尴尬的自动驾驶系列之三:辅助尚可行

[罗戈导读]当前,自动驾驶处于尴尬的境地,一主面,自动驾驶是物流前沿技术,谁走在前面,谁的创新能力就会获得社会认可,另一方面,因为不能落地,带来了经济效益自然有限。

当前,自动驾驶处于尴尬的境地,一主面,自动驾驶是物流前沿技术,谁走在前面,谁的创新能力就会获得社会认可,另一方面,因为不能落地,带来了经济效益自然有限,谁又有如此多的钱可烧。那么,在资金的压力下,自动驾驶将怎样生存,辅助驾驶的场景应用是一个不错的选择。

一、自我造血是根本出路

自动驾驶L4级别的落地,还有漫长的路要走,更别说L5了。城市智慧交通是自动驾驶应用的万亿级市场,然而,在落地之前,这只是水中月,镜中花。

  

对企业来说,自动驾驶行业是太烧钱了,不仅要完善软件应用生态,海量的数据测试,还有安全保障、法规协同等等,融入一两亿美元都做不了什么大事。 

自动驾驶任何场景要取得比较大的成绩,都需要长时间的投入。连续烧钱12年的谷歌自动驾驶,连美国Alphabet这样的科技巨头都支撑不住;Uber和Lyft也是迫于盈利压力,选择将自动驾驶业务以远低于估值的价格出售。

自动驾驶融资的渠道,不外乎一级市场融资,二级市场上市,然而这两种融资得到的钱,只能短暂延续企业的生存,解决资金问题的根本出路还是自我造血。

可是,目前自动驾驶技术尚不成熟,robotaxi的商业化受政策限制,载客无法直接收费,要创造收入,只能通过其他方式。由于技术的关联性,在其它领域,快速落地是可行的。

虽然完全自动驾驶不能落地,然而应用于微循环公交、园区通勤摆渡、无人港口,自动泊车系统、特定场景如矿山、物流园区等先行进行技术开发和落地是可行的,都能缓解自动驾驶公司的资金压力。 

许多公司在这方面都有动作,从事矿山自动驾驶的易控智驾和踏歌智行,经济模型已建立,离要盈利不远;新石器已交付几百台无人配送机器人。擎朗主打送餐机器人,过去两年机器人累计出货量超过1万台。随着中低速自动驾驶的进一步推广应用,企业应进一步扩充产品线的丰富程度,去适配包括无人物流配送小车、robobus、社会安防、车路协同等在内的落地场景。先行让低速自动驾驶商业化落地不失为一种补血方法。

再比如,主线科技以自动驾驶卡车为引擎,深耕于港口物流枢纽大场景。在港口物流枢纽场景,主线科技通过具备完全无人驾驶能力的无人集卡,克服集装箱自动化、无人化水平运输难点,帮助港口企业实现了传统港口码头的智能化。  

部分技术商业化落地以实现自我造血,是所有自动驾驶公司的必然选择,也就是说,先进性与利润率都要兼顾,长远目标与当前目标要融合。

  

正如华为CEO任正非曾在2018年所说,将自动驾驶比作攀登珠穆朗玛峰,攀登过程中把孵化的技术应用到各个领域中,即“沿途下蛋”。创新技术应不断能量产落地,实现商业价值的转化,让公司拥有持续性发展能力。  

二、细分行业大有可为  

自动驾驶从技术路线上说,在整体架构上已达成共识,主要有感知-决策-执行三个层面。但具体到某个点,则有多条技术路线共存或采用不同的架构,如雷达分激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达,这些细分的行业技术都是新的,且没有成熟的行业标准和体系,企业有广阔的空间去发挥其优势。

自动驾驶领域关键环节的核心技术如视觉传感器,算法等,在自动驾驶实现过程中不可或缺,但同时还可在其它市场拥有需求量,且易于落地,比如视觉相关初创公司如天瞳威视、科赛科技、纵目科技等;软件算法类企业如地平线、宏景智驾等,在自动驾驶落地之前,都可在其它领域的应用中大有作为。  

