沉浮2019无人驾驶商业化落地难出海成新出路

回顾2019年，企业和资本意识到落地的重要性，加之资本环境下行对还在烧钱状态下的无人驾驶企业提出挑战，落地、抱团、收购成为年度关键词。展望2020年，很多企业已经锚定其作为L3无人驾驶车辆量产的时间表。

编者按：始于创新，涨于沉淀。等待未来的硬科技诸行业，在2019年迎来了不少“拐点时刻”，有的迎来了发展元年，有的是在厚积薄发，而有的则是在冰火交融中理性狂奔。比如5G、芯片，成为业界相聚必谈的蓝海市场，而与此同时，也有不少无人驾驶、人工智能领域的企业在波澜依旧中跌跌撞撞地前行。

时至年终，这一场竞赛中究竟有着怎样的发展和变化？腾讯科技联合投中网CV智识发起《沉浮2019》系列策划，一起回顾AI、芯片、5G、脑机科学、造车新势力等几大主要前沿科技领域，在2019年发展进程中的沉浮事迹。

今天是《沉浮2019》系列之第二篇：《沉浮2019:无人驾驶商业化落地难、车企频频联盟，出海成新出路？》

作者：韩敬娴

编辑：张丽娟

2019年，“变”字贯穿始终。微观到无人驾驶，大大小小的变化随处可见：内讧、裁员、抱团、转换赛道......碰撞与挣扎中，有的黯然离场，有的留下观望，还有的正风光无两。

临近年末，OEM纷纷立下Flag：2020年量产L3无人驾驶车辆。

虽然并不是人们期待的那种一步到位的“真”无人驾驶，但如果我们将这当作“渐进式”无人驾驶第一阶段的结果验证，那么行至量产前夜的2019年，似乎正处于“凌晨两三点钟”的黑暗期。烧钱不止，落地挑战加大，以及资本环境下行带来的焦虑，构成了行业的主要情绪。

从头部公司的发展来看，Waymo虽一贯保持了自己“先锋”的风格，在凤凰城的推出了无人驾驶商用服务Waymo One并开始尝试不再配备人类安全员，但依旧是在小范围内进行。

而其它几家在无人驾驶领域活跃的公司的商业化扩展步伐明显放缓。GM Cruise CEO丹·阿曼（Dan Ammann）就公开发表博文表示推迟自动驾驶出租车服务。

国内的BAT巨头则将更多的精力分配到了车联网领域上：百度的Apollo，腾讯的“四横两纵一中台”智慧出行战略，阿里的AliOS。

另一些初创公司开始转向限定场景的自动驾驶业务，传统车企则将重点放在了辅助驾驶功能上。

有的离开，有的留下

“投资机构的投资偏好从追风口>追成长>求稳健，转变成求稳健>追成长>追风口。”

资金流动形成洋流，影响了身处其中的每一个参与者：从Robotaxi赛道出来的业内人士吐露“赛道太难，得降维做更容易落地的场景”；原本被L4压制的ADAS赛道融资信息多了；L4经验比较丰富的团队在有能力做L4的情况下也主动降维，选择了Tier 1的商业定位。

“无人驾驶行业已经过了靠PPT或者一辆林肯MKZ画饼融资的时代，开始进入阶段性商业化落地，这会倒逼行业价值回归。”鼎晖副总裁刘伟对CV智识表示。

在这场“价值回归”与技术周期的缠斗中，交织了太多功成名就的渴望、“活下去”的刚需、保持“头部”的压力……过程充满碰撞、取舍与挣扎，甚至行业的巨头公司也面临着艰难的抉择。

1月，苹果公司确认无人驾驶汽车部门裁员 190 人；Roadstar爆出团队内讧，并最终导致关门；6月，吴恩达参与运营的Drive.ai被收购。

下半年，风波也并未止住。10月Uber确认无人驾驶裁员消息；12月，激光雷达鼻祖Velodyne，正式决定裁掉中国北京的办公室超过20名员工。

爆发的种种事件背后，原因虽各有不同，但总结下来都扣着“落地”的帽子。“变不了现，这是最大的问题”，一位无人驾驶资深投资人士告诉CV智识。

要想实现全自动驾驶是一个非常复杂的系统性工程，它包含汽车的软硬件水平、道路、法律和法规、城市规划等多个方面问题。

从技术上来说，目前无人驾驶更多是在相对固定的区域内试运营或者测试，而更复杂的场景：恶劣天气、暴雨风雪、人流混杂的路口、突然的加塞等，无人驾驶还面对着巨大的挑战；从政策法规上来说，国内各地政府仍是“希望稳步走”，政策松绑仍需等待；另外，传感器的成本居高不下，供应量吃紧也会影响落地速度。

根据美国斯坦福大学的预测，真正实现L4的高级别无人驾驶，节点应该在2020到2025年，而且最先是在卡车、共享出租车等专用车辆上实现。对私家车而言，L4级的无人驾驶应该在2030年左右的节点，而L5的无人驾驶至少要等到2035年以后 。

