Robotaxi的光鮮與荊棘 自動駕駛行業艱難

下班時間,點開app,叫一輛Robotaxi(自動駕駛出租車),邊排隊邊走向停靠站點,已經是不少上班族的“常規操作”。

這裡是上海市嘉定區,自迎來第一輛自動駕駛網約車已有兩年的時間。如今,享道出行、小馬智行、百度apollo等多家公司的Robotaxi在此落地運行,乘坐一輛上下班已成為很多人的家常便飯。

市場雖然龐大,但路途漫長,玩家們等得起嗎?


這是Robotaxi發展現狀的一個縮影。放眼全國,北京、上海、廣州、長沙、武漢等多個城市設有17個國家級智能網聯汽車測試示範區。數據顯示,截至目前,全國開放各級測試公路超過7000公里,實際道路測試里程超過1500萬公里。

車企、自動駕駛廠商與出行平台相互合作,扎堆湧入這個熱門賽道。據IHS預測,在2030年,Robotaxi將占到共享出行市場的60%以上,市場規模預計超過1.3萬億元。

但另一方面,Robotaxi的大規模落地遠沒想像中那麼容易,“不夠智能”的算法之下,還存在著複雜的路況、高昂的成本、謹慎的政策等多種因素,創新技術在商業化的道路上舉步維艱。

沒有足夠的規模和測試里程,就沒有數據的積累與技術算法的進化與迭代,Robotaxi只能小步前進。


網約車的下一站

自2016年中國《“十三五”國家科技創新規劃》和《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》中正式提出發展智能自動駕駛汽車後,相關政策和法律日漸完善。

《新能源汽車產業發展規劃(2021-2035 年)》顯示,到2025年,中國高度自動駕駛汽車將實現限定區域和特定場景商業化應用,力爭2035年高度自動駕駛汽車實現規模化應用。

政策向好之下,自動駕駛成為熱門賽道,一時間入局者眾多。但另一面,L4級別自動駕駛的商業化落地難的問題始終困擾著各類自動駕駛企業,眼前最重要的是如何存活。

Robotaxi作為自動駕駛技術在共享出行場景下的落地應用之一,是自動駕駛實現大規模應用前較為平滑的過渡計劃,同時也是自動駕駛最有可能實現破冰推廣的突破口。

有自動駕駛業內人士表示,自動駕駛在技術、法規、受眾接受度等方面還沒有足夠成熟,Robotaxi的方案將自動駕駛車輛統一管理,容錯率較高,同時,出行體驗可以完成自動駕駛的行業教育,技術也在運行過程中不斷精進,為日後自動駕駛技術真正落地做好準備。

Robotaxi已成為自動駕駛商業化競爭最激烈的場景之一。

百度Apollo、文遠知行、小馬智行等自動駕駛企業紛紛佈局,通過與車企緊密合作,蘿蔔快跑、WeRide GO等Robotaxi app上線。與此同時,Robotaxi的風也吹到了各大出行平台,滴滴、T3出行、曹操出行、享道出行、如祺出行等加入混戰。畢竟與自建運營平台相比,和出行公司合作從而直接接入有著用戶數據基礎的出行平台,是更為方便也更易提升知名度的選擇。

2021年12月,上汽集團旗下出行平台享道出行在上海嘉定與蘇州相城先後啟動自動駕駛出行服務,成為國內首個車企L4自動駕駛運營平台,自動駕駛公司Momenta則作為先進L4 自動駕駛解決方案的提供方。據悉,目前享道Robotaxi運營車隊整體規模60台,單車日訂單量約為20單。

享道出行相關負責人向21世紀經濟報導記者表示,根據規劃,享道Robotaxi今年內將在上海臨港、深圳兩地啟動運營;到2025年,上汽集團將組建商業化Robotaxi車隊,實現可持續盈利的商業模式。

無獨有偶,9月21日,曹操出行與吉利汽車創新研究院智能駕駛中心、小馬智行宣布達成戰略合作。據曹操出行智駕負責人周哲人介紹,今年年底之前,曹操出行將為小馬智行提供可用於全無人駕駛的車輛進行改裝,組建Robotaxi車隊,車隊將首先在蘇州高鐵新城落地運營。

“研究自動駕駛等智能製造課題是符合國家發展規劃的大勢方向,在即將到來的高度協同、萬物互聯的時代,我們將持續進行數字化和智能化升級,助力智駕技術全行業高效迭代,最終實現'車路協同'的智慧交通建設。”曹操出行相關負責人在接受21世紀經濟報導記者採訪時表示。


