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自动驾驶第二春：Less is more

晰数塔互联网快讯
2021-08-30 20:54

对自动驾驶行业来说，2020年的CES（国际消费电子展））如同冬天里的一把火，重新点燃了市场的热情。

一年前，因为资本寒冬、政策法规、技术瓶颈、安全事故以及商业模式等一系列问题，人们对自动驾驶渐渐心灰意冷，融资热度也大不如前，但当CES展出价格只有上千美元的激光雷达时，人们似乎又在漆黑的隧道中看到了一丝光亮。

作为感知体系中除了摄像头和毫米波雷达之外的必备补充，一台激光雷达在2015年时价格曾高达7.5万美元，体型庞大，只能装在车顶，被嘲笑为“旋转的全家桶”，而且因为昂贵，只有像谷歌、百度这样级别的公司才用得起。

但在去年的CES上，零部件巨头博世、ICT巨头华为、无人机巨头大疆、行业鼻祖Velodyne以及禾赛、速腾等初创公司都带来了它们的产品，有的价格不到1000美元，有的低至100美元，这也意味着激光雷达前装上车的速度比预想得要快得多。

紧接着，疫情的出现对自动驾驶行业也起到了催化的作用，一方面是美联储史无前例的放水，导致全球流动性泛滥，很多公司在一二级市场都获得巨额融资；另一方面是因为劳动力短缺和无接触配送的要求，自动驾驶行业被按下了“快进键”，多重因素叠加下，行业迎来了第二春。

和上一波热潮相比，整个行业的复苏和当初呈现了截然不同的特点，赛道玩家不再一味地追求L4/L5这样的高级别自动驾驶或者是无人驾驶，而是更关注场景+落地的可能性，资本也宁愿扶持那些能够从特定场景进入，并且实现数据闭环和性能持续迭代的创业公司。

资本本身也在悄然发生一些变化。过去，对自动驾驶行业更感兴趣的是追求高回报的风险资本，现在越来越多产业资本也在进入，比如字节、美团等企业战投的身影开始频繁出现，一方面它们既希望和现有业务实现“1+1＞2”的协同效应，另一方面也在不断拓展边界，进一步挖掘技术的潜力。

本文将主要回答三个问题：

1. 为什么自动驾驶行业会经历大起大落？

2. 哪些场景更容易落地？

3. 卡车赛道的潜力和挑战分别是什么？

01 技术曲线

从1995年开始，咨询公司Gartner每年都会公布技术成熟度曲线，按照划分，一项新技术会经历5个阶段：技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫破灭低谷期、稳步爬升期和生产成熟期。

自动驾驶技术在2003年开始萌芽。当年美国为了减少在海外战争中的死亡率，在国内开展了一项挑战赛，吸引了机器人、互联网和算法领域的顶尖高手，虽然挑战赛只举行了三年，但让世人都见识到了这个领域的潜力。

2010年，自动驾驶汽车（Autonomous Vehicles）第一次出现这条曲线上，同期，谷歌在内部正式启动了自动驾驶项目，也就是后来的Waymo，随着越多路测信息被曝光以及陆续有新公司创立，自动驾驶在这条曲线上的位置逐渐上移，并且在2015年达到顶点。

随后，一大波创业公司成立，国外的包括Aurora、Nuro、Argo.AI，国内的包括图森、小马智行、Momenta、智加、驭势等，百度Apollo也在2017年上半年成立，巨额资金涌入，市场形势一片大好。

担心被颠覆的整车厂也开始采取防御性措施，比如通用斥资10亿美元收购了当时只成立3年的Cruise，福特联手百度投资了激光雷达生产商Velodyne，并宣称要在2021年推出无人驾驶车队，宝马、英特尔和Mobileye结成了联盟，连一向以保守著称的丰田都宣布投10亿美元在加州成立研究机构。

虽然当时绝大部分公司都还处在“实验室阶段”，但从业者们们却无比乐观，比如百度前副总裁、自动驾驶事业部负责人王劲在2015年喊出自动驾驶汽车“三年商用、五年量产”的口号，Gartner也预测这项技术能在5至10年时间内达到生产成熟期。

这种情绪传导到资本层面便是泡沫，最典型的例子是Waymo，在商业模式不清晰、收入可以忽略不计的情况下，高盛给Waymo的估值是1750亿美元：Robotaxi业务800亿美元、卡车物流业务900亿美元、软件业务70亿美元。

