集微网消息，“落地与技术投入是相辅相成的，清晰的商业路径为技术迭代提供了清晰的目标，迭代也是为了更好落地。”新石器无人车COO胡宇沸对集微网这样指出。过去一年，这家专注于低速自动驾驶汽车赛道的创业团队，在加紧冲刺商业落地。在未来汽车被技术重新定义完成巨变之前，“活下去”是前提。
因而自动驾驶和它的黑科技必须快速成为一个“商业命题”，而不能在一次又一次的路测之后，还是停在实验室的车库里。
不过，刚刚过去的2020年，在“最后一公里”的落地冲刺中，又多了一些新商业案例。背后的一些新变现逻辑，以及将对上下游产业链带来的变革和重塑，或许可以为自动驾驶提供一种商业化的样本。
“无人化”、“规模化”是自动驾驶实现盈利的前提
自动驾驶能力无疑被业界视作未来智能汽车的决胜点，但商业盈利是一个新兴产业持续发展的基石。
自动驾驶分为高速和低速两个分支。其中，低速分支多为限定场景，被认为最可能规模化落地。继物流配送、安防和清洁之后，在“最后一公里的落地冲刺”上，无人驾驶汽车的玩家们不断尝试开拓新场景。
新石器团队通过将无人车变身移动餐厅切入新零售的尝试，在过去的一年中得到了一些积极的反馈。据新石器公司保守估计，这样一辆无人驾驶的移动餐饮售卖车可以实现单车年入25万的盈利预期。先解决“吃饭”问题是自动驾驶创业团队面临的现实。
“毕竟，你得先活下去，然后才有更多未来的可能性。”一位新石器团队成员表示。
实现单车盈利是自动驾驶迈向商业化的第一步。目前在低速自动驾驶，率先看到了一些商业落地的积极信号。
IEEE高级会员，香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与自主系统领域主任刘明对集微网指出，比如，在物流场景中，无人系统的应用可以解决未来物流行业劳动力缺口的问题；而在工业场景中的应用，因为它具有明确的工作流程，所以它设备的投入产出来讲，可以有一个很明确的指标去进行性价比的计算。
刘明进一步表示，在保证“无人”这一条件下，自动驾驶可以拓展很多的各类不同应用，如零售无人车、消防无人车、广告无人车等。
而在高速的一端，无人驾驶Robotaxi的商业模式被业界视作最有希望的方向。不过针对该商业落地模式，业界的一大共识同样是——无人化和规模化是获得商业盈利重要前提。
国内L4级自动驾驶技术的智能出行公司文远知行（WeRide）COO张力此前在接受媒体采访时就曾这样解释，目前自动驾驶车辆配备安全员运营的模式不可能赚钱，甚至比普通模式还要亏钱，“在出租车成本结构里，司机成本占60%左右，如果不能替代司机，无人驾驶Robotaxi的商业模式是不成立的。”
具体从技术和市场趋势来讲当前国内的自动驾驶产业进展阶段，头豹研究院的一份分析指出，当前，国内的自动驾驶发展正处于积极地从L2阶段利用高级驾驶辅助系统（ADAS），即部分手动干预过度到L3阶段（有条件自动化）。而目前，行业内尚无统一的无人驾驶硬件配置方案，但总体来看，摄像头、激光雷达、毫米波雷达等相结合已成为主流配置方案。无人驾驶研发商通过选择搭配在不同领域有优势的传感器和摄像头，并综合考量成本因素，在合理造价的范畴内，达到产品性能要求。
2020年后，大部分主流车企计划开启L4级别自动驾驶，各个汽车主机厂将实现无人驾驶作为未来汽车重要战略目标。头豹研究院梳理了汽车在向车联网、无人驾驶（L4）级别进化中的成本构成（见下图），并分析指出，鉴于L2自动驾驶对环境感知要求较低，且主机厂有控制成本的压力，“摄像头 + 雷达 + 计算机视觉”，在未来五年仍是主流解决方案。而随着越来越多的公司进入该市场，L3级别的全面商业化，激光雷达技术有望发展成熟，成为必备的硬件，并实现成本降低。
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新生态链形成中
未来5-10年，“汽车+科技”的融合将全方位加深，并重新定义和驱动整个汽车工业的发展。随着汽车不断与人工智能、5G通讯技术以及云计算等技术密切结合，自动驾驶的终极目标是无人驾驶，而无人驾驶将颠覆汽车出行格局，并带来产业链上下游的变革。
中国汽车工业协会预测，中国将在2020至2025年间实现低速驾驶和停车场景下的自动驾驶，在2025至2030年间实现更多复杂场景下的自动驾驶。到2040年，道路上行驶的车辆将有四分之三都是智能驾驶的车辆。有预测称，到2035年中国智能汽车产业规模将超过2000亿美元。
当前正处在巨变的起点，围绕着汽车工业的智能化变革，一个新的产业生态链也在加速成型。而科技和互联网公司在自动驾驶领域的深度布局、跨界合作正在给整个汽车工业注入发展活力。
比如，阿里从自动驾驶软硬件出发，打造无人配送车、芯片以及移动操作系统；腾讯积极开展无人驾驶路测，从车联网、高精地图、整车制造、自动驾驶软件多个方面进入无人驾驶领域；百度以系统和平台为落脚点，致力于成为自动驾驶综合解决方案提供商；华为以数云服务、智能互联、车联网为三驾马车开始无人驾驶领域的深度布局。同时，新造车势力注重汽车软件和用户体验，向无人驾驶进发，开发具备自动驾驶前沿技术的车型，加速路测，实现量产。
罗兰贝格预计，2030年自动驾驶车端系统的市场规模将达5000亿元。其中，芯片、传感器和软件算法是主要贡献者，市场规模分别预计可达1480亿元、1308亿元、917亿元。
不过，目前自动驾驶平台市场高度分散，由外国科技公司和硬件厂商主导，科技巨头和硬件制造商（芯片/半导体）目前发展潜力最大。这让以往车企在整个产业生态中的主导地位备受挑战，为了在竞争日趋激烈的市场立足于不败之地，车企通过建立联盟、兼并收购或自主开发，探索不同业务模式以进行自动驾驶相关研发，其中建立联盟备受车企追捧。
