自动驾驶迎来大结盟时代

　　自动驾驶风口常在，风向难测。

　　五年前(2018年)，一大批中国自动驾驶公司在这个时间节点先后成立，当时行业做得最多的事情就是和主机厂合作，做Demo样车秀肌肉，就连百度也和金龙客车合作生产了一款无人驾驶微循环电动车阿波龙，李彦宏将其定位为“全球首款L4级量产自动驾驶巴士”。

　　两年前(2020年)，自百度在长沙(2019年)将Robotaxi开上公开道路后，文远知行、小马智行、AutoX、元戎启行等自动驾驶公司将大大小小的Robotaxi车队开进了全国各个城市，一时间，Robotaxi成为自动驾驶行业绝对的顶流。

　　一年前(2021年)，图森未来成功登陆美股，引发行业对自动驾驶商用车的极大热情，百度生态公司DeepWay趁热打铁，对外发布智能重卡——星途1代，小马智行发布卡车业务独立品牌“小马智卡”，后续传出高管团队出走，裂变成千挂科技、行猩科技、擎天智卡三家公司，全部聚焦自动驾驶卡车赛道。

　　与Robotaxi不同，Robotruck还吸引了主机厂的参与，通过建立自动驾驶子公司的形式推进相关业务，一汽解放的挚途科技、东风公司的东风悦享、陕汽的质子汽车、上汽的友道智途等是其中的代表。

　　现在(2022年)，行业中的玩家们则玩起了“降维求生”“合纵连横”的游戏，从L4自降身段去做L2，原本做Robotaxi的文远知行开始与博世合作为车企交付L2+辅助驾驶，原本做Robobus的轻舟智航发布了低成本L2量产套件……特别是百度和华为以不同姿势入局造车，在行业中搅起了更大的波澜。

　　在这个过程中，自动驾驶公司与主机厂、Tire1，以及场景方形成了牢固的利益同盟，自动驾驶的新格局逐渐成型。

　　01 追风向自由

　　一提到自动驾驶，我们很容易与重新定义汽车、改变出行方式这类充满诱惑与想象的美好蓝图联系起来，然而人类研发自动驾驶的最初动因却是因为战争。

　　2001年，美国深陷阿富汗战争泥塘，为了应对路边炸弹引起的大量伤亡，美国国会要求，在2015年，军方三分之一车辆必须进行无人驾驶。

　　变化总比计划快，2003年，美国又卷入了伊拉克战争，可无人驾驶的进展甚微，在国会老爷们喋喋不休的诘问下，DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防部高级研究计划局)灵机一动，用无人驾驶比赛的形式来推动技术的研发，只要参赛团队能够穿越从洛杉矶到拉斯维加斯的莫哈维沙漠，就能获得100万美元的奖金。

　　比赛一共举办了三届。

　　第一届，所有的团队都惨败而归，没人完成比赛，走得最远的卡内基梅隆团队，只走了差不多10公里，不到全部赛程的5%。

　　第二届，终于有人完赛，斯坦福团队，因为视觉方案的加入，成为比赛的冠军。

　　第三届，比赛难度升级，奖金翻番，除了沙漠路段，还加入了城市路段，最终比赛结果显示，参赛团队的成绩相比上一届又有了很大的提升。

　　在这几次比赛中，谷歌两位创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇全程观战，也点燃了他们对无人驾驶的强烈兴趣，在经过一系列的人才招募之后，谷歌的自动驾驶项目Project Chauffeur于2009年正式启动，这也就是如今大名鼎鼎的Waymo的前身。

　　2016年，Waymo从谷歌分拆独立，不久(2018年)，摩根斯坦利给出1750亿美元的天价估值，这比2008年金融危机时诞生的三大独角兽Uber、Airbnb、WeWork估值加起来都多，仅次于全球最大的汽车厂商丰田汽车的市值。

　　此时的自动驾驶还披着一层面纱，既神秘，又高贵。

　　竞逐而来除了资本，还有大量技术顶级人才，2018年前后，一大批自动驾驶公司在中国成立，翻查这些公司主要创始人的背景，个个都声名显赫，值得一提的是，百度孵化的第一批自动驾驶/人工智能核心技术人才几乎撑起了中国自动驾驶行业的半壁江山。

　　这群顶级技术人才大多都有“技术信徒”这样的标签，从表面上看投身自动驾驶是为了实现“个人利益与理想抱负”，从他们身上的性格共性进行深层次的分析，则是“舍我其谁”的自信，与其呆在舒适区内消耗激情，不如创业闯出一片天地。

　　在他们眼中，绝对话语权下，是对自动驾驶技术方向的绝对把控与自由。

　　然而，理想与现实总是存在差异，自动驾驶的商业化进程并没有按照预想进行。

　　2017年，Waymo在凤凰城开始落地Robotaxi业务(当时驾驶位还有安全员)时放出豪言：要在18个月扩张到9个城市，Waymo表示，“已经解决了无人驾驶99%的问题。”

