软硬件设备，在成本不高、溢价可控的情形下，这种模式显然更容易被传统车企所接受。

谢阗地还表示：“大疆已经和五菱合作建设了专门用来处理智驾数据的大数据中心，车企也选择将大数据部门与技术中心平行以凸显其地位；而智驾数据中心的建立也意味着未来可以通过在线升级的形式让智能驾驶功能常用常新，这是整个行业发展的趋势。”

媒体体验五菱Kiwi大疆版智能驾驶功能

除五菱之外，目前大疆“灵犀智驾系统”也已经与大众取得了合作，而《观察者网》从可靠消息源处获悉，大疆与国内新能源龙头比亚迪的合作“未来可期”。

在采访中，谢阗地还提到了两个细节：

其一，在目前各厂商智能驾驶功能差距并未拉大的前提下，相比于智能驾驶功能，车企对智能座舱的关注度更高，因为智能座舱能够为车企贡献丰厚的后续收入；

其二，在五菱KiWi车型未交付时，大疆车载的内部标语是“保交付”；KiWi成功交付之后的标语则更新为“提效能、拓市场、竖口碑”。

不过谢阗地也强调，目前大疆车载的生态位非常清晰，并不会向车企供应很激进的方案，也不会进行盲目的扩张，市场节奏以稳健为主。

中国智驾提速中

拒绝盲目扩张，大疆有着自己的顾虑。

这是因为现有的智能驾驶解决方案与消费者的期待还存在着很大的差距，而且这种差距并非完全是技术层面的。

谢阗地认为，普通人开车遇到小剐蹭是很常见的小事故，但消费者对于智能驾驶的预期是绝不失误，而这其实是很难实现的，这种不信任感也会进一步阻碍消费者为额外智能驾驶付费的冲动，“如果一套售价数万元甚至十万元的自动驾驶系统不能完全规避事故的发生，且事故发生后必须要消费者本人担责，那消费者必然会更为谨慎的看待新技术的应用，这一点从部分车企的智能驾驶功能套件选装率遇冷即可看出”。

在“花多少钱办多少事”的常规思维下，“灵犀智驾”的低成本方案能够和各种高成本方案同台竞争且无明显短板，即便个别功能稍逊于友商，这某种程度已经是商业和技术上的成功，“目前整个行业都是60分至65分的区别，但大疆是用更少的传感器取得了这一成绩”，谢阗地表示。

智能驾驶模拟仿真测试

“目前的智能驾驶就好比刚考完驾照的学员，理论上已经会开车了，但实际上还需要上路进行大量的磨练，但从长远来预估，十年内全自动驾驶一定会实现”，谢阗地对行业的未来表示乐观。

从业者们对自动驾驶的未来保持乐观，也与目前国内针对智能驾驶试点工作的推进有着直接的联系。

比如今年4月，北京成为中国首个开启乘用车无人化运营试点的城市，百度与小马智行获得首批许可，相比之前自动驾驶出租车需要在主驾驶位上配备安全员，此次则是试点开放将安全员移到副驾驶的无人化载人。

深圳在今年8月初也开始允许自动驾驶车辆合法上路，并首次为自动驾驶交通事故责任认定提供了法律依据：如果自动驾驶汽车的方向盘后面有司机，司机将在事故中承担责任；如果汽车完全无人驾驶，车主将负责；如果确认是由车辆缺陷导致事故，车主可以向自动驾驶车辆制造商寻求赔偿。很显然，深圳此举为中国自动驾驶汽车的市场准入和商业运营拓展了空间。

等待试驾的五菱Kiwi大疆版

就在11月2日，工信部发布一则征求意见公告，公开征求对《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》的意见，工信部会同公安部遴选符合条件的道路机动车辆生产企业，以及具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点。

华西证券认为，未来三年或为各城市布局智能驾驶的竞争窗口期，智能驾驶汽车市场被进一步激活，不同城市的智能汽车产业集群发展政策仍将快速发布与落地，车内有人到无人的演进，以及自动驾驶常态化收费运营和多场景落地，将是接下来几年各个城市在自动驾驶领域的着力重点。

工业和信息化部装备工业中心总工程师刘法旺也向媒体表示，近些年通过道路测试示范应用与企业持续不断的投入，我国自动驾驶水平与产品成熟度不断提升。试点工作的展开是希望通过试点去积累整个管理的框架、思路，同时通过数据的积累不断去认知安全的边界，保障后续准入过程中的安全性。