|1925-2021，自动驾驶百年滥觞
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【|1925-2021，自动驾驶百年滥觞】
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文/杨旭然 编辑/王方玉
来源/巨潮商业评论（ID：tide-biz）
惯常于叛道离经的埃隆·马斯克对于未来出行工具的畅想并不让人意外 。 特斯拉座舱设计中有两个处理细节：
一是取消了方向盘前面的仪表盘 ， 用户想要掌握车辆信息只需要关注中控台屏幕——或者干脆忽视屏幕；二是特斯拉正在将方向盘设计成飞机操控杆的样子 ， 以取代传统的圆形制式 。
两个调整并非无意义的炫技 ， 而是透露着电动汽车向无人化的转变：乘客不需要关心仪表盘展示的信息 ， 方向盘的使用也将逐渐被接管 ， 就像驾驶飞机 。
而“传统车企”通用公司在自动驾驶的概念车上甚至更加激进 。 其自动驾驶部门克鲁斯（Cruise）在2019年就申请测试了无方向盘的自动驾驶系统 ， 移除了方向盘、仪表盘、踏板和后视镜 。
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Cruise设计的无人驾驶座舱
百度阿波罗设计的无人车Appollo Moon已近量产 ， 它把人们从概念拉回现实 ， 并展示出无人汽车与传统汽车外观上的明显变化：除了遍布车身的摄像头之外 ， 还有车顶部的全车感知系统 。 更重要的是 ， 阿波罗直接把无人车带到了商业化落地的层面上 。 无人驾驶从一项技术、一种功能 ， 变成了真正的商业活动 。
如果说此前几年人们对于无人驾驶还更多停留在想象阶段 ， 那么特斯拉、通用汽车和百度阿波罗们 ， 则正在将这些想象具化到每一处细节 。
这与2017年自动驾驶的狂热乃至泡沫时期存在明显不同——彼时自动驾驶企业用看不到的技术与蓝图吸引人们的关注 。 经过了几年的沉淀与竞争 ， 这个行业的门槛已经被抬到了相当的高度：技术的积累 ， 具体的场景 ， 与车企的合作 ， 商业化的落地思考 ， 缺一不可 。
技术的演进要比所有人想象得更加漫长 。 经过了百年的摸索之后 ， 自动驾驶终于开始进入了真正的商业化阶段——预装无人驾驶功能的新车越来越多 ， 百度阿波罗的无人出租车也发展到了第五代 。 我们看到了汽车与出行产业越发迅猛的变化历程 ， 但这也只是整个市场向智能化、无人化转折的开篇而已 。
01
整车厂 ， 为自己努力
整车企业对于技术能力更强的技术平台型公司 ， 始终保持警惕心态 。
2020年10月 ， 通用汽车旗下自动驾驶公司Cruise宣布 ， 获得了美国加利福尼亚州机动车管理局许可 ， 可在不配备安全员的情况下 ， 在旧金山无限制地测试无人驾驶汽车 。
这是之前从未出现过的、真正意义上的无人驾驶汽车上路实践 。
远在1925年 ， 一家名为Houdina的无线电控制公司制造出过一辆名为“美国奇迹”（American Wonder）的无线电操控汽车 ， 它接收跟在后面的一辆汽车发射的无线电信号 ， 控制车辆做出启动、转向、刹车甚至是按喇叭的动作 。 在纽约繁忙的街道上 ， 它穿过了几个街区 。
这个新鲜的玩意儿激发了行业关于自动驾驶的无限遐想 ， 当时的通用汽车很快就进行了关于无人驾驶与城市智慧交通有关的投入 。
1939年 ， 纽约世界博览会 ， 通用赞助设计和展示了一个名为“未来世界”的作品 ， 设计师Norman Bel Geddes向人们展示了未来汽车与交通的解决方案：汽车以无线电控制 ， 电力驱动 ， 带有集成电缆的专用高速公路可以推动汽车行驶 。
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通用汽车在1939年设计的“未来世界”
很快 ， 设计师进一步提出 ， 人类应该从驾驶中脱离出来 。 通用汽车也没有停止过将城市规划与无人驾驶相结合的努力 ， 在1950年代积极推动自动化高速公路的建设 ， 并通过无线电技术尝试推动驾驶的无人化 。
