當前,自動駕駛處于尷尬的境地,一主面,自動駕駛是物流前沿技術,誰走在前面,誰的創新能力就會獲得社會認可,另一方面,因為不能落地,帶來了經濟效益自然有限,誰又有如此多的錢可燒。那么,在資金的壓力下,自動駕駛將怎樣生存,輔助駕駛的場景應用是一個不錯的選擇。
一、自我造血是根本出路
自動駕駛L4級別的落地,還有漫長的路要走,更別說L5了。城市智慧交通是自動駕駛應用的萬億級市場,然而,在落地之前,這只是水中月,鏡中花。
對企業來說,自動駕駛行業是太燒錢了,不僅要完善軟件應用生態,海量的數據測試,還有安全保障、法規協同等等,融入一兩億美元都做不了什么大事。
自動駕駛任何場景要取得比較大的成績,都需要長時間的投入。連續燒錢12年的谷歌自動駕駛,連美國Alphabet這樣的科技巨頭都支撐不住;Uber和Lyft也是迫于盈利壓力,選擇將自動駕駛業務以遠低于估值的價格出售。
自動駕駛融資的渠道,不外乎一級市場融資,二級市場上市,然而這兩種融資得到的錢,只能短暫延續企業的生存,解決資金問題的根本出路還是自我造血。
可是,目前自動駕駛技術尚不成熟,robotaxi的商業化受政策限制,載客無法直接收費,要創造收入,只能通過其他方式。由于技術的關聯性,在其它領域,快速落地是可行的。
雖然完全自動駕駛不能落地,然而應用于微循環公交、園區通勤擺渡、無人港口,自動泊車系統、特定場景如礦山、物流園區等先行進行技術開發和落地是可行的,都能緩解自動駕駛公司的資金壓力。
許多公司在這方面都有動作,從事礦山自動駕駛的易控智駕和踏歌智行,經濟模型已建立,離要盈利不遠;新石器已交付幾百臺無人配送機器人。擎朗主打送餐機器人,過去兩年機器人累計出貨量超過1萬臺。隨著中低速自動駕駛的進一步推廣應用,企業應進一步擴充產品線的豐富程度,去適配包括無人物流配送小車、robobus、社會安防、車路協同等在內的落地場景。先行讓低速自動駕駛商業化落地不失為一種補血方法。
再比如,主線科技以自動駕駛卡車為引擎,深耕于港口物流樞紐大場景。在港口物流樞紐場景,主線科技通過具備完全無人駕駛能力的無人集卡,克服集裝箱自動化、無人化水平運輸難點,幫助港口企業實現了傳統港口碼頭的智能化。
部分技術商業化落地以實現自我造血,是所有自動駕駛公司的必然選擇,也就是說,先進性與利潤率都要兼顧,長遠目標與當前目標要融合。
正如華為CEO任正非曾在2018年所說,將自動駕駛比作攀登珠穆朗瑪峰,攀登過程中把孵化的技術應用到各個領域中,即“沿途下蛋”。創新技術應不斷能量產落地,實現商業價值的轉化,讓公司擁有持續性發展能力。
二、細分行業大有可為
自動駕駛從技術路線上說,在整體架構上已達成共識,主要有感知-決策-執行三個層面。但具體到某個點,則有多條技術路線共存或采用不同的架構,如雷達分激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達,這些細分的行業技術都是新的,且沒有成熟的行業標準和體系,企業有廣闊的空間去發揮其優勢。
自動駕駛領域關鍵環節的核心技術如視覺傳感器,算法等,在自動駕駛實現過程中不可或缺,但同時還可在其它市場擁有需求量,且易于落地,比如視覺相關初創公司如天瞳威視、科賽科技、縱目科技等;軟件算法類企業如地平線、宏景智駕等,在自動駕駛落地之前,都可在其它領域的應用中大有作為。
百度研發無人駕駛挖掘機,24小時工作,效率堪比老司機。再比如,消費者青睞的智能座艙等等,雖然不是自動駕駛的核心技術,但能為消費者帶來智能化的體驗,
