自動駕駛的發(fā)展歷經(jīng)了五年左右的快速迭代，已經(jīng)從技術(shù)革新走到商業(yè)化落地的階段。因為政策的支持，測試的范圍逐步擴大，貼近c端用戶的Robotaxi從2020年起開始規(guī)模投放，許多人都紛紛嘗試這個新鮮的物種。對于行業(yè)內(nèi)人士來說，自動駕駛之路的商業(yè)化標桿看的是Robotaxi的進程，這也是行業(yè)的共識。

　　隨著百度Aopllo、小馬智行、Autox等自動駕駛企業(yè)向Robotaxi路線紛紛駛進，從各種積累路測數(shù)據(jù)再到線下商業(yè)化運營，無不展現(xiàn)著自動駕駛來到了全新的階段與拐點。

　　車企紛紛入場Robotaxi的邏輯

　　這兩年車企紛紛入場Robotaxi路線，是一個天時地利人和的選擇。

　　“天時”：整個自動駕駛行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)從實驗室的demo階段走出，落地到實際生活中，技術(shù)的發(fā)展相較來說成熟很多，落地的時機剛剛好；

　　“地利”：政策引導和支持，對于智慧道路的建設，真金白銀的補貼政策，支持自動駕駛車輛的商業(yè)化運營方面，政府以一個支持發(fā)展的姿態(tài)幫助車企更好更快的迭代；

　　“人和”：企業(yè)這些年積累的數(shù)據(jù)、算力、算法模型，打磨得很成熟了，需要時機去落地實踐、檢驗和回血反哺自己。

　　從計算機仿真的實驗室到真實路況中的下場秀肌肉，大家選擇Robotaxi路線的根本邏輯還是將其作為試金石，自動駕駛已經(jīng)走過了用demo吸引資本的階段，想要講好故事，需要實力說話。吸引資本的最好方式就是拿真實運營的數(shù)據(jù)情況展現(xiàn)技術(shù)實力。資本燒了那么多錢，需要看到燒出來的成果。企業(yè)到了需要展現(xiàn)自己技術(shù)實力與造血能力的時刻。

　　此外，Robotaxi的商業(yè)化運營得以進行的另外一個原因就是政策，各大城市政策法規(guī)的支持與引導無疑是最大的助推劑之一，無論是車路協(xié)同中“智慧的路”基礎設施的建設，還是真金白銀的補貼支持，以及允許無安全員的情況下，自動駕駛的車輛可以上路并且進行商業(yè)化運營的方式，都在積極向車企招手吆喝“快來玩?。　?/p>

　　Robotaxi商業(yè)化路線的推進過程中，車企們的實際商業(yè)化運營雖然各異，但是整體的邏輯如上所述，Robotaxi商業(yè)化路線對于整個自動駕駛行業(yè)來說，具有里程碑的意義，在商業(yè)化試運營的現(xiàn)狀中，我們會發(fā)現(xiàn)，是一片如火如荼的繁榮場面，但是進場時機再合適，入場邏輯再充分，落地的實際狀況還是跟想象有一些出入。畢竟商業(yè)化落地牽扯的層面較多，涉及到成本、運營商業(yè)模式、技術(shù)、安全、政策等方面，這個復雜的熵增大亂燉場面，也非常容易引起蝴蝶效應，每個要素的角度、發(fā)展有偏差，對整個行業(yè)的發(fā)展都有大的影響，商業(yè)化進程的征途也是荊棘滿滿。

　　商業(yè)化進程的荊棘

　　試運營的情境下，無論是數(shù)據(jù)還是車企火熱的下場姿態(tài)，展示出來的是一片繁榮的景象，但是繁榮的背后，只有車企心里知道的商業(yè)化之殤。

　　荊棘之一是規(guī)模化發(fā)展的需求與低成本的難平衡魔咒，規(guī)?；陌l(fā)展不僅僅是給資本展現(xiàn)時數(shù)據(jù)好看，更重要的是在實際的運營中能夠積累很多價值經(jīng)驗與數(shù)據(jù)，只要成本負擔得起，企業(yè)還是很樂意規(guī)?；l(fā)展，但是規(guī)?；l(fā)展的最大的問題就是成本高昂。

　　據(jù)測算，業(yè)內(nèi)的一輛測試車的改裝成本就在100萬元左右，如果再算上運維成本和安全員等人力成本，這個數(shù)字只會更高。資本與企業(yè)心中都有一桿秤，企業(yè)核心的需求還是在盡量低成本的情境下獲取更多的商業(yè)化價值。規(guī)模與成本之間難平衡，成為了車企的心中的魔咒，規(guī)模大了成本就高，規(guī)模小了，拿出來的運營數(shù)據(jù)又沒有很大的說服力。

　　荊棘之二是技術(shù)成熟背后的安全與政策的拉扯，技術(shù)成熟度背后的本質(zhì)不僅僅是炫酷功能的實現(xiàn)，技術(shù)實力的肌肉，更是安全可靠性，無論是對于生命財產(chǎn)的保障，還是車企的聲譽，誰也不想成為禍害自動駕駛產(chǎn)業(yè)的老鼠屎，因為技術(shù)不成熟在行駛中闖禍，提高行業(yè)的政策成本與門檻。

