作者：謝人杰

在亦莊通過APP打了一輛蘿卜快跑，16元起步價+2.8元/公里，比有人出租車略貴，但有補(bǔ)貼，3公里實際花費3.6元。

有人說，這是阿波羅在做公益，其實客戶是拿自己的耐心“眾測”。

說是無人，駕駛席上還是有個老哥端坐，官方稱“安全員”，其實就是在自動駕駛“沙雕”的時候負(fù)責(zé)接管。果然，剛上車前面就有個電動三蹦子，飄飄悠悠在路邊晃，明明可以超車，但蘿卜就是跟在后面。安全員老哥無奈地說“靜止三蹦子能超，動的超不了”。乘客們只好閉嘴，別問，問就是人工智能。過了一會兒，老哥自己憋不住了，一掰方向盤，手動超車。

去過亦莊的都知道，這里街道橫平豎直、標(biāo)線清楚、紅綠燈規(guī)范、車輛行人稀少，只是偶有外賣搶行。體驗過的人都不知道，沒了補(bǔ)貼，誰來伺候這樣的AI。

雷聲大雨點小

百度有別的業(yè)務(wù)可以養(yǎng)活自動駕駛業(yè)務(wù)（阿波羅計劃），吆喝了很久，將數(shù)十家企業(yè)列為合作伙伴，但真正談成“上車”的客戶有多少，百度諱莫如深。我們只能看到，百度親自下場造車（集度）。

而小馬智行作為自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司，過的更凄慘一點。雖然也和百度一樣，在國內(nèi)幾大城市有限開放Robotaxi試運營，但現(xiàn)在當(dāng)然談不上盈利，就是給投資人看的一場秀。

Robotaxi的技術(shù)基礎(chǔ)是L4自動駕駛?，F(xiàn)在L4什么樣，就算再外行的投資人也該醒悟了。多年盈利為負(fù)、現(xiàn)金流開始捉襟見肘的自動駕駛公司，開始募不到資。這和2020年之前，投資人搶不到額度，只隔了兩年。

他們應(yīng)該慶幸還活著，做Robotaxi的自動駕駛軟件公司其實已經(jīng)死傷枕籍了。燒光福特、大眾領(lǐng)銜投資幾十億美元的Argo AI已經(jīng)倒閉，技術(shù)人員被兩家大廠收走做L2+去了。

就連業(yè)內(nèi)頭牌Waymo，估值也從1500億美元跌到300億，還不敢上市，就算拼了命流血上市，破發(fā)妥妥的。11月10日，Waymo宣布在鳳凰城全面開放Robotaxi運營。鳳凰城是什么路況，大家都懂。也算是給尸體抹粉，這玩意現(xiàn)在能賺錢才出鬼了。

上市也不是時候。美股被“鷹牌”美聯(lián)儲連續(xù)加息打懵圈了。納斯達(dá)克盤子里，十幾家上市的自動駕駛相關(guān)技術(shù)公司，其現(xiàn)價相對IPO價格，跌幅都超過80%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)劣于大盤。而且滴滴的半夜敲鐘，也斷了后人的路。港股，港股現(xiàn)在還用談?wù)搯幔?/p>

幾乎所有的自動駕駛類公司，都已經(jīng)不談今年上市的問題了。

表面上，是自動駕駛公司找不到商業(yè)變現(xiàn)的途徑。以前其實也沒有，但投資人還能聽進(jìn)去L4的故事?，F(xiàn)在故事聽膩了，公司拿不出業(yè)績，被嫌棄很正常。

硬件為王

實際上，自動駕駛這條賽道，現(xiàn)在有點走窄了。深一點的原因，就是硬件發(fā)展超過了軟件。這和當(dāng)年P(guān)C的發(fā)展有點像，和手機(jī)的路數(shù)是反著來的。簡單說，摩爾定律有限回歸。

