紮紮實實鑽技術、做產品比炒概念更重要。
作者 | 文靚
編輯 | 張棟
這不是結束，甚至不是結束的開始。
丘吉爾的名言，用在當下的自動駕駛圈也頗為貼切。
在過去兩年裡，自動駕駛玩家開始紮根場景、探索落地，並且有了初步的成果。
一方面，Robotaxi 公開運營多點開花、Robotruck 開始帶貨上路、封閉場景下的自動駕駛專案逐步拿掉安全員，甚至是開始進行代替人工駕駛的 24 小時運輸作業。
另一方面，在自動駕駛的大潮下，汽車行業也迎來了全新的階段，國內品牌開始與海外玩家分庭抗禮。
這些新動態無不推動著行業熱情的持續高漲，催化了相關政策的出臺，投融資的次數以及金額也在今年達到頂峰。
有技術進步、有市場需求、有政府扶持、有資本看好，此背景之下不乏歡呼的聲音——自動駕駛下半場已來。
但，「下半場」真的來了嗎？
時代的分界線
在討論自動駕駛下半場之前，我們先來聊一聊什麼是自動駕駛上半場。
2015 年前後，自動駕駛領域熙熙攘攘。憑藉著創始人的出身，一個創業公司就能夠拿到可觀的融資，尤其是計算機視覺領域的大牛。
彼時，玩家們做 demo 的想法都很簡單，就是讓車跑起來。
為了驗證演算法的可行性，大家在各大榜單競賽中打得不亦樂乎，甚至將演算法精度的比拼視為頭等大事。做什麼產品、走什麼路線，那時候還是很遙遠的問題。
如果要將這段時期稱之為“自動駕駛上半場”，相信沒有人會持懷疑態度。
小馬智行早期的測試車輛
隨著時間不斷推移、技術持續迭代，玩家們在近幾年摸著石頭過河、尋求在商業上的收穫。同時，一個個細分場景開始躍於眼前，落地路徑也逐漸涇渭分明。譬如：
特定場景的如礦山、港口、無人物流小車、清掃等賽道對技術要求相對較低，商業模式相對清晰，業務和融資漸入佳境。
開放場景的自動駕駛公司通過各種方式加快打造商業閉環，比如先找特定場景落地、從 L4 降維到 L2+ 落地、做運營或者做專案制訂單等。
特斯拉則帶領一眾造車新勢力走上了漸進式的路線，諸多玩家從輔助駕駛起步，力爭與跨越式玩家在自動駕駛的頂峰相見。
自動駕駛玩家們浸泡在各自的場景裡，逐漸形成了自己的壁壘，力求推進商業落地。
在這個過程中，越來越多的玩家高呼——
自動駕駛下半場已來，邁過了技術驗證、產品打造的階段，走向了規模量產的新時代。
對此，不少行業人士告訴新智駕，現在大談特談「下半場」可能還為時尚早。
即便自身已拿到不少商業訂單，但馭勢科技 CEO 吳甘沙仍表示，自動駕駛還沒有進入下半場，只是進入了下一個階段，還有很長的路要走。
身為離規模量產更近的漸進式玩家，禾多科技 CEO 倪凱也並不贊同「下半場」的說法，他甚至認為，自動駕駛上半場才剛剛開始。
“不過，相比起前些年自動駕駛行業的啟動和積累，籠統地把現在稱為下半場也並不為過。但是如果認為上下半場的時間長度差不多，那可能就過於樂觀了。”範肖雨（化名）表達了自己的看法。他所就職的公司致力於推動自動駕駛在礦區場景下落地，目前已經能夠在相對簡單的礦山環境下實現替代人工駕駛進行 24 小時運輸作業。
商業落地路阻且長
儘管不同人對於上下半場的理解不一，但可以確定的是，上半場通常涉及技術積累、人才積累、政策摸索、產業鏈上下游發展和使用者教育等關鍵詞；而下半場無疑關乎技術成熟、產品迭代、商業落地。
在很多人五年前的認知中，如今的 Robotaxi 應該已經遍地都是了。
但放眼出行賽道，你很難說自動駕駛技術已經到了「成熟」的程度。
行業普遍認為，為了保證自動駕駛技術安全可靠，自動駕駛玩家需要 110 億英里的測試資料來對自動駕駛系統不斷優化升級。
如果按照 100 輛自動駕駛汽車，每天 24 小時不停歇路測，平均時速 25 英里（40 公里）每小時來計算，需要 500 多年的時間才能完成目標里程。
作為行業的老大哥，Waymo 早在 2020 年 1 月就已於公開道路進行了長達 2000 萬英里的測試。國內的話，百度目前積累了超過 1600 萬公里的測試里程，也是國內唯一一家測試里程突破千萬公里的企業。
Waymo無人駕駛汽車測試
從直觀的數值上來說，眼下玩家們的測試里程積累距離 110 億英里的終局還非常遙遠。
此外，現階段的自動駕駛測試還框定在限定的區域，“這樣的方式會存在三個問題：場景用例單薄、評價維度單一、迭代效率不高。”周知毅（化名）表示。
他進一步補充道，為了讓自動駕駛系統趨近於完全可靠，玩家們必須讓車輛到更大更廣的天地進行磨練，但這又涉及到另一個問題——版本上車成功率，比如一個系統在北京跑得很好，但在上海可能會遇到各種各樣的問題。
即便是在熟悉的環境下，道路上自動駕駛車輛所遇到的主航道問題也還遠遠沒有全部解決，更不用說不可預見的長尾場景了。
