谷歌無人車項目“剎車” 釋放哪些信號？

　　12月14日，谷歌母公司Alphabet在洛杉磯召開發(fā)布會，宣布谷歌無人駕駛項目作為公司內(nèi)部的獨立個體存在。這意味著，此前目隸屬于Google X 實驗室，代號Chauffeur的谷歌無人駕駛團隊從此成為歷史，一個名為“Waymo”的新部門走上臺前。與此同時，谷歌對無人車的項目方面進行了全面調(diào)整，不再執(zhí)著于自造無人車，轉(zhuǎn)而與車廠合作，走共同開發(fā)路線。未來，我們恐怕將看不到“谷歌牌無人駕駛小轎車”了。

　　谷歌進入自動駕駛領(lǐng)域的時間已長達8年，一直以來，谷歌始終堅持自主研發(fā)沒有方向盤和油門剎車的無人車。自2014年谷歌發(fā)布第一輛無人車DEMO之后，關(guān)于谷歌無人車正在路測的消息也屢屢傳來。此番成立Waymo，并掉轉(zhuǎn)自動駕駛項目的研發(fā)方向，令業(yè)內(nèi)一片嘩然。由此，我們能夠出看兩個非常明顯的訊號：

　　1、科技公司想要自主造車的困難重重，谷歌內(nèi)部對這一方向亦存在巨大分歧;與此同時，越來越多科技企業(yè)將選擇與車廠合作，如Uber牽手沃爾沃，百度牽手奇瑞、比亞迪，阿里與上汽合作，圖森互聯(lián)與北奔重汽合作。

　　2、Uber等公司強勢入局之后，自動駕駛領(lǐng)域的競爭愈發(fā)激烈，“自動駕駛技術(shù)如何實現(xiàn)商業(yè)化落地”被加速提上日程，所有人都在與時間賽跑。

　　那么，作為人工智能試金石的自動駕駛距離我們究竟有多遠?它又是一門什么樣的生意呢?

　　人工智能元年，自動駕駛吹起一團包著剛需的泡沫

　　從國內(nèi)市場來看，2016普遍被認(rèn)為是人工智能元年，自動駕駛領(lǐng)域毫無意外的成為眾矢之的。一時之間，科技巨頭、創(chuàng)業(yè)公司、傳統(tǒng)車廠紛紛入局，這其中許多廠商高呼“用人工智能解放人類雙手”，更有甚者旋即宣稱已經(jīng)研發(fā)出了能夠全自動駕駛的無人車。

　　誠然，人工智能的集中爆發(fā)在讓科技行業(yè)由DT時代步入AI時代的同時，深刻影響了制造業(yè)，制造業(yè)因此迎來自蒸汽時代、電力時代之后第三次進化高峰。資本市場也在將目光緊盯互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年之后，再次探回與人工智能緊密結(jié)合的制造業(yè)。

　　事實上，盡管進入自動駕駛領(lǐng)域的各大廠商在高舉人工智能大旗時都是信誓旦旦，但由于入局者的心態(tài)和路線不盡相同，同時缺少絕對的成功先例，自動駕駛領(lǐng)域里的李逵和李鬼往往真假難辨。

　　以商業(yè)邏輯分析，目前自動駕駛領(lǐng)域內(nèi)的廠商大致可分為4種不同的形態(tài)：

　　1、占位黨。僅從數(shù)字上看，目前宣稱從事自動駕駛技術(shù)研發(fā)的廠商已有上百家，這其中有不少是在人工智能大潮興起之后從其他領(lǐng)域轉(zhuǎn)型而來。如果再算上很多在宣傳中提及自動駕駛(其實是高級輔助駕駛)的車企，這個數(shù)字可能會更多。

　　上述兩類廠商中的絕大多數(shù)都屬于占位黨，普遍特征是對人工智能和自動駕駛技術(shù)不明覺厲，先占位再找方向，所以會頻繁的調(diào)整公司的運營方向，比如一會要直奔L4而去，一會又在研發(fā)園區(qū)無人車。占位黨的初衷不錯，一般來說，越早進入市場越容易建立壁壘，但如果選錯方向，進入以后發(fā)現(xiàn)沒有市場或市場很小，再想進入其他市場就會發(fā)現(xiàn)，技術(shù)積累、客戶資源都會遠遠落后于人。這是創(chuàng)業(yè)者常常會踩到的坑。