1956年 ， 通用公司展示了第一台具备自动导航功能的汽车Firebird ， 并在第二年用一辆雪佛兰汽车在77号公路上进行了又一次无人驾驶试验 。
通用汽车对于自动驾驶的执着 ， 从上世纪30年代、50年代到60年代延续至今 ， 代表了主流汽车企业对于自动驾驶技术的尝试 。 值得注意的是 ， 通用汽车的早期尝试透露着一种“系统性思考” ， 更多与整体的交通规划相结合 。
传统车企进行自动驾驶研发的短板 ， 也在整个过程中体现得非常充分：无线电时代 ， 通用汽车缺乏相关的技术能力 ， 几乎所有的研发都在和无线电公司进行配合；
另外 ， 将高速公路（或者任何类型的道路设施）作为无人驾驶的出发点 ， 又面临着巨大的基础设施投入成本 ， 整个生意的边际成本——每获得一份新收入需要付出的代价非常高 ， 在商业模式上其实根本不成立 。
上世纪90年代 ， 日本汽车企业在全球化竞争中战胜了美国车企 ， 也开始涉足自动驾驶研发 。 1990年 ， 丰田开始以“交通事故零伤亡”为终极目标 ， 研发自动驾驶相关技术 。 十多年之后 ， 2003年丰田在新款普锐斯上配备了自动停车辅助系统 ， 但整体效果仍然非常初级 。
车企对于自动驾驶研发的热情 ， 虽然在历史上屡次被打断 ， 但车企的投入却一直坚决 。 其中很重要的原因在于 ， 在百度阿波罗等互联网公司出现之前 ， 基本只有汽车制造商有需求、财力进行自动驾驶研发 。
而在互联网相关技术、供应链体系的技术水准和供应能力提升之后 ， 车企同样需要进行无人驾驶领域的研发投入 ， 以占据智能汽车时代的先机 。
传统车企则多采用收购的方式补强技术能力：
2016年3月 ， 通用汽车以10亿美元高价收购了Cruise ， 2021年3月 ， Cruise再次收购了一家名为Voyage的初创自动驾驶公司；
2019年 ， 福特的自动驾驶子公司收购交通系统软件供应商Journey控股公司；
特斯拉也在2019年收购了初创的计算机视觉公司DeepScale ， 以补充其不断流失的自动驾驶人才；
2019年7月 ， 德国大众在试图收购Aurora失败后 ， 向福特旗下自动驾驶子公司Argo投资了26亿美元 ， 其中有16亿元是将奥迪自动驾驶子公司AID折价入股 。 投资完成之后 ， Argo由福特和大众共同控股 。
今年4月 ， 丰田汽车通过旗下子公司收购了Lyft旗下的自动驾驶部门 ， 斥资5.5亿美元 。
整车厂的封闭路线 ， 反而给技术平台型企业的发展指出了一条明路：用开放面对封闭 ， 用联合更多交通参与主体的方式 ， 去形成更大的影响力 ， 并获得商业化落地的机会 。
02
技术公司 ， 必须构筑生态
由激光雷达、传感器和软件组成的无人驾驶系统迸发出了惊人的长期价值 。
马斯克曾经给自己立下一个军令状：在2017年底之前完成能够从洛杉矶到纽约的无人驾驶行程 。 当然这个野心勃勃的计划失败了 。
通用、福特、谷歌也进行过类似的规划 ， 将时间设置在2021年 ， 是否能够成功仍然有待检验 。
谷歌是这其中看起来胜算最大的一家 。 旗下自动驾驶公司Waymo在估值上至今全球排名第一 。 与丰田、福特、特斯拉不同的是 ， 它发轫于互联网公司 ， 不隶属于任何整车厂 。
之所以谷歌选择开启自动驾驶布局 ， 与美国军方的需求有关 。 2001年 ， 在阿富汗遇到各种困难后 ， 美国军方希望加速无人驾驶在军用领域的使用 ， 于是授权美国国防部高级研究计划局（DARPA）组织无人驾驶挑战赛 ， 谷歌高层对此兴趣浓厚 。
2005年 ， 谷歌无人驾驶之父特伦带领团队获得了DAPPA 无人驾驶挑战赛的冠军 。 到2009年 ， 谷歌创办Waymo ， 并很快通过近300次的收购 ， 完善了各种技术和硬件能力 ， 迅速成为行业内的领军企业 。
2018年10月 ， 摩根士丹利将Waymo的潜在价值定在了1750亿美元 ， 这个数字超过了几乎所有整车企业的市值 。
