最近接触很多朋友，有个感觉：其实投资这个事情和产业战略判断是一致的。
以整车制造为例：新能源汽车市场有特斯拉冒出来，在战略判断上中国就可能有新的整车企业的机会，于是第一轮投资带动了蔚来、小鹏和理想，还有第二梯队的合众、零跑；现在又逐渐出现第二波投资热潮。
在自动驾驶的跑道上，国外第一波是Waymo、Uber、Lyft这样的运营企业，围绕MSSB这种出行即服务的思路来做，跟随者包括美国的整车企业通用、福特和后续丰田，加上美国的IT企业包括亚马逊、微软。
本文我想简单地对过去、现在和未来做一个判断。
▲图1. 自动驾驶领域合作图谱全景
Part 1 科技企业带节奏
从逻辑来看，这一波自动驾驶不管是Robot Taxi还是Truck的方向，主要是由Waymo带了节奏，然后Uber、Lyft看到了自己商业模式的拓展。
Waymo所带动自动驾驶出租车的商业化服务（Waymo就是老大）。
可分为 5 个步骤：
- 创建原型自动驾驶车辆在特定道路运行
- 获得自动驾驶测试牌照并与安全驾驶员一起进行路试
- 推出一个小型车队来测试载客运行，逐步扩大可运营地理范围
- 量产自动驾驶汽车，进行第一代和第二代车型升级，支持大规模Robot Taxi服务
- 建设并运营Robot Taxi网络，扩展到更多的服务区域
▲图2.Waymo的测试区域
这里的核心是，Robot taxi的推出策略在受限制的地理范围内测试并发布服务，然后不断扩大该区域，为运营车队增加更多车辆。Waymo的第一代汽车基于传统汽车的量产版本，通过感知传感器和运算平台的改装来实现L4的自动驾驶。
Waymo吹的泡泡，开始是专注于第一代汽车，在密歇根建立了一家工厂，进行自动驾驶汽车改装，从60,000辆Pacifica Hybrids和 20,000辆Jaguar I-Pace EV开始。
备注：从实际的情况来看，这个计划都没办法完成，特别是I-pace EV都快结束生命周期了。
随后Waymo开始寻找第二代Robot Taxi车辆为自动驾驶服务而设计（拿掉转向和刹车），当然进度比较慢。这方面通用的Cruise是比较快的，毕竟这方面车企有自己的优势。
▲图3.从这种模式来看，显得太复杂
目前来看，最大的问题是，玩家的退出同时没看到新进入者持续扩大。
Uber第一个退出，把不断烧钱、竞争特别激烈还看不到什么时候赚钱的自动驾驶的服务丢给了Aurora；然后Lyft也退出了这个游戏，把自动驾驶服务卖给了丰田Woven；市场期待中的苹果、亚马逊、微软等系列科技公司，后续还是围绕投资来做，并没有参与这个游戏。在美国演变成了：Waymo和Cruise在前面，后面一些跟跑的，而欧洲的汽车企业基本都退出了Robot Taxi的竞争。
在加州的DMV报告里面，Waymo成为路测总里程最好的公司，达到2,325,842英里， Waymo车队扩张从2020的239辆（628839英里）增加到2021年的693辆。Cruise2020年用137辆车跑了770,049 英里， 2021年只增加了1辆车，里程增加到876,104英里。第三名变成了Pony.AI。
▲图4.自动驾驶里程测试快过时了
Part 2 缩短路径的特斯拉方法
从逻辑上看，2019年特斯拉发布的Robot Taxi服务网络，通过自己已经销售的车型路径迭代给这个思路开辟了一个新路子。也就是说，我不需要把车子改造成那么彻底才去实现自动驾驶，而是只用影子模式，获取更多数据围绕现有车型迭代。
▲图5.特斯拉的转折点
下图6是我在完善和操作的，这场竞争也就回到了L2和L3的地带，你能否通过现有可落地的功能，来跑算法，通过自动驾驶算力的迭代来提高原有功能的上限。
这套逻辑的改变，其实直接改变了2020年后续自动驾驶投资的速度。这里直接改变的是三个：
●感知硬件的成本必须可控
这是围绕是不是需要用昂贵的机械式激光雷达做全景扫描，是否需要多感知冗余，整个感知套件的成本设定在什么价格。
●车内计算平台的算力和云端算力的平衡
在这里随着上次Tesla 自动驾驶Day，其实给出了一个清晰的思路：车端算力迭代到一定程度可以和云端服务器进行协同。
●软件由谁负责开发
算法可以从供应商剪裁，车企需要有自己的集成和优化部门，顺着这个思路，类似大众把AID部门给Argo再让自己的软件部门和Bosch合作，就有点机械划分的意思了。
▲图6.围绕量产车型的自动驾驶套件软硬件的开发（未完成）
小结：我觉得，到了当前的时间点，围绕乘用车的自动驾驶能力迭代的核心，主要权利回到了车企的软件部门和数据部门这边，其实是对开发这个领域的组织形态提出了新要求。
END
作者：积极思考的坚果
来源：汽车电子设计
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