文|談擎說AI 鄭開車
自動駕駛的“燒錢游戲”仍在繼續(xù)下去。
8月2日，小鵬汽車與阿里合建的自動駕駛計算中心落地，CEO何小鵬表示，智能化自研路線下，“到2025年小鵬汽車每年的算力費用會超過10億元”，同時小鵬汽車將進(jìn)入到真正的自動駕駛時代。
從Waymo吹過的牛皮來看，小鵬汽車的目標(biāo)還是偏樂觀了一些。
2017年Waymo開始了自動駕駛業(yè)務(wù)，彼時Waymo內(nèi)部員工透露已經(jīng)解決了99%無人駕駛的問題。后來的事實證明，解決最后那1%的難度，是前面99%的數(shù)十倍甚至于數(shù)百倍。
相比小鵬、特斯拉等主機廠的樂觀預(yù)計，外部的聲音顯然更理性一些，此前Gartner預(yù)測，實現(xiàn)真正實用的L4級自動駕駛依舊需要10年的時間。
從商業(yè)化的蹣跚學(xué)步，到真正扛起人們無人駕駛出行的愿景，當(dāng)下的自動駕駛行業(yè)究竟還差些什么？自動駕駛離真正商業(yè)化還有多遠(yuǎn)？透過行業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展，我們不妨來窺探一二。
分化與融合后，自動駕駛開到商業(yè)化中途
走出襁褓之后，自動駕駛落地，還需要解決兩個核心的路線問題。
在落地的方式上，是做單車智能還是車路協(xié)同？
在技術(shù)路線上是走視覺路線還是雷達(dá)路線？
單車智能是主機廠主推的方案，不僅是因為自動泊車、自適應(yīng)巡航之類的功能性更容易帶來方便舒適的體驗，更是因為對于汽車制造商來說，絕對的行業(yè)話語權(quán)下，對自動駕駛技術(shù)的控制是一種戰(zhàn)略上的必然。
無論是特斯拉的FSD、還是小鵬的NGP、抑或是蔚來的NOA，主機單車智能的自研的市值其實就希望把未來的主行業(yè)話語權(quán)掌握在自己手中。
過去掌握汽車絕對行業(yè)話語權(quán)的核心，是內(nèi)燃機傳動技術(shù)，而未來行業(yè)話語權(quán)的核心，其實就是自動駕駛以及相關(guān)的智能交互技術(shù)。
為什么汽車行業(yè)中大家都非常重視華為、百度、小米等后來者的競爭，核心在于，作為一個非傳統(tǒng)行業(yè)的“外來者”，這些企業(yè)正在把戰(zhàn)略的觸角伸向未來行業(yè)話語權(quán)的中心。這一點是寶馬、奔馳、大眾以及兩田們所不能接受的。
因此，一個基本的判斷是，單車智能的落地，依舊會是主機廠與新勢力們“決戰(zhàn)”的主戰(zhàn)場。
單車智能雖然是一個基本的方向，但這不意味著車路協(xié)同就沒有價值。事實上，兩者之間相輔相成。當(dāng)下自動駕駛落地的一個基本的情況是，政策引導(dǎo)是自動駕駛商業(yè)化不可或缺的推動力，而車路協(xié)同路線是受G端推動的較多的自動駕駛落地路徑。
這對主機廠之外的第三方自動駕駛企業(yè)來說，意味著商業(yè)化有了新的出路。
第三方自動駕駛公司的商業(yè)化落地方向上，要么是做Robotruck、Robotaxi到一二級市場融資，然后轉(zhuǎn)身繼續(xù)做研發(fā)直到有一天技術(shù)成熟了放個大招，要么就選擇與一些智能化實力較差的主機廠合作。
前者的問題在于，資本越來越謹(jǐn)慎的當(dāng)下，Robotruck、Robotaxi的故事資本還會不會買賬，后者面臨的尷尬境地是，自動駕駛公司與主機廠體量相差太大，且主機廠想要獲得話語權(quán)，對自動駕駛公司的并購就幾乎成了一個必選項。