2017年起，大众与福特在全球自动驾驶、电动汽车研发领域开展合作，并实现了渠道共享。与此同时，部分大型主机厂会与科技公司联盟，构建完善开发体系。2016年起，宝马和英特尔–Mobileye开始合作开发自动驾驶技术；通用汽车收购了自动驾驶服务提供商Cruise Automation，要求其独立运营以进一步研究自动驾驶技术。也有个别主机厂设立新的业务部门/公司自主开发自动驾驶技术，如TOYOTA之前增设新公司，而非与技术公司合作。
还有很多硬仗
但必须承认的是，目前自动驾驶仍面临技术水平等瓶颈，在相当长一段时间内，主要将以场景化自动驾驶的状态出现。
以“出行即服务（MaaS）”的商业模式为例，尽管这被视作未来五到十年自动驾驶商业落地的主流方向，但多家机构的分析预测指出，2030年之前，完全自动驾驶还无法应用于MaaS。虽然完全自动驾驶已经在一些特定区域展开试运营（比如滴滴出行首选上海的特定自动驾驶测试路段作为自动驾驶出行服务的试点区域）。进一步的技术发展，系统性的法规和消费者教育（消费者信心）依然有待突破。
对此，刘明也指出，制约自动驾驶大规模商业落地的瓶颈，在技术层面，主要是受限于两点：一个是车本身数据的批量标定。传统车对速度的标定，如转角速度的标定，要求不是那么高；但是无人系统，对这一部分数据比较敏感。比如相对传统车，因为有人类驾驶员进行操控，因此容错率较高；但同样的条件，对无人车的控制及批量应用则提出更苛刻的要求。另一方面，无人系统的实时性，受限于传感器的刷新频率和FOV及点密度，尤其是激光传感器相关特性的制约，因而新一代传感器的发展尤为重要。
此外，如何保障自动驾驶技术的安全使用，也是急需解决的重要问题，需要具体考虑在什么样合适的场景，去实现无人驾驶技术的应用；同时，公开路面上数据的进一步采集，以及算法的进一步研究，也有待提升。
而这个过程中，商业模式、技术水平、基础建设以及相应的政策支撑等不同维度仍需要齐头并进。
汽车智能化的终极目标是无人驾驶的大规模商业落地，但这必将是一个渐进式的发展过程，并且单凭某一个领域的某一家或者数家公司都无法真正实现，而是整个产业链上下游，诸多细分领域公司共同推动的结果。正是从芯片、传感器、整车硬件，到算法、集成解决方案，再到出行服务的整个链条，构成了智能驾驶的完整生态，让它得以变成现实，最终走入寻常百姓家。
在一辆无人驾驶汽车的背后，是一系列复杂的合作和集成过程，也势必将引发商业场景和跨行业间的重新融合和变革。（校对/Jimmy）
因而自动驾驶和它的黑科技必须快速成为一个“商业命题”，而不能在一次又一次的路测之后，还是停在实验室的车库里。
不过，刚刚过去的2020年，在“最后一公里”的落地冲刺中，又多了一些新商业案例。背后的一些新变现逻辑，以及将对上下游产业链带来的变革和重塑，或许可以为自动驾驶提供一种商业化的样本。
“无人化”、“规模化”是自动驾驶实现盈利的前提
自动驾驶能力无疑被业界视作未来智能汽车的决胜点，但商业盈利是一个新兴产业持续发展的基石。
自动驾驶分为高速和低速两个分支。其中，低速分支多为限定场景，被认为最可能规模化落地。继物流配送、安防和清洁之后，在“最后一公里的落地冲刺”上，无人驾驶汽车的玩家们不断尝试开拓新场景。
新石器团队通过将无人车变身移动餐厅切入新零售的尝试，在过去的一年中得到了一些积极的反馈。据新石器公司保守估计，这样一辆无人驾驶的移动餐饮售卖车可以实现单车年入25万的盈利预期。先解决“吃饭”问题是自动驾驶创业团队面临的现实。
“毕竟，你得先活下去，然后才有更多未来的可能性。”一位新石器团队成员表示。
实现单车盈利是自动驾驶迈向商业化的第一步。目前在低速自动驾驶，率先看到了一些商业落地的积极信号。
IEEE高级会员，香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与自主系统领域主任刘明对集微网指出，比如，在物流场景中，无人系统的应用可以解决未来物流行业劳动力缺口的问题；而在工业场景中的应用，因为它具有明确的工作流程，所以它设备的投入产出来讲，可以有一个很明确的指标去进行性价比的计算。
刘明进一步表示，在保证“无人”这一条件下，自动驾驶可以拓展很多的各类不同应用，如零售无人车、消防无人车、广告无人车等。
而在高速的一端，无人驾驶Robotaxi的商业模式被业界视作最有希望的方向。不过针对该商业落地模式，业界的一大共识同样是——无人化和规模化是获得商业盈利重要前提。
国内L4级自动驾驶技术的智能出行公司文远知行（WeRide）COO张力此前在接受媒体采访时就曾这样解释，目前自动驾驶车辆配备安全员运营的模式不可能赚钱，甚至比普通模式还要亏钱，“在出租车成本结构里，司机成本占60%左右，如果不能替代司机，无人驾驶Robotaxi的商业模式是不成立的。”
具体从技术和市场趋势来讲当前国内的自动驾驶产业进展阶段，头豹研究院的一份分析指出，当前，国内的自动驾驶发展正处于积极地从L2阶段利用高级驾驶辅助系统（ADAS），即部分手动干预过度到L3阶段（有条件自动化）。而目前，行业内尚无统一的无人驾驶硬件配置方案，但总体来看，摄像头、激光雷达、毫米波雷达等相结合已成为主流配置方案。无人驾驶研发商通过选择搭配在不同领域有优势的传感器和摄像头，并综合考量成本因素，在合理造价的范畴内，达到产品性能要求。
2020年后，大部分主流车企计划开启L4级别自动驾驶，各个汽车主机厂将实现无人驾驶作为未来汽车重要战略目标。头豹研究院梳理了汽车在向车联网、无人驾驶（L4）级别进化中的成本构成（见下图），并分析指出，鉴于L2自动驾驶对环境感知要求较低，且主机厂有控制成本的压力，“摄像头 + 雷达 + 计算机视觉”，在未来五年仍是主流解决方案。而随着越来越多的公司进入该市场，L3级别的全面商业化，激光雷达技术有望发展成熟，成为必备的硬件，并实现成本降低。
