2004年3月13日，美國國防部在莫哈韋沙漠舉辦了第一屆無人駕駛車輛挑戰(zhàn)賽。但尷尬的是，這15支進入決賽的車隊，沒有一支能在沙漠中走完200公里的路程，走得最遠(yuǎn)的還是卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)Sandstorm團隊的車輛，共走了11.78公里。
后來美國國防部又辦了兩屆比賽，吸引到谷歌、蘋果等高管觀賽，然而參賽的車輛不是忽然失去GPS信號，就是把前方停著的車當(dāng)成墻又重新規(guī)劃路線繞遠(yuǎn)路，要不就是卡在狹窄的街巷路口不動了，總之各種細(xì)節(jié)問題層出不窮。
美國國防部當(dāng)時就判斷，無人駕駛技術(shù)離實用還差得遠(yuǎn)，興許還要二三十年才能實現(xiàn)，賽事由此停辦的同時，無人駕駛的第一個高潮就這么結(jié)束了。
十多年后，2014年前后無人駕駛車輛出現(xiàn)第二波高潮，一大批自動駕駛企業(yè)成立，主要做的事，則是試圖讓車輛跑起來，一直處于demo階段，但由于遲遲無法落地，行業(yè)又逐漸降了聲量。
第三次高潮則在這兩年，自動駕駛行業(yè)融資案例迭起的同時，為了“活下去”，玩家們開始更切實際地考慮產(chǎn)品落地、對公司商業(yè)模式的探索，企業(yè)從做L4級技術(shù)到做L2級功能、從乘用車轉(zhuǎn)向商用車的趨勢日益顯著，“降維打擊”甚至成了自動駕駛玩家的“噱頭”，保持“L4 初心”、All in Robotaxi的企業(yè)倒是屈指可數(shù)了。
但，“降維”是自動駕駛技術(shù)商業(yè)化的唯一出路嗎？又或者，自動駕駛技術(shù)存在降維打擊嗎？
“失效”的商業(yè)計劃書：紛紛降維
綜合各企業(yè)的“降維”說法，“降維”一是指將L4級的自動駕駛技術(shù)應(yīng)用到L2+的功能上，另一則是指將自身高級別的自動駕駛解決方案降維應(yīng)用到其他領(lǐng)域（比如從城市出行場景到做園區(qū)、礦區(qū)等封閉場景）。
某自動駕駛企業(yè)CEO對新智駕直言，在3-5年內(nèi)，降維是自動駕駛技術(shù)商業(yè)化的唯一出路。
“像Robotaxi這樣的應(yīng)用，在5年內(nèi)應(yīng)該很難規(guī)模化商用，有可能需要更長的時間，所以3-5年內(nèi)的自動駕駛商業(yè)化，需要和場景結(jié)合，或者在功能上降維。”
百度Apollo算是一個典型例子。
2020年5月，百度Apollo在礦區(qū)進行了一場直播，直播主體就是百度為伊敏露天礦改造的兩輛無人駕駛礦用卡車。從人員操作到信號控制的轉(zhuǎn)變，百度對礦車的改造僅花了30天。
今年10月，百度Apollo還正式了發(fā)布可投入使用的自動駕駛礦卡。百度號稱，這是目前國內(nèi)首個面向礦山場景，以超高計算能力為支撐，并具有機器學(xué)習(xí)能力的單車智能方案案例。
除此之外，百度還推出了自動駕駛零售車、低速自動駕駛清掃車、無人駕駛挖掘機系統(tǒng)、無人小巴等，探索了自動駕駛技術(shù)應(yīng)用的各種場景。
小馬智行、文遠(yuǎn)知行、元戎啟行等幾家Robotaxi企業(yè)也紛紛嘗試了自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用新場景。文遠(yuǎn)知行CEO韓旭曾對新智駕透露，所有商業(yè)計劃書做完后發(fā)現(xiàn)都沒有什么用，商業(yè)模型與實踐會有很大差別，需要不斷調(diào)整。