今年早些時候，Waymo 無人車遇到錐形桶進行路線引導的狀況，系統卻無法正確規劃路徑，而是停在原地等待救援。在今年 7 月廣州的一次抗疫行動中，國內某玩家的無人小巴資料採集車由於“第一天上崗”，與停放在路邊的車輛發生了剮蹭（支援疫區的行為值得肯定，但也說明技術成熟路阻且長）。
而且，就目前而言，國內只有百度一家開展了常態化、商業化的自動駕駛運營，且技術邏輯以及使用者體驗還有很大的提升空間。相比起高企的研發成本，商業收入暫可忽略不計。
自動駕駛如何在出行場景發揮出真正的價值，整個行業仍然難有答案。
儘管自動駕駛卡車商業化程序較為領先，並吸引了一波玩家的蜂擁而至，但事實上，幹線物流玩家的日子可能也不太好過。
胡青（化名）向新智駕透露，除了幾條並不算長的公開測試路段，國內目前並沒有什麼高速公路向自動駕駛車輛開放，玩家們大多在城市道路或是其他道路上進行路測。但幹線物流場景之本就是高速公路，如果沒有高速場景資料的輔助，又何談技術迭代，何談商業落地？
換言之，受限於技術、政策等原因，自動駕駛卡車要想在近期拿到上路許可並不是特別樂觀。
基於此，不少公司提出了先落地了 L3 的折中方案，通過技術上的進步助力車隊企業從「雙駕」變「單駕」，但這種方式在真實物流場景下可能又會面臨人工與系統之間的駕駛任務分配問題。
“幹線物流的真正落地，拼的是長線佈局的定力。現階段的各種測試只能作為技術儲備，具體什麼時候發揮作用，只能熬過去才知道了。”胡青說道。
由於幹線物流的商業化程序難以預期，胡青所在的公司已經分出一部分兵力，以推動其自動駕駛技術在其他特定場景下的應用。
礦區場景可能是一個不錯的選擇。
範肖雨告訴我們，去年礦區的大多數專案還處在試運營階段，運輸效率、接管率、穩定性等還未達到商業交付的要求，今年已經有了質的變化。
在他看來，礦區自動駕駛之所以能夠先於出行場景落地，首要因素是價值模型的區別，其次是成本結構的區別。
不同於交通工具的無人化，生產工具無人化除了節約人力以外，還有 24 小時不間斷執行帶來的增產增效。
另一方面，生產工具的特殊性決定了其對成本的敏感性更低，不用等到產業鏈上下游大規模降本即可開始選用相對高價的高效能感測器和高冗餘度的軟硬體方案。
居安思危永不過時
儘管自動駕駛的落地預期一再跳票，商業化進展也非常緩慢，但值得慶幸的是，這不是一個自動駕駛玩家單打獨鬥的戰場。
相比起前些年，政策鬆綁的力度在加大，關於自動駕駛相關的政策動態越來越密集地出現。
國家層面，公安部於今年早些時候起草了《道路交通安全法（修訂建議稿）》，並向社會公開徵求意見。其中共修改了 124 條規定，其中明確了具有自動駕駛功能的汽車進行道路測試和通行的相關要求，以及對自動駕駛車輛違法行為和事故責任分擔規定。
若此次修訂建議稿獲得通過，這將是自動駕駛首次正式寫入國內法律。
各城市也在積極推動智慧網聯汽車以及自動駕駛的發展。
以首都北京為代表，今年上半年釋出的《北京市智慧網聯汽車政策先行區總體實施方案》（以下簡稱《實施方案》）就表示未來將根據具體情況逐步開放 6 條共 143 公里的高速路，為自動駕駛玩家體更豐富的測試場景；以及允許自動駕駛企業開展商業運營、可逐步從自動駕駛車輛上撤離安全員。
最近，美國加州機動車輛管理局（DMV）也為 Waymo 和 Cruise 兩位玩家頒發了自動駕駛服務商用許可。
除了政策，自動駕駛發展的另一大推手自然是資金。
據不完全統計，2021 年年初至今，中國自動駕駛及智慧汽車行業半年時間已超過 50 起投融資事件，吸金近 1000 億元。其中，兩家及以上的自動駕駛公司至少有 7 次於同一天宣佈完成融資。
不過，在各項環境開始改善之際，也需要保持警惕——競爭正在變得更加激烈。
去年疫情初顯時，不少人都覺得這可能是自動駕駛行業的機遇，但現實是：由於造血能力缺失，一旦外部支援不足，諸多玩家就陷入了裁員、賣身、甚至是倒閉的境地。
儘管眼下一直有熱錢湧入這一領域，但資本是逐利的。
在行業開啟商業化落地的新階段，除非能夠證明企業自身技術領先於行業競爭對手、且有可落地的商業模式，否則，企業將很難獲得資本的青睞，融資難度也將增大，不得不面臨被兼併或退出市場的風險。行業也從而形成強者恆強，弱者愈弱的局面。
“什麼上半場下半場的，行業人心裡都清楚，慢慢熬吧。”某位行業人向新智駕吐槽。紮紮實實做技術、做產品比炒概念更重要。
無論從何種角度來看，自動駕駛行業距離終點還有很長的路要走。
至於這條路到底有多長，可能就像愛迪生髮明電燈泡——他本人可能並沒有因此賺到多少錢，或是因此改變生活的軌跡，但是後來數百年的人都享受了電燈泡所帶來的福利。
END
「虛火」的智慧駕駛國產替代潮
智慧駕駛十年，理想商業模式為何「難產」