楠木軒

忙前忙後的滴滴,真的能做好自動駕駛?

由 顓孫佳悦 發佈於 科技

滴滴又在自動駕駛上劃下了一大塊地盤。

繼在北京、上海、美國加州等地獲得路測資格之後,滴滴又“斬獲”了合肥市頒發的自動駕駛車輛測試牌照,這被認為是滴滴在自動駕駛領域攻城略地的又一次勝利。而與此同時,百度Apollo自動駕駛路測牌照總數已經超過150張,滴滴也算是離目標選手又近了一步。

但是冷靜下來想想,在傳統車企、新造車勢力、初創公司、科技公司紛紛入局的自動駕駛,滴滴真的能做好?以網約車業務為根本的滴滴又憑什麼力戰四方?

自動駕駛需要什麼?

首先來看看自動駕駛的本質,自動駕駛就是全部或部分替代這些本來由人來執行的功能,而自動駕駛想要落地,不僅需要硬件上的投入,還需要軟件上的投入,甚至於還涉及到工程領域和一些法律與倫理問題。

在硬件上,主要是涉及到車輛構造和智能零部件問題,這需要新能源汽車和智能汽車零部件一起努力,自動駕駛的重點還是在技術上,想要自動駕駛落地,技術上可是一點也不馬虎。大致可以分為環境感知、車輛控制技術,超高精地圖、(路人及車輛)行為預測、路線規劃與控制等等細分領域,需要人工智能、雲、邊緣計算和物聯網等技術相互配合才可能完成。

國際自動機械工程師學會(SAE)的標準分為L0~L5共六個級別,以目前的技術發展水平來看,我們正處於坐2望3的階段。而只有 5 級才可以達到完全自動駕駛級別。雖然説現在很多車輛已經具備了自動駕駛功能,但這些並不是真正意義上的自動駕駛。

從2009年自動駕駛雛形出現,至今已過去11年。完全自動駕駛何時實現到現在仍然沒有定論,但是這個賽道上互聯網巨頭,初創企業,車企巨頭卻紛至沓來,那麼滴滴在這當中有什麼勝算呢?

滴滴在自動駕駛的投入和最終的目的

滴滴對於自動駕駛技術的投入有目共睹。

自2016年合併了快的與Uber中國區業務後,滴滴便成立了自動駕駛研究院,在高精地圖、感知、行為預測、規劃與控制等領域建立細分團隊。隨後滴滴將觸角伸入美國硅谷,潛心鑽研自動駕駛和大數據技術,並開始了人才挖角大戰。

經過四年發展,目前,滴滴在自動駕駛使用的車輛是沃爾沃的XC60車型,成本價在30萬元以上。除車輛成本外,還搭載了近20個傳感器,其中包括1個Velodyne 64線激光雷達、2個Velodyne 16線激光雷達、7個攝像頭以及毫米波雷達和超聲波雷達等。

這些設備的價值甚至超過了汽車本身。粗略計算,平均每輛車的成本在100萬左右。滴滴目前的商業模式是共享網約車,也並沒有真正實現盈利,能夠花費如此多的資金投入自動駕駛到底圖什麼?

在被問到為何要投入自動駕駛時,滴滴CEO程維總説是為了長期效益,但長期效益到底是什麼?目前我們能夠想象的是,自動駕駛技術能打破原有的雙邊網絡效應,極大地強化滴滴的規模化壁壘,解除人為安全問題和降低司機成本。

但這個成本遠遠抵不過自動駕駛的投入。 據媒體報道,現如今滴滴的自動駕駛團隊人數超過200人,每年的人力成本支出都在億元以上,更不要説技術相關投入了。

如果説,是為了狙擊百度,高德自動駕駛技術成熟後反向入侵網約車業務,這也未免太遙遠了。要讓滴滴為自身的網約車業務提供更加有力的支持,能做的事情有很多,不必要全心押注自動駕駛賽道。

還有人説,滴滴在駕駛上面的投入是為了其未來能在無人的士業務上佔據先機。筆者認為這是沒有依據的,如果技術當真發展到那個階段,相必道路規劃也是很精確的了,很多交通問題都會迎刃而解,那時候,當道路不再擁擠,技術足夠發達,生產力足夠高,人類真的還需要網約車嗎?