技术能力成熟之后 ， Waymo于2019年明确了自动驾驶的商业模式：自动驾驶出租、卡车货运、物流配送、软件授权服务 。 四个场景能撑起了Waymo的商业化畅想 。
由激光雷达、传感器和软件组成的无人驾驶系统迸发出了惊人的长期价值 ， 中国互联网企业也对此倾注了巨大的热情 ， 其中走得最快、最远的就是百度 。
2013年 ， 百度开始启动无人驾驶项目 ， 其中百度地图在城市数据、路径规划技术等方面的能力构成了技术上的支撑；
2015年 ， 百度正式将无人驾驶列为了独立的事业部 ， 并在两年后将自动驾驶事业部、智能汽车事业部、车联网业务三大部门合并 ， 成立了智能驾驶事业群组（IDG） ， 这个事业群成了百度在智能经济时代最核心的面向未来的增量业务之一；
同一年 ， Uber也开始布局自动驾驶业务（ATG） ， 但很快与谷歌陷入了知识产权的纠纷中 ， 并成了Uber的美元焚化炉；
2016年 ， 中国的共享出行公司滴滴组建自动驾驶公司；同一年 ， 小马智行创业；在德国 ， Uber与戴姆勒汽车集团开始就自动驾驶展开相关合作；在美国 ， Cruise被通用汽车以10亿美元的价格收购 。
2017年 ， 英特尔以63.54亿美元、股权价值153亿美元的价格收购了来自以色列的视觉方案供应商Mobileye——这家公司早在1999年就已创立 ， 走机器视觉技术路线 ， 强调“视觉优先”并通过芯片进行技术输出 ， 与Waymo等企业利用激光雷达减少对人工智能的依赖 ， 形成两条不同的技术路线 。 这场巨额并购刺激了市场对于自动驾驶的强烈兴趣 。
2017年4月 ， 百度正式发布了Apollo计划 ， 并将自己的定位明确为“自动驾驶的安卓” ， 向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台 。
正式发布阿波罗计划之前 ， 百度已经悄悄地完成了开源化、平台化的初步设计与运作 ， 与全球50多个组织机构达成了合作协议 ， 从一开始就明确了构筑全球自动驾驶生态的目标 。
可以看到2015-2017年是自动驾驶群雄崛起的年份 ， 目前全球自动驾驶企业中的核心力量 ， 基本上都是在这几年间创立或迎来发展的关键节点 。
但是经过几年的发展 ， 无人驾驶与资本的蜜月逐渐冷却后 ， 创业企业纷纷遇到更加现实的问题：如何形成相对成熟的商业模式 ， 成为了摆在创业者与资本面前的难题 。
百度阿波罗、Mobileye展示出了清晰的第三方特征 ， 能够与整车厂顺利合作 ， 其中百度与吉利的合作正在快速落地 ， Mobileye的客户范围之大 ， 则几乎涵盖了所有传统车企 。
但隶属或衍生于整车厂、共享出行企业的自动驾驶部门的自动驾驶企业 ， 则陷入了商业化方面的困境 ， 至今没有成功的商业化范例出现——整车厂或者选择自行研发 ， 或者选择更具有第三方特征的TIER1（车厂一级供应商）合作企业 。
2020年 ， 原Uber自动驾驶公司ATG被折价卖给了规模小得多的初创自动驾驶公司Aurora ， 通用旗下Cruise平台裁员150人（裁员比例8%） ， 滴滴侧重于车路协同的自动驾驶路线也遭遇了实操方面的难题 。
除了马太效应、资源集中之外 ， 这些企业遇到最大的问题 ， 就是整车厂附属的无人驾驶公司无法实现技术输出 ， 自动驾驶做再好 ， 也只能局限在自己的整车上 ， 这在商业化上是严重的问题 。
技术平台型企业则是出现了明显的两极分化：
大多数中小规模的技术平台 ， 没有足够的组织力和资本支持去建设无人驾驶生态 ， 最好的归宿是被其他整车厂并购 ， 成为其自动驾驶部门或子公司 。
而以百度阿波罗为代表的大型自动驾驶平台 ， 则可以凭借更强的资本实力、技术优势以及更广泛的生态系统布局 ， 来支撑早期的研发投入和后期的商业化实现 。
整体上看 ， 除了少数几个大的技术型平台 ， 大多数无人驾驶公司无法跑通商业模式 ， 这些企业最终陷入困境几乎成为必然 。
03
商业化 ， 无人驾驶时代的前夜
