原標(biāo)題:從技術(shù)安全到政策約束,Robotaxi的商業(yè)化進程之殤
自動駕駛的發(fā)展歷經(jīng)了五年左右的快速迭代,已經(jīng)從技術(shù)革新走到商業(yè)化落地的階段。因為政策的支持,測試的范圍逐步擴大,貼近c端用戶的Robotaxi從2020年起開始規(guī)模投放,許多人都紛紛嘗試這個新鮮的物種。對于行業(yè)內(nèi)人士來說,自動駕駛之路的商業(yè)化標(biāo)桿看的是Robotaxi的進程,這也是行業(yè)的共識。
隨著百度Aopllo、小馬智行、Autox等自動駕駛企業(yè)向Robotaxi路線紛紛駛進,從各種積累路測數(shù)據(jù)再到線下商業(yè)化運營,無不展現(xiàn)著自動駕駛來到了全新的階段與拐點。
車企紛紛入場Robotaxi的邏輯
這兩年車企紛紛入場Robotaxi路線,是一個天時地利人和的選擇。
“天時”:整個自動駕駛行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)從實驗室的demo階段走出,落地到實際生活中,技術(shù)的發(fā)展相較來說成熟很多,落地的時機剛剛好;
“地利”:政策引導(dǎo)和支持,對于智慧道路的建設(shè),真金白銀的補貼政策,支持自動駕駛車輛的商業(yè)化運營方面,政府以一個支持發(fā)展的姿態(tài)幫助車企更好更快的迭代;
“人和”:企業(yè)這些年積累的數(shù)據(jù)、算力、算法模型,打磨得很成熟了,需要時機去落地實踐、檢驗和回血反哺自己。
從計算機仿真的實驗室到真實路況中的下場秀肌肉,大家選擇Robotaxi路線的根本邏輯還是將其作為試金石,自動駕駛已經(jīng)走過了用demo吸引資本的階段,想要講好故事,需要實力說話。吸引資本的最好方式就是拿真實運營的數(shù)據(jù)情況展現(xiàn)技術(shù)實力。資本燒了那么多錢,需要看到燒出來的成果。企業(yè)到了需要展現(xiàn)自己技術(shù)實力與造血能力的時刻。
此外,Robotaxi的商業(yè)化運營得以進行的另外一個原因就是政策,各大城市政策法規(guī)的支持與引導(dǎo)無疑是最大的助推劑之一,無論是車路協(xié)同中“智慧的路”基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),還是真金白銀的補貼支持,以及允許無安全員的情況下,自動駕駛的車輛可以上路并且進行商業(yè)化運營的方式,都在積極向車企招手吆喝“快來玩?。 ?。
Robotaxi商業(yè)化路線的推進過程中,車企們的實際商業(yè)化運營雖然各異,但是整體的邏輯如上所述,Robotaxi商業(yè)化路線對于整個自動駕駛行業(yè)來說,具有里程碑的意義,在商業(yè)化試運營的現(xiàn)狀中,我們會發(fā)現(xiàn),是一片如火如荼的繁榮場面,但是進場時機再合適,入場邏輯再充分,落地的實際狀況還是跟想象有一些出入。畢竟商業(yè)化落地牽扯的層面較多,涉及到成本、運營商業(yè)模式、技術(shù)、安全、政策等方面,這個復(fù)雜的熵增大亂燉場面,也非常容易引起蝴蝶效應(yīng),每個要素的角度、發(fā)展有偏差,對整個行業(yè)的發(fā)展都有大的影響,商業(yè)化進程的征途也是荊棘滿滿。
商業(yè)化進程的荊棘
試運營的情境下,無論是數(shù)據(jù)還是車企火熱的下場姿態(tài),展示出來的是一片繁榮的景象,但是繁榮的背后,只有車企心里知道的商業(yè)化之殤。
荊棘之一是規(guī)?;l(fā)展的需求與低成本的難平衡魔咒,規(guī)?;陌l(fā)展不僅僅是給資本展現(xiàn)時數(shù)據(jù)好看,更重要的是在實際的運營中能夠積累很多價值經(jīng)驗與數(shù)據(jù),只要成本負擔(dān)得起,企業(yè)還是很樂意規(guī)?;l(fā)展,但是規(guī)?;l(fā)展的最大的問題就是成本高昂。
據(jù)測算,業(yè)內(nèi)的一輛測試車的改裝成本就在100萬元左右,如果再算上運維成本和安全員等人力成本,這個數(shù)字只會更高。資本與企業(yè)心中都有一桿秤,企業(yè)核心的需求還是在盡量低成本的情境下獲取更多的商業(yè)化價值。規(guī)模與成本之間難平衡,成為了車企的心中的魔咒,規(guī)模大了成本就高,規(guī)模小了,拿出來的運營數(shù)據(jù)又沒有很大的說服力。
荊棘之二是技術(shù)成熟背后的安全與政策的拉扯,技術(shù)成熟度背后的本質(zhì)不僅僅是炫酷功能的實現(xiàn),技術(shù)實力的肌肉,更是安全可靠性,無論是對于生命財產(chǎn)的保障,還是車企的聲譽,誰也不想成為禍害自動駕駛產(chǎn)業(yè)的老鼠屎,因為技術(shù)不成熟在行駛中闖禍,提高行業(yè)的政策成本與門檻。
