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Robotaxi短兵相接:百度向左、滴滴向右

本文作者:程希 2021-06-03 10:23
导语:Robotaxi终局之战,还得在中国分高下。

时下Robotaxi,全球冰火两重天。

第一层,中国玩家发展越来越稳,美国代表却流年不利。

第二层,技术派高歌猛进,场景派却纷纷退赛出局。

关于Robotaxi的两大门派之争,似乎也在此消彼长。

Robotaxi的两大门派?没错,就是现如今众所周知的两条自动驾驶落地路线。

一条以Waymo百度为代表,是研发、路测,落地的直接L4派;另一条则是特斯拉为代表,搞量产、上路后迭代,希望从L2到L4的升维派。但这两条落地路线,最终目标都是Robotaxi。

Waymo、百度不用说,路线就是不断扩充车队规模,直接推出终极形态的Robotaxi产品。特斯拉则是希望在足够多量产车上路后,可以让“闲置”的车辆上路“赚钱”。

可以说,Robotaxi就是自动驾驶领域的终极圣杯。但在特斯拉狂飙突进之前,关于Robotaxi的实现,其实被谈论最多的却是另外两大门派之争。

Waymo和Uber,谁将更快实现Robotaxi?

是技术领先的Waymo从边缘来到中心,颠覆共享网约车平台的格局?还是拥有场景资源的Uber顺势而为,利用场景和数据获得雪球效应、后发制胜?

当时,这两条路线竞争之激烈,让一向“脾气好”的谷歌,在莱万窃密案中,反常地一告到底,态度坚决到导致Uber创始人卡兰尼克被董事会驱逐、莱万多夫斯基被判牢狱之灾。

而今时今日在美国,Robotaxi的两大门派似乎已经分出高下:Uber和Lyft都放弃自研,基本算是退赛出局了。但Waymo日子也不好过,虽然最早推出了Robotaxi服务,但规模化和商业化变现难,如今半年8位高管出走,一言难尽……

所以,这两大门派的终局之战,决胜场还要回到中国。

那么,问题也就来了:在中国,情况会有不同吗?

我们先看都有谁,再分析两大门派的优与劣。

做Robotaxi的都有谁?

Robotaxi江湖,存在或曾经存在过不少玩家。这些公司不外乎两种:

技术驱动型和场景驱动型。

百度Apollo、文远知行、小马智行,AutoX、元戎启行、谷歌旗下Waymo属于典型的技术驱动型,从智能化往共享化发展,即先把算法策略磨练成熟,再做共享出行。

另一大派别,是场景驱动型。顾名思义,先有出行服务的平台,然后利用丰富的场景慢慢打磨算法,让技术从场景中“生长”出来,从共享化拥抱智能化。这一派的代表,国外有一度风生水起的Uber、Lyft,国内则以滴滴、首汽约车、T3出行等为代表。

Robotaxi短兵相接:百度向左、滴滴向右

那么两大门派现状如何?

从Robotaxi测试车队规模来看,技术驱动一派,显然声势更大: 

Robotaxi短兵相接:百度向左、滴滴向右↑ 数据来源:官方披露和公开信息

而国外,技术驱动的Waymo,和平台驱动的Uber、Lyft 成绩如下(截止2020年): 

Robotaxi短兵相接:百度向左、滴滴向右

另外,以百度、文远知行和小马智行为代表的技术驱动型,都陆续进入了Robotaxi无人化和商业化运营阶段。而场景平台型中,现在除了滴滴扛起大旗,其他玩家进展非常有限。

所以,如果单从现状进展而言,技术派压倒场景派,技术驱动型确实占优。但是不是场景驱动派没有逆风翻盘的筹码?

话还没到说死的时候。

两派孰优孰劣?

首先,场景驱动型的优势是什么?

