智能汽車逐漸成為朝陽行業之后，從2016年至今的每一年，幾乎都被冠以了各種“元年”的稱號。

從“中國車企自動駕駛元年”、“自動駕駛爆發元年”、“L3元年”，再到“自動駕駛商業落地元年”、“L4元年”。整個自動駕駛賽道的上半場，似乎都被這一系列的稱號給說盡了。

而今，隨著谷歌Waymo、通用Cruise、百度Apollo、小馬智行等全球范圍內的頂級自動駕駛研發團隊，相繼完成了L4級自動駕駛技術的實際落地測試，部分實驗車型甚至已經實現了L5級無人駕駛。承載著眾多期盼的2022年，大概率也會以某某元年的形式，開啟競爭更加激烈的下半場。

尤其是前不久在“Apollo Day”技術開放日中曬出成績單的百度Apollo，作為國內第一批Robotaxi商業落地項目“蘿卜快跑”的主要技術提供方和經營方，從去年下半年上線至今，訂單數量已經超過了30萬單。再加上在無人化、5G云代駕、車路協同等技術層面的實際落地，很有一股搶占自動駕駛技術制高點的氣勢。

而在眾多新技術中，早在去年10月份的技術開放日就已經亮相過的“5G云代駕”遠程駕駛方案，在今年又有了新的細節展示。從百度自信滿滿的期盼來看，該技術不僅能夠有效彌補現階段自動駕駛的缺陷，同時展現出了一個全新的自動駕駛場景和生態，更有著延伸、發掘新賽道的商業潛力。

如此一來，這個虎年，也很可能會成為“云代駕元年”？

自動駕駛欠缺安全冗余，5G云代駕是“最優解”？

與其說是“代駕”，百度Apollo的5G云代駕系統，更像是自動駕駛系統的應急手段。

畢竟整體的駕駛過程，仍然會由自動駕駛系統來控制。而云代駕的介入時機，僅是在類似于智能駕駛系統失效、復雜場景導致車輛受困等情況。

除此之外的正常行駛場景中，云代駕更多的是由技術團隊來充當遠程安全員，通過監控實時畫面和車輛數據，在系統發出預警時第一時間進行遠程操控。考慮到現階段自動駕駛技術尚未真正成熟，必要的人工干預是不可或缺的，而且至少在國內市場，云代駕的出現也帶著某種必然。

在車智駕看來，盡管在國外同樣有著相對成熟的智能汽車遠程操控系統，比如前不久加入英偉達合作網絡的DriveU.auto，已經推出了支持大規模機器人和自動駕駛汽車部署的遠程操作平臺。但對于中國市場而言，基于兩個方面的考慮，或許百度Apollo的5G云代駕，要更加接近現階段的“最優解”。

第一，中國交通環境復雜，L4級自動駕駛場景受限。

作為全球第一批開放自動駕駛車輛落地測試的城市，綜合北京地區的路況復雜度、交通參與者數量等相關數據，從實現自動駕駛落地部署的難度來看，幾乎是美國加州的15倍。這也意味著，基于國外環境開發的自動駕駛系統，或許很難匹配中國的交通體系。

過于復雜的交通環境，對于目前的L4級自動駕駛技術而言，尚且有著許多無法解決的問題，對落地場景有著極為嚴苛的限制。這也就催生出了以遠程操控技術，來填補自動駕駛缺失空白環節的5G云代駕體系。

而國內自動駕駛團隊中，百度Apollo、小馬智行、文遠知行、滴滴等企業，都已經在各個一線城市開啟了自動駕駛的商業落地試運營。但是相對而言，背靠百度旗下集度汽車的造車業務支持，百度Apollo在商業落地方面有著天然優勢，取得暫時的領先也算是順理成章。

第二，自動駕駛商業落地，仍需要大量安全冗余。

對于現階段的自動駕駛技術而言，雖然已經勉強實現了L4級的水準，但距離完全擺脫人力干預的純粹智能化，還有不小的距離。

就好比此前在加州進行測試的小馬智行，由于去年10月份變道過程中撞上隔離帶導致一起輕微事故，在美國監管部門的要求下，發生了全球第一起召回L4級自動駕駛系統。而特斯拉、小鵬、蔚來等新能源汽車，在近些年間頻繁發生的事故，也嚴重影響了消費群體對自動駕駛商業化落地的信心。

再加上國內交通環境的復雜程度，因此，不同于美國各個州監管部門允許企業自行決定是否配備主駕安全員，國內政策要求，在自動駕駛商業化運營中是必須在主駕位置放置安全員的。

只是這樣一來，自動駕駛終究還是“有人駕駛”，而百度Apollo的5G云代駕，更像是在維持“無人駕駛”的高端形象。不過隨著技術的迭代，采用遠程操控的云代駕模式，在解放人力的同時維持駕駛過程中的安全冗余，倒也有可能成為大勢所趨。

畢竟，除了自動駕駛發展的階段性限制，需要5G云代駕的技術補充。從更深層次來看，國內代駕業務的廣闊市場，或許也在加速代駕向云技術靠攏的腳步。

傳統汽車服務轉型，云計算尋求落地應用

隨著5G通訊技術和云計算的不斷完善，“向云端靠攏”早已從一個博人眼球的噱頭，成為企業發展的必由之路。

對于傳統的代駕行業而言也是如此。車智駕認為，考慮到以下三個原因，進入智能汽車時代后，汽車服務的形態也在跟著產生變化，其中，或許以代駕業務最為明顯——

1.傳統汽車服務正在朝“無人化”轉型。

時至今日，由于境外國家各種“躺平擺爛”式疫情應對措施，國內的新冠疫情仍然處于經常反復的狀態，短期內很難被徹底消滅。經濟和人文環境在這種社會現象的影響下，每時每刻都在有所轉變，“無人化”的訴求已經從汽車駕駛的層面，擴展至所有的汽車服務之中。

