自动驾驶攀登顶峰，商业化与未来“左右手互搏”

智能相对论作者| Leo Chen攀登珠穆朗玛峰有两条传统路线：一条是中国西藏北坡，另一条是尼泊尔南坡。无论你选择从南坡还是北坡攀登，你最终都会到达同一个顶峰。这与自动驾驶行业的发展道路有相似之处。对于那些攀登珠穆朗玛峰的人来说，无论他们走哪条路线，这都不是一项容易的任务。起初，在北坡没有登山的感觉，更像是一次高海拔的徒步旅行，边走边欣赏风景；南坡将遇到昆布冰川，路线有时接近垂直，落石和雪崩的风险不小。与北坡相比，南坡登顶时间更短，攀登强度更高，攀登和下降的海拔更高。这实际上对应了自动驾驶行业的两大研发路径：一是以车企为主的渐进式战略，通常从L1和L2开始，逐渐增加更高阶的功能；另一种是以科技互联网企业为代表的跨越式战略，直接从L4和L5开始研发。他们的最终目标是达到自动驾驶的顶峰——无人驾驶。

在爬坡过程中，自动驾驶行业发生了重大变化。投资者从疯狂中冷静下来，变得谨慎起来。与此同时，两条发展道路在商业化方面都遇到了困难：例如Waymo，包括首席财务官在内的九名高管最近辞职；另一方面，例如，特斯拉面临着多重安全和市场问题。目前，自动驾驶行业正走向巅峰，每一条发展道路上的制造商都必须面对问题并做出选择才能生存。

商业化的“跨越式”方法仍然未知。尽管自动驾驶行业的知名度很高，但该行业的核心问题仍然摆在前面：实现商业化需要一段时间，大多数公司尚未实现盈利。在这一波浪潮中，属于不同研发路径的制造商必须面临商业化的考验。自行业发展以来，做出不同道路选择的玩家之间存在着天然的鄙视链。L4路线的坚定实施者，如Waymo，主张高打高打，意图直接切断人类司机的后路，并通过节省的劳动力成本获利。Waymo的研发方式逐渐向Robotaxi的发展演变，这显然更接近自动驾驶的最终目标。专注于这条研发路径，光是技术难度就意味着企业需要更多的融资和投资。所以对他们来说，他们会希望抓住话题和资本的高点，至少不会在形成中失败。数据显示，Waymo的母公司Alphabet每年在自动驾驶的研发上投资约10亿美元。Waymo刚刚开始并宣布引入母公司以外的外部投资者，获得了两次总计30亿美元的外部融资。此时，有消息称Waymo已经累计亏损50亿美元。诚然，作为行业领导者和财务实力雄厚的公司，自动驾驶对他们来说是一个相对容易实现的未来，而大力投资可以被视为帮助自己在下一个时代“跑马圈地”。然而，高水平的自动驾驶就像一台“现金粉碎机”，一些初创公司无法获得持续充足的资金支持，资金短缺成为压倒他们的最后一根稻草。自2020年以来，大量初创公司一直在走下坡路。去年3月，StarskyRobotics在经历了融资失败、车队缩减和大规模裁员后，停止了运营并关闭；

Nuro被曝光寻求出售，融资之王Zoox也宣布裁员和收购。

逐渐进入腹地，“跨越式”的优势正在消失。与进入L4/L5级自动驾驶领域不同，以ADAS为基础挖掘市场潜力可以说是“务实”企业的研发之路。这方面的代表公司，如特斯拉，从L2开始，通过输出阶段性的智能驾驶产品为下一代产品积累数据，在逐步获得动力的同时迭代获得利润。如果用L3作为从“渐进”到“跨越”的“堤坝”，特斯拉作为企业的代表，实际上是在“蓄水”，冲击L3级别的自动驾驶边界。它的策略也有自己的逻辑，包括积累数据、更新和迭代以“蓄水”，从而突破“堤坝”，将能量释放到L3及以上级别。在过去，高水平自动驾驶的“信徒”应该能够提出一些痛点：“大家都在做L4和L5自动驾驶，有没有办法掌握ADAS？”，“在传统汽车供应商巨头垄断技术的情况下，新公司如何建立自己的优势。

“转向”商用车落地之路也很难说，而Robotaxi仍然遥遥无期。“越级”游戏的玩家必须找到一条更接近商业化的道路。自动驾驶行业的快速发展，除了前面提到的挑战外，最初忽略了一点：国内市场的发展不仅具有高度的区域性，而且受到政策的很大影响。许多自动驾驶相关公司，尤其是初创公司，正试图利用其他场景加速商业化。这些场景包括高速公里、室内物流和封闭式公园，自动驾驶卡车和无人送货车等产品都在这里降落。这个方向具有重大的现实意义，仿佛这是玩家展望未来并做出一些“务实”决定所做出的“跨越式”游戏。例如，自动驾驶卡车的开发原则上比自动驾驶汽车更简单，因为卡车在运行轨道上与客车不同。卡车通常沿着固定的路线行驶，大部分时间都在高速公路上行驶，不像普通道路那么复杂。与此同时，更大尺寸的卡车自然为自动驾驶提供了更多的可能性。可以使用大型计算机，可以配备更灵活的传感器，可以提供更充足的电力支持，可以提供更好的视觉。这些特性使得自动驾驶卡车比自动驾驶汽车更早实现商业化。包括自动驾驶卡车在内，它们都为自动驾驶提供了“训练场”，但在实际推广过程中，企业仍面临许多挑战：一方面，简单的场景其实并不简单。尽管与城市道路的复杂性和可变性相比，封闭区域内的物流或交通相对简单，但这些场景对自动驾驶算法的“深度”要求很高，甚至超过了城市道路。例如，与汽车不同，卡车需要能够提前感知更多的情况。高速公路上对卡车紧急制动等行为的限制，使得高速公路上的自动驾驶卡车对远程识别、敏捷性和判断提出了更高的要求。但主流自动驾驶汽车配备了感应距离约200米的激光雷达，这不足以应对高速自动驾驶卡车。另一方面，场景所有者可能不会对初创公司完全开放。初创企业借用场景来收集数据，但场景所有者的担忧并不亚于合作公司。场景所有者需要考虑他们是否适合自动驾驶落地，自动驾驶的降成本潜力是否能覆盖我的投资，以及场景数据开放应该达到什么水平。物流就是一个很好的例子，场景数据是物流企业业务的核心部分，自然对数据开放非常谨慎。尤其是对于行业领导者来说，几乎很难与初创公司达成合作。综上所述，L4/L5级自动驾驶的商业化充满了困难和变数，不同的技术路径也有各自的挑战需要解决。选择务实并转向商业落地并非易事。……

自主驾驶行业充满激情但高度不确定性，玩家仍需不断明确自己的战略和商业模式，并对其进行有效调整，这一点至关重要。参考文献：1。面对现实尴尬，自动驾驶商业化为何仍需“输血”在《首都日报·经济新闻2》热传。自动驾驶被未来绑架。《汽车公社3》2021麦肯锡中国汽车工业首席执行官专刊。麦肯锡*本文中的所有图片都来源于互联网上对情报的深度挖掘。请添加vx:zenghy2017。本内容为原创内容，仅代表个人观点。未经授权，任何人不得以任何方式使用，包括转载、摘录、复制或创建镜像。其中一些图片来自互联网，尚未经过版权归属验证。它们并非用于商业用途。如有侵权，请作者与我们联系。

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