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自动驾驶的出路在哪里?

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跌跌撞撞探索多年后,自动驾驶的“钱途”仍然迷雾重重。

全球自动驾驶行业原本设想的主要变现路径是Robotaxi(自动驾驶出租车),试图用技术取代司机,从庞大而古老的城市出行市场中切蛋糕。

资本市场一度对此十分看好。安信证券在去年发布的一份研报中预计,2030年国内Robotaxi的市场规模有望达到1.2万亿~1.4万亿元。

但随着时间的推移,这条看似前途无量的商业化路径开始遭到质疑。

百度是国内自动驾驶行业的重要玩家之一。李彦宏曾透露,仅2020年,百度就在自动驾驶业务上花费了200个亿,后续可能还需要连续10~20年的长期投入。

高昂投入背后,百度目前取得的成果却并不成比例。

根据官方数据,截至2021年上半年,百度旗下的自动驾驶出行服务“萝卜快跑”累计服务乘客超40万人次。这并不是一个很大的数字。作为对比,滴滴网约车的日订单量约为2000万单。

覆盖城市太少、服务车辆有限、路线区域受限,是“萝卜快跑”订单量有限的根本原因。截至今年9月,该服务只进入了北京、上海、广州、长沙等5个城市,且仅在部分区域试运行。

此外,偏高的价格也阻碍了自动驾驶出租车的普及。以北京地区为例,“萝卜快跑”短短几公里的单次行程价格约为30元,相当于出租车的近3倍,导致该服务很难被大众接受。

百度此前宣布,“萝卜快跑”计划在3年内入驻30个城市,部署3000辆无人车,服务300万用户。但即使能够如期达成目标,区区数千辆Robotaxi也难以填平此前的巨额投入。

特斯拉、Waymo等国外玩家的处境同样堪忧。

特斯拉一直是Robotaxi最积极的吹鼓手,却在量产和落地方面毫无作为,归根结底只是给公众和资本市场讲故事。

早在2019年4月,马斯克就放了一颗巨大的“卫星”:特斯拉将于2020年推出L5级别的Robotaxi,一年内将有100万辆上路运营。如今两年多过去了,特斯拉连一辆Robotaxi都没做出来,反而爆出了夸大宣传、安全隐患等一系列与自动驾驶有关的负面新闻。马斯克已极少提及当年的宏伟计划,而是将精力投入到人形机器人等新的大饼上。

谷歌旗下的Waymo一度被视为自动驾驶行业的标杆,估值曾高达1700亿美元以上。但在过去三年间,这一数字不断下滑,目前为300亿美元。

除了技术难以完善、核心人才流失等原因外,商业化困难是Waymo估值跳水的重要原因。2018年,该公司与克莱斯勒、捷豹等汽车厂商合作,一度计划改装超8万辆自动驾驶汽车;但在遭遇挫折后,这一目标被大幅压缩,而Waymo的Robotaxi服务仍局限在美国亚利桑那州凤凰城等少数几个城市的部分区域。

面对冰冷的现实,行业参与者已经在悄悄改弦更张。与地方政府合作、围绕“智慧交通”竞标城市智慧交通项目,逐渐成为新的竞争焦点。

过去几年间,各地对于自动驾驶的热情越来越高。尤其是2018年《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》发布后,国内已有近20个城市发放自动驾驶路测牌照。

对于地方政府而言,引入自动驾驶企业,有利于拉动本地经济发展、增加就业机会,并提升城市形象。同时,自动驾驶企业将获得品牌曝光,以及实地检验技术和产品的机会,但通常很难从用户一侧获得收入。

今年以来,随着“智慧交通”、“车路协同”上升为各地政府发展自动驾驶的主要方案之一,自动驾驶企业无法赚钱的窘境开始发生显著变化。

破局者是业内一家并不像百度、小马智行那样广为人知的自动驾驶公司――蘑菇车联。该公司在今年3月与湖南省衡阳市政府签约,双方将构建“车路云”一体的智慧交通体系,合作金额达5亿元,这是全国首个城市级自动驾驶应用项目,因而合作资金规模也超越了行业过往;9月,该公司再次与河南省鹤壁市达成战略合作,计划对合计120公里的道路进行5G智能网联化建设,并提供自动驾驶车辆落地运营,项目总投资额约3亿元。

