從技術(shù)發(fā)展到商業(yè)變現(xiàn)，自動駕駛正在經(jīng)歷著有史以來最嚴(yán)酷的考量。

作者｜斗斗

編輯｜皮爺

出品｜產(chǎn)業(yè)家

每年，全世界都有將近120萬人死于車禍，這個死亡率相當(dāng)于每年釋放10個廣島級別的原子彈爆炸。

而謀殺、自殺以及戰(zhàn)爭每年預(yù)計會造成160萬人死亡；由毒品導(dǎo)致的死亡人數(shù)每年約有18．3萬人。盡管全球死亡人數(shù)有很大一部分來源于本可避免的汽車事故，但是仍沒有哪個政府支持“向汽車宣戰(zhàn)”之類的活動，或者說呼吁人們停止開車。

這是一個有意思的現(xiàn)象，其中緣由也不難解釋。作為衣食住行中的“行”，汽車是剛需，是人們生活的底層保障，無法被取締。

難道就沒有什么方法來減少汽車事故嗎？

事實上，這種方法是存在的，就是將駕駛員從方向盤后面移開，取而代之的是智能軟件和傳感器。要知道無論汽車的安全保障如何完備，但駕駛員屬于不可控因素，自動駕駛可以從根本上解決這個問題，可以在很大程度上降低由汽車事故引發(fā)的死亡率

其實，自自動駕駛概念出現(xiàn)以來，企業(yè)賣力的吆喝、資本大手筆投錢，以及媒體鋪天蓋地的宣傳，給人一種自動駕駛將發(fā)展成為類似于“阿波羅計劃”的下一個文明里程碑的錯覺。

但由于自動駕駛一直沒有實質(zhì)的商業(yè)化落地，導(dǎo)致企業(yè)時常高開低走，“雷聲大，雨點小”，從而導(dǎo)致市場上已經(jīng)出現(xiàn)“狼來了”效應(yīng)�！熬W(wǎng)上天天講自動駕駛已經(jīng)上路了，我硬是一輛也沒看到��！”

基于此，自動駕駛賽道，開始發(fā)生了一些變化。

由于無法實現(xiàn)商業(yè)化落地，企業(yè)曝光減少，資本撤資、媒體關(guān)注度下降，消費者不再像之前那么期待與青睞。在這個過程中，有些自動駕駛技術(shù)服務(wù)商抱著“視死如歸”的心態(tài)，堅守這一賽道，不斷的找投資人，拉投資，試圖渡過難關(guān)；有些服務(wù)商則選擇拓展其他業(yè)務(wù)，尋找其他增長曲線。

一些值得思考的問題是，自動駕駛商業(yè)化的難點到底在哪？在當(dāng)下的自動駕駛競爭格局中，各個自動駕駛企業(yè)主們的破局路徑是什么？自動駕駛未來何時會來？

從技術(shù)發(fā)展到商業(yè)變現(xiàn)，自動駕駛正在經(jīng)歷著有史以來最嚴(yán)酷的考量。

一、瘋狂“秀肌肉”下，夠不著的8萬億

吊人胃口的自動駕駛。

自動駕駛賽道不同于其他賽道，其涉及AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等各種新興技術(shù)，十分燒錢�；�于此，自動駕駛火爆的這幾年，小體量的服務(wù)商，有實力的被并購，沒有實力的被淘汰。大體量的服務(wù)商，有的選擇砸錢熬下去，有的則積極布局其他領(lǐng)域。所以，這個賽道已經(jīng)沒有可以“渾水摸魚”的角落了，目前市面上可以看到的自動駕駛技術(shù)服務(wù)商，大多數(shù)是大浪淘沙下的優(yōu)勝者。

然而，強者的競爭更為激烈。

自動駕駛領(lǐng)域的玩家主要分為三大陣營，一是以阿里、騰訊、百度、華為為主的大廠；二是以比亞迪、小鵬汽車、特斯拉等為主的新能源汽車制造商；三是以蘑菇車聯(lián)、小馬智行等為主的專注于車聯(lián)網(wǎng)的廠商。