　　2、to VC黨。顧名思義，這類廠商以賣概念為生，趁著人工智能的熱乎勁先占領(lǐng)自動駕駛的高地，再欺負(fù)總有些個投資人不是很懂技術(shù)。這類廠商的特點是絕大部分都在自主造車。當(dāng)然，他們造的車沒打算給用戶開，而就是給投資人和接盤俠看的。

　　3、先驅(qū)黨。這類廠商說好聽點是始終在探索科技的邊界，為人類社會的進步做出卓越的貢獻;說不好聽，他們始終在研發(fā)未來，很可能在競爭中成為先烈。最具代表性的即玩了8年自動駕駛還沒上路的谷歌以及早期的百度無人駕駛。顯然，在商業(yè)叢林中，執(zhí)著于L4甚至L5級別自動駕駛的先驅(qū)們的結(jié)局并不太好，這才有了谷歌放棄自主造車轉(zhuǎn)而與車企合作。

　　4、生意黨。即一開始就把自動駕駛技術(shù)當(dāng)做是一門生意的廠商，他們通常不會想要自己造車，而選擇與車廠合作，他們思考的是如何通過自動駕駛技術(shù)提高駕駛安全性，并降低運營車輛的成本，先進行階段性研究，實現(xiàn)商業(yè)化落地，比如先在礦區(qū)、高速公路等封閉路況下實現(xiàn)無人駕駛，再通過技術(shù)迭代升級、漸進式研發(fā)，深耕運營車輛市場。另外，他們也不排斥被巨頭并購，畢竟被收購也是生意的一種。代表廠商有國外的OTTO、國內(nèi)的圖森互聯(lián)以及目前的百度。

　　總之，人工智能爆發(fā)開啟了人們對自動駕駛的無限遐想，車輛作為未來人機交互最重要的入口之一，讓自動駕駛技術(shù)擁有非常巨大的發(fā)展空間，所以當(dāng)下無疑是進入這一領(lǐng)域最好的時機。

　　必須明確的一點是：AI時代是一個科學(xué)家創(chuàng)業(yè)的時代，人才是撐起人工智能估值重要因素，而且在短時期內(nèi)估值仍將持續(xù)走高。雖然，自動駕駛行業(yè)開始出現(xiàn)了一些泡沫，但泡沫之中存在剛需，這跟買房的道理并無二致。在AI領(lǐng)域，那些成立于2013～2015年，網(wǎng)羅到頂級人才并轉(zhuǎn)化為核心競爭力的企業(yè)算是賺到了。預(yù)計這一批企業(yè)將于今年底或明年上半年進入B輪、C輪序列。在肯定剛需的同時，我們也要警惕自動駕駛領(lǐng)域沉渣泛起的泡沫，以生意的眼光去看待技術(shù)，探尋商業(yè)化的路徑。

　　從商業(yè)的角度審視自動駕駛：那么近?那么遠?

　　經(jīng)濟學(xué)或許很復(fù)雜，但商業(yè)的本質(zhì)卻很簡單：要有利可圖，要有樂意買單。帶著這樣的視角去審視自動駕駛，會讓它的整個邏輯清晰很多。

　　從自動駕駛技術(shù)的運營場景上來分，可分為貨運場景和乘用場景。貨運和乘用最大的不同在于：貨運車是運輸工具，具有固定的運營需求，而乘用車第一屬性是交通工具，不出門就停在車庫。我們試從生意的角度分別計算在這兩個運營場景下自動駕駛技術(shù)商業(yè)落地的可能性。運營涉及成本和收益的剪刀差，成立標(biāo)準(zhǔn)即：預(yù)期收益>投入成本。

