不确定性Max，消费者在愈发惶恐
这一类的新技术会改变什么？答案是，改变人们原本对汽车的使用习惯。
传统汽车的使用逻辑是，人类对车辆有绝对的控制权，但人的状态因年龄、身体、思维不同，处于变量状态，通过这些辅助驾驶的新技术融入，虽然人类还拥有车辆的控制权，但部分情况是交给车辆自己来做的。
以长城、小鹏此次的新技术应用为例，功能性上可以这么理解。当忙碌了一天在下班之后很疲惫，却又不得不自己开车回家，只要设置好导航，把车开上公开道路，车辆就能沿着导航的相应规划路径，辅助着司机最终安全到家。这个过程中，可以识别红绿灯的变化，按导航直行或左右转弯，可以识别前车的启动或刹停，起步或刹停，以及躲避加塞的车、突然出现的行人、外卖配送员，或者是违规停靠的车辆、路面的事故车等等。
城市中的这个场景其实并不让人陌生，因为早在2021年华为就已经放出了自己的视频Demo，把整个汽车圈震动了一次。虽然华为已经跳票了很久，但显然小鹏、长城，还有很多车企都准备照着这个效果来做。
新事物、新技术产生，消费者要有一个认知和接受的过程，而这之中，需要大量磨合，同时包括车企立下Flag之后如何优化与履约，以及自己的技术储备能否支撑起预期的效果。
高速路段的人机共驾（导航主动领航），当下处于快速发展期，甚至可以说进入了一个相对瓶颈期。市场中的参与者越来越多，且基本均为高认知度的主流新生品牌。按今年1月官方消息，小鹏高速NGP开放后1年的用户累计使用里程接近2000万公里，此时小鹏累计交付量不足20万辆，使用活跃度较好。蔚来NOP上线20个月，累计使用里程突破1．6亿公里。理想的NOA在今年春节期间，官方消息显示，使用里程超200万公里。而最早入局的特斯拉Autopilot，使用里程则在之前就已超过30亿英里。
观察这几家车企的消费者认可度，销量增长速度，资本市场对其的预期，以及市值远超传统车企，其实很容易发现，消费者已经对高速公路、快速路等路况相对不复杂的路面上使用此类功能有了不错的认可度。虽然有着最近小鹏在苏州的事故、理想高速公路追尾工程车、特斯拉层出不穷的突发事件等，但能够发现，其销量并没有因为这些元素而发生明显波动。而在传统燃油车时代，这类事件往往会造成衰退（丰田刹车门事件），甚至是逼着某一车企退出市场（大众早期之于美国市场案例）。
不过，尽管部分消费者已经对高速导航辅助驾驶产生了“好用”的认知，但更多偏保守的消费者，对其的态度还是很明显的观望。除非，市面上的口碑扎实多个的传统品牌，纷纷对其进行应用，形成消费现实才能快速改变消费者认知。
当下，这些老牌企业确实在做，只不过速度要慢几年，而上文已经过说过，随着越来越卷，竞争厮杀越来越激烈，高速路段导航主动领航系统的大规模应用已经即将到来。奔驰已经L3，大众计划2023年应用L2－L3，宝马2023年应用L3，日系三大也在此前多多少少宣布过至2024年左右的智能驾驶提升计划，不过最终很多作古。甚至于，PSA和FCA的Stellantis集团，也公布了自己的L3级别自动驾驶计划，将在2024年开始装备。
不过，高速辅助是一回事，城市内的辅助又是另一回事。高速的场景更固定、车辆的行驶更规律，而进入城市内一切都变得更加复杂，突发的行人、逆行的非机动车、因城市建设情况不同，道路表现是否明确等等，一切的一切都将成为新技术的考验。
此次成都车展前后，针对城市区域内使用的高阶智能驾驶辅助技术领域的竞赛参与者，分别是长城＋毫末、特斯拉、小鹏、上汽飞凡、华为这5家为主。
这之中，分成2种技术流派，1种是长城＋毫末、特斯拉的“重感知、轻地图”方式，另1种是小鹏、华为等“相对更重地图”的解决方案。
第一种“重感知、轻地图”，意思是不断提升车辆的感知能力，长城＋毫末的解决方案，配了激光雷达＋800万像素摄像头，等于驾驶员的眼睛是超人类水平，能更好的观察路面。然后，通过之前储备的大量行驶路面数据（长城早前有预埋），进行数据的梳理，最终对辅助驾驶时的决策进行执行。这种解决方案，是更更高级的特斯拉模式。特斯拉的第一性优先原理，也是重感知、轻地图模式，不过在感知硬件上，130万像素的摄像头放在当今的时代里已经多多少少有点考古的意思了，而且对激光雷达的抵触，这些和长城的方案一对比都显示出劣势。此外，魏牌的城市NOH感知硬件包括2颗125线激光雷达，5颗毫米波雷达，12颗超声波雷达，12颗百万级像素高清摄像头共31个感知组件组成的超强感知模组。也是中国首款搭载高通Snapdragon Ride平台的辅助驾驶系统，配备5nm高通骁龙8540与7nm高通骁龙9000芯片，单板算力达到 360TOPS。算法层面魏牌城市NOH率先应用毫末智行的自动驾驶数据智能体系MANA，在底层算法中融合视觉和激光雷达数据。
再有，是特斯拉是数据后置，长城是数据前置。特斯拉是先造车并卖给消费者，借由消费者的行驶行为不断训练和提升其能力。长城则是有了一定体量的数据积累之后，再进行释放。二者之间，魏牌＋毫末的感知系统完备度更高，数据逻辑的顺序也是正序。
至于接下来，消费者对其的验证过程，要看算法够不够完善，以及出现一些待优化项目时，长城的解决能力如何。从今年4月毫末放出的相关视频上能够看出，躲避障碍、避让加塞车辆、无保护左转、跟停跟启等都能合理执行，预计有一定信心。
相对于重感知、轻地图的方案，小鹏、华为的方案并不是轻感知，只是在地图上的权重相对更大。感知系统上，一样是有着多个激光雷达、800万甚至更高像素的摄像头，感知侧很强，但为了进一步提升系统的可靠性、安全性，它们都在推进高精地图的绘制、建模、匹配与打磨。
而高精地图，因为涉及很多安全、隐私方面的话题，其推进速度存疑。当然，小鹏、华为也可以使用无地图匹配时不允许开启城市级、有地图时允许开启的策略，这样相对稳妥，但对用户体验来说，可能造成功能使用的顺畅、完整性被打乱的不好感受。
写在最后
高速上使用，都存在一定风险，那新技术进入城市之后，面对更复杂的路况，它的适配程度如何。
这一次成都车展中的新技术落地，消费者的疑虑在此。打破这种疑虑，只有一种方式，即把成品做出来，交给消费者验证，并通过验证。
至于两种方案接下来的落地节奏，魏牌＋毫末的方案，小鹏的C－NGP方案，基本上是前后脚的节奏。也就是说，2022年结束之前，我们就能对其初版有一个相应结论，要么是都不好，要么是都好，要么是某一个更好。
而在当前的竞争环境之下，谁都不想让出技术先发的时间优势，那对于长城、小鹏这种注重口碑的企业来说，相信其企业信心也是有的。
但，因为尚无适配的新法律法规，在城市中使用这一功能也显然存在着高频疑虑，即如果真正发生不可预知的事故等，责任的承担与划分，等等。
作者丨黄强
原文标题 : 吉利长城内卷自动驾驶，消费者的彷徨、期待