在談擎說AI看來，車路協(xié)同對于自動駕駛商業(yè)化落地的最大意義，是給了第三方自動駕駛公司真正能夠嘗試獨立商業(yè)化的機會。
在北京首個車路協(xié)同商用示范項目一年多之后，蘑菇車聯(lián)在衡陽落地了首個城市級自動駕駛項目，總投資五億，車路協(xié)同路線下自動駕駛開始嘗試進(jìn)入商業(yè)化階段。蘑菇車聯(lián)的朱磊對外解釋，他們在做的其實就是一套技術(shù)體系加一套運營體系。
之所以能夠得到G端扶持，是因為在技術(shù)路線上，車路協(xié)同與5G、智慧交通、新基建等方向契合，企業(yè)也更容易拿到訂單和資金支持。巧婦難為無米之炊。有了收入，團(tuán)隊就更容易度過前期的技術(shù)研發(fā)階段。
從發(fā)展的方向上來看，無論是單車智能還是車路協(xié)同，其實都是為了實現(xiàn)最終的無人駕駛，達(dá)成這個目標(biāo)離不開一輛聰明的車，也離不開一條智慧化的路。
事實上，相比路的智能化，車的智能化仍然需翻山越嶺，到達(dá)技術(shù)的珠峰。自動駕駛視覺路線、激光聲波雷達(dá)兩種路線的分化，使得在商業(yè)化中途上，做自動駕駛的車企不得不面臨著更多風(fēng)險和問題。
近日，在美國猶他州，一輛特斯拉model3撞上了一名摩托車騎手并致其喪生。值得注意的是，猶他州公共安全部表示，該肇事特斯拉司機堅稱自己“開啟了自動駕駛，并且沒有看到摩托車騎手”。
這起安全事故，再度引發(fā)了業(yè)內(nèi)人士對于純視覺路線下自動駕駛安全性的擔(dān)憂。事實上，相比激光雷達(dá)方案，純視覺路線下車輛智能系統(tǒng)缺乏對距離的感知，需要算法更加有“決斷力”。
換言之，從輔助駕駛到自動駕駛再到無人駕駛，算法判斷能力需要盡可能地從滿足99%到滿足最后的1%。也就是說，從技術(shù)冗余度的原則上來看，雷達(dá)方案可能仍然是自動駕駛技術(shù)離不開的技術(shù)路線選擇。
在這一點上，國內(nèi)造車新勢力的“御三家”蔚來、小鵬、理想有著共識。從蔚來、小鵬、理想三家的自動駕駛進(jìn)化路線上來看，三家都不約而同地采用了視覺+雷達(dá)+高精地圖的解決方案。
蔚來方面，其推出的ES8、SE6以及部分EC6車型采用了攝像頭+毫米波、超聲波雷達(dá)的技術(shù)方案，2020年之后生產(chǎn)的EC6則在原有方案增加了高精地圖。2022年發(fā)布的ET7、ET5增加了激光雷達(dá)、環(huán)繞攝像頭、高精地圖以及V2X的技術(shù)解決方案。
小鵬方面，目前P7車型采用的環(huán)繞攝像頭+毫米波、超聲波+高精地圖的技術(shù)方案，未來的車型規(guī)劃上，P5以及G9車型也都將采用激光雷達(dá)、環(huán)繞攝像頭、高精地圖和超聲波雷達(dá)。
理想方面，除了升級前的理想ONE沒有用上高精地圖之外，在2021理想ONE車型上已經(jīng)配備了前攝像頭+毫米波、超聲波雷達(dá)和高精地圖，L9車型上則會加入激光雷達(dá)。
技術(shù)路線上的分化最終意味著產(chǎn)品上的差異化。不同的技術(shù)路線也意味著需要解決不同的技術(shù)、商業(yè)上的落地問題。
比如，特斯拉采用全視覺解決方案，或許正是對自己的算法、數(shù)據(jù)有足夠的自信，更需要向成本妥協(xié)。只不過，事實證明，這樣的自信可能有些過頭了。
