放眼全球，Robotaxi 的公開運營已多點開花，但其落地現(xiàn)狀仍與理想相距甚遠(yuǎn)。

五年前，驚艷眾人的自動駕駛demo 頻頻出現(xiàn)，彼時關(guān)于未來出行的暢想也尤為激進(jìn)——作為單車智能的代表性企業(yè)，谷歌旗下Waymo 曾放言要在2018 年底推出全自動駕駛商業(yè)服務(wù)，其追隨者也紛紛亮出樂觀的自動駕駛商業(yè)落地時間表。

然而，由于進(jìn)展不及預(yù)期，行業(yè)隨后出現(xiàn)了質(zhì)疑的聲音。Morgan Stanley 更是在2019 年將Waymo 的估值下調(diào)了700 億美元，折合人民幣5000 億元。

即便是發(fā)展到今天，單車智能的落地也尚存諸多待解難題，更不用說規(guī)?；?、商業(yè)化的Robotaxi 運營服務(wù)了。

這不禁讓人思考：

如果單車智能發(fā)展遇阻，玩家們還有沒有其他破局之道?更安全、更接地氣的自動駕駛落地方案，究竟何時才會到來?

圖源：quantilus.com

困于單車智能落地

事實上，自動駕駛商業(yè)模式的底層邏輯離不開“節(jié)省司機(jī)成本”。

但就目前的行業(yè)發(fā)展來看，單車智能的技術(shù)還稱不上是可靠安全，從市面上已向公眾開放的諸多Robotaxi 運營服務(wù)就可見一斑——這些服務(wù)通常只在特定的區(qū)域運營，且基本上都有安全員作為最后一道防線。

按理來說，常見交通場景的穩(wěn)定處理是成熟自動駕駛系統(tǒng)的基本素養(yǎng)，但當(dāng)Roboataxi 運行在它們“熟悉的”運營區(qū)域時，安全員接管仍是用戶試乘體驗中的大概率事件。

如果現(xiàn)階段安全員不接管/安全員缺位會怎樣?

就在不久前，行業(yè)里出現(xiàn)了兩起基于單車智能技術(shù)的事故。

根據(jù)加州DMV 的一份文件顯示，9 月27 日，蘋果公司的自動駕駛測試車在自主模式下(無安全員)，以13 英里(約20 公里)的時速撞向了路邊，所幸無人受傷;10 月11 日，美團(tuán)的無人配送車于北京順義與私家車相撞，時速也是在20 公里左右。

這些真實的例子也在很大程度上說明，自動駕駛系統(tǒng)所遇到的主航道問題還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有窮盡，更不用說長尾場景了，譬如突發(fā)交通事故的路口、失控的車輛等不可預(yù)見的狀況。

盡管我們無法直接將人工接管與技術(shù)成熟度劃上等號，但只有做到不依賴安全員以及任何形式的人工干預(yù)，自動駕駛技術(shù)才能自證其成熟性，并且?guī)砀蟮纳鐣r值、商業(yè)價值。

至于自動駕駛技術(shù)什么時候才能進(jìn)步到所謂的“成熟”，行業(yè)眾說紛紜，但測試?yán)锍淌且粋€較為直觀的指標(biāo)。

特斯拉CEO 馬斯克曾指出，如果自動駕駛要得到全世界監(jiān)管部門批準(zhǔn)，至少需要積累60 億英里測試?yán)锍?蘭德智庫則認(rèn)為，一套自動駕駛系統(tǒng)需要測試110 億英里才能達(dá)到量產(chǎn)應(yīng)用條件。然而目前自動駕駛玩家的測試?yán)锍套疃嘁膊攀乔f的量級，譬如行業(yè)一哥Waymo 自2009 年開始道路測試，實測里程于2020 年達(dá)到2000 萬英里。

里程積累固然重要，但高質(zhì)量的測試數(shù)據(jù)更為重要?，F(xiàn)階段的自動駕駛測試還框定在限定的區(qū)域，這可能會導(dǎo)致回流的場景數(shù)據(jù)單薄、評價系統(tǒng)的維度單一。因此，即便一輛Robotaxi 能夠在某一個城市表現(xiàn)出色，也不一定能夠輕松處理好另一個城市的特色路況。

