给自动驾驶网约车泼盆冷水：赚钱养家？再等10年

自动驾驶真的能赚钱养家了吗？技术还没准备好。

被百度“养”了7年的IDG要开始自己赚钱养家了。

12月21日，据腾讯新闻报道，百度智能驾驶事业群（IDG）的员工资产今年已陆续由百度集团相关主体公司转入几家百度全资子公司。在今年一季度IDG全部转入新主体后，一些商业化部门需要制定并完成年度营收指标。

百度这次业务调整的背后，也是整个自动驾驶行业商业化的起步。11月25日，北京正式开放国内首个自动驾驶出行服务商业化试点，百度和小马智行成为首批获许开展商业化试点服务的企业。

11月25日下午，一位北京亦庄居民使用百度Apollo自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”完成首单付费，该名乘客乘坐全程2.1公里，消费1.06元。

将时间倒回到3年前，2018年还是自动驾驶概念繁荣又飘渺的一年，行业龙头Waymo估值高达千亿美元，“L4量产落地”的消息也在国内此起彼伏，但至今自动驾驶始终还没有真正落地，Uber还搞出了首例自动驾驶致死事件。

低谷之后或许是行业第二波向上的爬升阶段。然而，对于自动驾驶这个技术含量高，且关乎交通安全的行业来说，这一段爬坡期也会非常漫长。百度IDG的赚钱梦想短期内还难以实现。

“已经有很多人把它当通勤工具”

亦庄位于北京大兴区，是北京市唯一同时享受国家级经济技术开发区和国家高新技术产业园区双重优惠政策的地区。这里坐落着北汽新能源、奔驰、小米等多家公司的汽车研发中心，有天然的产业群优势。另外，亦庄道路规整，车流相对较少，也是理想的自动驾驶测试地。

12月1日下午，时代财经来到亦庄开发区自动驾驶体验路段。

打自动驾驶车需要下载两家公司专门的App——萝卜快跑和PonyPilot+，目前还没有任意地点上下车功能，乘客需要找到最近的自动驾驶站点上车，不过两家公司站点分布均比较广，小马智行站点约200个，百度则超400个，均可覆盖亦庄核心区域。

其余界面与一般打车软件并无太大不同，叫车后一分钟不到，系统就显示已接单，10公里的路程，正常价格在50元以上，商业化初期平台优惠力度较大，实际只需要2元左右。

上车后，前排椅背上的屏幕清晰地显示出行程路线、模拟路况和实时速度，安全员身旁有一块更加复杂的屏幕显示周围路况和自动驾驶的行进状态。

行驶过程中，自动驾驶已经可以熟练进行路口拐弯、换道、过红绿灯等基础操作，总体来看和有人驾驶没有明显区别，只是自动驾驶会更谨慎、更遵守交通规则。

椅背屏幕显示自动驾驶最高时速是60公里，但明显慢于路上的其他车辆。在车辆和行人少的平坦马路上，自动驾驶能达到最高速度，一旦碰见超车、拥堵路况、行人穿行马路等情况，自动驾驶都会刹车减速。如果在路况复杂的高峰期时间段乘坐自动驾驶，会不时出现急刹车的情况，因为自动驾驶需要躲避周围不遵守交通规则的车辆和行人。

目前所有自动驾驶车辆都配备安全员，在时代财经的体验过程中，安全员全程未接管方向盘，但会将手掌向上放在双腿上，随时准备接管。

一位安全员对时代财经表示，目前他的接管频次约为一天一次，多数是在碰见不遵守规则的车辆和行人时发生。虽然接管频率低，但安全员在行驶过程中都会集中精力时刻注意两旁的路况。

时代财经了解到，成为安全员的一个前提条件是驾龄10年以上，但这并不是为普通司机开设的岗位。相比于普通司机，安全员更像自动驾驶测试员。上述安全员表示，自己原来负责技术相关工作，安全员的工作除保证自动驾驶安全外，还要根据行驶数据训练自动驾驶系统。

目前有近100辆自动驾驶车辆运行在亦庄，这个“黑科技”已经融进了不少亦庄人的生活。安全员表示，最近已经很少碰见初次乘坐自动驾驶车辆的人，“自动驾驶现在价格便宜，已经有很多人选择把它当作上下班的通勤工具。”

百度对时代财经表示，11月商业化以来，乘坐自动驾驶的用户整体满意度为4.9分，好评率大于94%。

投资人：自动驾驶的To C业务还是“自嗨”

以Gartner曲线为测算基准看，自动驾驶目前正处于从低谷期缓慢向上爬升的阶段。

AI图像识别、边缘计算、AI芯片等自动驾驶相关技术都在逐渐成熟，激光雷达也正进入量产前夜，技术的成熟和政策的支持让自动驾驶厂商开始考虑商业化问题。

小马智行方面对时代财经表示：“获得商业化试点许可，意味着我们能够首次打通Robotaxi商业闭环，小马智行的乘用车业务正式从技术常态化测试迈入商业化模式验证阶段。”

不过，从现阶段的市场情况看，自动驾驶还在烧钱阶段，投入成本极高，行业尚没有盈利的案例。

跑得最快的自动驾驶公司在卡车行业。其中的头部公司图森未来已经上市，2021全年营收在500-700万美元之间，但资金支出达到1400-1800万美元。

相比无人卡车，Robotaxi等出租车的投入更高。初创公司的融资规模大多在10亿美元以上，李彦宏在接受彭博社采访时透露，百度2020年在自动驾驶上一共花了200亿美元。

