自动驾驶的跨场景商业化:攀峰与下蛋

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编辑导语:伴随着汽车产业的发展,无人驾驶服务也跃入人们的眼帘。那自动驾驶有哪些商业化的可能呢?本文笔者用“沿途与下蛋”做出来一个解答,一起来看看吧。

自动驾驶近几年还能支棱起来吗?

似乎是不同于ADAS市场近来常常琢磨L2++或者L2 Plus那般“妖艳”,L4一直都是智能驾驶中最人狠话不多的存在,默默无闻地承载着一辆辆路测车,穿行于未来的星辰大海。

但近日据不少媒体曝光,居于赛道内高冷C位的Waymo,也将开始在旧金山提供完全无人驾驶的打车服务,正式把闭关修炼多年的内功向市场展示。

当我们在谈论自动驾驶商业化时,我们究竟在谈论什么?

在浪潮终于拍到了谷歌这位行业“OG”的今天,也许是时候去思考一下这个问题了。

一、攀登珠峰,沿途下蛋

自动驾驶行业里经常讲一句话就是“攀登珠峰,沿途下蛋”,简言之,珠峰是一个终极目标,也可以是企业使命,下蛋则是对珠峰这份长期价值保持敬畏,避免自己被高处不胜寒的野望架空。

领骏科技创始人兼CEO杨文利向谈擎说AI表示,“自动驾驶行业从时间和市场成熟度两个维度来考虑的话分为四个阶段,2021年以前是核心供应链成熟期,2021-2025是小规模商业化,2026-2030是商业格局重塑,2030年后自由市场竞争。

那么今天,行业已经随之进入从1到10的商业化新阶段。

某自动驾驶企业技术人员何伟(化名)认为,“创业公司不同于巨头,行业发展到现在,想要活下去就得尽快创造商业价值,而且赛道的融资环境也在不断降温,所以我们需要下蛋。”

下蛋的一个好处其实显而易见,即更好地帮助企业融入已经拍到行业脚踝的商业化大潮。何伟表示,商业化阶段大致有两个较为明朗的“下蛋”模式,但共同点就是相较于爬珠峰得在一定程度上做降维。

一种是场景降维,做比如说下沉到L4自动驾驶物流、无人矿车这样相对更易于落地的场景;另一种是技术降维,做ADAS(辅助驾驶系统)或者再细分一点,到AVP(自动代客泊车)这样的具体能力量产。

从行业内现况来看,何伟所在团队当前更青睐于量产路线,他认为首先,“(量产)市场虽然有百度、华为这样的巨头,很多新势力也都自研在做,但ADAS万亿的市场规模是巨大的。”

另一点则是市场需求下,ADAS量产当前的确定性会更强,整体融资环境仍有不错的活力。

从资本市场的角度来看,一位投资人也向谈擎说AI表示,量产路线现在确实在投资方面更加火热,不少二线项目当前也都有一个不错的融资环境,头部像是国外的Mobileye现在已经启动上市。

“主要是(新能源)乘用车市场起来了,不少主机厂(辅助驾驶)这方面的需求非常高涨,Mobileye跟极氪合作,国内像是纵目(科技)、Momenta这些做量产的初创公司,也都跟主机厂合作开展比较多了。”

不过对“下蛋”这件事,行业其实是一个求同存异的现状。就比如Momenta、希迪智驾这样的多条腿走路玩家,亦或者领骏科技、踏歌智行等已经开始专注于场景下沉的玩家,服务于车厂量产于其并非是商业化阶段的唯一选择。

关于这一点,何伟认为爬珠峰是一个长期价值,下不下蛋,下什么蛋,下多少蛋,见仁见智,但本质上都是在蛰伏,为爬珠峰做更多的技术、产业协同能力经验储备。

行业内就此其实也有着一定程度上的共识,小马智行CTO楼天城曾在接受采访时谈到,“沿途下蛋我不反对,前提是你去的是真的珠峰。如果判断珠峰是真的珠峰,我不觉得下蛋会影响它。”

“我们就是在坚持L4的乘用车技术栈保持行业领先的情况下,在近年做了很多商业化尝试。”杨文利向谈擎说AI表示,“这样才能对行业的格局和未来有更清晰的认知,对自己未来如何达到珠峰有更深刻的规划和思考,实践出真知。这是好的。

“如果在2021年前在不影响攀峰的情况下沿途下蛋是好的,如果在2021年后做过多跟公司核心业务不相关的下蛋,影响则是负面的,公司和核心团队的能力和精力是有限的,对于自动驾驶公司来说聚焦和专注于核心业务才能有更长久的未来。”

诚然,下蛋诚可贵,攀峰价更高。

那么随着越来越多玩家逐步进入从1到10的行业新阶段,在技术与产业的融合方面,行业又在发生哪些潜移默化的转变?我们不妨进一步观瞧。

二、技术为王到全域协同

前些年,技术是自动驾驶宏观赛道里最吃香的,毕竟在搞从0到1的过程中,无论是主机厂里的特斯拉,还是自动驾驶第一股图森未来,国内赛道的头部企业小马智行、文远知行,当时做软件的权重都更大,技术在更大程度上占据着先锋位。

但随着近年自动驾驶技术已经在部分程度上实现了从0到1,不少初创企业也随之有所预感,继续靠纯粹的技术来颠覆传统汽车产业,很可能会越发吃力。

如果要举出自动驾驶赛道中一时间最夺目的独角兽,那么小马智行绝对算得上是一位,但随着去年相继传来的上市计划搁置、卡车业务调整、关键技术人员离职等消息,小马智行的光环似乎也正在淡去。

