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自动驾驶商用化难言轻松,“跨越式”的优势在消失

2021-07-13 17:45
【新能源汽车网】

文|智能相对论

作者|leo陈

攀缘珠峰,传统蹊径有两条:一条是中国西藏的北坡,另一条是尼泊尔的南坡。不管选择从南坡照样从北坡攀缘,最终都将到达统一个巅峰。这实在与自动驾驶行业的生长路径之间存在相似之处。

对攀缘珠峰的人而言,无论走哪条蹊径都不是容易的事。北坡一最先没有爬山的感受,更像是高海拔徒步,边走边浏览景物;南坡会遇到昆布冰川,蹊径有时靠近垂直,落石和雪崩的风险不小。相比于北坡,南坡冲顶时间短、攀缘强度大,爬升和下降的海拔更高。

这实在对应着自动驾驶行业的两条大的研发路径:一条是以车企为主的渐进式战略,一样平常从L1、L2最先,再逐步叠加高阶功效;另一条是以科技互联网企业为代表的跨越式战略,直接从L4、L5最先研发。而它们最终的目的都是登顶自动驾驶的巅峰——无人驾驶

在攀缘历程中,自动驾驶行业发生了很大转变。投资人从疯狂中镇定下来,变得郑重。与此同时,两条生长路径在商业化方面都遇到难题:好比Waymo,近期有包罗CFO在内的9名高管相继去职;另一边好比有特斯拉,被曝出多次泛起平安和市场问题。

当下自动驾驶行业望着巅峰,每一条生长路径下的厂商都要面临问题做出选择,为了活下来。

“跨越式”打法,商业化照样未知数

自动驾驶行业的热度虽然高涨,但行业焦点问题依然摆在眼前:距离商业化仍需时日,大部门企业也未实现盈利。在这一轮浪潮下,属于差异研发路径的厂商都要应对来自商业化的磨练。行业生长至今,做出差异路径选择的玩家之间会有着自然的小看链。

L4蹊径的坚定贯彻者好比Waymo,崇尚高抬高打,意图直接断了人类驾驶员的后路,靠节约的人力成本直接盈利。Waymo的研发思绪逐步演化为针对Robotaxi的开发,其离最终目的——无人驾驶,显然是更近的。

可专注这一研发路径,光是手艺难度就意味着企业需要更多融资与更多投入。以是对于它们而言,会希望自己能够抢占话题和资源高点,至少在阵势上不能输。

有数据显示,Waymo母公司Alphanet每年在自动驾驶研发上的投入约为10亿美元。Waymo刚起步不久,就对外宣布引入除母公司以外的外部投资者,拿到了两笔共计30亿美元的外部融资。也是这个时刻有新闻传出,Waymo累计亏损已经到达50亿美元。

诚然,作为行业头部且资金雄厚的企业,无人驾驶是它们相对容易触及的未来,大手笔砸钱可以被看做是辅助自己在下一个时代“赛马圈地”。然则,高级别自动驾驶好比“钞票破坏机”,一些初创企业无法获得连续足够的资金支持,缺钱成为压倒他们的最后一根稻草。

从2020年最先,就有一大批初创企业正在走下坡路。去年3月,StarskyRobotics在履历了融资失败、缩减车队、大幅裁员后住手运营并关闭;Nuro被曝追求卖身,融资王Zoox传出裁员以及收购的新闻。

一位业内人士告诉「智能相对论」:“外洋Robotaxi已经到了出清阶段,实力不足的玩家逐渐退场。Uber、Lyft就是典型例子,自动驾驶落地难、连续烧钱,作为上市企业退出也在情理之中。”

“海内比外洋走得慢,还处于群雄逐鹿阶段,要“广积粮”。若是企业现在不做大量融资,后面几年怎么存活?以是一些企业在各个方面疯狂造势,好比这次针对广州抗疫宣传无人车。”另一位业内人士这样说道。