百度研发无人驾驶挖掘机,24小时工作,效率堪比老司机。再比如,消费者青睐的智能座舱等等,虽然不是自动驾驶的核心技术,但能为消费者带来智能化的体验,  

做无人机的大疆,也涉足自动驾驶领域,然而,不做整车,而是做细分,用汽车领域的角色划分,即一级供应商Tier。这样,所有的车厂都可以是客户和合作伙伴。  

大疆创新,首次官宣进军自动驾驶即是能交货,以大疆车载为名,提供智能驾驶服务——涉及智能驾驶系统及其核心零部件的研发、生产、销售等等。大疆车载智能泊车包含了辅助泊车、记忆泊车和自主泊车三类应用场景。  

还有许多公司,在自动驾驶完全落地之前,都在相关领域取得了较好的业绩。的确,细分场景竞争很激烈,市场想象力与L4\L5相比,也有限,但可以为企业补血,在自动驾驶落地之前,先行落地,是很好的选择。  

三、辅助丰富景场与数据  

目前车企所说的自动驾驶,其实是辅助驾驶。就目前而言,还没有一家超出辅助驾驶的技术能力,然而辅助驾驶,不仅能提升驾驶者的智能体验,为企业创造一定的收入,更能为自动驾驶的落地丰富景场与积累数据。

  

比如无人港口,再比如自动泊车系统,都能丰富场景与数据,为自动驾驶落地打好基础。对于自动驾驶公司而言,在大规模的量产落地之前,可以卖软件和服务,取得一定的收入,积累丰富的数据。  

百度创建的集度汽车有限公司,一度号称集度品牌产品具备L4级自动驾驶。但没有规模化,仅在特定环境下运行的车辆不是智能化。因此,由于L4技术短期无法变现,百度内部资源不断向车厂能买单的L2、L3辅助驾驶倾斜。  

目前,不仅是高端车,甚至很多10几万的车型,也开始慢慢普及自动驾驶辅助了。可以说,自动驾驶辅助已经成了我们买车时,需要认真考虑的一项重要配置了。  

做无人机的大疆,其车载智能系统,目前提供的是一套城区辅助驾驶方案,并没有说能达到城区的完全自动驾驶,更像是现有的L2高级辅助驾驶系统的渐进式升级版,从而让系统在城区内有基本的用户体验,让主机厂,可以根据不同车型、定位、售价,pick不同的智能驾驶能力,从而逐渐过渡到完全自动驾驶。  

既然做不到全场景的量产,那就用特殊场景+分级的方式量产,比如L3级高速公路有条件自动驾驶、L4级自主代客泊车、矿区自动驾驶和无人末端配送自动驾驶等等,都可为全场景打下很好的基础。 

 

今年以来,驭势科技相继和巴斯夫与长安民生物流等企业合作,落地厂区内无人物流;和香港机场管理局共同研发的无人驾驶物流车正式投入服务——无安全员、每周7天、每天20小时在机场运营。越来越多的客户开始更多地拥抱新技术,也有更多的自动驾驶公司开始扩充场景,进入区域内物流领域。  

其实严格意义上说,部分“L2+”采用的也是“L3”和“L4”的电子架构,但一方面技术没能完全达到“L3”和“L4”的水平,另一方面由于法律、产品认证的原因,这些产品只能按照“L2+”级智能辅助驾驶来落地,与其纸上谈兵,不如来点实在的,能赚钱的,能丰富数据的场景——自动驾驶物流车、自主代客泊车等规模化试运行和商业运营服务都是可行的方案。在特定环境下率先实现,将共识的目标以产品的形式落到实处,以积累数据。  

自动驾驶最大的优势和风险都来自系统对于人类驾驶员的替代。从实现路径的角度讲,越简单的路况环境和越标准的作业流程,就越能量产替代,带来落地式的用户体验,比如我们之前提到的泊车,这就是辅助驾驶率先落地的逻辑。  

辅助驾驶系统,是一个主动安全系统,一方面能够大幅提升驾驶安全,同时也可以大幅缓解驾驶疲劳进而提升交通安全。辅助驾驶系统,每一天都在实实在在地为车主创造价值,为社会创造价值,为未来积累数据和经验。

  

我们要做的是,一方面,可以通过销售辅助驾驶系统,比如或订阅的方式,来获得收益;另一方面,也可以通过“影子模式”收集收据

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