自动驾驶,该务实了

· Jul 28, 2022

1750 亿美元,这是摩根士丹利在 2018 年时对自动驾驶行业巨头 Waymo 的估值。这个估值可以说是自动驾驶领域的」巅峰时刻「,也成为后来自动驾驶公司的估值「标的」。到了 2021 年,Waymo 最新的融资估算仅有 300 亿美元,不到当年的 1/5。

这不是 Waymo 一家的遭遇,从概念兴起、估值高涨,到泡沫出清、估值回落,自动驾驶几乎经历了每个新兴科技行业都经历过的老路,归根结底则是商业化落地的难题。

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《Robotaxi,世界首富的新战场?》一文中提到,「Robotaxi 难以商业化落地,导致不断输血,当资本不再被测试数据的增长刺激时,只有背靠巨头才能玩的起这个游戏。「然而,巨头也不想一直烧钱,而是寻找商业化的触角。

将自动驾驶技术赋能各行各业,成了如今自动驾驶公司们不约而同的选择。在 Robotaxi 领域坚持多年后,前不久 Waymo 与美国物流公司 Robinson 合作,正式进军自动驾驶卡车业务,试图用商用自动驾驶落地支撑起更大的估值。

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不只是 Waymo,国内的蘑菇车联通过车路云一体化方案,打造车路协同项目;百度 Apollo,试图用自家的集度汽车讲自动驾驶技术落地;文远之行推出无人驾驶环卫车;Momenta 与上汽合作将辅助驾驶方案运用到量产车上……

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当自动驾驶走上商业化落地的道路,大家的期待也从远景的追逐转向务实,更注重每一张订单、每一个项目的落地。在这个自动驾驶「务实时代」,我们不得不产生疑问:究竟谁会为自动驾驶买单?自动驾驶生意经的新逻辑又是什么呢?

 

关于自动驾驶:哪些是真需求,哪些是伪刚需?

「你愿意为自动驾驶功能买单么?」

此前,全球咨询公司 AlixPartners 发布了一份《自动驾驶全球消费者调研报告》,其中全球对自动驾驶态度最为积极的当属中国消费者,中国消费者中有 51%更倾向于观望等待,剩下的 49%虽然有购买倾向,但仅愿意为 L4 级自动驾驶功能支付 8%的溢价。

如果说报告看起来比较「虚」,那有个更直接的例子摆在面前:对于目前商业化推进最成功的自动驾驶产品——特斯拉 FSD,截至 2020 年底中国车主中仅有 1~2%选择购买,尽管去年开通了按月付费的软件订阅选项,但比例仍不多。归其原因就是 FSD 服务中,除了免费的 AP 功能,完全自动驾驶依然处于」期货「状态,在国内不知道什么时候才能开通。

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要知道特斯拉的受众中,对激进技术接受程度高的用户占比已经相对较高,其他关于自动驾驶的付费服务更是可想而知。

提到自动驾驶,我们常会想到的「终局」是在自家的私家车上实现无人驾驶,但是这对于自动驾驶的能力提出巨大要求,以应对复杂的道路场景,如此高的难度使得如今的自动驾驶更像进化中的」半成品「。让用户为尚处于进化中的功能买单,几乎是所有车企和科技公司都挠头的难题,甚至产生疑问:用户对自动驾驶真的有需求么?

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当「用系统取代人」在短期内难以实现时,用系统去做人难以做,或者不愿意做的工作,让自动驾驶快速落地,似乎更合情合理。

以蘑菇车联今年在湖南衡阳投入使用的无人驾驶清扫车为例,目前衡阳地区环卫工人老龄化严重,难以招到年轻员工,劳动力不足,年龄大的工人在夜间、危险地区、暴雨高温等极端天气下的清扫工作也有安全隐患。

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蘑菇车联的自动驾驶清扫车

在这种情况下,单车智能+车路协同,可以让无人驾驶清扫车在指定区域安全作业,也就是让系统去做人难以做、不愿意做的工作。据蘑菇车联透露,一辆小型自动驾驶清扫车可以承担 3~5 名工人的工作量,解决危险环境下清扫和劳动力不足的问题,也可以帮助部分环卫工人转型机器操作员。道路养护、公交、安防、配送等领域情况类似。

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而这种大规模公共服务设施,本身也是「降本增效」的领域,投入使用的量越多,成本越低。类似的例子还有维护治安的城市无人巡检车,货运车辆,港口和园区内的物流运输等。在疫情常态化的当下,还可以一定程度上解决司机难求的问题。

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对于普通消费者来说,不一定都会选择购买自动驾驶汽车,但一定希望路上少一点拥堵;甚至希望自己并不」智能「的车辆也能接收到及时的智能化提醒。

相比于直接让用户为自动驾驶产品买单,这些也许才是大家对于现阶段自动驾驶的「真需求」。这些「真需求」给了自动驾驶新的商业化前景,车辆与道路、智能化平台的互联互通,也降低了自动驾驶落地的技术门槛。