“未來誰掌握了真正的自動駕駛平臺化技術(shù)，誰就會是王者，就將具備降維打擊的能力，”韓旭還對新智駕表示，“今天做低速的物流、園區(qū)場景的企業(yè)，很可能會在未來三到五年內(nèi)被一家強大的、占據(jù)戰(zhàn)略市場的L4級自動駕駛公司降維打擊”。
而將L4級技術(shù)降維應(yīng)用到量產(chǎn)車型L2/L2+的功能方面，Robotaxi玩家也好，Tier1也好，做的則是將L3/L4高等級自動駕駛技術(shù)模塊化，試圖利用L4級技術(shù)可擴展的軟硬件一體架構(gòu)，打造ADAS解決方案。
比如百度就將其L4級無人駕駛技術(shù)Apollo Lite應(yīng)用于乘用車AVP和ANP，目前已配套威馬W6實現(xiàn)量產(chǎn)；造車新勢力企業(yè)也開始以L4架構(gòu)、整車OTA視角打磨L2+級別輔助駕駛技術(shù)；華為等科技企業(yè)則通過與傳統(tǒng)車企抱團合作，以L4級的技術(shù)，在中高端車型打造L2+功能。
由此ACC自適應(yīng)巡航、LCC車道居中輔助、ALC自動變道輔助、BSD盲區(qū)監(jiān)測預(yù)警、LCA車道變換預(yù)警等輔助駕駛功能在量產(chǎn)車型的不斷滲透，其中自動泊車輔助、導(dǎo)航領(lǐng)航輔助成了自動駕駛企業(yè)們相互比拼的重點。
降維的還有硬件，原本配置在L4測試車輛的硬件諸如激光雷達、高性能芯片等也漸漸前裝到L2量產(chǎn)車中。
去概念化、去名詞化，自動駕駛企業(yè)不再更多強調(diào)產(chǎn)品和方案是L2級還是L2++級，這成了目前ADAS解決方案的趨勢。
真的是“降維打擊”嗎？
在科幻小說《三體》中，某外星種族向太陽系丟了一個叫“二向箔”的武器，于是太陽系由立體的三維變成了平面的二維，地球毫無還手之力，隨之毀滅。
“降維打擊”一詞由此被廣泛傳播，延伸到商業(yè)領(lǐng)域，通常代表著一種碾壓式的新商業(yè)模式或技術(shù)，比如網(wǎng)購平臺之于實體店、免費模式之于收費模式。
但一家原本專注于RoboTaxi的企業(yè)切入去做礦區(qū)、港口、機場等場景真的能做到“降維打擊”嗎？
實際上，雖然礦區(qū)、港口、機場等場景由于有著環(huán)境相對固定、交通流量小、行駛速度較低、ODD運行設(shè)計域相對簡單等特點，自動駕駛技術(shù)落地更加容易，可這并不意味著有技術(shù)優(yōu)勢的企業(yè)進入這些場景就能快速“攻城掠地”。
辰韜資本執(zhí)行總經(jīng)理賀雄松就認(rèn)為，比如礦山場景的無人車技術(shù)在達到基本要求后，更重要的是自動駕駛企業(yè)在運營、商務(wù)方面的積累。
另外這些場景的工作環(huán)境很惡劣，一些技術(shù)人員可能無法承受長時間連續(xù)作業(yè)，自動駕駛企業(yè)的技術(shù)優(yōu)勢也許就難以發(fā)揮出來。
在自動駕駛行業(yè)由技術(shù)研究階段過渡到產(chǎn)品落地階段的當(dāng)下，企業(yè)無論是進入何種市場，除了要考慮資本、政策、技術(shù)等維度，還要考慮產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同融合。
