黎明之前,还需穿越“至暗时刻”。
作者 | 刘亮
编辑 | 趣解商业TMT组
7月25日,周鸿祎在武汉亲自体验了近期备受瞩目的“萝卜快跑”无人出租车服务,对乘坐体验给予了好评,同时还感叹这种体验有些类似于科幻电影中的情节。
然而,当时间回到2017 年,李彦宏坐着百度的无人车驶上北京五环时,收到网友最多的回复是调侃:“请李总百度下交通法”;对于大众而言,彼时,无人驾驶更多是技术、是概念、是遥不可及的未来。
如今,“未来”已在人们意想不到的时候加速赶到。7 月初,百度旗下“萝卜快跑”在武汉全市范围内的订单量飙升,#7.1公里仅需4.99元#、#单日单车峰值超20单#等话题接连冲上热搜。
随之而来的是百度(BIDU.US)股价的上扬;7月9日至11日,百度美股在3个交易日内涨幅接近15%,市值增长44.65亿美元。
智能驾驶的狂飙,很多人觉得进展的太快太猛,以至于#萝卜是否在抢网约车司机饭碗#成为热议话题;而对于all in AI十余年之久的百度来说,这一剂“强心针”似乎来的稍晚了一些。
当#1000 辆萝卜快跑拿下武汉 500 万次订单#冲上热门时,伴随大众新奇感而来的是网约车司机对“饭碗不保”的焦虑与排斥情绪。
当下人们对于萝卜快跑的讨论更多地聚焦在其对于原有出行方式的颠覆性的改造上,虽然当前无人驾驶还远远达不到能抢司机们生意的程度,但这波舆情背后更多地反映出来的是大众对于新兴技术的应用而打破原有生产力和生产关系的焦虑。
“做无人车的初衷,不是为了抢出租车网约车司机的生意,而是为了更好的服务老百姓,提供一种新的出行方式。”百度副总裁、智能驾驶事业群组总裁王云鹏曾经如是说。
百度当然也不会放弃对无人驾驶的持续加码,某种程度上,这个被武汉人民戏称为“傻萝卜”的无人出租车,是可能“再造一个百度”的希望。
一方面,从远期来看,智能驾驶的市场规模足够庞大。
百度2023年的总营收为1345.98 亿元,而作为国内网约车“头把交椅”的滴滴在同年的总营收则超过了百度,达到了1924亿元。
据太平洋证券研报预计,在2025年和2030年,中国Robotaxi(无人驾驶出租车)的市场规模分别有望突破1.18万亿元和2.93万亿元;而与之相对比的是,我国网约车的市场规模在 2022 年才达到 2562 亿元。这充满想象力的庞大市场,实在令人垂涎。
另一方面,萝卜快跑所代表的共享无人车服务,是百度智能驾驶事业群组(IDG)目前最有可能实现盈利的方向。
2021年,李彦宏曾在内部信中公开表示,百度智驾业务的三种商业模式:其一,为主机厂商提供自动驾驶技术解决方案;其二,造车,端到端整合百度自动驾驶方面的创新;其三,自动驾驶的共享出行服务。
此去经年,如今百度造车基本“搁浅”,造了两年半的集度汽车成了吉利旗下的极越品牌。在为车企赋能方面,负责车企量产项目的智能汽车事业部几经动荡,虽然官网露出的合作车企不在少数,但很多没能走到最后;去年头部战略客户比亚迪决定自研智驾,对百度影响颇大。
反观萝卜快跑,在2024年百度第一季度财务数据中,萝卜快跑平台累计订单已经超过了600万单,一季度订单量82.6万单,同比增长了25%。
按照百度 IDG 负责人王云鹏的说法,萝卜快跑或将在 2024 年年底在武汉实现盈亏平衡,这个验证周期也并不遥远。
据“趣解商业”了解,萝卜快跑于2021年8月上线,到现在也不过是三年的时间;三年时间就要实现盈利,这在Robotaxi行业来说速度属于“遥遥领先”。
而萝卜快跑对于百度的意义不仅在于短期的盈利,伴随 AI大模型进入拼应用落地的阶段,智能座驾作为新一代的终端,将带来生态级别的连锁效应;而百度通过萝卜快跑的先发优势,能够积累大量的运营数据,掌握先发优势,对于技术的迭代优化至关重要。
业内更为关心的是,“萝卜快跑”的加速,能否让蛰伏多年的百度靠自动驾驶“翻身”。
虽然自动驾驶大规模盈利的时代或许即将到来,但黎明之前,还需穿越困难重重的“至暗时刻”。
第一重困难,来自智能驾驶本身难以规避的技术难题。
严格遵守交规的“萝卜快跑”之所以被武汉人民亲切地成为“苕萝卜”(傻萝卜),离不开在网上流传的搞笑场景。
有时是被风吹过来的塑料袋“封印”在原地动弹不得;有时候是三五个萝卜堵在路口“趴窝”;有时候是乘客就在路边,它就停在离你 20 米处,坚决不过来……
搞笑背后,藏着智能驾驶十年都未能解决的Corner case(极端情况)难题,它们是驾驶时发生的意外和未知的情况,也就是概率极低的偶发事件;而在道路上,哪怕万分之一概率的偶发事件发生,就是百分之百的事故。
边缘场景的低概率需要大量的里程积累去获取数据,这不仅耗费大量的时间、成本高昂,且难以穷尽。
一位感知算法工程师曾举例,一个红色气球飘过了十字路口,算法将其识别成了红灯,造成车辆异常通行。当然可以通过采集类似数据训练解决红色气球的场景,那么绿色气球呢?红色塑料袋呢?