对于出行这件事来说 ， 消费者的需求永远存在并且不断增长 。
整车厂虽然也在投入自动驾驶 ， 但仍然只是它们生意中非常小的一部分 ， 特别是对于财大气粗的传统车企来说 。
以通用汽车为例 ， 其2016年斥资10亿美元收购Cruise看似花费不少 ， 但实际上其当年的净利润足足有94.27亿美元 ， 2015年的净利润也有96.87亿美元；
大众汽车集团2019年向Argo投入了28亿美元 ， 但这一年大众的收入规模是2526亿欧元 ， 净利润更高达193亿欧元 ， 在这种情况下拿出10亿美元对一个子公司的子公司进行自动驾驶投入 ， 实在谈不上多 。
即便是在技术上投入最为激进的互联网车企 ， 其研发投入也并没有想象中那么高——特斯拉连续四年的研发投入在13-14亿美元之间 ， 蔚来2020年研发投入在24.88亿元 ， 小鹏在17.26亿元 ， 理想则只有11亿元 。
并且三家企业的研发投入中 ， 整车的研发制造还占据了不少的比重 ， 真正投入到自动驾驶中的份额就更少了 。
相比之下 ， 百度最近连续两年的研发费用都接近200亿元 。
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从这种研发投入的对比中 ， 我们基本上可以得出一个结论：整车厂虽然在百年历史中进行了长期、大量的自动驾驶投入 ， 但不论是燃油车企 ， 还是新能源新贵 ， 其投入都是按照企业单个部门的量级进行的 ， 从来没有脱离出功能属性 ， 本质上与智能手机出现前的“功能机”没有区别——只是给汽车增加了一项炫酷的自动驾驶功能 。
整车厂的自动驾驶投入 ， 目的是换来消费者选购汽车时增加的筹码 。
在缺乏自动驾驶生态的情况下 ， 这些具体到每辆车的无人驾驶 ， 不会形成真正意义上的自动驾驶商业模式 。 只有从“汽车”的概念进阶到“出行”的概念之后 ， 谈论无人驾驶的商业化才有意义 。
这也是技术平台型企业最终会占据无人驾驶市场主导权的核心原因 。 Waymo和百度阿波罗正在以更大规模的投入 ， 搭建可以高效链接更多交通参与主体的生态体系 ， 而不是仅仅服务于某个车企以售卖更多的车辆 。
如果回归自动驾驶思潮出现的本源 ， 我们就会理解为什么上世纪30年代 ， 人们就已经开始尝试自动驾驶有关的发明：在美国汽车刚刚走向普及的年代 ， 事故率和死亡率都非常高 。
自汽车被发明 ， 一直到20世纪20年代末 ， 美国共有超过20万人死于车祸 。 这些死者大多是都市行人 ， 其中大部分是儿童 。 其中一战后的最初四年 ， 因车祸丧生的美国公民人数 ， 超过了在欧洲战场牺牲的人数 。
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1924年11月23日《纽约时报》上关于车祸的报道
《美国城市汽车时代的黎明》一书作者彼得·诺顿表示 ， “翻阅20世纪头二十年美国各大城市的报纸 ， 你会发现当时的人非常憎恶汽车和司机 ， 数量多到难以置信 。 ”
在这种情况下 ， 人们开始思考是否可以通过自动驾驶技术 ， 来取代那些驾驶技术糟糕 ， 或者目无公共安全的司机们 。 其商业化的潜台词其实是用无人驾驶功能实现“智能代驾” ， 以减少整个交通体系的伤亡率 。
而且 ， 在无人驾驶接管车辆之后——特别是在高速公路上 ， 人们就可以腾出手脚、大脑来 ， 休息或者进行行车间的娱乐活动 。
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上世纪30年代人们对于无人驾驶的畅想
另外 ， 共享出行的出现 ， 也与无人驾驶的兴起时间轨迹高度重合：Uber于2009年开始创业 ， 同一年 ， 谷歌Waymo创立 ， 滴滴在2015年由“滴滴打车”更名滴滴出行 ， 大力扩张专车业务 ， 同一年 ， 百度成立自动驾驶事业部 。
但是过去几年 ， 因为政策限制和司机在没有补贴的情况下失去运营积极性 ， 运力问题已经明显限制了Uber和滴滴业务的扩张 ， 其商业模式已有风险 。
