作者 | 姜桦
编辑 | 宋家婷
"We’re ready for the next step on our journey with the introduction of Waymo One."
——Waymo one推出了，我们已经为下一步旅程做好准备了。
这是Waymo 前CEO John Krafcik在2018年底Waymo one上线之际对外表达的观点。
作为全球首个无人车商用服务项目，Waymo one不仅是Waymo在自动驾驶领域深耕十年的技术结晶，也是整个自动驾驶行业的里程碑——Waymo one被视为2018年乃至前后五年行业发展的标志性大事件。
彼时的自动驾驶行业，仍对RoboTaxi的未来充满期待。不少企业认为，跟随Waymo的技术脚步，推出类似Waymo one的商用服务项目，便会逐步进入“自动驾驶”社会。
诚然，奔向未来的路线是正确的，但梦想的实现时长实在超出业界预估。起步于凤凰城的Waymo商业化运营，三年后仅仅在旧金山城市的一隅实现落地。但即便在这个有着十年测试经验累积的城市里，Waymo仍遭遇了“滑铁卢”。
受疫情影响，旧金山交通管理局于今年4月出台了“慢街”（Slow Streets）计划——部分街道只允许行人和自行车通行。在这样的道路新规下，Waymo的测试车屡屡只能自动行驶至第15大道的尽头再原路返回。更糟糕的是，Waymo的表现频遭附近居民吐槽：自动驾驶车一天能来50次，有时5分钟就来一趟，半夜被吵醒以为外面有艘宇宙飞船。
随着对未来想象时间的无限拉长，Waymo的估值从三年前的1750亿美元一路下滑至300亿美元，降幅超过800%。今年4月，John Krafcik宣布辞去CEO之职，也被业界解读为Waymo商业化落地L4级自动驾驶路线受挫。
显然，Waymo的遭遇为全球自动驾驶从业者敲响了警钟。过去几年自动驾驶赛道跌宕起伏，这或多或少影响了中国市场一众“跟随者”在RoboTaxi路线上的决心，行业分化即在此间出现：一部分L4企业开始寻求RoboTaxi以外的发展路线，比如小马智行尝试重卡、文远知行试水小巴、元戎启行开启轻卡业务、Momenta着力打造ADAS模块等。
硬币的另一面则是，国内部分ADAS（Advanced Driving Assistance System，高级驾驶辅助系统）企业屡获新融资，产品陆续实现量产上车，比如MAXIEYE、纵目科技、福瑞泰克等。
这与自动驾驶最初的设想图景大相径庭。看起来，人们期待中的主角与配角互换了位置。因而，尽管走过备受资本追捧也曾经历无人问津的日子后，自动驾驶行业正在进入新的发展阶段，但关于自动驾驶技术“升维”和“降维”的讨论声音却也越来越多。
1.错位？
如果以公司最初成立时定下的商业路径来划分，中国的自动驾驶企业可以简单分为两类：一是走完全无人路线的L4级企业，二是走辅助驾驶路线的ADAS企业。L4级企业中的明星代表，便是RoboTaxi企业，这类企业向来最受业界和资本界瞩目，估值也最高。
自动驾驶企业的估值逻辑是什么？达泰资本管理合伙人方元向「甲子光年」分享了他观察自动驾驶企业的三个维度：技术能力、工程化实现的可能，以及商业化落地前景。
从这个角度来看，2014年中国自动驾驶行业刚刚兴起之时，RoboTaxi企业的确拥有无可比拟的估值优势。除了未被验证的“工程化实现的可能性”之外，这类企业几乎吸引了业内最顶尖的技术人才，商业目标指向最广阔的出行服务。
而在商业化方面，他们普遍给出了5年内的乐观预期。比如，当时的明星创业公司Roadstar.ai（现已停止运营）2018年曾立下目标，要在2020年运营1500辆无人车。在2016年创业之初，驭势科技创始人吴甘沙也曾自信满满地认为做无人驾驶两年时间足矣。
这样广阔的商业前景吸引了不少投资机构为自动驾驶“买单”，相关企业的估值也水涨船高。仅以2018年为例，当年5月Roadstar获得1.28 亿美元A 轮融资，估值达到4亿美元。同年成立不到两年的Momenta累计融资超过2亿美元，估值超过10亿美元，同时期的小马智行也“吸金”2.3亿美元。
