无人驾驶为何成为皇帝的新衣

本月，长安汽车迎来了一位新同事——陶吉。

他原是L4卡车初创公司千谷科技的CEO。

离职后，他加入长安，负责智能驾驶技术，直接向长安总裁王军汇报。

在今年的自动驾驶圈子里，陶吉并不是唯一的辞职案例。

据媒体统计，仅上半年，自动驾驶相关高级人员辞职就多达16人。

人才的流动往往反映了行业的盛衰。

这些高层辞职的背后，都是自动驾驶行业的受害者。

“鬼故事”层出不穷。

有人戏称2019年是自动驾驶行业的“幽灵年”。

今年“鬼”故事接二连三：行业鼻祖Mobileye以1亿美元开盘市值上市。

与年底1亿美元的市场估值相比，缩水了。

超过50%，与2015年被英特尔收购时相比，仅溢价17亿美元。

加上当年的通货膨胀，相当于原地踏步的价值；独角兽公司Argo AI宣告破产，福特、大众烧钱超20亿美元。

如此孤独，以至于福特CEO做出了一个有些郁闷的判断：“投资L4级自动驾驶的未来现在还不明朗。

”苹果“L5”全自动驾驶计划正式降级。

经过八年的制造汽车梦想后，苹果终于承认无方向盘、无踏板的颠覆性自动驾驶汽车目前根本遥不可及。

市值下跌、裁员、破产的“鬼”故事今年仍在上演，就连龙头企业也处境艰难。

自动驾驶龙头公司Waymo今年前三个月进行了两轮裁员，占其员工总数的8%，影响“几乎所有部门的员工”。

Waymo 裁员的原因颇为意外——“主要出于公司‘财务体系’的考虑”。

通俗地说，就是没有钱。

长期以来，谷歌支持的Waymo、通用汽车支持的Cruise、大众、福特支持的Argo AI，被认为是硅谷财富最丰富的三家L4公司。

现在Waymo为了削减成本而裁员，Argo AI已经倒闭，显然房东们有麻烦了。

没有食物了。

Waymo 的竞争对手 Aurora Innovation 的表现也好不到哪里去。

极光创新曾是全球最有价值的自动驾驶公司，市值近亿美元。

今年是其上市第三年，但其市值较巅峰时期蒸发了70%。

极光创新从初创公司到通过SPAC上市仅用了四年时间。

公司三位联合创始人分别来自谷歌自动驾驶项目、Uber ATG 和特斯拉。

创始人的这种背景使得公司在上市之初就获得了足够的资本关注。

但过去几年，虽然极光创新收购了多家垂直产业链公司，以降低外包成本，瞄准了被认为短期内最有可能商业化的自动驾驶卡车赛道，但与联邦快递合作，帕卡、施耐德、沃纳、Xpress等多家平台公司即使建立试点合作关系后，也未能将公司市盈率从亏损转为盈利，资本的热情逐渐降温。

此外，还有“全球第一自动驾驶公司”图森未来。

今年5月，图森未来因延迟发布财务数据而收到退市最后通牒。

外界猜测这是公司财务紧张的症状，公司股价随之下跌20%。

事实上，图森未来上市后的首份财报就透露出了公司的无奈。

一季度财报显示，该公司营收94.4万美元，同比增长%，但净亏损较去年同期有所增加。

1万美元飙升至3.85亿美元，同比增长%。

赚钱的速度根本就没有花钱的速度快。

这主要是因为图森未来研发投入过多。

当时图森未来84%的员工都是研发人员。

但投入巨资开发的技术始终无法变现，也没有成熟的车企与其合作。

规模化已经成为一个大问题。

公司高管坦言，在实现规模化和商业化之前，图森未来可能无法盈利，但资本有耐心等待图森未来盈利。

因此，图森未来的市值不断下滑，最终稳定在3亿美元左右。

这些起步高但走低的自动驾驶公司都存在商业化缓慢、难以产生正现金流的痛点。

所以，当资本的脐带被剪断时，英年早逝就是他们的命运。

至于那些不甘消亡的公司，大多选择了降维、通过L2前端量产、数据反馈进行自主开发的道路。

因此，近期，青州智航、小马智行等多家L4公司纷纷调整策略，聚焦Robotaxi。

“降维”到ADAS领域。

命运从一开始就已经注定了。

回顾自动驾驶行业的发展历程，行业玩家从一开始就分为两派：一派走渐进路线，通过快速落地、快速修正，从L2过渡到L4及以上。

，比如特斯拉；另一类则渴望一步到位，直接开发L4技术，比如图森未来、Waymo。

2016年，特斯拉推出了首款商用驾驶辅助系统Autopilot。

虽然该系统仅达到L2级别，但硬件优先、软件更新的方案为未来算法迭代和系统升级提供了硬件基础。

同期，谷歌推出了“Firefly”，一款没有方向盘、刹车和油门踏板的纯电动全自动驾驶汽车。

“萤火虫”达到了L4级。

从技术上来说，谷歌已经实现了对特斯拉的绝对碾压。

但从商业角度来看，谷歌使用的Velodyne 64线激光雷达每台成本为7.5万美元。

用户很难消化这样的成本，因此也注定很难实现商业化。

多年后回顾这段历史，我总觉得特斯拉和谷歌所走的不同道路体现了一种命运感。

或许，那些因无法变现而在黎明前夕倒下的L4公司的命运的伏笔，在这一刻就已经埋下了。

当然，当时科技公司本身和资本都不知道。

2009年，谷歌自动驾驶团队独立，成为Waymo。

此时，自动驾驶成为未来汽车技术的焦点，并获得了众多企业的支持。

百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头已经开始在这条赛道上展开角逐，以抢占新一轮技术变革的机遇。

