自动驾驶攀登顶峰，Waymo、小马智行们难言轻松

原标题：自动驾驶攀登顶峰，Waymo、小马智行们难言轻松

文|智能相对论

作者|leo陈

攀登珠峰，传统路线有两条：一条是中国西藏的北坡，另一条是尼泊尔的南坡。不管选择从南坡还是从北坡攀登，最终都将到达同一个顶峰。这其实与自动驾驶行业的发展路径之间存在相似之处。

对攀登珠峰的人而言，无论走哪条路线都不是容易的事。北坡一开始没有登山的感觉，更像是高海拔徒步，边走边欣赏风景；南坡会遇到昆布冰川，路线有时接近垂直，落石和雪崩的风险不小。相比于北坡，南坡冲顶时间短、攀登强度大，爬升和下降的海拔更高。

这其实对应着自动驾驶行业的两条大的研发路径：一条是以车企为主的渐进式策略，一般从L1、L2开始，再逐步叠加高阶功能；另一条是以科技互联网企业为代表的跨越式策略，直接从L4、L5开始研发。而它们最终的目标都是登顶自动驾驶的顶峰——无人驾驶。

在攀登过程中，自动驾驶行业发生了很大变化。投资人从疯狂中冷静下来，变得谨慎。与此同时，两条发展路径在商业化方面都遇到困难：比如Waymo，近期有包括CFO在内的9名高管相继离职；另一边比如有特斯拉，被曝出多次出现安全和市场问题。

当下自动驾驶行业望着顶峰，每一条发展路径下的厂商都要面对问题做出选择，为了活下来。

“跨越式”打法， 商业化还是未知数

自动驾驶行业的热度虽然高涨，但行业核心问题依然摆在眼前：距离商业化仍需时日，大部分企业也未实现盈利。在这一轮浪潮下，属于不同研发路径的厂商都要应对来自商业化的考验。行业发展至今，做出不同路径选择的玩家之间会有着天然的鄙视链。

L4路线的坚定贯彻者比如Waymo，崇尚高举高打，意图直接断了人类驾驶员的后路，靠节省的人力成本直接盈利。Waymo的研发思路逐步演化为针对Robotaxi的开发，其离最终目标——无人驾驶，显然是更近的。

可专注这一研发路径，光是技术难度就意味着企业需要更多融资与更多投入。所以对于它们而言，会希望自己能够抢占话题和资本高点，至少在阵势上不能输。

有数据显示，Waymo母公司Alphanet每年在自动驾驶研发上的投入约为10亿美元。Waymo刚起步不久，就对外宣布引入除母公司以外的外部投资者，拿到了两笔共计30亿美元的外部融资。也是这个时候有消息传出，Waymo累计亏损已经达到50亿美元。

诚然，作为行业头部且资金雄厚的企业，无人驾驶是它们相对容易触及的未来，大手笔砸钱可以被看做是帮助自己在下一个时代“跑马圈地”。但是，高级别自动驾驶好比“钞票粉碎机”，一些初创企业无法获得持续足够的资金支持，缺钱成为压倒他们的最后一根稻草。

从2020年开始，就有一大批初创企业正在走下坡路。去年3月，StarskyRobotics在经历了融资失败、缩减车队、大幅裁员后停止运营并关闭；Nuro被曝寻求卖身，融资王Zoox传出裁员以及收购的消息。

一位业内人士告诉「智能相对论」：“国外Robotaxi已经到了出清阶段，实力不足的玩家逐渐退场。Uber、Lyft就是典型例子，自动驾驶落地难、持续烧钱，作为上市企业退出也在情理之中。”

“国内比国外走得慢，还处于群雄逐鹿阶段，要“广积粮”。如果企业现在不做大量融资，后面几年怎么存活？所以一些企业在各个方面疯狂造势，比如这次针对广州抗疫宣传无人车。”另一位业内人士这样说道。

