智能汽车逐渐成为朝阳行业之后，从2016年至今的每一年，几乎都被冠以了各种“元年”的称号。

从“中国车企自动驾驶元年”、“自动驾驶爆发元年”、“L3元年”，再到“自动驾驶商业落地元年”、“L4元年”。整个自动驾驶赛道的上半场，似乎都被这一系列的称号给说尽了。

而今，随着谷歌Waymo、通用Cruise、百度Apollo、小马智行等全球范围内的顶级自动驾驶研发团队，相继完成了L4级自动驾驶技术的实际落地测试，部分实验车型甚至已经实现了L5级无人驾驶。承载着众多期盼的2022年，大概率也会以某某元年的形式，开启竞争更加激烈的下半场。

尤其是前不久在“Apollo Day”技术开放日中晒出成绩单的百度Apollo，作为国内第一批Robotaxi商业落地项目“萝卜快跑”的主要技术提供方和经营方，从去年下半年上线至今，订单数量已经超过了30万单。再加上在无人化、5G云代驾、车路协同等技术层面的实际落地，很有一股抢占自动驾驶技术制高点的气势。

而在众多新技术中，早在去年10月份的技术开放日就已经亮相过的“5G云代驾”远程驾驶方案，在今年又有了新的细节展示。从百度自信满满的期盼来看，该技术不仅能够有效弥补现阶段自动驾驶的缺陷，同时展现出了一个全新的自动驾驶场景和生态，更有着延伸、发掘新赛道的商业潜力。

如此一来，这个虎年，也很可能会成为“云代驾元年”？

自动驾驶欠缺安全冗余，5G云代驾是“最优解”？

与其说是“代驾”，百度Apollo的5G云代驾系统，更像是自动驾驶系统的应急手段。

毕竟整体的驾驶过程，仍然会由自动驾驶系统来控制。而云代驾的介入时机，仅是在类似于智能驾驶系统失效、复杂场景导致车辆受困等情况。

除此之外的正常行驶场景中，云代驾更多的是由技术团队来充当远程安全员，通过监控实时画面和车辆数据，在系统发出预警时第一时间进行远程操控。考虑到现阶段自动驾驶技术尚未真正成熟，必要的人工干预是不可或缺的，而且至少在国内市场，云代驾的出现也带着某种必然。

在车智驾看来，尽管在国外同样有着相对成熟的智能汽车远程操控系统，比如前不久加入英伟达合作网络的DriveU.auto，已经推出了支持大规模机器人和自动驾驶汽车部署的远程操作平台。但对于中国市场而言，基于两个方面的考虑，或许百度Apollo的5G云代驾，要更加接近现阶段的“最优解”。

第一，中国交通环境复杂，L4级自动驾驶场景受限。

作为全球第一批开放自动驾驶车辆落地测试的城市，综合北京地区的路况复杂度、交通参与者数量等相关数据，从实现自动驾驶落地部署的难度来看，几乎是美国加州的15倍。这也意味着，基于国外环境开发的自动驾驶系统，或许很难匹配中国的交通体系。

过于复杂的交通环境，对于目前的L4级自动驾驶技术而言，尚且有着许多无法解决的问题，对落地场景有着极为严苛的限制。这也就催生出了以远程操控技术，来填补自动驾驶缺失空白环节的5G云代驾体系。

而国内自动驾驶团队中，百度Apollo、小马智行、文远知行、滴滴等企业，都已经在各个一线城市开启了自动驾驶的商业落地试运营。但是相对而言，背靠百度旗下集度汽车的造车业务支持，百度Apollo在商业落地方面有着天然优势，取得暂时的领先也算是顺理成章。

第二，自动驾驶商业落地，仍需要大量安全冗余。

对于现阶段的自动驾驶技术而言，虽然已经勉强实现了L4级的水准，但距离完全摆脱人力干预的纯粹智能化，还有不小的距离。

就好比此前在加州进行测试的小马智行，由于去年10月份变道过程中撞上隔离带导致一起轻微事故，在美国监管部门的要求下，发生了全球第一起召回L4级自动驾驶系统。而特斯拉、小鹏、蔚来等新能源汽车，在近些年间频繁发生的事故，也严重影响了消费群体对自动驾驶商业化落地的信心。

再加上国内交通环境的复杂程度，因此，不同于美国各个州监管部门允许企业自行决定是否配备主驾安全员，国内政策要求，在自动驾驶商业化运营中是必须在主驾位置放置安全员的。

只是这样一来，自动驾驶终究还是“有人驾驶”，而百度Apollo的5G云代驾，更像是在维持“无人驾驶”的高端形象。不过随着技术的迭代，采用远程操控的云代驾模式，在解放人力的同时维持驾驶过程中的安全冗余，倒也有可能成为大势所趋。

毕竟，除了自动驾驶发展的阶段性限制，需要5G云代驾的技术补充。从更深层次来看，国内代驾业务的广阔市场，或许也在加速代驾向云技术靠拢的脚步。

传统汽车服务转型，云计算寻求落地应用

随着5G通讯技术和云计算的不断完善，“向云端靠拢”早已从一个博人眼球的噱头，成为企业发展的必由之路。

对于传统的代驾行业而言也是如此。车智驾认为，考虑到以下三个原因，进入智能汽车时代后，汽车服务的形态也在跟着产生变化，其中，或许以代驾业务最为明显——

1.传统汽车服务正在朝“无人化”转型。

时至今日，由于境外国家各种“躺平摆烂”式疫情应对措施，国内的新冠疫情仍然处于经常反复的状态，短期内很难被彻底消灭。经济和人文环境在这种社会现象的影响下，每时每刻都在有所转变，“无人化”的诉求已经从汽车驾驶的层面，扩展至所有的汽车服务之中。

