車市寒冬中逆勢增長，大眾2019年利潤增長22%狂賺1300億

北京時間3月2日，北京智能車聯產業創新中心正式發布《北京自動駕駛車輛道路測試報告(2019)》(簡稱《2019北京報告》)。在這份報告中，百度測試了2019年的總里程和車輛數量。兩項數據均排名第一，分別為75.4萬公里和52輛。2月27日，全球最火的自動駕駛汽車加州車輛管理局(DMV，California)發布了2019年自動駕駛手動接管報告(簡稱2019年加州報告)。這份報告主要公布三個數據:測試車輛數量、測試里程和千英里接管數量(數字越小越好)。在千里收購次數中，百度以0.06次排名第一。中國和美國是全球自動駕駛發展最熱的國家，北京和加州是中美最具代表性的兩個地區。在這兩份官方年度自動駕駛測試報告中，百度獲得了不同領域的“第一”。那么，問題來了:1。北京和加州的自動駕駛測試標準哪個更接近商業化的需求；2.在這兩份判斷維度不同的報告中，百度三個第一的“含金量”如何？兩份報告都負責自動駕駛測試的管理，按照已經建立的管理方法進行數據的收集、分析和對比。接下來，我想看看北京和加州，以及中國和美國對自動駕駛的監管差異。自動駕駛考試管理:北京VS加州自動駕駛技術作為一種破壞性和創新性的技術，從其上路之初就必須接受監管，這也是全球共識。無論是北京、加州還是其他自動駕駛測試城市，都對上路測試的自動駕駛車輛和進行自動駕駛測試的公司采取相應的監管措施。北京因為自動駕駛考試條件苛刻，成為全國自動駕駛考試的代表地區。加州以其眾多的自動駕駛測試公司、測試管理和啟動時間，成為美國乃至世界自動駕駛測試的代表性地區。2019年，有13家公司在北京進行自動駕駛測試，64家公司在加州進行自動駕駛測試。加州是全球首個商業自動駕駛測試區。加州DMV制定了自動駕駛車輛的監管措施。參與自動駕駛測試的公司每年都會提交測試車隊規模、測試里程、接管數量(以及每次接管的描述)。加州DMV根據各公司數據發布年度自動駕駛手動接管報告。值得一提的是，每當自動駕駛車輛發生交通事故時，涉事公司應在事故發生后10個工作日內提交事故報告。北京作為自動駕駛測試的后起之秀，參考了美國加州DMV的管理模式，結合中國市場特點和中國路況，制定了北京自動駕駛測試規則，對自動駕駛測試車輛和公司進行更加嚴格的管理。北京的自動駕駛測試規則包括幾個方面:1。測試場地:開發和推進測試自動駕駛汽車的三級測試環境(封閉測試場地)-道路(開放測試道路)-區域(開放測試區域)的建設和開放；2.測試車牌方面，T1-T5有R1-R5不同場景的測試車牌；3.在自動駕駛技術的路徑方面，有自行車智能和車路協同測試方法。北京智能車聯產業創新中心按照既定的規則，收集每輛測試車的數據和性能，匯總發布的報告，更多的展現了中心的重點內容。例如，在開放道路收購中，2019年北京報告對不同類型的收購進行了分類和總結。比如人為原因造成的接管，被動原因造成的批判脫離；分離的原因，戰略缺陷、人為安全防御、系統失靈等等，一目了然。值得一提的是，北京在自動駕駛車輛監管方面實現了實時監管。通過自動駕駛車輛路測監管平臺，可以精準開啟測試道路電子圍欄，識別駕駛員(安全員)并監控測試情況，追溯測試車輛歷史軌跡。上述對自動駕駛車輛的精準監管，在加州是沒有的。同樣，自動駕駛車輛的測試，在R1-R5場景下，對應不同路況的不同級別車牌T1-T5進行管理，對應不同的測試環境和路況，封閉場地測試和管理，這些都是加州沒有的。總之，加州自駕測試監管寬松，只有自駕車輛的事故有嚴格的限額要求，其余數據以企業自報為主；北京的自動駕駛考試監管是分級、分區域、分技術路徑的。管理更細致，更貼近商業化的需求，可以積累更多的經驗。對于自動駕駛車輛和參與測試的公司來說，有更多的規則要遵循，這是一個巨大的挑戰。02不同維度的數據和不同維度的說服力根據中美發布的兩份2019年自動駕駛測試報告，百度獲得了三個第一:1。2019年加州報告中，百度以每千英里0.06次接管次數排名第一。