據(jù)金融時報報道，美國時間10月24日周四，谷歌CFO Ruth Porat在財報電話會議上透露，谷歌旗下自動駕駛公司W(wǎng)aymo已經(jīng)開始商業(yè)化，其在美國亞利桑那州投放的無人車，于第三季度向乘客收取費用。

至此，Waymo已經(jīng)拿下了全球第一個開啟公開道路路測、全球第一個向公眾開放的公開路測、全球第一個拿掉安全員的公開路測，以及全球第一個向公眾收費的自動駕駛系統(tǒng)等多個第一。

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自動駕駛領(lǐng)域從未出現(xiàn)泡沫

考慮到技術(shù)的復(fù)雜度和商業(yè)化的不確定性，自動駕駛一開始就被認(rèn)為是資本密集型行業(yè)。但 2016 年年底很多業(yè)內(nèi)人士和調(diào)研機構(gòu)都認(rèn)為該領(lǐng)域出現(xiàn)了泡沫。比較典型的是以下三起收購：

通用以 10 億美金現(xiàn)金+期權(quán)收購 Cruise Automation；

Uber 以 6.8 億美元收購 Otto + 3 億美元與沃爾沃合作；

福特以 10 億美元現(xiàn)金+期權(quán)收購 Argo.ai。

這里的背景是，上述以 10 億美元估值成功上岸的創(chuàng)業(yè)公司被收購時團(tuán)隊規(guī)模都在 50 人以內(nèi)。所以 2016 年 8 月，Gartner 發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線（The Hype Cycle）中，自動駕駛汽車（Autonomous Vehicles）位列在過度期望的峰值（Peak ofInflated Expectations）。

Gartner 認(rèn)為 2016 年自動駕駛汽車得到了主流媒體的吹捧，導(dǎo)致對這項技術(shù)不切實際和過高的期望。自動駕駛汽車距離成熟和普及還需要至少 10 年時間。

Gartner 技術(shù)成熟度曲線在業(yè)內(nèi)具備相當(dāng)?shù)挠绊懥?，許多企業(yè)都將該曲線作為評估新興技術(shù)、做出重大投資決策的判斷依據(jù)。

所以很顯然，自動駕駛領(lǐng)域存在泡沫？

我認(rèn)為，是人才的稀缺性+資本密集型產(chǎn)業(yè)的特點，使得調(diào)研機構(gòu)和投資人出現(xiàn)了誤判。

事實上，今天在加州車管局（DMV）申請自動駕駛牌照獲批的自動駕駛研發(fā)企業(yè)有 55 家，如果加上未申請/尚未獲批的企業(yè)，這個數(shù)字遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了 100 家。這使得人才的稀缺性進(jìn)一步凸顯。

擠在硅谷開展自動駕駛技術(shù)研發(fā)的巨頭們

有不低于 20 家創(chuàng)業(yè)公司的核心研發(fā)團(tuán)隊來自 Waymo、Uber、百度美研和特斯拉這四大自動駕駛?cè)瞬劈S埔軍校，整個自動駕駛行業(yè)的人才流動非常頻繁。

第二個特點是資本密集型。

到 2018 年，上面三起收購的主人公通用 Cruise 車隊 180 輛左右，團(tuán)隊規(guī)模超 800 人；Uber 車隊達(dá)到 300 輛，路測里程達(dá)到 500 萬英里；最差的福特 Argo.ai 團(tuán)隊規(guī)模也有 350 人，車隊路測里程不詳。

接下來下全是算術(shù)題：

組建一支 300+ 人規(guī)模的自動駕駛工程師團(tuán)隊，平均年薪 30 萬美金；

組建一支至少百輛級規(guī)模的自動駕駛路測車隊，改造完畢的自動駕駛汽車 35 萬美金/臺；

組建一支與車隊規(guī)模匹配的安全測試員隊伍；

百輛級規(guī)模路測車隊跑兩年的運維成本、能耗成本。

10 億美金是一個不偏不倚、合乎邏輯的價格。

如果還是覺得沒有說服力，那么看看走到技術(shù)商業(yè)化臨界點的巨頭是怎么花錢的：

Waymo：6.2 萬輛克萊斯勒 Pacific 路測車隊 + 2 萬輛捷豹 I-PACE 路測車隊+相應(yīng)的運維成本，即便有規(guī)?；瘞淼某杀鞠陆?，Waymo 投入也在百億美金以上。

通用 Cruise：收購 10 億+通用追加 11 億+軟銀 22.5 億+通用工廠改造，保守估計45 億美金。

豐田：「未來幾年投資 3000 億日元（約28 億美金），發(fā)展 1000 名規(guī)模的員工隊伍。」姑且認(rèn)為「未來幾年」是 2020 年前。

