作者/周永亮
编辑/靖宇
技术的本质是什么?技术的演化路径是怎样的?在每次技术变革的拐点,这个问题都拷问着人们。
最新的例子是自动驾驶,它被认为是汽车行业的颠覆性技术之一。近日,特斯拉推出新的全自动驾驶(FSD)Beta软件更新,这是迄今为止最大的一次更新;与此同时,小鹏汽车CEO何小鹏表示,今年下半年,小鹏汽车有望成为中国第一家开启城市智能辅助驾驶(CNGP)的企业。
从当前的局势来看,渐进式路线开始被越来越多的企业和机构接受,代表企业是特斯拉,它的思路是在量产车上优先搭载L2/L3级辅助驾驶,低成本收集数据,训练算法迭代技术,最终做到L4/L5。
与渐进性路线相对应的,是跨越式路线,代表企业是谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo,它的策略是一步到位,全力研发L4+高级别自动驾驶技术,以技术改变行业。在此前的很长一段时间里,Waymo代表着最先进的技术和方向,肩负着人类走向智能汽车的使命。
从Waymo到特斯拉,自动驾驶路线经历了从跨越式到渐进式的转变,这中间到底发生了什么?哪些因素影响了技术的演进和迭代?
从挑战赛到产业萌芽
想要回答这个问题,要回到自动驾驶的起点。如果仔细观察,你可能会发现,所有新技术并不是无中生有,而是在原有技术的基础上,彼此组合出的新的搭配方式。自动驾驶也是如此。早期的无线电遥控、无线电导引,再到传感器、计算系统和控制系统,这些都让自动驾驶成为了可能。
直到上世纪末,关于自动驾驶的研究,还大多集中在大学实验室或汽车公司的研究院,并没有形成真正的产业。当时的研究者,在很长时间里,被嘲讽为“未来学家”、“不切实际的幻想家”。
但技术创新的步伐并非固定,有时慢有时快。技术可能会在某一时刻突然爆发,迎来真正的突破。
21世纪初,美国国防高级研究计划局(DARPA)赞助了三场公路挑战赛,自动驾驶由此迎来了变革时刻,衍生出一个上万亿美元的产业。
据了解,这三场挑战赛(2004年、2005年、2007年)总计花费不到3500万美元,但却验证了自动驾驶的潜力,孵化出了自动驾驶的基础路线——由摄像头、激光雷达、毫米波雷达等组成传感器单元,计算单元、线控系统构成自动驾驶的硬件系统,传感器融合、定位、识别、路径等算法构成的软件系统,共同组成汽车的自动驾驶系统。
更重要的是,DARPA发起的系列挑战赛,孕育了一个由发明家、工程师、程序员、开发商等组成的无人驾驶生态圈。其中,在比赛中表现出色的卡内基梅隆大学和斯坦福大学,后来成为自动驾驶行业的“黄埔军校”,众多的自动驾驶人才从这里走出。
比赛过后,很多人认为自动驾驶将很快迎来大发展。但因为2008年陷入金融危机,车企都在破产边缘挣扎,根本无暇顾及其它。同时,几乎所有的汽车高管都认为,自动驾驶至少还需要半个世纪,才能真正成为现实。
不过,技术可以进行自己构建,就像珊瑚礁通过微小生物自己建构自己一样。自动驾驶技术的“发动机”一经启动,就没有人能让它停下。
很快,谷歌创始人拉里·佩奇(LarryPage)出现了。据了解,佩奇一直关注着DARPA挑战赛,几次都在全程观战,甚至会跑到斯坦福大学找人去讨论比赛方案。
在挑战赛后,谷歌成立了GoogleX实验室,邀请后来被称为“谷歌自动驾驶汽车之父”的特伦(SebastianThrun),担任GoogleX的第一任掌门人。
2009年1月,谷歌的自动驾驶项目ProjectChauffeur在这个实验室启动。
至于技术路线,谷歌内部也曾有过摇摆。
2014年,考虑到加州法案要求“车上必须配备驾驶员,以便在紧急情况下接管车辆”,谷歌循序渐进从L2/L3做起逐步实现自动驾驶,把产品提供给少数长途通勤的员工使用。
但当这款L2级自动驾驶系统上车测试时,谷歌发现了一个严重的问题:很多员工在“驾驶”时,并不总是会把注意力放在车上,时常会发短信、化妆、使用笔记本电脑,甚至一位“驾驶员”在时速80公里的车辆里睡着了。
随后,谷歌路线发生了转向,开始一步到位攻克L4高级别自动驾驶。在随后的时间里,Waymo是L4这一路线的坚定贯彻者,也是这个方向领先的实践者。
在谷歌自动驾驶的发展过程中,有一个很重要的节点。2015年10月20日,一位叫SteveMahan的盲人乘客,坐在没有人为干预控制以及安全司机的智能汽车上,安全通过了奥斯汀市区。这一真正意义上的无人驾驶,也被认为是自动驾驶技术的一次里程碑事件。
在这个期间,以特斯拉、Uber为代表的企业,也开始进军自动驾驶。随着参与主体的越发多元,技术路线也开始出现分岔:以Waymo为代表的科技公司,主要走“跨越式”路线,因为没有大规模量产车为其提供数据进行技术迭代;相比之下,特斯拉等车企大都走“渐进式”路线,从商业和营销角度上来看,以电动车为产品,自动驾驶为核心卖点,逐步满足消费者更加稳妥。
