玩家|「降维」,RoboTaxi玩家的唯一出路?
2004年3月13日,美国国防部在莫哈韦沙漠举办了第一届无人驾驶车辆挑战赛。但尴尬的是,这15支进入决赛的车队,没有一支能在沙漠中走完200公里的路程,走得最远的还是卡内基·梅隆大学Sandstorm团队的车辆,共走了11.78公里。
后来美国国防部又办了两届比赛,吸引到谷歌、苹果等高管观赛,然而参赛的车辆不是忽然失去GPS信号,就是把前方停着的车当成墙又重新规划路线绕远路,要不就是卡在狭窄的街巷路口不动了,总之各种细节问题层出不穷。
美国国防部当时就判断,无人驾驶技术离实用还差得远,兴许还要二三十年才能实现,赛事由此停办的同时,无人驾驶的第一个高潮就这么结束了。
十多年后,2014年前后无人驾驶车辆出现第二波高潮,一大批自动驾驶企业成立,主要做的事,则是试图让车辆跑起来,一直处于demo阶段,但由于迟迟无法落地,行业又逐渐降了声量。
第三次高潮则在这两年,自动驾驶行业融资案例迭起的同时,为了“活下去”,玩家们开始更切实际地考虑产品落地、对公司商业模式的探索,企业从做L4级技术到做L2级功能、从乘用车转向商用车的趋势日益显著,“降维打击”甚至成了自动驾驶玩家的“噱头”,保持“L4 初心”、All in Robotaxi的企业倒是屈指可数了。
但,“降维”是自动驾驶技术商业化的唯一出路吗?又或者,自动驾驶技术存在降维打击吗?
“失效”的商业计划书:纷纷降维综合各企业的“降维”说法,“降维”一是指将L4级的自动驾驶技术应用到L2+的功能上,另一则是指将自身高级别的自动驾驶解决方案降维应用到其他领域(比如从城市出行场景到做园区、矿区等封闭场景)。
某自动驾驶企业CEO对新智驾直言,在3-5年内,降维是自动驾驶技术商业化的唯一出路。
“像Robotaxi这样的应用,在5年内应该很难规模化商用,有可能需要更长的时间,所以3-5年内的自动驾驶商业化,需要和场景结合,或者在功能上降维。”
百度Apollo算是一个典型例子。
2020年5月,百度Apollo在矿区进行了一场直播,直播主体就是百度为伊敏露天矿改造的两辆无人驾驶矿用卡车。从人员操作到信号控制的转变,百度对矿车的改造仅花了30天。
今年10月,百度Apollo还正式了发布可投入使用的自动驾驶矿卡。百度号称,这是目前国内首个面向矿山场景,以超高计算能力为支撑,并具有机器学习能力的单车智能方案案例。
除此之外,百度还推出了自动驾驶零售车、低速自动驾驶清扫车、无人驾驶挖掘机系统、无人小巴等,探索了自动驾驶技术应用的各种场景。
小马智行、文远知行、元戎启行等几家Robotaxi企业也纷纷尝试了自动驾驶技术的应用新场景。文远知行CEO韩旭曾对新智驾透露,所有商业计划书做完后发现都没有什么用,商业模型与实践会有很大差别,需要不断调整。
“未来谁掌握了真正的自动驾驶平台化技术,谁就会是王者,就将具备降维打击的能力,”韩旭还对新智驾表示,“今天做低速的物流、园区场景的企业,很可能会在未来三到五年内被一家强大的、占据战略市场的L4级自动驾驶公司降维打击”。
而将L4级技术降维应用到量产车型L2/L2+的功能方面,Robotaxi玩家也好,Tier1也好,做的则是将L3/L4高等级自动驾驶技术模块化,试图利用L4级技术可扩展的软硬件一体架构,打造ADAS解决方案。
比如百度就将其L4级无人驾驶技术Apollo Lite应用于乘用车AVP和ANP,目前已配套威马W6实现量产;造车新势力企业也开始以L4架构、整车OTA视角打磨L2+级别辅助驾驶技术;华为等科技企业则通过与传统车企抱团合作,以L4级的技术,在中高端车型打造L2+功能。
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