　　可是5年时间过去了，那1%的问题仍然没有，Waymo当年18个月的计划也没有看到将会实现的希望。

　　2018年，Waymo表示自己已经与捷豹签署了合约，将生产2万台捷豹SUV自动驾驶汽车;几个月后，Waymo又放出消息，将与Chrysler 合作生产超过6万台自动驾驶小面包车。

　　当然，这些“吹过的牛”直到现在也没有实现，整个行业都开始反思，我们是不是对自动驾驶过于乐观了。

　　2018年Uber发生车祸命案后，外界对自动驾驶有了更清楚的认识，中国的自动驾驶公司们也变得谨慎起来，不再“画饼”，而是沉下心来打磨技术，研究落地路线。

　　02 傲慢与偏见

　　中国自动驾驶的技术大佬们，单拎出来，个个都是天才，天才往往都很自负，因而早两年的自动驾驶圈内，在没有树立起绝对的技术权威之前，“相互不服”是友商之间的主旋律。在技术大佬的字典里：合作是不可能的，这辈子都不可能合作。

　　比如，在技术路线方面，Momenta 2020年初提出了一个“飞轮式”L4概念，即通过量产数据、数据驱动的算法以及两者闭环自动化的不断积累和迭代来推动L4级自动驾驶的落地。

　　其中的争议在于Momenta CEO曹旭东对数据来源的解读：

　　Momenta是除了仿真外通过将量产自动驾驶产品Mpilot搭载在车辆上，来为客户解决问题、创造价值的同时，回收海量数据，从而更好的迭代产品……推动MSD不断升级，使得完全无人驾驶系统不断进化。

　　说明一下，Mpilot是Momenta的量产自动驾驶，虽说具备高级别自动驾驶能力，但现阶段主要面向L2级自动驾驶的前装，MSD是Momenta的完全无人驾驶解决方案。

　　Momenta的“鸡贼”之处是用L2/L3的数据来“投喂”L4级系统，推动迭代。低维数据能高维应用吗?很多技术大拿并不认同。

　　轻舟智航CEO于骞认为：“从传感器的种类和计算平台来说，L2/L3的应用场景数据和L4有很大差异，很难和L4的数据形成互通。在构建数据闭环上，有很大的挑战。”

　　小马智行认为：“用高配置的L4级别自动驾驶架构去做L2/L3级别相对容易，反过来，低配置的数据，是很难用来做整套L4级别系统的测试和认证的。”

　　图森未来首席科学家王乃岩就差直接点名Momenta，他在知乎专门撰文指出，“在某些厂商和某些媒体有意或无意的渲染中，数据就是灵丹妙药，只要能采集上亿公里的数据，一个L2系统就可以‘成长’成一个L4系统……”

　　可实际情况是，一个可靠的L4系统，是需要工程、算法、硬件、车辆多方面协同配合才有可能创造出来的。

　　然后在商业落地的路线上，各家的看法也不尽一致。

　　根据Momenta的“飞轮式”L4概念，其商业落地分为两个阶段，前一阶段相当于做ADAS辅助驾驶的量产产品，后一阶段才到自动驾驶的终极形态Robotaxi。

　　对此文远知行CEO韩旭当着曹旭东的面提出了著名的“搏二兔而不得一兔”观点，韩旭指出：“有些东西需要聚焦……我们看着山顶的金子就冲上去，路边的碎银子就不捡了，于是披荆斩棘，逢山开路，遇水架桥，一路上就把自动驾驶出租车队建出来了。”

　　如今来复盘，其实无论是Momenta还是文远知行，后期都对自己的商业路线进行了修正，Momenta直接跨过L2阶段，组建了自己的Robotaxi车队，文远知行则开始向Robobus、Robovan等多个方向进行探索。

　　用百度的经验进行总结就是：“攀登珠峰，沿途下蛋”。

　　此外，在同一细分赛道，友商们的分歧更大。

　　Robotruck领域，由于L4级自动驾驶卡车无法在短期内商业落地，于是以嬴彻科技为代表的公司提出了折中方案，即先落地L3级自动驾驶卡车，通过技术上的进步助力车队企业从“双驾“变”单驾“。

　　嬴彻科技的观点是L3级自动驾驶可以大幅度减轻司机的工作量，原本一个司机开4小时就需要轮换，在L3级自动驾驶环节下，就可能让一个司机开8小时再下班。

　　图森未来联合创始人陈默用“扯淡“来评价这种模式，陈默在接受《晚点LatePost》采访时将卡车驾驶的场景进行了详细描述：为什么跑车一般都是夫妻档、父子档或者兄弟档，两个司机轮换着开，就是因为总有一个人在休息睡觉。

　　“所有司机都是 4 小时轮换，两个司机轮着开，轮着睡觉，跑车就是这么跑的……这个车一天一般会跑14~15个小时，有的可能会跑16小时，麻烦他告诉我，这一个司机就因为装你这个系统就可以开16个小时了?合法吗?体力上顶得住你开16个小时吗?”

