衡阳之后，重估自动驾驶落地

雷岗源自副驾驶庙

量子比特报告|公众号QbitAI

这是自动驾驶历史上一个神奇的现实场景。

公交车自动驾驶、出租车自动驾驶、观光巴士自动驾驶

清洁车、巡逻车、微循环社区公交车和班车均由自动驾驶系统驱动。

这甚至不是一个特殊节日的示范。

暴雨天、夜间、早晚，市区和主要道路可以照常运行。

神奇现实的原因是这样的场景来自现实，更重要的是，它没有出现在硅谷或中国任何以先进技术闻名的城市。

衡阳是一个位于中国湖南省中南部的三线城市，在这里，大多数中国人只会说“衡阳鹅不被注意”

率先将想象中的自动驾驶变成日常生活中的现实。

衡阳模式

三线城市的魔力是什么？

原因与鲜为人知的自动驾驶落地模式有关，这是从“城市层面”维度进行的高维度商业化测试。

这种模式的构成比之前讨论的任何自动驾驶商业着陆模式都更宏观。

它包括三个主要方面：

交通工具

路

云

汽车、自行车智能。

直观的传感器，如激光雷达、摄像头和毫米波雷达，都部署在车辆的末端。

从传感器到计算能力，都是按照L4级自动驾驶标准准备的。

道路，智慧之路。

除了车端的类似传感器外，还增加了新的通信设备，包括通信单元RSU、5G民用网络和计算设备，如边缘计算服务器。

经过这样的改造，路边已经成为一个完整的交通感知系统——它可以感知路边的数据，并实时计算，最终将结果尽快反馈给道路上的自动驾驶汽车，帮助它们实现全知全能，实现车路协同。

云，人工智能云平台。

在收集了车辆和路边的全维数据后，建立了一个数据模型，用于驱动实时计算、监测交通事件、分析交通趋势和调度自动驾驶汽车。智能决策可以在云中统一恢复。

这不再是常用的自动驾驶培训云平台，而是一个拥有底层交通AI系统和应用操作系统的AI交通大数据平台。

如果你想类比，你可以把它想象成机场的一座塔，一个地区的通信基站，也可以把它理解为计算机的操作系统。

因为这个AI云平台，它实现了对城市交通要素的全覆盖、分析、预测和调度。

衡阳模式是车辆、道路和云的集成实施。

效果也非常明显。

一方面，自动驾驶在城市的实施体现了全面性，不仅包括RoboTaxi和RoboBus，还包括清洁车辆、巡逻车等。

载人、载货和载客也是商业性的。

另一方面，它为自主着陆中的长尾问题提供了更好的解决方案。

长尾问题，即拐角案例，是自动驾驶技术研发领域最受关注的问题。

只要解决方案不到位，自动驾驶在落地过程中的安全就很难得到保障。

但真正的骨感恰恰在于长尾问题的无休止本质。

即使单车智能自动驾驶系统已经完成99.9%的问题准备，但如果不能对0.1%的问题做出响应，就会引发事故。

这也是自动驾驶落地的先驱Waymo推动了10年，耗资数百亿美元，但仍难以在路况复杂的城市落地RoboTaxi的关键原因。

夜间，风、雨、雪、早晚高峰路况以及各种不同类型的交通主体都可能导致自动驾驶系统误判。

但是，如果车辆末端以外的道路末端存在传感器数据冗余，再加上基于云的全局维度计算和决策……

处理长尾问题的能力可以得到质的提高，着陆操作的安全性和可靠性也将在更高的维度上得到保证。

在自动驾驶领域，这并不是一个新的认识，但在衡阳之前，还没有一个城市或地方真正实现了车、路、云一体化的城市商业落地。

在衡阳，项目总金额为5亿元，用了半年多的时间验证了自动驾驶商业化的新模式。

它甚至被称为终局模式。

自动驾驶的三种主要商业模式

自从人工智能革命开始，自动驾驶的大规模实施有望实现以来，该领域出现了两条主要路线。

一条叫Waymo的路线。

其中一条被称为特斯拉路线。

尽管技术选择和进化方法有其原因，但主要是代表不同商业化模式的两条不同路线。

Waymo路线，有时也被称为RoboTaxi路线，顾名思义，是一种利用RoboCtaxi推出RoboTaxis产品并提供RoboCtaxis服务以实现收入和盈利的商业模式。

