來源 | Tech星球

文 | 王琳

最近兩個月，自動駕駛行業消息頻出：曾經風光無限，堅持L4級別的自動駕駛公司Argo AI突然宣佈解散；自動駕駛第一股『圖森未來』股價暴跌了45%，市值相比剛上市時跌去了96%；國內頭部自動駕駛企業開始縮減人員規模……

看起來，行業似乎又進入了寒冬。

但硬幣的另一面是依靠過去10年超千億的投入，技術積累正在產生規模化效應，一些自動駕駛企業正在脫穎而出。

百度旗下的蘿卜快跑已經覆蓋了10多個城市，在重慶和武漢實現全無人駕駛的商業化運營，近期又宣佈在北京開展全無人測試。

剛剛過去的第三季度，蘿卜快跑共提供47.4萬次乘車服務。

在舊金山，Alphabet旗下自動駕駛公司Waymo獲得加州CPUC批準，允許其在特定區域向公眾提供無人駕駛網約車服務《不收費》。

種種現象表明，自動駕駛正進入加速洗牌期，兩極分化越發明顯。

2022年，被稱為全無人駕駛的商業化元年。

事實上，這些淘汰的選手大都未能實現一定區域內的全無人駕駛，也自然未能取得進入下半場的船票。

當行業來到下半場，考驗的不僅僅是技術，而是技術、產品、運營等多個維度的綜合考量。

接下來的競爭會越來越激烈，誰能殺出重圍？

泡沫破了，行業兩極分化

經過了10餘年的發展，自動駕駛陷入了兩極分化。

一個月前，運營了7年，吸金無數，巔峰時期曾經達到2000人的明星自動駕駛公司Argo AI宣佈了解散。

大股東福特和大眾放棄了繼續支持Argo AI堅持的L4級別無人駕駛路徑。

而在此之前，Argo AI至今未能實現一定區域內的完全無人駕駛。

更早一些，德國，車載激光雷達『鼻祖』Ibeo公司宣佈，因無法獲得進一步融資，公司向德國漢堡法院申請破產。

虧損連年收窄的Mobileye在最終上市時，它的估值相比最高點已經下跌了2/3，比英特爾收購它時隻溢價14億美元。

歷史總是不斷重演。

2010年開始，iPhone拉開了智能手機的序幕。

老牌手機廠商、互聯網企業、家電企業等等紛紛下場來做手機，巔峰時期有700多個玩家。

2015年開始，或因渠道乏力，產品定位不明；或因戰略搖擺不定、資金不足，玩家們開始陸續退場。

後來的故事人盡皆知，國內手機市場基本被華為、小米、OV瓜分。

任何技術的發展都會經過技術萌芽期、期望膨脹期、泡沫破滅期，之後便是爬升恢復期和穩定增長期。

一些公司的離席並不代表行業寒冬出現，這是競爭的必然結果。

泡沫破滅後，資源迅速向頭部聚集，這樣的結果是，整個產業鏈效率提高了，雜牌機、山寨機也少了，消費者可以買到性價比更高的手機。

自動駕駛的發展亦是如此。

技術積累不足、創新滯後類型的玩家倒下的同時，依靠長期的技術積累，第一梯隊玩家開始實現良性循環。

作為自動駕駛的明星公司Waymo在25個城市部署了測試車隊，共有600多輛克萊斯勒Pacifica 測試車。

Waymo又購買6.2萬輛新車用於自動駕駛運營，現在已經在2個城市上線了自動駕駛商業化運營。

圖註：百度自動駕駛技術團隊。

過去10年，百度累計研發投入超過1000億，每年研發占比都超過15%，去年更是達到23%，這在全球大型科技互聯網公司中都是鳳毛麟角的。

這千億投入幫百度建立Apollo 框架、文心大模型、昆侖芯片、超算中心，也帶來了業務的全方位領先性。

今年第三季度，百度旗下的蘿卜快跑共提供47.4萬次乘車服務，同比增長311%。

截至2022 年第三季度末，蘿卜快跑向公眾提供的乘車服務次數累計達到140萬。

北京、上海和廣州，蘿卜快跑平均每天每車完成15次以上乘車服務,逼近傳統網約車訂單量。

就像小米後來收購了美圖手機一樣，可以預見的是，未來自動駕駛賽道會加速洗牌，行業會迅速整合，頭部效應會更加明顯。

全無人成為分水嶺

Robotaxi被認為是自動駕駛領域最富饒的金礦。

一旦大規模應用，Robotaxi則有可能掌握包含車輛、燃料、維修、保險在內的整個價值鏈條，進而掌握城市出行的話語權。

但L4級別Robotaxi真正落地的關鍵環節之一就是法律法規和技術上能否支持去掉安全員。

換句話說能否實現一定區域內的全無人駕駛是關鍵。

相比於網約車，除去車輛本身成本外，Robotaxi成本之一便是安全員。

以月薪6000計算，一年有7萬多的人力成本。