　　而安全就是政府最關心的事項了，政策的推行圍繞著安全有一定的限制性，實際開放的路段距離和時間有限，涉及觸達的人群數(shù)量也比較保守。關于政策，各地政府針對Robotaxi的路線和標準不一，有些地方比如北京可以支持無安全員的商業(yè)化運營，有些地方可能僅僅只是支持路測，對于商業(yè)化運營并沒有跟進的支持政策。對于安全方面，政策的態(tài)度還是比較審慎，一旦出現(xiàn)安全問題，可能轉(zhuǎn)臉就成為落地難的攔路虎，限制一些法規(guī)政策，誰也沒法兜住這個結(jié)果。

　　荊棘之三自動駕駛平臺、系統(tǒng)集成商以及整車制造商的生態(tài)體系還未完全建立，Robotaxi技術(shù)體系的搭建，標準協(xié)議的制定和推廣還未有頭緒，需要整個行業(yè)的號召與推動去完善。舉例來說，無論是自動駕駛出行服務還是Robotaxi的商業(yè)化進程，都離不開試點路測區(qū)域以及特定封閉區(qū)域如高速公路的智慧設備建設，成本高昂，只靠企業(yè)去建設有點困難，需要借助整個行業(yè)與政府的力量去完成。

　　荊棘之四是平臺收集的海量數(shù)據(jù)難處理之殤，自動駕駛技術(shù)和算法的訓練需要依靠大量測試車采集數(shù)據(jù)，無論是路上實際在跑的測試車輛還是商業(yè)化運營的車輛，千億級別的數(shù)據(jù)，其中有很多是重復的數(shù)據(jù)，辨別數(shù)據(jù)價值的成本以及有價值的數(shù)據(jù)需要優(yōu)化標注處理的流程，研發(fā)成本過高，再疊加Robotaxi本身的成本，數(shù)據(jù)不太美麗。

　　而對于網(wǎng)約車平臺來說，海量的車載記錄儀的攝像頭數(shù)據(jù)并非是自動駕駛高精度攝像頭的數(shù)據(jù)，車載記錄儀中的實際數(shù)據(jù)是否能與自動駕駛需要的數(shù)據(jù)打通，以及該數(shù)據(jù)的真實效用有無價值，還有兩說，網(wǎng)約車平臺在Robotaxi路線中的所謂的天然數(shù)據(jù)優(yōu)勢效用存疑。

　　Robotaxi的商業(yè)化征程并非一帆風順，無論是政策、安全，還是行業(yè)生態(tài)的建立，都需要時間的打磨，事物的發(fā)展規(guī)律需要成長的空間，誰也不是從嬰兒嘩的一下子長大成人，自動駕駛的技術(shù)發(fā)展至少走了十年的迭代之路，實際的商業(yè)化之路如果如履平地，不太符合道的規(guī)律，商業(yè)化的落地使用遇到的問題和政策還有很多場景需要學習，需要革新。

　　反脆弱——除了Robotaxi路線的其他商業(yè)化選擇

　　Robotaxi的路線最大的挑戰(zhàn)就是其成本，幾乎拿捏住Robotaxi發(fā)展的命脈。不論是搭載昂貴的激光雷達車輛本身，還是一二線城市的人力、場地運營資本，商業(yè)化的運營每跑一公里耗費的成本不僅僅是油，燒的是錢。Robotaxi路線不是想埋頭堅持就能繼續(xù)走下去的選擇，對于財大氣粗本身就有造血能力的百度、滴滴以及背靠資本爸爸的明星創(chuàng)企比如文遠知行、AutoX來說，燒錢也會燒出個未來。

　　對于依賴資本的其他企業(yè)陪跑的話耗不起，需要考慮其他的支持業(yè)務路線，在反脆弱一書中，這也是對抗單一路徑的聰明選擇，多方向拓展業(yè)務，將自己的反脆弱能力提高。對于一些企業(yè)來說，燒錢的Robotaxi路線商業(yè)化進程短時間內(nèi)走不出來，企業(yè)需要開拓其他業(yè)務發(fā)展。很多企業(yè)也會選擇無人小巴、自動駕駛卡車等業(yè)務線，進行L4的量產(chǎn)落地。

　　比如小馬智行，雖然背靠資本大樹，但是在業(yè)務考慮方面，除Robotaxi的路線，還有常態(tài)化的自動駕駛系統(tǒng)業(yè)務與自動駕駛卡車業(yè)務線。小馬智行的自動駕駛技術(shù)與整車制造商、供應商進行深度融合、合作，打造可復制可量產(chǎn)的自動駕駛解決方案。今年的世界人工智能大會上，小馬智行發(fā)布了智能卡車，據(jù)悉，目前小馬智卡已經(jīng)進行商業(yè)化運營，共完成了13650噸貨運運輸，商業(yè)運營里程達37466公里。

　　無論是像AutoX專注發(fā)展Robotaxi路線還是走小馬智行多業(yè)務并行的路線，自動駕駛發(fā)展的路徑多種多樣，走得長遠就好，雖然Robotaxi距離大規(guī)模運營之間，還有一大段山頭需要翻越，但是靴子已經(jīng)落地了，好過在實驗室里電腦中跑，剩下的事情就是交給時間一點點去打磨，自動駕駛的未來，我們都能體驗到。