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　　作者 | 科技物语

　　当前，自动驾驶处于尴尬的境地，一主面，自动驾驶是物流前沿技术，谁走在前面，谁的创新能力就会获得社会认可，另一方面，因为不能落地，带来了经济效益自然有限，谁又有如此多的钱可烧。那么，在资金的压力下，自动驾驶将怎样生存，辅助驾驶的场景应用是一个不错的选择。

　　一、自我造血是根本出路

　　自动驾驶L4级别的落地，还有漫长的路要走，更别说L5了。城市智慧交通是自动驾驶应用的万亿级市场，然而，在落地之前，这只是水中月，镜中花。

　　对企业来说，自动驾驶行业是太烧钱了，不仅要完善软件应用生态，海量的数据测试，还有安全保障、法规协同等等，融入一两亿美元都做不了什么大事。

　　自动驾驶任何场景要取得比较大的成绩，都需要长时间的投入。连续烧钱12年的谷歌自动驾驶，连美国Alphabet这样的科技巨头都支撑不住；Uber和Lyft也是迫于盈利压力，选择将自动驾驶业务以远低于估值的价格出售。

　　自动驾驶融资的渠道，不外乎一级市场融资，二级市场上市，然而这两种融资得到的钱，只能短暂延续企业的生存，解决资金问题的根本出路还是自我造血。

　　可是，目前自动驾驶技术尚不成熟，robotaxi的商业化受政策限制，载客无法直接收费，要创造收入，只能通过其他方式。由于技术的关联性，在其它领域，快速落地是可行的。

　　虽然完全自动驾驶不能落地，然而应用于微循环公交、园区通勤摆渡、无人港口，自动泊车系统、特定场景如矿山、物流园区等先行进行技术开发和落地是可行的，都能缓解自动驾驶公司的资金压力。

　　许多公司在这方面都有动作，从事矿山自动驾驶的易控智驾和踏歌智行，经济模型已建立，离要盈利不远；新石器已交付几百台无人配送机器人。擎朗主打送餐机器人，过去两年机器人累计出货量超过1万台。随着中低速自动驾驶的进一步推广应用，企业应进一步扩充产品线的丰富程度，去适配包括无人物流配送小车、robobus、社会安防、车路协同等在内的落地场景。先行让低速自动驾驶商业化落地不失为一种补血方法。

　　再比如，主线科技以自动驾驶卡车为引擎，深耕于港口物流枢纽大场景。在港口物流枢纽场景，主线科技通过具备完全无人驾驶能力的无人集卡，克服集装箱自动化、无人化水平运输难点，帮助港口企业实现了传统港口码头的智能化。

　　部分技术商业化落地以实现自我造血，是所有自动驾驶公司的必然选择，也就是说，先进性与利润率都要兼顾，长远目标与当前目标要融合。

　　正如华为CEO任正非曾在2018年所说，将自动驾驶比作攀登珠穆朗玛峰，攀登过程中把孵化的技术应用到各个领域中，即“沿途下蛋”。创新技术应不断能量产落地，实现商业价值的转化，让公司拥有持续性发展能力。

　　二、细分行业大有可为

　　自动驾驶从技术路线上说，在整体架构上已达成共识，主要有感知-决策-执行三个层面。但具体到某个点，则有多条技术路线共存或采用不同的架构，如雷达分激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达，这些细分的行业技术都是新的，且没有成熟的行业标准和体系，企业有广阔的空间去发挥其优势。

　　自动驾驶领域关键环节的核心技术如视觉传感器，算法等，在自动驾驶实现过程中不可或缺，但同时还可在其它市场拥有需求量，且易于落地，比如视觉相关初创公司如天瞳威视、科赛科技、纵目科技等；软件算法类企业如地平线、宏景智驾等，在自动驾驶落地之前，都可在其它领域的应用中大有作为。