去掉安全員，車內活動空間更大，可以提升用戶乘坐體驗，也意味著成本的持續降低。

其次，去掉安全員是技術更成熟的表現，這意味著技術可以識別出更多的長尾場景，決策更準確，也更安全，Robotaxi就可以在更豐富的場景下使用。

2022年被稱為全無人駕駛商業化元年，這一輪出局的選手，幾乎全是未能在一定區域內實現全無人駕駛。

這意味著成本無法下降，商業化無限延期。

留下來的頭部選手都開始陸續實現一定區域內的全區人駕駛商業化試點。

今年8月，百度在重慶永川區和武漢經開區先後開啟了無人駕駛商業化運營。

號稱8D城市的『山城』重慶，路面場景豐富，是自動駕駛的天然考場。

而武漢則是全國六大汽車集群發展城市之一，在這兩座城市試點，無疑有巨大的戰略意義。

圖註 : 百度自動駕駛AI技術體系。

首批自動駕駛出租車在重慶和武漢各自投放了5輛，均為百度第五代無人車Apollo Moon極狐版，具備單車智能、監控冗餘、平行駕駛和安全運營管理體系等多重措施，以此保障無人駕駛車輛在道路上的安全運行能力。

北京也在跟進。

11月21日，北京發放自動駕駛無人化通知書，百度成為首批獲準企業，正式在京高級別自動駕駛示范區60平方公裡范圍內開展全無人內測。

Waymo也沒有落下。

11月20日Alphabet旗下自動駕駛公司Waymo獲得加州CPUC批準在舊金山、灣區部分城市等區域向公眾提供無人駕駛網約車服務《不收費》，時速最高65mph，全天候提供服務。

從封閉區域到公開道路的規模化無人運營再到全無人駕駛的商業化試點，頭部玩家的突破性進展讓人們看到了自動駕駛大規模商業化的希望，自動駕駛開始從夢想照進現實。

技術創新持續迭代，Robotaxi加速前行

現實交通的復雜性在於交通參與者的隨機行為，比如外賣小哥逆行、大貨車的貨物散落一地、路邊偶然出現的小狗等等。

如果不能解決這樣的長尾場景/Coner Case，將嚴重影響實際的駕乘體驗，也就不可能真正做到無人駕駛。

為了解決這個問題，近兩年來，越來越多的自動駕駛將Transformer 引入到自動駕駛系統中，借此實現系統感知智能與認知智能的大幅優化。

百度希望借助文心大模型來進一步提高長尾場景的識別率。

大模型技術是自動駕駛行業近年的熱議趨勢，但能否落地上車、能否用好是關鍵難題。

過去，文心大模型更多的是應用於NLP領域，這是首次應用於自動駕駛領域。

以激光雷達為例，其遠距離檢測能力是有限的，當距離在100米-200米之間時，由於物體較小，小模型的建模能力有限，文心檢測大模型有10億以上參數規模和數千種物體識別能力，借此可以生成更多有標註的數據，提升數據的挖掘能力，這些數據給到小模型後，可以提高其建模能力，大大提高遠距離檢測能力。

依靠文心大模型，Apollo可以大幅擴充自動駕駛語義識別數據，如：特殊車輛《消防車、救護車》識別、塑料袋等，這意味著，不再完全依賴車輛去采集數據，通過技術可以快速提升自動駕駛長尾問題解決效率，也會大大提高自動駕駛的安全性。

想要保證智能汽車的感知能力和決策效率，高精地圖是必要因素之一。

但現實是高精地圖數據采集難度高，一輛搭載了激光雷達、攝像頭等大量傳感器的數據收集車輛成本動輒上百萬，地圖成本居高不下。

為了降低成本，一些企業采用『眾包』方式，但無論從經濟性、安全性，還是數據質量的角度看，都不是一種成熟的模式。

這都導致地圖的鮮度不夠，無法跟上自動駕駛的發展，安全性堪憂。

作為地圖行業的重量級選手，百度一直朝著『重體驗、輕成本、能量產』方向優化其自動駕駛地圖，他們認為這樣的自動駕駛地圖才具備產業價值。

現在，百度將其AI能力運用到了地圖身上，使得高精地圖構建自動化率已達到96%，不用再耗費大量人力去采集和繪制地圖，因此讓車輛成本可以持續降低，實現規模化量產。

圖註：Apollo自動駕駛地圖全景。

此外，新一代自動駕駛地圖把『安全、舒適、高效』的三重體驗做重了。

比如：

自動駕駛地圖融合車端感知數據與多源地圖，實時生成在線地圖，保障自動駕駛安全；百度地圖擁有1200萬公裡的路網資源，覆蓋了海量時空數據，再加上結合數億司機的駕駛知識沉淀，構建全路網級別的駕駛知識圖譜，提升自動駕駛決策舒適度；基於車輛車路協同+交通大腦，高精地圖可以進一步提升出行效率。