福特：到 2023 年投資 40 億美金（包括收購 Argo.ai 的 10 億美金）發(fā)展自動駕駛技術(shù)，預(yù)估到 2020 年投入20 億美金。

（Uber 等紅色柱條均根據(jù)客觀條件預(yù)估，可能與實際情況有較大出入。）

Uber：先是高管離職潮，后是自動駕駛車禍致死；職業(yè)經(jīng)理人出任 CEO，訴求由發(fā)展轉(zhuǎn)為推動上市，預(yù)估到 2020 年累計投入 15 億美金。

寶馬聯(lián)盟：囊括了寶馬、克萊斯勒、英特爾、Mobileye、德爾福、大陸的超強組合，缺陷是商業(yè)化計劃偏保守，預(yù)估 25 億美金。

特斯拉：自動駕駛行業(yè)最大的變量之一，截至 2018 年 8 月，Autopilot 2.0 車型保有量達(dá)到 20 萬輛；收集路測數(shù)據(jù)超 4 億英里；到 2020 年路測車隊達(dá)到 60 - 90 萬輛；搭載自動駕駛 AI 芯片的 AP 3.0 車型 2019 年 Q1 量產(chǎn)。預(yù)估到 2020 年達(dá)到等價投入 70 億美金的技術(shù)能力。

蘋果：自動駕駛行業(yè)最大的變量之一，我得到的消息是，蘋果的技術(shù)能力已經(jīng)達(dá)到非常領(lǐng)先的水平，目前尚無法確認(rèn)蘋果、Waymo、通用的排序，預(yù)估 90 億美元。

上述領(lǐng)先者中，Waymo 的技術(shù)實力最強，我們看 Waymo 的路測里程走勢，是非常接近指數(shù)級增長模型的。

Waymo 的商業(yè)化步伐也是走得最快的。Waymo 此前公布了商業(yè)化四大應(yīng)用場景：

自動駕駛出租車（Robo-taxi）

無人駕駛卡車貨運

技術(shù)授權(quán)

最后一公里服務(wù)（運輸乘客去公交/地鐵站）

領(lǐng)先的技術(shù)水平和有條不紊的商業(yè)化計劃給 Waymo 帶來了非常好的市場回報：在瑞銀的一份報告中，Waymo 是全行業(yè)唯一一家在 2018 年量產(chǎn) L4 級自動駕駛汽車公司；而在摩根士丹利的一份報告中，Waymo 的最新估值達(dá)到了 1750 億美元。

自動駕駛領(lǐng)域從未出現(xiàn)泡沫，只不過技術(shù)從 Demo 到商業(yè)化需要重資產(chǎn)投入，大幅拉升了競爭門檻?；蛟S應(yīng)該這么表述：自動駕駛出租車（Robo-taxi）這門生意，從資本角度根本不適合獨立的創(chuàng)業(yè)公司。

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傳統(tǒng)汽車巨頭該怎么做？

資本密集型這一特征基本擋住了創(chuàng)業(yè)公司顛覆傳統(tǒng)汽車巨頭的可能性，除此之外，技術(shù)密集型和傳統(tǒng)汽車巨頭在汽車行業(yè)深耕上百年對車規(guī)、工藝、安全的理解，幾乎堵死了企圖獨立崛起的創(chuàng)業(yè)公司的道路。

考慮到全球汽車工業(yè)至今沒有互聯(lián)網(wǎng)化，也就不存在所謂零和博弈。頭部勝出、其他做炮灰的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)律不適合直接拿來推演自動駕駛行業(yè)。也就是說，即便 Waymo 蘋果通用的取得了暫時領(lǐng)先，也不意味著其他巨頭就要繳械投降。

對于諸如大眾、奔馳這類技術(shù)能力強、現(xiàn)金流充沛的巨頭，其實通用收購（戰(zhàn)略投資）創(chuàng)業(yè)公司的做法非常值得借鑒。Cruise 被收購時員工規(guī)模不到 40 人，測試車只有 2 輛。如今的領(lǐng)先地位來自通用管理層對自動駕駛業(yè)務(wù)全面的資源傾斜支持，具體包括：

徹底解決財務(wù)問題，讓團(tuán)隊專注于技術(shù)研發(fā)

收購后保持獨立，讓 Cruise 作為創(chuàng)業(yè)公司的執(zhí)行力可持續(xù)

管理層重視，推動車輛工程和底盤控制團(tuán)隊和軟件算法團(tuán)隊融合

我們已經(jīng)看到一些類似的組合，例如大眾 + Aurora、廣汽 + Pony.ai 等。

為什么傳統(tǒng)汽車巨頭自主研發(fā)自動駕駛汽車不是個好主意？

最關(guān)鍵的還是企業(yè)文化和執(zhí)行力問題，盡管巨頭們在生產(chǎn)制造、車輛控制等領(lǐng)域有豐富的經(jīng)驗，但機構(gòu)臃腫、決策緩慢、效率低下等大公司病+與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)完全不同的運行機制會讓巨頭在自動駕駛領(lǐng)域的競爭中處境變得艱難。反觀如今取得領(lǐng)先的 Waymo、Cruise，無一例外都是執(zhí)行力高效的小公司。