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新生态链形成中
未来5-10年，“汽车+科技”的融合将全方位加深，并重新定义和驱动整个汽车工业的发展。随着汽车不断与人工智能、5G通讯技术以及云计算等技术密切结合，自动驾驶的终极目标是无人驾驶，而无人驾驶将颠覆汽车出行格局，并带来产业链上下游的变革。
中国汽车工业协会预测，中国将在2020至2025年间实现低速驾驶和停车场景下的自动驾驶，在2025至2030年间实现更多复杂场景下的自动驾驶。到2040年，道路上行驶的车辆将有四分之三都是智能驾驶的车辆。有预测称，到2035年中国智能汽车产业规模将超过2000亿美元。
当前正处在巨变的起点，围绕着汽车工业的智能化变革，一个新的产业生态链也在加速成型。而科技和互联网公司在自动驾驶领域的深度布局、跨界合作正在给整个汽车工业注入发展活力。
比如，阿里从自动驾驶软硬件出发，打造无人配送车、芯片以及移动操作系统；腾讯积极开展无人驾驶路测，从车联网、高精地图、整车制造、自动驾驶软件多个方面进入无人驾驶领域；百度以系统和平台为落脚点，致力于成为自动驾驶综合解决方案提供商；华为以数云服务、智能互联、车联网为三驾马车开始无人驾驶领域的深度布局。同时，新造车势力注重汽车软件和用户体验，向无人驾驶进发，开发具备自动驾驶前沿技术的车型，加速路测，实现量产。
罗兰贝格预计，2030年自动驾驶车端系统的市场规模将达5000亿元。其中，芯片、传感器和软件算法是主要贡献者，市场规模分别预计可达1480亿元、1308亿元、917亿元。
不过，目前自动驾驶平台市场高度分散，由外国科技公司和硬件厂商主导，科技巨头和硬件制造商（芯片/半导体）目前发展潜力最大。这让以往车企在整个产业生态中的主导地位备受挑战，为了在竞争日趋激烈的市场立足于不败之地，车企通过建立联盟、兼并收购或自主开发，探索不同业务模式以进行自动驾驶相关研发，其中建立联盟备受车企追捧。
2017年起，大众与福特在全球自动驾驶、电动汽车研发领域开展合作，并实现了渠道共享。与此同时，部分大型主机厂会与科技公司联盟，构建完善开发体系。2016年起，宝马和英特尔–Mobileye开始合作开发自动驾驶技术；通用汽车收购了自动驾驶服务提供商Cruise Automation，要求其独立运营以进一步研究自动驾驶技术。也有个别主机厂设立新的业务部门/公司自主开发自动驾驶技术，如TOYOTA之前增设新公司，而非与技术公司合作。
还有很多硬仗
但必须承认的是，目前自动驾驶仍面临技术水平等瓶颈，在相当长一段时间内，主要将以场景化自动驾驶的状态出现。
以“出行即服务（MaaS）”的商业模式为例，尽管这被视作未来五到十年自动驾驶商业落地的主流方向，但多家机构的分析预测指出，2030年之前，完全自动驾驶还无法应用于MaaS。虽然完全自动驾驶已经在一些特定区域展开试运营（比如滴滴出行首选上海的特定自动驾驶测试路段作为自动驾驶出行服务的试点区域）。进一步的技术发展，系统性的法规和消费者教育（消费者信心）依然有待突破。
对此，刘明也指出，制约自动驾驶大规模商业落地的瓶颈，在技术层面，主要是受限于两点：一个是车本身数据的批量标定。传统车对速度的标定，如转角速度的标定，要求不是那么高；但是无人系统，对这一部分数据比较敏感。比如相对传统车，因为有人类驾驶员进行操控，因此容错率较高；但同样的条件，对无人车的控制及批量应用则提出更苛刻的要求。另一方面，无人系统的实时性，受限于传感器的刷新频率和FOV及点密度，尤其是激光传感器相关特性的制约，因而新一代传感器的发展尤为重要。
此外，如何保障自动驾驶技术的安全使用，也是急需解决的重要问题，需要具体考虑在什么样合适的场景，去实现无人驾驶技术的应用；同时，公开路面上数据的进一步采集，以及算法的进一步研究，也有待提升。
而这个过程中，商业模式、技术水平、基础建设以及相应的政策支撑等不同维度仍需要齐头并进。
汽车智能化的终极目标是无人驾驶的大规模商业落地，但这必将是一个渐进式的发展过程，并且单凭某一个领域的某一家或者数家公司都无法真正实现，而是整个产业链上下游，诸多细分领域公司共同推动的结果。正是从芯片、传感器、整车硬件，到算法、集成解决方案，再到出行服务的整个链条，构成了智能驾驶的完整生态，让它得以变成现实，最终走入寻常百姓家。
在一辆无人驾驶汽车的背后，是一系列复杂的合作和集成过程，也势必将引发商业场景和跨行业间的重新融合和变革。（校对/Jimmy）
自动驾驶“最后一公里”落地冲刺 新产业链加速重组，“落地与技术投入是相辅相成的，清晰的商业路径为技术迭代提供了清晰的目标，迭代也是为了更好落地。”新石器无人车COO胡宇沸对集微网这样指出。过去一年，这家专注于低速自动驾驶汽车赛道的创业团队，在加紧冲刺商业落地。在未来汽车被技术重新定义完成巨变之前，“活下去”是前提。
因而自动驾驶和它的黑科技必须快速成为一个“商业命题”，而不能在一次又一次的路测之后，还是停在实验室的车库里。
不过，刚刚过去的2020年，在“最后一公里”的落地冲刺中，又多了一些新商业案例。背后的一些新变现逻辑，以及将对上下游产业链带来的变革和重塑，或许可以为自动驾驶提供一种商业化的样本。
“无人化”、“规模化”是自动驾驶实现盈利的前提
自动驾驶能力无疑被业界视作未来智能汽车的决胜点，但商业盈利是一个新兴产业持续发展的基石。
自动驾驶分为高速和低速两个分支。其中，低速分支多为限定场景，被认为最可能规模化落地。继物流配送、安防和清洁之后，在“最后一公里的落地冲刺”上，无人驾驶汽车的玩家们不断尝试开拓新场景。