這其中，各類玩家也有著各自的優(yōu)勢，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有技術(shù)研發(fā)、高精地圖、用戶規(guī)模龐大的優(yōu)勢；傳統(tǒng)整車廠商有資金雄厚、造車平臺、汽車銷售網(wǎng)絡(luò)、品牌等優(yōu)勢；新能源汽車廠商和車聯(lián)網(wǎng)廠商更多的優(yōu)勢在于車聯(lián)網(wǎng)軟件技術(shù)優(yōu)勢和車聯(lián)網(wǎng)硬件兩手抓。

目前，自動駕駛的應(yīng)用市場，主要分布在乘用車、商用車、最后一公里等場景。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，在乘用車領(lǐng)域，私家車有8萬億元市場規(guī)模，特斯拉是其中的佼佼者；其次是網(wǎng)約車，Robotaxi大約有3500億市場規(guī)模，代表企業(yè)有百度、蘑菇車聯(lián)、小馬智行；商用車領(lǐng)域，例如跨城物流領(lǐng)域有7000億市場規(guī)模，代表企業(yè)有圖森和智加；同城物流大約有2500億市場規(guī)模；美團(tuán)和快遞公司取代快遞員和外面員的無人配送小車屬于最后一公里，有840億。

顯然，乘用車領(lǐng)域是自動駕駛最大的市場，也是自動駕駛的終極目標(biāo)，各大廠商也在不斷地在市場中造勢。

其中最為積極的便是百度，例如前段時間其在元宇宙希壤，正式發(fā)布集度首款汽車機(jī)器人概念車ROBO－01。

但效果卻差強人意�！鞍l(fā)布會看起來像為了KPI趕出來的5毛特效�！敝T如此類的評論瞬間鋪滿整個網(wǎng)絡(luò)。

其實，從各個廠商傳遞的信號來看，目前大部分的自動駕駛落地還是主要集中在商用車、最后一公里等場景。

但其實，自動駕駛在商用車的落地難度，并不亞于乘用車。

具體來看，乘用車雖然落地難，但可以實現(xiàn)單一產(chǎn)品打天下，即一個標(biāo)品可以大規(guī)模生產(chǎn)，不存在大規(guī)模定制化需求的出現(xiàn)。

而商用車則反之。商用車應(yīng)用更像一個項目的大集成，例如在港口物流場景，需要跟港區(qū)堆廠系統(tǒng)做對接。這導(dǎo)致商用車的每個細(xì)分市場都需要針對性做出很多軟硬方案的修改，不能單純的做自動駕駛，這需要廠商更高的行業(yè)專業(yè)性。

這與各個廠商大張旗鼓搖旗吶喊自動駕駛時代已經(jīng)到來，形成鮮明對比。其實，廠商們頻繁“秀肌肉”背后，一些自動駕駛的發(fā)展路徑也在逐漸清晰。

二、自動駕駛，亟須數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”

補全的最后一塊“拼圖”。

上世紀(jì)初，美國的斯佩里公司和德爾科公司就曾研制出第一架無人機(jī)。這架無人機(jī)總重只有272公斤，由1臺30千瓦的活塞式發(fā)動機(jī)作為動力，裝在一個4輪滑車上，草地上鋪設(shè)了滑軌。

飛機(jī)發(fā)動后，帶動滑車在滑軌上滑行。達(dá)到一定速度后，飛機(jī)即脫離滑軌飛上天空，然后由一個簡單的陀螺儀裝置控制飛行方向，由一個膜盒氣壓表自動控制飛行高度。1915年，這架被取名為“空中魚雷”的無人機(jī)不僅成功地進(jìn)行了試飛，而且被裝上136公斤炸藥成功地進(jìn)行了攻擊目標(biāo)試驗。

事實上，自動駕駛自古至今都不是什么新鮮的詞匯。另外自動駕駛其實早已實現(xiàn)商業(yè)化，且十分成熟。例如，如今的飛機(jī)、高鐵、地鐵，早已實現(xiàn)自動駕駛。

一組數(shù)據(jù)是，飛機(jī)發(fā)生一次失事的概率是470萬分之一，一年中發(fā)生3次失事的事件概率僅為1．03億分之一。而高鐵、地鐵的事故率幾乎為0。顯然這與文章開頭所提到的“120萬”有著天壤之別。

