自动驾驶最先在国外开始流行起来，而后国内不少企业开始嗅到这一风口，并尝试入局自动驾驶场景。那么在经历了这些年的发展之后，自动驾驶行业遇到了怎样的难点，又走向了什么样的发展路径？一起来看看作者的解读。
马斯克现在很少再去谈论他的自动驾驶，自从2013年以来，这项由特斯拉高调牵头的技术，发展态势一直跌跌撞撞，远不如预期顺利，甚至在2021年的时候，马斯克本人也认识到“自动驾驶远比想象中更加艰难”。
更大的退潮发生去年：特斯拉自动驾驶“灵魂人物”卡帕斯宣布离职，苹果大幅裁减自动驾驶测试司机，福特与大众自动驾驶公司Argo AI关停、Mobileye市值暴跌。
就在前不久，烧了90亿美金的Embark，7年只交付一辆无人卡车，也在一年半不到的时间里，就经历了从上市到破产，相当惨烈的业绩下，创始人Alex Rodrigues坦言自己已经被资本抛弃。
这种情绪同样也蔓延到国内，根据《新眸》不完全统计，2022年自动驾驶的投资达到了136起，但在投资额度上，去年的200亿元，却较之前的932亿元大幅减少了近80%。加上法律法规上的不完善，安全事故频发，大众对自动驾驶的故事也逐渐失去耐心。
单从市场层面来看，国内对自动驾驶已经有了明显的转舵：许多主攻L4的公司，把方向转向更易落地的L2，或把Tier1当作最快降维的捷径。比如以Robotaxi起家的文远知行，近期也在开发乘用车的L2-L3级软件；小马智行下沉到出行服务、卡车，及乘用车辅助驾驶的业务；曾计划规模化部署自动驾驶车队的Momenta，眼下正在推动相关的解决方案覆盖到公路、城区等场景。
十多年过去了，对比最初的宏大设想，一时间，所有人都在重新审视这个被过度包装的前沿技术。大家关注的焦点也从显摆技术和远大目标，转向了更实际的商业化落地。
自动驾驶最早流行于国外，谷歌在2009年正式成立自动驾驶事业部，4年后，通用、福特、奔驰等主机厂也开始涉足这个未知领域。
国内最先嗅到气息的是百度。当年错失移动互联网的风口后，这家公司决定每年在AI上投入百亿，自动驾驶则被当作是最合适的落地场景。在2013年成立的深度学习实验室里，百度拆分出自动驾驶研发团队，研究方向包括高精地图、定位、感知、决策和控制等。
到了2015年末的时候，百度设立了自动驾驶事业部，同年首辆无人车完成道路测试。紧接着，L3、L4事业部成立，百度在内部整合搭建起智能驾驶事业群组。两年后，也就是2017年，百度正式对外发布了自动驾驶开放平台Apollo，把自动驾驶概念推向高潮。
按照官方表述，Apollo的定位是汽车界的Android。但当时百度还没有造车的打算，而是想做一个开放给所有开发者、车厂、车型的自动驾驶平台。对当时的行业来说，有个说法比较流行：一家公司不可能在3天内造出无人车，但用Apollo可以。这句话虽然夸张，不过Apollo的确为这个赛道里的大部分玩家，提供了不少代码方案的支持。
按照百度的逻辑，由于在汽车行业，整个产业的制造链，系统，软硬件中，存在着大量的重复劳动，而自动驾驶的研发又格外烧钱，通过平台整合，获取开发和测试数据，能够直接降低开发难度和成本，最终达到量产和商业化的目的。
不过有意思的是，百度Apollo在诞生后很长一段时间内，并没有摸索出一套理想的商业模式：
去年Apollo RT6推出时，百度当时的规划是：这款车将在2023年启动小批量生产，从万台到十万台逐步攀升，并投入萝卜快跑，到2023年底，萝卜快跑在30个城市部署至少3000辆无人车；到2024年初，Apollo RT6将面向C端市场大规模量产。
但现实情况是，无论是Apollo RT6，还是萝卜快跑，百度的自动驾驶商业化均没有达到预期。当然，这中间的原因有很多，并不能过分苛责百度这家公司。