其还弥补:“外界所见难免有被厂商包装出的效果,现在Robotaxi企业开放运营,实在还在Demo阶段,仍需要破费大量时间解决长尾问题。至于实现规模化、盈利化,现在依然不太可能。”

从外洋看到海内的未来,会有一个残酷的现实:行业融资狂热所带来的的繁荣,不能能支持起所有玩家的梦想。初创企业走到这个阶段要明了,资源市场未来在“不能盈利的地方”所投入的资金是有限的,自身也不能能一直依赖融资来续命。

最近百度CEO接受采访时示意,虽然越来越多的玩家入局,然则他们都低估了自动驾驶的研发投入,百度仅去年一年的投入就跨越了200亿。而这可能需要10年甚至20年的耐久投入。这样去想,小米造车先花三年投入100亿美元,资金似乎并不算充沛。

行业现在配合认知是,在有融资支持的同时,企业也格外需要缔造收入。由于现在还没有人知道要烧若干钱,才气迎来大规模商业化的曙光。

文远知行首创人兼CEO在接受腾讯科技采访时曾示意:“在投资之前,会问你若何做运营、看你的商业模子是什么、若何做到商业化落地,这样的问题在2019年最先越来越多。”这就意味着,投资人在投资自动驾驶项目时会更为郑重,更关注商业化,而不是盲目砸钱。

以是,对于从L4起步的玩家而言,必须寻找离商业化更近的蹊径。不仅仅是追求手艺极致,更要求具备一定的造血能力。

“渐进式”攻入要地,“跨越式”的优势在消逝

有别于进入L4/L5级别自动驾驶领域,以ADAS为基础来挖掘市场潜力,可以说是“务实”企业的研发路径。这一方的代表企业如特斯拉,从L2入手,通过输出阶段性的智驾产物为下一代产物积累数据,迭代性的获得盈利的同时,逐步上攻。

若以L3作为“渐进式”到“跨越式”的“水坝”,特斯拉为代表的企业实在就是“蓄水”,去袭击L3级自动驾驶界限。其打法也有一套自己的逻辑,通过数据积累,更新迭代来“蓄水”,从而一击打破“水坝”,向L3以上级别去“释放”能量。

已往,高级别自动驾驶的“信仰者”,应该都可以抛出一些直戳其痛点的问题:“人人都在做L4、L5自动驾驶,抓ADAS是否有出路”、 “当传统汽车供应商巨头将手艺垄断,新晋企业若何能确立起自己的优势”等。

现在,后者对高级别自动驾驶企业也会有取笑:“投入产出不成正比”、“短期内无法形陋习模化”、“资源市场不具有可连续性”等。在「智能相对论」看来,自动驾驶手艺太庞杂,细分赛道太多,产业链里的玩家都市有自己的一套焦点打法和生计逻辑。

除了特斯拉,海内一些车企也能够实现部门都会蹊径的自动驾驶。好比,今年小鹏宣布NGP自动导航辅助驾驶,基于高精舆图和导航系统,小鹏P7可以在高速公路和都会主干道施展自动驾驶能力。

据官方新闻,小鹏P5搭载激光雷达后,其感知能力在原有基础上进一步提升,XPILOT 3.5版本升级NGP功效,适用局限拓展至了都会蹊径,并强化停车场影象泊车功效的性能。

除此之外,极狐阿尔法S华为HI版也在今年泛起,搭载华为高阶自动驾驶ADS系统。华为自动驾驶总裁苏箐示意:年底量产的时刻会提供北上广深四个都会的自动驾驶功效,其它都会则只能使用ICA 的模式,也就是介于自动驾驶和定速巡航之间的状态,便于机械去学习交通环境和自构图。

对比两种手艺路径,可以明确的一点是,针对乘用车的ADAS有可以落地的商业模式。而“跨越式”打法,针对Robotaxi的商业模式依然不清晰。这样的话,差其余手艺路径详细到产物时,双方具备的盈利能力自然会有显著的分化。