再加上對部分年輕群體而言，還存在著對侵占私人空間的社交排斥。作為與消費者交互較為密切的代駕業務，如何減少陌生人接觸、避免低效溝通等痛點，在云代駕的模式中能夠得到很好的補充。

而且根據國內外云代駕技術的實際展現，1位技術人員通過1臺遠程操控駕駛艙，可以控制、甚至同時操控多輛無人駕駛車輛。盡管現階段還只是局限于Robotaxi，但一旦開放至私家車應用，等同于直接為代駕業務減少了大量的人力成本，進而大幅度降低運營成本。

2.造車新勢力正在擠入代駕賽道。

由于對酒駕、醉駕等危險駕駛行為的處罰不斷加重，在2021年，我國代駕相關企業的注冊數量增長幅度高達355.3%。通過天眼查可以發現，與代駕相關的企業信息已經達到了10萬條。

盡管由于疫情的影響，代駕業務受到政策和市場環境的雙重影響，相比疫情前有著極大的差距。但長期來看，全國各大城市都在以超過100%的速度恢復代駕業務，很有希望在兩年內恢復到2018年統計中將近200億左右的市場。

而且隨著新能源智能汽車的不斷普及，更契合疫情防控需求的5G云代駕，也會加速代駕業務的進一步回升。這也意味著，代駕賽道仍然擁有值得繼續挖掘的潛力，對各個造車新勢力而言，也會是一個借助附加服務來拔高自身品牌形象。

就比如，兩年前就已經在VIP服務中心增添代駕服務的蔚來汽車，在近期成立了一家業務范圍包含代駕的維修服務公司。同時，擁有老牌代駕業務的企業，例如滴滴，也在前不久進行了L4級別的自動駕駛車輛試乘，不出意外的話，大概率還是會考慮研發或采用類似的云代駕系統。

3.云計算正在尋求更多的落地業務。

作為國內頭部的科技企業，對于百度、阿里等云計算技術領先業界的公司而言，其所掌握云計算技術儲備，已經做好了進行更大規模商業化落地的準備。

現階段的自動駕駛技術，或許尚且不足以完全發揮云計算的商業潛力。而在自動駕駛之外，基于云計算技術來搭建的遠程智能汽車操控，也即是云代駕行業，依靠著與智能汽車天然的充分聯系，極有可能成為另一個可供搶奪的潛力市場。

只不過，前景雖然美好，但云代駕想要真正意義上成為一條獨立的賽道，短期內或許還有諸多問題有待解決。

時代局限嚴重，云代駕推廣存疑

從百度Apollo Day技術開放日中，將5G云代駕放在“蘿卜快跑”的技術補充環節，不難看出云代駕技術所具有的局限。

綜合相關信息，在車智駕看來，云代駕想要推廣開來最優先要解決的問題，還是集中在這三點上：

首先，顧名思義，5G云代駕的最核心部分并非遠程操控技術，而是5G信號網絡。

由人力干預的遠程操控技術，對于網絡信號有著較為嚴苛的需求，這也使得云代駕的應用場景具有著比自動駕駛更為嚴苛的局限性。

畢竟自動駕駛系統可以在斷網的情況下，交由汽車機器人來控制，通過自身處理器的算力來維持駕駛功能。而在遠程操控狀態下，一旦失去信號，或者網絡信號波動較大，很容易出現車輛失控的風險。

同時，也必須考慮在遠程操控過程中，如何保證遠程駕駛的安全。從目前的云代駕操作平臺來看，“代駕”人員所直接接觸的操控艙，更傾向于類似VR駕車游戲的體驗，很難讓人對實際駕駛過程保持信心。

其次，對任何高科技服務而言，如何保護用戶的隱私安全，始終都是得到市場認可的大前提。

自動駕駛所采集的信息雖然大都屬于道路標識、車輛行駛記錄等，大部分位于于車外環境的信息反饋。而在基礎駕駛功能之外，例如云代駕、車載娛樂等特殊功能，都不可避免需要在車內環境中，采集到一定的個人隱私信息。

為了避免類似于特斯拉在去年曾因車內攝像頭涉嫌拍攝用戶隱私信息，而遭到了美國監管部門處罰的情況發生，無論是政策還是企業，都需要制定一系列的標準規則來應對種種市場行為。

第三，5G云代駕對于智能汽車的基礎設備要求極高，大面積推廣較為困難。

基于自動駕駛系統實現的遠程操控，對硬件和軟件都有著極高的需求。而高性能配置，自然也意味著更高的價格，以及更高的推廣難度。

現階段的主流智能汽車車型，還處在L3級自動駕駛技術的普及期，甚至純電動汽車都還沒有完全普及，想要大規模覆蓋基于L4級自動駕駛功能的云代駕系統，終究是不太現實。想要推行云代駕，或許還需要等待新能源汽車完成下一階段的更新換代，短期內大概只能作為安全冗余存在于智能汽車服務中。

但不管怎么說，云代駕技術能夠顯著擴展現階段自動駕駛技術的應用場景寬度。而且根據專家預估，自動駕駛的大規模商業化或許要在2028~2030年才會出現高潮，作為一個年輕又兼顧潛力的科技概念，仍然具有極高的關注價值。

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