新石器团队通过将无人车变身移动餐厅切入新零售的尝试，在过去的一年中得到了一些积极的反馈。据新石器公司保守估计，这样一辆无人驾驶的移动餐饮售卖车可以实现单车年入25万的盈利预期。先解决“吃饭”问题是自动驾驶创业团队面临的现实。
“毕竟，你得先活下去，然后才有更多未来的可能性。”一位新石器团队成员表示。
实现单车盈利是自动驾驶迈向商业化的第一步。目前在低速自动驾驶，率先看到了一些商业落地的积极信号。
IEEE高级会员，香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与自主系统领域主任刘明对集微网指出，比如，在物流场景中，无人系统的应用可以解决未来物流行业劳动力缺口的问题；而在工业场景中的应用，因为它具有明确的工作流程，所以它设备的投入产出来讲，可以有一个很明确的指标去进行性价比的计算。
刘明进一步表示，在保证“无人”这一条件下，自动驾驶可以拓展很多的各类不同应用，如零售无人车、消防无人车、广告无人车等。
而在高速的一端，无人驾驶Robotaxi的商业模式被业界视作最有希望的方向。不过针对该商业落地模式，业界的一大共识同样是——无人化和规模化是获得商业盈利重要前提。
国内L4级自动驾驶技术的智能出行公司文远知行（WeRide）COO张力此前在接受媒体采访时就曾这样解释，目前自动驾驶车辆配备安全员运营的模式不可能赚钱，甚至比普通模式还要亏钱，“在出租车成本结构里，司机成本占60%左右，如果不能替代司机，无人驾驶Robotaxi的商业模式是不成立的。”
具体从技术和市场趋势来讲当前国内的自动驾驶产业进展阶段，头豹研究院的一份分析指出，当前，国内的自动驾驶发展正处于积极地从L2阶段利用高级驾驶辅助系统（ADAS），即部分手动干预过度到L3阶段（有条件自动化）。而目前，行业内尚无统一的无人驾驶硬件配置方案，但总体来看，摄像头、激光雷达、毫米波雷达等相结合已成为主流配置方案。无人驾驶研发商通过选择搭配在不同领域有优势的传感器和摄像头，并综合考量成本因素，在合理造价的范畴内，达到产品性能要求。
2020年后，大部分主流车企计划开启L4级别自动驾驶，各个汽车主机厂将实现无人驾驶作为未来汽车重要战略目标。头豹研究院梳理了汽车在向车联网、无人驾驶（L4）级别进化中的成本构成（见下图），并分析指出，鉴于L2自动驾驶对环境感知要求较低，且主机厂有控制成本的压力，“摄像头 + 雷达 + 计算机视觉”，在未来五年仍是主流解决方案。而随着越来越多的公司进入该市场，L3级别的全面商业化，激光雷达技术有望发展成熟，成为必备的硬件，并实现成本降低。
新生态链形成中
未来5-10年，“汽车+科技”的融合将全方位加深，并重新定义和驱动整个汽车工业的发展。随着汽车不断与人工智能、5G通讯技术以及云计算等技术密切结合，自动驾驶的终极目标是无人驾驶，而无人驾驶将颠覆汽车出行格局，并带来产业链上下游的变革。
中国汽车工业协会预测，中国将在2020至2025年间实现低速驾驶和停车场景下的自动驾驶，在2025至2030年间实现更多复杂场景下的自动驾驶。到2040年，道路上行驶的车辆将有四分之三都是智能驾驶的车辆。有预测称，到2035年中国智能汽车产业规模将超过2000亿美元。
当前正处在巨变的起点，围绕着汽车工业的智能化变革，一个新的产业生态链也在加速成型。而科技和互联网公司在自动驾驶领域的深度布局、跨界合作正在给整个汽车工业注入发展活力。
比如，阿里从自动驾驶软硬件出发，打造无人配送车、芯片以及移动操作系统；腾讯积极开展无人驾驶路测，从车联网、高精地图、整车制造、自动驾驶软件多个方面进入无人驾驶领域；百度以系统和平台为落脚点，致力于成为自动驾驶综合解决方案提供商；华为以数云服务、智能互联、车联网为三驾马车开始无人驾驶领域的深度布局。同时，新造车势力注重汽车软件和用户体验，向无人驾驶进发，开发具备自动驾驶前沿技术的车型，加速路测，实现量产。
罗兰贝格预计，2030年自动驾驶车端系统的市场规模将达5000亿元。其中，芯片、传感器和软件算法是主要贡献者，市场规模分别预计可达1480亿元、1308亿元、917亿元。
不过，目前自动驾驶平台市场高度分散，由外国科技公司和硬件厂商主导，科技巨头和硬件制造商（芯片/半导体）目前发展潜力最大。这让以往车企在整个产业生态中的主导地位备受挑战，为了在竞争日趋激烈的市场立足于不败之地，车企通过建立联盟、兼并收购或自主开发，探索不同业务模式以进行自动驾驶相关研发，其中建立联盟备受车企追捧。
2017年起，大众与福特在全球自动驾驶、电动汽车研发领域开展合作，并实现了渠道共享。与此同时，部分大型主机厂会与科技公司联盟，构建完善开发体系。2016年起，宝马和英特尔–Mobileye开始合作开发自动驾驶技术；通用汽车收购了自动驾驶服务提供商Cruise Automation，要求其独立运营以进一步研究自动驾驶技术。也有个别主机厂设立新的业务部门/公司自主开发自动驾驶技术，如TOYOTA之前增设新公司，而非与技术公司合作。
还有很多硬仗
但必须承认的是，目前自动驾驶仍面临技术水平等瓶颈，在相当长一段时间内，主要将以场景化自动驾驶的状态出现。
以“出行即服务（MaaS）”的商业模式为例，尽管这被视作未来五到十年自动驾驶商业落地的主流方向，但多家机构的分析预测指出，2030年之前，完全自动驾驶还无法应用于MaaS。虽然完全自动驾驶已经在一些特定区域展开试运营（比如滴滴出行首选上海的特定自动驾驶测试路段作为自动驾驶出行服务的试点区域）。进一步的技术发展，系统性的法规和消费者教育（消费者信心）依然有待突破。
