文 | 赛博汽车
2022年,Robotaxi陷入发展挫折期。
用一组最直观的数据来看,今年前11个月Robotaxi赛道的披露融资金额,只有去年同期1/2。
遭遇资本寒冬,随之而来的,就是赛道企业一系列裁员、倒闭之类的坏消息。
回顾2022年Robotaxi赛道,几个明显的趋势已经显现出来:
1、自动驾驶行业长久以来在技术路线和量产落地上的争论,终于迎来了答案——渐进式路线成为多数玩家殊途同归的选择;
2、Robotaxi玩家们纷纷转向低成本、可量产的自动驾驶方案,“高阶智能驾驶”将成为整个赛道下一轮竞争的焦点。
3、根据赛博汽车不完全统计,已经有将近20家自动驾驶公司发布高阶智能驾驶方案,这其中包括两方势力,一方是Robotaxi玩家的降维方案,另一方则是ADAS企业技术的向上延展。根据产品规划时间来看,两方将在2023年直面相遇,展开短兵相接的厮杀。
01 Robotaxi玩家融资锐减
自动驾驶赛道在2022年陷入寒冬期,已经成为业内的共识。共识之下,要说影响最严重的细分赛道,恐怕就是Robotaxi了。
寒冬期首先表现在资本市场上。据《赛博汽车》不完全统计,今年前11个月全球Robotaxi赛道的融资金额大幅下降。
数据显示,2022年1-11月,全球Robotaxi玩家累计披露的融资总额,超过122亿元。这个数据在去年同期,达到了252亿元。对比之下,今年不足去年的1/2。
同时,今年Robotaxi领域的平均单笔融资金额,也远小于去年同期。
这样的趋势将意味着:资本市场对Robotaxi已经没有那么感兴趣。这让目前还没有大规模商业化营收的Robotaxi玩家陷入断血的困境。
在融资难的背后,Robotaxi赛道企业破产、裁员的消息频频传来。
最先传出倒闭消息的是Argo AI。
今年10月26日,Argo AI发言人Alan Hall在一份声明中表示,通过和股东协调后决定,Argo AI将不再以一家公司的身份履行使命,部分员工将有机会加入福特和大众,从事自动驾驶技术方面的工作。
至此,这家成立于2017年的Robotaxi赛道头部明星公司,正式走到了破产的结局。在此之前,Argo AI公司就以“谨慎调整业务计划”为由裁员150人,企图通过裁员自救,无奈还是没能继续撑下去。
同样陷入裁员风波的还有国内头部Robotaxi玩家小马智行,据36氪报道,就在不久前,小马智行进行了业务调整,企业基础架构与数据部门缩编,隶属于该部门的上海Data部门解散,此次调整还涉及地图等部门。同时,涉及这两个部门的高层管理人员Kevin和冯一也都离职而去。
负面消息还不止于此,另一家很久没有出现在公共视野的Robotaxi玩家AutoX,也因遭遇员工的负面爆料引发关注。该员工在爆料中细数AutoX四大罪状,其中一条就是拖欠年终奖。
不管是破产、裁员,还是拖欠年终奖,其实都指向了一个问题——这些昔日风光的资本宠儿,手头开始不宽松了。
此前在资本市场上拿到大量融资的头部公司尚且如此,可以想象处在赛道后半程的公司日子过得有多难。
02 陷入困局背后的三大难题
从目前整个行业的进展来看,Robotaxi赛道沦落至此,主要有以下几个原因:
其一,长尾技术难题依旧无法解决。与物流、港口等特定场景自动驾驶不同的是,Robotaxi面对的场景太过复杂,尤其是在城市开放道路上,大量的突发情况和corner case时时刻刻考验着自动驾驶的可靠性。众多Robotaxi公司在测试运营的过程中,都会出现一些意想不到的问题。
Robotaxi头部玩家Cruise,在今年探索无人化运营的过程中,可谓事故频发。
今年7月初,Cruise自动驾驶运营车辆被曝发生车祸,导致人员受伤。事故原因是,自动驾驶车辆在完成左转弯前停在了车道内,与一辆有人驾驶的车辆发生碰撞。据悉,当时Cruise的车辆正处于无人驾驶状态。
另一起事故则发生不久前,Cruise的十几辆自动驾驶车辆在道路上无端聚集造成交通堵塞。至于是什么原因引发的,Cruise至今也没有进行明确的解释。这件事也一度让外界猜疑,是不是AI觉醒了自我意识集体罢工了(开个玩笑)。
不仅是Cruise,小马智行今年在美国加州进行测试时,无端失控撞上道路隔离带,导致小马智行被美国监管机构勒令召回正在测试中的车辆,并暂停无人化测试。
其二,商业化落地缓慢,这个问题与技术难点一体两面。目前,整个自动驾驶行业有一个共识,商业化落地的前提,是技术的安全性。所以在安全问题没有解决之前,Robotaxi商业化落地基本上还都是在小范围内的测试性运营。
比如Waymo和Cruise,就在今年3月获得商业化运用许可,但运营范围仅限于旧金山、凤凰城等少数几个城市。
国内商业化落地走在最前面的百度Apollo和小马智行两家,也在今年陆续取得北京、上海、广州等几个城市获得收费运营的资格。
这种局限在少数地域的运营,归根结底仍然是测试性质,远未到形成商业化闭环的状态。