小马智行走下神坛了吗?我们暂时不好下定论,不过相较于小马智行在去年寻求上市之际的目标估值120亿美元,天眼查APP显示,在本月完成了最新的D轮融资后,其估值已暂时锁定在了不甚理想的85亿美元。

自动驾驶的跨场景商业化:攀峰与下蛋

何伟认为,小马智行此前在商业化上相对较保守,但从1到10这个早期商业化阶段,封闭很难保持活力。今天对很多初创企业的一个新考验就是供应链、伙伴关系、客户等等协同部位,能不能配合着技术一起做出综合竞争力。

这其实也就为初创企业的技术协同指明了两个方向,一是软硬兼顾,二是软件优先,硬件上谋求合作。

在软硬一体方面,据《晚点 LatePost》报道,小马智行从去年开始考虑造车,计划基于吉利 “SEA 浩瀚”平台打造电动车,并从各大主机厂挖人,得到了小鹏设计总监的加盟。不过小马智行方面在当时对此消息表示不予置评,且在后续也没有公布相关进展。

何伟所在公司对于亲自下场做硬件也有过相关规划和尝试,在往期经验中,何伟总结出了做硬件的两个重要权衡点,一是技术的展现效率,二是企业的投入产出比。

何伟认为,“自己做软硬件一体,在集成上确实能给技术人员一个效率提升,这个提升可以是护城河,但也会给资金链,给公司的精力带来很大挑战,所以选择这条路线是需要多维度考虑的,最好不要轻易入局,但入局了就要坚定走下去才能有看到更多回报的可能性。”

尽管做硬件有着可见的长期价值,但不可否认的是,软件仍是大部分自动驾驶技术企业最坚固的壁垒,综合权衡下,深度合作其实是当前不少创业公司更加青睐的选择。

就比如对Robotaxi业务都有聚焦的文远知行和Momenta,无独有偶,去年相继开展了技术公司、主机厂、出行平台这样的“铁三角”式深度合作模式。

更进一步地来看,作为铁三角一角的如祺出行,在去年末得到了来自文远知行的战略融资,领骏科技在去年也得到了由AI芯片公司地平线投资的Pre-A轮,如此种种,其实也让我们看到了宏观自动驾驶赛道内各领域越来越深度碰撞的趋势。

在这样的变迁下,杨文利向我们提及了领骏科技与地平线的合作模式,“我们为地平线在决策规划等方面提供帮助,地平线在芯片方面给予我们支持。”

不难发现,如今行业的合作模式已经开始在本质上有所转变创新,不再同于往日Robotaxi企业向主机厂下订单,或者智能驾驶Tier1厂商向技术公司供货这样纯粹的单向供需关系。

那么在一切都蓄势待发的今天,下一步,创业公司们将如何与百度、谷歌这样的巨头在同一片海域中弄潮?

三、新的“争执”

生存,对创业公司们而言是一件长期主义的事情,短期内的商业化尝试,其实也都是在为攀峰养精蓄锐。

关于行业攀峰,从去年开始,渐渐出现了一个很难忽视掉的问题,那就是想要实现真正意义上100%安全的无人驾驶,仅靠车端能力几乎不太可能实现,这一点在行业内其实不会有太多歧义。

杨文利也就这一点向我们表示认同,但其认为,“国内就已经部署智能网联道路里程占比来说,还没有起步。”

因此对于路线选择,杨文利还是更青睐延续保核心,深合作的战略。杨文利表示,“单车智能我们有核心优势,车路协同我们会找优势技术方合作,星云互联是我们清华自动化系老师创建的公司,华励智行是清华自动化系师兄的公司,合作都有非常好的基础。”

不过从去年开始,自动驾驶业内,尤其是在部分中国企业里,关于车路协同的声音开始鼎沸,似乎让人产生了这样一个直观感受,即单车智能与车里协同是水火不容的对立阵营关系。

就像是巨头方面,百度和谷歌分别在走车路协同与单车智能两条方案路线,输赢胜负云云,渐渐使得对立感成为了不少人对两条路线的基本认知。

在提及这层隐忧时,何伟向我们强调,“车路协同是行业从10到100阶段需要考虑的问题,单车智能则是1到10阶段的主力,没有直接矛盾。

这其实也与谈擎说AI一直以来的理解存在共性,谈擎说AI认为,车路协同与单车智能两个方案看似对立,实则是一定程度上的包含与被包含关系。造出足够聪明的车是单车智能路线的要义,但这实则也是保障车路协同方案能够顺利实施的基础需求之一。

“现阶段的自动驾驶其实有点像整车厂电气化变革,蔚小理会抱团取暖,大众也找特斯拉取经。”何伟表示,“我们这个行业也一样,其实现阶段没必要有那么多对立,搞得咄咄逼人。商业化早期我觉得还是有一个亦敌亦友,开放共赢的氛围更利于大家发展。”

如其所言,试想曾经特斯拉如果并不是开源大量专利代码,而是借技术优势将一众新玩家扼杀在门外,那么它今天需要面对的,只会是燃油车更加强大的时代惯性。

造车这件事上,今天的特斯拉能够与蔚小理们共生共荣,但是在自动驾驶这片海里,未来会是巨头与初创企业共游,还是弱肉强食,赢者通吃?

也许为时尚早的今天,我们还很难在业内得到一个能统一的共识。不过可以肯定的是,在自动驾驶这片海域生态里,涌动着的戏剧性正在释放。

那些想要向涛而立的弄潮儿,他们必须开始在技术之余,进化出敏锐的嗅觉。

 

作者:郑开车;公众号:谈擎说AI

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