对此，刘明也指出，制约自动驾驶大规模商业落地的瓶颈，在技术层面，主要是受限于两点：一个是车本身数据的批量标定。传统车对速度的标定，如转角速度的标定，要求不是那么高；但是无人系统，对这一部分数据比较敏感。比如相对传统车，因为有人类驾驶员进行操控，因此容错率较高；但同样的条件，对无人车的控制及批量应用则提出更苛刻的要求。另一方面，无人系统的实时性，受限于传感器的刷新频率和FOV及点密度，尤其是激光传感器相关特性的制约，因而新一代传感器的发展尤为重要。
此外，如何保障自动驾驶技术的安全使用，也是急需解决的重要问题，需要具体考虑在什么样合适的场景，去实现无人驾驶技术的应用；同时，公开路面上数据的进一步采集，以及算法的进一步研究，也有待提升。
而这个过程中，商业模式、技术水平、基础建设以及相应的政策支撑等不同维度仍需要齐头并进。
汽车智能化的终极目标是无人驾驶的大规模商业落地，但这必将是一个渐进式的发展过程，并且单凭某一个领域的某一家或者数家公司都无法真正实现，而是整个产业链上下游，诸多细分领域公司共同推动的结果。正是从芯片、传感器、整车硬件，到算法、集成解决方案，再到出行服务的整个链条，构成了智能驾驶的完整生态，让它得以变成现实，最终走入寻常百姓家。
在一辆无人驾驶汽车的背后，是一系列复杂的合作和集成过程，也势必将引发商业场景和跨行业间的重新融合和变革。（校对/Jimmy）
因而自动驾驶和它的黑科技必须快速成为一个“商业命题”，而不能在一次又一次的路测之后，还是停在实验室的车库里。
不过，刚刚过去的2020年，在“最后一公里”的落地冲刺中，又多了一些新商业案例。背后的一些新变现逻辑，以及将对上下游产业链带来的变革和重塑，或许可以为自动驾驶提供一种商业化的样本。
“无人化”、“规模化”是自动驾驶实现盈利的前提
自动驾驶能力无疑被业界视作未来智能汽车的决胜点，但商业盈利是一个新兴产业持续发展的基石。
自动驾驶分为高速和低速两个分支。其中，低速分支多为限定场景，被认为最可能规模化落地。继物流配送、安防和清洁之后，在“最后一公里的落地冲刺”上，无人驾驶汽车的玩家们不断尝试开拓新场景。
新石器团队通过将无人车变身移动餐厅切入新零售的尝试，在过去的一年中得到了一些积极的反馈。据新石器公司保守估计，这样一辆无人驾驶的移动餐饮售卖车可以实现单车年入25万的盈利预期。先解决“吃饭”问题是自动驾驶创业团队面临的现实。
“毕竟，你得先活下去，然后才有更多未来的可能性。”一位新石器团队成员表示。
实现单车盈利是自动驾驶迈向商业化的第一步。目前在低速自动驾驶，率先看到了一些商业落地的积极信号。
IEEE高级会员，香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与自主系统领域主任刘明对集微网指出，比如，在物流场景中，无人系统的应用可以解决未来物流行业劳动力缺口的问题；而在工业场景中的应用，因为它具有明确的工作流程，所以它设备的投入产出来讲，可以有一个很明确的指标去进行性价比的计算。
刘明进一步表示，在保证“无人”这一条件下，自动驾驶可以拓展很多的各类不同应用，如零售无人车、消防无人车、广告无人车等。
而在高速的一端，无人驾驶Robotaxi的商业模式被业界视作最有希望的方向。不过针对该商业落地模式，业界的一大共识同样是——无人化和规模化是获得商业盈利重要前提。
国内L4级自动驾驶技术的智能出行公司文远知行（WeRide）COO张力此前在接受媒体采访时就曾这样解释，目前自动驾驶车辆配备安全员运营的模式不可能赚钱，甚至比普通模式还要亏钱，“在出租车成本结构里，司机成本占60%左右，如果不能替代司机，无人驾驶Robotaxi的商业模式是不成立的。”
具体从技术和市场趋势来讲当前国内的自动驾驶产业进展阶段，头豹研究院的一份分析指出，当前，国内的自动驾驶发展正处于积极地从L2阶段利用高级驾驶辅助系统（ADAS），即部分手动干预过度到L3阶段（有条件自动化）。而目前，行业内尚无统一的无人驾驶硬件配置方案，但总体来看，摄像头、激光雷达、毫米波雷达等相结合已成为主流配置方案。无人驾驶研发商通过选择搭配在不同领域有优势的传感器和摄像头，并综合考量成本因素，在合理造价的范畴内，达到产品性能要求。
2020年后，大部分主流车企计划开启L4级别自动驾驶，各个汽车主机厂将实现无人驾驶作为未来汽车重要战略目标。头豹研究院梳理了汽车在向车联网、无人驾驶（L4）级别进化中的成本构成（见下图），并分析指出，鉴于L2自动驾驶对环境感知要求较低，且主机厂有控制成本的压力，“摄像头 + 雷达 + 计算机视觉”，在未来五年仍是主流解决方案。而随着越来越多的公司进入该市场，L3级别的全面商业化，激光雷达技术有望发展成熟，成为必备的硬件，并实现成本降低。
新生态链形成中
未来5-10年，“汽车+科技”的融合将全方位加深，并重新定义和驱动整个汽车工业的发展。随着汽车不断与人工智能、5G通讯技术以及云计算等技术密切结合，自动驾驶的终极目标是无人驾驶，而无人驾驶将颠覆汽车出行格局，并带来产业链上下游的变革。
中国汽车工业协会预测，中国将在2020至2025年间实现低速驾驶和停车场景下的自动驾驶，在2025至2030年间实现更多复杂场景下的自动驾驶。到2040年，道路上行驶的车辆将有四分之三都是智能驾驶的车辆。有预测称，到2035年中国智能汽车产业规模将超过2000亿美元。
当前正处在巨变的起点，围绕着汽车工业的智能化变革，一个新的产业生态链也在加速成型。而科技和互联网公司在自动驾驶领域的深度布局、跨界合作正在给整个汽车工业注入发展活力。