Robotaxi什么时候才能健全商业模式,形成稳定的营收和盈利,这个问题业内答案不一,但普遍的共识是,短期内没有希望。
其三,Robotaxi实在太烧钱,资本市场已经逐渐失去耐心。
就拿Waymo来说,其母公司Alphabet每年向Waymo投入的资金就高达10亿美元。除了母公司不惜成本的输血,Waymo近年来还向外部融资了55亿美元。
眼看着钱大把大把的烧,商业化落地却看不到希望,资本的耐心直接表现在了Waymo的估值上。截止到目前,曾经估值一度达到1750亿美元的Waymo,现在已经下跌到300亿美元了。
Argo AI的倒闭也和这个原因密切相关。据悉,Argo大股东福特在今年第三季度巨亏超过8亿美元,而Argo就是亏损的主要原因之一。福特CEO Jim Farley认为,“大规模盈利的全自动驾驶汽车还有很长的路要走,我们不一定必须自己创造这项技术。”
简而言之,等不起,就不等了。
至此,直接把L4级自动驾驶设为目标的Robotaxi陷入了“三难困局”:技术难突破,商业化难落地,资本市场难融资。
03 高阶智能驾驶成为逐鹿新战场
“三难困局”之下,大部分的Robotaxi玩家,开始在战略上进行调整,而且在具体做法上比较趋同。
简单来说,有2个关键词:“量产自动驾驶”和“低成本L4级方案”。
低成本L4级方案,开第一枪的是百度Apollo。去年6月份,百度Apollo联合北汽极狐,共同发布了一款Robotaxi车型——Apollo Moon。这款车型的成本为48万,仅是当时业界L4级自动驾驶量产车型平均成本的三分之一。
之后又在今年7月,百度又发布了新一代Robotaxi车型Apollo RT6,这款车型的成本进一步下探到了25万元。
元戎启行和轻舟智航也在今年第二季度,先后推出低成本的L4级自动驾驶方案。其中,元戎启行这套1万美元的前装方案已经投入Robotaxi车队使用。
小马智行为了更好地换道量产自动驾驶,甚至打造了包括域控制器和算法方案在内的软硬一体解决方案。
今年6月,小马智行宣布,其自研的自动驾驶域控制器完成了大规模路测,向客户开启交付。据悉,这套域控制器采用英伟达Orin芯片为计算核心,接入了小马智行的自动驾驶算法,不管是乘用车还是商用车,都具备通用性。
在具体功能上,这套域控制器可以实现包括高速、城市开放道路的高阶智能驾驶能力。
除了技术上的产出,在组织结构上,小马智行首席运营官王皓俊最近向外界确认,小马智行已辅助驾驶业务部门,其辅助驾驶也确定在2023年量产上车,首搭车型来自某新势力。
另一家Robotaxi玩家文远知行也是降维量产的代表。今年5月,文远知行与全球头部Tier1供应商博世达成战略合作协议,双方联合开发智能驾驶软件,推进博世中国高阶智能驾驶解决方案加速落地,预计落地时间同样是在2023年。
在这项合作中,文远知行的角色,本质上是以Tier2的身份,提供智能驾驶方案的软件开发和技术支持。
另外,通用旗下Cruise在经过今年3月份高层人事变动和股权调整之后,也显露出同样的动向。其为通用开发的Ultra Cruise自动驾驶系统,将于明年在凯迪拉克品牌车型中率先搭载。
伴随着上述众多的Robotaxi玩家降维入场,乘用车自动驾驶赛道的角逐,在未来相当长的一段时间内,都指向了一个新焦点:
“高阶智能驾驶”。
据《赛博汽车》不完全统计,目前已经推出L2+高阶智能驾驶量产方案的企业已将近20家,这些企业主要由两股势力组成。
一类玩家,就是前文提到的Robotaxi企业,利用积累的软件能力降维高阶智能驾驶。
另一类玩家,则是以渐进式方案为主,一开始以L2级ADAS前装量产切入赛道的玩家,随着技术经验的积累,逐渐向上突入,进入高阶智能驾驶的研发。以宏景智驾、福瑞泰克、魔视智能、纵目科技等企业为代表。
宏景智驾正在开发的下一代行泊一体解决方案HyperPilot3.0,将引入城市领航驾驶、代客泊车的功能,预计2023年底做到准量产。
福瑞泰克正在开发的核心域控产品ADC28,实现城市领航辅助驾驶的能力,计划将在明年第三季度SOP。
魔视智能也在今年6月获得国际Tier1大陆集团的投资,同时双方将在智能驾驶研发方面进行合作,量产方案预计在2023年搭载上车。
另外,最近传出冲刺科创板IPO的纵目科技,其行车域的L2+高速NOA功能以及L4自主泊车方案,也已经获长安汽车定点。
可以看到,在时间规划上,两类玩家的高阶智能驾驶方案量产落地的目标,都集中设置在了2023年。
也就是说,一个是自下而上的“突破”,一个是自上而下的降维,两类玩家在即将到来的2023年,将进行一场短兵相接式的拼杀。
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这个冬季自动驾驶赛道有点冷
“高阶智能驾驶”将成为整个赛道下一轮竞争的焦点
烧钱的自动驾驶,资本市场失去了信心
是不是雇的员工不太给力呢,多来几位爱因斯坦会不会效果更好?
自动驾驶商业化难落地
自动驾驶渐进式路线成为多数玩家殊途同归的选择