应用场景直接现成,拥有久经打磨的出行网络调度经验,以及人类驾驶网约车带来的海量数据。在自动驾驶的推进中,出行平台一直被认为是最后Robotaxi落地的必备平台,且这种经年累月积累的数据、调度优势,是其他自动驾驶玩家无法比拟的。

更重要的是,在自建路测车队之余,出行平台通过给运营车辆后装传感器,就能开启更大规模的数据收集。如果能进一步前装定制车辆,还能更精准获取路况和人类驾驶行为等方面的信息。

众所周知,从本质上看,自动驾驶的竞争其实就是围绕有效数据收集和驱动AI模型迭代的竞争。而路测里程背后,要么自建路测车队(Waymo),要么通过量产车(特斯拉)展开。而出行平台,甚至不必像特斯拉一样经历产能挑战。

所以,一直以来,网约车平台搞自动驾驶,天生的场景和资源备受羡慕。至少在Uber急功近利成为猪队友之前,业内认为能与Waymo相提并论,甚至可能比Waymo更早实现自动驾驶里程碑的,是出行平台。

Robotaxi短兵相接:百度向左、滴滴向右

在场景驱动型主要玩家的进展中,使用从网约车平台采集的真实场景数据,是介绍其优势的关键重点之一。比如一个代表性玩家就披露过,背靠其出行平台,每天订单数量平均达数千万,加之司机的行驶轨迹和安装在交通工具上的设备,全年可以采集近1000亿公里的真实场景数据,然后进一步利用仿真系统来实现迭代。

另外,一场围绕“定制化前装”的运动,也正在各大出行平台厂商那里徐徐展开,一支规模庞大的前装定制车型车队,已经在来的路上。

场景驱动型Robotaxi的商业模式也很直接,现有模式内替代——逐渐用AI司机、Robotaxi替代掉人类司机和常规网约车。

这样听起来似乎有理有据,但很多人也会疑问,为何Uber和Lyft都退赛不玩了呢?

实际上,内因依然是关键,因为场景驱动型平台内部也有难念的经。

首先,挑战现有的商业模式、需要自我颠覆,并且自动驾驶的研发成本高企。

Uber也好、Lyft也好,营收赚钱的核心在于网约车业务,发展自动驾驶虽然是未来,但相当长一段时间内都是高成本投入,更何况网约车现在有规模但不见盈利,组织内部是否可以一如既往坚定如初,不好说。

况且,自动驾驶研发有多烧钱,谁用谁知道。Uber财报有过披露,一个月成本账单就是2000万美元。在Uber无人车部门出售后,外媒估算过,花费投入超过了20亿美元。既然如此烧钱,止损又遥遥无期,最后Robotaxi的应用还得有出行网络和平台,那为什么不是等到技术驱动平台研发成功了,再接入进来?

其次,出行平台搞Robotaxi,有场景优势但也有天然软肋。人类司机方面,面临阻力。而也正是出于这两大因素,Uber和Lyft退出自研,但放话仍然关注和笃信Robotaxi。

回到技术驱动派这边。

其实现Robotaxi的劣势相比也很明显,推进速度相对不会那么快,需要严格路测、试运营,然后无人化ODD区域落地,并且进一步实现商业化,另外也没有现成的出行平台网络可用。

不过,好处是没有包袱,百度也好,其他Robotaxi落地玩家也好,现如今正在展现出的逻辑可能就是:慢就是快。

一方面,他们所有的研发、路测和数据迭代,都是为Robotaxi而展开的,从收集到反馈都非常精准,自动驾驶的模型自然迭代快速。

以国内“带头大哥”百度Apollo为例,除了Robotaxi,其用在乘用车的自动驾驶技术(ADS)与Robotaxi同架构、共平台,目前已经和车企合作量产交付。这正是技术驱动型Robotaxi平台的新趋势——降维释放,利用Robotaxi和量产自动驾驶,实现“双轮驱动”。

Robotaxi短兵相接:百度向左、滴滴向右

另一方面,商业化推进上不需要自我革命。今年五一期间,百度Apollo就开始在北京首钢园启动无人化的商业化运营,单程票价30元,但体验者预约不断,都希望打卡Robotaxi这一新物种。

而如果百度是先做了网约车业务,再换Robotaxi收费,恐怕接受度上就是另一番模样了。 

Robotaxi江湖谁将主导?

至此,我们明晰了两大门派的优劣势,或许对于接下来决胜关键,也就更加明确了。

概括起来,Robotaxi作为自动驾驶的终极目标,伟大前景毋庸置疑,但谁才能摘得圣杯呢?