“你和主機廠的關(guān)系、你對產(chǎn)業(yè)鏈上下游的Tie1、設(shè)備廠商的關(guān)聯(lián)度和議價能力、你對商業(yè)化應(yīng)用的思考和布局是否領(lǐng)先，都是評估企業(yè)在乘用車和商用車賽道資源傾斜程度的重要因素。”此前有業(yè)內(nèi)人士對新智駕指出。
在這方面，那些早早進入垂直場景的自動駕駛企業(yè)或許更具有先發(fā)優(yōu)勢，勝在對垂直場景的商業(yè)化理解和下游客戶的適配深度綁定。
馭勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席系統(tǒng)架構(gòu)師彭進展對新智駕表示，機場、廠區(qū)等場景的壁壘不僅僅體現(xiàn)在自動駕駛技術(shù)本身，同時也需要企業(yè)對行業(yè)的深刻理解、對行業(yè)資源的深度利用、真實的商業(yè)運營能力及先發(fā)的企業(yè)資源等。
另外，RoboTaxi企業(yè)能切入L2級別賽道的底層邏輯在于，二者技術(shù)本身具有互通性，指技術(shù)點本身的差異不大；以及圍繞基礎(chǔ)架構(gòu)的技術(shù)遷移效率是高的，即縮小了技術(shù)點差異的效率。
天下武功，唯“快”不破。因此乘用車公司能否“降維打擊”的核心，并非技術(shù)，而在于乘用車公司能否通過一定規(guī)模的試運營錘煉出來的高效基礎(chǔ)架構(gòu)，幫助它們在商用車領(lǐng)域快速積累、分類、使用和驗證新的技術(shù)問題，并加速縮小特定技術(shù)點上的差距。
但在全球范圍內(nèi)，目前還沒有一個成功案例能把無人駕駛系統(tǒng)和輔助駕駛系統(tǒng)混合在一起。
AutoX（安途）發(fā)言人對新智駕表示，L2-L3級系統(tǒng)的輔助駕駛系統(tǒng)，與L4-L5級全無人系統(tǒng)是兩種不同的技術(shù)，二者沒有進化關(guān)系，輔助駕駛不能變成自動駕駛，自動駕駛系統(tǒng)也不能降維成輔助駕駛。
“要想將L4的算法和數(shù)據(jù)應(yīng)用到L2上，企業(yè)基本要從零開始，重新開發(fā)，因為二者的算力和傳感器有著天壤之別。”
魔視CEO虞正華與上面的觀點比較類似，相比于L4級方案，L2級別的解決方案用的傳感器和芯片算力更低，直接從L4降下來的數(shù)據(jù)和算法，比較難適配L2的傳感器和芯片。
“（L2級和L4級技術(shù)）原理相通，（但如果L4級的數(shù)據(jù)和算法要用到L2級上）很多代碼要重寫，產(chǎn)品化的工作基本要重新做，因為L4系統(tǒng)設(shè)計的時候，并沒有考慮在低算力的計算平臺的限制，也沒有考慮車規(guī)，整個開發(fā)流程和規(guī)范，跟量產(chǎn)比較，有很大差距。”
另一條路：“將軍趕路不追小兔”
也有堅持死磕Robotaxi賽道的企業(yè)，典型代表就是AutoX。
AutoXCEO肖健雄曾強調(diào)，AutoX做的是真正的無人駕駛，而非量產(chǎn)的L2- L3級輔助駕駛，只要還有人坐在駕駛位，就無法稱之為L4。
AutoX并不認(rèn)同“降維是自動駕駛技術(shù)商業(yè)化的唯一出路”這一說法，認(rèn)為近兩年行業(yè)玩家紛紛通過“降維”實現(xiàn)落地，主要原因在于，部分玩家現(xiàn)階段挑戰(zhàn)L4-L5級全無人系統(tǒng)比較困難，所以對自己沒有信心，只能先另尋他路。
當(dāng)然從商業(yè)模式看，也只有做全無人，真正為出租車大力節(jié)省了司機人力成本，RoboTaxi才有盈利，吃到RoboTaxi萬億美元市場一口蛋糕的機會。
