自动驾驶——汽车赛道的未来

如果说发动机是燃油车的心脏，那么自动驾驶技术则是其灵魂所在。

相比于燃油车，新能源汽车的本质变化是能源利用方式的改变，而自动驾驶等智能技术，才是最具颠覆性的。

在过去几年里，自动驾驶行业经历了起起伏伏，在经历了一系列的动荡之后，进入了一个新的阶段，智行在无人配送领域的崛起，小马智行尝试重卡，文远智行尝试小巴，元戎启行，轻卡业务，逐渐改变了赛道的格局。

发现“分水岭”

经过几十年的发展，无人驾驶汽车已经接近实用化，但仍未达到自动安全驾驶汽车的水平。目前所有玩家都在努力突破技术瓶颈，成为L5的第一人，但现在看来，情况并不乐观。

Waymoone是世界上第一个无人驾驶商用服务项目，专注于无人驾驶领域十年，是整个无人驾驶领域的里程碑，但 Waymo在凤凰城起步，目前只在旧金山的一个角落里落地。马斯克曾表示，特斯拉将在2020年推出一款L5级别的 Robotaxi，这款车一年就能量产100万辆，而特斯拉在过去的两年里连一辆车都没造出来。Drive.ai，百度的首席科学家，吴恩达，已经将自己卖给了苹果。

广阔的商业前景吸引了众多投资机构为自动驾驶“买单”，相关企业的估值也随之上涨。无人驾驶带来的红利正在消退，或者说，无人驾驶的泡沫正在破灭。

Waymo的市值从3年前的一千七百五十亿美元一路下滑到三百亿美元，跌幅超过百分之八百。曾经在自动驾驶领域崭露头角的国内企业融资额度也在逐渐减少。据天眼查专业版 APP数据显示，2018年无人驾驶企业注册数量达到高峰，之后出现下降趋势。

在这个特殊的时代，科技对于自动驾驶企业来说，到底意味着什么？难道整个赛道都要陷入无人驾驶系统中吗？从互联网行业的角度来看，现在的汽车行业已经陷入了技术陷阱，光靠科技是不可能拯救自动驾驶的。

巴菲特从来没有投资过科技股，他为什么要投资苹果公司的股票？在一次来自 FanTalk的圆桌对话中，他们提到：

巴菲特之所以不投资科技股，是因为大部分科技企业的「护城河」都是科技创新能力，但巴菲特认为，这并不稳定。

根据 IDC的分析，全球自动驾驶汽车的年复合增长率在2020年至2024年间达到18.3%，到2024年L1-L5级自动驾驶汽车的出货量将接近5500万辆，其中L1级和L2级自动驾驶汽车分别占64.4%和34%。

也就是说，就目前行业发展来看，未来超过98%的自动驾驶汽车都是L1、L2级别，L5依然是个幻想。从商业落地的角度来看， L几并不重要，重要的是如何在特定的场景中实现高效的落地。

要知道，交通并不是绝对安全的，即便是拥有科技基因的自动驾驶，也不可能百分百的发生交通事故，只会无限接近于“零”，也就是L5。一方面，技术瓶颈难以突破，另一方面，与苹果的产品逻辑不同，无人驾驶受到了安全问题的制约，想要完成科技的落地，难度更大。

如果非要给无人驾驶设定一个分水岭的话，“人”的标准或许才是最合理的。

把“人”作为“参考答案”，只要自动驾驶技术能够达到甚至超过人工驾驶的安全水平，降低事故率，那么自动驾驶对整个社会都是有好处的。

自动驾驶：一个“文科”考试

事实上，自动驾驶不仅面临技术困境，在众多企业、资本忽视的角落里，也存在着社会舆论环境问题。这两个问题都很重要，解决了这个难题甚至可以给企业带来一定的优势。

在社会舆论方面，网约车行业的历史教训至今历历在目，堪称活灵活现。

国家应急管理部信息研究所曾发布《中国网约车安全发展研究报告》称，国内各大网约车公司的安全性要高于传统出租车，事故死亡率比巡游出租车低26%。但每一次网约车出事，都会被推到风口浪尖，甚至有主播冒充滴滴司机来吸引流量。

由于早期忽视了社会舆论，滴滴为此付出了惨重的代价，2019年全年滴滴在安全方面投入超过20亿元，各级安全团队已超过2500人，也就是说，滴滴每五名员工中就有一人负责安全。