玩家們要通過路測來反哺技術(shù)迭代，就要覆蓋更全面的場景、收集更豐富的數(shù)據(jù)，就需要更龐大的車隊規(guī)模。而這又涉及到另一個問題，即資金。

通常來說，以Waymo 為代表的單車智能玩家更傾向于做運營，但這種模式需要持有車隊資產(chǎn)，再為市場提供持續(xù)地自動駕駛運輸服務(wù)。同時，自動駕駛技術(shù)需要昂貴的傳感器來作支持，尤其是單車智能，為了盡可能保障車輛的可靠性安全性，某些玩家甚至陷入了“堆料陷阱”，導(dǎo)致一輛Robotaxi 的造價低則幾十萬，高則上百萬。

上述還只是直觀的物料成本，人力成本也畸高。由于專業(yè)人才非常稀缺，全民造車潮又激化了人才爭奪，最終買單的還是自動駕駛玩家——CTO 的年薪可能會開到千萬以上，一些優(yōu)秀畢業(yè)生也要數(shù)十萬的年薪。

換言之，為了推動自動駕駛的商業(yè)落地，前期需要付出巨大的成本、變現(xiàn)周期也非常漫長。除非背靠大樹，或者找到新的商業(yè)模式，很難有玩家能夠在這場曠日持久的戰(zhàn)役中耗下去。

解于車路云一體化

成本高企、技術(shù)不足、推廣艱難，單車智能無法真正釋放商業(yè)價值、社會價值。

無論從何種角度來看，照搬Waymo 的自動駕駛落地方式在中國很難行得通，受挫的國內(nèi)玩家紛紛尋找其他出路。近幾年開始，包括百度、小馬、文遠(yuǎn)等企業(yè)開始將目光從Robotaxi 移至其他更易于落地的細(xì)分場景，諸如干線物流、無人小巴、城際貨運等;但這些嘗試也都沒有跳脫出單車智能的概念。

其中，百度還同時布局了另一條劍走偏鋒的路線，即“單車智能+車路協(xié)同”。2019 年12 月，百度Apollo 進(jìn)行組織架構(gòu)升級，在原有業(yè)務(wù)組的基礎(chǔ)之上新增智能交通業(yè)務(wù)組，開始布局車路協(xié)同。這也可看作是其順應(yīng)國家大勢、不同于單車智能的自動駕駛落地舉措。

2020年8月，百度Apollo相繼拿下廣州和長沙面向自動駕駛與車路協(xié)同的智慧交通“新基建”項目，其中廣州項目金額接近4.6億元。據(jù)統(tǒng)計，截至目前，百度已公布的智慧交通千萬級訂單城市超過20個，平均中標(biāo)金額約1.6億元。

圖源：百度

不過需要注意的是，百度并不是這一路線最早的踐行者。一家叫做蘑菇車聯(lián)的自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司先于百度在北京順義落地國內(nèi)第一個開放式5G 商用車路協(xié)同示范道路，并在衡陽實現(xiàn)了全球最大的城市級的L4 自動駕駛項目，該項目金額達(dá)到5億元，設(shè)計總里程200 公里，覆蓋城市主干道、隧道、立交橋、鄉(xiāng)村道路等實際復(fù)雜路況。

與百度的“ACE智能交通引擎”類似，蘑菇車聯(lián)沿著“單車智能+車路協(xié)同”路線，打造了一套“車路云一體化”自動駕駛落地解決方案。

那么，怎么來理解這種模式的優(yōu)勢?

目前而言，單車智能的感知能力嚴(yán)重依賴于車端傳感器，如果玩家要實現(xiàn)常態(tài)化、規(guī)?；穆涞貏t會面臨兩個現(xiàn)實的挑戰(zhàn)：

l一是傳感器的感知距離有局限性，不足以應(yīng)對諸如“鬼探頭”之類的特殊場景;

l二是出于天氣、光線等特殊原因，傳感器的感知效果可能受到影響，從而引發(fā)安全隱患;

l三是各類傳感器價格昂貴，如果要進(jìn)行規(guī)?；牟季?，傳感器以及車輛的購置成本會直線上升。

不過，通過路端感知與紅綠燈信息的結(jié)合，再利用V2X、5G 等無線通信技術(shù)實現(xiàn)車-路-云之間的信息交互，從而幫助自動駕駛車隊提前做好路徑規(guī)劃，實現(xiàn)更加穩(wěn)定安全的自動駕駛，甚至是降低車端對于感知系統(tǒng)的要求，壓低自動駕駛車隊規(guī)?；枰某杀尽?/p>

