Drive.ai、Waymo率先商業化，智能駕駛加速衝擊

圖片來源：視覺中國

文 | 智能相對論（aixdlun），作者 | 佘凱文

無人駕駛汽車經過這麽多年，從概念、到研發、再到路測，終於按奈不住走向了商業化。

繼Drive.ai和德克薩斯州阿靈頓市政府簽署了商業合約後，在日前舉行的2018全球智能駕駛峰會上，Drive.ai的聯合創始人王弢就《自動駕駛技術的快速迭代與落地》進行演講並強調，“Drive.ai到2020年計劃拓展至15個城市，我們正與全球多個城市的當地政府和合作夥伴進行協商”。

而谷歌旗下的Waymo也開始了將無人駕駛汽車面向用戶的商業化進程。谷歌母公司Alphabet首席財務官魯斯·珀拉特透露，目前已經有用戶為乘坐Waymo自動駕駛車輛付費。

為什麽會是Drive.ai和Waymo最先“吃螃蟹”

全球研發無人駕駛汽車的公司那麽多，為什麽最先實現落地商業化的會是Drive.ai和Waymo，Waymo在裡面其實不難理解，但是Drive.ai一個後起之秀為何能實現超車，確實讓人驚訝。

總結Drive.ai和Waymo的發展，智能相對論發現有三個要素是他們能率先商業化的原因：政策、到達技術臨界點及落地模式。

1、政策之外，美國政府為無人駕駛補上最重要的兩塊板：路線設施和經費

美國的無人駕駛法規無論是實行還是監管，都已十分成熟。

在2017年美國眾議院就一致通過了一項關於無人駕駛汽車的提案，禁止各州阻攔自動駕駛車輛上路，並且發布了無人駕駛汽車的監管新規，最大限度解除了對汽車製造商和自動駕駛技術研究機構的約束，自動駕駛技術將直接受聯邦監管，避免了出現“政出多門”。

Drive.ai和Waymo選擇商業化試點的德克薩斯州和亞利桑那州也都分別頒布了允許公司運營自動駕駛服務的法律條文。

美國政府對於無人駕駛汽車的推動，不光停留在政策階段，還有在資金、路線設施等相關方面的措施。之前無人駕駛汽車在美國實行路測遭遇很多狀況，比如路況不佳、缺少指示標誌或路線線模糊、交通燈有各種排列方式、一些路面標線使用不同反射率的塗料等等。而後美國政府針對這些問題，配合美國運輸部“智能城市挑戰”項目，投入總計4000萬美元，對包括無人駕駛汽車在內的相關基礎設施進行改善。目前美國像得克薩斯州、亞利桑那州等一些無人駕駛汽車測試較多的洲，路線都設定了各種提示標牌或重新塗漆比較模糊的路線標誌線等，來配合無人駕駛汽車廠商的路測。

2、技術臨界點到來，迫使廠商商業化

都說造車不能閉門，無人駕駛汽車更不可能是閉門研究個幾年就能實現商業化量產的。無人駕駛汽車到現在已經有了近十年的發展，在某些技術方面已經比較成熟。

無論是Driver.ai的互動系統，還是Waymo的雷射雷達技術，又或者是深度學習技術，已經到達需要面向市場進行檢驗的時刻。例如，Waymo已經完成了超1000萬英裡（1609萬公里）的公共路面自動駕駛測試，目前已基本不滿足於測試階段。他們都需要通過小範圍的商業化來檢驗自己的成果。

另外，無人駕駛汽車行業早已開始了“車路協同”的競爭，從原本的對汽車技術的競爭，發展到了路線上的競爭，對於無人駕駛技術場景化的測試也需要離開實驗室，通過商業化來進行驗證。

3、落地模式造就商業化的可行性

Drive.ai和Waymo目前商業化都是采取“區域化城市無人車”模式，提供無人駕駛計程車服務。而這個模式恰好滿足於英特爾中國研究院首席工程師吳甘沙，提出的無人駕駛汽車商業化的三個基本要求：高頻、剛需和可量產。

而能與Drive.ai和Waymo一較高下的玩家們卻選擇了其他模式，像Cruise、奧迪和特斯拉選擇的是“垂直整合”模式，將無人駕駛系統融合進自己的汽車，以汽車銷售的形式面向市場。而百度，選擇的是“無人駕駛+場景應用”的模式，選擇以工業園區、景區作為投放運營點，以商用無人駕駛汽車為主。

相比其它模式，無疑“區域化城市無人車”模式更容易實現落地商業化。首先，“城市無人車”市場是一個剛需市場，而無論是Drive.ai還是Waymo選擇的都是區域化的運營，並且結合了當地民眾的實際需求，比如Drive.ai選擇運營的區域為阿靈頓市的市中心，其中包括購物中心，餐館，辦公區，還有容納10萬人的運動場，這些場所有大量的人員流動來滿足無人駕駛計程車的運營需求。“區域化城市無人車”模式，在滿足市場需求的同時，又不會給無人駕駛汽車帶來過重的“負擔”，比如若是沒有地理圍欄的限制，一些陌生的路線環境可能會使得無人駕駛汽車“不知所措”，甚至引起一些突發事件。