比如，阿里从自动驾驶软硬件出发，打造无人配送车、芯片以及移动操作系统；腾讯积极开展无人驾驶路测，从车联网、高精地图、整车制造、自动驾驶软件多个方面进入无人驾驶领域；百度以系统和平台为落脚点，致力于成为自动驾驶综合解决方案提供商；华为以数云服务、智能互联、车联网为三驾马车开始无人驾驶领域的深度布局。同时，新造车势力注重汽车软件和用户体验，向无人驾驶进发，开发具备自动驾驶前沿技术的车型，加速路测，实现量产。
罗兰贝格预计，2030年自动驾驶车端系统的市场规模将达5000亿元。其中，芯片、传感器和软件算法是主要贡献者，市场规模分别预计可达1480亿元、1308亿元、917亿元。
不过，目前自动驾驶平台市场高度分散，由外国科技公司和硬件厂商主导，科技巨头和硬件制造商（芯片/半导体）目前发展潜力最大。这让以往车企在整个产业生态中的主导地位备受挑战，为了在竞争日趋激烈的市场立足于不败之地，车企通过建立联盟、兼并收购或自主开发，探索不同业务模式以进行自动驾驶相关研发，其中建立联盟备受车企追捧。
2017年起，大众与福特在全球自动驾驶、电动汽车研发领域开展合作，并实现了渠道共享。与此同时，部分大型主机厂会与科技公司联盟，构建完善开发体系。2016年起，宝马和英特尔–Mobileye开始合作开发自动驾驶技术；通用汽车收购了自动驾驶服务提供商Cruise Automation，要求其独立运营以进一步研究自动驾驶技术。也有个别主机厂设立新的业务部门/公司自主开发自动驾驶技术，如TOYOTA之前增设新公司，而非与技术公司合作。
还有很多硬仗
但必须承认的是，目前自动驾驶仍面临技术水平等瓶颈，在相当长一段时间内，主要将以场景化自动驾驶的状态出现。
以“出行即服务（MaaS）”的商业模式为例，尽管这被视作未来五到十年自动驾驶商业落地的主流方向，但多家机构的分析预测指出，2030年之前，完全自动驾驶还无法应用于MaaS。虽然完全自动驾驶已经在一些特定区域展开试运营（比如滴滴出行首选上海的特定自动驾驶测试路段作为自动驾驶出行服务的试点区域）。进一步的技术发展，系统性的法规和消费者教育（消费者信心）依然有待突破。
对此，刘明也指出，制约自动驾驶大规模商业落地的瓶颈，在技术层面，主要是受限于两点：一个是车本身数据的批量标定。传统车对速度的标定，如转角速度的标定，要求不是那么高；但是无人系统，对这一部分数据比较敏感。比如相对传统车，因为有人类驾驶员进行操控，因此容错率较高；但同样的条件，对无人车的控制及批量应用则提出更苛刻的要求。另一方面，无人系统的实时性，受限于传感器的刷新频率和FOV及点密度，尤其是激光传感器相关特性的制约，因而新一代传感器的发展尤为重要。
此外，如何保障自动驾驶技术的安全使用，也是急需解决的重要问题，需要具体考虑在什么样合适的场景，去实现无人驾驶技术的应用；同时，公开路面上数据的进一步采集，以及算法的进一步研究，也有待提升。
而这个过程中，商业模式、技术水平、基础建设以及相应的政策支撑等不同维度仍需要齐头并进。
汽车智能化的终极目标是无人驾驶的大规模商业落地，但这必将是一个渐进式的发展过程，并且单凭某一个领域的某一家或者数家公司都无法真正实现，而是整个产业链上下游，诸多细分领域公司共同推动的结果。正是从芯片、传感器、整车硬件，到算法、集成解决方案，再到出行服务的整个链条，构成了智能驾驶的完整生态，让它得以变成现实，最终走入寻常百姓家。
在一辆无人驾驶汽车的背后，是一系列复杂的合作和集成过程，也势必将引发商业场景和跨行业间的重新融合和变革。（校对/Jimmy）
【协力研究 | 未休年休假工资怎么计算？】
编者按
图片
带薪年休假，是指劳动者连续工作一年以上，就可以享受保留工作和工资的休假，是法律明确规定的劳动者应当享有的权利。
那么未休年休假工资该如何计算呢？
案号
（2019）苏0303民初4689号
01
基本案情
原告梁某某于2004年2月6日在被告某连锁超市有限公司从事安保、清洁工作。因原告不同意工作安排，拒绝接受公司培训，被告2019年6月28日出具了关于解除劳动合同证明书，解除了与原告的劳动关系。原告称其在被告及其关联企业司龄16年，总共实际工龄超过20年，请求法院判决被告支付2019年未休年休假工资4937.17元。被告提供了原告月平均工资收入的工资单等材料，并称原告的起诉没有事实和法律依据，请求驳回原告的诉讼请求。
02
法院判定
对职工应休未休的年休假天数，单位应当按照该职工日工资收入的300%支付年休假工资报酬。原告在被告及其关联企业工作15年零4个月，原告的实际工龄超过20年，职工累计工作已满20年的，年休假天数为15天。用人单位与职工解除或者终止劳动合同时，当年度未安排职工休满应休年休假的折算方法为：（当年度在本单位已过日历天数÷365天）×职工本人全年应当享受的年休假天数-当年度已安排年休假天数。根据被告提供的工资表确认原告在离职前12个月的月平均工资收入（不包含加班费）为4557.4元。原告2019年6月28日解除劳动合同，且正常工作期间工资已支付。法院支持原告2019年应休未休年休假工资3082.76元（计算方式为179天÷365天×15天×4557.4元÷21.75天×200%）。
03
律师分析及提醒
计算未休年休假工资需要从年休假天数、前12个月的月平均工资这两个角度来考虑。
首先：关于年休假天数的确定问题。
（1）由累计工作时间确定年休假天数：
《职工带薪年休假条例》第三条有相关规定，即：（下图1）
《企业职工带薪年休假实施办法》进一步明确，职工在同一或者不同用人单位工作期间，以及依据法律、行政法规或国务院规定的视同工作期间，应合并累计为“累计工作时间”，也就是说，累计的是“工龄”而非“司龄”。
（2）特殊情形下，年休假天数按比例折算：
《企业职工带薪年休假实施办法》第十二条第一款和第二款由相关规定，即：当年度未休年休假天数=（当年度在本单位已过日历天数÷365天）×职工本人全年应当享受的年休假天数-当年度已安排年休假天数。