針對上述結(jié)論，兩個代表型企業(yè)也拿出了實打?qū)嵉臄?shù)據(jù)來佐證。

據(jù)報道，2019 年百度內(nèi)部曾統(tǒng)計得出，該年內(nèi)車路協(xié)同已經(jīng)可以解決單車智能在路測時遇到的54% 左右的問題，減少62% 的接管次數(shù)，降低30% 的單車改造成本。

蘑菇車聯(lián)也有相關(guān)的測算，基于車路云一體化解決方案，他們不僅讓車輛感知范圍擴(kuò)大，并配備了算法、算力、通信的多套冗余系統(tǒng)，理論上可以做到100% 安全，并且能夠?qū)⒆詣玉{駛單車改造的成本或?qū)⒔档?0%。

在這些基礎(chǔ)上，自動駕駛的規(guī)模落地才有了進(jìn)一步可能。

更重要的是，車路云一體化的路線并不僅僅只是賦能自動駕駛落地，還承載著實現(xiàn)智慧交通的使命。

在新基建的推動下，智慧交通已經(jīng)成為了中國交通發(fā)展的新方向，成為國家打造交通強(qiáng)國的重要環(huán)節(jié)。

而且路側(cè)的智能化改造完成后，可以服務(wù)城市中的每一個參與者，商業(yè)價值以及社會價值都比單車智能更高。譬如，無論是城市擁堵問題還是安全事故問題，在很大程度上都是由于信息缺乏以及無法對道路參與者進(jìn)行宏觀有序的協(xié)調(diào)，但車路協(xié)同體系能夠幫助解決此類問題。

總的來說，在單車智能以及車路協(xié)調(diào)的加持下，整個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、民生都能得到較為全方位的發(fā)展，包括汽車、交通、人工智能、新能源、智能制造產(chǎn)業(yè)鏈上下游，而不是一個單純的試點項目。

圖源：smartcityhub.com

勝于綜合實力

也許有人會說，除了百度和蘑菇車聯(lián)，其他一些自動駕駛玩家也在擁抱“車路協(xié)同”。但需要指出的是，兩派玩家之間最大的不同在于——目前只有百度和蘑菇車聯(lián)打磨出了車路云一體化的整體解決方案，而其他玩家大多只是單點突破或是與一些路側(cè)設(shè)備商進(jìn)行合作，并未形成完整的系統(tǒng)架構(gòu)。

事實上，兩位玩家獨占鰲頭的市場格局并不奇怪，因為其他玩家可能也做不了這樣綜合的整體方案。

首先，車路云一體化涉及的不僅是車還有路端以及云端，這對玩家的技術(shù)能力提出了更高的要求，即不只是懂車，還離不開路端和云端的布局。

百度作為國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，能夠調(diào)用的技術(shù)力量自然是不必贅述，譬如除了數(shù)百規(guī)模的自動駕駛車隊規(guī)模，其還具備導(dǎo)航地圖甲級測繪資質(zhì)以及自動駕駛高精度地圖采集制作能力，以及從交通出行(車和路)到交通治理(管理)的全棧AI 閉環(huán)服務(wù)。

蘑菇車聯(lián)雖身為創(chuàng)業(yè)公司，但其組建的技術(shù)團(tuán)隊不遜大廠，且潛心搭建了一支業(yè)內(nèi)能力最全面的自動駕駛?cè)珬＜夹g(shù)和運營服務(wù)隊伍。目前該公司能夠提供一套包括底層系統(tǒng)架構(gòu)、算法、應(yīng)用軟件、AI 云平臺的自動駕駛全棧技術(shù)，并自研除激光雷達(dá)外的全部自動駕駛核心硬件產(chǎn)品。

從該公司已落地的項目實際看，其能夠為城市參與者提供多維度的服務(wù)，包括面向政府的道路智能化改造、自動駕駛車隊運營服務(wù)、以及智慧交管服務(wù);面向企業(yè)的自動駕駛車輛終端產(chǎn)品技術(shù)服務(wù);面向用戶的自動駕駛軟硬件升級服務(wù)。這是一種全新的自動駕駛落地方式。