而安全就是政府最關(guān)心的事項了,政策的推行圍繞著安全有一定的限制性,實際開放的路段距離和時間有限,涉及觸達的人群數(shù)量也比較保守。關(guān)于政策,各地政府針對Robotaxi的路線和標(biāo)準(zhǔn)不一,有些地方比如北京可以支持無安全員的商業(yè)化運營,有些地方可能僅僅只是支持路測,對于商業(yè)化運營并沒有跟進的支持政策。對于安全方面,政策的態(tài)度還是比較審慎,一旦出現(xiàn)安全問題,可能轉(zhuǎn)臉就成為落地難的攔路虎,限制一些法規(guī)政策,誰也沒法兜住這個結(jié)果。
荊棘之三自動駕駛平臺、系統(tǒng)集成商以及整車制造商的生態(tài)體系還未完全建立,Robotaxi技術(shù)體系的搭建,標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的制定和推廣還未有頭緒,需要整個行業(yè)的號召與推動去完善。舉例來說,無論是自動駕駛出行服務(wù)還是Robotaxi的商業(yè)化進程,都離不開試點路測區(qū)域以及特定封閉區(qū)域如高速公路的智慧設(shè)備建設(shè),成本高昂,只靠企業(yè)去建設(shè)有點困難,需要借助整個行業(yè)與政府的力量去完成。
荊棘之四是平臺收集的海量數(shù)據(jù)難處理之殤,自動駕駛技術(shù)和算法的訓(xùn)練需要依靠大量測試車采集數(shù)據(jù),無論是路上實際在跑的測試車輛還是商業(yè)化運營的車輛,千億級別的數(shù)據(jù),其中有很多是重復(fù)的數(shù)據(jù),辨別數(shù)據(jù)價值的成本以及有價值的數(shù)據(jù)需要優(yōu)化標(biāo)注處理的流程,研發(fā)成本過高,再疊加Robotaxi本身的成本,數(shù)據(jù)不太美麗。
而對于網(wǎng)約車平臺來說,海量的車載記錄儀的攝像頭數(shù)據(jù)并非是自動駕駛高精度攝像頭的數(shù)據(jù),車載記錄儀中的實際數(shù)據(jù)是否能與自動駕駛需要的數(shù)據(jù)打通,以及該數(shù)據(jù)的真實效用有無價值,還有兩說,網(wǎng)約車平臺在Robotaxi路線中的所謂的天然數(shù)據(jù)優(yōu)勢效用存疑。
Robotaxi的商業(yè)化征程并非一帆風(fēng)順,無論是政策、安全,還是行業(yè)生態(tài)的建立,都需要時間的打磨,事物的發(fā)展規(guī)律需要成長的空間,誰也不是從嬰兒嘩的一下子長大成人,自動駕駛的技術(shù)發(fā)展至少走了十年的迭代之路,實際的商業(yè)化之路如果如履平地,不太符合道德規(guī)律,商業(yè)化的落地使用遇到的問題和政策還有很多場景需要學(xué)習(xí),需要革新。
反脆弱——除了Robotaxi路線的其他商業(yè)化選擇
Robotaxi的路線最大的挑戰(zhàn)就是其成本,幾乎拿捏住Robotaxi發(fā)展的命脈。不論是搭載昂貴的激光雷達車輛本身,還是一二線城市的人力、場地運營資本,商業(yè)化的運營每跑一公里耗費的成本不僅僅是油,燒的是錢。Robotaxi路線不是想埋頭堅持就能繼續(xù)走下去的選擇,對于財大氣粗本身就有造血能力的百度、滴滴以及背靠資本爸爸的明星創(chuàng)企比如文遠知行、AutoX來說,燒錢也會燒出個未來。
對于依賴資本的其他企業(yè)陪跑的話耗不起,需要考慮其他的支持業(yè)務(wù)路線,在反脆弱一書中,這也是對抗單一路徑的聰明選擇,多方向拓展業(yè)務(wù),將自己的反脆弱能力提高。對于一些企業(yè)來說,燒錢的Robotaxi路線商業(yè)化進程短時間內(nèi)走不出來,企業(yè)需要開拓其他業(yè)務(wù)發(fā)展。很多企業(yè)也會選擇無人小巴、自動駕駛卡車等業(yè)務(wù)線,進行L4的量產(chǎn)落地。
比如小馬智行,雖然背靠資本大樹,但是在業(yè)務(wù)考慮方面,除Robotaxi的路線,還有常態(tài)化的自動駕駛系統(tǒng)業(yè)務(wù)與自動駕駛卡車業(yè)務(wù)線。小馬智行的自動駕駛技術(shù)與整車制造商、供應(yīng)商進行深度融合、合作,打造可復(fù)制可量產(chǎn)的自動駕駛解決方案。今年的世界人工智能大會上,小馬智行發(fā)布了智能卡車,據(jù)悉,目前小馬智卡已經(jīng)進行商業(yè)化運營,共完成了13650噸貨運運輸,商業(yè)運營里程達37466公里。
無論是像AutoX專注發(fā)展Robotaxi路線還是走小馬智行多業(yè)務(wù)并行的路線,自動駕駛發(fā)展的路徑多種多樣,走得長遠就好,雖然Robotaxi距離大規(guī)模運營之間,還有一大段山頭需要翻越,但是靴子已經(jīng)落地了,好過在實驗室里電腦中跑,剩下的事情就是交給時間一點點去打磨,自動駕駛的未來,我們都能體驗到。
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