　　1、貨運場景自動駕駛讓成本降低一半，市場空間廣闊

　　貨運車輛具有固定的運營需求是好事，它可以作為一個更加直觀的計算樣本。在國外專注貨運卡車自動駕駛技術(shù)的代表企業(yè)是OTTO，今年8月被Uber以6.8億美元收購;傳統(tǒng)車企中沃爾沃是自動駕駛重卡的代表(如沃爾沃S90);國內(nèi)與OTTO類似，從貨運場景切入自動駕駛的代表企業(yè)是圖森互聯(lián)，目前的主要研發(fā)方向是限定路段的卡車自動駕駛和Road Train(全程隊列運輸)。

　　數(shù)據(jù)顯示，在公路貨運中，人員工資約占總成本的41%，駕駛員薪資為6000～8000元/月，部分地區(qū)達8000～12000元/月，取中間值8000元/月;每輛長途運輸車需配備2～3名駕駛員，以2名計算;燃油成本約占30%。如此計算，人工駕駛下，每輛車每月的成本大概在39000元左右。

　　那么貨運場景下的自動駕駛會帶來哪些改變呢?變量主要是3個：人員成本、燃油成本和車輛自動駕駛設(shè)備的一次性投入。

　　根據(jù)圖森互聯(lián)的公開數(shù)據(jù)顯示，限定路段的卡車自動駕駛技術(shù)能夠讓降低50%的人工成本，即每輛車配備1名駕駛員;燃油成本降低7%，即每月節(jié)省約800元;每輛車搭載自動駕駛設(shè)備及改造的一次性投入約8萬元。如此計算，采用自動駕駛之后，每輛車每月的成本大概在元18700元左右，而先期搭載自動駕駛設(shè)備及改造的一次性投入8萬元，5個月內(nèi)即可收回。(注：車輛損耗及保養(yǎng)成本、維修成本、過橋過路費等固定成本未作為變量參與計算)

　　此外，大貨車的事故率和致死率是所有交通事故中最高的，國外卡車自動駕駛技術(shù)數(shù)據(jù)顯示，人工智能的應(yīng)用降低了約75%的貨車事故致死率，這無疑降低了安全支出這一隱性成本。

　　目前，中國有2000多萬輛貨運汽車，3000多萬名貨運司機，物流運輸量的76%由公路貨運完成;其中，城際貨運車輛720萬輛，城際貨運司機1600萬人。自動駕駛在貨運場景應(yīng)用的市場空間顯然是足夠廣闊的。

　　隨著電商行業(yè)不斷發(fā)展，物流行業(yè)正經(jīng)歷著發(fā)展的黃金階段，但獨生子女政策所帶來的社會結(jié)構(gòu)老齡化、人口紅利消失，導(dǎo)致物流行業(yè)的人工成本越來越貴，物流及大型運輸企業(yè)面臨的壓力也日益增加。二爺了解到，整個物流行業(yè)對自動駕駛非常歡迎，需求相當(dāng)迫切，他們普遍希望貨運場景下的自動駕駛技術(shù)能夠加快落地步伐，越早實現(xiàn)越好。

　　其實，對諸如四通一達等物流及大型運輸企業(yè)來說，是人工智能也好，自動駕駛也罷，技術(shù)其實并不重要，要知道在一個平均利潤率不過只有7%的行業(yè)里，成本投入的顯著降低，成本競爭力的提升無疑最讓他們感興趣。基于此，物流及大型運輸企業(yè)將有底氣與通過超載、疲勞駕駛而取得成本優(yōu)勢的私人車隊(夫妻檔司機)去競爭，讓良幣驅(qū)逐劣幣，逐漸規(guī)范貨運行業(yè)。

　　物流及大型運輸企業(yè)的態(tài)度正直接影響到卡車制造廠商，目前，各家卡車廠商對自動駕駛的技術(shù)的態(tài)度非常開放，已經(jīng)在推進的比如北汽福田與百度的合作，北奔重汽與圖森互聯(lián)的合作，亦有廠商在自己進行研發(fā)。

　　從圖森互聯(lián)傳來的消息是，限定路段(高速公路)L4級別的自動駕駛車輛明年底將會上路，并進行商用推廣。對吃瓜群眾來說，享受人工智能和自動駕駛帶來的物流成本下降，隨之而來“全面包郵”等紅利也許并不遙遠。