因此我们也可以看到，尽管各车企都在着力研发，但仅有少数量产车型配备无人驾驶技术，无人驾驶级别仅为L1、L2级别。而L3级别的量产车型，车企给出的时间表则是2020年。

“乘用车OEM的这些Flag受上游Tier 1的影响，因为OEM集成各家技术，自己的研发能力有限，而比如Bosch就有个全家桶套餐，号称提供L2/3能力，预计2020年量产。” 从事无人驾驶投资的周洋告诉CV智识。

在“个体偶然性”与“技术、商业客观规律”组成的生态群落中，有离开，也有留下，留下的在最大限度地维持跷跷板两边的平衡。

其中，限定场景商用车就成了企业与长期资金市场“讲故事”的一个新方向。而这些所谓限定的封闭场景则包括了矿区、港口、园区等，还有固定线路的商业化，比如物流配送、街道清扫、绿化浇水等场景。

在这些细分领域里，国内的多家无人驾驶慢慢的开始互相争夺地盘，如园区的驭势科技、智行者，港口的西井科技、矿区的踏歌智行，物流的菜鸟和Gofurther、重卡的赢彻、智加、图森未来等等，当然很多公司的落地领域并不只是一个。

从技术上来说，封闭场景下线路单一，使用者真实的体验也不用像乘用车那么复杂，对算法的要求相对较低，也更有利于量产。

所有生意的本质，没有宏观大道理，没有概念炒作，没有高深的商业秘诀，就是“你是否抓到了需求的本质”。

开始有商业落地案例并不等同已具备产品价值，“产品价值意味着市场的真正需求，以物流小车和无人清扫车为例，这些领域的需求在现阶段或许并非刚性，产品价值仍需等待。”辰韬资本执行总经理贺雄松对CV智识表示。

车企频频联盟

到现在，“落地难、造血慢”的达摩克利斯之剑高悬顶上，车企纷纷选择结盟。

大众与福特Argo、宝马与戴姆勒，强强联合，但联盟并不止于车企之间，车企与科技公司，车企与无人驾驶初创公司，都在马不停蹄地共同赶制无人驾驶商业化落地的时间表。

“过去无人驾驶公司都是独立的，2016年开始，国内公司在海外跟车厂结盟，2018年以后车厂之间也会结盟，所以变成了几个联盟相互竞争，推行无人驾驶落地，这肯定不是一个创业公司单打独斗的方向。”滴滴无人驾驶公司COO孟醒曾在“2019搜狐科技AI峰会”上表示。

对于那些曾经在汽车工业中占据绝对主导优势地位的欧洲或美国老牌车企来说，新兴的自动驾驶业务烧钱不断，但传统业务的赚钱能力却在减弱。

拿在全球车市具有指标性意义的中国车市来说，经历了过去28年的增长之后，2018年开始出现了负增长，同比下滑2.76%，全年销量为2808.06万辆。

据今年3月份发布的2018年业绩报告数据显示，宝马在2018年度总收入974.8亿欧元，同比降低0.8%；而净利润则为72.07亿欧元，同比降低16.9%。

结盟成了无人驾驶企业们性价比更高的选择：技术共通性不仅能缩小产品差异化，同时还能通过合作化平台降低生产所带来的成本，进一步提升生产效率及丰富产品功能或降低产品价格。

“无人驾驶研发进入到了软硬件结合、车规的关键点，而资本环境下行，企业资金吃紧，势必面临OEM、Tier 1硬件卡脖子的挑战。”周洋告诉CV智识。

对于科技公司来说，车企资金实力雄厚、同时拥有丰富汽车行业经验，能够在一定程度上帮助公司加速实现技术落地，二者互为补充，互相需要。

如同所有的硬科技行业一般，无人驾驶一直处于一种双重逻辑中。一重逻辑是风口逻辑，另一重逻辑是商业逻辑，要需求，要落地，要营收。这重逻辑在行业的高光时刻被风口逻辑压抑，但当行业冷静，商业逻辑就会慢慢浮出水面。参与其中的车企、科技公司、初创企业不得不以联盟对抗技术周期与巨额投入。

只是联盟尚处早期，合作大多还没实质进展，有些结盟有明确的目标，有些只是“做个Poc就说是合作”，因为“大多数是PR行为，大公司为了股价，创业公司为了融资，各取所需。”

一位曾深度参与车企与科技公司结盟的前无人驾驶从业人员就对CV智识表达过车企更实际的想法：行业发展初期，以自己的品牌上路测试如果出现事故，对原汽车品牌压力太大，毕竟还是要卖车的，因此不如投资一些初创公司，联合做测试。

虽然各怀心思，但无人驾驶作为一场“集体运动”，注定谁都无法做到像个人运动一般“独自上场”。

另辟蹊径：车路协同

被落地和造血困住的无人驾驶企业们在今年还找到了另外一条路：车路协同。

所谓车路协同，简单来说就是统筹车、人、路及实时交通的动态信息，来实现车况、路况、交通动态信息的共享。

12月19日，Apollo在长沙发布了车路协同、智能车联两大开放平台。百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇表示：“无人驾驶时代尚需时日，但汽车的智能车联时代已经扑面而来。当数以千万搭载智能车联的车辆，以云端互联的形式共享信息，就会创造出中国最大规模的车路协同网络，真正助力城市交通基础设施智能化的升级。”

