百度Apollo发布48万量产共享无人车:Robotaxi 两大路线之争终局已定?
共
3861字,需浏览
8分钟
·
2021-07-05 19:47
“在不远的将来,我们大多数人可以依靠安全便捷的自动驾驶车辆提供服务,去任何想去的地方。”《自动时代:无人驾驶重塑世界》的作者大概没有意识到,“不远的将来”竟然在该书出版后的半年内成为现实。2020年10月11日起,百度共享无人车(Robotaxi自动驾驶出租车)服务在北京开放了数十个约车站点。用户无需预约,即可选择就近试乘区域,体验到真正无人驾驶的“未来交通”。而在最近,百度Apollo又和北汽极狐合作,正式推出造价48万,成本仅为L4级自动驾驶量产车型平均三分之一的新一代自动驾驶车型Apollo Moon,真正第一次将Robotaxi带进网约车运营成本区间当中。Apollo Moon的推出,正在把共享无人车的商业化路径打通,开始真正挑战现有共享出行市场的格局。但一直以来,全球自动驾驶及智能汽车产业对Robotaxi的商业前景呈现着两极分化的判断:这一边,Waymo、Apollo为代表的技术型路线仍然坚定地站在Robotaxi这边。百度 Apollo正在大力推动Robotaxi 商业化加速;就在刚刚Waymo宣布完成25亿美元巨额融资,可能成为今年最大规模无人驾驶领域融资。而平台型路线的滴滴,同样也宣布加大自动驾驶投入,计划与车企合作量产Robotaxi无人车。而另一边,同样是Uber和Lyft在自动驾驶技术上的急流勇退,打击了很多人对Robotaxi商业化前景的乐观信心。在国内,新入局者华为甚至扬言“打死也不会去做Robotaxi”。
究竟是何原因让业界和巨头玩家们产生了如此之大的分歧?Robotaxi的技术型路线和平台型路线究竟哪个能更早一步打通商业化通路?而百度这次推出低至48万的Apollo Moon又给Robotaxi这两条技术路线之争带来怎样的影响?我们不妨从Robotaxi的两大路线之争的源头说起。首先回看自动驾驶发展历程,会发现一个共性:中美两国的行业主导者皆为头部科技公司,而传统车企和网约车平台都是紧随之后,试图全力追赶。2009年,谷歌率先启动自动驾驶项目,并在7年后将其分拆为独立公司Waymo。而中国最早布局自动驾驶的百度,标志性事件可追溯到2013年成立深度学习实验室。紧随其后,像美国的Cruise、Argo、Aurora等平台或初创企业先后出现,国内如小马智行、文远知行,也纷纷亮相。毋庸置疑,这些玩家都选定了Waymo和百度坚定投入的无人驾驶出行Robotaxi赛道。在这些玩家里,传统车企早年对待自动驾驶的态度不温不火,比如汽车巨头通用、福特,但是在2016年后,认识自动驾驶出行的不可逆趋势,才通过收购和战略投资的方式拿下Cruise与Argo AI公司控制权,通过缴纳“高昂学费”,勉强赶上自动驾驶的“晚班车”。另一个趋势更值得关注,在自动驾驶领域,以Uber、Lyft为代表的网约车出行平台异军突起。出行平台有着天然的驱动力去进行自动驾驶商业模式的搭建和打通,而且网约车平台似乎也有着天然的出行场景,借助智能设备采集数据,来产生比自建路测车队更高的自动驾驶算法训练效率。不过,我们看到几年过去之后,Uber自动驾驶测试车辆因为致命车祸而一蹶不振,Lyft提出的模拟测试路径也没能如愿弯道超车。最终二者身陷专利诉讼和亏损泥沼之中,相继出售了自动驾驶业务,未来将以投资的方式进行自动驾驶的应用。不过,网约车模式为代表的平台型路线,仍然是如今Robotaxi无人化出行的第二条主要路线。至此,以Waymo、百度Apollo、Cruise、小马智行等为代表的技术型玩家和以Uber、Lyft、滴滴等网约车平台为代表的平台型玩家,成为当前Robotaxi无人化出行的两大路线代表。随着两方正在开启的量产无人车的尝试,几乎不约而同地来到Robotaxi商业化突围的节点,两大路线之争也就进入“终局之战”的前夜。众所周知,基于L4级自动驾驶的Robotaxi,其商业模式成立的前提必须是自动驾驶技术达到“绝对安全可靠”的程度。业内普遍认为,无人车必须在真实环境下,经历非常多的复杂测试场景和路程积累,自动驾驶的算法和模型才越完善,只有经过算法和数据的长期迭代才可能实现自动驾驶的最高阶段。在我国,百度Apollo无疑是“技术型”的代表,从2013年起,就一直笃定L4级自动驾驶路线,进行“无死角”的多技术路线的研发,现在从路测里程、车路协同、高精地图和视觉算法上拥有绝对优势。