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特斯拉自动驾驶十年，商业化与挑战( 三 )


因此 ， 早在1994年的时候 ， 捷豹汽车就曾联合卢卡斯工业首次演示了自适应巡航控制系统和自动车道保持技术的安全性 。 此后 ， 越来越多的汽车厂商加入到自动驾驶的研究当中 ， 例如德国的Volvo、意大利的Fiat、日本的丰田、以色列的Mobileye和美国的通用汽车公司等 。
不过 ， 虽然传统的汽车厂商在汽车自动驾驶方面有着独特的优势 ， 但同样它们也面临着许多难以逾越的障碍 。
这种障碍一方面表现在汽车厂商本身面临激烈的市场竞争 ， 所以它们的自动驾驶大多以实用性为前提 。 其目的就是为了保证一旦技术有了突破就能够马上进行量产变现 。
而量产的前提是技术的安全可靠 ， 因此我们可以看到 ， 目前绝大部分汽车厂商的自动驾驶技术都比较保守 ， 甚至于他们更倾向于辅助驾驶的研究 。
另一方面 ， 作为人工智能的一个重要的应用场景 ， 自动驾驶一开始就不是一个单独的学科 。 到目前为止 ， 自动驾驶大概能包括汽车动力、AI、人脸识别、大数据、5G、云技术等等 。 而这些技术里面 ， 绝大部分都不是汽车厂商的强项 。
所以 ， 在汽车厂商之外 ， 2010年 ， 谷歌自动驾驶系统Waymo上线 。 此后国外如苹果、Uber；国内如百度、滴滴等一大批互联网科技企业也随即投入到自动驾驶的竞争中 。
这些科技企业没有汽车厂商变现的压力 ， 也没有之前传统汽车技术的限制 。 所以它们在技术研发上就显得比较激进 ， 许多企业几乎一开始就以L4\L5等级的自动驾驶作为目标 。
不过 ， 拥有优势的同时 ， 科技企业也同样具有一些与生俱来的不足 。 例如科技公司没有汽车生产线 ， 也缺乏汽车工业的上下游供应 ， 数据采集大多来自于实验室和限定的测试环境等等 。 所以这也是为什么现在主流的研究自动驾驶的科技公司都会选择和传统汽车厂商合作的原因 。
而随着技术的不断融合 ， 在传统汽车厂商和互联网科技企业之间 ， 也有越来越多的新的造车企业开始出现 。 这些新势力中 ， 他们即保有传统汽车厂商在汽车制造方面的优势 ， 也具备了许多科技企业的技术能力 ， 甚至于他们还保留了科技企业对于自动驾驶的激进态度 。 其中具有代表性的如国外的特斯拉、法拉第未来；国内的蔚来、小鹏汽车等等 。
当然 ， 无论自动驾驶技术如何发展 ， 他们最终的目的都是商业化落地 。 而就目前而言 ， 虽然乘用车的自动驾驶技术距离开放应用还有一段距离 ， 但自动驾驶技术在整个产业上的应用场景或者说对社会生产的改变却绝不仅仅限于乘用车的应用 。
这里面 ， 许多场景甚至已经有了十分成熟的应用经验 。
02 商业化落地
说到自动驾驶的商业化落地 ， 通常来讲 ， 我们首先想到的是乘用车的自动驾驶 ， 包括自动驾驶出租车、自动驾驶的家用车 。 但实际上 ， 自动驾驶技术的商业化落地场景和能够给社会带来的变革要比这些大得多 。
目前来看 ， 自动驾驶的商业化版图已经包括无人驾驶出租车、无人驾驶公交车、干线物流、末端物流、封闭园区物流 ， 固定线路的无人环卫等多个方面 。
在无人驾驶出租车方面 ， 国外比较有代表性的如在凤凰城测试的Waymo、匹兹堡的Uber；国内如在上海落地的滴滴 ， 在长沙、北京开放的百度Apollo、以及在广州的文远知行等等 。
长期以来 ， 人力成本一直都是出租车、网约车企业在运营中占比最大的开支项目之一 。 例如 ， 在报告《自动驾驶应用场景及商业化路径（2020）》中显示 ， 现阶段国内一线城市出租车价格为2.6~3.2元\千米 ， 其中驾驶员成本就占比50%；而在滴滴网约车平台上的单个订单付费中 ， 约八成为驾驶员费用 ， 剩下的两成为平台费用 。

特斯拉自动驾驶十年，商业化与挑战
本文插图
滴滴自动驾驶车辆


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