特斯拉路线，也被称为量产自动驾驶路线，最早将自动驾驶应用于量产车，向车主收取费用，并在达到L4技术水平后逐步过渡到RoboTaxi模式。

这两种主要模式各有优缺点。

Waymo路线面向广泛的受众，提供更基本的服务，并涉及更广泛的变化。从它出现的第一天起，它就被认为是交通运输领域的颠覆性变化。

甚至乐观主义者也曾设想，人类很快将不再需要驾照或买车，RoboTaxi将实现从汽车所有权到使用权的彻底转变。

但Waymo航线的缺点也在着陆过程中暴露出来。

因为Waymo不仅瞄准了RoboTaxi，还瞄准了基于自行车智能的RoboCtaxi。

这意味着Waymo需要提供一个接近无限通用性的人工智能虚拟司机，才能放心地提供安全可靠的RoboTaxi服务。

为了达到这一标准，Waymo在车端配备了昂贵的冗余传感器，以确保车端传感系统的准确性；

另一方面，在落地城市之前，应使用大型车队进行道路测试，以确保在运营之前能够解决尽可能多的长尾场景。

但在这个过程中，不仅耗时耗力，所有成本也由Waymo的公司承担，而且随着落地的紧迫性增加，压力会变得更大，耐心也会逐渐消耗。

因此，作为自动驾驶业务的创始人，Waymo是第一个培养人才、指出商业模式、赢得所有人尊重的人。。。但在实际实施中，它一再受到批评。

Waymo从最初分拆时评估的1000亿美元一直在不断缩水，经过两轮涉及外部机构的融资，其估值约为300亿美元。

然而，现实更为严峻，即便如此，Waymo也很难提供大规模商业使用的时间表。

与Waymo遭遇的冷遇相比，从产能阴影中走出来的特斯拉异常火爆。

由于特斯拉展示了自动驾驶的可能性，其市值随着交付量的飙升而飙升，最近一次突破了数万亿美元。

特斯拉路线在自动驾驶的商用方面具有明显的优势。其成本主要集中在系统开发阶段。一旦应用到汽车端，每辆特斯拉智能汽车上路的地方就是它开始路测的地方。

每一位特斯拉车主不仅付费使用自动驾驶功能，实际上也是马斯克在影子模式下的强制安全员。他们需要在自动驾驶模式下不断监控车辆的状态，并能够在长尾和极端场景下紧急接管——然后系统将专门学习并不断迭代和进化。

