口述 | 特約觀察員 劉明

　　采訪、編輯 | 黃臻曜

　　帶著觀點看商業(yè)。

　　36氪現(xiàn)發(fā)起“特約觀察員入駐”計劃，邀請各賽道的創(chuàng)業(yè)者、大公司業(yè)務線帶頭人等一線的商業(yè)領軍者們，在這里分享你的創(chuàng)業(yè)體悟、干貨、方法論，你的行業(yè)洞察、趨勢判斷，期待能聽到來自最前沿的你的聲音。

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　　自動化、數(shù)字化、信息化，無人車能帶動的巨大提升

　　一清創(chuàng)新（UDI）是在2月6日開始參與疫情條件下的蔬菜配送，我們給山東淄博張店區(qū)免費提供了2輛車，每天每輛車運送4次，單趟運送1500斤左右。車從蔬菜中轉站出發(fā)，等工作人員把蔬菜放到無人車上之后，通過手機App選擇目的地，就可以送達到疫區(qū)相關地點。14日起，我們給深圳坪山區(qū)也提供了一輛車，一天三次給坪山區(qū)封閉的城中村的工作人員配送盒飯，每次100份左右。我們現(xiàn)在正在對接各地的的醫(yī)院及長三角地區(qū)的幾個典型環(huán)境，溝通接下來的合作。

　　在疫情條件下，一是勞動力運力短缺，二是隔離化的物品配送成了剛性需求。我們的車之前一直在富士康、華為還有順豐的廠里使用，相對來說比較成熟，部署速度非?？?，車到位后大概一天左右的時間就可以使用。在實際的工業(yè)園區(qū)里行駛時，園區(qū)里的交通環(huán)境并沒有大家想得那么簡單，有行人、自行車、摩托車、貨車、乘用車、大巴車、隨處可見的各類不可預計的障礙及貨箱等等，更重要的是一些你沒辦法預測的動態(tài)障礙，例如探頭的叉車和地龍拖車等等。在這種應用環(huán)境下，運菜屬于我們能解決的問題的一個子集，是較小的一部分。這次疫情的蔬菜運輸，需求明確，點到點，路線清楚，路上人又沒那么多，實際的場景需求說實話比工廠其實要簡單很多。

　　無人車可以在疫情期間減少人的接觸，做一些派送，這是大家的第一印象。但是在執(zhí)行過程中，它提供的不僅僅是這些，更重要的是可以在自動化、數(shù)字化、信息化這三個方面做一個比較大的提升。

　　傳統(tǒng)的物流模式有很大的提升空間，比如運菜，什么時候裝的車？什么時候到的？路上是怎樣的運輸情況？平均速度怎么樣？在傳統(tǒng)的模式里面，它其實很難精細統(tǒng)計。

　　在園區(qū)里面運貨跟現(xiàn)在我們?nèi)ヒ邊^(qū)運菜有相似性。 人一旦開著車離開了發(fā)貨倉庫，它就不可追蹤了。因為你不知道他在哪，他到底有沒有更改路線，尤其是一些涉密的運輸，像華為、富士康這樣的生產(chǎn)型企業(yè)，對保密的要求是非常高的。你可能想象不到，像華為新款的手機要發(fā)布，或者iPhone手機要發(fā)布，可能從外殼外觀到器件列表都是絕密的，更別說整機的價值，所以它對運輸?shù)陌踩缘囊蠓浅８摺?/p>

　　目前無論運菜，還是園區(qū)運輸，利用無人車，信息化的程度大大提高，只要知道東西上了車，它從現(xiàn)在開始的每一秒在哪、大概處于一個什么狀態(tài)、整個物流情況都可以追蹤。通過疫情的催化作用，目前市場上對無人車的需求更豐富了：

　　一個層面是由疫情本身帶來的一些需求，比如各家的車都會到現(xiàn)場去做一些運輸，這屬于直接性的增長，但坦白來講，它更大的作用其實在于示范性的應用。它到底是不是一個常態(tài)化的運營，每個人心里其實都有個問號，一個公司的發(fā)展也不能一直依靠示范性的應用，這也是不合適的。