但即使有這樣的前車之鑒，自動駕駛汽車全面應(yīng)用仍然困難重重。究其原因，主要是因為自動駕駛汽車需要面對更加復(fù)雜的應(yīng)用場景。

就拿飛機(jī)而言，飛機(jī)在空中遵循一定的航道飛行，除了爬升階段，飛機(jī)主要飛行在平流層，平流層幾乎沒有什么障礙物。

而汽車則截然不同，汽車在地面上行駛，地面上的障礙物多如牛毛，路上的路障、奔跑的寵物、過馬路的行人，雙向行駛的車輛，這些都需準(zhǔn)確識別，并且必須妥善可靠地躲避過去，而要做到這一點就需要一個超強超靈活的大腦。

所以如何適應(yīng)復(fù)雜的場景，是自動駕駛技術(shù)最大瓶頸。而想要適應(yīng)復(fù)雜的場景，這對技術(shù)提出了更高的要求，例如物體識別的挑戰(zhàn)、中控系統(tǒng)的挑戰(zhàn)、絕對安全可靠的挑戰(zhàn)等。

但其實自動駕駛本質(zhì)就是將機(jī)械智能化，正如AI的原理，數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)決策，數(shù)據(jù)反饋。所以想要讓汽車可以智能的應(yīng)對陸地上各種復(fù)雜的場景，一個的前提就是需要對大量的場景下的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，繼而基于數(shù)據(jù)的分析，機(jī)器做出準(zhǔn)確的判斷與分析。

人們總在談?wù)撟詣玉{駛商業(yè)化的時候，將無法商業(yè)化的矛頭指向高清數(shù)字地圖、超聲波傳感器（聲吶）、無線電檢測與測距（雷達(dá)）、全球定位系統(tǒng)（GPS）、物聯(lián)網(wǎng)、AI等會對安全造成威脅的各種設(shè)備和技術(shù)上。

從底層來看，這些都需要收集大量數(shù)據(jù)作為支撐。其實自動駕駛的全面商業(yè)化，無論是設(shè)備還是技術(shù)方面，已經(jīng)做好準(zhǔn)備，之所以大家一直糾結(jié)于技術(shù)問題，只是“時間”的問題。隨著時間拉長，各個場景數(shù)據(jù)不斷完善，自動駕駛技術(shù)升級就會成為水到渠成的事情，毋庸置疑，數(shù)據(jù)就是自動駕駛的最后一塊“拼圖”。

那么如何積累數(shù)據(jù)？

其實，自動駕駛在商用車、最后一公里等場景下，比乘用車更容易獲得政府批準(zhǔn)。說白了就是更容落地。這意味著自動駕駛領(lǐng)域軟件廠商可以通過大量車輛落地跑，積累道路實戰(zhàn)數(shù)據(jù)，改進(jìn)自有算法。

正如上文所言，“數(shù)據(jù)”是智能駕駛最后一塊拼圖，自動駕駛技術(shù)廠商們，正在通過這些項目獲得這塊最后的“拼圖”。

由此看來，商業(yè)用車、最后一公里等場景就是自動駕駛的突破口，而“秀肌肉”只是廠商們提前把場子熱起來的常規(guī)操作。

然而，不可否認(rèn)自動駕駛離真正意義上的落地，還有很長一段路要走。對于自動駕駛廠商而言，只靠賣概念、講情懷、拉融資并不是長久之計，自動駕駛技術(shù)的商業(yè)化不應(yīng)該停留在眼前的方寸之地。

三、押注新基建的G端市場

在湖南省的一個三線小城市里，自動駕駛的格局被重新打開。

湖南省衡陽市是國內(nèi)首個城市級自動駕駛智慧交通項目的承載地，2021年末，這座城市煥然一新，在衡州大道、蔡倫大道等多條城市主干道上，如 “蘑菇車聯(lián)”字樣的自動駕駛公交車、網(wǎng)約車并派在路邊，路邊一些工作人員不斷檢測、記錄著各種數(shù)據(jù)，并對路燈桿上的智能設(shè)備做相應(yīng)的調(diào)試。

這是衡陽智慧交通系統(tǒng)的一部分，即“車路云一體化”。而這種模式，比之前任何自動駕駛商用落地都來的更為宏觀。

直接的表現(xiàn)是，單車智能方面，配備直觀的傳感器，如激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)，都在車端部署。而且從傳感器到計算力，都按L4級自動駕駛標(biāo)準(zhǔn)來準(zhǔn)備。

