Drive.ai、Waymo率先商業(yè)化，智能駕駛加速進入沖擊階段

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無人駕駛汽車經過這么多年，從概念、到研發(fā)、再到路測，終于按奈不住走向了商業(yè)化。

繼Drive.ai和德克薩斯州阿靈頓市政府簽署了商業(yè)合約后，在日前舉行的2018全球智能駕駛峰會上，Drive.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人王弢就《自動駕駛技術的快速迭代與落地》進行演講并強調，“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伙伴進行協(xié)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(yè)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。

為什么會是Drive.ai和Waymo最先“吃螃蟹”

全球研發(fā)無人駕駛汽車的公司那么多，為什么最先實現(xiàn)落地商業(yè)化的會是Drive.ai和Waymo，Waymo在里面其實不難理解，但是Drive.ai一個后起之秀為何能實現(xiàn)超車，確實讓人驚訝。

總結Drive.ai和Waymo的發(fā)展，智能相對論發(fā)現(xiàn)有三個要素是他們能率先商業(yè)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：道路設施和經費

美國的無人駕駛法規(guī)無論是實行還是監(jiān)管，都已十分成熟。

在2017年美國眾議院就一致通過了一項關于無人駕駛汽車的提案，禁止各州阻攔自動駕駛車輛上路，并且發(fā)布了無人駕駛汽車的監(jiān)管新規(guī)，最大限度解除了對汽車制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(lián)邦監(jiān)管，避免了出現(xiàn)“政出多門”。

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

美國政府對于無人駕駛汽車的推動，不光停留在政策階段，還有在資金、道路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、缺少指示標志或道路線模糊、交通燈有各種排列方式、一些路面標線使用不同反射率的涂料等等。而后美國政府針對這些問題，配合美國運輸部“智能城市挑戰(zhàn)”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，道路都設置了各種提示標牌或重新涂漆比較模糊的道路標志線等，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(yè)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(xiàn)商業(yè)化量產的。無人駕駛汽車到現(xiàn)在已經有了近十年的發(fā)展，在某些技術方面已經比較成熟。

無論是Driver.ai的交互系統(tǒng)，還是Waymo的激光雷達技術，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1000萬英里(1609萬公里)的公共路面自動駕駛測試，目前已基本不滿足于測試階段。他們都需要通過小范圍的商業(yè)化來檢驗自己的成果。

另外，無人駕駛汽車行業(yè)早已開始了“車路協(xié)同”的競爭，從原本的對汽車技術的競爭，發(fā)展到了道路上的競爭 ，對于無人駕駛技術場景化的測試也需要離開實驗室，通過商業(yè)化來進行驗證。

3、落地模式造就商業(yè)化的可行性

Drive.ai和Waymo目前商業(yè)化都是采取“區(qū)域化城市無人車”模式，提供無人駕駛出租車服務。而這個模式恰好滿足于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(yè)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(tǒng)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(yè)園區(qū)、景區(qū)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(qū)域化城市無人車”模式更容易實現(xiàn)落地商業(yè)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(qū)域化的運營，并且結合了當地民眾的實際需求，比如Drive.ai選擇運營的區(qū)域為阿靈頓市的市中心，其中包括購物中心，餐館，辦公區(qū)，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出租車的運營需求。“區(qū)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，一些陌生的道路環(huán)境可能會使得無人駕駛汽車“不知所措”，甚至引起一些突發(fā)事件。

其次，“區(qū)域化城市無人車”模式更有利于市場形成“羊群效應”，無論是對于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(guī)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。

對于消費者而言，無人駕駛汽車畢竟還是個“新”東西，需要有接受的過程，以區(qū)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，誰會成為第一只抓到老鼠的貓

Drive.ai和Waymo選擇了相同的商業(yè)模式，但走向了不同的商業(yè)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此次運營的出租車只有5臺，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于3000臺。對于不同路徑的選擇，可以說各有優(yōu)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，在道路設置了很多指示標識，并幫助Drive.ai做了相應宣傳;再者，穩(wěn)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(tài)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。最后，至于為何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對于此次的商業(yè)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這有利于他們直觀構建自己的商業(yè)矩陣及定價模型;相比Drive.ai，直接面向C端市場使Waymo所受制約較少，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(yōu)勢，先To G再To B或To C也確實近年來很多互聯(lián)網產品商業(yè)化的選擇，不過無論采取怎樣的路徑，商業(yè)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(yè)競爭進入沖刺階段，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(yè)實現(xiàn)商業(yè)化后，市場將出現(xiàn)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(yè)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(yè)化的玩家，全球第一家進行無人駕駛汽車商業(yè)化運營的是來自日本的自動駕駛技術開發(fā)商ZMP，在今年8月，ZMP和日本出租車公司Hinomaru Kotsu Co在東京大手町和六本木地區(qū)約5.3公里的道路上進行了無人駕駛出租車付費載客運營，5.3公里路程收費1500日元約92元人民幣，不過只進行了2周。