然而要量產(chǎn)全無人RoboTaxi，AutoX還有很多事情需要做。由于L4無人駕駛行業(yè)剛剛起步，產(chǎn)業(yè)鏈遠(yuǎn)未成熟，許多配套的硬件都需要企業(yè)自己下場開發(fā)，AutoX就自研了域控制器、車輛線控系統(tǒng)，同時也不斷更新其全無人駕駛系統(tǒng)。
整車方面，此前AutoX主要是借力克萊斯勒、本田、比亞迪、東風(fēng)、上汽等傳統(tǒng)車企，但這種合作關(guān)系并不穩(wěn)固，據(jù)新智駕所知，其中部分合作車企已經(jīng)或即將推出自己的RoboTaxi車隊。
因此今年4月，AutoX投資了主機廠艾康尼克，意在共建L4級別無人駕駛汽車生產(chǎn)線。
原先AutoX也是一直以供應(yīng)合作伙伴的關(guān)系與艾康尼克探討RoboTaxi的打造，但受制于信息的互通以及整車架構(gòu)與技術(shù)間的不透明，雙方協(xié)作的效率并不盡如人意，對未來產(chǎn)品的描繪也不夠清晰，于是AutoX就選擇戰(zhàn)略投資艾康尼克，動力也是希望雙方也將以更為開放的態(tài)度去交換信息，共同打造L4級別無人車。
目前AutoX已在中國四大一線城市和硅谷開始RoboTaxi的運營，在2021年1月，AutoX也開始了中國第一個完全無人駕駛的RoboTaxi商業(yè)化運營。
實際上AutoX也曾經(jīng)歷過業(yè)務(wù)方向的搖擺。2019年底，AutoX宣布與地上鐵達成合作，將自動駕駛技術(shù)拓展到了物流卡車上，并試圖將單點的自動駕駛技術(shù)上升至"輕資產(chǎn)"的平臺模式，實現(xiàn)出租車RoboTaxi和物流卡車RoboTruck的雙輪驅(qū)動落地。
但從技術(shù)維度和規(guī)模化落地的角度來看，Robotaxi和RoboTruck對自動駕駛技術(shù)要求都不簡單。
酷哇CEO何弢曾對新智駕表示，無人駕駛城市配送和RoboTaxi面臨著相似的行駛環(huán)境，對自動駕駛技術(shù)水平的要求相似，只是RoboTaxi行駛里程更長，會面臨更多Corner Case。
而對于自動駕駛同城配送場景來說，實現(xiàn)車輛規(guī)模落地的關(guān)鍵因素，還在于企業(yè)能否搞定買單方，也就是商超等，在這方面元戎啟行副總裁劉軒倒曾表示，阿里的投資方身份可以給其部分助力。至于其他想要進入無人駕駛同城配送場景的自動駕駛企業(yè)來說，如何說服買方，并不是一個容易的問題。
另外如果是做無人駕駛干線物流，由于運載貨物多樣、載貨量大、車身長等因素，重卡對于安全剎車距離的要求要遠(yuǎn)高于RoboTaxi，對車輛的感知距離一般要達到1000米及以上，目前的感知技術(shù)也并未成熟。
因此肖健雄認(rèn)為，貨運物流的落地太難也太遙遠(yuǎn)，不可能很快在公開道路上實現(xiàn)無人駕駛大卡車，AutoX也就選擇先實現(xiàn)RoboTaxi，以后再考慮貨運。
RoboTaxi也好，RoboTruck也罷，它們能否在公開道路實現(xiàn)規(guī)模化、完全無人化運營的更大不確定性，則在于未知的政策放開時間表，如果沒有足夠的現(xiàn)金流支持，這能耗死許多初創(chuàng)企業(yè)。
對此肖健雄曾表示，行業(yè)技術(shù)在進步，政府始終在與最前沿的玩家保持溝通，直到明確了某一標(biāo)準(zhǔn)確實安全（政策就會開放）。目前來看，AutoX認(rèn)為這是時間會在2022年或2023年到來。
