Waymo落寞,小鹏、文远知行们为何还加速驶向Robotaxi赛道?

谈擎说AI

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· 2021.11.26

谷歌子公司Waymo辛苦做了11年自动驾驶,投入超过30多亿美元,累积测试公里数超过2000万英里,依然无法实现“去掉安全员的完全无人化”承诺,如今是无边落木萧萧下。

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Waymo落寞,小鹏、文远知行们为何还加速驶向Robotaxi赛道?

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图片来源@视觉中国

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文 | 谈擎说AI,作者 | 郑开车

Robotaxi在自动驾驶界有另一个代名词——烧钱机器。

谷歌子公司Waymo辛苦做了11年自动驾驶,投入超过30多亿美元,累积测试公里数超过2000万英里,依然无法实现“去掉安全员的完全无人化”承诺,如今是无边落木萧萧下。

但国内Robotaxi依旧热度不减,尤其是近日,11月23日,小鹏汽车董事长何小鹏表示,2022年下半年小鹏汽车将开始探索Robotaxi业务。小鹏可是特斯拉智能驾驶渐进式落地派的忠实信徒,为何如今倒戈?

同样,11月18日,文远知行的Robotaxi业务又公布了一项最新进展,宣布与广汽集团及旗下移动出行平台如祺出行达成战略合作。

同样是Robotaxi赛道,为什么当年的行业领跑者一地鸡毛之下,后继者依旧大步向前?面对Robotaxi赛道如此割裂的现象,部分吃瓜群众不免是一脸懵逼,我们又该如何看待?

万类霜天竞自由:汽车行业的物种大爆发

内燃机时代的汽车工业具有超高复杂度,尽管新能源时代下,三电系统取消了燃油发动机和变速箱等动力部件,却增加了对自动驾驶技术、智能座舱等的新需求,很多技术都还处在摸着石头过河的阶段,不同厂家有不同的路径和实现方案,我们对常见的分歧进行一些盘点:

*三元锂还是磷酸铁锂

车用动力电池的江湖之争,本来没那么多悬念。2016年,磷酸铁锂电池的市场占有率达到69%,彼时的三元锂还不被看好。但在新能源财政补贴政策的“挑拨”下,剧情发生了戏剧性反转,2019年三元锂电池的市占率飙升至65%。而从2020年至今的一年多时间里,磷酸铁锂电池再次吹响反攻的号角……

未来到底是哪种电池更优越?就像甜粽子和咸粽子哪个更好吃,没有能人说得清楚,至少现在三元锂和磷酸铁锂电池的汽车保有量都在上涨。以特斯拉来说,Model 3系全轮驱动版用的是三元锂,后轮驱动版用的是磷酸铁锂。

*纯电动还是增程式

纯电动现在卖得很不错,特斯拉从2003年成立就一直走纯电动路线,让大家相信纯电动的前景。但并不意味着纯电就是新能源的归宿,增程结构的最大优点,就是不仅有稳定的输出功率,还可以享受电机驱动的推背感,还彻底解决了纯电动的续航焦虑。

2018年2月,杨裕生院士曾表示,增程式产品是补贴退坡后新能源汽车走向市场化的最佳技术路线,而且不止一家车企开始了增程式商用车的研发,例如,吉利商用车増程器所用发动机的最低有效比油耗已降至215g/(kWh),发电机系统最高效率可达94.5%。可见增程式和纯电动都有着难以被替代的优点。

*快充还是换电

曾有人认为特斯拉一定会走换电路线,因为在2013年6月, 马斯克演示了特斯拉全自动更换电池的现场视频。但是考虑到产业链整合难度大、建站投入高等因素,特斯拉宣告放弃换电模式。反观国内,造车新势力只有蔚来一家坚持换电模式,但蔚来用户累计换电超过100万次,换电的重模式似乎并没有对拓展造成太多阻碍。

11月6日,美国总统拜登表示要建50万个充电桩,似乎正中特斯拉下怀,但美国基建一直以效率低著称,而且70亿预算也不够,所以美国未来推广换电站也不是没有可能。

*激光雷达还是视觉算法

特斯拉是立场鲜明的视觉派,马斯克曾不止一次公开diss激光雷达。比如2019年4月,马斯克曾说,“激光雷达就像人身上长了一堆阑尾,基本是无意义的,太可笑了,傻子才用激光雷达!”

可之后就打脸了,今年5月份,据彭博社报道,曾有知情人士称,马斯克已与Luminar公司签订协议,计划使用该公司激光雷达进行测试和开发。

事实上,如同人的眼睛有误判的情况一样,视觉算法也有弊端。比如,特斯拉曾被报道把白色大货车识别成云朵,直接撞上去,把二维的人体投影当成真人,主动刹车。

正是看到了视觉算法的弊端,越来越多的汽车厂商选择视觉算法+激光雷达的方案,可见这两种方案都有可取之处。

此外,在无人驾驶落地方面,Waymo沿用类似于安卓技术开源模式,特斯拉采用类似苹果的闭环模式;在自动驾驶的实现上,单车智能和车路协同也各有优劣;在自动驾驶计算层面,也有Mobileye主张算法优先和英伟达主导的算力优先两大流派等等。未来可能还有更多的细节技术路线,不再赘述。

谈擎说AI认为,在Robotaxi技术的进阶路线上,也存在着Waymo为代表的“直奔L4”与特斯拉为代表的“渐进式路线”都是可行的方案。即使Waymo落寞了,不代表别人做不出来L4。

汽车行业的技术的演化周期还处在初期阶段,存在着各种不确定性都很正常,正是因为不同的路线分歧互相竞逐,才有助于行业整体的发展。

就像当年智能手机刚兴起的时代,翻盖式、滑盖式、直板式都有很多铁用户,即使随着技术的深化,未来也会面临优胜劣汰,在新能源汽车的上升期过早下定论未免显得因噎废食。况且,在谈擎说AI看来,Robotaxi这条赛道上的奖励甚至可以说颇为丰厚。

Robotaxi马拉松终点线前的奖励?