相比之下，公認的自動駕駛標桿公司Waymo和Cruise的數據是0.08，這個數據越小越好，三者比較接近；2.2019年京報，百度52輛測試車在所有測試車隊規模中排名第一，排名第二的馬驍智行車隊規模為5輛，差距10倍；3.2019年京報，百度以75.4萬公里排名第一，第二名依然是馬驍智行，測試里程11.12萬公里，差距7倍；數據是多維度的數據，不同維度的數據從不同角度展現了對自動駕駛能力的判斷。單純看個別數據的排名，其實意義不大。更重要的是，看排名背后的硬實力。對比中美北京和加州的測試管理，北京的測試條件遠比加州嚴格，更接近中國自動駕駛的商用需求。加州DMV發布的這份報告，因為缺乏嚴格的監管和統一的標準，受到了相關各方的批評。每年接手數據的Waymo是第一名。今年被百度搶了風頭，Waymo官方也相當挑剔。這就是沒有統一測試標準的缺點。對于自動駕駛的能力，無論是在中國和美國記錄的測試里程，測試車隊的規模，還是加州DMV公布的每千英里接管數量，這些數據都在一定程度上反映了一個公司的自動駕駛能力。比如每千英里的接管次數，反映了去掉司機(安全員)的可能性。無論是加州還是北京，都有罷免安全員的管理辦法。測試里程和規模體現了公司的技術能力。技術水平不夠。首先，我們拿不到北京的測試牌照，更別說堆測試車輛和規模了。資金和技術的門檻是一樣的。然而，衡量自動駕駛能力的唯一標準是商業化能力。商業化是衡量自動駕駛能否商業化的唯一標準。在車志軍看來，有三個要求:1。大規模生產；2.成本；3.全路況。目前大部分的自動駕駛測試車輛都是改裝車。Waymo主要由克萊斯勒的Pacifica改裝，Cruise主要由通用的車型改裝。Aptiv一直用寶馬的車型，包括國內的自駕公司，之前大多用林肯MKZ。現在逐漸采用國內的模式，比如百度的紅旗模式，長城，比亞迪，很多自駕公司都采用。量產:除了自動駕駛車輛的量產，還有傳感器的量產。目前，自動駕駛公司已經與車企達成合作，開發自動駕駛汽車。比如在美國，Cruise與母公司通用汽車合作，在中國，百度與紅旗合作。在百度，52輛車獲得北京測試牌照，其中紅旗EV車型，40輛車獲得載人測試牌照，主力車輛為紅旗EV車型。相對于長城、比亞迪等自主品牌來說，自動駕駛測試還是需要改裝的。百度采用的紅旗EV車型是雙方的深度合作，為解決量產問題而推出的自動駕駛量產車型紅旗EV。成本問題:量產本質上是解決成本問題，包括設備生產成本(包括車輛和傳感器)和運維成本。國產自動駕駛汽車和使用國產激光雷達都是降低成本的措施，從而為自動駕駛的大規模商業應用解決成本問題。自動駕駛的商業化必然是所有路況下的自動駕駛能力。必須是一步一步提高技術，適應不同的路況。相比加州一刀切的自動駕駛測試方式，北京根據中國的路況，對R1-R5在不同場景下的路況進行了劃分，推出了T1-T5不同級別的測試牌照，有利于自動駕駛車輛技術的逐步提升。車路協同技術的加入，有利于降低自行車的智能化成本，進行規模化管理，產生規模效益，最終滿足商業化的要求。對于中國的自動駕駛公司來說，除了解決量產和成本的問題，還需要適應中國的道路，才能推動自動駕駛在中國的商業化。基于中國的路況和中國自動駕駛技術的發展特點，北京的自動駕駛測試規則可以認為是最接近自動駕駛商業化的。在這樣的測試要求下，百度在北京的測試結果包括了目前為止唯一獲得北京T4牌照的測試企業；唯一使用預裝量產車型進行自動駕駛測試和載人測試的公司；北京經開區、海淀區、順義區唯一實現R1-R4、RX(車路協同測試)覆蓋的檢測企業；投入了最大的測試團隊，積累了最多的測試里程。在最接近商業化需求的自動駕駛測試標準下，百度進行了大規模測試，積累了國內最多的自動駕駛測試里程，積累了不同的路況，積累了更多的自動駕駛經驗，或許離實現國內自動駕駛規模商業化更近了一步。目前，百度已經在長沙、滄州等地開展了自動駕駛的商業測試和運營。在2019年北京報告中，測試里程第二的創業公司Pony也得到了資本的認可。2020年2月26日，官方宣布豐田獲得高達4億美元的融資。最后，相比于中國的自動駕駛公司去加州測試自動駕駛車輛，車志軍更希望看到國外的自動駕駛公司如Waymo、Cruise來中國和北京測試他們的自動駕駛技術，從而在中美相同的測試環境下真正展示他們的自動駕駛技術能力。