　　第二個層面，由于疫情導致大家發(fā)現(xiàn)有很多問題可以有更好的方式來解決，這類場景主要是低速無人車場景，比如園區(qū)的物流派送、清潔，勘樓的無人車，景區(qū)內(nèi)的無人車等。無人車對公眾來說，長期處于一個模糊的狀況，大家對無人車的看法是很矛盾的，又有期待但又不相信，疫情就是催化劑，公眾以前覺得是個噱頭，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)它確實能夠起到作用。所以除了一些直接的疫情需求，例如清掃、消毒噴霧、測體溫、運輸?shù)龋伯a(chǎn)生了一些間接的需求，例如新的作業(yè)模式，這也導致了無人車訂單的增長。

　　第三個層面是受疫情影響的行業(yè)產(chǎn)生的需求，比如說大型的生產(chǎn)工廠，由于短期內(nèi)碰到復工方面的障礙，例如工廠如何開工，如何降低人員的開銷。之前他們會認為無人設備是可有可無的，但通過這次疫情會發(fā)現(xiàn)，它對整個生產(chǎn)力的維持和提高是有幫助的。這也是對未來更多潛在市場的一個促進。

　　運營型公司會比預期更早出現(xiàn)

　　這次疫情給整個行業(yè)帶來的價值還是非常明顯的。

　　我覺得第一個很重要的價值是讓行業(yè)里所有參與者的目標更明確了。不管是企業(yè)、科學家、還是投融資，大家都希望看到無人車的落地。2015年、2016年，當時大家主要看技術，但在那之后大家基本都看落地。

　　目前的情況是讓需求有了更明確的任務指標：多長時間能把多少車真正應用，它能解決哪些問題，能為社會創(chuàng)造多少價值，這些要求變得更清晰和具象了。

　　帶來的機會細分到整個無人車的上下游鏈條里，會有一部分是基于現(xiàn)有的增長，另外一部分是新增的產(chǎn)業(yè)鏈。

　　現(xiàn)有的增長主要是涉及到無人車的產(chǎn)業(yè)鏈配套。

　　比如車的生產(chǎn)，拿我們一清舉例，我們的生產(chǎn)園區(qū)規(guī)劃可能會有一些相應的調(diào)整，因為我們預計無人車的需求量會增大，那么我們對有人車、無人車之間產(chǎn)能的調(diào)配，肯定要做一些調(diào)整，來預留足夠的產(chǎn)能；

　　對應到上游的供應商，從激光雷達等外接傳感器到內(nèi)部核心部件的成本的降低、產(chǎn)品的穩(wěn)定性要求、縮短供貨周期，都會帶來新的挑戰(zhàn) ，更是促進作用，這是由落地的需求帶來的。因為大家發(fā)現(xiàn)無人車現(xiàn)在是有機會落地的，所以對車數(shù)量的需求會有明顯的增加，所以對上游所有產(chǎn)業(yè)的帶動都會有正向的作用。

　　另外一部分是新增的產(chǎn)業(yè)鏈，我認為最大的一塊是運營相關的一系列公司的出現(xiàn)。我認為它是一個必然，未來一定有這樣的運營公司，他們能用不同家的無人車來解決不同的實際場景的問題。比如這次疫情，可能就會有一家或多家公司去統(tǒng)籌整個疫區(qū)蔬菜運輸項目，然后讓一清以及其他的無人車公司一起參與進來，一起解決這個場景里的各種問題。未來可能還會有一些疫情之外的應急場景，比如大型的工業(yè)對接等，很有可能最終是由運營型的公司來主導。