具体来说，萝卜快跑目前总共在11个城市的小部分区域有运营，和试点的差别并不大；参考百度此前立下的，2025年在65个城市里实现运营的目标，如果按一辆车25万成本来算，每个城市100辆就需要16亿多，但出于安全考虑，以及安全员成本；由于授权规模限制，车辆也只能在非极端天气，且固定时间段提供服务。
除此以外，行业里诸多高管离职、裁员声音此起彼伏：去年特斯拉的自动驾驶团队优化了数百名员工，Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo多个部门连续裁员，包括国内小马智行、图森未来也深陷囹圄。
显然，百度也意识到了这个问题，李彦宏曾在内部讲话中提到，“不能只看收入，要看利润，更要看ROI。”
但问题是，尽管百度迫切地需要在这块业务上找到新增量，但自动驾驶并没有改善百度财报中的营收结构，李彦宏曾在2021年表示，他们都低估了自动驾驶的研发投入，百度仅一年就投入200亿，而这可能需要10年乃至20年的长期投入。
有业内人士评价，“他可能是想把矛盾转移，比如过去和当下的项目都去强调带来降本的作用，但自动驾驶最大的问题是怎么去商业化落地。这在行业里任何参与者都回避不了。”
如果从2013年算起，相比于国内其他玩家，百度在自动驾驶领域里的布局比谁都久，以至于反映在业务上，重心复杂且多变：一方面，在车、路、形、图上进行技术布局；另一方面，做平台，做Tier 1，还要造车，落地无人小巴、做无人出租，投资威马……
这种业务理念的摇摆，对百度自动驾驶内部组织上造成了直接的影响。
比如2016年，担任百度自动驾驶首席架构师的彭军宁愿放弃T11职位，和原同事一起创立小马智行；作为业务元老的王劲因为理念不和离开百度，专注发展Robotaxi业务；2019年，在百度工作16年，负责L3级自动驾驶、车联网、地图等多项业务的顾维灏，在业务调整后选择离开，并成立毫末智行，面向乘用车和低速末端物流市场提供解决方案。
2021年的一次财报会上，李彦宏首次规整Apollo的三种商业模式：卖解决方案、Robotaxi和造车，甚至在后来，把集度汽车的预订单目标都写进了OKR里。
首先是卖方案这块，前几年虽然和Apollo合作的车企不少，宝马、北汽、江淮等，但完整搭载了Apollo技术，实现大规模量产的车型却并不多。这里面有车厂对自动驾驶主导权的权衡：他们并不会完全信任某家自动驾驶公司提供的方案。
比如长城在选择百度Apollo的量产方案时，旗下欧拉品牌闪电猫则搭载了来自毫末智行的HPilot 2.0系统。所以在外界看来，即使一家平台的技术再厉害，也没办法满足市场的全部要求。
Robotaxi上的进展不再赘述，除去早几年的高举高打，现实已经验证了这是一项长期高投入，而且很难有利润的苦差事。
但换个角度想，能把这件事坚持下来，这本身就很不容易。
车路协同是百度近几年重点在说的又一个新故事，但实践难度要更大一些，且不说城市道路规划上允许与否，就如文远知行CEO韩旭举例，“10公里路装50个智慧路灯，但凡一个路灯一年中有一天不正常工作，整条路的可靠性就只有87%，开10次有一次可能会出危险，这样的自动驾驶你敢坐吗？”
另外，国内复杂地形路线的挑战，在不同城市间建设中的适配程度，出了事故的责任归属，商业保险方面，整套系统的信息安全如何保障，即使技术上完全可行，在城市内铺设的感知基站，是否比其他方案更划算？
这些都不是短期内就能解决的问题。
回到单车智能上也是一样的道理，一般某个产品被卡住脖子，技术、政策、成本、使用场景、可替代性、供需关系，等等，这些因素至少得占一个。即使是很早就在美国凤凰城提供无人车服务的Waymo，每月有1500名乘客，但营收也不过才上万美元，和研发投入天壤之别。
有人算过这样一笔账，即使成本25万的Apollo RT6量产，萝卜快跑有3000辆车，加上运营维护、安全员、远程监控等费用，不考虑覆盖人群和其他，成本上其实很难去替代司机。另一方面，考虑社会就业，出行的安全和效率，出租车司机真有被替代的必要吗？