除此之外，巨頭對人才的吸引力也往往不如創(chuàng)業(yè)公司，百度美研、Waymo 們的人才流動頻繁就是典型證明。

事實上，由巨頭戰(zhàn)投/收購算法團(tuán)隊較強的創(chuàng)業(yè)公司合作研發(fā)自動駕駛汽車是綜合考量巨頭+創(chuàng)業(yè)公司的特點，將優(yōu)勢最大化的策略。

對于在自動駕駛領(lǐng)域已經(jīng)明顯滯后、資本實力又不夠強的大公司，還有一個下下策：Waymo 拋出的「技術(shù)授權(quán)」。

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創(chuàng)業(yè)公司的機會在哪？

自動駕駛領(lǐng)域發(fā)展到今天，我們看到很多創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)逐漸跑出了各種各樣的方案。被普遍看好的、比較典型的藍(lán)海市場為以下三大場景：無人駕駛物流車、無人駕駛外賣車、無人駕駛貨運……也就是低速、封閉、限定區(qū)域這幾個詞排列組合。

做這種垂直細(xì)分市場的理由顯而易見：前面已經(jīng)提到，由于自動駕駛領(lǐng)域資本密集型、技術(shù)密集型和設(shè)計產(chǎn)業(yè)鏈過長的特征，創(chuàng)業(yè)公司從零開始運營自動駕駛出租車（Robo-taxi）顛覆傳統(tǒng)汽車巨頭的概率微乎其微。

而上述細(xì)分市場似乎對創(chuàng)業(yè)公司商業(yè)化要友好得多，下面逐一展開分析：

無人駕駛貨運

先提供兩個有趣的視角：特斯拉推出的純電動半掛 Semi Trunk 全系標(biāo)配了 Autopilot 2.5 硬件，但是在發(fā)布會上，官方絕口不提自動駕駛。

特斯拉重點宣傳的是自動緊急制動、自動車道保持和車道偏離預(yù)警這三個 ADAS 功能和隊列行駛（Track Platooning）功能（即首輛卡車由司機駕駛，后續(xù)車隊自動跟車、無需配備駕駛員，將卡車車隊變身為“火車”）。

Uber 對貨運市場有兩個業(yè)務(wù)布局：一個是旨在匹配貨運供需兩端的 App Uber Freight；一個是 Uber 自動駕駛卡車業(yè)務(wù)。本月初，Uber 宣布了兩個業(yè)務(wù)調(diào)整：恢復(fù)因致死事故暫停僅 4 個月的自動駕駛汽車路測計劃；終止自動駕駛卡車研發(fā)計劃。

兩個自動駕駛領(lǐng)域的激進(jìn)派代表都對自動駕駛卡車偃旗息鼓，值得我們深思。

自動駕駛貨運市場更易商業(yè)化的常見理由是：貨運市場對應(yīng)的高速/港口場景相對簡單；貨物（相對人）對算法控制精度的要求更低；貨運司機存在較大人才缺口等。

先說高速/城際公路場景。

我們以物流公司的視角思考問題：貨運行業(yè)總成本中第一是占比 40% 的司機工資成本，第二是占比 26% 的能耗成本。

給一輛半掛后裝一套創(chuàng)業(yè)公司研發(fā)的自動駕駛駕駛系統(tǒng)，是否可以大幅降低成本呢？

答案是不行。

因為目前創(chuàng)業(yè)公司的技術(shù)能力還達(dá)不到取消測試員的水平（即便是高速/城際公路等相對簡單的場景），也就意味著當(dāng)車輛處于自動駕駛模式時，駕駛位必須坐著測試員隨時接管意外情況。

稍微展開闡述一下物流公司的思考邏輯：TCO 是貨運和出行第一定律。

（Total Cost of Ownership：即總擁有成本，包括產(chǎn)品采購到后期使用、維護(hù)的成本。這是一種被廣泛采用的技術(shù)評價標(biāo)準(zhǔn)。）

對于物流公司來說，TCO 包括車輛購置成本、車險、能耗成本、保養(yǎng)維護(hù)成本、人力成本、事故成本等。后裝自動駕駛系統(tǒng)大幅降低了事故成本、小幅降低能耗成本，但無法覆蓋后裝自動駕駛系統(tǒng)本身增加的成本。

