文｜科技新知 樟稻  

編輯丨伊頁

1894年，阿爾弗雷德·瓦赫倫（AlfredVacheron）參加了世界上第一個汽車比賽——“無馬匹廂車賽”。在比賽中，他將自己的汽車改裝加上了圓形方向盤，這也成了世界上最早有方向盤的汽車。

此后無論汽車技術怎么演進，方向盤都是毋庸置疑的標配，也沒人能想到，終有一天會成為自動駕駛路上的首個犧牲品。

今年4月的財報分析師會議上，馬斯克率先透露特斯拉明年推出的Robotaxi，將沒有踏板、方向盤。緊接著，The Information的一篇報告披露蘋果自動駕駛方面的進展——同樣沒有方向盤和踏板。

當業界還在討論二者的可行度時，國內自動駕駛領域飽受熱議的百度也把目光盯上了方向盤。7月21日百度世界大會上，百度發布第六代無人出租車（Robotaxi）“Apollo RT6”，該車型支持無方向盤模式。

方向盤為何成為一眾自動駕駛企業的“眼中釘”？一方面，可能是因為它是汽車歷史上不可或缺的標志性零件，而創新常常與打破傳統相伴，方向盤成了創新的犧牲品。

另一方面，也有一定的現實意義。沒有方向盤就意味著汽車可以無人操控完成行駛任務，這正是自動駕駛產業發展開始進入L4級別及以上階段的一大標志，也是Robotaxi落地的象征。

不過需要潑一盆冷水的是，自動駕駛技術理論到落地應用，乃至實現大規模商業化，之間有著不小的距離，可謂差之毫厘，失之千里。

而Robotaxi作為市場潛力最大的自動駕駛場景，據IHS預測到2030年，市場規模將達1.3萬億元。相比其他方向，Robotaxi的落地難度更大，商業化時間自然更晚。

多數市場報告指出，隨著各項條件成熟，預計至少到2025年，Robotaxi才會有真正的商業化落地。那么，究竟是誰握著Robotaxi商業化的方向盤？這些條件如今是否正在發生變化？這是本篇文章的跟腳。

 技術、資金、運營三座大山

“問自動駕駛企業‘賺不賺錢’就像問‘小學生賺不賺錢’，可能會逼他去麥當勞打工。”AutoX創始人肖健雄，如此回應外界的質疑。

業內持此論調的不在少數。前華為車BU首席架構師蘇箐，在一次接受媒體采訪的時候同樣表示：“打死都不會做Robotaxi，現階段做Robotaxi的企業都得完蛋。”

現階段，Robotaxi公司的商業化進程前景確實不夠明朗，一個非典型表現是，不少L4自動駕駛企業開始降維進入L2領域，背后正是出于商業化因素的考量。

Robotaxi商業化究竟難在哪里？可以從產業競爭的核心三要素（技術、資金、運營）著手分析。

技術，既是Robotaxi的敲門磚，亦是入場券。當L4級別以上的高階自動駕駛底層技術逐步成熟，才能實現RoboTaxi對傳統出租車的降本替代。

底層技術一般包括自動駕駛算法和操作系統設計、軟硬件自研等等。一項項的評判過于繁瑣，因此可以從最上層，即RoboTaxi企業的實際路測情況，大致判斷其自動駕駛技術的先進性。

一般而言，MPI(Miles Per Intervention)綜合平均了全年里程和接管數，是衡量自動駕駛技術是否成熟、穩定的核心指標之一，接管間隔里程越長，則意味著技術越好。

根據DMV（美國加州交通管理局）發布的2021年數據，中國AutoXMPI為50108英里排名第一，美國Cruise MPI為41179英里排名第二，中國滴滴MPI為40744英里排名第三。

盡管MPI數據有一定的參考價值，但戰略研究智庫蘭德公司曾經指出，要在數學上證明自動駕駛比人安全，需測試110億英里（約177億公里）。

截至2021年，市場上主要的自動駕駛玩家路測里程合計4092385英里，差距還比較遠。更關鍵的是，罕見場景（Corner Case）才是算法成熟的關鍵。主流方法靠不斷上路積累數據，但Corner Case永遠是無窮盡的。