這些技術的迭代都讓百度未來有機會可以覆蓋城市更多區域，如在高峰時期覆蓋地鐵站、辦公樓和購物中心。

如同電力的普及奠定了工業社會發展的基石一樣，算力將成為智能社會的基石，是未來社會發展的生產力，而芯片則是算力的來源。

今年，百度發佈了昆侖芯第二代，完成無人駕駛場景端到端性能適配，夯實了軟硬一體。

性能提高的同時，成本也得以大幅度降低。

隨著自動駕駛的規模化落地，數據規模將出現爆發式增長。

如何尋找更有價值的數據，如何高效地利用數據提升駕駛能力，成為自動駕駛持續學習和實現規模化的關鍵。

百度提出了「高提純、高消化」的數據閉環設計理，該方案的數據提純路徑利用車端小模型和雲端大模型，實現高效率數據挖掘和自動化標註；數據消化架構實現自動化訓練，具備聯合優化和數據分佈理解的能力，有效地利用高純度數據進一步提升自動駕駛系統的整體智能水平。

2022年，是全無人駕駛商業化的起始之年。

依托堅實的技術底座，百度正在一步步加固自己的護城河，為了全無人駕駛的更好落地而努力。

誰能突出重圍

自動駕駛可能是未來30年對人類改變最大的技術之一，研發難度堪比造火箭。

它需要強勁的資本、配套的城市基礎設施、完善的汽車工業基礎設施、開放的政府、巨大的共享出行網絡、超大城市模型缺一不可。

按照這個標準篩選，未來自動駕駛行業就是中美競速。

百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏曾在百度Create 2021《百度AI開發者大會》上判斷，智能交通將是影響未來10-40年的重大變革，可使5年之內中國一線城市將不再需要限購和限行，10年之內基本解決擁堵問題。

自動駕駛是實現這一目標的關鍵一環。

雖然相比於Waymo，百度的研發稍晚幾年，但中國有自己的優勢。

比如，同樣是超大型城市，相比於歐美城市，北京城市核心區更大、密度更高，且生活區、商業區、住宅區混合分佈，出行高峰時出現擁堵也是常態。

這意味著百度收到的數據質量更優異，數量更多。

過去10年，百度已經投入了上千億元。

持續的積累與創新投入，帶來技術突破的同時，也實現更大規模的落地。

百度現在已經在10多個個城市獲得了運營資質，每天有600多輛車為用戶提供服務，在北上廣一線城市平均單車訂單量15單以上，已經累計提供了140多萬次服務，是全球最大的自動駕駛出行服務商，以壓倒性的優勢領先於第二名。

百度宣佈，2023年將繼續擴大規模，著力打造全球最大全無人自動駕駛運營服務區。

對百度來說，這已經不是難事。

『當我們希望在一個城市的某一地區獲得自動駕駛運營資質的時候，技術上一般只要20天左右的準備時間就可以了，因為技術的通用性已經很好，我們的自動駕駛不是通過對特定區域的過渡擬合來實現的』李彥宏表示。

這意味著，技術進步讓自動駕駛泛化能力增強，規模效應逐漸顯現，未來，隨著立法的完善，蘿卜快跑的車輛會指數級上升。

從第一代無人車推出，幾乎每一次革新，百度的無人車成本都會減半。

百度第五代無人車48萬元，單車成本是Waymo的1/3。

而最新推出的第六代無人車成本更低，僅為25萬元。

Tech星球此前曾做過測算，一輛25萬的無人車回本隻需要2年。

這意味著蘿卜快跑有了盈利的可能，因為一輛25萬的網約車回本還需要三四年。

技術的投入讓成本下降連點成線，在剛剛發佈的第三季度財報電話會議上李彥宏曾預計，2024年，一旦Apollo RT6大規模投入使用，單車經濟將得到顯著改善。

麥肯錫曾預測，Robotaxi與傳統出租車相比，成本支出將在2025—2027年達到拐點，預計2025年左右，即Robotaxi取消安全員並規模化部署後，其成本優勢還將更為凸顯。

到那時，車輛的成本將會進一步降低，規模效應會更加明顯。

此外，早在第四代無人車推出時，百度已經打通了產業鏈上下遊，量產不是問題。

成本的降低、技術泛化能力增強帶來的規模效應、更開放的法律，這讓百度擁有更多車隊、覆蓋更廣泛城市。

場景的豐富，可以讓百度采集到更多復雜環境、更接近真實世界的數據、更多Corner Case，在算法迭代上更具優勢，這就形成了良性循環。

在剛剛過去的第三季度財報電話會議上，百度表示未來將進一步提高自動駕駛的技術和安全性，並將逐漸降低硬件和車輛成本。

自動駕駛是智能革命浪潮中最具挑戰性的技術，在這個賽道，可以誕生下一個時代最有潛力的科技公司。

李彥宏曾表示，百度未來會持續高強度投資，保證其技術的領先性。

站在百度的角度，自動駕駛的較量才能決定這家公司的最終走向，他的對手隻有自己。