屢屢撲街 滴滴不一定做得好自動駕駛

今年6月,滴滴在上海面向公眾開放自動駕駛服務,也給大眾揭下了了自動駕駛的真面目。

由於下雨,攝像頭和雷達被雨水乾擾,駕駛員不得不多次接管方向盤,在長距離測試時,滴滴自動駕駛車輛甚至出現了偏離、顯示重疊等問題,全程53.6公里的路途中,大小情況不斷,可以説是慘遭滑鐵盧。

業內説,滴滴這次運行表現的技術勉強可以達到L3標準,距其L4目標還有很大差距。這與滴滴一直以來的努力不相符,畢竟自2018年9月以來,滴滴在自動駕駛上一路狂奔,目前已經解鎖了多個城市的路測牌照,也深入美國科技腹地鑽研技術,但其實説到底滴滴只是一個依靠網約車發家的互聯網企業,我們或許對它太寄予厚望。

從同一賽道上競爭的選手們所取得的若干成果來看,滴滴目前也沒有明顯優勢。就拿百度來説,早在2013年就已經通過收購長地萬方獲得了甲級測繪資質,其建立的Apollo生態所用的技術居世界前列,目前已經吸引了北汽、長城、一汽等車企的合作。

滴滴的優勢是在真實數據的把握上,多年網約車的經營使滴滴手握大量用户的出行數據,滴滴自主研發的車載設備“桔視”目前覆蓋了平台上50%以上的訂單,能夠儘可能多的收集真實數據,也就是所謂的“冷啓動成本”。現在諸如AutoX、文遠知行、元戎啓行等自動駕駛初創公司選擇與出行平台合作,也正是這個原因。

但滴滴能不能做好自動駕駛還不好説,基於自動駕駛的難以實現以及用户對於自動駕駛的不信任,還需要很長一段時間的用户心理培養,而這個教育成本極大,需要整個社會齊心協力,而且也不會很快的輻射到網約車出行上。

如今,以曹操、T3、享道為代表的傳統車企背景的打車平台,還有以地方公共交通集團或出租車公司主導的平台,再加上高德、美團這樣的聚合類平台,滴滴的主營網約車業務確實危機四起。5億融資之後,滴滴的自動駕駛還能走多遠?更何況眼下,滴滴還尚未全面盈利,資本能否繼續支持尚未可知。

再者,就技術層面來講,人工智能、雲、邊緣計算和物聯網這些技術有哪些是滴滴所擅長的?説到底,自動駕駛這個盤子太大,滴滴真的端不起。

自動駕駛最可能是誰的天下?

據智研諮詢數據,2019年全球自動駕駛市場規模為54億美元,2020年預計超過60億美元,2035年全球自動駕駛車輛預計超過5400萬輛。

自動駕駛也會帶來一些新的機會,例如智能零部件產業。傳統零部件無法支撐未來自動駕駛所需,因此像激光雷達,超聲波雷達,毫米波雷達,傳感器都是自動駕駛車輛必備的。

Gartner預測,要想實現L4級以上自動駕駛,還需要10年以上時間。而只有到了L4級別,才能真正的上路。這不單純是技術因素,更是商業、政策、法律和倫理等多方面的限制。

那麼滴滴為何不顧慮眼前,而非要把眼光看向如此長久的未來呢?業內有人説,考慮到Uber上市的情況,有人以抬高估值作為論點進行解釋。但如果真是這樣,滴滴可能是多慮了。以手機做類比,硬件就類似於手機制造商,做軟件的就好比安卓蘋果操作系統,而滴滴最多就像運營公司。

在這個行業中,處於上游的就是車企和技術系統。對於車企來説,汽車是有巨大技術壁壘的產業,新能源智能汽車技術難度極大,研發投入千億起步,且需要十幾年以上積累。

旁人無法滲透,這就是百度和滴滴在自動駕駛路上要與車企合作的原因。早在2015年,百度和寶馬達成合作,雙方共同研發了一款以BMW3係為基礎的無人駕駛車型,此外,滴滴、百度和北汽也有合作。

而自動駕駛技術也能給車企帶來新的利潤點。自動駕駛技術成熟之後,車企可以將自動駕駛作為自己的賣點,作為車輛的新的增值點。

對於技術側來説,以華為、百度、騰訊和阿里等互聯網巨頭如果能夠形成可落地的系統,那麼以後就會形成自身的核心技術壁壘。

自動駕駛確實是一個充滿想象力的行業,目前,世界範圍內自動駕駛走的最好的要麼是車企,如特斯拉。等要麼是互聯網巨頭如百度,Waymo。滴滴既沒有造車的經驗,在技術上也沒有形成核心優勢。綜合實力太薄弱了些。

在任何產業,都是上游吃肉,下游喝湯,沒有核心壁壘,找不到自己的站位,在自動駕駛上忙前忙後的滴滴,很可能最終是為他人做嫁衣。

作者:寧缺