现如今,自动驾驶 95% 以上的场景基本都解决了,而剩下 5% 的 Corner case 才是最严酷的考验。
第二重困难,是巨大的成本投入。
据“趣解商业”了解,2013 年到 2023 年的十年间,百度在智能驾驶的研发投入超过 1500 亿元,而这项投入还远远没有尽头。
在研发成本之外,萝卜快跑还需要庞大的运营成本来支撑。
一方面,在某种程度上,萝卜快跑的爆单根源不是自动驾驶带来乘车体验的质变,而是互联网传统打法「烧钱补贴」。在武汉,其以5元 5公里的价格“碾压”网约车,让民众欣然尝试。
但另一方面,据新媒体“晚点财经”测算,萝卜快跑每天的运营成本,按最高8年折旧算的话,包括车的成本(164 元)+安全员人力成本(126元)+其他成本(75 元)=365 元。而萝卜快跑在武汉每天的收入约为 60 元,不到成本的 1/6 。
在Robotaxi无法实现全路况、无人驾驶之前,会有长达几年甚至十几年的过渡期;这个期间,车队仍要承担安全员(司机)的人工成本,而在平台开网约车的司机就会面临是换车或者加钱加入自动驾驶系统的选择,这中间就会出现变数。
过渡期的成本和营销费用的负担、政策的不确定性以及消费者的认可度,都为Robotaxi能否最终盈利蒙上一层纱。
智能驾驶赛道也并非一片“蓝海”。
从行业来看,萝卜快跑面临着的竞争对手并不弱。这里包括小马智行、文远知行等老对手,以及最近刚成为“Robotaxi第一股”的如祺出行(9680.HK)等新对手。
虽然上市即破发,但如祺出行是全球首个兼具有人驾驶和无人驾驶的混合运营出行平台。据其招股书数据显示,截止 2023 年底,如祺出行共联网无人驾驶车辆 281 辆,累计服务运营超过 2 万小时。
而萝卜快跑“硬刚”的滴滴,不仅拥有海量的用户数据和出行数据,滴滴在智能驾驶领域也布局多年。
早在2020年,滴滴就在上海向公众开放自动驾驶测试;2021年,滴滴与广汽埃安合作,并拟于明年推出L4级Robotaxi量产新能源汽车。就在上个月,滴滴孵化的自动驾驶货运公司卡尔动力,刚获得了6亿元 A 轮融资。
而目前业内认为百度萝卜快跑的最大“对手”,是特斯拉。
和几乎所有 L4的 厂商都不同,马斯克坚持单车智能技术路线,也就是FSD(Full Self-Drving,完全自动驾驶),指在不进行人工干预的情况下,汽车可以实现在大多数城市中行驶,其目的是做到比人类司机驾驶更安全。
基于高精地图和激光雷达的智能驾驶,需要传感器和高精地图的协同,而特斯拉摘掉了所有激光雷达,大大压低了成本;同时,纯视觉方案意味着更加拟人化、更符合人眼直觉,这也被认为能更好地解决 Corner case 问题,甚至能更快做到不需要远程安全员。
在北京时间7月24日特斯拉二季度财报交流会上,马斯克表示,特斯拉将在欧洲和中国申请监管批准以实施监督下的FSD,预计在今年年底前获得批准。
未来,一旦特斯拉的无人驾驶出租车进入中国市场,势必会再次引发一场行业的大竞争。
除行业竞争外,百度IDG团队的变动也备受关注。近一年来,被戏称为“中国自动驾驶黄埔军校”的百度智能驾驶事业群组已发生数次人事变动。
7月19日,百度智能汽车业务部总经理苏坦被证实离职,其在 2013 年加入百度,是 IDG 的关键人物之一。据“趣解商业”了解,苏坦历任车联网事业部总经理、智驾融通创新部总经理,2023年7月后负责智舱业务。值得一提的是,苏坦的前一任负责人储瑞松,离任也刚满一年。
而就在在不到一周的时间里,7月 23 日,有媒体报道称前百度智驾技术负责人周鹏已经加入比亚迪,负责端到端大模型规控算法开发,聚焦于智驾算法应用方向。
据“趣解商业”了解,周鹏曾任百度智驾与融通业务部智驾技术架构师,是集度汽车舱驾融合真·冗余智驾系统和吉利银河E171车型ADAS量产项目的技术负责人。
作为业内“黄埔军校”般的存在,百度自动驾驶团队流动性一直都非常强;仅在2023年,百度 IDG 架构就曾有两次较大的变化。
2023年6月,智能交通事业部(ACE)被划归到智能云事业群(ACG);调整后,IDG的业务范围有所收缩,主要分为自动驾驶和智能汽车两个部分。
而到了11月,核心负责人发生变化,原IDG负责人李震宇离任,轮岗担任 CEO 助理和集团科技伦理委员会主席,由百度副总裁、自动驾驶事业部总经理王云鹏接任。
智能驾驶作为百度的关键项目,重重压力下,这样的架构调整与人员流动或许仍将持续。
也许百度也没有料到,萝卜快跑的“出圈”,面临的不仅是行业的关注,也引发了社会的热议。
很多人从萝卜快跑想到了260年前横空出世的珍妮纺纱机,用机器替代人工,拉开了工业革命的序幕;但与此同时,珍妮纺纱机的发明者以及这台机器,都遭到了当时以纺织为生的传统手工业者最强烈的围攻。
换句话说,萝卜快跑在准备应对行业内外和技术本身的困局之外,不能忽视的还有生产关系变化所带来的阵痛与质疑。这对于总是处于舆论风口的百度来说,或许并不比其他问题好解决。
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