【垫江 当好金牌“垫小二” 打造垫江千亿工业】宽敞明亮的生产车间，智能生产线的机器人正在有序地生产，工人师傅们则忙着检测产品……时下，垫江县各大工厂正开足马力，全面投入生产。
工业兴，则经济兴。近年来，垫江县抢抓成渝地区双城经济圈建设等历史机遇，全力打造垫江“千亿工业”。推进企业数字化转型升级，打造“垫小二”企业服务云平台，启动“千人联千企”专项行动……垫江，用做好“全职服务员”、争当“金牌垫小二”的精神，助推工业经济高质量发展。
为你铺“垫”、“江”来更美。垫江千亿工业的蓝图，正在徐徐绘就。
智研并重
推进创新智能升级
3月6日，重庆辉虎催化剂有限公司的生产车间内，自动化生产线正在高效地运作中。机器人有条不紊的一道道工序下来，一个个汽车催化剂成品，被快速生产出来。
重庆辉虎催化剂有限公司是一家以机动车尾气净化为主导产业的高新技术企业，专注于摩托车、汽车催化剂、汽车消声器、柴油机DPF和SCR的研发生产和销售。近两年，该公司着力开展车间智能化改造，把生产车间升级成集智能化、数字化的现代新型生产车间。
“创新是企业的灵魂，也是发展的关键。”辉虎科技副总经理王秀月介绍，在政府有关部门的指导下，公司通过智能化车间改造将设备升级换代，不仅能降低成本，还能提升产品质量，从而提高企业的竞争力。
作为一家高新技术企业，辉虎科技在研发方面大力投入，投建了研发中心，与重庆高校开展“产学研”合作，以提升核心技术。2020年，辉虎科技投入研发费用超千万元。
“这两年公司的技术攻坚非常关键，研发费用投资大。去年又遇上新冠肺炎疫情，公司在资金方面遇上了困难，还好有政府的帮忙，让我们拿到补助，帮助我们渡过了难关。”王秀月介绍，去年在县经济信息委的帮助指导下，公司成功申报了市级研发准备金项目，获得了一笔补助资金。此外，在县科技局的宣传指导下，公司也获得了一些项目补助金。这些补助帮助企业及时补充资金，帮助企业的研发创新走上正轨。
近年来，随着大数据智能化浪潮的到来，不少传统老工业企业面临转型升级或智能化改造的压力，垫江也不例外。
据统计，垫江县133家规上工业企业，目前有40余家企业开展了“机器换人”“数字化车间”建设等智能化改造，但仍有部分企业在转型升级、智能化改造方面存在技术、资金等多方面的困难。垫江县经济信息委、县工业园区结合“不忘初心、牢记使命”主题教育，积极开展服务企业活动，通过政策引领，积极推动基础条件较好的汽摩零部件、生物医药、材料等产业，从扩能升级、创新发展、智能化升级、技术改造等方面实现企业转型发展。同时，针对梳理出来的问题，建立了“重点在建项目”“重点技改项目”“重点投产项目”“重点智能化项目”等项目清单，实行挂图作战，跟踪服务，推进项目建设。
此外，垫江县对标市经济信息委“规上企业研发机构三年倍增五年全覆盖专项行动”，会同县财政局、县科技局联合制定了《垫江县企业技术研发中心管理办法》，引导企业建立研发机构，全年成功创建40个县级企业技术研发中心，夯实了该县企业研发创新基础。金龙科技成功创建市级研发中心，中昆新材料成功创建市级工业设计中心，天圣制药、任丙科技4个企业的4个产品获得市级重大新产品认定。
政企连心
构建服务生态系统
3月5日，和以往的周五一样，垫江县经济信息委的干部胡燕，来到重庆金富源新材料有限公司。
“太感谢你们的帮忙了，技术改进了之后，厂房的能耗已经降了20%。”见到胡燕，金富源的监事会主席李兆平不断地道谢。
原来，胡燕是“千人联千企”专项行动中专门对接金富源的干部。金富源是一家生产电子级超薄玻璃的公司，去年11月份开始试生产。
“在试生产过程中，我们发现厂房能耗非常高，没有达到当初的设计标准。”李兆平介绍，能耗高成本也高，这让他们非常头痛。
胡燕在现场走访的过程中，了解到了企业的难处。回去反馈了企业的相关情况，经过一番探讨，垫江县经济信息委为企业邀请到了市能源监察中心的技术人员。
技术人员到现场，为厂房能耗进行了设计改进。如今，厂房的能耗大大降低。“千人联千企这个政策太好了，对接的领导干部实实在在地帮我们企业解决问题，效率还很高，增强了我们企业发展的信心。”李兆平感慨地说，对接的干部还会及时为他们宣讲新的政策，让企业能够及时享受到优惠政策。
据了解，在垫江，类似胡燕这样联系服务企业的领导干部有1019人。他们为企业提供精准服务，积极落实好优企惠企政策，支持企业项目建设，并针对企业的困难和问题进行沟通解释，或现场解决或及时交办，切实保障工作落到实处。
为了更好地服务企业，垫江县还专门搭建了服务企业云平台——“垫小二”，开设在线政策申报审核、在线解难帮扶、在线金融服务等板块，集政府部门、企业、金融机构、中介等服务企业主力军于一网，构成线上服务企业“生态系统”。目前，“垫小二”已注册市场主体2700余家。
