2011年7月14日，一辆红旗HQ3在长沙至武汉286公里的高速公路上飞驰，完成了历时50分钟的自动驾驶测试约3.5小时。这是我国自动驾驶汽车首次在真实复杂路况下完成测试。当时，除了自动驾驶，还有碰撞预警、车道偏离预警、自主泊车等辅助功能的原型。这是我国将自动驾驶技术以量产的方式融入人们汽车生活的一次尝试。随后几年，智能驾驶进入了一个新时代。各行各业的玩家都在蓬勃发展，疯狂成长。整个行业在2015年达到新高度，2018年进入深水区。如今十年过去了，智能驾驶世界的运行规则已经从无序走向有序，落地路径早已清晰.然而，这段波澜壮阔的创业故事却给大家留下了一个待解的商业模式疑问。用钱“砸”的智能驾驶理想的商业模式是什么？没有人知道确切的答案。但据新知家了解，从L2（辅助驾驶）到L4（自动驾驶），从开放道路到封闭场景，行业内几乎没有盈利的商业模式。以全球自动驾驶第一股图森未来为例。其招股书和财报显示，2018年至今年上半年，途胜未来营收约3250万元，净亏损近50亿元；其中R&D经费约22.5亿元。半年前，途胜有超过670名全职员工从事未来的研发活动。多位受访者告诉新知家，在智能驾驶技术的研发中，人工成本是绝对的大头。由于专业人才稀缺，各大公司的入局加速了内卷，一个CTO的年薪可达千万以上。即使是应届毕业生也能享受到非常丰厚的待遇，部分优秀毕业生年薪高达40万-50万甚至60万。“工资泡沫太大了，”张文明（化名）有些无奈，“但大家都没有办法，只能招人。”除了图森未来，百度也是一个非常典型的例子。除了庞大的研发团队，仅百度的Robotaxi车队就超过500辆（不包括其自动驾驶小巴和中巴车）、近3000项智能驾驶相关专利、200多个测试牌照。被誉为全国之最。当然，这些成绩的背后是真金白银的人力物力。据媒体估计，其过去8年在自动驾驶领域的总投资可能在1000亿元左右。李彦宏在接受采访时提到，仅去年一年，百度在自动驾驶方面的投入就高达200亿元。对于图森未来、百度等自建车队、建设运营网络的玩家来说，设备成本是不容忽视的。“当初一套L4方案的软硬件成本（包括车）高达数百万元，现在虽然压得更紧了，但还是要几十万。”震旦智家CEO何北表示。事实上，震旦智嘉也是以运营模式入局，但不同的是，港口环境比城市道路、高速公路更适合大规模复制。成立一年多以来，震旦智嘉已接到2个港口码头订单。在巨额人工成本和设备成本的双重作用下，现阶段板块价差越大，亏损越大。走前装量产路线的L2也逃不过类似的命运。一位有创业精神的Tier1向新知家透露，实现盈亏平衡需要2年时间——前提是继续专注于L2市场（有量产订单）。但Tier1积极布局L4业务，将产生另一部分研发成本，对供应商的资金实力提出更高要求。“量产推广和前沿研发必须齐头并进，”顾晓野（化名）告诉新知家，“现在竞标L2项目，各个公司的方案都差不多，要多用前瞻的技术，更贴心的服务，打动客户。OK。”其实很容易理解：一个前装项目，从业务联系到定点交付到SOP交付，再到量产的全过程，通常需要2-3年的时间，还需要进行各种检查和测试。中间的每个链接。即使在车辆交付给用户之后，也常常需要进行OTA升级。另一方面，近年来中美关系相对紧张，不少传感器元器件面临断供风险。顾晓野透露，他们公司还有一部分现金用于预库存，必须保证产品的正常发货。“迟到一天可能要付出数十万美元的代价。”也就是说，没有钱，智能驾驶一切都是空谈。利润，智能驾驶暂时没有赢家。智能驾驶技术，再阳光明媚，终究要归于灰烬，归于灰烬，落到实处，为用户服务。L4，其商业模式的底层逻辑离不开“节省司机成本”。但放眼整个行业，技术还不够成熟，不够安全。即使司机不需要驾驶车辆，安全员仍坐在驾驶座上，短期内法律法规放权的可能性不大。仍以图森未来和百度为例。图森未来在招股书中表示，其产品要到2024年才能交付，如果一辆卡车能实现每年6万美元的收入，当运营卡车数量达到5000辆时，将实现收支平衡——距离图成立森未来的跨度已经将近10年。百度日前在财报会上透露，Robotaxi最早要到2025年才能盈利——距百度布局智能驾驶已有12年多。无论从哪个角度来看，现在谈L4的真正盈利还为时过早。图森未来和百度只是这个赛道的两个缩影。但对于大多数玩家来说，如此大规模的投入，又能消耗多少几十年。在真枪实弹的商业竞争阶段，L4玩家开始寻求更多的落地可能。“将高级别智能驾驶前瞻技术降为L2或L3，以主机厂和法律法规可接受的形式推广。”智图科技战略执行总监杨永勋与多位业内人士表达了自己的对策。今年7月，智图科技作为Tier1正式向一汽解放提供L3级自动驾驶集成系统，实现了智能驾驶公司前装供应OEM模式的商业化。智途与一汽解放联合打造的J7L3定制重卡也在7月小批量下线。据官方预测，该车在投产后一年半内即可收回L3硬件系统的成本。除了尝试在不同维度之间切换，L4玩家的另一个想法是将触角伸向不同的细分场景，包括小马做重卡、文远做小巴等。去年百度也宣布将使用智能驾驶科技赋能物流业。多位受访者表示，L4玩家在战略方向上摇摆不定，是商业模式受挫的表现之一。