再比如，對于舍得堆料的新勢力們來說，硬件成本可能始終是蔚小理需要解決的問題，在芯片漲價之前，Model3顯然更具成本上的優(yōu)勢。因此，關(guān)鍵在于平衡，商業(yè)化落地未半，如何最大化收益才是各家關(guān)心的焦點。
塔頂過后的賽點：硬件是自動駕駛規(guī)?；年P(guān)鍵
即便是市場對行業(yè)充滿信心，但這兩年，自動駕駛相關(guān)企業(yè)還是經(jīng)歷了一波冷靜期。
天眼查APP信息顯示，自動駕駛領(lǐng)域的企業(yè)注冊增速已經(jīng)不足10%。這意味著行業(yè)中的玩家們意識到了，第一波的淘汰賽的號令槍已經(jīng)打響，大家拼的不再是一二級市場的融資能力，而是需要通過實實在在的商業(yè)化能力去造血。
當(dāng)前自動駕駛對于汽車廠商的最大的價值，就是能夠提升技術(shù)溢價。
在工程上，造一輛特斯拉未必會比造一輛寶馬難，但有自動駕駛技術(shù)光環(huán)之后，內(nèi)飾裝修簡陋的Model3也能和寶馬賣一個價。
對于終端銷售來說，同樣是30大幾萬，過去的你可能更愿意買一輛3系，而今天的你則可能會去買一輛特斯拉Model3，雖然特斯拉遠(yuǎn)不及寶馬豪華運動，但你知道能夠選裝FSD的特斯拉才是未來。
畢竟，誰都想引領(lǐng)潮流，當(dāng)自動駕駛成為整個汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新潮流，用戶很難不愿意為其買單。這也是為什么當(dāng)下特斯拉，蔚來、小鵬這些玩家，更強調(diào)落地，因為從“技術(shù)溢價”的角度來看L2、L3級自動駕駛能滿足現(xiàn)階段的商業(yè)化需求。
透過現(xiàn)階段來看，自動駕駛進(jìn)階的商業(yè)化，在于自動駕駛本身對于勞動力的替代。
在商業(yè)化中，技術(shù)最大的價值是什么？是對成本的迭代。內(nèi)燃機為什么取代了蒸汽機，電動化為什么終將取代內(nèi)燃機，是因能源的使用成本更低。
自動駕駛的商業(yè)化也同樣符合這個邏輯：如果自動駕駛商業(yè)化能夠替代勞動力，那么自動駕駛的商業(yè)化會進(jìn)入一個飛快地落地階段。
這也是為什么資本開始關(guān)注Robotruck賽道，因為在Robotruck領(lǐng)域，L3、L4級的商業(yè)化應(yīng)用可能會更早，這個階段中，技術(shù)上成熟相對來說更容易，因為場景相對更封閉，在事故責(zé)任判定、運營安全等法律、倫理問題上更容易處理。
另一邊，我們看到，在商業(yè)化的中途上，自動駕駛企業(yè)呈現(xiàn)出一種殊途同歸的趨勢：死磕L4自動駕駛的開始研究容易落地的L2，做L2的自動駕駛公司開始研究L3、L4，目的只有一個，加速商業(yè)化落地，加快形成自我造血體系。
另外，從商業(yè)的角度來看，更加商業(yè)化的落地場景下，自動駕駛技術(shù)更能發(fā)揮出替代勞動力成本的優(yōu)勢，一旦在商業(yè)場景中自動駕駛有了成本上的優(yōu)勢，那么這一領(lǐng)域的規(guī)?；涞鼐蜎]有想象中那么難。
