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          無人駕駛緣何淪為皇帝的新裝-傻瓜新闻
          2024-11-22 05:44:40来源: 焦點 编辑: 說電影



          導語

          Introduction

          好在這些幸存至今的科技公司還有糾錯的機會,說不定經曆了戰略調整後,驾驶他們又是缘何條好漢。

          作者丨樊舒琪

          責編丨曹佳東

          編輯丨靳鵬輝

          這個月,皇帝長安汽車迎來了一位新同事——陶吉。无人

          他本是驾驶L4卡車創業公司千掛科技CEO,離職後加入長安後負責智能駕駛技術,缘何向長安總裁王俊直接匯報。皇帝

          在今年的无人自動駕駛圈裏,陶吉不是驾驶唯一的離職案例,有媒體統計,缘何僅2023年上半年,皇帝自動駕駛相關的无人高層人員離職事件高達16起。


          人才的流動往往反應了行業的漲落,這些高層離職的缘何背後,是自動駕駛行業的遍地哀鴻。

          “鬼故事”,接二連三

          有人戲稱2022年是自動駕駛行業“鬼年”,這一年的“鬼”故事一個接一個:

          行業鼻祖Mobileye上市,開盤市值170億美元,相較2021年底500億美元的市場估值縮水超50%,相較2017年被英特爾收購時隻溢價17億美元,疊加那幾年的通貨膨脹,相當於身價原地踏步;

          獨角獸公司Argo AI宣布破產,福特和大眾的20多億美元燒了個寂寞,以致福特CEO做了個有些喪氣的判斷:“現在投資L4無人駕駛前景不明。”

          蘋果“L5級”全自動駕駛計劃官宣降級,8年造車夢醒後,蘋果終於承認無方向盤、無踏板、具有顛覆性的自動駕駛汽車當前根本無法實現。

          市值下跌、裁員、倒閉的“鬼”故事今年仍在上演,即便是頭部公司,日子也不好過。

          自動駕駛龍頭公司Waymo 在今年前3個月進行了兩輪裁員,裁員人數占其員工總數8%,波及了“幾乎所有部門的員工”。


          Waymo裁員的理由頗令人詫異——“主要是出於公司‘財政製度’的考慮”,通俗來講就是沒錢了。長期以來,背靠穀歌的Waymo、背靠通用的Cruise、背靠大眾福特的Argo AI被認為是全矽穀家底最厚的三家L4公司,如今Waymo裁員降本,Argo AI倒閉,顯見地主手裏也沒餘糧了。

          Waymo的對手Aurora Innovation也沒好到哪去。Aurora Innovation曾是全球估值最高的自動駕駛公司,市值一度高達近200億美元,今年是其上市的第三年,但市值相較巔峰時期已蒸發了7成。

          從一家初創公司,到通過SPAC上市,Aurora Innovation隻用了四年。公司三位聯合創始分別來自穀歌的自動駕駛項目、Uber ATG和特斯拉,這樣的創始人背景令公司在上市之初賺足了資本的眼球。

          但幾年過去,盡管Aurora Innovation收購了多家垂直產業鏈公司,以降低外購成本,瞄準被認為短期內最有可能商業化的自動駕駛卡車賽道,與FedEx、Paccar、Schneider、Werner和Xpress等多家平台公司建立試點合作關係,都沒能讓公司的市盈率扭虧為盈,資本的熱情漸漸冷卻。

          除此之外,還有“全球自動駕駛第一股”圖森未來。今年5月,圖森未來收到退市的最後通牒,原因是遲遲未公布財務數據,外界猜測這是公司財務緊張的表征,公司股價於是應聲大跌20%。


          事實上,圖森未來上市後的第一份財報就道盡了公司的心酸無奈,2021第一季度財報顯示,公司營收94.4萬美元,同比上漲了264%,但淨虧損卻由上一年同期的2580萬美元猛增至3.85億美元同比上漲1491%。賺錢的速度根本比不上花錢的速度。

          而這主要是因為圖森未來研發投入過大,當時圖森未來84%的員工都是研發人員,但投入重金研發出的技術一直沒跑通變現的邏輯,而且沒有成熟的車企與之合作,規模化成了一大難。

          公司高層坦言,在規模化、商業化實現之前,圖森可能盈利不了,但資本哪有那耐心等圖森未來盈利,所以圖森未來市值一路走低,最終穩穩趴在3億美元上下。

          這些高開低走的自動駕駛公司都有著商業化進展緩慢、難以形成正向現金流的痛點,因而當資本的臍帶被斬斷,夭折便是他們的宿命。

          至於那些不甘隕落的公司多數選擇了降維這條路,通過L2前裝量產來自我造血並形成數據反哺,所以近來輕舟智航、小馬智行等多個L4公司相繼調整戰略,從聚焦Robotaxi“降維”到ADAS領域。

          命運,從一開始就注定

          回顧自動駕駛行業的發展曆程,行業裏的玩家們從一開始就分成了兩個流派:一派走漸進式路線,通過快速落地、快速糾偏從L2過渡到L4級及以上,比如特斯拉;另一派渴望實現一步到位,直接研發L4級技術,比如圖森未來、Waymo。


          2015年,特斯拉推出了首個投入商用的駕駛輔助係統Autopilot。這套係統雖隻達到了L2級別,但硬件先行、軟件更新的方案,為日後算法迭代、係統升級提供了硬件基礎。