相比Waymo的自建车队和自维护安全员，特斯拉在推动自动驾驶落地的过程中，也将成本降到了极致。

最大的问题在于安全性和可靠性。

首先，特斯拉提供了一套不断发展的自动驾驶系统，或者只能称之为辅助驾驶系统。人工智能驱动程序无法做出100%的决策。

其次，人机协同驾驶中的悖论尚未消除——一个被人工智能部分解放的人类驾驶员如何在紧急情况下快速有效地接管工作？

事实证明，处于放松状态的人类驾驶员几乎很难紧急接管，事故不可避免。

所以问题来了。。。。

既然Waymo和特斯拉的落地模式在实践中都暴露出了各自的优缺点，那么自动驾驶商用是否存在包容性模式？

借鉴Waymo和特斯拉的精髓，避免它们的缺点。

是的，它仍然以另一家外国公司的名字命名，那就是Cruise车型。

Cruise最初是一家独立的硅谷初创公司，后来被汽车巨头通用汽车收购，然后在孙正义的领导下分拆，吸引了更多的外部资本来加速其发展。

但由于Cruise的独特背景，采用“Waymo+特斯拉”模式是可能的。

一方面，Cruise直接瞄准Robotaxi，开发L4级自动驾驶技术。

另一方面，它还向量产车发布L4级自动驾驶技术进行降维，并随着量产车上路，用真实的道路数据迭代L4级的自动驾驶模型。

在这个技术和数据流的循环中，实现成本与安全、技术与业务之间的平衡。

这也是Waymo和特斯拉不断被讨论的原因，Cruise模式越来越受到青睐。

但Cruise的优势主要在于自行车智能这一维度，而这一维度的进步更为极端，属于科学问题。

为什么我们不能采取更高的维度，并用更多的全局安全冗余来检查它？

例如，车路协同。

事实上，Waymo、特斯拉或Cruise都实现了自行车智能化的概念，这并不完全是因为理解不足或“时代局限”。这背后也有国家和地区的体制限制。

美国……

ates不是一个以基础设施狂热著称的国家，在集中人力和物力完成大事方面也没有优势。

Waymo、特斯拉和Cruise，商业落地必须向自行车智能化倾斜。

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完成MVP验证的第四种模式

所以在自动驾驶的协同模式下，西侧不亮，东侧亮是很自然的。

在车路协同模式中，智能汽车与智能道路的结合不仅增强了技术能力，还实现了冗余的安全保障。

在推动自动驾驶大规模商用方面的优势也是不言而喻的。

首先，整体成本正在下降。

车路协同可以降低自行车翻新成本，加快自动驾驶汽车的普及和接受，并与公共服务分担道路末端的成本，因此自动驾驶的成本不会由单个企业承担。

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其次，需求是明确的，收入是超前的。

Robotaxi和量产的自动驾驶都有一个需要用户认可和支付的市场教育过程。

但对于车路合作，第一阶段的收入来自公共服务提供商，即To G。

从实践经验来看，中国城市的公共服务对自动驾驶技术有着明显的需求。除了改善公共交通等领域的民生外，清洁和巡逻等领域也存在人力短缺。

如果应用自动驾驶，它可以显著提高城市效率和幸福感。

因此，就结果而言，许多城市已经提前支付了自动驾驶解决方案的费用，金额从数亿元不等。

衡阳案件披露了5亿元人民币，百度也通过财务报告披露，2021前三季度，有20多个订单价值数千万元，在广州黄埔等地区，单笔订单达到4.6亿元。

商业模式和收入实现已经得到验证。

最后，这种模式仍然是可持续的。

车路协同的建设和服务的提供与云服务非常相似。

由于所涉及的资源和技术标准，客户更换的门槛并不低，车型的稳定性和可持续性也更高。

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但车路协同并非完全没有挑战。

核心问题是：规模大、要素多、复杂性高。

在车路协同模式中，车端系统、路端建设、云端协同都是重大项目，最终必须实现数据级协同才能构建实时系统。

在中国互联网之前的发展过程中，两家公司率先推出了类似的系统架构。

一个是百度，它创建了一个完整的信息检索系统架构。

另一家公司是滴滴，它创建了一套完整的实时车辆调度系统架构。

但这两个系统，在集成的车路云系统面前，也是微不足道的。集成车路云系统所涉及的数据规模和对延迟的要求是前所未有的。

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因此，这种道路云系统也一度具有极强的起源感--

我相信只有巨头才能参与自动驾驶。在自动驾驶领域，凭借综合技术实力、公司规模和资源整合能力，在跻身顶级玩家之后，榜单上只剩下百度和华为。

于是，衡阳的成就出现了，城市级自动驾驶实现了。车路协同路线上第一个真正有意义的城市级自动驾驶MVP——最小的可行产品——出现了，外部反应也是一个自然的选择：

百度？华为？

但答案出乎意料：没有一个。

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自主着陆的终结

衡阳模型的创造者来自一家此前不为外界所知的公司：

蘑菇车对联。

成立于2017年，从一开始就专注于车路协同，推出自动驾驶商业落地，并获得认可……

以及腾讯、京东和顺丰速运等大公司的投资。

然而，由于车路协同范围广，与单车智能相比，落地效果较慢，因此也很难站在聚光灯下。

直到这个时候，在衡阳，这是一个惊人的成功，并成为流行的一。事实上，继2019年在北京建成首个商用5G车路协同示范段后，该公司已陆续在苏州、上海等地展开尝试。在衡阳项目签约后不久，它还与河南鹤壁签署了一个类似的城市级自动驾驶落地项目，宣布金额为3亿元。

它不仅证明了一个人在技术上的综合实力，也验证了车路协同模式商业化实施的优越性。

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蘑菇车联创始人兼首席执行官朱磊甚至认为，“自行车智能+车路协同”模式是自动驾驶落地的终极模式。