其次，“區域化城市無人車”模式更有利於市場形成“羊群效應”，無論是對於其他廠商而言還是對消費者而言都是如此。

當市場形成一定規模，無人駕駛汽車數量達到一定量級，會使得更多的無人駕駛汽車參與者投身其中，最終形成巨大的市場。

對於消費者而言，無人駕駛汽車畢竟還是個“新”東西，需要有接受的過程，以區域化或城市化的方式推動無人駕駛汽車將達到步步為營的效果，最終到整個市場都能接受。

模式相同，看路徑，誰會成為第一隻抓到老鼠的貓

Drive.ai和Waymo選擇了相同的商業模式，但走向了不同的商業路徑，一個是選擇了政府購買服務的To G模式，而一個則是直接選擇了面向大眾消費者的To C模式，當然兩者之間的體量不同，Drive.ai此次運營的計程車只有5台，而Waymo方面雖然沒有公布具體數量，但外界猜測這一數字不會低於3000台。對於不同路徑的選擇，可以說各有優勢，對比來看：

? Drive.ai To G：首先，選擇政府買單的模式，Drive.ai最起碼有了無人駕駛汽車在服務期間的成本保障，無論是否有人使用，使用率是多是少，至少這一年期內，無人駕駛汽車運營、維修的費用不再要自己掏錢；其次，會受到政府的大力支持，為幫助Drive.ai更好的營運，惠靈頓當地政府，在路線設定了很多指示標識，並幫助Drive.ai做了相應宣傳；再者，穩定用戶心理，對面無人駕駛汽車的到來，很多人抱有的是懷疑態度，特別是美國民眾，在PSB最新的調研報告中顯示，目前仍有45%的美國民眾懼怕乘坐無人駕駛汽車，而由政府出面購買服務，至少可以給民眾一個心理暗示，如果真出了問題，有政府負責。最後，至於為何Drive.ai選擇To G的模式，而不是與Waymo一樣選擇直接面向C端市場，不排除Drive.ai對於此次的商業化仍抱有測試的目的，畢竟公司資歷相對較短，測試情況遠不如其他競爭對手。

? Waymo To C：Waymo選擇直接to C這有利於他們直觀構建自己的商業矩陣及定價模型；相比Drive.ai，直接面向C端市場使Waymo所受製約較少，無論是在服務模式還是價格機制方面自由度更高。

乍一看，好像To G比To C更有優勢，先To G再To B或To C也確實近年來很多互聯網產品商業化的選擇，不過無論采取怎樣的路徑，商業化的結果都是一致的，就是需要盈利，所以不管白貓黑貓抓到老鼠才是好貓。

行業競爭進入衝刺階段，智能駕駛將迎來5個變動

智能相對論佘凱文認為在首波無人駕駛汽車企業實現商業化後，市場將出現以下5個方面的具體變革。

1、各大廠商聞風而動，會加速商業化落地

在國際市場，其實Drive.ai或Waymo都不是第一家將無人駕駛汽車商業化的玩家，全球第一家進行無人駕駛汽車商業化運營的是來自日本的自動駕駛技術開發商ZMP，在今年8月，ZMP和日本計程車公司Hinomaru Kotsu Co在東京大手町和六本木地區約5.3公里的路線上進行了無人駕駛計程車付費載客運營，5.3公里路程收費1500日元約92元人民幣，不過隻進行了2周。

但論影響力ZMP顯然有所不如，Drive.ai和Waymo的商業化，已掀起無人駕駛汽車行業商業化的序幕，接下來大波企業將會聞風而動，開始他們商業化的布局。

百度算是各大玩家中最為積極的一位，10月中旬百度就宣布，旗下“阿波龍”無人駕駛小巴順利進入武漢市武漢開發區龍靈山公園，不久後將開啟商業示範性運營。之後，百度與長沙市人民政府、湖南湘江新區管委會就共建“自動駕駛和車路協同創新示範城市”戰略合作簽約，欲在長沙打造國內首批無人駕駛計程車的規模化落地測試運營。

除了互聯網公司之外，像福特、本田、奧迪等傳統汽車製造商們也在加緊商業化落地布局，例如福特日前宣布與美國華盛頓市政府進行合作，打算於2019年初在華盛頓市內上路無人駕駛汽車。另外福特和百度也再度聯手，將在中國開展L4級的無人駕駛汽車測試。

2、從競速無人駕駛往圈地運動演變

縱觀所有產品商業化的進程，“圈地運用”都是一道跳不過的坎，不過相較於其它，無人駕駛汽車的“圈地運動”最為名副其實。

無論無人駕駛汽車的應用場景如何變化，如何出新，都脫離不了城市運營的路徑，所以無人駕駛汽車的商業化落地和各個城市密不可分，無人駕駛汽車的部署也將會一個城市一個城市逐步完成。

