【36氪】百度无人车部门再瘦身:两大核心事业部合并,明年量产1000辆无人车
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百度已经多次动刀调整自动驾驶业务 。
今年以来 , 百度已经多次动刀调整自动驾驶业务 。
36氪从百度内部、行业知情人士等信源获悉 , 百度正在对IDG事业群(智能驾驶事业群组)进行组织架构调整 , 推动智能汽车事业部(L3)和自动驾驶事业部(L4)两大部门合并 , 以实现技术资源整合和人员成本优化 。
一位百度无人车员工告诉36氪透露 , 合并的策略是将智能汽车事业部的技术和业务分拆 , “技术部分整合进自动驾驶事业部 , 业务部分还保留 。 ”因此 , 合并后自动驾驶事业部的新组织架构包括3个部分:自动驾驶技术部、智能汽车业务部、智驾地图业务部 。 同时 , 百度也将车路协同业务升级为独立部门 , 成立智能交通业务组 。
业务整合势必伴随人员优化 , 一家自动驾驶行业公司负责人向36氪透露 , “百度对北京的L3团队裁了不少人 , 近期收到大量百度L3部门员工的求职简历 。 ”
百度IDG的智能汽车事业部(L3)和自动驾驶事业部(L4)是百度自动驾驶两大关键部门 , 前百度地图负责人顾维灏担任智能汽车事业部总经理 , 该业务部门面向车企提供Level 3级量产方案 , 包括高精地图、代客泊车(AVP)、高速自动驾驶(HWP)等 , 而自动驾驶事业部则面向行业提供Level 4级自动驾驶方案 。
据悉 , 早在11月中旬的总监会上 , 百度IDG总经理李震宇就宣布了此次组织架构调整 。 “现在已经整合差不多了 , 下个月就按照新架构运行 。 ”上述一位知情人士告诉36氪 , 现在L3的技术线员工已经向L4的技术部负责人王云鹏汇报 , 而L3部门总经理顾维灏去向未定 , 目前在休假状态 。
多位百度IDG员工向36氪透露 , 合并的主要目的是集中优势资源 , 完成IDG明年的核心目标 , “这个目标是在2020年与红旗合作量产1000辆自动驾驶车 , 两边已经达成了初步协议 。 ”
36氪向百度求证部门合并及其原因、L3部门总经理顾维灏职务情况 , 以及IDG与红旗量产1000辆自动驾驶汽车的目标 , 百度表示不予置评 。
今年8月 , 百度与一汽红旗联合研发的45辆Robotaxi(自动驾驶出租车)在长沙投入试运营 。 1000辆Robotaxi显然是一项庞大工程 , Waymo作为自动驾驶行业的领头羊 , 也未能投放千辆规模的自动驾驶车 。 上述百度无人车员工告诉36氪 , 每辆车百度可以收取近百万元的开发费 , 1000辆车对于百度IDG部门来说 , 是笔不小的收入 。
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百度与红旗联合研发的Robotaxi车型
前三个季度中 , 百度仅有二季度实现正向盈利 , 第三季度的亏损扩大至63.4 亿元 。 财报不断承压 , 投入巨大、尚难造血的百度无人车业务也多次传出分拆独立 , 寻求外部融资的消息 。 但今年资本市场趋于谨慎 , 这一计划显然未能顺利实施 。 百度无人车部门势必要快速寻找落地路径 , 同时收缩战线 , 控制成本 。
在前装量产、细分场景、开源计划等多条路线中尝试之后 , 百度开始聚焦资源 , 瞄准更具想象力的Robotaxi市场 , 这个过程充满波折 。
资源互耗 , 调整不断
百度的自动驾驶业务发端于2013年 , 由百度研究院主导 , 此后相继成立L4自动驾驶事业部和L3智能汽车事业部等 。 2017年3月 , 由时任百度总裁陆奇主导 , 百度对自动驾驶事业部(L3)、智能汽车事业部(L4)、车联网(Car Life etc. )三大业务进行整合 , 成立智能驾驶事业群组(IDG) 。 一个月后 , 百度推出开源自动驾驶平台“Apollo” 。
智能驾驶事业部(L3)主要做的是面向车企的量产生意 , 包括提供高精地图、代客泊车(AVP)、高速自动驾驶(HWP)等 , 而自动驾驶事业部(L4)主要面向行业提供Level 4级自动驾驶技术方案 , 包括自动驾驶出租车(Robotaxi)、无人巴士、无人清扫车等业务 。
资源互耗是L3和L4部门之间的顽疾 。 百度在成立IDG事业群时就指出 , 此前 , 智能汽车业务架构较为分散 , 几个事业部隶属于不同的业务群组 , 不利于内部资源协调和业务统筹发展 。
但即便是合并后 , 两个部门仍然存在技术资源的冗余 , 一位百度无人车员工告诉36氪 , “合并是好事 , 两边重复资源挺多的 , L3有高精地图 , L4部门也有 , L3做感知 , L4团队也在做 , 而且L3越来越向L4靠拢 , 已经开始在技术方案中测试激光雷达传感器 。 ”
当然 , 关键的问题不是组织重复导致的资源浪费 , 而是L3所在市场不成熟 , 商业化进展缓慢 。 智能汽车事业部主要面向车企提供前装的L3级自动驾驶量产方案 , 但车企对Level 3级方案的需求仍不清晰 。