Waymo的“直奔L4”路线曾经是自动驾驶的标志性模式,即通过采购车辆,然后改装和部署自研的自动驾驶技术方案,对外宣讲的商业图景。

从小鹏和文远知行最近宣布入局Robotaxi来看,Waymo中止Robotaxi的测试项目似乎没有打击到他们对这个万亿赛道的热情。

如何看待同一条赛道中,不同企业间的割裂现象呢?谈擎说AI认为,主要原因有以下几点:

第一,出行市场蛋糕够大。据艾媒咨询数据显示,自2016至2020年,我国移动出行用户规模不断扩大,2020年我国移动出行用户规模已达5.69亿人。中国网约车数量以平均每年增长19%的速度,至2022年底将形成2600万辆的规模。

供给和需求都是超大规模的赛道,每个有能力沾光的企业都不会拱手让给别人,中国的出行市场表面上滴滴一家独大,但滴滴是轻资产运营平台,挣的是人车信息匹配的钱。假如无人驾驶成功了,取代司机意味着大幅降低成本,真正有Robotaxi的企业才有资格玩下去,车成为主要生产工具,届时滴滴的头部地位将不复存在,整个赛道的格局要大洗牌。

所以说,Robotaxi市场潜力大,国内玩家明白先发的重要性,这也体现出企业典型的占坑思维。

很多人不禁要问,既然值得做,为什么小鹏宣布明年才做?

原因是造车很花钱,小鹏之前不做是因为造车的根基还不牢固,现在在新势力中站稳了,果断多元布局。从小鹏今年Q3财报看,Q3总收入为57.2亿元,环比增长52.1%,毛利率为14.4%,环比增长2.5%,现金储备规模也达到453.6亿元。

另一方面,小鹏尝到了技术投资的甜头,2021年Q3小鹏汽车研发支出12.64亿元,研发费用率22%,同比去年同期约增加50%。与此同时,小鹏的高速NGP月度使用率达到60%以上,NGP的高速里程渗透率超过60%。

可见用户对小鹏的导航辅助驾驶技术还是比较认可的,布局Robotaxi也有着推动技术进阶的考量。

第二,继续搜集数据。特斯拉的Model系列电动车搜集全球海量用户的驾驶数据,来反哺自己的算法和计算平台。在当前技术条件下,激光雷达和视觉算法之间的互补依然是最优的智能驾驶方案,路况数据量某种程度上决定着下一代产品能否满足用户逐步拔高的智能驾驶期待。

“从我们之前的数据来看,一台这样的车一个月大概可以运行8000到10000公里,我们相信足够多的数据会在感知、地图等数据的闭环上对我们有巨大帮助。”何小鹏在Q3财报电话会上表示。

除了小鹏,最近加入Robotaxi竞赛的还有文远知行。据天眼查APP查询,L4级自动驾驶公司文远知行近日依然在招聘技术人员,研发脚步丝毫没有慢下来的迹象。

11月18日,文远知行的Robotaxi业务又公布了一项最新进展,宣布与广汽集团及旗下移动出行平台如祺出行达成战略合作,基于广汽集团整车研发平台,文远知行的自动驾驶软硬件解决方案和如祺出行的智慧出行平台,三方将共同打造Robotaxi产品。

谈擎说AI认为,对于文远知行来说,自己不造车,只做技术输出,对获得数据源的需求更为强烈,所以不会放过和车企合作的机会,而Robotaxi正是一个构建“数据-算法-产品”正反馈链条必不可少的场景。

第三,以布局Robotaxi开辟一条品牌宣传的新途径。小鹏汽车为例,即使在近几年内没有做到取代驾驶员的水平,也无法降低这块运营成本,也可以起到品牌宣传的作用,每一辆路上跑来跑去的Robotaxi都是一个小型流动电动车体验店。

在互联网行业中,常用营销漏斗模型来分析和改进营销模式,潜在客户在转化为事实客户的过程可以分为认知、考虑、偏好、购买四个阶段,布局Robotaxi相当于增加了认知阶段的广告投放,品牌借此构建更大口径的营销漏斗

从这个意义上也不难理解Waymo为何“知难而退”,纯技术企业没有营销的考量,而小鹏和集度等车企不单单是为技术推广投入,还有品牌到销量达成的投入

第四,估值考量。新造车企业在上市后,其估值中智能化因素占比较高。比如,特斯拉破万亿的估值相当于大众、丰田、通用等11家传统车企之和;Rivian一台车还没交付,其市值就超过了福特、大众这些老牌车企,仅次于特斯拉和丰田;百度刚宣布在智能驾驶和车联网方面的业务布局,瑞穗马上给予了400亿美元的估值。

综上所述,Robotaxi作为一个前景还不清晰的万亿赛道,即使近几年不会有自动驾驶技术的质变,也同样能给企业带来丰厚的商业价值。至于谁能够在这场技术的马拉松竞赛中率先撞线,我们拭目以待。

本文系作者谈擎说AI授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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