當(dāng)然，相比Robotruck，此前備受關(guān)注的Robotaxi領(lǐng)域，想要做到勞動力替代還很難。所以我們看到小馬智行等玩家，嘗試在進(jìn)一步融合兩個業(yè)務(wù)開發(fā)團(tuán)隊，因為兩者在技術(shù)上并沒有本質(zhì)上的不同，合并資源之后，反而可能更容易推進(jìn)落地進(jìn)程。
目前，賽道玩家正在進(jìn)行初步的商業(yè)驗證，不久之后，可能就會看到在無人礦車、封閉區(qū)域無人貨運等領(lǐng)域中，自動駕駛技術(shù)進(jìn)一步商用。
事實上，自動駕駛商業(yè)化的真正價值點，就是對于人力生產(chǎn)的替代，這也是AI技術(shù)發(fā)展的核心商業(yè)邏輯之一。但目前來看，距離這個商業(yè)化的目標(biāo)還很遠(yuǎn)。
談擎說AI認(rèn)為，自動駕駛在越過技術(shù)塔頂之后，最后的商業(yè)化賽點在于成本和落地規(guī)模。因為技術(shù)本身是存在邊際成本遞減效應(yīng)的，自動駕駛技術(shù)亦然。
自動駕駛規(guī)模化落地，核心在于硬件的價格以及人們的接受程度。
如果計算平臺+L4級傳感器的價格能夠降到10萬元以內(nèi)，那么，自動駕駛在商業(yè)上的規(guī)?；湍軌蚋绲絹?。
事實上，去年12月，元戎啟行發(fā)布的L4級方案成本不足1萬美元（約6.4萬元人民幣），今年4月再次下降至僅需3000美元（約2萬元人民幣）。今年，輕舟智航更是公布了成本可低至1萬元的車規(guī)級自動駕駛方案。
當(dāng)然，不排除低價方案本身有著博眼球的目的，但從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢上來看，低價是一個可見的發(fā)展趨勢。
一方面，產(chǎn)業(yè)鏈的成熟促使硬件價格的不斷下降，博世、華為、大疆以及眾多國內(nèi)創(chuàng)業(yè)企業(yè)新推出的激光雷達(dá)產(chǎn)品拉低了硬件價格，為規(guī)?；詣玉{駛硬件能力規(guī)?；宪嚧蛳铝颂崆傲俊?/p>
另一方面，技術(shù)落地的法規(guī)障礙正在被掃除，自動駕駛商業(yè)落地也會進(jìn)一步擴大市場對于硬件總量的需求，進(jìn)而使得單位成本有被壓縮的空間。換言之，產(chǎn)品越成熟，硬件成本就越低，自動駕駛的規(guī)?；涞鼐陀辛爽F(xiàn)實條件。
事實上，深圳出臺自動駕駛上路法規(guī)，也是一個信號，這說明在立法上，自動駕駛汽車上路不再是阻礙。
真正的阻礙是什么？是人們對技術(shù)的接受程度。
比如，對于自動駕駛造成的交通事故，甚至是出現(xiàn)傷亡的交通事故，人們能不能真正接受？這個問題在立法之外，可能需要更長時間去解決，也就是說，即便技術(shù)成熟了，人們的心理上的接受還需要一個過程。
這個過程，也許到自動駕駛能力的車輛真正普及開來，銷量上真正超過傳統(tǒng)汽車時才能結(jié)束。以新能源車為例子，大家什么時候開始接受新能源車的？其實是新能源車開始大規(guī)模普及的時候。
從目前的市場環(huán)境來看，要達(dá)到這樣的一個目標(biāo)，十年可能仍然不夠，對于車企和自動駕駛企業(yè)來說，仍然需要一個漫長的商業(yè)化旅程。
自動駕駛的商業(yè)化不是一場短跑，而是一場馬拉松，而如今，這場馬拉松尚未過半。傳統(tǒng)車企、造車新勢力、自動駕駛公司、互聯(lián)網(wǎng)跨界巨頭……各位選手已經(jīng)跑在了路上，至于誰能先到達(dá)“雅典”，傳回勝利的音訊，值得拭目以待。