“单一车辆的技术先进程度，不是决定自动驾驶成功的唯一因素。”有自动驾驶从业者表示，“现阶段自动驾驶没有大规模商用落地，背后涉及到的是对社会交通体系的变革，这并不是5年、10年能完成的。”
2020年，对于百度自动驾驶以及整个行业来说，都是一个具有特殊意义的年份。
这一年，百度的L4自动驾驶技术正式降维，应用到了辅助驾驶领域。Apollo首先以自主泊车技术为切入点，逐渐扩展到各类驾驶环境，将L4级的Apollo Lite用在乘用车AVP和ANP两套解决方案上。
某种程度上来说，百度的降维也是行业里的一面镜子，L4落不了地，因此，将更先进的技术和硬件应用到更为普及的L2级辅助驾驶上，自然就成了行业的一种趋势。
从理论上看，这样做的优点在于，可以在商用车上验证技术的可行性，提高技术的迭代效率，缩小与更高级别自动驾驶技术之间的差距。比如国内的轻舟智航、小马智行、文远知行等玩家，用文远知行CEO韩旭的话说，这可能是一种技术降维打击。
然而在实际应用中，无论是将L4级的自动驾驶技术应用到L2级的功能，还是将更高级别的自动驾驶解决方案降维应用到其他领域，都面临着一些挑战。
到目前为止，将完整的自动驾驶系统完美嫁接到辅助驾驶上，尚未有成功的案例。这中间的原因有很多，比如，虽然L4级的芯片算力和配置更高，但其算法和数据可能并不适配L2级的系统，甚至还会增加研发的难度。
联想到几年前特斯拉和Waymo的争执，两家虽然都做自动驾驶，但路径不同，Waymo是一上场就做L4，特斯拉是从L1、L2、L3上渐进式过渡，因此Waymo的CEO曾公开嘲讽特斯拉的辅助驾驶技术落后。
不过现在看来，前者的估值一再缩水，逐渐从Robotaxi延伸到货运和货物运输服务；后者的FSD槽点也不少，但市场仍看好它未来的商业价值。
据最新消息，新款特斯拉Model 3将升级最新的自动驾驶硬件HW4.0，新的芯片、新的传感器、新的车载电脑、新的刹车系统，马斯克把以前嘲讽没有用的毫米波雷达也请了回来。
特斯拉今年准备推出的完全自动驾驶（FSD），已经在主页的购车选项中可以选择，就像苹果Appstore的收入一样，这是一项可独立选择的增值服务。马斯克认为自动驾驶能带来可观的利润，同时弥补了之前由于降价带来的利润压力。
马斯克对于自动驾驶的定位，与国内玩家有着明显的区别，他的商业思路是可以被借鉴的：特斯拉将自动驾驶功能打包成一项卖点，这意味着这项技术具有商品属性，它不再是一个宏大的概念，而是一个可以实际盈利的工具。
在一些专业人士看来，由于特斯拉本身的销售规模足够大，由自动驾驶产生的大量数据样本，可以被特斯拉用来进行各种可行性分析，进一步迭代和升级产品。
反观国内，前段时间的一次发布会上，百度智能驾驶事业部负责人储瑞松表示，百度Apollo不会拿走车企的“灵魂”，他重新审视了这项业务的价值，坦言：“外界过于高看智能驾驶，事实上，包括整车架构、品牌形象和智能化风格等，整车及智能化体验的定义权才是灵魂，智能驾驶只不过是智能汽车的一个组成部分而已。”
就像那些购买了自动驾驶的特斯拉车主们，他们在无形中也为自动驾驶技术的普及提供了数据样本支持，同时也会影响公众对自动驾驶的接受程度，把这项技术的商业化进程再向前推上一波，但总体上来说，留给自动驾驶的时间却不多了。
作者：鹿尧
来源公众号：新眸（ID：xinmouls），专注于全球商业科技研究
本文由人人都是产品经理合作媒体 @新眸 授权发布，未经许可，禁止转载
题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议。
该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。