　　03 结盟解焦虑

　　争论虽然还在继续，但由于自动驾驶商业落地的预期不断降低，之前认为“单干”也能成功的自动驾驶公司也开始回头反思，或调整，或修正自己的技术和商业路线，因而从去年开始，一个明显的风向是，自动驾驶公司的降维应用越来越多，跨界结盟越来越多。

　　过去，L2和L4路线井水不犯河水，两者不但泾渭分明，还互相鄙视。

　　L2认为L4不切实际，不接地气;L4认为L2是低维应用，路上的碎银。

　　但如今两者间的边界正在被打破，而促成自动驾驶公司越界的主要因素就是“结盟”。

　　今年5月，坚定走Waymo路线的文远知行拿到了博世的投资，双方开始合作为车企交付L2+辅助驾驶;原本做Robobus和Robotaxi的轻舟智航，不久前推出了价格低至1万元的L2量产套件，其主要合作方为东风悦享和自动驾驶芯片公司地平线;Momenta则与比亚迪和上汽均有合作……

　　自动驾驶公司的态度为何来了“大转弯”?这还得从他们的处境说起。

　　我们先来看看外部环境。

　　图森未来上市后不久，即遭到美国外国投资委员会 (CFIUS) 发起的持续调查，图森未来不得不将自动驾驶卡车业务的一些技术监督权移交给美国政府，同时采用一项技术控制计划，限制其中国分部对自动驾驶数据的访问。中美两地的研发与业务逐渐剥离独立。

　　另外一个案例，受美国监管环境的变化，智加科技的SPAC上市计划于去年11月被迫暂停。

　　对于中国自动驾驶公司而言，赴美上市几无可能，加之以小马智行、文远知行为代表的头部自动驾驶公司的估值已经在一个非常高的位置，小马智行今年3月完成D轮融资首次交割后，估值达85亿美元，文远知行今年5月完成C轮融资后，估值超33亿美元。

　　其他自动驾驶公司融资基本进行到C轮以上，估值也大多超过百亿人民币。

　　这也是说，如果没有更好的故事，又无法在近期内上市，很难有资本愿意开启新一轮融资，当输血的通道被堵死，自动驾驶公司必然要考虑存活的方式了。

　　而此时，在特斯拉和造车新势力推动下，L2辅助驾驶迎来了高速发展，多条变现的路径中，与主机厂进行量产合作无疑是最快，也是最能看到效果的。

　　最后，即便自动驾驶公司仍然怀揣着L4的美好目标，则最终还是要踏入“造车”这条河流，没有主机厂的支持，是万万不能成功的。

　　事实上，美国的自动驾驶公司在商业落地与结盟合作方面已经做出了很好的示范。

　　美国三家车企，通用汽车、福特、克莱斯勒，形成了Waymo联合克莱斯勒、通用联合Cruise、福特联合Argo AI三大无人驾驶联盟的格局。

　　车企与自动驾驶公司都意识到，无人驾驶不是“单干”就能干成的，双方必须进行资源、技术、人才、管理等多方面的互补，比如车企需要自动驾驶的软件算法能力，以及技术公司快速迭代的管理方式;自动驾驶公司需要理解汽车工业固有问题，能够整合产业链。

　　自动驾驶公司主动迈出示好“结盟”的一步，来源于对自身生存的焦虑，而主机厂、Tier1和场景方愿意与自动驾驶公司结盟，也是为了缓解焦虑。

　　主机厂在与自动驾驶公司进行优势互补之外，更在于汽车产品智能化变革的推动下，支撑行业发展的供应链生态体系也发生了变化，而这种变化单靠主机厂一家是无法应对的。

　　比如，过去主机厂与Tire1、Tire2是单向的线性关系，如今演变成更为复杂的新型网状体系;

　　比如，商业模式上，以前是直接出售汽车硬件，如今逐渐演变成硬件加后续的软件服务;

　　再比如，汽车研发流程，从过去的软硬件集成开发，转变成软硬件解耦单独开发。

　　软件的重要性越来越凸显，这也成了主机厂与自动驾驶公司产生合作结盟的纽带。

　　Tire1的焦虑则在于供应链体系变化对自身位置的挑战，与其被动改变，不如主动融入。

　　虽说Tire1具备L2级辅助驾驶技术的研发和产品化量产的能力，但从一个更长远的视角来看，把L2到L4全部打通的话，其中的一些技术承接与复用，Tire1和自动驾驶公司的合作还是很有价值的。