光鮮背後的現實

Robotaxi的市場看似熱鬧非凡,但行業商業化進程的步伐卻很緩慢,目前仍停留在個別城市限制區域內的運營試點階段,距離大規模商業化仍面臨層層桎梏。

首先,技術層面仍是最大阻礙。雖然如今的Robotaxi已經可以做到識別紅綠燈、自動變道、自動泊車等基本操作,但城市道路場景過於復雜,長尾效應明顯。輕舟智航CEO於騫就曾表示,當前技術已可實現90%以上場景的自動駕駛,但剩下10%的長尾場景(Corner Case)不妥善解決,自動駕駛就無法真正實現商業化運營。

這不得不提到曾經轟動全球的美國自動駕駛致人死亡事故。2018年,Uber的一輛自動駕駛汽車在亞利桑那州Tempe市發生交通事故,與一名過馬路的行人相撞,行人在送往醫院後不治身亡。

究其根本,是車輛系統並沒有將推著自行車的女子識別為“行人”,而是在“汽車”和“其他”的分類之間搖擺不定,浪費了大量寶貴的時間,未能及時採取剎車措施,最終導致事故的發生。

這類系統所做出的“不夠智能”的決策,現在依然會發生,這也是為什麼安全員依然是不可或缺的存在。多位Robotaxi安全員告訴21世紀經濟報導記者,很多時候汽車還是無法準確進行識別,比如在非規則路況,常不能做出當下的最優解,從而出現變道慢、阻礙交通等情況,“它像人一樣會猶豫。”

有時甚至會有危險的情況發生。一位Robotaxi安全員表示,某次正在行駛的車道前方臨時被封,不知為何車輛在離得很近時才檢測出前方有阻礙,而更可怕的是,它當下做出的決策竟是向著雙黃線側變道,即馬上就要逆行,他只得趕緊插手將方向盤擰向另一側。“這類事的發生讓我覺得我們的工作也不是白做的。”該安全員表示。

算法與技術的精進需要足夠多里程的測試,目前來看這些長尾場景正一點一點被補齊。一位安全員舉例稱,此前,Robotaxi只要遇到車輛加塞就會停下,即使自身車頭已經過了一半;但在版本更新後,這類情況得到了好轉,車輛與車輛之間的博弈變得更加人性化。

眼下,政策方面的審慎也制約著Robotaxi在里程數據上的積累。現階段的Robotaxi上路測試、運營需符合政府主管部門相關規定,取得許可牌照。目前,地方上一般採用“試點示範區”“政策先行區”形式劃定區域範圍,而非全域開放。

和高資本投資總監劉文洲在接受媒體採訪時表示,百度在北京亦莊開啟商業化運營,確實邁出了重要一步,但依然處於一個限制性場景中,道路的豐富性十分受限。

這背後是政策監管程度與技術成熟度相輔相成的悖論:監管者在技術越成熟時越有信心放開規模,但規模不足會限制車企積累更多路測里程數據以對技術進行更新迭代。如此之下,Robotaxi的前行之路只能摸索慢行。

除此之外,成本也是車企們需要考慮的問題。與普通網約車相比,自動駕駛的改裝從自動駕駛軟件,到計算芯片,再到激光雷達等關鍵硬件,綜合算下來成本過高。滴滴自動駕駛公司COO孟醒曾介紹,一輛自動駕駛車上有近20個傳感器,其中包括1個64線激光雷達、2個16線激光雷達、7個攝像頭以及毫米波雷達和超聲波雷達,一輛車的造價在100萬元以上。

目前情況稍有好轉,以百度Apollo為例,其第五代無人出租車成本已經降到了48萬元,第六代甚至降到了25萬元,雖仍高於多數網約車,但已經是業內領先。

這個問題最終會解決。一位汽車行業分析師在接受21世紀經濟報導記者採訪時表示,隨著激光雷達等關鍵硬件的國產化與放量,且技術成熟到可以取消安全員的角色,自動駕駛整體成本也逐步走低,“成本低於網約車後才能真正實現大規模商業化。”

根據麥肯錫預測,預計2025年左右,Robotaxi取消安全員並規模化部署後,其成本優勢凸顯,與傳統出租車成本相比將在2025至2027年之間達到拐點。

億萬市場待破冰,只是玩家們還等得起嗎?

目前來看,行業發展雖沒有遇到攔路虎般的角色,但限制頗多,整體前進的速度十分緩慢。近期,Argo AI倒閉、小馬智行裁員,昭示了自動駕駛行業的艱難。

如今,自動駕駛的故事已經講了十年,最可能落地的Robotaxi場景卻仍未走出燒錢和虧損的陰影,資本耐心有限,留給在場玩家的時間也不多了。(21Tech)


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