像目前Drive.ai選擇的城市有得克薩斯州的弗裡斯科和阿靈頓，Waymo選擇的有在亞利桑那州鳳凰城等。為何會如此，從技術上看，有以下幾個方面的原因。

無人駕駛汽車上路的關鍵之一是需要擁有一個完美無缺的“高清地圖”，其次是交通資訊，哪些路段是擁堵路段，什麽時間會造成擁堵等具體問題，都直接影響著無人駕駛汽車上路，最後是實測，通過城市測試來進行調整。

從資訊采集到上路實測再到改進最後到實現商業化，其過程是十分繁雜，注定使得無人駕駛汽車商業化需從圈地運動開始。

3、一、二線城市將可能錯過首波紅利

這是基於無人駕駛汽車對於路線環境、基礎設施等多方面的要求所導致。

無人駕駛汽車對於駕駛環境的要求遠大於人類司機，隨著無人駕駛汽車成為主導，城市建築、基礎設施和路線設計都將需要去適用新的交通模式。例如為使無人駕駛汽車停靠便捷，需要對路線進行改造，為各種無人駕駛汽車提供定製化的界面。再比如紅綠燈位置都需要設定傳感裝置，來配合無人駕駛汽車的正常行駛等。

加上目前無人駕駛對於“車路協同”的概念越發清晰，單靠來自車輛自身的傳感器，很難覆蓋所有行駛區域。所以像阿里巴巴無人駕駛實驗室設計了一套連通“視覺大腦”的“神經節”——“感知基地台”。將這個“感知基地台”安裝在路面上，通過雷射雷達捕捉路線實時資訊，再將資訊實時地發送給車輛。就像是將汽車的眼睛延伸到路面上，使汽車可以“看見”超遠距離的路面情況。

無人駕駛汽車對於路線網絡的要求也十分高，而現有的城市路線顯然無法滿足。

綜上所述，無論是對於基礎設施的建設，還是對於路線建築的改造，在高度成熟化的城市顯然難以實現，所以首輪的無人駕駛紅利只會覆蓋新星城市或一些大城市的周邊地區，就像百度在國內的幾個測試點，無論是北京的西北旺鎮，還是長沙的湘江新區。

4、商業模式博不如精，需優先打造樣板市場

無人駕駛行業的巨頭們為何一直在全力衝刺，當然不是為了推進城市發展，其目的是為了早日實現樣板市場的打造，在無人駕駛賽道率先成功建立商業模型的企業將會勝出。

而在無人駕駛領域打造樣板市場的最佳方式就是“以點帶面”，專注於一個市場、一個產品或一種模式，無人駕駛行業其本身是屬於“三密”行業，比較多點投入、全面入局，先走通一個商業模式采取“以點帶面”的方式顯然更加效率和實際。

身處新零售行業的“盒馬生鮮”是一個很好的例子，盒馬生鮮的成功就是因為其前期隻專注於上海一家門市的經營，通過消費者、店家的資訊反饋對商業模式進行有針對性的調整，將其打造成自己的樣板市場。經過一年的嘗試，才開始大規模擴張。現在各大零售、餐飲品牌都紛紛入駐盒馬生鮮。截止到2018年8月盒馬生鮮已經在全國開設66家門市，已然成為了新零售行業的領頭羊。

如新零售行業一樣，在無人駕駛汽車市場也需要先打造出一個樣板市場，市場需求會通過樣板市場進行反饋，同樣的當樣板市場達到一定高度，那麽市場資本、政府資源和合夥人都會對你爭相追逐。

5、當巨頭走通商業化後，小玩家們的生存太空或沒剩多少

無人駕駛汽車行業容易形成贏家通吃的結果，但又不會像手機系統、PC系統一樣形成那麽極端的局面。目前全球在研發與無人駕駛汽車相關技術的企業多達數百家，其中包括傳統汽車製造商、汽車零組件供應商、互聯網企業及一些初創企業等等，顯然這數百家企業不可能都能成功，那麽那些企業的下場無非是被吞食或者就此滅亡。

就像之前國內之前的“停車市場”一直跑馬圈地忙得不可開交，但隨著ETCP、停簡單等企業將面向B端市場商業化模式走通後，馬太效應就開始顯現。

雖然停車市場一直沒有出現所謂的爆發期，但大批企業還是已經倒下，再隨著阿里、百度等巨頭資本的進入，解決C端用戶最後的支付環節，將C端市場徹底打通後，基本就不關其他企業什麽事了。

在無人駕駛汽車行業，如今離全面商業化落地只差一步之遙，那些仍在行業生態圈摸爬的小企業們，說實話機會不多了。

【小結】

最後，對於Drive.ai和Waymo的率先商業化，也不能過多的抱有幻想，畢竟還只是屬於早期商業化，但至少也看到了無人駕駛汽車確實是向我們高速駛來，距離科幻電影中滿世界跑的無人駕駛汽車成為現實已經不遠，未來已來，你來不來？

【鈦媒體作者介紹：智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出鹹淡，講出黑白，道出深淺。重點關注領域：AI+醫療、機器人、智能駕駛、AI+硬體、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背後的芯片、算法、人機互動等。】