但論影響力ZMP顯然有所不如，Drive.ai和Waymo的商業(yè)化，已掀起無人駕駛汽車行業(yè)商業(yè)化的序幕，接下來大波企業(yè)將會聞風而動，開始他們商業(yè)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(fā)區(qū)龍靈山公園，不久后將開啟商業(yè)示范性運營。之后，百度與長沙市人民政府、湖南湘江新區(qū)管委會就共建“自動駕駛和車路協(xié)同創(chuàng)新示范城市”戰(zhàn)略合作簽約，欲在長沙打造國內首批無人駕駛出租車的規(guī)?；涞販y試運營。

除了互聯(lián)網公司之外，像福特、本田、奧迪等傳統(tǒng)汽車制造商們也在加緊商業(yè)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，打算于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(lián)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(yè)化的進程，“圈地運用”都是一道跳不過的坎，不過相較于其它，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(yè)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里斯科和阿靈頓，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”，其次是交通信息，哪些路段是擁堵路段，什么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，最后是實測，通過城市測試來進行調整。

從信息采集到上路實測再到改進最后到實現(xiàn)商業(yè)化，其過程是十分繁雜，注定使得無人駕駛汽車商業(yè)化需從圈地運動開始。

3、一、二線城市將可能錯過首波紅利

這是基于無人駕駛汽車對于道路環(huán)境、基礎設施等多方面的要求所導致。

無人駕駛汽車對于駕駛環(huán)境的要求遠大于人類司機，隨著無人駕駛汽車成為主導，城市建筑、基礎設施和道路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，需要對道路進行改造，為各種無人駕駛汽車提供定制化的界面。再比如紅綠燈位置都需要設置傳感裝置，來配合無人駕駛汽車的正常行駛等。

加上目前無人駕駛對于“車路協(xié)同”的概念越發(fā)清晰，單靠來自車輛自身的傳感器，很難覆蓋所有行駛區(qū)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(jié)”——“感知基站”。將這個“感知基站”安裝在路面上，通過激光雷達捕捉道路實時信息，再將信息實時地發(fā)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。

無人駕駛汽車對于道路網絡的要求也十分高，而現(xiàn)有的城市道路顯然無法滿足。

綜上所述，無論是對于基礎設施的建設，還是對于道路建筑的改造，在高度成熟化的城市顯然難以實現(xiàn)，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(qū)，就像百度在國內的幾個測試點，無論是北京的西北旺鎮(zhèn)，還是長沙的湘江新區(qū)。

4、商業(yè)模式博不如精，需優(yōu)先打造樣板市場

無人駕駛行業(yè)的巨頭們?yōu)楹我恢痹谌_刺，當然不是為了推進城市發(fā)展，其目的是為了早日實現(xiàn)樣板市場的打造，在無人駕駛賽道率先成功建立商業(yè)模型的企業(yè)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”，專注于一個市場、一個產品或一種模式，無人駕駛行業(yè)其本身是屬于“三密”行業(yè)，比較多點投入、全面入局，先走通一個商業(yè)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(yè)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只專注于上海一家門店的經營，通過消費者、店家的信息反饋對商業(yè)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(guī)模擴張?，F(xiàn)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家門店，已然成為了新零售行業(yè)的領頭羊。

如新零售行業(yè)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，那么市場資本、政府資源和合伙人都會對你爭相追逐。

5、當巨頭走通商業(yè)化后，小玩家們的生存空間或沒剩多少

無人駕駛汽車行業(yè)容易形成贏家通吃的結果，但又不會像手機系統(tǒng)、PC系統(tǒng)一樣形成那么極端的局面。目前全球在研發(fā)與無人駕駛汽車相關技術的企業(yè)多達數百家，其中包括傳統(tǒng)汽車制造商、汽車零部件供應商、互聯(lián)網企業(yè)及一些初創(chuàng)企業(yè)等等，顯然這數百家企業(yè)不可能都能成功，那么那些企業(yè)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(yè)將面向B端市場商業(yè)化模式走通后，馬太效應就開始顯現(xiàn)。

雖然停車市場一直沒有出現(xiàn)所謂的爆發(fā)期，但大批企業(yè)還是已經倒下，再隨著阿里、百度等巨頭資本的進入，解決C端用戶最后的支付環(huán)節(jié)，將C端市場徹底打通后，基本就不關其他企業(yè)什么事了。

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

小結

最后，對于Drive.ai和Waymo的率先商業(yè)化，也不能過多的抱有幻想，畢竟還只是屬于早期商業(yè)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(xiàn)實已經不遠，未來已來，你來不來?

【完】

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