　　2、乘用車自動駕駛規(guī)?；虡I(yè)落地，或許還要等10年

　　與貨運場景相對直觀情況不同，自動駕駛在乘用場景的應(yīng)用情況則復(fù)雜很多，從L2到L5均有涉及，無法建立具有十足代表性的計算模型。

　　目前，自動駕駛技術(shù)路線主要分為兩派：1、以谷歌、百度為代表的激光雷達+高精地圖;2、以特斯拉、Uber、奔馳等為代表的攝像頭+毫米波雷達+SLAM三維高精地圖。

　　總體來看，自動駕駛技術(shù)應(yīng)用在乘用車上，根據(jù)技術(shù)路線的不同，主要成本來自硬件設(shè)備的投入。比如在激光雷達的方案中，一個激光雷達的成本是8萬美金，每輛乘用車需要安裝2-3臺，硬性的成本至少需要16萬美金，超過100萬人民幣。很多自動駕駛廠商都在想辦法讓激光雷達降價，但它作為一個機械設(shè)備，短期內(nèi)大幅降價的概率非常小(除非在基礎(chǔ)物理學(xué)上實現(xiàn)突破)，所以成本是激光雷達方案繞不過去的一個門檻。

　　再說一點題外話，激光雷達除了成本較高之外，還有其他方面的限制。比如之前張召忠將軍曾表示激光怕霧霾，被很多人當(dāng)做笑料談資，其實確有其事;而且激光雷達監(jiān)測到的距離遠不及攝像頭，就算是64線激光雷達，在比較遠的距離，回來的點云還是比較稀疏的;再比如，如果路上有很多車都在用激光雷達，他們之間是有一定幾率出現(xiàn)相互干擾的情況，這對安全來說是一個隱患。

　　基于此，再從成本和收益的視角去看乘用車自動駕駛落地的時間軸，現(xiàn)在是否會有消費者愿意斥巨資購買一輛自動駕駛的乘用車自己開呢?答案似乎會讓我們很失望。

　　自動駕駛在乘用場景下比較靠譜的節(jié)奏應(yīng)當(dāng)也是從運營車輛開始，如滴滴、Uber等，一旦自動駕駛技術(shù)能讓他們成本比批量雇傭司機更便宜，他們則很可能會大規(guī)模的推動自動駕駛進入商業(yè)化運營，所以運營類乘用車將早于個人乘用車切入自動駕駛技術(shù)，而這個市場同樣非常廣闊。未來甚至有這樣一種可能性，自動駕駛技術(shù)提供商會褪去技術(shù)色彩，最終演變成為一整套運營服務(wù)，大家不再通過出售技術(shù)去賺錢，而是通過提供自動駕駛的服務(wù)來盈利。

　　但受限于城市復(fù)雜路況，乘用車大規(guī)模使用無人駕駛顯然不是未來兩三年就能搞定的事情。目前Uber的無人駕駛載客服務(wù)更像是一種公關(guān)噱頭。二爺認(rèn)為，乘用車自動駕駛規(guī)?；虡I(yè)落地，可能要等到2025年前后。其實這個時間說遠也不遠，也就不到十年的時間，只要科技企業(yè)和車廠做好技術(shù)積累和商業(yè)化積累，到時候完全可以坐迎風(fēng)口紅利。但在這期間，如果找不到好的商業(yè)模式，可能風(fēng)口還沒來，就已經(jīng)熬死了。

　　寫在最后：

　　有關(guān)自動駕駛技術(shù)可以延展而開的話題還有很多，比如政策因素、責(zé)任判定、保險行業(yè)的態(tài)度、倫理觀念，等等。

　　目前，包括自動駕駛在內(nèi)的AI領(lǐng)域，仍然處于找準(zhǔn)需求的階段，雖然有很多人已經(jīng)一頭扎進了這個大行業(yè)之中，但不是所有人都能在這里找準(zhǔn)實際的商機，對于不是很懂的事情，我們往往總把問題想得太過簡單。