Yulong · 2022年03月02日

对国外自动驾驶投资的全景式思考

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。

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▲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

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▲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。

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▲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。

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▲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。

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▲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。

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▲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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