　　百度研发无人驾驶挖掘机，24小时工作，效率堪比老司机。再比如，消费者青睐的智能座舱等等，虽然不是自动驾驶的核心技术，但能为消费者带来智能化的体验，

　　做无人机的大疆，也涉足自动驾驶领域，然而，不做整车，而是做细分，用汽车领域的角色划分，即一级供应商Tier。这样，所有的车厂都可以是客户和合作伙伴。

　　大疆创新，首次官宣进军自动驾驶即是能交货，以大疆车载为名，提供智能驾驶服务——涉及智能驾驶系统及其核心零部件的研发、生产、销售等等。大疆车载智能泊车包含了辅助泊车、记忆泊车和自主泊车三类应用场景。

　　还有许多公司，在自动驾驶完全落地之前，都在相关领域取得了较好的业绩。的确，细分场景竞争很激烈，市场想象力与L4\L5相比，也有限，但可以为企业补血，在自动驾驶落地之前，先行落地，是很好的选择。

　　三、辅助丰富景场与数据

　　目前车企所说的自动驾驶，其实是辅助驾驶。就目前而言，还没有一家超出辅助驾驶的技术能力，然而辅助驾驶，不仅能提升驾驶者的智能体验，为企业创造一定的收入，更能为自动驾驶的落地丰富景场与积累数据。

　　比如无人港口，再比如自动泊车系统，都能丰富场景与数据，为自动驾驶落地打好基础。对于自动驾驶公司而言，在大规模的量产落地之前，可以卖软件和服务，取得一定的收入，积累丰富的数据。

　　百度创建的集度汽车有限公司，一度号称集度品牌产品具备L4级自动驾驶。但没有规模化，仅在特定环境下运行的车辆不是智能化。因此，由于L4技术短期无法变现，百度内部资源不断向车厂能买单的L2、L3辅助驾驶倾斜。

　　目前，不仅是高端车，甚至很多10几万的车型，也开始慢慢普及自动驾驶辅助了。可以说，自动驾驶辅助已经成了我们买车时，需要认真考虑的一项重要配置了。

　　做无人机的大疆，其车载智能系统，目前提供的是一套城区辅助驾驶方案，并没有说能达到城区的完全自动驾驶，更像是现有的L2高级辅助驾驶系统的渐进式升级版，从而让系统在城区内有基本的用户体验，让主机厂，可以根据不同车型、定位、售价，pick不同的智能驾驶能力，从而逐渐过渡到完全自动驾驶。

　　既然做不到全场景的量产，那就用特殊场景+分级的方式量产，比如L3级高速公路有条件自动驾驶、L4级自主代客泊车、矿区自动驾驶和无人末端配送自动驾驶等等，都可为全场景打下很好的基础。

　　今年以来，驭势科技相继和巴斯夫与长安民生物流等企业合作，落地厂区内无人物流；和香港机场管理局共同研发的无人驾驶物流车正式投入服务——无安全员、每周7天、每天20小时在机场运营。越来越多的客户开始更多地拥抱新技术，也有更多的自动驾驶公司开始扩充场景，进入区域内物流领域。

　　其实严格意义上说，部分“L2+”采用的也是“L3”和“L4”的电子架构，但一方面技术没能完全达到“L3”和“L4”的水平，另一方面由于法律、产品认证的原因，这些产品只能按照“L2+”级智能辅助驾驶来落地，与其纸上谈兵，不如来点实在的，能赚钱的，能丰富数据的场景——自动驾驶物流车、自主代客泊车等规模化试运行和商业运营服务都是可行的方案。在特定环境下率先实现，将共识的目标以产品的形式落到实处，以积累数据。

　　自动驾驶最大的优势和风险都来自系统对于人类驾驶员的替代。从实现路径的角度讲，越简单的路况环境和越标准的作业流程，就越能量产替代，带来落地式的用户体验，比如我们之前提到的泊车，这就是辅助驾驶率先落地的逻辑。

　　辅助驾驶系统，是一个主动安全系统，一方面能够大幅提升驾驶安全，同时也可以大幅缓解驾驶疲劳进而提升交通安全。辅助驾驶系统，每一天都在实实在在地为车主创造价值，为社会创造价值，为未来积累数据和经验。

　　我们要做的是，一方面，可以通过销售辅助驾驶系统，比如或订阅的方式，来获得收益；另一方面，也可以通过“影子模式”收集收据。