相较之下，站在RoboTaxi企业的身边，没有“性感前景”的ADAS企业自然有些黯然失色。抛开技术团队人才背景不敌前者光鲜的因素，不少投资人也对其商业化未来存疑：如果今后ADAS产品的客户是主机厂，那么主机厂为什么不用跨国Tier 1的产品，为什么不能自己研发？再者，以车企供应商的角色来看，这类企业的天花板是可以预见的。
同样是2018年，包括MAXIEYE、极目智能、径卫视觉等在内的ADAS路线企业都未能完成一轮融资。
局势在2019年发生了变化。
一如Waymo one从“高光时刻”到逐渐沉寂的发展历程，国内RoboTaxi企业的发展情况也在2019年急转直下。这一年，明星公司小马智行仅完成了5000万美元的一轮融资，额度是其公布的融资轮次中最少的，Momenta则一整年未在融资方面发声。加之前百度公司首席科学家吴恩达创立的自动驾驶公司drive.ai卖身苹果、Waymo估值下调40%等一系列行业事件的发生，使得国内自动驾驶热潮极速降温。
与之相对的是，此前在夹缝中生存的ADAS企业处境好转。MAXIEYE创始人兼CEO周圣砚回忆称，2019年上半年公司正处于ADAS产品刚刚在商用车实现量产、在乘用车未完成开发落地的“交界阶段”，当时，这种“尴尬期”曾受到不少投资人的质疑。
但没过多久周圣砚就发现，MAXIEYE视觉感知系统的识别率、对目标距离和速度的识别精度都已经达到了他内心的标准。“可以进军L2级乘用车市场了。”他对自己说。
实际上，从商用车ADAS产品切入，到乘用车、商用车ADAS产品并行，是MAXIEYE在成立之初就定下的发展路线——而这一目标何时实现，则取决于技术的迭代升级和“市场卡位”。这也是周圣砚坚持打磨产品的要因，他相信技术到位，一切水到渠成。
今年10月，MAXIEYE正式发布首款乘用车智能巡航类驾驶辅助系统产品MAXIPILOT® 1.0，其场景覆盖结构化公路和城市道路，支持LDW、LCC、ACC、FCW/PCW+AEB、TJA、HBA、TSR、TLR、SGW、DDW、ILC等多种智能驾驶系统功能。
周圣砚告诉「甲子光年」，目前MAXIPILOT® 1.0已经搭载于两款乘用车型之中，实现大规模量产。
站在当下行业发展的时间节点上来看，一边是技术迟迟未形成落地成果的RoboTaxi企业，另一边是已经实现量产的ADAS企业。当衡量企业价值的天平偏向商业化落地方面，两类企业的处境颇有些“错位”的意味。
2.降维打击？没那么简单
那么，当下的自动驾驶技术到底处于什么阶段？
在新兴技术领域，全球知名IT研究与顾问咨询公司Gartner公司发布的“成熟度曲线”始终受到业界关注。
该曲线根据技术发展周期理论绘制而成，反映当下新科技产品进入市场的发展过程，并对未来作出预测。一般分为四个阶段：期望膨胀的顶峰期、泡沫化的低谷期、稳步爬升的复苏期、实质生产的成熟期。
2019年的Gartner曲线显示，L4/L5级自动驾驶技术正处于技术发展的第二阶段——泡沫化的低谷期。Gartner公司在报告中称，L4级自动驾驶技术至少需要十年的发展才能成熟。无疑，近两年RoboTaxi企业的发展状况正验证了这一结论。
不过，相较于“泡沫”这个词，创世伙伴资本创始合伙人周炜，更愿意将L4级企业发展的这种“真空期”概括为“估值与融资金额不匹配”。
在投资行业深耕多年，周炜对这种情况见怪不怪。他回忆起AI医疗影像行业的发展情况——行业发展初期，企业的融资情况也是同样火热，但随后由于商业化进展与估值增长的不匹配，行业迅速进入调整期。“经过几年的调整之后，大家就又在一个基本水平线上了，这时，商业化速度最快的公司就会一下脱颖而出。”他告诉「甲子光年」。
周炜反复提到“商业化”的问题，他看好自动驾驶的未来，但他也提到，如果商业化进展缓慢，即便是明星公司也会出现估值下调或者融资困难的情况。
正因如此，国内RoboTaxi企业在意识到原有路线的商业化目标仍旧相当遥远之后，纷纷开始试水其他商业化路线。
2019年，小马智行选择落地难度相对简单的干线物流场景，尝试重卡项目；Momenta在2020年初提出“飞轮式”发展战略，即一方面量产自动驾驶（Mpilot）收集数据，另一方面用数据驱动完全无人驾驶（MSD）技术的迭代；文远知行、元戎启行等企业则分别探索无人小巴、无人轻客等新业务。