与对RoboTaxi、智能量产车等自动驾驶产品的认可不同，朱磊对自动驾驶转型的思考从一开始就是城市层面的思考和视角。

在朱磊看来，自动驾驶的转型就是将整个城市与“电力系统”连接起来。RoboTaxi、RoboBus和清洁车只是电动化后的新应用。同时将车路协同引入该系统，就像为“电网”增加了多重安全冗余。

与成熟的动力系统不同，自动驾驶仍处于相对早期的阶段。

既需要技术驱动的周期，也需要业务驱动的周期。

因此，车路协同和以“城市”为落地对象也是该行业独特性的内在要求。

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蘑菇汽车联盟的核心能力是沿着两大要素发展起来的。

一家是自动驾驶全栈技术提供商，包括车路云集成、核心算法、硬件、操作系统和自动驾驶云控平台的完整解决方案。

另一家是自动驾驶运营服务提供商，运营全方位的城市公共交通和服务车队，包括自动驾驶出租车、自动驾驶公交车、清洁车、巡逻车等。将自动驾驶技术嵌入实际运营场景，如自动驾驶公交服务，可能需要与公交集团合作购买或租赁自动驾驶汽车，并需要蘑菇车联提供运营和维护解决方案。

当然，在这种推动下，最直接的优势是自动驾驶落地的两大挑战和关注点有了最优解决方案。

从技术实施的角度来看，车路协同是确保安全的最安全方式，理论上无限接近100%。

基于数据和信息的全球性和及时性，有可能在决策层面实现更长时间的预测。如果该系统中的车辆能够提前预测1公里甚至10公里外的所有交通信息，其安全性将大大提高。

从商业角度来看，自动驾驶的统一运营更有利于城市的有序高效管理。

只有将所有自动驾驶汽车连接到城市的统一管理服务，进行统一调度和信息共享，才能真正解决城市的效率问题。

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所以说到底，衡阳模式之所以取得巨大成功，与其技术能力有关，但更根本的是战略规划的胜利--

自动驾驶的商业化以前从未从这样的全球视角进行过审视。

一旦城市层面的实施真正展开，累积效应也将立竿见影。

朱磊透露，衡阳市主要道路和城区的基础设施改造耗时6个月，但未来，改造完成后进入地面的自动驾驶汽车数量将在一定时期内达到数千辆，这将是自动驾驶落地的空前规模。

然而，朱磊反对将车路协同划分为“第四条路线”的方法。

他说他更喜欢分组……

介于1.0和2.0之间。

1.0是一项以自行车智能为核心的自动驾驶技术；2.0时代的特点是“自行车智能+车路协同”的一整套自动驾驶解决方案。

而且无论如何，自行车智能化都要做到极致，这是技术发展的必然要求。

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据朱磊介绍，蘑菇车联的完整商业化路径将分为三个步骤：

第一阶段是作为技术服务提供商出现，提供完整的软硬件系统，具有一定的商业和合作模式。

第二阶段，也被称为当前阶段，是自动驾驶公共服务车辆的商业运营模式。典型的特征是坚实的商业场景和健康的运营模式，但这一阶段不会追求高毛利率，这是由场景的商业特征决定的。

第三阶段是通过智能交通的AI云服务，为自动驾驶和普通车辆提供实时交通信息、导航、预警等服务。在这个阶段，将有可观的收入和利润，真正实现自动驾驶技术和业务的价值最大化。

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至于如何测试？

蘑菇车联首席执行官的回答指向实践，只有一系列的成就才能证明这一点。

目前，衡阳模式已接近完成城市级落地验证，蘑菇车联已在河南、湖北、浙江、四川等多个省市新增自动驾驶商业落地项目，覆盖城市开放道路、公园、港口、机场、高速公路等场景。

此外，一个贯穿上下游的自动驾驶落地圈也逐渐形成。

包括多家通信运营商、网络安全提供商、汽车制造商、公共服务提供商、地方产业基金和大型投资机构。

那么，衡阳模式能否快速复制？

很快就会有答案。

与此同时，自动驾驶的落地模式和武侠景观是否会被改写？

很快就会有答案。

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标签：特斯拉优越北京炮

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