資金，同樣是Robotaxi商業化的一大攔路虎。小馬智行CTO樓天城曾提出，Robotaxi商業模式需要滿足無人化和規模化量產兩大條件。

Robotaxi是典型的雙邊平臺經濟模型，單一區域內必須存在足夠多的自動駕駛車輛，用戶打車等待的時間才能處在一個正常區間，平臺才能吸引足夠多的打車用戶。

因此，為了保證服務的可及性和消費者的使用體驗，在前期冷啟動階段，Robotaxi的服務提供商需要投放一定密度的自動駕駛車輛，這顯然對于資金的要求較高。

根據《面向自動駕駛的車路協同關鍵技術與展望》內容所示，目前L4級自動駕駛車輛的硬件設備一般包含：6～12臺攝像頭、3～12臺毫米波雷達、5臺以內的激光雷達以及1～2臺GNSS/IMU和 1～2臺計算平臺。

另外，為了確保安全性，會在車端部署冗余傳感器系統、高精度地圖、及相應的軟件系統，也大大增加了自動駕駛車輛的制造成本。經濟性是自動駕駛大規模商業化落地必須考慮的現實問題。

同樣重要的還有，極為考驗Robotaxi平臺的運營能力。運營調度經驗、車輛管理的能力，可以確保自動駕駛車輛的空載率盡可能地低，是提升Robotaxi服務商業化效率的重要因素。

每一個Robotaxi公司的愿景，都是成為無人版的“滴滴”。但多數自動駕駛企業屬于技術公司，運營能力上有所欠缺。整體來看，從試運營到大規模商業化落地，Robotaxi商業化還面臨著重重挑戰。

鐵三角模式難當“愚公”

今年4月26日，廣汽旗下如祺出行宣布完成超10億元A輪融資，小馬智行、文遠知行都在投資名單之上。在此之前，文遠知行也宣布和廣汽集團、如祺出行達成了戰略合作。

類似的戰略關系不在少數。如果仔細觀察的話，可以看到Robotaxi領域出現頗多這種鐵三角模式，即車企（主機廠/一級供應商）、AI公司、出行平臺互相綁定合作。

該模式下，車企具備資本運作與整車制造能力，負責提供車輛和零部件產品；AI公司則具備L4級自動駕駛解決方案、無人駕駛技術研發能力；出行平臺則有豐富的網約車、出租車運營經驗。

鐵三角模式并不是無緣無故的誕生，恰好對應了上文中Robotaxi產業競爭的核心三要素（技術、資金、運營）。

對于令Robotaxi企業頭疼的Corner Case而言，車輛規模無法與量產車型相比，罕見場景等含金量高的數據獲得難度較大，更何況還需要在ODD范圍內運行。

而網約車業務能夠給無人駕駛提供使用場景和大量運營數據。平臺每日上千萬單數據積累，是任何其他業務或者實驗室都達不到的數據量。

同樣，自動駕駛公司將Robotaxi的運營工作進行了剝離。文遠知行執行總監董方亮告訴媒體，運營的工作包含提供車輛維護、運營維護、安全員培訓，以及乘客反饋、充當客服角色等。

不過，對于自動駕駛公司而言，鐵三角模式似乎沒有解決成本難題。

通過拆解Robotaxi的單車成本構成可以看到，傳統出租車每公里成本為1.89元，有安全員的自動駕駛出租車每公里成本2.28元，無安全員的自動駕駛出租車每公里成本0.82元。

由于RoboTaxi主要面向L4級別，現階段搭載的自動駕駛硬件成本較高，且受限于政策要求仍需配備安全員，因此RoboTaxi每公里成本顯著高于傳統出租車。

對于鐵三角模式中的各方而言，仍需要考慮如何分擔單車成本。由于Robotaxi仍處于探索階段，各類企業之間優勢互補仍是主旋律，但未來隨著技術逐漸成熟，可能會打破穩定的三角關系。

三大關鍵因素中，成本成為Robotaxi商業化難以邁過的坎。

不過，近期百度發布的第六代無人出租車（Robotaxi）樣車，其車輛制造成本已降至25萬元，相較上一代降低了約一半成本。

彼時百度首次對外透露，包括車以及無人駕駛套件在內，第五代車型Apollo Moon的整車成本價為48萬元。AutoX的肖健雄認為，按照目前造價，50萬元買不到一輛無人車，“絕對是輔助駕駛（L3級）”。假如真有，他直言自己是“絕對不敢坐”。

據披露，RT6與百度前五代無人車的區別是，從車輛開發平臺、架構、硬件、軟件到車內外設計等，完全由一家公司正向研發設計。

現如今，行業內的自動駕駛公司正在以不同的方式參與到造車的環節中。從基于成品車改裝、加裝，到基于車型平臺來定制開發，這或許是Robotaxi商業化降本的一種有效方式。