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换个角度思考 ， 这些紧张的运力能够被共享无人车（Robotaxi）取代 ， 整个共享出行的局面就迎刃而解了——出行是一个永远不断有需求的行业 ， 企业能赚到多少钱 ， 关键看能够提供的运力有多少 ， 这些运力的成本是多少 。
百度Apollo是在共享无人车方面投入最坚决的企业 ， 这也是Apollo三大商业化路径之一 。 以2023年作为一个时间窗口来看 ， 大概率将迎来无人驾驶与Robo Taxi发展的第一波浪潮 。
百度Apollo2023年将落地30城 ， 车队规模3000辆 ， 乘客覆盖300万 。
成本方面来看 ， Apollo Moon是百度Apollo与北汽极狐品牌合作生产的第五代共享无人车 ， 其成本为48万元 。 百度Apollo robotaxi的自动驾驶套件每一代的成本都会较前一代下降30%-50% ， 加之百度自身强化视觉处理 ， 降低对极光雷达数量依赖的背景 ， 我们预测接下来的共享无人车每辆成本大约在30-40万之间 。
从目前的无人驾驶限定区域运营和百度的目标来看 ， 共享无人车应该是以接短途短单的运营模式起步 ， 并逐步扩展 。 因此这个目前市场的主要参考对象 ， 就是出租车和专车、快车的起步价——约为每公里8-10元 ， 每单约15-20元 。
如果保守估计 ， 按照无人出租车平均每天能够执行30单、每单15元的保守计算 ， 其单日的收入就是450元 ， 全年收入在16万元以上 ， 三年即可收回车辆成本；
如果相对乐观地估计 ， 按照按照无人出租车平均每天能够执行50单、每单15元计算 ， 其单日的收入就是750元 ， 全年收入在27万元以上 ， 一年半就把车辆成本收回了 。
可以推断出 ， 百度阿波罗可以用仅靠3000辆无人出租车 ， 每年就获得8亿元以上的收入规模 ， 如果将3000辆车的9亿元成本按3年进行摊销 ， 再加上每年1亿元的各类支出 ， 基本上就可以形成一门毛利率约50%的赚钱生意 ， 并且对于用户来说仍然具备价格上的竞争力 。
即便按照相对保守的计算方式 ， 也仍然可以发现 ， 随着无人驾驶技术的成熟 ， 以及新能源电动汽车生产成本的不断降低 ， 以百度阿波罗为代表的无人出租车已经完全具备了商业化方面的可行性 。
更重要的是 ， 消费者的出行需求永远存在并且不断增长 。 只要运力充足 ， 价格够低 ， 人们自然会掏出手机刷码上车 。 至于这些车是由出租车公司提供 ， 还是共享专车 ， 还是无人驾驶的“AI老司机” ， 其实并不重要 。
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写在最后
滥觞 ， 古语出自《孔子家语·三恕》：“夫江始出于岷山 ， 其源可以滥觞 。 ”意指江河发源之地水又浅又少 ， 仅能浮起酒杯 ， 后被用以比喻事物的起源阶段 。
产业的发展有其固定的规律 ， 企业也必须遵从于这些规律的演进 。 没有任何机构可以一蹴而就 。 自动驾驶从设想到早期的探索 ， 再到技术工具成熟之后的快速成熟 ， 足足用去百年的时间 。 直到今天 ， 无人驾驶的商业化才真正进入了“开始的开始”阶段 。
如果没有无线电控制公司Houdina的尝试 ， 没有通用汽车长达几十年的探索 ， 没有谷歌积极响应美国DARPA的自动驾驶设想 ， 没有百度冒着财务风险去“All in AI” ， 就不会有今天整个自动驾驶生态的快速成熟 。
看到即将上街的无人出租车、造车新势力们力推的自动驾驶功能即将改变人们的驾驶习惯 ， 再回首那些为自动驾驶提供想象力与技术积累的科学家、企业家、设计师与工匠们 ， 百年滥觞 ， 仿佛就在一瞬 。
（声明：本文仅代表作者观点 ， 不代表新浪网立场 。 ）
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