自动驾驶生意经的第一步,是发现需求;那如何满足需求,去快速落地,创造价值,才是自动驾驶生意经的延续。

用综合能力加速自动驾驶落地

一直以来,对单车智能化水平的渲染,让公众觉得未来的智能汽车像是拥有三头六臂的机器人,能够眼观六路独挡一面。不过,就像马车时代需要马路,汽车时代需要公路的运行规则一样,在智能汽车时代,智能的不应该只是汽车,也是对于运行规则的智能化管理。

毕竟再灵敏的激光雷达也无法感知几公里外的路况,再聪明的自动驾驶也无法预知旁边车辆驾驶员的神操作,更不用提如今良莠不齐的智能化操作系统。对于一个普通用户来说,如果体验智能化的途径只能是换车,那自动驾驶的落地就太难了。
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「车、技术、运营,三者缺一不可。」 前不久,国内某自动驾驶公司负责人这样形容自动驾驶落地的难度。这里的运营,指的就是车辆与车辆、道路、环境、整个城市交通系统之间的协同合作。

单车智能+车路协同,可以借助「上帝视角」,解决目前智能驾驶无法解决的 corner case,让那些目前并不具备智能化的车辆,通过车路协同体验到智能交通的便利,自动驾驶的落地速度自然就加快了。

 

作为国内首个城市级自动驾驶智慧交通项目,衡阳项目覆盖了 200 公里的城市开放道路,采用的就是蘑菇车联的「车路云一体化」系统 2.0 方案。

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在这套解决方案中,蘑菇车联从那些人们难以做、不愿意做的公共服务车辆入手,比如自动驾驶环卫车、巡查车、区域物流车等,让 L4 级自动驾驶技术不只停留在试验阶段,也能在实际场景中创造价值。

另一方面,蘑菇车联通过路测智能设施的布置,实时监测道路信息,建立起城市级别的智能交通管理云平台。这样,即使是不具备自动驾驶功能的车辆和行人,也可以收到实时的交通信息。

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蘑菇车联的 AI 云为车辆提供解决方案

前方是否有紧急事故?早晚高峰的路上有突发的拥堵?暴雨来临,开车走哪条路更安全不堵车?……这些提醒,都能通过城市交通管理的 AI 云平台采集、分析、决策后发放给每个人。

当自动驾驶只是一台车自身具备的能力时,人们想要体验它,只能购买自动驾驶汽车,或者去示范区打一辆 Robotaxi;而当自动驾驶与路侧设施、智能交通平台协同合作后,只要走在路上,人们就能够体验到自动驾驶带来的便利。

自动驾驶落地:与从 1 到 100 的复制能力

2015 年,国内自动驾驶公司们纷纷开启了高速和城市道路的 Robotaxi 自动驾驶测试;如今 7 年过去,试点车辆增加、场地范围扩大,但大规模推广的目标似乎依然遥遥无期。我们无法把某个示范区的 L4 级自动驾驶案例推广到整个城市,也无法用在美国开放的 FSD 测试,照搬到国内的道路上,这就是单车智能从 1 到 100 普及的难题。

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相反,单车智能+车路协同的模式,有路侧新型基础设施的保障,就是相对容易复制。通过对智能化道路设施和智能交通平台的打造,能够弥补单车的智能化水平。

上文中提到的衡阳,2021 年 3 月起,开始采用蘑菇车联的「车路云一体化 2.0」系统,将城市交通新基建、自动驾驶运营服务、城市智慧交通云平台相结合,打造城市级自动驾驶项目。

 

一年后,这种模式已经开始向鹤壁、大理、四川天府新区等城市区域复制。其中,蘑菇车联刚刚与四川天府新区签订的 30 亿订单,还创造了目前全球已公开自动驾驶项目中的订单金额之最。双方将共同在自动驾驶、车路协同、AI 云等领域展开合作,投放自动驾驶网约车、自动驾驶接驳车、自动驾驶配送车等多种车辆,提供自动驾驶城市服务。

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蘑菇车联与四川天府新区签约现场

通过对自动驾驶公共服务车辆的投放和运营,降低公共服务成本;通过智能网联道路和智慧交通 AI 云平台来改善交通运营效率,是单车智能+车路协同从 1 到 100 复制的秘诀。

最后

在国内自动驾驶开启路测的第 7 年,有的公司选择与整车厂合作,试图寻找量产车落地触角;有的公司向商用场景转型,试图通过货运物流将自动驾驶落地;有的公司则试图通过城市级自动驾驶规划,将技术落地……

相比于几年前,如今的自动驾驶道路更加多元,也更加务实。其根本在于,相较于技术的飞跃式发展,更大的难题在于找到适合我国国情、走得通的生意经。自动驾驶这条路,还很漫长,走的越久越远,才有机会比拼真正的输赢。

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