一方面，它是开源的，并积极探索其他变现方式。另一方面，我们也要存钱，尽量多花钱。“在这个行业里，其实有不少人在凑钱，如果有识英雄的本事，投资人的钱花的多，花的多。”张文明感慨道。震旦智家CEO何北告诉新智家，他们现在越来越注重“效率”。因为自动驾驶的实现周期长，如果员工努力的方向偏离了企业的需求，很可能会拉长研发周期，不利于企业的良性发展。为避免事半功倍的情况，领导层需要有很强的统战能力，能够对项目的进展情况和员工的状态了如指掌。相比之下，由于L2市场可以进行前装量产，资金周转速度可能会更快，商业模式已经有了可供参考的模板——特斯拉已经证明了“软件定义汽车”的道路正在走以及Mobileye和一些国际供应商巨头为L2赛道的玩家制作了样品。尽管公司与Mobileye存在竞争关系，但何田（化名）毫不掩饰对Mobileye的认可：Mobileye真的很强。安波福、采埃孚、恒润都采用了Mobileye的解决方案。说实话，中国还有很长的路要走。不过，在瞬息万变的市场中，国内L2玩家也抓住了机遇，走上了定制化、差异化的道路。至于很多人津津乐道的“定制化会压缩利润空间”的观点，其实也无需过于担心。目前，很多玩家都开始在定制化和通用化之间寻求平衡。如果一个项目需要投入大量的研发精力，但利润微乎其微，金额不大，可能会倾向于直接放弃。顾晓野认为，前几年行业处于投研阶段，亏损是一个非常客观、自然的现象。经过弯道超车，公司获得前装量产定点项目。“公司的产品可以满足客户的需求，商业模式已经在起作用，只是需要时间来摊薄之前的研发成本。”现在大家所面临的挑战，可能更多的在于人力资源的匮乏。毕竟车企一旦认可了某家供应商，双方的合作很可能会持续很长时间，规模效应和口碑效应也会逐渐显现。如果人手不够，业务的吞吐量就无法提升。同时，目前L2市场已经发展得比较成熟。车企也有意探索更先进的智能驾驶。如果供应商的技术实力跟不上，可能会陷入尴尬的境地。新事物的发展难免一波三折。虽然文章开头提到，2011年，国产智能驾驶迈出了从实验室走向物理世界的重要一步。不过，多位业内人士在与新知家交流过程中指出，智能驾驶的商业尝试可能并没有那么久。根据智图科技梳理行业发展特点的结果，2014-2016年是智能驾驶的概念阶段，以Waymo为龙头做技术原型和未来概念构想；百家争鸣，细分场景；2020年，行业将开始进入商业落地阶段。而且，这个领域还有新的玩家加入。前段时间，AI四小虎之一的依图卖掉了自己的医疗业务。其前员工的话很有意思：未来依图的主营业务既不是安保也不是医疗。安全只比医疗大。有一天无人车或芯片研发出来，安全也可以像医疗一样卖。无不流露出对智能驾驶的乐观态度。此前，商汤、葛灵神通等AI企业已经布局智能驾驶领域。据新知家了解，一些AI公司的人才确实已经流向了智能驾驶行业。但智能驾驶真的是AI玩家的迦南吗？可能不会。AI企业虽然具备技术优势，但仅靠算法难以实现单点突破，快速占领市场。在涉足智能驾驶领域之前，何天就职于一家小型AI安全巨头。对此，他有发言权：很多AI公司不会搞自动驾驶，甚至大家只是空谈，没法继续玩。何天进一步解释说，只有深入了解之后，他才会知道这个领域的难度。在算法上，智能驾驶涉及人身安全，对检测精度和实时性要求非常高，这简直是AI行业无法比拟的。认知不改变就很难做好。在经验方面，车企非常看重重生产经验，因为这意味着供应商对整个过程和质量体系有意识，这意味着供应商的工程能力得到了一定程度的验证。AI公司没有这些积累。在资源方面，过去AI公司的很多项目都是跟政府对接的，政府更关心的是可用性，而车企关心的是好不好。毕竟，消费者是用脚投票的。更重要的是，智能驾驶本身的发展充满波折，包括上述高投入、高人才、高亏损带来的盈利挑战。而且，进入商业落地阶段后，玩家的资本压力也会加大。在知途科技杨永勋看来，资本是逐利的。在行业商业化的新阶段，除非能够证明企业自身的技术领先于行业内的竞争对手，否则，如果现有技术缺乏可以落地的商业模式和商业路径，将举步维艰。公司要想获得资本的青睐，融资也会遇到困难。会增加，不得不面临被兼并或退出市场的风险。辛志佳从齐勤（化名）那里得到了类似的看法。齐勤是一级市场投资者。大约一个月前，他还在市场上寻找好的智能驾驶标的。然而这几天，他们的一个智能驾驶项目，被风控组给干掉了。即便是行业龙头企业，其营收指标和财务指标也不符合A股上市要求，美股再次休市。紧的。没有退路，大家现在都比较谨慎。另一方面，近期的蔚来事故被曝出半个月内发生两起车祸，而大洋彼岸的特斯拉也因辅助驾驶系统被调查。这些案例很可能会倒逼法律法规的快速完善。综上所述，智能驾驶的盈利困境已是既定事实。解决问题的正确方法不是逃避，而是摆在桌面上。大家一起讨论问题出在哪里，出路在哪里。但无论是L2还是L4，以目前的盈利能力来判断商业模式好不好，可能有点片面。有人欣赏眼前的辉煌，有人憧憬更远的未来。其实没有对错之分。虽然智能驾驶的发展道路充满了不确定性，但这并不妨碍它的积极发展，或许我们应该给它更多的耐心。本文转载自雷锋网。如需转载，请在雷锋网官网申请授权。