而百度至今也先后中标合肥、阳泉、重庆、沧州等地的自动驾驶建设项目,中标金额从数千万元至上亿元不等。尽管规模和方案各不相同,但这些项目均把“智慧交通、车路协同”放在重要位置。

地方政府愿意为智慧交通、车路协同买单,根本原因是这条技术路线契合国家战略。

去年2月,国家发改委引发《智能汽车创新发展战略》,计划到2025年,实现车用无线通信网络(LTE-V2X等)区域覆盖,新一代车用无线通信网络(5G-V2X)在部分城市、高速公路逐步开展应用。车路协同则是V2X车联网的核心组成部分。

另一方面,与单车智能化相比,以车路协同模式实现自动驾驶具有许多优势,更有利于城市交通的安全运转和高效治理,这也是重要的加分项。

在5G通信、云计算、边缘计算等技术的支持下,车路协同能够实现车辆与交通动态实时信息的采集与交互,也就是“车更懂路”、“路更懂车”,并以此为基础进行车辆主动安全控制和道路协同管理,从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。

9月中旬,全国政协副主席、中国科协主席万钢在一场行业论坛上表示,车路信息融合可以为自动驾驶提供超越感知视野的认知智能,避免单车智能存在的感知局限、避免车车行为冲突,实现群体运行协同。

万钢认为,在人工智能、5G、大数据和云计算背景下的车路协同,能够在提升自动驾驶安全性的同时,有效降低附加传感器的成本。

与此同时,各地在推动车路协同发展的过程中,通常会选择特定应用场景进行试点,在跑通模式后再向更广泛的用户群体推广,从而减少自动驾驶的安全风险和管理难度。

以衡阳为例,当地政府与蘑菇车联达成合作后,首批落地的自动驾驶车辆覆盖旅游观光巴士、清扫车、巡逻车、微循环公交、快速路公交等,主要为当地市政、交通、环卫部门服务。这些车辆的运行时间、行驶路线和工作环境相对固定,利于交通大数据积累和机器学习,是较为理想的自动驾驶切入点。

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此外,作为合作方,蘑菇车联还需要负责“数字道路升级”,主要包括在路侧安装传感器和边缘计算设备,并进行云端算力和数据存储体系的搭建。在这套系统建成后,政府部门将能够实时监控交通状况,实现更精准的全局调度,优化城市出行。

除了各地政府不断增多的需求外,从长期盈利模型来看,自动驾驶公司也必须走“单车智能 车路协同”的发展路线。

在当前技术水平下,一辆车要想具备L4以上级别的自动驾驶能力,通常需要搭载6~12枚高清摄像头、3~12枚毫米波雷达、3~5枚激光雷达,以及与之适配的专用计算芯片等,改装费用高昂。

其中,激光雷达的单价约为5万元左右,占据成本大头。今年4月,北汽旗下的极狐与华为联手发布一款新车,搭载3枚激光雷达,据称可实现“高阶自动驾驶”,售价高达48万元。

为了压缩成本、拉低售价,许多车企在发展自动驾驶技术时,选择了折中路线,取消了激光雷达,转而采用所谓纯视觉方案,高度依赖摄像头和软件算法。特斯拉是这套玩法的典型代表。

但无论是毫米波雷达、激光雷达或高清摄像头,其搜集交通数据的能力会受到天气、光线、障碍物等因素的影响,而车载芯片在面临庞大数据量时,其算法并不足以保证时刻做出最准确的判断,安全隐患也就不可能消除。

公开信息显示,2016年以来,特斯拉Autopilot自动驾驶辅助系统已经导致数十起车祸,造成10人死亡。调查发现,事故起因多与车辆在Autopilot模式下,无法识别交通锥、发光箭头板等路面固定障碍物有关。

而在国内,类似功能导致的伤亡事故也并不鲜见。尤其是今年8月,一名车主在开启蔚来ES8的辅助驾驶功能后,发生撞车事故不幸身亡,进一步加重了外界对于自动驾驶“单车路线”的疑虑。