而基于差其余盈利能力,“渐进式”给“跨越式”带去的袭击也是显而易见的。选前者的企业在攀缘巅峰——无人驾驶时,可以“沿途下蛋”,连续推出逐渐靠近可替换驾驶员的自动驾驶产物。从而,能够给自身积累足够的数据和现金流。

企业紧握这些“粮草”,又可以继续“冲顶”无人驾驶。由于接纳“渐进式”,企业实在是无限迫近无人驾驶的,加上现有的积累助力,这个历程是一种“正向循环”。倘若最后,“无人驾驶”这个巅峰谁都无法征服,至少这部门企业可以在当下活得更好。

反观Waymo这边,生长Robotaxi多年还主要局限在“凤凰城区域”。直接将自己置于L4的位置,却没有足够的数据去做好这件事。更况且,也没有人知道若干数据才是足够的。因此相较于“渐进式”,“跨越式”并不连贯,是有泡沫存在的,倘若无人驾驶这一设想最后不能被验证。

“转向”落地商用车,这条路也难言轻松

Robotaxi依然很遥远,“跨越式”打法的玩家必须找到商业化更近的路。自动驾驶行业快速生长,除了之条件及的难题,人人最初还忽略了一点,海内市场的生长不仅有很强的地域性,且受政策的影响很大。

不少自动驾驶相关企业,尤其是初创企业,正在实验行使其它场景去加速商业化。这些场景好比有,高速公里、室内物流和封锁园区,在其中落地自动驾驶卡车、无人配送小车等产物。这个偏向十分有现实意义,似乎是“跨越式”打法玩家在期待未来后,做出的一些“务实”。

好比自动驾驶卡车,原则上开发比自动驾驶汽车要简朴一些,这是由于卡车与乘用车行驶轨道差异,卡车(尤其是远程拖挂车)通常遵照牢靠蹊径,而且大部门时间都驾驶在高速公路上,而不像一样平常蹊径那样庞大。

与此同时,卡车较大的尺寸自然为自动驾驶提供了更多的可能性,可以使用大尺寸盘算机,配备更多天真传感器(可以将传感器安装在离地面更高的位置),提供更足够的动力支持,并提供了更好的视野,这些特征使自动驾驶卡车比自动驾驶汽车更早商业化。

包罗自动驾驶卡车,它们都为自动驾驶提供了“练兵场”,但在现实推进历程中,企业遇到的挑战仍不少:

一方面,简朴场景实在不简朴。虽然相比都会蹊径的庞大多变,物流或封锁区域内的交通相对简朴,但这些场景对自动驾驶算法“深度”要求很高,甚至跨越都会蹊径。

好比卡车,差异于汽车,需要能够提前感知到更多情形。高速公路对卡车急刹车等行为的限制,使得高速公路自动驾驶卡车对超远距识别、迅速率和判断力等要求更高。可主流的自动驾驶汽车配备感知距离在200米左右的激光雷达,不足以应对高速行驶的自动驾驶卡车。

另一方面,场景所有方纷歧定对初创企业完全开放。初创企业借用场景网络数据,但场景所有方关注的问题并不比互助企业少。

场景所有方要思量自身是否适合自动驾驶落地,自动驾驶的成本下降潜力是否能笼罩我的投入,以及场景数据开放水平应该是若干。物流就是很好的例子,场景数据是物流企业营业的焦点部门,对数据开放自然十分郑重。尤其是行业头部企业,险些很难与初创企业去杀青互助。

总而言之,L4/L5级别自动驾驶商业化之路难题重重,充满变数,差异手艺路径也有各自需要解决的挑战。选择“务实”,转向商用落地也并非易事。自动驾驶行业狂热但高度不确定,玩家仍需时刻明确自身战略和商业模式,并有用调整,这个至关主要。

参考资料:

1. 自动驾驶商业化遇现实尴尬 仍需“输血”为何受资源热捧?.逐日经济新闻

2. 自动驾驶被未来“绑架”.汽车公社

3.2021麦肯锡中国汽车行业CEO特刊.麦肯锡

*本文图片均泉源于网络

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