謀萬世，還是謀一時？
另一專注于RoboTaxi賽道的企業(yè)還有滴滴，通過將共享出行平臺和自動駕駛技術(shù)結(jié)合，滴滴似乎正試圖講述一個更能吸引投資者的故事。
一個可規(guī)模化、常態(tài)化運行的自動駕駛車隊，需要海量數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”，而滴滴平臺日均數(shù)千萬的訂單數(shù)正是其最大的數(shù)據(jù)來源渠道。
滴滴平臺上的出行場景會幫助滴滴自動駕駛研發(fā)建立場景庫，能夠覆蓋絕大多數(shù)想象中的長尾場景，給滴滴自動駕駛提供了足夠豐富的數(shù)據(jù)養(yǎng)料，這也是滴滴自動駕駛系統(tǒng)最大的競爭力所在。
而一旦滴滴自動駕駛技術(shù)得到提升，則將為其共享出行業(yè)務(wù)降本增效。據(jù)悉，2025年滴滴平臺將普及超過100萬臺的共享汽車，且迭代版本的新車型將搭載滴滴自主研發(fā)的自動駕駛模塊，并有望在2030年實現(xiàn)完全意義上的自動駕駛。
龐大的共享無人車隊，可通過全天運行提高車輛利用率，以降低車輛的運營成本，再進一步降低出行成本。
因此一個理想的路線是，在技術(shù)和法律法規(guī)到位的條件下，滴滴可基于其出行平臺的屬性，通過部分無人駕駛的混合派單形式來實現(xiàn)商用的目標(biāo)。隨著混合派單的可行性得到驗證以及技術(shù)成熟度提高，滴滴也將逐步過渡到完全無人駕駛派單。
不過目前滴滴的自動駕駛技術(shù)進展稍慢，在其他企業(yè)已經(jīng)開始全無人RoboTaxi商業(yè)化運營的時候，滴滴僅在去年首次開放了配備安全員的自動駕駛載客服務(wù)。
資金方面，滴滴已在年中赴美上市，其自研自動駕駛技術(shù)的資金壓力本可借此減輕，但無奈因數(shù)據(jù)安全問題，滴滴上市后遭遇政府嚴(yán)厲審查，股價表現(xiàn)并不如人意。
實際上，對于RoboTaxi正式規(guī)模化落地的具體時間，業(yè)內(nèi)人士并不都如AutoX那樣樂觀，有的說需要三五年，有的說至少還有十年，因此也出現(xiàn)了各種諸如“爬也要爬到2030年”的慘烈比喻。
而在這期間，會有諸如馭勢、酷哇等原本聚焦L4級商用車賽道的企業(yè)，漸漸來做RoboTaxi車隊；也會有特斯拉、蔚來、小鵬等造車新勢力以及Moblieye等Tier1，從L2級方案迭代到L4+級方案；還會有傳統(tǒng)主機廠，砸重金做自動駕駛技術(shù)，建RoboTaxi車隊；更會有諸如Momenta這樣，選擇L2級技術(shù)和L4級技術(shù)同時開發(fā)，雙輪驅(qū)動的玩家。
比如馭勢科技就表示，各個場景的技術(shù)棧和算法都是通用的，并試圖用一個通用的、能匹配全場景的無人駕駛技術(shù)平臺去適配不同的場景。目前，馭勢科技稱，其全棧自研的這套自動駕駛技術(shù)已經(jīng)可以應(yīng)用在RoboTaxi、機場、廠區(qū)、城市配送等各個不同的場景，“證明了這個技術(shù)棧的通用性”。
“降維打擊”是不是短期內(nèi)RoboTaxi企業(yè)商業(yè)化的唯一路徑，現(xiàn)實還未給出最終解。
但不謀萬世者，不足謀一時，不管是堅守RoboTaxi賽道，還是拓展至L2級市場，抑或是涉及L4級商用車領(lǐng)域，當(dāng)下自動駕駛企業(yè)進行戰(zhàn)略布局前，相信都各有各有的考量，在走認(rèn)為適合自己的路。