北京時間3月2日，北京智能車聯產業創新中心正式發布《北京自動駕駛車輛道路測試報告(2019)》(簡稱《2019北京報告》)。在這份報告中，百度測試了2019年的總里程和車輛數量。兩項數據均排名第一，分別為75.4萬公里和52輛。2月27日，全球最火的自動駕駛汽車加州車輛管理局(DMV，California)發布了2019年自動駕駛手動接管報告(簡稱2019年加州報告)。這份報告主要公布三個數據:測試車輛數量、測試里程和千英里接管數量(數字越小越好)。在千里收購次數中，百度以0.06次排名第一。中國和美國是全球自動駕駛發展最熱的國家，北京和加州是中美最具代表性的兩個地區。在這兩份官方年度自動駕駛測試報告中，百度獲得了不同領域的“第一”。那么，問題來了:1。北京和加州的自動駕駛測試標準哪個更接近商業化的需求；2.在這兩份判斷維度不同的報告中，百度三個第一的“含金量”如何？兩份報告都負責自動駕駛測試的管理，按照已經建立的管理方法進行數據的收集、分析和對比。接下來，我想看看北京和加州，以及中國和美國對自動駕駛的監管差異。自動駕駛考試管理:北京VS加州自動駕駛技術作為一種破壞性和創新性的技術，從其上路之初就必須接受監管，這也是全球共識。無論是北京、加州還是其他自動駕駛測試城市，都對上路測試的自動駕駛車輛和進行自動駕駛測試的公司采取相應的監管措施。北京因為自動駕駛考試條件苛刻，成為全國自動駕駛考試的代表地區。加州以其眾多的自動駕駛測試公司、測試管理和啟動時間，成為美國乃至世界自動駕駛測試的代表性地區。2019年，有13家公司在北京進行自動駕駛測試，64家公司在加州進行自動駕駛測試。加州是全球首個商業自動駕駛測試區。加州DMV制定了自動駕駛車輛的監管措施。參與自動駕駛測試的公司每年都會提交測試車隊規模、測試里程、接管數量(以及每次接管的描述)。加州DMV根據各公司數據發布年度自動駕駛手動接管報告。值得一提的是，每當自動駕駛車輛發生交通事故時，涉事公司應在事故發生后10個工作日內提交事故報告。北京作為自動駕駛測試的后起之秀，參考了美國加州DMV的管理模式，結合中國市場特點和中國路況，制定了北京自動駕駛測試規則，對自動駕駛測試車輛和公司進行更加嚴格的管理。北京的自動駕駛測試規則包括幾個方面:1。測試場地:開發和推進測試自動駕駛汽車的三級測試環境(封閉測試場地)-道路(開放測試道路)-區域(開放測試區域)的建設和開放；2.測試車牌方面，T1-T5有R1-R5不同場景的測試車牌；3.在自動駕駛技術的路徑方面，有自行車智能和車路協同測試方法。北京智能車聯產業創新中心按照既定的規則，收集每輛測試車的數據和性能，匯總發布的報告，更多的展現了中心的重點內容。例如，在開放道路收購中，2019年北京報告對不同類型的收購進行了分類和總結。比如人為原因造成的接管，被動原因造成的批判脫離；分離的原因，戰略缺陷、人為安全防御、系統失靈等等，一目了然。值得一提的是，北京在自動駕駛車輛監管方面實現了實時監管。通過自動駕駛車輛路測監管平臺，可以精準開啟測試道路電子圍欄，識別駕駛員(安全員)并監控測試情況，追溯測試車輛歷史軌跡。上述對自動駕駛車輛的精準監管，在加州是沒有的。同樣，自動駕駛車輛的測試，在R1-R5場景下，對應不同路況的不同級別車牌T1-T5進行管理，對應不同的測試環境和路況，封閉場地測試和管理，這些都是加州沒有的。總之，加州自駕測試監管寬松，只有自駕車輛的事故有嚴格的限額要求，其余數據以企業自報為主；北京的自動駕駛考試監管是分級、分區域、分技術路徑的。管理更細致，更貼近商業化的需求，可以積累更多的經驗。對于自動駕駛車輛和參與測試的公司來說，有更多的規則要遵循，這是一個巨大的挑戰。02不同維度的數據和不同維度的說服力根據中美發布的兩份2019年自動駕駛測試報告，百度獲得了三個第一:1。2019年加州報告中，百度以每千英里0.06次接管次數排名第一。相比之下，公認的自動駕駛標桿公司Waymo和Cruise的數據是0.08，這個數據越小越好，三者比較接近；2.2019年京報，百度52輛測試車在所有測試車隊規模中排名第一，排名第二的馬驍智行車隊規模為5輛，差距10倍；3.2019年京報，百度以75.4萬公里排名第一，第二名依然是馬驍智行，測試里程11.12萬公里，差距7倍；數據是多維度的數據，不同維度的數據從不同角度展現了對自動駕駛能力的判斷。