关于技术路线的选择,只是各家公司根据的资源和优势,做出的自己认为的最优选择。不过,当时大多数人都认为,专攻L4/L5高级别自动驾驶的Waymo模式,有更大的潜力;特斯拉等公司因为进入时间较晚,在技术和测试里程上并不占优势。
估值“过山车”
一项新技术要真正实现规模化,取决于技术和商业模式之间的契合,只有技术或商业模式,要么无法走出实验室,要么成为空中楼阁。
随着无人驾驶项目的稳步推进,谷歌在2015年9月任命JohnKrafcik,为自动驾驶汽车项目CEO,以加快该项目商业化进程。他随后主导了2016年Waymo从谷歌母公司Alphabet独立。随着Krafcik开始进行组织架构调整,加上成本控制,以Urmson为首的技术派已经不再是权力中心,大批核心人员集体出走创业。这也标志着谷歌自动驾驶“技术英雄时代”落幕,商业探索时代的开启。
即便如此,Waymo在自动驾驶处于领先位置。经过多年的发展,Waymo不管是在技术领先程度、测试里程,还是运营经验上,鲜有公司能够企及。在美国多个关于自动驾驶的榜单中,Waymo都处于领跑位置,特斯拉则多年位于尾部。
随着Waymo商业化战略展开,资本市场也给予了积极反馈。2015年时,Google自动驾驶项目(Waymo前身)估值仅有85亿美元;但两年后的2017年,摩根斯坦利对Waymo给出的估值达到700亿美元;2018年,估值更是暴涨到1750亿美元,相当于1/4个谷歌,这背后是对其技术和商业化的认可。
拆分来看,Waymo各个部分价值如下:
自动驾驶出租车,800亿美元;
物流/递送服务,900亿美元;
软件和技术授权,70亿美元;
有Waymo的示范效应在先,越来越多的自动驾驶公司涌现,行业进入了第一波高潮期。
当时,科技公司如Uber、百度、NVIDIA等也纷纷加入自动驾驶研发的阵营;通用、福特、宝马等传统汽车厂商,也通过投资迅速切入自动驾驶赛道,2016年通用汽车以10亿美元并购Cruise,2017年,福特汽车向Argo投资10亿美元,2018年软银22.5亿美元押注通用Cruise。
同时,也涌现了很多初创公司,比如小马智行、Nuro.ai、驭势科技(UISEE)、Momenta等。
之所以给自动驾驶公司如此高的估值,是当时业界充斥着乐观情绪,认为自动驾驶在5到10年内就可以商业化落地。
百度前自动驾驶事业部负责人、现中智行董事长兼CEO王劲,在2015年喊出自动驾驶汽车“三年商用、五年量产”的口号;咨询公司Gartner也预测这项技术能在5至10年时间内达到生产成熟期;2017年,通用公司宣布了自动驾驶计划,计划在2019年大量投放自动驾驶出租车。
但现实却给了他们一记“闷棍”。2018年,Uber在自动驾驶路测中出现致命事故,一名女性在过马路时被一辆Uber无人驾驶SUV撞倒并最终死亡。Uber的无人驾驶汽车当时以61公里的时速在限速时速56公里的区域内行驶,并没有试图刹车。
这是全球第一例自动驾驶安全事故,也引发了人们对自动驾驶技术成熟度的思考。从技术上来讲,自动驾驶是一个复杂的工程问题,注重的是对于“长尾问题”的解决能力,要解决考虑尽可能多的场景。Waymo软件工程总监SachaArnoud曾表示,从他的经验来看,前90%的技术工作量只占总工作时间10%,而要完成最后的10%的工作,却还需要再花10倍的气力。
越来越多人认识到,自动驾驶可能还需要更长的时间、更多的投入,进行技术迭代,才能真正实现无人驾驶。此前估值超过100亿美金的自动驾驶公司Aurora,其CEOChrisUrmson就曾表示,“完成自动驾驶革命可能要花30年甚至更长的时间。”这也意味着,自动驾驶的竞争,从“短跑”变成了“长跑”。
与此同时,Waymo在商业化过程中接连受挫。据了解,2018年底,Waymo开始在美国亚利桑那州凤凰城试点Robotaxi业务,但一直无法拿掉安全员或者跟踪车,这直接导致运营成本高昂,无法大规模复制,也无法获得足够的数据来优化算法,实现数据闭环。随后,摩根士丹利在2019年,将Waymo的估值从1750亿美元,下调近40%至1050亿美元。
种种因素汇聚,导致自动驾驶从风口进入寒冬。Uber、沃尔沃、通用、福特、特斯拉等主要玩家,都推迟了自己的商业化落地计划,大批创业公司倒闭。其中,2020年12月,Uber更是将自动驾驶技术部门UberATG,以40亿美元出售给了同行AuroraInnovation;Lyft也以5.5亿美元,将自动驾驶部门Level5,转卖给了丰田子公司WovenPlanet。
渐进路线被看好?