此外，隨著行業發展，自動駕駛供應鏈的成熟也是成本迅速降低的必要條件。

拿激光雷達的價格來說，之前進口激光雷達，一顆就50萬元以上，并且主要依賴國外。如今，國產雷達已經崛起，價格最低可以降到1萬元以內，且行業內的價格戰有愈演愈烈的趨勢。

核心監管政策搖擺推進

2017年，李彥宏乘坐無人車上北京五環，被交警開了罰單，引起重大反響。“從那以后，政策環境也發生改變，很多地方都出臺了相應政策和法規，允許百度等科技企業合法在公開路面測試無人車。”

可以看到，在自動駕駛行業的發展過程中，技術不是難題，安全和監管才是。

以美國為例，過去十年時間一直是全球自動駕駛領域的搖籃。但隨著自動駕駛技術相關的交通事故頻發，如今種種跡象指向，美國的監管環境悄然收緊。

從去年開始，美國與加州的監管機構都在調整此前的立場，優先考慮從之前的鼓勵上路測試完善技術，轉向強調新技術必須將安全視為第一要素。

近期，一名自稱是Cruise員工的人，向加州監管機構發送了一封匿名信。信中表明，公司內部管理有很多問題，尤其是圍繞安全問題的管理非常混亂。

這位員工在信中多次強調Robotaxi服務的安全問題，提出公司故意向大多數員工隱瞞車輛發生過的一些碰撞事故等敏感話題的碰撞調查結果，認為此做法與“安全第一”的文化不符。

此次事件或將再次加劇美國自動駕駛監管政策的收緊趨勢。與之相似的是，國內自動駕駛領域的監管動作變化，同樣與交通事故有關。

2016年特斯拉命案發生后，各國紛紛開始關注自動駕駛安全問題。同年，中國汽車行業監管機構表示，正在制定監管自動駕駛汽車測試的法律法規，在法規發布前不允許車企在高速路上測試自動駕駛車輛。

這次高速測試的暫停令，曾使自動駕駛車企在國內面臨一段時間的困境。

現如今，國內相關政策仍在推進當中。作為新生事物，自動駕駛行業容不得激進與冒險，每一起事故都可能引發公眾的恐慌情緒，從而拖累整個行業進程。

拿最重要的無人化來說，今年4月28日，北京市智能網聯汽車政策先行區發布《無人化載人測試許可》，向百度等頒發國內首批自動駕駛無人化示范應用通知書，首次允許自動駕駛車輛“方向盤后無人”。

但新規仍有所保留，服務商只能提供“主駕位無安全員、副駕有安全員”的服務。

這條限制也有一定的必要性。美國密歇根州自動駕駛汽車法律協會主席Robert P.Merges教授認為，自動駕駛汽車監管存在三個維度：

第一個維度是安全與責任；第二個維度是涉及車輛協同、知識產權、系統的開放和封閉等問題；第三個維度是對就業的影響，政府、企業等需要消除公眾恐慌，培養公眾對技術的信任。

由此可見，相關政策還需要較長時間的完善。回過頭看，2004年DARPA舉辦了第一屆無人車挑戰賽。比賽進行了幾個小時以后，卡內基梅隆大學Red Team的賽車Sandstorm行駛了最遠的距離，完成了11.78公里的路程，卻不到全程的5%。

最終，15支參賽團隊都沒能順利完成任務。但誰也想不到，正是因為這個比賽，吸引了眾多企業加入到智能汽車的研發中來，由此也引起了傳統汽車產業“智能化”的變革，誕生了一個上萬億的市場。

而作為潛力空間最大的自動駕駛場景，隨著眾多條件成熟，Robotaxi商業化落地，或許就在不久的將來。

參考資料：

五礦證券《汽車智能化+網聯化深度：自動駕駛逐步升級，攝像頭+激光雷達星辰大海》

清華大學《面向自動駕駛的車路協同關鍵技術與展望》

安信證券《Robotaxi無懼風雨，自動駕駛乘風破浪》

甲子光年《Robotaxi的自動駕駛“鐵三角”：遠水能否解近渴？》

財經十一人《搶先特斯拉，如何理解百度無方向盤汽車？》

新浪科技《寬松時代結束：美國自動駕駛監管環境悄然收緊》