在智慧道路方面，除配備類似車端的傳感器之外，另外新增通信設(shè)備，包括通信單元RSU、5G 民用網(wǎng)絡(luò)，以及計算設(shè)備，像邊緣計算服務(wù)器。如此改造之后，路端就變成了一個完整的交通感知系統(tǒng)——可以在路側(cè)就感知數(shù)據(jù)，然后實時計算，最后第一時間將結(jié)果反饋給路上的自動駕駛車輛，協(xié)助其全知全能，實現(xiàn)車路協(xié)同。

在AI云平臺方面，集合車端、路側(cè)的全維度數(shù)據(jù)之后，建立數(shù)據(jù)模型，驅(qū)動實時計算、監(jiān)測交通事件、分析交通態(tài)勢，以及自動駕駛車輛調(diào)度，可以統(tǒng)一在云端還原智能決策。這已不是之前常見的用于訓(xùn)練的那種自動駕駛云平臺，而是具備了交通AI底層系統(tǒng)和應(yīng)用運營系統(tǒng)的AI交通大數(shù)據(jù)平臺。

值得注意的是，在衡陽之前，還沒有哪一座城市，真正實現(xiàn)了車路云一體化的商業(yè)落地。毋庸置疑，這是一個全新的嘗試，同時也為，自動駕駛商業(yè)化打開了一條新的增長路徑。

根據(jù)最新消息顯示，不僅蘑菇車聯(lián)，小馬智行、百度以及華為等也都在進(jìn)行類似的商業(yè)變現(xiàn)嘗試。一個預(yù)測是，在RoboTaxi之外，這種基于新基建的變現(xiàn)模式將成為自動駕駛方向的企業(yè)變現(xiàn)主流。

自動駕駛概念出現(xiàn)以來，業(yè)內(nèi)公認(rèn)的商業(yè)模式主要分為兩種，一是量產(chǎn)自動駕駛路線，在量產(chǎn)車上率先應(yīng)用自動駕駛，面向車主收取費用，最后在技術(shù)達(dá)到L4之后，漸進(jìn)到RoboTaxi模式上。

二是以RoboTaxi作為商業(yè)模式，以推出RoboTaxi產(chǎn)品、提供RoboTaxi服務(wù)來實現(xiàn)營收和盈利。

但就目前來看，這兩種模式都有或多或少的痛點問題。

例如谷歌子公司W(wǎng)aymo辛苦做了11年自動駕駛，投入超過30多億美元，累積測試公里數(shù)超過2000萬英里，依然無法實現(xiàn)“去掉安全員的完全無人化”承諾，如今已經(jīng)從最初分拆時被評估的千億美元，不斷縮水，在兩輪外部機(jī)構(gòu)參與的募資后，估值300億美元左右。

再比如，頻頻出現(xiàn)事故的特斯拉。其當(dāng)下雖然是自動駕駛領(lǐng)域的“香餑餑”，但不能忽視的是，其安全性和可靠性面臨巨大地問題。其提供的只是一套進(jìn)化中的自動駕駛系統(tǒng)，或者只能稱其為輔助駕駛系統(tǒng)，AI司機(jī)無法做到100％決策。

其實不難看出，靠單車智能直接沖進(jìn)市場，很難做到商業(yè)化。換句話說，無論是特斯拉的量產(chǎn)自動駕駛路線，還是Waymo的RoboTaxi路線，都不是當(dāng)下中國自動駕駛廠商最好的商業(yè)化模版。

一個事實是，中美商業(yè)環(huán)境有著極大的差異化，在我國，政企市場一直是推動自動駕駛發(fā)展的主要動力。正如上文所言的衡陽市智能網(wǎng)聯(lián)汽車項目，目前是由衡陽市政府與自動駕駛公司蘑菇車聯(lián)共建。雙方在2021年3月簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，項目總投資額高達(dá)5億元。

目前，我國自動駕駛的發(fā)展還處于萌芽期的第一階段，主要營收仍是政企客戶。在當(dāng)下的2022年，TOG無疑是廠商們第二條增長曲線。

一項新技術(shù)誕生時，會以最瘋狂的速度攀升至頂端，然后迅速下滑墜至谷底，之后再緩慢平穩(wěn)地上升。

自動駕駛技術(shù)，正在進(jìn)入這個新周期。

       原文標(biāo)題 : 自動駕駛尋找「商業(yè)閉環(huán)」