如今，随着L1、L2自动驾驶技术的普及，交通事故层出不穷，但整个自动驾驶行业，似乎都对此不闻不问，甚至是纵容。

一方面，目前汽车自动驾驶系统尚不完善，只能起到辅助作用，但由于企业过渡宣传，导致普通车主和用户对汽车技术的认识不足，容易忽视技术本身存在的隐患，导致安全事故频频发生。

另一方面，事故发生后，各大车企对车主的维权态度傲慢，甚至在事故发生后没有认真分析原因，导致事故不断发生。比如在蔚来车主出事后，蔚来发布了《蔚来车主对 NP/NOP系统认知的联合声明》，试图撇清关系，结果蔚来车主们纷纷发声，认为他们是“被代表”的。

无人驾驶在用户心中留下的阴影还会继续存在，如果任由它发展下去，它会继续发展下去，即便它已经成熟，想要解决它也需要付出更多的代价。要知道，自动驾驶并不是绝对安全的，而且在L5上也有可能发生事故，问题会更严重。

从解决问题的角度看，无人驾驶本质上就是一场“文科”考试，不仅技术无法给出绝对的答案，而且行业还面临着社会和法律的挑战。

渐进路线

如果按照自动驾驶企业的业务路线划分，大致可分为两种：一种是一步登天，走完全无人驾驶路线的L4/L5级企业，如 Waymo；另一种则是逐步发展的 ADAS，比如特斯拉，比如蔚小理，比如刚刚崛起的毫末智行和智驾科技。

Waymo作为无人驾驶行业的标杆，如今已经亮出了压箱底的底牌，技术难以完善，核心人才流失，商业化困难，资本大失所望，追随者逐渐分化，改弦更张。而另一种渐进式玩家则成了资本眼中的香饽饽。就拿毫末智行来说，今年的融资消息公布之前，几乎没有多少人知道这个名字，结果第一轮融资就被首钢的美团高瓴投资了几亿。

像毫末智行这样的玩家，凭什么能崛起，和蔚小理、特斯拉又有什么区别？接下来，他要好好梳理一下这条循序渐进的路线。

从因特网的角度看，渐进路线本质上是一种 MVP （Most Viarable Product）式设计。

以互联网的思维，如果觉得这个方案有市场价值的话，完全可以投资一些资源，开发出一款“可行性最小化”的产品。以最简洁的方式建立原型，然后通过快速迭代完善细节，快速响应用户需求。所谓的“最小化”，就是解决客户的痛点。其优点是加快产品上市时间、减少资源投入、降低试错成本，缺点是稳定性差、可靠性差。

无人驾驶是一件非常复杂的事情，所有人都只关心技术的供给，认为只要技术不是问题，自动驾驶就能成功。事实证明，与技术供给相比，技术需求才是决定企业存亡的真正因素。

一种是“供”，一种是致命的“需”， MVP设计本质上就是需求，只不过自动驾驶的 MVP设计又出现了分歧。

有业内人士表示，目前业内大部分人的想法都是，有没有 BUG都无所谓，只要车能跑就行，出了问题再修。特斯拉和蔚小理虽然还没有完全掌握自动驾驶技术，但他们还是将自动驾驶系统应用到了汽车上。

在互联网领域， MVP设计的时候，特斯拉也遇到过类似的问题，不过不同的是，手机坏了还能重启。

和特斯拉和蔚小理不同的是，毫末智行的玩家。特斯拉和蔚小理的产品，都是 MVP级别的产品。像毫末智行这样的玩家，设计的场景都是 MVP级别的。

自动驾驶并不是一种简单的技术，而是一种将人工智能、视觉计算、雷达等多种技术结合在一起的技术。

而且相比于渐进的产品，渐进的场景更有利于避免安全事故的发生。就拿毫末智行来说，低速物流配送车来说，“低速”意味着即便出现故障，造成的损失也不会太大。同时，“物流配送”属于商业模式， C端并不是主要用户，相反，随着运营模式的改变，人们对自动驾驶技术的不信任和敌意也会烟消云散，从而获得社会认可。

场景渐进也有一个缺点，那就是很难解决长尾数据的 corner事件。安全和数据就像鱼和熊掌一样，两者不可兼得。

传感器方案和计算平台越来越接近，供应商也越来越少。因此，数据决定了自动驾驶公司的胜负。不同场景下的长尾数据问题，以及解决长尾数据问题的困难程度。

如果选择容易落地的场景作为温床，很难获得长尾数据，企业很有可能会被超越；如果将所有场景都投入到复杂场景中，很可能入不敷出。最好的办法，就是用简单的场景“养家”，同时“攻坚”复杂场景。

无人驾驶已经到了反思的时候了，科技的变革已经不远了，我希望玩家们能够在未来实现自己的梦想。