人们总是高估眼前的困难、低估了未来的潜力。

以Waymo为例，这家同时占据天时、地利、人和优势的公司在商业化过程中接连受挫，Waymo从2018年年底开始在凤凰城试点Robotaxi业务，但是一直没能完全拿掉安全员或者是跟踪车，导致成本高昂，也无法实现规模化复制，无法获得足够多的数据，也就没法优化算法，实现闭环。

这和Waymo的定位有关，它从最开始就实现无人驾驶，这就要求它必须实现全场景覆盖，包括很多极端工况，比如路边突然有松鼠蹦出来怎么办？路边有人举着一个“停车”的牌子怎么办？前面有车翻了，车顶在阳光照射下根本看不清怎么办？

图森未来创始人陈默之前在接受采访时说，Waymo One的出租车业务能在凤凰城落地，是因为有七八辆车在当地跑了两年，但最后也只覆盖了整个城市1/7的区域，要实现全城覆盖，需要5000辆车再跑两三年[1]。

在经历了三年的投资过热期之后，自动驾驶行业从2018年开始进入泡沫破裂期，尤其是在发生多起车毁人亡的事故之后，Gartner到2019年变得极为悲观，认为要实现L4级别的自动驾驶至少需要10年时间。

整个行业陷入前所未有的低谷，投资人也开始回归理性，不再去盲目追求数字虚高的大赛道，而是从场景出发，去选择能尽早落地的方案解决商。

02 场景为王

资本能催熟一个行业，但无法改变一个行业的内在规律。自动驾驶想要实现真正意义上的规模化，取决于技术和商业模式之间的契合，只有商业模式，没有技术储备，只能成为空中楼阁，只有技术，没有场景落地，就无法走出实验室。

Waymo虽然坐拥全行业最强的技术和人才资源，但它的问题在于，它想一步到位直接拿掉人，但仅靠仿真测试和封闭道路上积累的数据远远不够，也达不到老司机的驾驶水平，正如业内人士所说“以为解决了90%的问题，但是回头一看发现还有90%的问题没解决。”

相比于Waymo，渐进式路线是传统整车厂和大部分造车新势力的普遍选择，一方面因为它们对安全性、量产和盈利有更高要求，做法相对保守，另一方面，它们把ADAS或者是辅助驾驶当作类似于主动安全的延伸，把更多精力花在解决一些具体场景里的问题，比如自动泊车和ACC自适应巡航控制。

反观Waymo在一步到位战略上受挫，实际上也说明即便是在目前供应链渐渐成熟、传感器价格不断下降的当下，Robotaxi之路依旧困难重重。

但Robotaxi并不等于自动驾驶，如果按级别，美国工程师学会（SAE）将自动驾驶分为L1到L5五个级别。而按照理想汽车创始人李想的理解，L2=辅助驾驶；L3=自动辅助驾驶；L4=自动驾驶；L5=无人驾驶。Robotaxi属于L5。

如果按服务对象，可以分为toB、toC和toG，如果按场景，可以分为运人和运货，按照实现的难易程度，可以分为港口、矿山、园区、末端和干线物流等。

不同于Waymo等公司“一步到位”的模式，稳扎稳打逐步实现自动驾驶中每一级落地的典型代表，是由首钢基金领投，美团等跟投的毫末智行，公司成立初期，就制定了乘用车、低速物流车和智能硬件三个方向进行布局。

三管齐下的战略取得了显著成效，其乘用车自动驾驶领域的产品小魔盒今年已投入市场，低速车产品“小魔盘”、“小魔驼”已在多场景开始运营，在落地方面，也已和包括美团在内的多家互联网大厂达成了合作。

从运行环境的角度讲，越简单的路况环境和越标准的作业流程，越能够批量落地自动驾驶系统，带来成本规模效益；从驾驶主体的角度讲，越能代替人类驾驶员疲劳驾驶、高危作业的场景，越有替代价值[2]。

目前，矿区的自动驾驶正在推广中，潜在市场达到6700亿元，自主泊车和最后一公里的末端配送预计能在2025年之前落地，潜在市场分别达到800亿和1700亿元，L4级别的Robotruck预计会在2030年前落地，市场容量更是达到3.3万亿元。