          而同期,穀歌推出了不帶方向盤、刹車和油門踏板的純電動全自動駕駛汽車“Firefly”,“Firefly”達到了L4級別。

          在技術上,穀歌實現了對特斯拉的絕對碾壓,可從商業角度,穀歌所使用的 Velodyne 64線激光雷達,單個售價達7.5萬美元,這樣的成本很難去通過用戶消化,所以也注定難以實現商業化。

          多年後回望這段曆史,總覺得特斯拉和穀歌的異軌殊途體現著一種宿命感,或許那些因無法變現而倒在黎明前夜的L4公司的命運伏筆早在此刻就已埋下,當然,無論科技公司自身還是資本那時都還不知道。

          2016年,穀歌的自動駕駛團隊獨立成現在的Waymo,這時自動駕駛作為未來汽車技術的風口,得到眾多企業的擁躉。百度、騰訊、阿裏巴巴等互聯網巨頭,為搶占新一輪技術變革的先機,開始了在這條賽道上的競逐。


          這些科技公司共同向資本市場講述了一個無比性感的故事:擁有技術主權的創業公司,將取代Uber、滴滴,甚至車企都可能變成他們的代工廠。

          資本市場對這個故事當然很買賬,所以從2016年起資本的熱錢迅速湧入自動駕駛行業。

          2015年,自動駕駛行業發生了38起投融資事件,但融資規模尚不足10億美元。但到了2016年,自動駕駛行業融資事件達69起,同時融資規模爆發式增長到40億美元。

          到2018年,行業融資規模上漲到2016年的兩倍多,達到101.7億美元,融資事件數量也增長到107起,資本對自動駕駛的狂熱在這一年達到頂峰。

          但2019年起資本出手明顯謹慎了許多,融資事件數量跌幅較小,但行業融資規模回落到了66.4億美元。

          撇開宏觀經濟局勢造成的資本寒冬這一因素,2018年底,Waymo前CEO 一席話——完全無人駕駛汽車很可能永遠不會出現,無疑給資本潑了盆冷水。

          還有行業工程師說,自以為解決了90%的問題,回頭一看,還剩90%的問題沒解決。

          這些話或許都能翻譯成“991困境”:在自動駕駛行業做到99分相當於0分,剩下1%的corner case才是最需要花時間和精力的。

          corner case一天得不到解決,自動駕駛就一天不可能落地,行業經曆了4-5年發展後,在商業化落地方麵仍未有重大突破,難免要遭受資本的質疑:不能賺錢的技術還值得投資嗎。

          2021年,自動駕駛在特定場景開始商業化落地,同時不少低階智能駕駛乘用車上市並熱銷,聞風而動的資本重又紛紛押注自動駕駛,這一年行業融資規模達181.58億美元,創曆史新高。


          不過相較此前資本更偏愛L4公司,這一波資本更多地流向了能快速落地的低階智能駕駛,說明資本對L4已不太看好。

          L4怎麽就淪落到這個地步了?

          理想很豐滿,現實太骨感

          每個人都不得不承認的是,無人駕駛技術構造的藍圖很美好,但始終難以逾越技術與商業之間的鴻溝。這是因為L4要想落地,頂級硬件、先進算法和海量數據,缺一不可,但很少有L4公司能同時滿足這三個條件。

          以圖森未來為例,雖然他擁有較為頂尖的硬件配置和算法,但截止今年3月17日,公司宣布的總運營裏程隻有1600萬公裏。

          而根據美國蘭德公司的報告分析,要實現通用的L4自動駕駛,大約要達到160億公裏的測試裏程,才能證明L4在安全性上超過人類。


          然而即使是在較為激進的測試計劃中,用100輛車組成的自動駕駛測試車隊以 64公裏/小時的時速每天測試 24 小時,也需要花費數十年,甚至數百年的時間才能跑完上述所需的測試裏程。

          對於計劃在數年內將L4推向市場的企業而言,通過這種方式積累數據自然是不現實的。

          所以L4公司不可避免地落入算法、數據、法規的不可能三角:如果不能保證無人駕駛車輛的安全性,法規不會容許企業在更大的用場景和範圍內采集數據,可若沒有海量數據,算法永遠不可能滿足法規對安全的要求。

          誠然,許多L4公司想到了降維這種辦法采集數據,但多數L4公司都有這樣一個特點:長於數據閉環和數據鏈路,而在前裝量產所需的供應鏈管理、量產工程等能力上欠缺。

          而且,降維L2對L4公司而言,不是簡單的能力遷移,而是另起爐灶、從頭再來。

          感知、決策、執行是自動駕駛三個核心環節,在每一個環節,L4和L2都完全不同。

          在感知環節,L2配備攝像頭、毫米波/超聲波雷達等硬件,采用感知融合算法;L4卻增加了激光雷達、高精地圖,采用多源感知融合算法。


          在決策環節,L2采用基於規則的算法和較小算力的芯片;L4需要機器學習以及深度學習算法和更高算力的芯片。

          在執行環節,L2采用基本的線控製動及轉向;L4則需要在製動、轉向等關鍵執行環節實現雙重甚至多重冗餘。

          因此,L2的確是條可行的獲取數據的途徑,但要做好L2對L4公司來說是個不小的挑戰。

          高難成,低難就,用這話來概括當下許多L4公司的處境也許最是恰當,不過好在這些幸存至今的科技公司還有糾錯的機會,說不定經曆了戰略調整後,他們又是條好漢。

          THE END


          微信號|iAUTO2010

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