这些科技公司共同向资本市场讲述了一个极其性感的故事：拥有技术主权的初创公司将取代Uber、滴滴，甚至车企也可能成为它们的代工厂。

资本市场当然也相信这个故事，所以自2006年以来，来自资本的热钱迅速涌入自动驾驶行业。

2017年，自动驾驶行业共发生38起投融资事件，但融资规模不足1美元。

十亿。

但到2020年，自动驾驶行业融资事件已达69起，融资规模爆发至40亿美元。

到2020年，行业融资规模增长了一倍多，达到7000万美元，融资事件也增至1000起。

资本对自动驾驶的热情在今年达到了顶峰。

不过，今年以来，资本明显变得更加谨慎。

融资事件数量略有下降，但行业融资规模回落至66.4亿美元。

抛开宏观经济形势造成的资本寒冬，年底Waymo前CEO表示完全无人驾驶的汽车很可能永远不会出现，这无疑给资本泼了一盆冷水。

有行业工程师表示，他们以为自己已经解决了90%的问题，但回过头来看，却发现90%的问题还没有解决。

这句话或许可以翻译为“困境”：在自动驾驶行业拿到99分就相当于0分，剩下的1%的corner case才是最需要时间和精力的。

如果这个极端情况不解决，自动驾驶不是一天就能实现的。

经过4-5年的发展，该行业在商业化方面仍未取得重大突破。

资本难免会质疑一项不能赚钱的技术是否值得。

投资？2017年，自动驾驶开始在特定场景商业化。

同时，多款低端智能驾驶乘用车上市，销量良好。

闻讯而来的资本投资者又开始押注自动驾驶。

今年，行业融资规模达到5800万美元。

创历史新高。

不过，与此前资本对L4企业的偏好相比，这波资本更多地流向了可以快速落地的低端智能驾驶，表明资本不再看好L4。

L4怎么会沦落到这个地步呢？理想太丰满，现实太骨感。

大家都不得不承认，自动驾驶技术的蓝图是美好的，但技术与商业之间的鸿沟始终难以弥合。

这是因为要实现L4，顶级的硬件、先进的算法和海量数据缺一不可，但很少有L4公司能够同时满足这三个条件。

以图森未来为例。

虽然拥有比较前沿的硬件配置和算法，但截至今年3月17日，该公司公布的总运营里程仅为1万公里。

根据美国兰德公司的报告分析，要实现通用汽车的L4级自动驾驶，需要大约1亿公里的测试里程才能证明L4级比人类更安全。

然而，即使在更激进的测试计划中，自动驾驶测试车队以每小时64公里的速度进行24小时测试，也需要数十年甚至数百年才能完成上述任务。

。

所需的测试里程。

对于计划在几年内将L4推向市场的公司来说，通过这种方式积累数据自然是不现实的。

因此，L4企业不可避免地陷入了算法、数据和法规的不可能三角：如果无人驾驶汽车的安全性无法保证，法规不会允许企业在更大的使用场景和范围内收集数据，但如果没有海量数据大量的数据和算法永远无法满足监管对安全的要求。

确实，很多L4公司都想到了降维来收集数据，但大多数L4公司都有这样的特点：他们擅长数据闭环和数据链接，并且安装了生产所需的供应链管理、量产工程等。

提前量产。

缺乏能力。

而且，降维L2对于L4企业来说并不是简单的能力迁移，而是从零开始。

感知、决策、执行是自动驾驶的三个核心环节。

在每个环节中，L4和L2是完全不同的。

在感知过程中，L2配备了摄像头、毫米波/超声波雷达等硬件，采用感知融合算法； L4增加了激光雷达、高精度地图，并采用多源感知融合算法。

在决策过程中，L2采用基于规则的算法和算力较小的芯片； L4需要更高算力的机器学习和深度学习算法和芯片。

在执行环节，L2采用了基本的线控制动和转向； L4需要在制动、转向等关键执行环节实现双重甚至多重冗余。

因此，L2确实是一种可行的数据获取方式，但做好L2对于L4公司来说是一个很大的挑战。

想要实现是很难的，但是想要实现却是很难的。

这或许是总结众多L4公司现状最恰当的方式。

幸运的是，这些幸存至今的科技公司仍然有机会改正自己的错误。

也许经过战略调整，他们会再次变得更好。

一个好人。