其次：关于前12个月月平均工资问题。未休年休假工资计算标准中的前12个月的月平均工资中不包含加班费。
再者：从上述两个角度出发，未休年休假工资的计算标准为：依据法律规定职工应休未休的年休假天数，单位应当按照该职工日工资收入的300%支付年休假工资，其中包含用人单位支付职工正常工作期间的工资收入。在实践过程中，除去用人单位已经在未休年休假期间发放的职工日工资，则按照日工资收入的200%计算工资，即：未休年休假工资=职工月平均工资收入÷21.75×未休年休假天数×2倍。注：这里的21.75为月计薪天数，（一年-一年休息日）÷月份 = 月计薪天数，即（365-105)÷ 12 =21.75 。
最后：重点提醒，2009年，江苏省高级人民法院、省劳动争议仲裁委员会发布了指导意见，指出在江苏省内，因年休假而产生的劳动争议仲裁院和法院是不受理的，劳动者只能寻求劳动行政部门的帮助；但是2019年江苏省高级人民法院发布的指导意见中明确指出，劳动者与用人单位因支付未休年休假工资报酬而发生劳动争议的，劳动争议仲裁院和人民法院应予受理。
04
法条链接
《职工带薪年休假条例》
第三条 职工累计工作已满1年不满10年的，年休假5天;已满10年不满20年的，年休假10天;已满20年的，年休假15天。国家法定休假日、休息日不计入年休假的假期。
《企业职工带薪年休假实施办法》
第四条 年休假天数根据职工累计工作时间确定。职工在同一或者不同用人单位工作期间，以及依照法律、行政法规或者国务院规定视同工作期间，应当计为累计工作时间。
第十条 用人单位经职工同意不安排年休假或者安排职工休假天数少于应休年休假天数的，应当在本年度内对职工应休未休年休假天数，按照其日工资收入的300%支付未休年休假工资工资，其中包含用人单位支付职工正常工作期间的工资收入。
用人单位安排职工休年休假，但是职工因本人原因且书面提出不休年休假的，用人单位可以只支付其正常工作期间的工资收入。
第十一条 计算未休年休假工资工资的日工资收入按照职工本人的月工资除以月计薪天数(21.75天)进行折算。
前款所称月工资是指职工在用人单位支付其未休年休假工资工资前12个月剔除加班工资后的月平均工资。在本用人单位工作时间不满12个月的，按实际月份计算月平均工资。职工在年休假期间享受与正常工作期间相同的工资收入。
实行计件工资、提成工资或者其他绩效工资制的职工，日工资收入的计发办法按照本条第一款、第二款的规定执行。
第十二条 用人单位与职工解除或者终止劳动合同时，当年度未安排职工休满应休年休假天数的，应当按照职工当年已工作时间折算应休未休年休假天数并支付未休年休假工资报酬，但折算后不足1整天的部分不支付未休年休假工资报酬。
前款规定的折算方法为：（当年度在本单位已过日历天数÷365天）×职工本人全年应当享受的年休假天数-当年度已安排年休假天数。
用人单位当年已安排职工年休假的，多于折算应休年休假的天数不再扣回。
2009年 江苏省高级人民法院、省劳动争议仲裁委员会关于印发《关于审理劳动争议案件的指导意见》的通知
第二十八条 劳动者以其应休而未休年休假，请求用人单位按照其日工资收入的300%支付年休假工资工资的，不予受理，告知劳动者通过劳动行政部门解决。
2019年 《江苏省高级人民法院关于审理带薪年休假纠纷若干问题的指导意见》
第一条 劳动者与用人单位因支付未休年休假工资报酬而发生争议的，人民法院应予受理。
第二条 用人单位未安排年休假，劳动者主张按其日工资收入300%支付未休年休假工资报酬的，应予支持。
第五条 本意见自下发之日起施行，江苏省高级人民法院之前有关规定与本意见不一致的，不再适用。
作者简介
范海云律师执业以来长期专注于劳动法及婚姻家事法律实务，擅长企业的劳动人事、合同、公司内部治理结构设计的管理和法律风险防范，并为企业家提供财富传承管理。目前担任几十家企业常年法律顾问，代理了数百件劳动及其他相关诉讼案件，参与了大量商务谈判、出具法律意见书、资信调查、法律培训、人员安置等非诉服务。
主要文章
《婚姻契约的效力及裁判规则》
《离婚时夫妻共同股权分割问题研究》
《新形势下针对企业将派遣用工用工方式转为劳务外包业务模式的若干建议》
《互联网+带来劳动关系新困惑——网约工，究竟是谁的员工》
《苏州工业园区人才引进现状分析及制度建议》
《交通事故造成的工伤事故赔偿竞合问题探讨》
《客观情况发生重大变化时劳动合同解除问题研究》
编者按
图片
带薪年休假，是指劳动者连续工作一年以上，就可以享受保留工作和工资的休假，是法律明确规定的劳动者应当享有的权利。
那么未休年休假工资该如何计算呢？
案号
（2019）苏0303民初4689号
01
基本案情
原告梁某某于2004年2月6日在被告某连锁超市有限公司从事安保、清洁工作。因原告不同意工作安排，拒绝接受公司培训，被告2019年6月28日出具了关于解除劳动合同证明书，解除了与原告的劳动关系。原告称其在被告及其关联企业司龄16年，总共实际工龄超过20年，请求法院判决被告支付2019年未休年休假工资4937.17元。被告提供了原告月平均工资收入的工资单等材料，并称原告的起诉没有事实和法律依据，请求驳回原告的诉讼请求。
02
法院判定
对职工应休未休的年休假天数，单位应当按照该职工日工资收入的300%支付年休假工资报酬。原告在被告及其关联企业工作15年零4个月，原告的实际工龄超过20年，职工累计工作已满20年的，年休假天数为15天。用人单位与职工解除或者终止劳动合同时，当年度未安排职工休满应休年休假的折算方法为：（当年度在本单位已过日历天数÷365天）×职工本人全年应当享受的年休假天数-当年度已安排年休假天数。根据被告提供的工资表确认原告在离职前12个月的月平均工资收入（不包含加班费）为4557.4元。原告2019年6月28日解除劳动合同，且正常工作期间工资已支付。法院支持原告2019年应休未休年休假工资3082.76元（计算方式为179天÷365天×15天×4557.4元÷21.75天×200%）。