其还补充：“外界所见难免有被厂商包装出的效果，目前Robotaxi企业开放运营，其实还在Demo阶段，仍需要花费大量时间解决长尾问题。至于实现规模化、盈利化，目前依然不太可能。”

从海外看到国内的未来，会有一个残酷的现实：行业融资狂热所带来的的繁荣，不可能支撑起所有玩家的梦想。初创企业走到这个阶段要明白，资本市场未来在“不能盈利的地方”所投入的资金是有限的，自身也不可能一直依赖融资来续命。

最近百度CEO接受采访时表示，虽然越来越多的玩家入局，但是他们都低估了自动驾驶的研发投入，百度仅去年一年的投入就超过了200亿。而这可能需要10年甚至20年的长期投入。这样去想，小米造车先花三年投入100亿美元，资金似乎并不算充沛。

行业目前共同认知是，在有融资支撑的同时，企业也格外需要创造收入。因为目前还没有人知道要烧多少钱，才能迎来大规模商业化的曙光。

文远知行创始人兼CEO在接受腾讯科技采访时曾表示：“在投资之前，会问你如何做运营、看你的商业模型是什么、如何做到商业化落地，这样的问题在2019年开始越来越多。”这就意味着，投资人在投资自动驾驶项目时会更为谨慎，更关注商业化，而不是盲目砸钱。

所以，对于从L4起步的玩家而言，必须寻找离商业化更近的道路。不仅仅是追求技术极致，更要求具备一定的造血能力。

“渐进式”攻入腹地， “跨越式”的优势在消失

有别于进入L4/L5级别自动驾驶领域，以ADAS为基础来挖掘市场潜力，可以说是“务实”企业的研发路径。这一方的代表企业如特斯拉，从L2入手，通过输出阶段性的智驾产品为下一代产品积累数据，迭代性的获得盈利的同时，逐步上攻。

若以L3作为“渐进式”到“跨越式”的“水坝”，特斯拉为代表的企业其实就是“蓄水”，去冲击L3级自动驾驶边界。其打法也有一套自己的逻辑，通过数据积累，更新迭代来“蓄水”，从而一击冲破“水坝”，向L3以上级别去“释放”能量。

过去，高级别自动驾驶的“信仰者”，应该都可以抛出一些直戳其痛点的问题：“人人都在做L4、L5自动驾驶，抓ADAS是否有出路”、 “当传统汽车供应商巨头将技术垄断，新晋企业如何能建立起自己的优势”等。

现在，后者对高级别自动驾驶企业也会有嘲讽：“投入产出不成正比”、“短期内无法形成规模化”、“资本市场不具有可持续性”等。在「智能相对论」看来，自动驾驶技术太庞杂，细分赛道太多，产业链里的玩家都会有自己的一套核心打法和生存逻辑。

除了特斯拉，国内一些车企也能够实现部分城市道路的自动驾驶。比如，今年小鹏发布NGP自动导航辅助驾驶，基于高精地图和导航系统，小鹏P7可以在高速公路和城市主干道发挥自动驾驶能力。

据官方消息，小鹏P5搭载激光雷达后，其感知能力在原有基础上进一步提升，XPILOT 3.5版本升级NGP功能，适用范围拓展至了城市道路，并强化停车场记忆泊车功能的性能。

除此之外，极狐阿尔法S华为HI版也在今年出现，搭载华为高阶自动驾驶ADS系统。华为自动驾驶总裁苏箐表示：年底量产的时候会提供北上广深四个城市的自动驾驶功能，其它城市则只能使用ICA+的模式，也就是介于自动驾驶和定速巡航之间的状态，便于机器去学习交通环境和自构图。

对比两种技术路径，可以明确的一点是，针对乘用车的ADAS有可以落地的商业模式。而“跨越式”打法，针对Robotaxi的商业模式依然不清晰。这样的话，不同的技术路径具体到产品时，双方具备的盈利能力自然会有明显的分化。