关于“降维打击”的言论亦始于此时。有业内人士称，做L4级自动驾驶的公司能够实施“降维打击”，比如凭借技术占据低速物流、园区等场景。
该说法看似有些道理可循：理论上来讲，L4自动驾驶的等级高于L2，能够实现L4级的企业，也应该能实现L2；RoboTaxi的场景复杂度最高，能打造RoboTaxi的企业，也应该能在其他场景实现自动驾驶。
但这种逻辑漏洞在于忽略了自动驾驶系统和商业模式的复杂性。即便同样是做L4级自动驾驶的企业，由于场景不同，企业所占领的资源也不同，如果后来者想进入先发者的“领地”，就需要具备足够成熟的落地经验并严格把控成本。而这些能力，通常是现阶段RoboTaxi企业的短板所在。
“降级”进入低等级自动驾驶领域更非易事。L2级最直接的商业目标是实现大规模量产，对成本方面的管控十分严格。低成本就意味着企业要衡量传感器等硬件的性价比，在软件算法方面充分挖掘现有硬件的性能。
比如，ADAS产品现阶段不会使用昂贵的激光雷达、算法融合也需要重新考量。即便底层技术相通，L4级自动驾驶也同样较难打入其中。
对此，方元直言：“这可能更多是一种商业上的无奈。”车辆工程专业出身的他，对汽车行业有很强的敬畏感。他认为，自动驾驶技术在实际量产落地汽车产品时，会遇到相当多的工程化挑战，“L4级自动驾驶企业可能从未接触过这些挑战，对于他们而言，这不仅不是降维，还可能意味着要‘重新来过’。”
3.“升维”战略：技术为基、率先量产
有“降维”，自然就有“升维”。但自动驾驶领域的“降维”路线漏洞百出，“升维”战略会是一个好故事吗？
简单来说，“升维”指的是企业以L2级自动驾驶产品为起点，逐步升至L4级及更高等级的自动驾驶。从ADAS产品开始做起的好处在于，能通过大量数据回传将技术基础打造得更为扎实，形成“技术-量产-数据-技术”的良性循环。
相较于允许堆砌昂贵硬件的“降维”路线，“升维”路线对软件算法的能力要求更高。“因为要控制硬件成本，所以需要在每个环节都将传感器的性能挖掘到极致，包括感知、规划、控制等。”周圣砚在带领团队拓宽技术和商业边界的过程中意识到了这个问题，他提出“从加法到减法”的技术战略。
具体而言，“加法”指的是要将传感器融合的范围扩大，比如从1R1V（1个雷达、1个摄像头）到5R1V（5个雷达、1个摄像头）的融合。“减法”则代指要在最大程度上挖掘单个传感器的性能。
周圣砚认为，当技术能力达到一定高度后，系统成本自然会降低。一个典型例子是，MAXIEYE打造的MAXIPILOT® 1.0智能驾驶系统产品，已经在合众、合创旗下两款车型上实现量产，成功打入10万元级乘用车市场，预计两款车型出货量达数十万套。
“这是技术研发结果，而不是原因。”周圣砚的言下之意，MAXIEYE并非一开始就以10万元级乘用车市场为目标研发产品，而是在研发过程中，技术与成本平衡下已经能够下探到这个区间。
功能方面，MAXIPILOT® 1.0不仅能实现LKA（车道保持）、AEB（自动紧急制动）、ACC（自适应巡航）、TJA（拥堵辅助系统）等安全型到舒适型辅助驾驶功能，还针对常见驾驶场景进行了功能体验优化，比如车辆加塞、过小S弯、跟车过路口等场景。
背后的考量在于，MAXIEYE想提供给用户“最好的系统体验”。不同于多雷达多摄像头的系统解决方案，L2级辅助驾驶系统能提供的功能有限。周圣砚直言：“没有硬件预埋，L2级很快就会遇到瓶颈。”
在他看来，出牌的机会有限，因此MAXIEYE必须让用户真的觉得系统“好用”，才能在短时间实现大规模量产，为系统迭代做准备。
“好用”的衡量标准之一是系统的平顺度，这也是目前车企最为在意的用户体验——L2级辅助驾驶系统是否能像“老司机”一样工作，即不要出现明显的顿挫感。
这对整个系统的识别、定位、规划、控制等环节的精度要求非常高。为此，周圣砚和他的团队选择自研整个图像感知算法，其优势在于，当系统出现问题时，团队能够从功能层信息的反馈倒推回每一个环节，精准定位、解决问题的同时，提升单个传感器性能。“我们不希望依赖任何一个黑盒模块去解决系统问题。”周圣砚说。