相比之下，其他單車智能玩家的研發(fā)更多還是放在車輛感知數(shù)據(jù)的融合處理層面，不斷迭代系統(tǒng)、盡可能地去窮盡各種長尾場景。對于路端以及云端的部署反而不是其他玩家的重心，他們也很難積累到這些領(lǐng)域的技術(shù)知識。

另一方面，在單車智能的場景下，車輛需要在高速行駛時對所有涌入的路況信息進(jìn)行收集、分析，但由于傳感器探測距離有限，要在極短的時間內(nèi)快速識別信息并準(zhǔn)確給出決策，對車載計算平臺是一個巨大的挑戰(zhàn)，更何況目前已有的車載芯片算力也還有很大的進(jìn)步空間。

反觀，車路協(xié)同更像是團(tuán)隊作戰(zhàn)，數(shù)據(jù)處理也會更加輕松。例如，蘑菇車聯(lián)的“車路云一體化”系統(tǒng)就采用了分布式計算架構(gòu)，不僅在車端和云端部署計算單元，在城市路口也就近部署了大量邊緣計算單元。由于邊緣計算單元離數(shù)據(jù)源更近，能夠大幅縮短系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的時間，而且云端還能自動擴(kuò)容，不用擔(dān)心數(shù)據(jù)吞吐量超負(fù)荷的情況。

車路云一體化的利好不僅是針對海量數(shù)據(jù)的處理，還需要考慮時延問題。這也是衡量車路協(xié)同環(huán)境下自動駕駛工程化落地能力的重要指標(biāo)。

據(jù)了解，在蘑菇車聯(lián)自動駕駛系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)從路側(cè)感知、云端上傳到下發(fā)的傳輸全鏈路延遲已經(jīng)被壓縮到100 毫秒內(nèi)。

這是什么概念?

在奧運會短跑項目中，運動員在100 毫秒內(nèi)起跑將被判定為搶跑并被取消參賽資格，這個時間屬于人類反應(yīng)時間的極限。而正常成年人對一件事的反應(yīng)時間約500 毫秒，大眾消費電子設(shè)備一般可以做到300 毫秒。

蘑菇車聯(lián)的例子也能夠側(cè)面印證，路側(cè)+云端全局路況感知能力全面下放到車端，能夠使得單車也擁有大范圍預(yù)警、預(yù)測和中遠(yuǎn)距離行車策略規(guī)劃能力。

此外，車路協(xié)同是典型的toG 項目，想要實現(xiàn)真正落地還需要打通各方資源，進(jìn)行多部門合作。目前，百度和蘑菇車聯(lián)已經(jīng)通過樣板案例積累了真實的運營能力，并且基于先發(fā)優(yōu)勢形成了口碑效應(yīng)：

l百度Apollo 已經(jīng)成功中標(biāo)滄州、合肥、重慶、廣州、成都等多地的自動駕駛車路協(xié)同示范項目;

l蘑菇車聯(lián)則在北京、江蘇、衡陽、鶴壁等城市落地，在上海、四川、湖北、河北、海南等多個省市推進(jìn)項目。

在兩個領(lǐng)跑者手握先發(fā)優(yōu)勢，并開始規(guī)模復(fù)制之下，自動駕駛賽道很容易出現(xiàn)強(qiáng)者恒強(qiáng)的格局，新玩家想要獲取政府側(cè)和商用大客戶的信任并不容易，擠進(jìn)市場將難上加難。

總結(jié)

自動駕駛行業(yè)已經(jīng)開啟了商業(yè)化落地的新階段，單車智能的發(fā)展似乎確實遇到了一些挫折。

更重要的是，玩家們基本上都還在依靠外部輸血過活，除非能夠證明企業(yè)自身技術(shù)領(lǐng)先于行業(yè)競爭對手、且有可落地的商業(yè)模式，否則企業(yè)將很難持續(xù)獲得資本的青睞，融資難度也可能不斷增大。

但從百度毅然決然扎進(jìn)“車路云一體化”領(lǐng)域的動作，以及蘑菇車聯(lián)已取得的相關(guān)成績來看，這種全新的方式極有可能推動更安全、更接地氣的自動駕駛大規(guī)模落地加速到來。

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