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被高估的萝卜快跑和失策的李彦宏

卖不动自动驾驶软件车企还有硬件可卖,但自动驾驶公司就黔驴技穷了,尤其是Robotaxi。
2024-03-07 16:56 · 微信公众号:解码Decode 解码工作室

今年春节假期最后一天,李彦宏发了一条在旧金山体验Waymo的朋友圈。体验完没多久,国内就传来了萝卜快跑驶过武汉杨泗港长江大桥及白沙洲大桥的消息。

几乎无缝衔接的两件事,很难不让人怀疑李彦宏这条朋友圈的公关嫌疑,甚至还有些秀肌肉的意味隐藏其中。

2023年下半年,Waymo和通用旗下Cruise的无人出租车,拿到了在旧金山地区开展收费运营服务的牌照,但仅仅三个月,Cruise的无人出租车就因熄火、撞上消防车、堵住救护车、拖行行人等多起事故,被暂时取消运营资质。

美国同行水深火热时,李彦宏特意去体验无人出租车,多少有些耀武扬威的意思。按照百度官方的说法,萝卜快跑已经累计向公众提供乘车服务超过500万次。仅在去年第四季度,服务单数就已经达到83.9万。

但这并不是百度本来的预期。三年前,李彦宏曾预测2025年自动驾驶技术会进入规模化商用阶段。理由是当单日服务订单迈过5000万,Robotaxi的成本将会低于普通快车的服务均价,有机会实现常态化盈利。

而两年多时间过去,萝卜快跑的总订单量才只有500万,落差不可谓不明显。

当时有媒体给百度算了一笔账,假设日订单量等于用户数,按照上述规划1辆车对应1000人,要达到日服务订单5000万起码需要5万辆车,车辆成本约为240亿元。

可根据公开资料,百度目前在中国大约运营着800辆无人出租车,2022年宣布的成本价25万的无人车RT-6,据悉接下来两年的投放量为4000辆。

这意味着,萝卜快跑在实现真正大规模运营、收费和赚钱之前,它还需要更多投入,而至于李彦宏预测的2025年,至少目前来看很难是大规模商业化的时间表。

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不是Robotaxi不努力

2022年后Robotaxi的失宠,本质上是资本耐心消耗殆尽的一种体现。

2018年时,摩根士丹利给Waymo的估值高达1750亿美元,而目前已下滑至大约300亿美元。反观国内,2019年时自动驾驶经历了一轮寒冬,之后因为华为的入局回暖,2023年又陷入了第二轮寒冬。

第二轮的寒气可比*轮传递的更远也更强。大洋彼岸的自动驾驶公司接连破产、倒闭外加董事会内讧,其中不乏Argo.ai和图森未来这样的明星公司。国内则是王传福这样的大佬站出来看衰:“自动驾驶是被资本裹挟的,这些年都是忽悠。”

不管怎样,技术落地不及预期、短期内难以规模化是既定事实,更重要的是,在允许自动驾驶大规模量产的法规出台前,自动驾驶的“L2.999999……”文字游戏还要继续玩下去。

但其中,叫苦连天的不是广大车企,而是那些曾经主打L4的自动驾驶公司。

车企的想法很明确,横亘在L2.99999和真材实料L3之间的,不是看似只有0.00001的间隙,而是企业声誉和巨额成本。所以,在推动自动驾驶前装量产这件事上,车企的态度大都是暧昧隐晦的。

卖不动自动驾驶软件车企还有硬件可卖,但自动驾驶公司就黔驴技穷了,尤其是Robotaxi。

汽车制造商回避造成的直接后果是,目前市面上的Robotaxi车队往往是乘用车后期改装,而非直接在车企总装流水线前装量产。典型如萝卜快跑,运营车型多基于广汽埃安LX、威马W6、北汽极狐αT打造,以及少量经过特殊改装的红旗E-HS3。

包括李彦宏体验的Waymo,车顶硕大的激光雷达也标识着这是一辆改装无人出租车。

改装意味着自动驾驶公司要承受巨大的整车成本。广汽资本曾联合滴滴、麦肯锡等做过一个调查,显示配备安全员的改装无人出租车整体成本高达107万。远高于安全员+前装车的81万和无安全员+前装车的43万。

因为顶着巨大的成本压力,所以无论Waymo还是萝卜快跑,过去几年在无人出租车运营车队规模上,都是雷声大雨点小。

Waymo在2018年时曾宣布向捷豹采购2万辆I-Pace,当时捷豹也表态有信心在2019年前交付,但事实上直到2020年底,Waymo的实际运营车辆只有600辆。

2021年时,百度曾规划到2023年将萝卜快跑拓展至30座城市,打造3000辆车的大规模L4级自动驾驶出行服务车队。但实际上,截至去年11月,萝卜快跑仅在11座城市推出,车辆也仅有800多辆。

产业降温、风投撤退,Robotaxi本身又无法盈利,估值飞轮就此卡壳,一些公司如Argo.ai和图森未来就在这样的背景下黯然离场。而剩下来的公司,只有一条路可走,想让飞轮继续转起来就要证明自己的实力。

这也是为何,Cruise明知在技术不成熟、运营跟不上的情况下仍要激进落地的原因。再看国内,萝卜快跑虽然并不激进,但作为百度IDG仅剩的“独苗”,在烧进去几十亿的情况下仍然坚持,也是一样的道理。

