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　　作者 | 科技物語

　　當前，自動駕駛處于尷尬的境地，一主面，自動駕駛是物流前沿技術，誰走在前面，誰的創新能力就會獲得社會認可，另一方面，因為不能落地，帶來了經濟效益自然有限，誰又有如此多的錢可燒。那么，在資金的壓力下，自動駕駛將怎樣生存，輔助駕駛的場景應用是一個不錯的選擇。

　　一、自我造血是根本出路

　　自動駕駛L4級別的落地，還有漫長的路要走，更別說L5了。城市智慧交通是自動駕駛應用的萬億級市場，然而，在落地之前，這只是水中月，鏡中花。

　　對企業來說，自動駕駛行業是太燒錢了，不僅要完善軟件應用生態，海量的數據測試，還有安全保障、法規協同等等，融入一兩億美元都做不了什么大事。

　　自動駕駛任何場景要取得比較大的成績，都需要長時間的投入。連續燒錢12年的谷歌自動駕駛，連美國Alphabet這樣的科技巨頭都支撐不住；Uber和Lyft也是迫于盈利壓力，選擇將自動駕駛業務以遠低于估值的價格出售。

　　自動駕駛融資的渠道，不外乎一級市場融資，二級市場上市，然而這兩種融資得到的錢，只能短暫延續企業的生存，解決資金問題的根本出路還是自我造血。

　　可是，目前自動駕駛技術尚不成熟，robotaxi的商業化受政策限制，載客無法直接收費，要創造收入，只能通過其他方式。由于技術的關聯性，在其它領域，快速落地是可行的。

　　雖然完全自動駕駛不能落地，然而應用于微循環公交、園區通勤擺渡、無人港口，自動泊車系統、特定場景如礦山、物流園區等先行進行技術開發和落地是可行的，都能緩解自動駕駛公司的資金壓力。

　　許多公司在這方面都有動作，從事礦山自動駕駛的易控智駕和踏歌智行，經濟模型已建立，離要盈利不遠；新石器已交付幾百臺無人配送機器人。擎朗主打送餐機器人，過去兩年機器人累計出貨量超過1萬臺。隨著中低速自動駕駛的進一步推廣應用，企業應進一步擴充產品線的豐富程度，去適配包括無人物流配送小車、robobus、社會安防、車路協同等在內的落地場景。先行讓低速自動駕駛商業化落地不失為一種補血方法。

　　再比如，主線科技以自動駕駛卡車為引擎，深耕于港口物流樞紐大場景。在港口物流樞紐場景，主線科技通過具備完全無人駕駛能力的無人集卡，克服集裝箱自動化、無人化水平運輸難點，幫助港口企業實現了傳統港口碼頭的智能化。

　　部分技術商業化落地以實現自我造血，是所有自動駕駛公司的必然選擇，也就是說，先進性與利潤率都要兼顧，長遠目標與當前目標要融合。

　　正如華為CEO任正非曾在2018年所說，將自動駕駛比作攀登珠穆朗瑪峰，攀登過程中把孵化的技術應用到各個領域中，即“沿途下蛋”。創新技術應不斷能量產落地，實現商業價值的轉化，讓公司擁有持續性發展能力。

　　二、細分行業大有可為

　　自動駕駛從技術路線上說，在整體架構上已達成共識，主要有感知-決策-執行三個層面。但具體到某個點，則有多條技術路線共存或采用不同的架構，如雷達分激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達，這些細分的行業技術都是新的，且沒有成熟的行業標準和體系，企業有廣闊的空間去發揮其優勢。

　　自動駕駛領域關鍵環節的核心技術如視覺傳感器，算法等，在自動駕駛實現過程中不可或缺，但同時還可在其它市場擁有需求量，且易于落地，比如視覺相關初創公司如天瞳威視、科賽科技、縱目科技等；軟件算法類企業如地平線、宏景智駕等，在自動駕駛落地之前，都可在其它領域的應用中大有作為。