“今年(车企)对自动驾驶的热度降低了很多 , 那些说要在2020年、2021年推出L3的 , 都往后推了 , 已经没有明确的时间表 。 ”博世底盘控制系统中国区总裁陈黎明告诉36氪 。
百度显然很早捕捉到了这一信号 , 在今年7月的百度AI大会上 , 百度IDG总经理李震宇在采访中告诉36氪 , “目前主机厂客户基本都推迟了(L3)相关产品的上线时间 , 整个行业对这个阶段的技术定义是有争议的 。 ”
百度内部也将业务重心从高速自动驾驶(HWP) , 转向场景更封闭、速度要求更低的代客泊车方案(AVP) 。 一位百度L3部门的离职员工透露 , 百度最多时有3支团队做AVP方案 , 除了高速自动驾驶(HWP)项目人员转去做AVP , 还要有重庆盼达的代客泊车团队 , 深圳与比亚迪合作的AVP项目团队 。
但深圳的AVP项目近乎停滞 。 一位比亚迪的技术合作方告诉36氪 , “比亚迪要求每辆车方案的成本做到1000元以内 , 对于百度来说难度很大 , 现在人员已经撤出 。 ”对此 , 比亚迪方面向36氪回应 , “有过技术交流 , 但进度十分缓慢 , 还没有明确说不做 。 ”
目前百度AVP方案对外公布的合作方是威马汽车 , 这是百度重金投资的一家新造车公司 。
开源计划没跑通 , 瞄准Robotaxi
被整合的不仅是智能汽车事业部 。 今年9月底 , 百度也以N+4方案 , 对负责Apollo开源项目的北美自动驾驶团队进行了裁员 。
一位百度北美离职员工告诉36氪 , 此次裁员比例有10%左右 , 涉及仿真、商务 , 甚至稀缺的感知岗位也未幸免 。 更早时候 , 百度北美团队还将新办公大楼进行转租 , 退回旧楼以节省成本 。
北美自动驾驶团队的收缩 , 意味着百度Apollo开源项目的推进节奏放缓 。 上述百度北美离职员工透露 , Apollo开源项目的下一个版本是Apollo 5.5 , 可能在明年7月的的AI开发者大会上才能发布 。 这距离上一个版本的公布相隔近1年 , 而此前Apollo开源版本的更新间隔最长不超过半年 。
2017年4月 , 作为AI战略的关键一环 , 百度推出了自动驾驶开源开放平台Apollo 。 时任百度总裁的陆奇宣称 , 要将Apollo打造成“自动驾驶界的安卓” , 面向行业和开发者提供底层系统、仿真平台、高精地图等工具和解决方案 。
但显然 , 整个行业的技术都处在蓄力阶段 , 商业驱动力不足 , Apollo开源项目的商业空间不及预期 。 今年1月 , 百度在CES展上发布了ApolloEnterprise(即Apollo企业版) , 目标客户主要是汽车制造商、汽车零部件企业和出行公司 , 这意味着Apollo从开源走向提供to B的定制产品 。
“现在百度IDG最核心的就是Robotaxi项目’Apollo Go’ , 内部已经从开源项目、无人小巴等团队抽调了大量人手过来支持 。 ”一位百度Apollo Go项目成员告诉36氪 。 10月12日 , 百度在内部发布消息 , 为加速产品落地和商业化进程 , 将美研团队部分工作布局转移至北京 。
今年4月1日 , 百度已经与先导控股、湖南湘江发展集团、智能科技创新中心成立了湖南阿波罗智行科技有限公司 , 参与Robotaxi项目运营 。
Robotaxi即自动驾驶出租车 , 谷歌旗下的Waymo、国内的小马智行都是这个模式的代表项目 。 Robotaxi不仅是自动驾驶行业的顶级技术 , 也因为可以取代人类驾驶 , 引发汽车行业乃至出行市场变革 , 而备受资本追捧 。 摩根士丹利曾为Waymo给出一份1750亿美元的估值 。
如今 , 随着自动驾驶的前装量产模式进度受阻 , 城市环卫、末端配送、接驳巴士等细分场景不成熟 , 看似更为遥远的Robotaxi则相继取得落地突破 。 包括百度在内 , 小马智行、文远知行以及AutoX等自动驾驶公司 , 都相继通过寻求地方政府支持 , 实现落地试运营 。
9月26日 , 百度宣布 , Apollo Go项目的首批45辆Robotaxi车队在长沙投入试运营 , 允许普通市民申请后参与试乘 , 这批车队由百度和一汽红旗基于纯电车型EHS3联合研发 。 长沙之后 , 百度又与河北沧州市达成合作 , 后者成为第二个Apollo Go项目的试点城市 。 目前 , 百度为拓展落地试运营 , 已经申请150张自动驾驶路测牌照 。
36氪从百度内部获悉 , 12月18日 , 百度将在长沙首届生态大会上 , 公布更多自动驾驶、智能网联的关键进展 。
实现载人试运营距离Robtaxi的真正商业化造血 , 还有不少距离 。 去年12月 , 领头羊Waymo在人员稀少的亚利桑那州投放商业试运营后 , 再无公布向其他城市的拓展进度 , 而通用旗下的Cruise虽然吸引了软银、本田等机构的资本支持 , 将估值推高至190亿美元 , 落地进度也一再推迟 。
不过 , 在自动驾驶赛道上 , 也并无其他捷径可走 , 唯有认准方向、集中资源 , 不断推进技术向前 , 等待市场成熟 。
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