和自動駕駛有關(guān)的供應(yīng)商有三類，一類是剛才說的，小馬智行、百度、魔門塔、Pony.AI等，是軟件為主、軟硬結(jié)合的系統(tǒng)級解決方案；另一類是硬件為主（有的也嵌入算法）的供應(yīng)商，諸如高通、Mobileye、英偉達(dá)，以及它們的下游，寒武紀(jì)、地平線、黑芝麻、曾經(jīng)的特斯拉等；第三類則是傳感器供應(yīng)商，國內(nèi)的禾賽、華為，國外的Quanergy、Velodyne、Luminar、Ouster，都涉足激光雷達(dá)。毫米波雷達(dá)和攝像頭當(dāng)然更有海量供應(yīng)商，但這些領(lǐng)域太過擁擠，門檻太低，有名號的反而不多。

這兩年，第一類公司猶為尷尬。其核心競爭力是算法，公司的主要人力都投入到算法優(yōu)化這條路上去了。簡單說，就是如何在有限的算力條件下，做出效率更高的算法。深度學(xué)習(xí)、規(guī)則規(guī)劃、大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其本質(zhì)都是訓(xùn)練算法更聰明，如何在幾個有限的模型下，對現(xiàn)實中千差萬別的場景，做出正確反應(yīng)。訓(xùn)練的結(jié)果，在本文開頭大家也都見識了。

但是現(xiàn)在硬件發(fā)展的太猛了。Mobileye現(xiàn)在的主流產(chǎn)品eyeQ4算力2.5Tops，功耗只有2.5W。Mobileye善于在螺螄殼里做道場，該公司最高時占有率80%，很多車企都用過，譬如蔚來ES8就用過，覺得很香，然后“蔚小理”扭頭新車全上了英偉達(dá)的Orin。后者算力254Tops。還不夠的話可以疊加，蔚來就在ET7上用了4枚，算力達(dá)到1000Tops。

雖然主機(jī)廠吐槽說Orin怎么優(yōu)化，芯片利用率也超不過30%，但是力大磚飛，算力冗余到這個程度，精進(jìn)算法毫無意義，直接暴力解算即可（這種算法相當(dāng)于迷宮里的老鼠，見到障礙就躲）。

而英偉達(dá)今年9月份發(fā)布了Thor（錘神），算力2000Tops，一枚芯片搞定自動駕駛、座艙和車載操作系統(tǒng)所有算力需求。這下子高通、Mobileye徹底給整不會了。

Mobileye還在養(yǎng)頭老牛慢慢搞，下一代EyeQ5芯片，總算開竅了，允許用戶二次開發(fā)，但算力仍然拙計，只有24Tops。

主機(jī)廠選誰，不用多想。因此，這能解釋英特爾2017年收購Mobileye，到現(xiàn)在重新將后者打包上市，兩次價格差不多，5年買了個寂寞。就這還得搶時間，正在貶值的牌要立刻打出去。

大算力、大冗余、完善工具鏈，打爆了軟件的蠅營狗茍，至少眼下如此。主機(jī)廠自己就可以組織人馬訓(xùn)練AI，無非是海量規(guī)則規(guī)劃，然后以數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)平臺訓(xùn)練算法。

如此一來，算法公司賣不出產(chǎn)品，在情理之中。

搞不定“長尾”

再往深了說一步，網(wǎng)上有不少行云流水一般的無人車路測視頻，2019年的時候確實驚艷一波，但現(xiàn)在基本上叫得出名字的自動駕駛公司都能做到，無非是算法擬合、地圖感知決策，反復(fù)試錯調(diào)優(yōu)。什么1000公里無接管啊，全都是吹牛皮。特殊場景還可以（園區(qū)、礦山、港口、低速無人車），如果不挑路況，最多30公里就已經(jīng)到了邊界。