單純看個別數據的排名，其實意義不大。更重要的是，看排名背后的硬實力。對比中美北京和加州的測試管理，北京的測試條件遠比加州嚴格，更接近中國自動駕駛的商用需求。加州DMV發布的這份報告，因為缺乏嚴格的監管和統一的標準，受到了相關各方的批評。每年接手數據的Waymo是第一名。今年被百度搶了風頭，Waymo官方也相當挑剔。這就是沒有統一測試標準的缺點。對于自動駕駛的能力，無論是在中國和美國記錄的測試里程，測試車隊的規模，還是加州DMV公布的每千英里接管數量，這些數據都在一定程度上反映了一個公司的自動駕駛能力。比如每千英里的接管次數，反映了去掉司機(安全員)的可能性。無論是加州還是北京，都有罷免安全員的管理辦法。測試里程和規模體現了公司的技術能力。技術水平不夠。首先，我們拿不到北京的測試牌照，更別說堆測試車輛和規模了。資金和技術的門檻是一樣的。然而，衡量自動駕駛能力的唯一標準是商業化能力。商業化是衡量自動駕駛能否商業化的唯一標準。在車志軍看來，有三個要求:1。大規模生產；2.成本；3.全路況。目前大部分的自動駕駛測試車輛都是改裝車。Waymo主要由克萊斯勒的Pacifica改裝，Cruise主要由通用的車型改裝。Aptiv一直用寶馬的車型，包括國內的自駕公司，之前大多用林肯MKZ。現在逐漸采用國內的模式，比如百度的紅旗模式，長城，比亞迪，很多自駕公司都采用。量產:除了自動駕駛車輛的量產，還有傳感器的量產。目前，自動駕駛公司已經與車企達成合作，開發自動駕駛汽車。比如在美國，Cruise與母公司通用汽車合作，在中國，百度與紅旗合作。在百度，52輛車獲得北京測試牌照，其中紅旗EV車型，40輛車獲得載人測試牌照，主力車輛為紅旗EV車型。相對于長城、比亞迪等自主品牌來說，自動駕駛測試還是需要改裝的。百度采用的紅旗EV車型是雙方的深度合作，為解決量產問題而推出的自動駕駛量產車型紅旗EV。成本問題:量產本質上是解決成本問題，包括設備生產成本(包括車輛和傳感器)和運維成本。國產自動駕駛汽車和使用國產激光雷達都是降低成本的措施，從而為自動駕駛的大規模商業應用解決成本問題。自動駕駛的商業化必然是所有路況下的自動駕駛能力。必須是一步一步提高技術，適應不同的路況。相比加州一刀切的自動駕駛測試方式，北京根據中國的路況，對R1-R5在不同場景下的路況進行了劃分，推出了T1-T5不同級別的測試牌照，有利于自動駕駛車輛技術的逐步提升。車路協同技術的加入，有利于降低自行車的智能化成本，進行規模化管理，產生規模效益，最終滿足商業化的要求。對于中國的自動駕駛公司來說，除了解決量產和成本的問題，還需要適應中國的道路，才能推動自動駕駛在中國的商業化。基于中國的路況和中國自動駕駛技術的發展特點，北京的自動駕駛測試規則可以認為是最接近自動駕駛商業化的。在這樣的測試要求下，百度在北京的測試結果包括了目前為止唯一獲得北京T4牌照的測試企業；唯一使用預裝量產車型進行自動駕駛測試和載人測試的公司；北京經開區、海淀區、順義區唯一實現R1-R4、RX(車路協同測試)覆蓋的檢測企業；投入了最大的測試團隊，積累了最多的測試里程。在最接近商業化需求的自動駕駛測試標準下，百度進行了大規模測試，積累了國內最多的自動駕駛測試里程，積累了不同的路況，積累了更多的自動駕駛經驗，或許離實現國內自動駕駛規模商業化更近了一步。目前，百度已經在長沙、滄州等地開展了自動駕駛的商業測試和運營。在2019年北京報告中，測試里程第二的創業公司Pony也得到了資本的認可。2020年2月26日，官方宣布豐田獲得高達4億美元的融資。最后，相比于中國的自動駕駛公司去加州測試自動駕駛車輛，車志軍更希望看到國外的自動駕駛公司如Waymo、Cruise來中國和北京測試他們的自動駕駛技術，從而在中美相同的測試環境下真正展示他們的自動駕駛技術能力。

標簽：大眾奧迪寶馬保時捷豐田

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