03
律师分析及提醒
计算未休年休假工资需要从年休假天数、前12个月的月平均工资这两个角度来考虑。
首先：关于年休假天数的确定问题。
（1）由累计工作时间确定年休假天数：
《职工带薪年休假条例》第三条有相关规定，即：（下图1）
《企业职工带薪年休假实施办法》进一步明确，职工在同一或者不同用人单位工作期间，以及依据法律、行政法规或国务院规定的视同工作期间，应合并累计为“累计工作时间”，也就是说，累计的是“工龄”而非“司龄”。
（2）特殊情形下，年休假天数按比例折算：
《企业职工带薪年休假实施办法》第十二条第一款和第二款由相关规定，即：当年度未休年休假天数=（当年度在本单位已过日历天数÷365天）×职工本人全年应当享受的年休假天数-当年度已安排年休假天数。
其次：关于前12个月月平均工资问题。未休年休假工资计算标准中的前12个月的月平均工资中不包含加班费。
再者：从上述两个角度出发，未休年休假工资的计算标准为：依据法律规定职工应休未休的年休假天数，单位应当按照该职工日工资收入的300%支付年休假工资，其中包含用人单位支付职工正常工作期间的工资收入。在实践过程中，除去用人单位已经在未休年休假期间发放的职工日工资，则按照日工资收入的200%计算工资，即：未休年休假工资=职工月平均工资收入÷21.75×未休年休假天数×2倍。注：这里的21.75为月计薪天数，（一年-一年休息日）÷月份 = 月计薪天数，即（365-105)÷ 12 =21.75 。
最后：重点提醒，2009年，江苏省高级人民法院、省劳动争议仲裁委员会发布了指导意见，指出在江苏省内，因年休假而产生的劳动争议仲裁院和法院是不受理的，劳动者只能寻求劳动行政部门的帮助；但是2019年江苏省高级人民法院发布的指导意见中明确指出，劳动者与用人单位因支付未休年休假工资报酬而发生劳动争议的，劳动争议仲裁院和人民法院应予受理。
04
法条链接
《职工带薪年休假条例》
第三条 职工累计工作已满1年不满10年的，年休假5天;已满10年不满20年的，年休假10天;已满20年的，年休假15天。国家法定休假日、休息日不计入年休假的假期。
《企业职工带薪年休假实施办法》
第四条 年休假天数根据职工累计工作时间确定。职工在同一或者不同用人单位工作期间，以及依照法律、行政法规或者国务院规定视同工作期间，应当计为累计工作时间。
第十条 用人单位经职工同意不安排年休假或者安排职工休假天数少于应休年休假天数的，应当在本年度内对职工应休未休年休假天数，按照其日工资收入的300%支付未休年休假工资工资，其中包含用人单位支付职工正常工作期间的工资收入。
用人单位安排职工休年休假，但是职工因本人原因且书面提出不休年休假的，用人单位可以只支付其正常工作期间的工资收入。
第十一条 计算未休年休假工资工资的日工资收入按照职工本人的月工资除以月计薪天数(21.75天)进行折算。
前款所称月工资是指职工在用人单位支付其未休年休假工资工资前12个月剔除加班工资后的月平均工资。在本用人单位工作时间不满12个月的，按实际月份计算月平均工资。职工在年休假期间享受与正常工作期间相同的工资收入。
实行计件工资、提成工资或者其他绩效工资制的职工，日工资收入的计发办法按照本条第一款、第二款的规定执行。
第十二条 用人单位与职工解除或者终止劳动合同时，当年度未安排职工休满应休年休假天数的，应当按照职工当年已工作时间折算应休未休年休假天数并支付未休年休假工资报酬，但折算后不足1整天的部分不支付未休年休假工资报酬。
前款规定的折算方法为：（当年度在本单位已过日历天数÷365天）×职工本人全年应当享受的年休假天数-当年度已安排年休假天数。
用人单位当年已安排职工年休假的，多于折算应休年休假的天数不再扣回。
2009年 江苏省高级人民法院、省劳动争议仲裁委员会关于印发《关于审理劳动争议案件的指导意见》的通知
第二十八条 劳动者以其应休而未休年休假，请求用人单位按照其日工资收入的300%支付年休假工资工资的，不予受理，告知劳动者通过劳动行政部门解决。
2019年 《江苏省高级人民法院关于审理带薪年休假纠纷若干问题的指导意见》
第一条 劳动者与用人单位因支付未休年休假工资报酬而发生争议的，人民法院应予受理。
第二条 用人单位未安排年休假，劳动者主张按其日工资收入300%支付未休年休假工资报酬的，应予支持。
第五条 本意见自下发之日起施行，江苏省高级人民法院之前有关规定与本意见不一致的，不再适用。
作者简介
范海云律师执业以来长期专注于劳动法及婚姻家事法律实务，擅长企业的劳动人事、合同、公司内部治理结构设计的管理和法律风险防范，并为企业家提供财富传承管理。目前担任几十家企业常年法律顾问，代理了数百件劳动及其他相关诉讼案件，参与了大量商务谈判、出具法律意见书、资信调查、法律培训、人员安置等非诉服务。
主要文章
《婚姻契约的效力及裁判规则》
《离婚时夫妻共同股权分割问题研究》
《新形势下针对企业将派遣用工用工方式转为劳务外包业务模式的若干建议》
《互联网+带来劳动关系新困惑——网约工，究竟是谁的员工》
《苏州工业园区人才引进现状分析及制度建议》
《交通事故造成的工伤事故赔偿竞合问题探讨》
《客观情况发生重大变化时劳动合同解除问题研究》
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