但迈出商业化的第一步后，企业已经做好了盈利规划。百度自动驾驶技术部总经理王云鹏公开对媒体算过一笔经济账：如果Robotaxi一台成本50万元，有5年的可靠运营时间，月成本为8000元左右，已经与当下网约车持平，按照平均每月营收2万元，2年半就能平衡车辆硬件成本，5年运营周期可盈利70万元。

由于激光雷达等硬件成本等降低，百度最新推出的第五代Robotaxi成本在48万元，王云鹏对媒体表示，到第七甚至第八代，成本能追平甚至低于私家车。另外百度在首钢测试运营的车辆已经拿掉了安全员，第七代车不再保留驾驶方向盘，明年官方将允许进行没有方向盘的载人测试。

关于自动驾驶服务的定价，百度对时代财经表示，补贴结束后会采用更加市场化的收费标准，具体会参照网约车专车水平。

据李彦宏预计，大概在2025年，百度Robotaxi的整体成本会低于网约车成本，此时规模会迅速扩张，实现盈利。

但并不是所有人都如此乐观。星瀚资本创始合伙人杨歌对时代财经表示，从行业逻辑和技术发展程度上看，他并不认为Robotaxi的商业模式会在短期内落地。

凡是以B2B推动的技术型产业，都是不能在短期内To C发展的，To C实际上只是大家的自嗨。”

“自动驾驶行业上游的收入来自于中游，中游的收入来自于下游，下游的收入来自于周边产业，还没有诞生在C端爆发的条件。也就是说，这几年是由上中下游产业之间的相互需求驱动自动驾驶发展的，而不是大众的需求驱动。”

规模化落地？技术还没准备好

作为一个关乎到交通安全的技术，“普及自动驾驶”这件事绝非仅指技术的成熟，它背后包含的是经济、法律、道德等多种因素的综合作用。

“自动驾驶的普及是非常难的一件事，其难度甚至可以和癌症治疗相比较。”杨歌对时代财经表示，“它并非难在技术无法攻克，而是难在鲁棒性（Robust），理想中的自动驾驶状态是，不管路况有多复杂，怎么开都不会出错。”

从技术角度讲，提高系统的稳定性需要不断测试，测试又分为路测和仿真测试。路测即根据实际的道路行驶数据测试系统，这是最有效但要求也最高的一种测试。根据兰德智库的评估，真正的自动驾驶系统想要达到量产应用条件，至少需要经过110亿英里（约170-180亿公里）的道路验证。

这个数字意味着，就算100辆自动驾驶车辆24小时不间断地进行道路测试，积累数据需要的时间也是以百年为单位。

所以，多数自动驾驶公司都会在路测之外辅以仿真测试。仿真测试是建造一个虚拟的交通环境，通过模拟路况训练系统。但仿真始终是虚拟环境，它无法模拟现实中的所有情况。

“社会环境中有碰瓷的、加塞的、中间抢路的等各种各样的情况，这是模拟环境无法做到的。”杨歌表示。

有自动驾驶创业者对时代财经表示，目前大多数自动驾驶厂商都无法在仿真系统内准确重复真实路测场景中出现的问题。即如果自动驾驶在行驶出现中出现事故，并不能在仿真系统中回放事故场景，保证改进后的系统不犯同样的错误。

从法规上看，目前国家和社会对于自动驾驶事故并没有清晰的责任认定标准，“假如自动驾驶导致伤亡，如何评判责任？技术人员、自动驾驶厂商、车主？到底谁该负责？很可能出了事后整个项目都被关停了。”

技术问题和法律道德问题的相互角力，使得自动驾驶的鲁棒性变得非常困难。“社会是一个复杂且不可预期的混沌综合环境，和计算环境完全不一样。自动驾驶的鲁棒性要达到社会安全、法律道德能够解决的程度，不是5年之内能达到的。”杨歌说。

另外每辆自动驾驶车都需要独立判断周围的信息系统，当路面上有很多自动驾驶汽车，不同系统之间会出现干扰。

“这就和物理学上的单摆、双摆、多摆问题一样。如果一个路口有超过50辆车聚集，每辆车都不同的速度，且每辆车都在做判断时，这套混沌系统就会崩溃。你无法拿计算主观性去完成对混沌世界的解释，简单来说，只要路口有超过20辆自动驾驶汽车，计算可能就马上卡死。”杨歌说。

如果要从技术角度解决鲁棒性和混沌问题，唯一可行的路径就是“车路协同”，这也是国内自动驾驶的主流方案。

车路协同需要将人、车、路、云这些要素联系到一起，将实时数据传输到云端，通过计算分析将信息反馈到每个交通参与者。

但车路协同最大的问题是工程过于庞大，它已经不是自动驾驶技术普及的单点问题，而是需要汽车企业、交通企业、通信行业等各方面产业的跨界融合，需要大笔财政支持。其对于社会组织生产力的要求非常大，在未来几年全球经济仍有较大不确定性的状况下，车路协同的实现也会更加困难。

“在国际关系正常、社会稳定、资本流动正常、经济体每年增速保持稳定、国家大力支持的情况下，我觉得也得花10年时间才能有城市级别的示范点。”杨歌说，“改造老城市都比较困难，基本上只能在亦庄这样的片区，因为原有建筑少、居民密度低。”

杨歌表示，自己目前没有投资自动驾驶项目的打算，“我会看这个行业，也不会拒绝任何一个未来有生产力的产业，但是现阶段自动驾驶并不make sense。”

本文来自微信公众号“噪点GlitchNews”（ID:timetech2020），作者：徐丹，36氪经授权发布。

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