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Lyft 也要加入这场自动驾驶的游戏了,但好像很多人并不看好它

本文作者:张梦华 2017-07-23 18:05
导语:软硬件并行。

Lyft 也要加入这场自动驾驶的游戏了,但好像很多人并不看好它

雷锋网按:过去自动驾驶的产业格局通常是这样的:聪明的科技公司,如谷歌 Waymo,研究自动驾驶软件;聪明的芯片公司,如英伟达,提供计算能力;聪明的零部件供应商,如德尔福,生产零配件;聪明的汽车制造商,如通用,完成整车的制造......而所有这些需求又都是 Uber 和 Lyft 这种聪明的租车公司创造的。

这条思路解释了为什么这个产业里的玩家都喜欢搭伙合作,就好像不这样他们就很难活下去。实际上,当你乘坐自动驾驶汽车从 A 点到 B 点时,以上每一方都发挥着自己的作用。

不过,也有一些公司想要发挥更大作用。今天,美国第二大打车公司 Lyft 就公开了其自动驾驶研究的软、硬件部门,正式宣布进军自动驾驶领域。

“对我们来说,这是一个非常重要的战略,不是在玩票。”Luc Vincent 说到。他曾参与谷歌街景等重要项目,现在主要负责 Lyft 这项计划的技术开拓。

其实,一直以来,Lyft 的策略看起来都像在通用这样的汽车厂商和 Waymo 这种技术公司之间摇摆,这项计划的推出算是定下了 Lyft 在自动驾驶方面的方向。

而就在上个月,Lyft 才刚刚与 nuTonomy 达成合作,计划于今年年底,在波士顿推出自动驾驶的打车服务。官方这次也表示,之后他们还会继续和 nuTonomy 的合作。但 Lyft 独立掌握自动驾驶技术的策略决定也暗示着,这个蓬勃向上的产业商业模式还远没有定下来。

自动驾驶策略

其实,Lyft 进入自动驾驶,并不被很多人看好。

从 2010 年开始,Waymo 就开始在湾区测试自己的自动驾驶汽车,目前已经积累了超过 300 万英里公开道路上的有效数据。而 Lyft 的最大对手 Uber,也在 2015 年从卡耐基梅隆大学挖走了大量顶尖的机器人人才,以此组建了自己的自动驾驶团队。

相比于汽车厂商,对于 Lyft 这种公司来说,将来之不易的资金投入到自动驾驶方面,要冒很大风险。看一下其它公司要烧的钱就知道了:福特投入了 198 亿美元,通用也有 166 亿美元。

而 Lyft 的估值也才只有 75 亿美元。

而据雷锋网了解,一年前还在寻找买家收购的 Lyft 2016 年亏损达到 6 亿美元,因此,很难确定将要加入烧钱大战的这家出行公司,是否真的做好了充分的准备。

“通用不仅自己手里有钱,它的资金成本也远低于 Lyft。”在密歇根大学罗斯商学院做企业研究的 Erik Gordon 说道。

相对来说,大企业的损耗会少很多。

不过,也很难说 Lyft 采取的是否仅仅是一种防御性措施。“这种被重重包围的状态会让 Lyft 非常焦虑。”Evan Rawley 说道,他现在在明尼苏达州大学教授企业战略。“Waymo 是自动驾驶公司中的领导者。一旦谷歌推出打车服务,Lyft 很难在自己的核心领域保持竞争优势。”

他认为,今天 Lyft 的举措和谷歌在安卓上的做法非常相似。后者为了打破苹果在智能手机方面的垄断趋势(硬件,软件,和 APP Store 的各种应用),推出了安卓这个操作系统。即使苹果手机打败了很多对手,但是谷歌可以借此保证自己在智能手机领域的地位。现在很多硬件公司都将安卓作为自己的操作系统,运行在谷歌平台上的手机几乎无处不在。

Lyft 和谷歌一样,实际上是在做两手准备。

最坏的情况也就是 Lyft 将自己出售给某个自动驾驶巨头。现在,这家公司希望自动驾驶行业保持“乱局”,有更多伙伴加入这个买卖。“我们想采取积极措施,推动行业形态的更加开放。”Lyft 首席战略官 Raj Kapoor 说。

之后,Lyft 将会与合作伙伴共享自己的数据,提供车辆行驶的辅助工具。

现在,没有人知道自动驾驶未来会是什么样子,也没人清楚,一旦人类驾驶员在打车服务中被淘汰,像 Uber 和 Lyft 这样的公司还能否保持优势。“到那时,共享出行平台可能就没什么价值了。”Gordon 说。

也许,进行相关的软件开发是进入这个快速变化的自动驾驶行业的唯一方式。

Lyft 的优势

现在,Lyft 正在积极做出准备。虽然没有公布在自动驾驶方面的资金投入,但他们在 Palo Alto 的新办公室已经聘请了几百位工程师。同时,官方宣称拥有 12 亿英里的有效数据,包括交通流量,出行时间,乘客目的地等。公司会利用其自动驾驶网络进行软件训练,并通过 Express Drive 程序,在出租车上安装传感器收集数据。

Lyft 的工程师 Vincent 表示,为了尽可能积累大量数据,公司可能还会鼓励司机在自己的车辆上安装传感器。但是,Lyft 所持的态度是,至少近 30 年内,人类驾驶员和自动驾驶车辆会同时并存,很多机器驾驭不了的时候,仍然需要人类驾驶员。

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