跑步进场的不只百度，还有以华为、中兴、大唐这样的通信领域企业，以BAT为代表的互联网科技企业，高新兴、千万科技等智能交通玩家，做ETC的金溢科技、万集科技等，还是无人驾驶创业企业，比如希迪智驾以及包括如四维图新在内的地图厂商。

“路和车逐渐在往一起靠，许多企业开始建车路协同研究院，许多相关的主题会议上，参与的企业类型多了，比如路的设计单位、建设单位都开始参与进来。”四维图新车路协同研究院产品经理孙伟也感受到了车路协同的热度在上升。

车路协同并非新鲜的概念，为何会在今年爆发？

“单车智能发展得非常的快，但是最后1%解决不了。虽然可以用更多的钱，更多的里程，更多的数据去逼近，但是造车光‘逼近’是不够的，它不像人脸检测，96%或者97%准确率就可以用，对于车来说，不到99.999%，就近乎等于零。”

对于落地压力大的企业无人驾驶企业来说，单纯的无人驾驶“车”业务大部分都处于演示阶段，距离真正商业化落地还早，车路协同业务可以让公司“有一定的现金收入”。据希迪智驾介绍，公司成立第一年的3000万营收中，几乎一半来自于车路协同业务。

无人驾驶企业落地压力是一方面，仔细观察不难发现，做好车路协同还要有车企、通讯运营商、道路基础设施部门等企业和政府部门的“重度”参与。

换句话说，求存求富的企业追求与求大求强的地方意识融为一体，也为无人驾驶规划了一条“中国式”发展路线。

出海是新出路？

当一个市场遇到落地困难的问题，而企业自身又面临融资难、资金紧张、急需落地场景的情况时，自然会寻求更适合落地的市场和场景，所以“出发去海外”成为无人驾驶企业愿意尝试的选择。

12月11日，智加科技在美国完成了无人重卡生鲜运输试运营，横跨美国东西海岸，为乳业公司蓝多湖（Land O Lakes）提供无人驾驶货运服务。

同一个月，无人驾驶初创公司AutoX对外表示，公司准备将业务拓展至东南亚地区。AutoX预计将在该地区部署10辆无人驾驶汽车用于早期实验，未来会将车队规模扩展至100辆。

众所周知，技术依然是无人驾驶发展最大的制约因素，具体来说就是安全性和稳定性不够。

在这样的情况下，想要让更多的无人驾驶汽车在国内运营起来，尤其是像凤凰城那样完全拿掉安全员的方式，还需时间。而至于什么时间，“国家在看，这个时间点不好说。”

无法大规模运营就从另一方面代表着更大的时间成本以及资金成本，并且不同的市场之间本身就存在落地条件的差异。

“在国内物流领域，99%的卡车不具备线控底盘，而这恰好是改装无人驾驶的基础，另外卡车司机是卡车的两倍，劳动力充足，还有不具备甩挂运输作业方式等原因，因此短期来看，在干线物流大面积铺开无人驾驶面临挑战。”刘伟表示。

事实上，从上半年开始就不断有无人驾驶初创公司宣布海外的落地。

上海仙途智能与德国环卫公司ALBA集团合作试运营的无人驾驶清扫车，在德国威廉港内正式运营；AutoX、Pony.ai通过加州政府监管部门的批准，可以向公共乘客提供无人驾驶打车服务；迪拜电子商务平台Moon宣布和新石器Neolix合作。

对于中国无人驾驶初创公司而言，“出发去海外”有助于平衡长短期业务发展，但是对于目前仍处于烧钱状态的初创公司来说，还需要“衡量好每一个海外的业务是否真正值得投入”。

结语

回顾2019年，企业和资本意识到落地的重要性，加之资本环境下行对还在烧钱状态下的无人驾驶企业提出挑战，落地、抱团、收购成为年度关键词。

展望2020年，很多企业已经锚定其作为L3无人驾驶车辆量产的时间表。

图森未来CEO陈默对CV智识说过，“行业内下一个重要的节点就是何时有车厂真正愿意去做量产化的产品方案。”

因为无人驾驶成功有三个要素，“第一，钱要足够让你活那么长时间；第二，车厂愿不愿意花大额投资做无人驾驶的硬件平台；第三，软件电子司机能不能做到比人类的驾驶行为还要优秀。”

现在，节点正在逼近。

“这对于无人驾驶来说无疑是利好消息，毕竟无人驾驶离不开软硬件结合，而硬件车规靠的是OEM和Tier 1去做。”

量产前夜，所有行业的亲历者和创造者都在经历徘徊、起伏，这股新的浪潮究竟是淤积成潭还是奔向大洋大海？答案或许会在2020年。

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