此外,百度还正在与激光雷达公司禾赛科技共同研发新一代激光雷达产品,双管齐下巩固L4级自动驾驶技术的护城河。现在随着Apollo Moon的推出,百度“领航辅助驾驶ANP+激光雷达”解决方案构成其商业化竞争力的最强壁垒。作为平台型路线代表的滴滴,其实同样认可这一思路,也在尽力弥补在自动驾驶技术上的差距。在自动驾驶测试上,滴滴几乎用“全副武装”的方式对沃尔沃XC60车型进行后装改造,来开展无人驾驶的测试。不过据数据显示,每辆后装无人车的造价在一百多万元,但这几乎是Apollo Moon车型成本的一倍多,成本上还有非常明显的差距。与此同时,滴滴正在依托平台单日数千万的订单、司机的行驶轨迹以及车辆上安装的监视设备,尝试为自己的自动驾驶算法提供场景数据的支撑。这样确实可以充分发挥出行平台的数据积累优势,不过,滴滴如何将网约车行车采集数据转化为自动驾驶算法所需的数据,却可能面临着数据质量不足、数据标注不足等问题。因为这一视觉设备采集方式还不同于特斯拉Autopilot系统的影子模式,其有效性还有待验证。而从这一次Apollo Moon发布时公布的数据来看,百度 Apollo 安全测试总里程已达 1200 万公里,Apollo无人车在复杂城市道路送达成功率高达 99.99%,无人化驾驶可靠性已经相当于人类司机。从这一指标来看,从软硬件、真实路测等技术全局出发的技术型路线比通过平台优势迁移到L4级自动驾驶的平台型路线,更接近Robotaxi的商业化通路。从市场“钱景”来看,2020年中国网约车市场规模为2980亿元人民币。而根据中金公司预测,未来Robotaxi全球市场空间将超过2万亿美元。要知道,中国有潜力成为全球最大的Robotaxi无人化出行服务市场,粗略估算将产生10倍于当前网约车市场的发展空间。可以说Robotaxi的商业化前景不言而喻。而事实上,Robotaxi又明显面临着“无人车成本高”、“运营成本高”、“规模化投入难度大”等现实因素,而且前两个因素不解决,则可能面临着投入越多,亏损越大的恶性循环。但这一次,百度Apollo Moon第一次解决了Robotaxi商业化的前两大难题。首先是整车成本下探到48万的级别,相当于国内L4级自动驾驶车型产品平均价格的三分之一。成本下降直接带来未来运营平均成本的下降。第二是这是一款真正量产的无人车,一旦更多城市开放无人车出行,就意味着可以直接去掉安全员上路,直接省掉了相当于网约车司机的成本。第三是从工程可靠性上,Apollo Moon的运营稳定性提高到5年以上,相当于网约车的运营周期,可以进一步实现单位运营成本的下降。从这个意义上看,相比于网约车,百度Apollo Moon从运营成本和盈利上都已经具备了大规模商业化运营的优势。显然,这一优势不仅对于正在探索L4级无人化出行的平台型路线的企业是一次领先优势的超越,更是对平台型企业本身网约车业务进行冲击的一个开端性标志。要知道,Robotaxi模式的提出,就是要对现有私家车、网约车等出行格局进行根本性的变革,解放司机的时间,大幅降低共享出行的成本,改变移动出行的“位移”模式,带给人们多种可能的“移动空间服务”。现在,在这场Robotaxi开启未来出行想象中,百度Apollo这样的技术型路线的平台企业更具优势,也正在拔得头筹。当然,Robotaxi商业化之路才刚刚开始,两大路线之争也才刚刚开启,最终结果还悬而未决。我们认为,技术型路线平台企业需要坚持自身“全局领先”的自动驾驶技术优势,确保自动驾驶技术不断走向绝对安全可靠,同时,还需要补强在自动驾驶出行服务场景的生态构建能力,提前布局规划,满足未来层出不穷的移动出行场景。另一方面,更需要通过新车型、新产品的升级,不断降低运营成本,实现降本增效,真正打通大规模商业化的持久通路。平台型路线平台企业则需要发挥在出行运营服务上面的优势,打造更加多样化的出行场景,但首当其冲地则是不断补强在自动驾驶技术上的差距和短板,进一步与技术型企业合作,加速在自动驾驶技术平台的积累,同时充分发挥自己在出行平台上的运营优势,缩小与技术型平台企业的差距。在《爱丽丝漫游奇境记》里,红桃皇后说“以你现在的速度,只能逗留原地,如果你要抵达另一个地方,你必须以双倍于现在的速度奔跑”。现在,Robotaxi赛道其实已然进入到“红桃皇后定律”的范畴之内,甚至要求落后者和新入局者以更快的速度奔跑,更不能跑错赛道,这样才不至于被淘汰出局。
浏览
47点赞
评论
收藏
分享
手机扫一扫分享
分享
举报
点赞
评论
收藏
分享
手机扫一扫分享
分享
举报