也正是基于这些判断，去年当整个行业开始复苏，资本到处找项目时，专注于特定场景、对技术和资金要求相对较低的自动驾驶公司开始受宠，因为资本很清楚，只有真正能够给客户降本增效，才能快速落地，然后才能覆盖更多的长尾场景，积累更多真实数据，从而迭代算法，实现正循环。

以环卫为例，目前整个行业的普遍困境是老龄化严重、招工难、管理难、作业风险高等问题，而环卫因为车辆行驶速度低、硬件要求低，路线相对固定、作业时间可以在夜间进行等特点，是自动驾驶比较理想的落地场景，能起到立竿见影的效果。

再以末端配送为例：规模量产之后无人配送车的成本将会降至15万元左右，按照15%的运维费用和3年使用寿命计算，则销到每月成本约为4792元[2]。而运行于校园等小场景的无人配送车，成本几万块就可以覆盖，在配送环节的降本作用十分显著。

也正是因为在量产和商业化上有比较强的确定性，这些小赛道反而得到了很多产业投资人的加持。

03 黄金赛道

当Robotaxi在商业化上接连受挫、安全预期不明朗时，很多初创公司纷纷将注意力转向了干线物流领域，比如Aurora两年前宣布将卡车业务作为公司第一业务，并且随后拿到了Amazon的投资，小马智行去年拿到了广州第一张自动驾驶卡车牌照，并且在今年发布卡车品牌。

和Robotaxi相比，Robotruck的工作场景主要是在相对封闭的高速公路，比城市道路更简单，长尾场景少，而且不用L4级别的技术能力也能极大地降本增效。

在长途运输时，Robotruck可以将2名司机减少为1名，在执行短途任务时可以减少单个司机的工作量，减少安全隐患，从而为司机个人和货运企业都可以带来显著的降本增收效益。同时，人类驾驶员因为习惯和经验不同导致耗油量有所差别，而Robotruck可以通过算法来优化油耗性能。

根据中金公司的分析，燃油成本占卡车总拥有成本的三到四成，而安全成熟的自动驾驶系统可以帮助油耗下降5-10%，不要小看这个数字，中国作为全球第一大制造国，2020年社会物流费用达到14.9万亿，占GDP的14.7%，货车2600万辆，重卡600多万辆，即便是毫厘的提升都能创造巨大的经济效益。

一家卡车自动驾驶公司创始人曾分析，国内一辆重卡的总成本约为64万元，包括司机、燃油、折旧、维修、路桥费和保险，司机和燃油是最主要的支出，成熟、安全的自动驾驶技术能够把成本从64万降至49万，能够节省25%，除此之外，还能够降低80%的事故率[3]。

Robotruck虽然潜力巨大，但要实现起来并不比Robotaxi更加轻松，因为物流重卡运行时速快、载重大、大车身、刹车距离长以及车身与车头之间柔性连接等特点，对车辆的感知距离和精度、决策速度以及车身的精准控制都提出了极高的要求，否则容易出现翻车、起火等安全事故。

“轿车和卡车，对感知、预测规划、控制，以及节油的技术挑战都是不一样的。一辆满载的重卡在100公里的速度下奔跑，它的刹车距离从时速100公里到0是100米，轿车只有40米；卡车很长，17米长，它的换道时间要高达10秒，两倍于轿车，这些都对自动驾驶的感知和预测提出了更高的要求。”赢彻科技CTO杨睿刚曾说。

对于一家Robotruck公司来说，想要上道除了要进行全栈自研解决技术难点之外，还要整合产业链资源，包括上游的整车厂和下游的场景方，才能真正落地。

以赢彻科技为例，其搭建的自动驾驶货运体系已经得到中国众多头部货主和优质车队的深度参与，并且拥有了全栈自研的卡车自动驾驶系统“轩辕”，合作伙伴包括中国重汽、东风商用车，股东包括普洛斯、G7、宁德时代等产业公司，并且在近期获得了包括美团、京东物流联合领投的B轮融资。

当下的Robotruck赛道中，已经出现了第一家上市公司“图森未来”，而在一级市场中，越来越多的资本已经开始将资源倾斜到这个领域，整个行业也迈入新的阶段，而在这个阶段，车规级量产和商业化将成为重点中的重点。