止滑促增
助力企业纾困增收
“多亏‘抗疫贷’，给我送来了‘及时雨’解了燃眉之急，我们才能挺过来呀！”又是一年一度的生产旺季，看着工厂里一片忙碌的场景，重庆优菲特科技有限公司的负责人王庆感慨地说。
优菲特成立于2016年，主营业务为生产空调保温材料。“我们主要给国内一些知名空调厂商供货，销售情况还可以。”王庆介绍。
春暖花开，春节后就开始进入生产旺季。然而，因为疫情的原因，优菲特流动资金少，在复工复产方面遇到了难题。生产旺季没办法开工，让王庆心里焦麻了。还好，一场“及时雨”的到来，解了企业的燃眉之急。
让优菲特渡过难关的“及时雨”，是一款名为“抗疫贷”的金融产品。据了解，“抗疫贷”是由垫江县经济和信息化委员会牵头，联合银行和担保公司推出的一款针对工业企业，由政府出资征信的纯信用贷款。主要用于不受金融机构青睐、自身融资难度较大，但产品有一定的市场占有率、且订单情况良好、诚信度较好、征信记录良好，具备履行合同、偿还债务的能力，当前无被诉讼经济纠纷的中小微工业企业。目的是通过贷款帮助企业渡过难关，助力企业健康发展。
“无担保、无抵押，而且低息。不到一个月的时间，我们申请的资金就到账了。”王庆介绍，企业通过“垫小二”平台进行了申报，很快就审核通过资金到账。厂里马上购买原材料，迅速投入生产。因为及时复工复产，2020年公司的收益还超过了上一年。
通过“抗疫贷”化解困境的不止优菲特一家企业。重庆糕美糕食品有限公司得到150万元贷款后，解了企业燃眉之急；重庆川久食品有限公司获得100万元贷款后，有效缓解了企业危机；重庆柚美时光生物科技有限公司获得50万元的贷款后，成功渡过了难关……
据介绍，2020年垫江县工业经济通过积极推动复工复产，创新推出“抗疫贷”、用好市县各类扶持政策，制定年度“止滑促增”企业清单等各项工作措施，确保工业经济运行稳中有升，全年实现规上工业产值155.9亿元，同比增长6.8%。全年工业投资增长9.1%，带动全社会固定资产投资增速居全市第2位；工业增加值增长4.5%，增速居渝东北区县第1位，垫江工业园区顺利入围全国县城产业转型升级示范候选园区。
工业兴，则经济兴。近年来，垫江县抢抓成渝地区双城经济圈建设等历史机遇，全力打造垫江“千亿工业”。推进企业数字化转型升级，打造“垫小二”企业服务云平台，启动“千人联千企”专项行动……垫江，用做好“全职服务员”、争当“金牌垫小二”的精神，助推工业经济高质量发展。
为你铺“垫”、“江”来更美。垫江千亿工业的蓝图，正在徐徐绘就。
智研并重
推进创新智能升级
3月6日，重庆辉虎催化剂有限公司的生产车间内，自动化生产线正在高效地运作中。机器人有条不紊的一道道工序下来，一个个汽车催化剂成品，被快速生产出来。
重庆辉虎催化剂有限公司是一家以机动车尾气净化为主导产业的高新技术企业，专注于摩托车、汽车催化剂、汽车消声器、柴油机DPF和SCR的研发生产和销售。近两年，该公司着力开展车间智能化改造，把生产车间升级成集智能化、数字化的现代新型生产车间。
“创新是企业的灵魂，也是发展的关键。”辉虎科技副总经理王秀月介绍，在政府有关部门的指导下，公司通过智能化车间改造将设备升级换代，不仅能降低成本，还能提升产品质量，从而提高企业的竞争力。
作为一家高新技术企业，辉虎科技在研发方面大力投入，投建了研发中心，与重庆高校开展“产学研”合作，以提升核心技术。2020年，辉虎科技投入研发费用超千万元。
“这两年公司的技术攻坚非常关键，研发费用投资大。去年又遇上新冠肺炎疫情，公司在资金方面遇上了困难，还好有政府的帮忙，让我们拿到补助，帮助我们渡过了难关。”王秀月介绍，去年在县经济信息委的帮助指导下，公司成功申报了市级研发准备金项目，获得了一笔补助资金。此外，在县科技局的宣传指导下，公司也获得了一些项目补助金。这些补助帮助企业及时补充资金，帮助企业的研发创新走上正轨。
近年来，随着大数据智能化浪潮的到来，不少传统老工业企业面临转型升级或智能化改造的压力，垫江也不例外。
据统计，垫江县133家规上工业企业，目前有40余家企业开展了“机器换人”“数字化车间”建设等智能化改造，但仍有部分企业在转型升级、智能化改造方面存在技术、资金等多方面的困难。垫江县经济信息委、县工业园区结合“不忘初心、牢记使命”主题教育，积极开展服务企业活动，通过政策引领，积极推动基础条件较好的汽摩零部件、生物医药、材料等产业，从扩能升级、创新发展、智能化升级、技术改造等方面实现企业转型发展。同时，针对梳理出来的问题，建立了“重点在建项目”“重点技改项目”“重点投产项目”“重点智能化项目”等项目清单，实行挂图作战，跟踪服务，推进项目建设。