而基于不同的盈利能力，“渐进式”给“跨越式”带去的冲击也是显而易见的。选前者的企业在攀登顶峰——无人驾驶时，可以“沿途下蛋”，持续推出逐渐接近可替代驾驶员的自动驾驶产品。从而，能够给自身积累充足的数据和现金流。

企业紧握这些“粮草”，又可以继续“冲顶”无人驾驶。由于采取“渐进式”，企业其实是无限逼近无人驾驶的，加上现有的积累助力，这个过程是一种“正向循环”。倘若最后，“无人驾驶”这个顶峰谁都无法征服，至少这部分企业可以在当下活得更好。

反观Waymo这边，发展Robotaxi多年还主要局限在“凤凰城地区”。直接将自己置于L4的位置，却没有足够的数据去做好这件事。更何况，也没有人知道多少数据才是足够的。因此相较于“渐进式”，“跨越式”并不连贯，是有泡沫存在的，倘若无人驾驶这一设想最后不能被验证。

“转向”落地商用车， 这条路也难言轻松

Robotaxi依然很遥远，“跨越式”打法的玩家必须找到商业化更近的路。自动驾驶行业快速发展，除了之前提及的难题，大家最初还忽略了一点，国内市场的发展不仅有很强的地域性，且受政策的影响很大。

不少自动驾驶相关企业，尤其是初创企业，正在尝试利用其它场景去加速商业化。这些场景比如有，高速公里、室内物流和封闭园区，在其中落地自动驾驶卡车、无人配送小车等产品。这个方向十分有现实意义，似乎是“跨越式”打法玩家在期待未来后，做出的一些“务实”。

比如自动驾驶卡车，原则上开发比自动驾驶汽车要简单一些，这是因为卡车与乘用车行驶轨道不同，卡车（尤其是长途拖挂车）通常遵循固定路线，并且大部分时间都驾驶在高速公路上，而不像一般道路那样复杂。

与此同时，卡车较大的尺寸天然为自动驾驶提供了更多的可能性，可以使用大尺寸计算机，配备更多灵活传感器（可以将传感器安装在离地面更高的位置），提供更充足的动力支持，并提供了更好的视野，这些特性使自动驾驶卡车比自动驾驶汽车更早商业化。

包括自动驾驶卡车，它们都为自动驾驶提供了“练兵场”，但在实际推进过程中，企业遇到的挑战仍不少：

一方面，简单场景其实不简单。虽然相比城市道路的复杂多变，物流或封闭区域内的交通相对简单，但这些场景对自动驾驶算法“深度”要求很高，甚至超过城市道路。

比如卡车，不同于汽车，需要能够提前感知到更多情况。高速公路对卡车急刹车等行为的限制，使得高速公路自动驾驶卡车对超远距识别、敏捷度和判断力等要求更高。可主流的自动驾驶汽车配备感知距离在200米左右的激光雷达，不足以应对高速行驶的自动驾驶卡车。

另一方面，场景所有方不一定对初创企业完全开放。初创企业借用场景收集数据，但场景所有方关注的问题并不比合作企业少。

场景所有方要考虑自身是否适合自动驾驶落地，自动驾驶的成本下降潜力是否能覆盖我的投入，以及场景数据开放程度应该是多少。物流就是很好的例子，场景数据是物流企业业务的核心部分，对数据开放自然十分谨慎。尤其是行业头部企业，几乎很难与初创企业去达成合作。

总而言之，L4/L5级别自动驾驶商业化之路困难重重，充满变数，不同技术路径也有各自需要解决的挑战。选择“务实”，转向商用落地也并非易事。自动驾驶行业狂热但高度不确定，玩家仍需时刻明确自身战略和商业模式，并有效调整，这个至关重要。

参考资料：

1. 自动驾驶商业化遇现实尴尬 仍需“输血”为何受资本热捧？.每日经济新闻

2. 自动驾驶被未来“绑架”.汽车公社

3.2021麦肯锡中国汽车行业CEO特刊.麦肯锡

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。