【ITBEAR】隨著特斯拉在10月11日發(fā)布無(wú)人駕駛出租車(chē)Cybercab和無(wú)人駕駛廂式車(chē)Cybervan，2024年的科技界迎來(lái)了頗具科幻色彩的一幕。盡管特斯拉CEO埃隆·馬斯克為行業(yè)描繪了一幅光明的未來(lái)圖景，但Cybercab的實(shí)際落地時(shí)間卻定在了2026年。
而在10月初，谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo宣布其在美國(guó)德州奧斯汀的無(wú)人駕駛出租服務(wù)即將向公眾開(kāi)放。同時(shí)，中國(guó)自動(dòng)駕駛出行服務(wù)平臺(tái)蘿卜快跑也在積極布局海外市場(chǎng)，并計(jì)劃發(fā)布Apollo自動(dòng)駕駛開(kāi)放平臺(tái)10.0版本，該版本將搭載全球首個(gè)自動(dòng)駕駛大模型ADFM。
顯然，自動(dòng)駕駛行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)跨越了區(qū)域性預(yù)選賽，進(jìn)入了全球性產(chǎn)業(yè)競(jìng)賽的階段。這場(chǎng)競(jìng)賽因其獨(dú)特的諧音，被網(wǎng)友親切地稱(chēng)為“蘿卜大戰(zhàn)”。
在全球無(wú)人駕駛競(jìng)賽的舞臺(tái)上，不同的發(fā)展路徑和技術(shù)路線(xiàn)成為了競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。Waymo作為“重硬件派”的代表，一直致力于自主研發(fā)關(guān)鍵傳感器，從激光雷達(dá)到毫米波雷達(dá)，再到計(jì)算平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了全套傳感器的自研。然而，這條路線(xiàn)對(duì)資金的消耗是巨大的。
相比之下，“重軟件派”的特斯拉則選擇了截然不同的道路。特斯拉的純視覺(jué)方案總成本僅為4.5美元，遠(yuǎn)低于Waymo的方案。然而，純視覺(jué)方案的安全性仍未得到足夠的驗(yàn)證。
在這兩個(gè)極端選手之間，還存在一條“單車(chē)智能+車(chē)路協(xié)同”的中間路線(xiàn)。這條路線(xiàn)在單車(chē)智能的基礎(chǔ)上，通過(guò)車(chē)路協(xié)同為車(chē)輛提供了額外的“千里眼”，支持自動(dòng)駕駛車(chē)輛的廣域視角和冗余感知。
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)所面臨的變量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)汽車(chē)制造，尤其在道路復(fù)雜程度遠(yuǎn)超想象的中國(guó)。因此，本土的數(shù)據(jù)才能養(yǎng)本土的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。盡管Waymo和特斯拉在美國(guó)積累了大量的行駛里程，但這些數(shù)據(jù)并不能代表其在全球范圍的能力。
自動(dòng)駕駛公司勢(shì)必要走通出海之路。從技術(shù)本身而言，提升安全性和泛化能力是自動(dòng)駕駛技術(shù)走向全球的關(guān)鍵要素。特斯拉和百度都在努力提升自動(dòng)駕駛算法的泛化能力，以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的自動(dòng)駕駛。
然而，昂貴的成本仍然是阻礙自動(dòng)駕駛落地應(yīng)用的最大門(mén)檻。Robotaxi的全生命周期運(yùn)營(yíng)總成本高昂，主要是由于當(dāng)前主流Robotaxi車(chē)型采用依賴(lài)高精地圖和激光雷達(dá)的感知技術(shù)方案。
馬斯克在發(fā)布會(huì)上特別強(qiáng)調(diào)了Cybercab和Robovan的成本問(wèn)題，并表示無(wú)人駕駛技術(shù)可以大幅提高汽車(chē)的使用時(shí)間并降低成本。然而，特斯拉Cybercab的落地時(shí)間仍然要等到2026年，這引發(fā)了行業(yè)的關(guān)注和討論。
面對(duì)特斯拉的又一次“跳票”，中國(guó)自動(dòng)駕駛公司如蘿卜快跑和文遠(yuǎn)知行等已經(jīng)在中國(guó)城市提供自動(dòng)駕駛出租車(chē)服務(wù)，并正在向海外擴(kuò)張。這些公司的最新一代無(wú)人駕駛出租車(chē)支持換電模式，成本已經(jīng)大幅降低。
自動(dòng)駕駛的上半場(chǎng)是各家公司各自為政的競(jìng)爭(zhēng)階段，但下半場(chǎng)可能會(huì)互換主場(chǎng)，海外公司入華、中國(guó)企業(yè)出海。當(dāng)雙方場(chǎng)地互換之時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)才真正開(kāi)始。
然而，無(wú)論競(jìng)爭(zhēng)如何激烈，技術(shù)的成熟度、政策的健全度、人工智能和人工之間的利益沖突以及商業(yè)模式的清晰度等問(wèn)題仍然需要逐一解決。只有這些問(wèn)題得到解決后，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)才能真正迎來(lái)拐點(diǎn)。