　　几方一拍即合，大结盟时代产生了。

　　04 下一个风口

　　目前的格局似乎皆大欢喜，可谁也无法保证未来会不会再生变局，没人清楚当前距离无人驾驶的珠峰还有多远，因而在结盟之外，依然能够保持竞争力就极为重要了。

　　这里有两个例子。

　　一个是“不造车”的华为，一个是全栈布局的百度Apollo。

　　华为的策略主要聚焦于当下，以All in的姿态帮车企造车，围绕芯片、模组、终端、管道、云平台全面布局，推出“整车解决方案”，通过与极狐、塞力斯等车企的合作，华为展示出极强的产品能力，其中问界M5  87天累计交付11296台，创下新品牌单款车型交付破万最快记录。

　　将这个案例进行“翻译”，就是无论行业如何变化，自动驾驶公司必须让“盟友”们感受到降维技术赋能所带来的红利，形成与车企“结盟”的核心竞争力，这样才能在自动驾驶的长征中走得足够远。

　　百度Apollo的策略则是既兼顾当下，也展望未来。

　　2019年9月，百度的Robotaxi车队开上了长沙街头，成为首个在公开道路进行载人测试的Robotaxi车队，在百度之后，以2G的模式，在国内有条件的城市组建Robotaxi车队，在一段时间内成为自动驾驶公司的一条变现途径。

　　2020年9月，百度在“百度世界2020大会”上发布“5G云代驾”，旋即在行业内掀起一股将安全员请出驾驶室的风潮，主驾无人表面上看是自动驾驶公司技术能力的一次展示，其更深层次的影响则是对行业泡沫的一次出清。

　　今年6月，百度Apollo宣布旗下自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”在武汉市经开区开启商业化试点，面向公众提供自动驾驶付费出行服务。此前，萝卜快跑已实现在北京、重庆、阳泉的商业化，武汉为第四城。

　　不久前结束的百度世界大会上，百度Apollo又推出了成本只有25万的第六代量产无人车APOLLO RT6。

　　在L4级应用的落地上，百度保持着绝对的领先，每次都打造出样板案例后，都会引来大批友商的跟随，而百度则在这个过程中寻找刚需场景，通过与生态伙伴的合作进行批量复制，这里的合作不光是车，还包括路、云、网、图有关自动驾驶的全栈技术。

　　像与车路协同相关的智能交通领域，百度Apollo以新基建参与者入局，以2020年拿下4.6亿元“广州市黄埔区广州开发区面向自动驾驶与车路协同的智慧交通‘新基建’项目”大单为标志，迅速树立起权威形象，成为智慧交通领域举足轻重的一极。

　　百度之所以能够在自动驾驶的各个领域全面开花，除了技术根基之外，还在于生态盟友的互相借力，根据百度Apollo的官方数据，超200家生态伙伴中，既有主流汽车制造商，也有知名的一级零部件供应商，另外还有与智能交通新基建和自动驾驶关联密切的芯片公司、传感器公司、交通集成商、出行企业等，覆盖了从硬件到软件的完整产业链。

　　回到对自动驾驶风向的追逐，有百度的“作业”在前，“抄”就完事了。

　　在技术上，L4级的高维研发是初心，也是立足的根本，无论今后的风向如何变化，只要高维技术能打有竞争力，自然不会轻易出局。

　　在应用落地上，保持对百度的跟随，有时候，慢就是快。吸取百度的试错经验，或许能够后发先至，更何况，自动驾驶的蛋糕足够大，即便只分到很小的一块，市场容量也是亿级起步。

　　最后，记住一个原则，随着自动驾驶祛魅，它的现实与困境逐渐被剖开在大众面前时，所有的技术路线、商业逻辑都要从务实出发，将”自动驾驶何时才能实现”的问题放在一旁，在做任何一项决策之前，先问问自己能产生受益吗?

　　参考资料

　　1、 晚点LatePost，美国无人驾驶十五年：战争、背叛与谷歌往事

　　2、衣公子的剑，Waymo、百度，自动驾驶杀死“超级英雄”

　　3、硅星人，自动驾驶13年，只开花不结果

　　4、虎嗅，天才、忽悠与炮灰

　　5、智驾网，Momenta无人车横穿城乡结合部：量产传感器方案、四年后单车盈利

　　6、智能车参考，小马智行：3年量产RoboTaxi!无人卡车方案首次完整曝光

　　7、王乃岩，海量数据就是高级别自动驾驶的银弹吗?

　　8、远川研究所，自动驾驶祛魅：从降维打击到降维求生

　　9、亿欧汽车，华为，带头搅局