虽然遭遇了资本寒冬,但自动驾驶的大趋势并没有变化。只是竞争从“短跑”变成“长跑”,意味着企业的发展路径和投资策略,可能就要发生转变。
此时,业内开始重新考虑特斯拉为代表的渐进式路线。众所周知,自动驾驶技术的决胜点在于数据的积累。渐进式思路的优点,是可以把辅助驾驶作为卖车亮点,用赚来的钱来搞L4自动驾驶研发,在量产中获得现金流和低成本的数据流。它的缺点可能就是这些数据可能不全面,还有就是人们对从辅助驾驶通向无人驾驶存有疑问。
但随着芯片、激光雷达、5G网联产品,成本快速下降,高质量的数据获取正逐渐成为可能。在2020年的CES(国际消费电子展))上,博世、华为、大疆、Velodyne,以及禾赛、速腾等公司都带来了新产品,部分激光雷达价格不到1000美元,这无疑会加快激光雷达前装上车的速度。
与此同时,2019年前后,自动驾驶技术堆栈出现了颠覆性变化,特斯拉引领了这次变革。所有单个技术的进展,核心都围绕着从规则驱动向数据驱动发展,这几乎改变了整个技术堆栈,甚至是工程师的思考方式。简单说,数据的数量与质量决定了算法的有效性,将成为自动驾驶的关键环节。
2020年下半年,特斯拉发布FSDBeta(完全自动驾驶测试版)。这也验证从辅助驾驶到自动驾驶的路径,是可行的。当然,渐进式路线并不是一条平滑曲线,而是阶梯状的小幅跃迁。从当年的Autopilot到如今的FSD,特斯拉在底层架构上也是不断重构,甚至是推倒重来。
著名的技术思想家布莱恩·阿瑟,曾在其《技术的本质》一书中表示,技术进化的机制就是组合进化。最初很简单的技术,通过组合成一个一个的技术模块,发展出了越来越多的复杂技术形式。
在多个因素的共振下,渐进式路线在2021年发展迅速。2020年底至2021年上半年,众多车企、科技企业推出自动驾驶相关车型、产品。公开数据显示,2021年全球新能源汽车销量达到675万辆,同比增长108%。其中,中国新能源汽车市场持续突破,产销同比增长160%以上,销量达352万辆。市场占有率达到13.4%,高于2020年8个百分点。其中,大部分都搭载了辅助驾驶系统。
相比之下,Waymo在技术层面依然领先。2022年3月,美国市场研究机构NavigantResearch又发布了最新版的自动驾驶竞争力排行榜,Waymo以86.7的评分占据榜首,展现了领导者的地位,特斯拉则垫底。但它依旧没有解决商业化落地问题。虽然已经取消了安全员配置,但Waymo目前仍局限在较小范围内,通用性和泛化性还需进一步拓展。
此外,专注于L4+高级别自动驾驶的开发需要海量的资金支持,2019年自动驾驶赛道全球前十大玩家研发总投入超160亿美元,其中Waymo、Cruise、Uber等公司全年投入超20亿美元。对于大多数企业而言,这是难以承受的开支。相比之下,是特斯拉已经扭亏为盈。2021年,特斯拉交付量为93.6万台,归母净利润55.19亿。这意味着特斯拉可以长期、持续对自动驾驶进行投入。
总体来看,自动驾驶尚未到达终局,Waymo和特斯拉的路线之争还会一直持续下去。自动驾驶是一个复杂体系和演进过程,不可能一蹴而就,需要在与技术、量产、商业化、需求碰撞中逐步完善。(来源:极客公园)
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