　　百度研發無人駕駛挖掘機，24小時工作，效率堪比老司機。再比如，消費者青睞的智能座艙等等，雖然不是自動駕駛的核心技術，但能為消費者帶來智能化的體驗，

　　做無人機的大疆，也涉足自動駕駛領域，然而，不做整車，而是做細分，用汽車領域的角色劃分，即一級供應商Tier。這樣，所有的車廠都可以是客戶和合作伙伴。

　　大疆創新，首次官宣進軍自動駕駛即是能交貨，以大疆車載為名，提供智能駕駛服務——涉及智能駕駛系統及其核心零部件的研發、生產、銷售等等。大疆車載智能泊車包含了輔助泊車、記憶泊車和自主泊車三類應用場景。

　　還有許多公司，在自動駕駛完全落地之前，都在相關領域取得了較好的業績。的確，細分場景競爭很激烈，市場想象力與L4\L5相比，也有限，但可以為企業補血，在自動駕駛落地之前，先行落地，是很好的選擇。

　　三、輔助豐富景場與數據

　　目前車企所說的自動駕駛，其實是輔助駕駛。就目前而言，還沒有一家超出輔助駕駛的技術能力，然而輔助駕駛，不僅能提升駕駛者的智能體驗，為企業創造一定的收入，更能為自動駕駛的落地豐富景場與積累數據。

　　比如無人港口，再比如自動泊車系統，都能豐富場景與數據，為自動駕駛落地打好基礎。對于自動駕駛公司而言，在大規模的量產落地之前，可以賣軟件和服務，取得一定的收入，積累豐富的數據。

　　百度創建的集度汽車有限公司，一度號稱集度品牌產品具備L4級自動駕駛。但沒有規模化，僅在特定環境下運行的車輛不是智能化。因此，由于L4技術短期無法變現，百度內部資源不斷向車廠能買單的L2、L3輔助駕駛傾斜。

　　目前，不僅是高端車，甚至很多10幾萬的車型，也開始慢慢普及自動駕駛輔助了。可以說，自動駕駛輔助已經成了我們買車時，需要認真考慮的一項重要配置了。

　　做無人機的大疆，其車載智能系統，目前提供的是一套城區輔助駕駛方案，并沒有說能達到城區的完全自動駕駛，更像是現有的L2高級輔助駕駛系統的漸進式升級版，從而讓系統在城區內有基本的用戶體驗，讓主機廠，可以根據不同車型、定位、售價，pick不同的智能駕駛能力，從而逐漸過渡到完全自動駕駛。

　　既然做不到全場景的量產，那就用特殊場景+分級的方式量產，比如L3級高速公路有條件自動駕駛、L4級自主代客泊車、礦區自動駕駛和無人末端配送自動駕駛等等，都可為全場景打下很好的基礎。

　　今年以來，馭勢科技相繼和巴斯夫與長安民生物流等企業合作，落地廠區內無人物流；和香港機場管理局共同研發的無人駕駛物流車正式投入服務——無安全員、每周7天、每天20小時在機場運營。越來越多的客戶開始更多地擁抱新技術，也有更多的自動駕駛公司開始擴充場景，進入區域內物流領域。

　　其實嚴格意義上說，部分“L2+”采用的也是“L3”和“L4”的電子架構，但一方面技術沒能完全達到“L3”和“L4”的水平，另一方面由于法律、產品認證的原因，這些產品只能按照“L2+”級智能輔助駕駛來落地，與其紙上談兵，不如來點實在的，能賺錢的，能豐富數據的場景——自動駕駛物流車、自主代客泊車等規模化試運行和商業運營服務都是可行的方案。在特定環境下率先實現，將共識的目標以產品的形式落到實處，以積累數據。

　　自動駕駛最大的優勢和風險都來自系統對于人類駕駛員的替代。從實現路徑的角度講，越簡單的路況環境和越標準的作業流程，就越能量產替代，帶來落地式的用戶體驗，比如我們之前提到的泊車，這就是輔助駕駛率先落地的邏輯。

　　輔助駕駛系統，是一個主動安全系統，一方面能夠大幅提升駕駛安全，同時也可以大幅緩解駕駛疲勞進而提升交通安全。輔助駕駛系統，每一天都在實實在在地為車主創造價值，為社會創造價值，為未來積累數據和經驗。

　　我們要做的是，一方面，可以通過銷售輔助駕駛系統，比如或訂閱的方式，來獲得收益；另一方面，也可以通過“影子模式”收集收據。