任何細(xì)分市場的商業(yè)化都要以形成商業(yè)閉環(huán)為前提，如果盈虧平衡都不成立，說明商業(yè)化節(jié)點尚未來臨。

下面是港口場景。

2017 年，全球十大港口中有 7 家在中國，其中排名第一的上海港標(biāo)箱吞吐量達(dá)到 4018 萬，中國前十大港口標(biāo)箱吞吐量年增幅均在 100% 以上。

港口相對高速/城際公路最大優(yōu)勢在于，這個場景相對封閉，所以受政策限制較低。

但成也封閉，敗也封閉：很多港口會選擇 AGV（Automated Guided Vehicle，即自動導(dǎo)引運輸車）方案。

所謂 AGV，即在港口貨物流轉(zhuǎn)關(guān)鍵路徑鋪設(shè)磁釘、建好電磁軌道，做基于 AGV 的集裝箱自動化裝卸。這是一種非常成熟的、高度標(biāo)準(zhǔn)化的現(xiàn)代物流自動化設(shè)備。

也就是說，創(chuàng)業(yè)公司的自動駕駛系統(tǒng)需要與現(xiàn)有的成熟自動化設(shè)備博弈，打敗后者才能具備商業(yè)化條件。

（多說一句：貨運乃至整個商用車領(lǐng)域的剛需是什么？是 ADAS + 隊列行駛。以低成本方案大幅提升安全性、降低 TCO，這或許是個創(chuàng)業(yè)機會。）

無人駕駛物流車&快遞車

2014 年，中國的快遞業(yè)務(wù)量突破了 100 億件，且以 100 億件/年的速度逐年增長，預(yù)計今年將達(dá)到 490 億件。

2018 年 5 月 19 日，國內(nèi)最大的外賣平臺宣布日訂單突破 2000 萬單。按照目前的增速，中國外賣市場非常有希望在未來幾年突破 1 億單/天。

另外，中國的勞動力成本自 2005 年后的十年間上升了 5 倍。外賣/快遞在高峰期的運力不足日益凸顯。

這對自動駕駛技術(shù)來說這是非常好的應(yīng)用場景。

細(xì)分來看，外賣無人車商業(yè)化會快于快遞無人車，下面是具體分析：

對比快遞和外賣成本結(jié)構(gòu)可以發(fā)現(xiàn)，快遞的成本可以拆分為城際和末端（也就是常說的最后一公里），外賣更多時候只有「最后一公里」的概念，很少有外賣訂單的車程在 30 公里以上。但對于快遞來說，成本的大頭是城際物流成本，也就又回到了前面講到的貨運。

即便中國的快遞已經(jīng)越來越快，但在時效性上仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上外賣?？爝f的中轉(zhuǎn)配送站統(tǒng)一投送使得一個快遞員日單量可以 100 單 - 200 單。但外賣的時效性決定了一個送餐員的一天也就是 30 單左右。

一個快遞可能是一個冰箱，也可能是一份文件。這種包裹體積的不確定性對無人配送車也不夠友好。如果是外賣，它的餐盒規(guī)格是固定的，也就意味著每個外賣配送車的運行效率是穩(wěn)定的。

所以真正最后一公里范疇（無人車可覆蓋的場景）的單件物流成本，外賣遠(yuǎn)高于快遞。

當(dāng)然我們看到的現(xiàn)狀是，菜鳥、京東、順豐、餓了么、美團(tuán)的機器人遲遲沒有大規(guī)模鋪開，背后的主要原因是當(dāng)下的無人快遞/外賣車 TCO 仍然高于人力成本，商業(yè)模型不成立。

不過，考慮到傳感器成本正在快速下降、中國的快遞/外賣市場已經(jīng)寡頭化，此類無人配送車的商業(yè)化仍然會快于乘用車和商用車領(lǐng)域。

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發(fā)展中國特色的自動駕駛技術(shù)

在資本和技術(shù)之外，監(jiān)管也是自動駕駛汽車商業(yè)化的重要因素。

從全球來看，看到了技術(shù)商業(yè)化臨界點、開始大規(guī)模投入的企業(yè)廣泛集中在美國。美國在自動駕駛領(lǐng)域不僅領(lǐng)先于正在崛起的中國，也領(lǐng)先于德日等傳統(tǒng)汽車強國。這可能是促成中德、中日就標(biāo)準(zhǔn)制定、數(shù)據(jù)共享達(dá)成合作的原因之一。

前不久上海經(jīng)信委赴美體驗了 Waymo 的自動駕駛汽車，對 Waymo“平滑、流暢的試乘體驗予以肯定，堅定了加快發(fā)展自主無人車的決心”。

一流的政策和場景、二流的資本和技術(shù)，中國會發(fā)展出不同于硅谷、具有中國特色的自動駕駛生態(tài)。

這是中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈（傳感器、算法、芯片、高精地圖、平臺）公司們的獨特機遇。