在单车智能的框架内,车辆成本与安全性此消彼长,难以取得平衡,自动驾驶的商业模型也就无从谈起。而车路协同模式的优势是,它在单车智能的基础上增加了多重安全冗余,把一部分感知能力和计算能力分散到路侧和云端,从而在确保安全、降低成本的基础上,打开了新的商业化路径。

在感知端,车路协同架构主要增加了路侧摄像头,可安装在路灯等公共设施上。由于架设位置高、采用俯视视角,路侧摄像头很少被障碍物遮挡,也不容易受到雨雪天气的干扰,能够更加准确和全面地采集路况信息。

同时,车路协同架构会在道路两侧布设边缘计算设备,对实时数据进行分析加工后,再通过高速车联网传递到自动驾驶车辆。这就减轻了车辆自身的计算压力,缩小了数据传输和行为决策的延迟,并在无需增加硬件指标的情况下,让自动驾驶总算力大大提高。

近期,蘑菇车联创始人兼CEO朱磊在接受访谈时表示,该公司的“单车智能 车路协同”的架构能够做到在100毫秒(0.1秒)内完成从路侧感知到车上决策的整套流程,而人类的反应时间约为500毫秒。这意味着,“单车智能 车路协同”下的自动驾驶安全性已经超过人类驾驶。

根据蘑菇车联的计算,通过道路智能化改造,路端感知及云端感知将有效补充单车感知不足,单车的自动驾驶改造成本有望降低90%以上,从而大大降低购买门槛。

同时,在政企合作框架下,智慧交通、车路协同的基础设施建设成本可由企业和政府共同承担,进一步缓解自动驾驶行业的盈利压力。未来,双方可按照“谁使用谁付费”的原则,向消费者及其他交通参与方收取服务费,培育持续稳定的收入来源。

对于自动驾驶企业而言,要想在政府主导的城市智慧交通项目中竞标成功,除了要看技术实力,还必须拿出符合当地需求的解决方案。

百度、蘑菇车联等厂商采用了相对系统化的方案,把单车智能和车路协同打包为自动驾驶整体解决方案,直接提供给地方政府。

这意味着,在自身单车智能技术过硬的前提下,企业还需要帮助城市做车路协同的数字道路升级,主要包括安装路侧传感器和计算设备;另一方面也需要提供自动驾驶车辆,特别是公交车、出租车、巡逻车、清扫车等市政公共服务车辆,并承担车队运营服务。这考验的是一家公司是否具有全栈技术和商业运营的综合能力。

朱磊认为这种模式一旦成型,会“非常扎实”,运营模型也很健康,因而具有更强的可持续性。未来,这套系统还可以提供更多服务,包括车道级导航、车道级数字信息呈现等,甚至升级为整套的云服务,长远来看商业价值更大。

通过与地方政府合作,国内自动驾驶企业得以跳出围绕C端用户打转、越做越赔钱的窠臼,站在城市发展的更高维度上,重新审视自身的价值定位和商业模型。这种模式上的优势,让中国企业有机会在商业化方面反超美国同行。

创世伙伴资本主管合伙人周炜在接受访谈时表示,美国硅谷的传统科技公司喜欢等到技术高度成熟后,才把产品推向市场。中国公司在技术尚未成熟时,会通过变通或混血的方式,提前向市场提供商用服务,并通过快速迭代完善产品。这是两个国家创业文化的差异。

“过去一定是硅谷的方法占优,但中国公司在商用化上会取得先机,也有极大可能最终实现技术上的反超。”周炜说,短时期内很难说谁对谁错,但一些新兴的硅谷公司已经在学习中国模式。他举例称,在自动驾驶领域,高速或L5级别的自动驾驶在短时间内不太容易大规模实现,但在一些特定领域是有机会的,比如半封闭路线、固定路线等。

各地政府对于自动驾驶产业的青睐,无疑为中国企业的后来居上增添了筹码。相比之下,美国各州对于自动驾驶态度不一,基础建设缓慢。

朱磊认为,“单车智能 车路协同”方案的成熟标志着自动驾驶2.0时代的开启。“这可能是几代人最大的时代机遇,会诞生一大批伟大公司,拥有自己的核心技术和商业能力。我们非常期待这一未来的科技变革。”他说。

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