之前,出行平台被认为是Robotaxi落地的绝佳场景。

普遍观点认为,除了自建的路测车队,网约车平台通过给运营车辆后装传感器,能开启大规模的数据收集。如果能进一步前装定制车辆,还能更精准获取路况和人类驾驶行为等方面的信息。

所以,一直以来,网约车平台搞自动驾驶,天生资源备受羡慕。但所有人都低估了算法迭代的挑战和扩充车队的成本。

场景型平台驱动的内生矛盾,让Uber、Lyft不得不在自动驾驶面前“没有梦想”。

Robotaxi短兵相接:百度向左、滴滴向右

另外,海量出行数据本来是无数AI公司梦寐以求的,但如何把这样的数据优势变成算法优势,挑战其实不小。

出行平台收集数据的方案,往往是在车辆上后期加装传感器。比如行车记录仪。这样的摄像头可以很快覆盖到平台上的所有车型,但也有两方面的挑战。

一是车载记录仪式的摄像头数据,以前向行车数据为主,成像质量和分辨率,也非严格为自动驾驶高精度数据而生,如果还不能与车辆的驾驶行为数据(速度、方向等)数据打通,对自动驾驶系统的迭代帮助,效用就会存疑。

另一方面,标注的挑战。摄像头记录的视觉数据,需要经过标注、优化工作,才能对自动驾驶算法产生贡献。但每年千亿公里级别的数据,标注优化的工作量无法估计……

所以,出行平台和特斯拉,尽管表面看都有丰富的场景,但真正要让这些场景发挥出价值,标注方面的成本和技术能力,又是另一大关键技术挑战。

归根结底,难如登月的Robotaxi实现,不存在“资源密集”式的捷径。

毕竟如果不走视觉路线,转而追求安全冗余,将毫米波雷达、激光雷达等等一步到位……那么车队的规模必然严格受限,数据方面的数量优势反而被抵消。

所以,对于平台型Robotaxi来说,找不到快速突破无安全员的技术路径,就将一直难以摆脱“规模-成本”魔咒。

分析到此,走通Robotaxi这条路的核心已经明了,无非技术积累、成本控制、商业变现。这三点缺一不可,相辅相成。

再以步入Robotaxi商业化阶段的百度Apollo为例,看看它都做了什么?

首先,技术是底层基础。经年累月投入的大量人力财力,是任何想做Robotaxi的企业无法逃避的过程。掌握可靠的无安全员自动驾驶技术,就意味着拿到Robotaxi入场券,“赚钱”一事此时才刚有眉目。

其二,是成本控制。无安全员只是一个方面,另外一个方面是实现运营车辆的前装量产,通过技术迭代把Robotaxi成本控制在和出行平台相当甚至更低的范围。

比如,目前百度Apollo在跑的是和一汽红旗合作的改装车,但年内会投放下一代前装量产车型,百度估计成本能降低一半,而且未来每一代车型都能实现成本下降一半。

也就是说,按照技术公司与车厂、硬件厂商的合作规划,未来Robotaxi有希望实现和网约车相当的成本。只有这样,才能迅速扩大车队规模。

最后就是商业变现,或者对内对外展现出这种潜力,不但直接关系企业的自我造血能力,运营规模还与成本、算法优化强相关。百度的方法是请外援补短板,直接拉来了前首汽约车CEO魏东加盟,操刀Robotaxi的商业落地。

作为技术驱动一派的代表,百度的这一系列进展,毫无疑问让该阵营在中国继续高歌猛进的概率大增。

但话说回来,中国出行平台现在的格局,又是几年前全世界无人出其右的补贴大战和竞争的结果,跟太平洋对岸的Uber和Lyft相较,条件和变数都不尽相同。

所以,回到最初的问题,Robotaxi江湖,未来谁将率先触达圣杯?

其实还没有定论。

但Robotaxi的两条路线之争,技术驱动和场景驱动的快慢高下之争,两大门派的全球斗法,最终决胜盘一定在中国。

一场终局之战即将开始,或许已经开始。

那么,你更看好谁呢?

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