在这样的良性循环下，公司的技术纵深程度会进一步加深。与此同时，“无部门墙”的协作经验也增加了团队的敏捷性。比如，MAXIEYE在测试时能够做到“研发人员不上车”、 全链路数据OTA仿真闭环，测试过程中发现问题时能“在一天内更新一个新版本”。
基于这样的自研能力，MAXIEYE实现了30万公里实车测试过程中未出现一次AEB误报、在50公里的实车测试中未有接管情况发生等成绩。据周圣砚透露，目前公司视觉软件算法已经迅速迭代了四代。
反映在用户实际系统使用过程中，就如同请来了一位“专属司机”。在将成本降低，并让用户真正感受到“好用”之后，整个系统才具备大规模量产的条件。周圣砚想得很清楚：“作为后起之秀，我们只能拼技术和性价比。“
大规模量产，则是MAXIEYE下一阶段技术“升维”的基础。MAXIEYE在已经实现量产的车上安装了数据回传模块，以量产车实际使用过程中回传的数据进行系统迭代。
谈及对“规模量产”的定义，周圣砚认为每个月有超过5000套L2产品量产上车就可以称之为规模化。而MAXIPILOT® 1.0明年内就将实现10万套的出货量，目标在三年累计出货200万套。
4.殊途同归
面向更远的未来，MAXIEYE还在持续研发L3级及以上的自动驾驶产品。在MAXIEYE眼中，“升维”的支点便是MAXIPILOT® 1.0，其一方面能为企业创收，另一方面能打通数据闭环，以大量真实道路行驶数据“培育”L3级自动驾驶系统产品。
而对于业界对L3级自动驾驶的争议，周圣砚坦言“无所谓”，他在心里内设了一个天平，“不管外界是将它叫做‘L2.999还是L3.01’，我们都不关心，我们把L3级自动驾驶的功能按场景拆解开来一一实现，目标是明年量产。”
毫无疑问，以MAXIEYE为代表的这类ADAS企业，现阶段更多将业务精力放在当下产品的量产上面，对于更远L3及以上自动驾驶，作为前瞻技术储备。这种发展思路与RoboTaxi企业迥然不同。
高等级自动驾驶系统有限的想象力，是否会束缚ADAS企业发展？对此，这一赛道的投资人不约而同地表达了“欢迎更加务实态度”的观点。
方元告诉「甲子光年」，目前ADAS企业估值的增长更多源于其商业化落地的到来。在ADAS功能成为诸多量产车型标配的当下，ADAS企业发展前景广阔。
数据显示，今年前10月，国内前装标配L2级辅助驾驶的新车总量，同比增幅超过70%。在ADAS系统逐渐“蚕食”汽车市场的同时，也为其技术快速迭代提供了相当大的先机。
在拥有多年投资行业经验的周炜看来，将ADAS企业放在整个自动驾驶行业中来看，这类企业增长空间也很可观。
周圣砚对此深有体会。近一年间，MAXIEYE完成了三次融资，估值也增长了三倍有余。其最新一轮3亿元B轮融资于今年11月完成，由德赛西威领投，人民网旗下基金、上海自贸区基金、涌铧投资跟投，星宇车灯作为老股东增持。
MAXIEYE能够吸引众多产业和资本机构的原因，MAXIPILOT® 1.0的量产功不可没。德赛西威副总裁李乐乐坦言看好MAXIEYE良好的产品工程化能力，并透露未来双方将在商用车自动驾驶领域展开深度合作。
在业内充斥着“定点”、“合作”的声音下，“量产”可谓是相关企业发展之路上的一个里程碑。方元直言，能够拿到车企订单的ADAS企业，一定具备很强的工程化和商业化运作能力，在此基础上，能实现规模化量产交付的企业，在配合车厂生产进度、供应链管理、资金流运作、产品品控等方面的能力又有进一步提升。
显然，MAXIEYE正处于从第一种企业到第二种企业的跨越阶段。
周圣砚对「甲子光年」称，在成功攻入10万元级乘用车市场后，MAXIEYE正继续向市场内同等级甚至更低价格车型（占国内乘用车产销总量比例超过50%）渗透，核心目的便是快速上量、增加营收。实际上，2020年，MAXIEYE前装ADAS业务增长已经超300%增长，连续三年实现三倍增速。
在新产品陆续推出的当下，这家企业也站上了新的发展阶段——迈向更高等级自动驾驶的新支点。
如果着眼于自动驾驶行业漫长的发展历程，无论是“升维”还是“降维”，都是前沿科技企业们大胆探索商业模式的一种方式。
而殊途同归的二者，都正在坚定地走在实现理想的路上。