　　打個比喻，整個無人車的行業(yè)，現(xiàn)在只有華為，沒有電信、移動和聯(lián)通。就是說每一家都是在做基于車和系統(tǒng)的研發(fā)，我們都是“華為”，我們有路由器等設備，但是誰能是聯(lián)通、移動和電信，讓真正的運營產(chǎn)出價值，讓系統(tǒng)從市場端把一些技術反饋到研發(fā)，然后再來促進技術的發(fā)展。

　　現(xiàn)在就是一個公司做了所有事情，我們又得造車，企業(yè)在初期連科研都做，從科研、發(fā)論文，然后把它變成專利技術，用專利技術造原型車，現(xiàn)在又在搞工廠，所有的東西都是一家企業(yè)在做，長期來看是不合理的。需要更加清晰的分工，形成流水線，服務于無人車系統(tǒng)生命周期的各個階段。

　　運營商的出現(xiàn)一定會比之前大家預期得要更提前。因為大家都看到了這個機會。其實現(xiàn)在已經(jīng)有些人在嘗試，但因為處于行業(yè)初期，就像互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期大家也會感覺學計算機方向其實只是純輔助工具，之后IT才慢慢成為了一個職業(yè)，最后變成主流。無人車行業(yè)的快速發(fā)展會推動軟件硬件機械人才往這方面集聚，最后由行業(yè)中的服務與運營方實現(xiàn)批量落地。無人車的車本身只是載體，價值的產(chǎn)生不止于此，就像互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡基礎設備也只是載體一樣，最終會通過技術到運營，由信息、體驗、數(shù)據(jù)、交互等多方面的價值從多個維度構建一個完整的生態(tài)。

　　疫情加速了行業(yè)泡沫退潮的速度

　　國內(nèi)大家對無人車的討論比較少，無人車在現(xiàn)在這個年代就像是互聯(lián)網(wǎng)在90年代的時候，大家都覺得這個東西是個噱頭，但怎么賺錢大家也不知道。你通過小批量的租賃或者一些試用能看出來一些效果，但是怎樣能批量的把它變成生產(chǎn)力，大家還沒想得太清楚。

　　我們在2017年成立一清，15年16年的時候，很多無人車的公司都已經(jīng)拿到了錢，還拿的不少。從融資方面來說，17年看上去已經(jīng)沒有機會了，但我們還要做這個事情的原因是我們知道這里面是有泡沫的，當時我們看得非常清楚，泡沫主要來源技術的局限性，還有一些供應鏈的局限性。我們17年看到，很多企業(yè)在做的事情其實離產(chǎn)業(yè)落地還比較遠，但里面的場景又非常多，所以我們覺得還有機會。作為局內(nèi)人，過去這幾年行業(yè)的發(fā)展我覺得有一個巨大的飛躍。

　　疫情這樣的特殊情況，把我們本身在埋頭潛心發(fā)展的事情推到前臺來，它帶來的第一個影響肯定是加速了整個行業(yè)泡沫退潮或者說洗牌的速度，就像大家流行說的“退潮之后就知道誰在裸泳”。疫情下，到底誰的車能跑？能不能解決問題？在疫情下都會反映出來。大家就會更清楚誰在扎實做技術和產(chǎn)品，以應用為導向。

　　無人車它是個新行業(yè)，不管它發(fā)展多少年，目前它還是個新興行業(yè)。雖然退潮速度加快，干掉了很多競爭對手，但不一定完全是好事。這個行業(yè)你靠一家兩家或者幾個寡頭來做，它是不太有執(zhí)行性的，還是同時需要大量的創(chuàng)業(yè)企業(yè)一起參與。以及產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)，像做激光的，做電池的，到電控的，然后到政府，投資機構。一清一直在堅持的也是與政府大學各方聯(lián)合打造“政產(chǎn)學研金服用”七位一體“延鏈聚合”的有機生態(tài)。