因此，關(guān)鍵是“泛化”問題。就是一套算法，能適應(yīng)多少實際路況。大多數(shù)實際行駛的數(shù)據(jù)沒什么價值，都是重復(fù)。只有不超過5%的數(shù)據(jù)，是新場景。偏偏這樣的場景還層出不窮，永遠(yuǎn)無窮無盡，這就叫“長尾效應(yīng)”。L4搞不定的，就是“長尾”。

開頭說了一個三蹦子的例子，其實這樣特殊例子有無數(shù)個。譬如眼下秋季落葉成堆，你教了算法如何辨識路邊落葉堆和站立行人，也教會它，就算落葉掩埋了一段標(biāo)志線，也可以“接續(xù)”。實際上來了一陣大風(fēng)，吹起漫天落葉，無人車往往嘎的一下就停了，它不知道這些東西是可以忽略的。

一片水洼，一只松鼠，一個撐傘的行人，一條有狗躥出來的小巷，都給決策帶來無窮無盡的麻煩，而人類駕駛員幾乎不會受到影響。

所有技術(shù)團(tuán)隊認(rèn)識到，不存在工程手段，給所有范式提供徹底解決方案。2019年之前，有很多業(yè)內(nèi)人士和自動駕駛公司的創(chuàng)業(yè)者，都預(yù)言了高等級自動駕駛部署的時間。無一例外，他們都翻車了。商業(yè)模式不可行，源于技術(shù)上走進(jìn)死胡同。

現(xiàn)在已經(jīng)有些自動駕駛公司，不打算死磕本地智能了，他們開始指望云端+5G高速互聯(lián)+智慧交通基礎(chǔ)設(shè)施（即智慧城市），但這需要政府出大頭。

信息互通的情況下，超車、過十字路口，都提前給周圍車輛發(fā)送請求。云端通過統(tǒng)一策略協(xié)調(diào)。而無須盲猜對方意圖，提升效率和安全性。畢竟數(shù)據(jù)鏈傳送，遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于車輛機(jī)械運動和制動。云端協(xié)調(diào)方式，比設(shè)計單車復(fù)雜行為邏輯、訓(xùn)練AI模型要簡單得多。

除了部署一堆先進(jìn)玩意，智慧城市有一個潛在的前提，就是簡化交通路面。除了無人汽車，街上不許出現(xiàn)別的參與者。不但行人、各種不按套路來的牛鬼蛇神，就連有人駕駛汽車也不出現(xiàn)。這不就是平面上的航空自動駕駛嗎，安裝一個感知、決策、最多外加表決系統(tǒng)就完事了。

那么問題來了，到底是技術(shù)塑造交通模式，還是先創(chuàng)建新模式引領(lǐng)技術(shù)？沒有驗證之前，政府其實投無可投，大家空對空。

兩條路都曠日持久，風(fēng)投資本對此已經(jīng)喪失了耐心。中美皆然，又趕上股市不好，風(fēng)投資本和一二級市場統(tǒng)統(tǒng)過冬，沒有造血能力的自動駕駛公司，要不然就抱緊B端客戶，做點特殊場景的解決方案，要不然就強(qiáng)撐著依靠大股東支持。如果兩樣都靠不上，就只能關(guān)門了。這恰恰是當(dāng)前搞算法的公司，現(xiàn)實中的三個去向。

有失意的就有得意的。相比Robotaxi妄圖一步到位，主機(jī)廠漸進(jìn)式迭代路線，因為每一步都能兌現(xiàn)一部分商業(yè)價值，被證明可行。當(dāng)初不往水坑里扔錢，現(xiàn)在也證明是明智的。

這就是我們今天看到的現(xiàn)實。不過，資本退潮了也好，沒有資本揠苗助長，自動駕駛繼續(xù)走硬件建設(shè)為主、軟件輔佐的路線，能發(fā)揮現(xiàn)實的規(guī)模效益。換句話說，這一行幾年內(nèi)沒有起飛的機(jī)會了。下一個風(fēng)口，取決于理論的突破，而非資本卷土重來，這一點倒是確定了的。