2

百度的失策

对于Robotaxi的技术成熟问题,天风证券做过一个调研,得出的结论是大量边缘场景导致的自动驾驶长尾问题,即存在约10%的场景失效,需要有更多针对性的算法训练才能解决,业内预计需要10年时间。

但现实情况却是,规模始终起不来的Robotaxi,根本无法获得更多针对性算法所需的数据。

百度IDG成立于2017年,在时任百度总裁陆奇的主导下,整合了自动驾驶事业部(L4)、智能汽车事业部(L3)、车联网(Car Life etc. )三大业务。

2019年,百度自动驾驶决定将技术路线由单车智能转为车路协同,同年11月,百度将车路协同业务升级为智能交通业务部,与车联网事业部、自动驾驶事业部平级,智能汽车业务部则并入自动驾驶事业部。

在经过之后几年的组织架构调整,最终形成了百度智能驾驶事业群组:包括以无人出租车萝卜快跑为基础的 “自动驾驶事业部”、以量产辅助自动驾驶和智能座舱为核心的 “智能汽车事业部” 和主要提供车路协同方案的 “智能交通事业部”。

原本整个IDG被规划为搜索以外的新增长线,智能交通事业部负责to G,智能汽车事业部面向车企,萝卜快跑主攻Robotaix。它的逻辑是有足够多的车企采用百度的智驾系统,以此获得能够记录各种各样的复杂场景并积累海量训练数据,进而为萝卜快跑提供大量训练数据。

同时,萝卜快跑又能反哺辅助驾驶,将其探索经验及相关技术应用到已有的辅助驾驶车辆中,推动相关车辆的升级迭代。

简而言之,百度寄望于用萝卜快跑去向更容易挣钱回血的乘用车市场宣传和贩卖他们“由自动驾驶降级泛化而来的高阶辅助驾驶功能”。

但事实是这个飞轮没有转起来,原因一部分出在百度自身。据晚点报道,2017年就开始组建团队开发相关方案的百度,当时迫于投入压力和当时车企客户对智能驾驶的需求并不强烈,在2019年底大幅收缩了量产辅助自动驾驶业务。

随后便错过了特斯拉在2020年引发的智驾浪潮,等百度回过神来想继续向车企推销时,后者已经被华为、Momenta、大疆、禾多、毫末、商汤等公司瓜分。所以到2020下半年,百度再度研发相关方案想进入这一市场时,它已丧失了先发优势。

后来随着车企“灵魂论”热度骤升,自研智驾又成了车企共识,百度相当于彻底丢掉了这张入场券。如今除了百度自己投资的极越01(原集度),只有东风汽车旗下的岚图Free搭载了百度智驾系统。

更不幸的是,作为“技术信仰”,即便萝卜快跑长期不被估值,百度也要顶着亏损做下去。但2023年大模型的问世,却给百度的自动驾驶业务添加了许多不确定性。

过去一年,百度已经对IDG进行了数轮的人员调整。

先是去年6月,将智能交通事业部并入智能云事业群(ACG),IDG首席产品架构师郭阳离职,他曾主要负责百度智驾产品自主泊车(AVP) 、行泊一体 (ANP 2.0) 等项目落地;紧接着7月智能汽车事业部总经理储瑞松离职,到11月李震宇的转岗,以及日前原百度智能驾驶L2+业务的车端整体软件架构以及规控和车辆交互技术负责人罗琦离职加入英伟达。

这一系列人员和架构调整,再结合李彦宏对萝卜快跑业务“以盈亏平衡为目标”的最新表述,这或许已是百度高层给出的选择。

3

尾声

对于Robotaix来说,底层商业价值的体现是降低网约车出行成本。其发展演进的一个关键节点是,成本降至传统出租车(网约车)水平式渗透率才会快速提高。

而在Robotaxi的价值链上,参与者能够分到多少利润取决于他们可以多大程度掌控自动驾驶传感器、软件,以及道路环境数据,后者也被视为提高和验证软件的最重要因素。

这两项如果综合来看,就是业界为何说特斯拉才是最有可能成功的Robotaxi:它有庞大的数据和道路状况处理案例库,以及正向研发Robotaxi专用车辆的能力。

前沿技术领域的投资往往都会面临一个关键问题,技术存在一定的不确定性。马斯克2019年就喊出了百万Robotaxi上路的话,但至今未见踪影。回过头来看萝卜快跑,百度的方向没有错但战略出现了偏差。而这种偏差正是源自百度对自动驾驶技术的战略误判。

不过,一个能够弥补的机会也出现在了百度面前。

去年11月17日发布的《关于智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》,意味着L3自动驾驶应用落地按下“快进键”。

虽然仍是试点,但对于急需官方认可的自动驾驶公司来说,政策的灵活空间无意给了他们一个喘息的机会。

参考资料

[1] 特斯拉前瞻:为何入局Robotaxi?盈利模式如何?天风证券

[2] 变革时代,广汽资本

[3] 无人出租车巨头陷入绝境,自动驾驶终究只是一场奢望,电车通

[4] 百度无人驾驶日订单破5000万,李彦宏三年后的目标能否实现?腾讯新闻深网

[5] 百度重整自动驾驶业务,换帅只是其中一步,晚点LatePost

[6] 百度2024Q4财报电话会议纪要

[7] 雪崩的价格战,智驾产业链的生与死,Frank

[8] 自动驾驶量产,三年之后又三年?远川科技评论

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