再加上对部分年轻群体而言，还存在着对侵占私人空间的社交排斥。作为与消费者交互较为密切的代驾业务，如何减少陌生人接触、避免低效沟通等痛点，在云代驾的模式中能够得到很好的补充。

而且根据国内外云代驾技术的实际展现，1位技术人员通过1台远程操控驾驶舱，可以控制、甚至同时操控多辆无人驾驶车辆。尽管现阶段还只是局限于Robotaxi，但一旦开放至私家车应用，等同于直接为代驾业务减少了大量的人力成本，进而大幅度降低运营成本。

2.造车新势力正在挤入代驾赛道。

由于对酒驾、醉驾等危险驾驶行为的处罚不断加重，在2021年，我国代驾相关企业的注册数量增长幅度高达355.3%。通过天眼查可以发现，与代驾相关的企业信息已经达到了10万条。

尽管由于疫情的影响，代驾业务受到政策和市场环境的双重影响，相比疫情前有着极大的差距。但长期来看，全国各大城市都在以超过100%的速度恢复代驾业务，很有希望在两年内恢复到2018年统计中将近200亿左右的市场。

而且随着新能源智能汽车的不断普及，更契合疫情防控需求的5G云代驾，也会加速代驾业务的进一步回升。这也意味着，代驾赛道仍然拥有值得继续挖掘的潜力，对各个造车新势力而言，也会是一个借助附加服务来拔高自身品牌形象。

就比如，两年前就已经在VIP服务中心增添代驾服务的蔚来汽车，在近期成立了一家业务范围包含代驾的维修服务公司。同时，拥有老牌代驾业务的企业，例如滴滴，也在前不久进行了L4级别的自动驾驶车辆试乘，不出意外的话，大概率还是会考虑研发或采用类似的云代驾系统。

3.云计算正在寻求更多的落地业务。

作为国内头部的科技企业，对于百度、阿里等云计算技术领先业界的公司而言，其所掌握云计算技术储备，已经做好了进行更大规模商业化落地的准备。

现阶段的自动驾驶技术，或许尚且不足以完全发挥云计算的商业潜力。而在自动驾驶之外，基于云计算技术来搭建的远程智能汽车操控，也即是云代驾行业，依靠着与智能汽车天然的充分联系，极有可能成为另一个可供抢夺的潜力市场。

只不过，前景虽然美好，但云代驾想要真正意义上成为一条独立的赛道，短期内或许还有诸多问题有待解决。

时代局限严重，云代驾推广存疑

从百度Apollo Day技术开放日中，将5G云代驾放在“萝卜快跑”的技术补充环节，不难看出云代驾技术所具有的局限。

综合相关信息，在车智驾看来，云代驾想要推广开来最优先要解决的问题，还是集中在这三点上：

首先，顾名思义，5G云代驾的最核心部分并非远程操控技术，而是5G信号网络。

由人力干预的远程操控技术，对于网络信号有着较为严苛的需求，这也使得云代驾的应用场景具有着比自动驾驶更为严苛的局限性。

毕竟自动驾驶系统可以在断网的情况下，交由汽车机器人来控制，通过自身处理器的算力来维持驾驶功能。而在远程操控状态下，一旦失去信号，或者网络信号波动较大，很容易出现车辆失控的风险。

同时，也必须考虑在远程操控过程中，如何保证远程驾驶的安全。从目前的云代驾操作平台来看，“代驾”人员所直接接触的操控舱，更倾向于类似VR驾车游戏的体验，很难让人对实际驾驶过程保持信心。

其次，对任何高科技服务而言，如何保护用户的隐私安全，始终都是得到市场认可的大前提。

自动驾驶所采集的信息虽然大都属于道路标识、车辆行驶记录等，大部分位于于车外环境的信息反馈。而在基础驾驶功能之外，例如云代驾、车载娱乐等特殊功能，都不可避免需要在车内环境中，采集到一定的个人隐私信息。

为了避免类似于特斯拉在去年曾因车内摄像头涉嫌拍摄用户隐私信息，而遭到了美国监管部门处罚的情况发生，无论是政策还是企业，都需要制定一系列的标准规则来应对种种市场行为。

第三，5G云代驾对于智能汽车的基础设备要求极高，大面积推广较为困难。

基于自动驾驶系统实现的远程操控，对硬件和软件都有着极高的需求。而高性能配置，自然也意味着更高的价格，以及更高的推广难度。

现阶段的主流智能汽车车型，还处在L3级自动驾驶技术的普及期，甚至纯电动汽车都还没有完全普及，想要大规模覆盖基于L4级自动驾驶功能的云代驾系统，终究是不太现实。想要推行云代驾，或许还需要等待新能源汽车完成下一阶段的更新换代，短期内大概只能作为安全冗余存在于智能汽车服务中。

但不管怎么说，云代驾技术能够显著扩展现阶段自动驾驶技术的应用场景宽度。而且根据专家预估，自动驾驶的大规模商业化或许要在2028~2030年才会出现高潮，作为一个年轻又兼顾潜力的科技概念，仍然具有极高的关注价值。