此外，垫江县对标市经济信息委“规上企业研发机构三年倍增五年全覆盖专项行动”，会同县财政局、县科技局联合制定了《垫江县企业技术研发中心管理办法》，引导企业建立研发机构，全年成功创建40个县级企业技术研发中心，夯实了该县企业研发创新基础。金龙科技成功创建市级研发中心，中昆新材料成功创建市级工业设计中心，天圣制药、任丙科技4个企业的4个产品获得市级重大新产品认定。
政企连心
构建服务生态系统
3月5日，和以往的周五一样，垫江县经济信息委的干部胡燕，来到重庆金富源新材料有限公司。
“太感谢你们的帮忙了，技术改进了之后，厂房的能耗已经降了20%。”见到胡燕，金富源的监事会主席李兆平不断地道谢。
原来，胡燕是“千人联千企”专项行动中专门对接金富源的干部。金富源是一家生产电子级超薄玻璃的公司，去年11月份开始试生产。
“在试生产过程中，我们发现厂房能耗非常高，没有达到当初的设计标准。”李兆平介绍，能耗高成本也高，这让他们非常头痛。
胡燕在现场走访的过程中，了解到了企业的难处。回去反馈了企业的相关情况，经过一番探讨，垫江县经济信息委为企业邀请到了市能源监察中心的技术人员。
技术人员到现场，为厂房能耗进行了设计改进。如今，厂房的能耗大大降低。“千人联千企这个政策太好了，对接的领导干部实实在在地帮我们企业解决问题，效率还很高，增强了我们企业发展的信心。”李兆平感慨地说，对接的干部还会及时为他们宣讲新的政策，让企业能够及时享受到优惠政策。
据了解，在垫江，类似胡燕这样联系服务企业的领导干部有1019人。他们为企业提供精准服务，积极落实好优企惠企政策，支持企业项目建设，并针对企业的困难和问题进行沟通解释，或现场解决或及时交办，切实保障工作落到实处。
为了更好地服务企业，垫江县还专门搭建了服务企业云平台——“垫小二”，开设在线政策申报审核、在线解难帮扶、在线金融服务等板块，集政府部门、企业、金融机构、中介等服务企业主力军于一网，构成线上服务企业“生态系统”。目前，“垫小二”已注册市场主体2700余家。
止滑促增
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“多亏‘抗疫贷’，给我送来了‘及时雨’解了燃眉之急，我们才能挺过来呀！”又是一年一度的生产旺季，看着工厂里一片忙碌的场景，重庆优菲特科技有限公司的负责人王庆感慨地说。
优菲特成立于2016年，主营业务为生产空调保温材料。“我们主要给国内一些知名空调厂商供货，销售情况还可以。”王庆介绍。
春暖花开，春节后就开始进入生产旺季。然而，因为疫情的原因，优菲特流动资金少，在复工复产方面遇到了难题。生产旺季没办法开工，让王庆心里焦麻了。还好，一场“及时雨”的到来，解了企业的燃眉之急。
让优菲特渡过难关的“及时雨”，是一款名为“抗疫贷”的金融产品。据了解，“抗疫贷”是由垫江县经济和信息化委员会牵头，联合银行和担保公司推出的一款针对工业企业，由政府出资征信的纯信用贷款。主要用于不受金融机构青睐、自身融资难度较大，但产品有一定的市场占有率、且订单情况良好、诚信度较好、征信记录良好，具备履行合同、偿还债务的能力，当前无被诉讼经济纠纷的中小微工业企业。目的是通过贷款帮助企业渡过难关，助力企业健康发展。
“无担保、无抵押，而且低息。不到一个月的时间，我们申请的资金就到账了。”王庆介绍，企业通过“垫小二”平台进行了申报，很快就审核通过资金到账。厂里马上购买原材料，迅速投入生产。因为及时复工复产，2020年公司的收益还超过了上一年。
通过“抗疫贷”化解困境的不止优菲特一家企业。重庆糕美糕食品有限公司得到150万元贷款后，解了企业燃眉之急；重庆川久食品有限公司获得100万元贷款后，有效缓解了企业危机；重庆柚美时光生物科技有限公司获得50万元的贷款后，成功渡过了难关……
据介绍，2020年垫江县工业经济通过积极推动复工复产，创新推出“抗疫贷”、用好市县各类扶持政策，制定年度“止滑促增”企业清单等各项工作措施，确保工业经济运行稳中有升，全年实现规上工业产值155.9亿元，同比增长6.8%。全年工业投资增长9.1%，带动全社会固定资产投资增速居全市第2位；工业增加值增长4.5%，增速居渝东北区县第1位，垫江工业园区顺利入围全国县城产业转型升级示范候选园区。
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。
图片
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。
图片
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）
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