　　這個行業(yè)里每個企業(yè)遇到的問題都差不多，只是說誰有更強的資源整合能力，誰有更強的資本和技術的家底，可能能在寒冬中支撐得更久。

　　泡沫退潮的過程中，一個很大的挑戰(zhàn)是涉及到落地方面，就是車能不能造出來，多少錢把它造出來，能不能控制整體的成本，這基本就影響了你的車能不能鋪得出去。這決定了你能不能活得下去，如果鋪不出去，這個事情基本就比較難干。

　　資金方面，我們現(xiàn)在基本都是找戰(zhàn)略投資，如果是財務投資，主要看他們能否引來戰(zhàn)略資源。比如說我們的資方聯(lián)想創(chuàng)投，一方面可以讓我們和整個聯(lián)想中國區(qū)的產(chǎn)業(yè)鏈（電腦、服務器等）打通，另一方面主要是因為他們的投資策略，他們比較聚焦在人工智能和自動駕駛方面，也投出了蔚來、曠視這樣的公司。

　　然后另一個挑戰(zhàn)就是技術積累能否跟得上，這決定了你能不能活得好。技術的積累不是個靜態(tài)的，你怎樣能有一個團隊，能夠源源不斷把新的idea提出來，能夠一直緊跟前沿，然后把前沿的問題收斂成真正能落地的技術，通過產(chǎn)業(yè)化的方式給它轉化到具體的產(chǎn)品上。有沒有長期持續(xù)的技術創(chuàng)新的能力，這是根本性的問題。

　　我覺得技術在短期內(nèi)迎來爆發(fā)，快速催熟整個行業(yè)的可能性不大。坦白的講，1926年平行駕駛技術就開始存在了，60年代就有了基于路面V2X設施的130公里 每小時的無人車測試， 80年代初，就已經(jīng)出現(xiàn)了基于視覺的無人駕駛系統(tǒng)，用的低分辨率的攝像頭加上不到目前主流計算機 1%能力的處理器，那個時候好多高校都做得到。1990年代無人車的整體技術表現(xiàn)，不亞于目前很多所謂商業(yè)化交付的技術表現(xiàn)，但這里面肯定有技術的提升，可能用的傳感器的集成度更高，成本更低，可能功耗更低，然后整體的預算單元或者是體積更小。

　　但是不是從根本上解決了人工智能和智能決策的問題，這個事情沒那么簡單。我們在2017年沒有去做L4，是因為我們離技術太近了，你就會對它有敬畏，知道它的發(fā)展一定是客觀規(guī)律的。這就好比，生一個小孩要10個月，不可能說找10個人幫我一個月把小孩生出來。

　　人工智能的發(fā)展總是有跟隨時代的大趨勢。上次80－90年代的人工智能高潮，本質(zhì)上是硅片的勝利，因為計算機的速度比人的計算速度高，記憶力又好；目前的人工智能高潮，本質(zhì)上是數(shù)據(jù)的勝利，大數(shù)據(jù)的力量不可替代。這兩點上，大家可以看到都沒有從根本上解決“智慧是怎么產(chǎn)生的？”這一根本性問題。因為很多人工智能的基礎性問題沒有解決，導致了兩個結果，一是在實際的全開放駕駛條件下，強動態(tài)，強不確定性，強信息融合需求這些挑戰(zhàn)可能可以在形式上解決但是很難從本質(zhì)上解決。根本性的數(shù)學問題、頂端性的思維問題，需要本質(zhì)意義的突破，沒辦法在短期內(nèi)完成。這一方面需要大量頂級的科學家，或者說一定意義上要通過學術的發(fā)展來帶動產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如果想通過創(chuàng)業(yè)企業(yè)來實現(xiàn)，客觀來講多數(shù)情況下是不具備解決問題的基礎的。另一個方面，目前應用于非全開放駕駛條件，或者所謂限定場景的無人系統(tǒng)，需求的智能水平根據(jù)目前的技術基礎和數(shù)據(jù)基礎，相對可實現(xiàn)，就像大家看到的實際系統(tǒng)展示，無疑更具備實用的落地條件和現(xiàn)實基礎。

　　一清無人車在富士康園區(qū)內(nèi)行駛