做無人機的大疆,也涉足自動駕駛領域,然而,不做整車,而是做細分,用汽車領域的角色劃分,即一級供應商Tier。這樣,所有的車廠都可以是客戶和合作伙伴。
大疆創新,首次官宣進軍自動駕駛即是能交貨,以大疆車載為名,提供智能駕駛服務——涉及智能駕駛系統及其核心零部件的研發、生產、銷售等等。大疆車載智能泊車包含了輔助泊車、記憶泊車和自主泊車三類應用場景。
還有許多公司,在自動駕駛完全落地之前,都在相關領域取得了較好的業績。的確,細分場景競爭很激烈,市場想象力與L4\L5相比,也有限,但可以為企業補血,在自動駕駛落地之前,先行落地,是很好的選擇。
三、輔助豐富景場與數據
目前車企所說的自動駕駛,其實是輔助駕駛。就目前而言,還沒有一家超出輔助駕駛的技術能力,然而輔助駕駛,不僅能提升駕駛者的智能體驗,為企業創造一定的收入,更能為自動駕駛的落地豐富景場與積累數據。
比如無人港口,再比如自動泊車系統,都能豐富場景與數據,為自動駕駛落地打好基礎。對于自動駕駛公司而言,在大規模的量產落地之前,可以賣軟件和服務,取得一定的收入,積累豐富的數據。
百度創建的集度汽車有限公司,一度號稱集度品牌產品具備L4級自動駕駛。但沒有規模化,僅在特定環境下運行的車輛不是智能化。因此,由于L4技術短期無法變現,百度內部資源不斷向車廠能買單的L2、L3輔助駕駛傾斜。
目前,不僅是高端車,甚至很多10幾萬的車型,也開始慢慢普及自動駕駛輔助了。可以說,自動駕駛輔助已經成了我們買車時,需要認真考慮的一項重要配置了。
做無人機的大疆,其車載智能系統,目前提供的是一套城區輔助駕駛方案,并沒有說能達到城區的完全自動駕駛,更像是現有的L2高級輔助駕駛系統的漸進式升級版,從而讓系統在城區內有基本的用戶體驗,讓主機廠,可以根據不同車型、定位、售價,pick不同的智能駕駛能力,從而逐漸過渡到完全自動駕駛。
既然做不到全場景的量產,那就用特殊場景+分級的方式量產,比如L3級高速公路有條件自動駕駛、L4級自主代客泊車、礦區自動駕駛和無人末端配送自動駕駛等等,都可為全場景打下很好的基礎。
今年以來,馭勢科技相繼和巴斯夫與長安民生物流等企業合作,落地廠區內無人物流;和香港機場管理局共同研發的無人駕駛物流車正式投入服務——無安全員、每周7天、每天20小時在機場運營。越來越多的客戶開始更多地擁抱新技術,也有更多的自動駕駛公司開始擴充場景,進入區域內物流領域。
其實嚴格意義上說,部分“L2+”采用的也是“L3”和“L4”的電子架構,但一方面技術沒能完全達到“L3”和“L4”的水平,另一方面由于法律、產品認證的原因,這些產品只能按照“L2+”級智能輔助駕駛來落地,與其紙上談兵,不如來點實在的,能賺錢的,能豐富數據的場景——自動駕駛物流車、自主代客泊車等規模化試運行和商業運營服務都是可行的方案。在特定環境下率先實現,將共識的目標以產品的形式落到實處,以積累數據。
自動駕駛最大的優勢和風險都來自系統對于人類駕駛員的替代。從實現路徑的角度講,越簡單的路況環境和越標準的作業流程,就越能量產替代,帶來落地式的用戶體驗,比如我們之前提到的泊車,這就是輔助駕駛率先落地的邏輯。
輔助駕駛系統,是一個主動安全系統,一方面能夠大幅提升駕駛安全,同時也可以大幅緩解駕駛疲勞進而提升交通安全。輔助駕駛系統,每一天都在實實在在地為車主創造價值,為社會創造價值,為未來積累數據和經驗。
我們要做的是,一方面,可以通過銷售輔助駕駛系統,比如或訂閱的方式,來獲得收益;另一方面,也可以通過“影子模式”收集收據
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