Robotaxi短兵相接：百度向左、滴滴向右

時下Robotaxi，全球冰火兩重天。

第一層，中國玩家發展越來越穩，美國代表卻流年不利。

第二層，技術派高歌猛進，場景派卻紛紛退賽出局。

關於Robotaxi的兩大門派之爭，似乎也在此消彼長。

Robotaxi的兩大門派？沒錯，就是現如今眾所周知的兩條自動駕駛落地路線。

一條以Waymo百度為代表，是研發、路測，落地的直接L4派；另一條則是特斯拉為代表，搞量產、上路後迭代，希望從L2到L4的升維派。但這兩條落地路線，最終目標都是Robotaxi。

Waymo、百度不用說，路線就是不斷擴充車隊規模，直接推出終極形態的Robotaxi產品。特斯拉則是希望在足夠多量產車上路後，可以讓「閒置」的車輛上路「賺錢」。

可以說，Robotaxi就是自動駕駛領域的終極聖盃。但在特斯拉狂飆突進之前，關於Robotaxi的實現，其實被談論最多的卻是另外兩大門派之爭。

Waymo和Uber，誰將更快實現Robotaxi？

是技術領先的Waymo從邊緣來到中心，顛覆共享網約車平臺的格局？還是擁有場景資源的Uber順勢而為，利用場景和資料獲得雪球效應、後發制勝？

當時，這兩條路線競爭之激烈，讓一向「脾氣好」的谷歌，在萊萬竊密案中，反常地一告到底，態度堅決到導致Uber創始人卡蘭尼克被董事會驅逐、萊萬多夫斯基被判牢獄之災。

而今時今日在美國，Robotaxi的兩大門派似乎已經分出高下：Uber和Lyft都放棄自研，基本算是退賽出局了。但Waymo日子也不好過，雖然最早推出了Robotaxi服務，但規模化和商業化變現難，如今半年8位高管出走，一言難盡……

所以，這兩大門派的終局之戰，決勝場還要回到中國。

那麼，問題也就來了：在中國，情況會有不同嗎？

我們先看都有誰，再分析兩大門派的優與劣。

做Robotaxi的都有誰？

Robotaxi江湖，存在或曾經存在過不少玩家。這些公司不外乎兩種：

技術驅動型和場景驅動型。

百度Apollo、文遠知行、小馬智行，AutoX、谷歌旗下Waymo屬於典型的技術驅動型，從智慧化往共享化發展，即先把演算法策略磨練成熟，再做共享出行。

另一大派別，是場景驅動型。顧名思義，先有出行服務的平臺，然後利用豐富的場景慢慢打磨演算法，讓技術從場景中「生長」出來，從共享化擁抱智慧化。這一派的代表，國外有一度風生水起的Uber、Lyft，國內則以滴滴、首汽約車、T3出行等為代表。

那麼兩大門派現狀如何？

從Robotaxi測試車隊規模來看，技術驅動一派，顯然聲勢更大： 

↑ 資料來源：官方披露和公開資訊

而國外，技術驅動的Waymo，和平臺驅動的Uber、Lyft 成績如下（截止2020年）： 

另外，以百度、文遠知行和小馬智行為代表的技術驅動型，都陸續進入了Robotaxi無人化和商業化運營階段。而場景平臺型中，現在除了滴滴扛起大旗，其他玩家進展非常有限。

所以，如果單從現狀進展而言，技術派壓倒場景派，技術驅動型確實佔優。但是不是場景驅動派沒有逆風翻盤的籌碼？

話還沒到說死的時候。

兩派孰優孰劣？

首先，場景驅動型的優勢是什麼？

應用場景直接現成，擁有久經打磨的出行網路排程經驗，以及人類駕駛網約車帶來的海量資料。在自動駕駛的推進中，出行平臺一直被認為是最後Robotaxi落地的必備平臺，且這種經年累月積累的資料、排程優勢，是其他自動駕駛玩家無法比擬的。

更重要的是，在自建路測車隊之餘，出行平臺通過給運營車輛後裝感測器，就能開啟更大規模的資料收集。如果能進一步前裝定製車輛，還能更精準獲取路況和人類駕駛行為等方面的資訊。

眾所周知，從本質上看，自動駕駛的競爭其實就是圍繞有效資料收集和驅動AI模型迭代的競爭。而路測里程背後，要麼自建路測車隊（Waymo），要麼通過量產車（特斯拉）展開。而出行平臺，甚至不必像特斯拉一樣經歷產能挑戰。

所以，一直以來，網約車平臺搞自動駕駛，天生的場景和資源備受羨慕。至少在Uber急功近利成為豬隊友之前，業內認為能與Waymo相提並論，甚至可能比Waymo更早實現自動駕駛里程碑的，是出行平臺。

在場景驅動型主要玩家的進展中，使用從網約車平臺採集的真實場景資料，是介紹其優勢的關鍵重點之一。比如一個代表性玩家就披露過，背靠其出行平臺，每天訂單數量平均達數千萬，加之司機的行駛軌跡和安裝在交通工具上的裝置，全年可以採集近1000億公里的真實場景資料，然後進一步利用模擬系統來實現迭代。

另外，一場圍繞「定製化前裝」的運動，也正在各大出行平臺廠商那裡徐徐展開，一支規模龐大的前裝定製車型車隊，已經在來的路上。

場景驅動型Robotaxi的商業模式也很直接，現有模式內替代——逐漸用AI司機、Robotaxi替代掉人類司機和常規網約車。

這樣聽起來似乎有理有據，但很多人也會疑問，為何Uber和Lyft都退賽不玩了呢？

實際上，內因依然是關鍵，因為場景驅動型平臺內部也有難唸的經。

首先，挑戰現有的商業模式、需要自我顛覆，並且自動駕駛的研發成本高企。

Uber也好、Lyft也好，營收賺錢的核心在於網約車業務，發展自動駕駛雖然是未來，但相當長一段時間內都是高成本投入，更何況網約車現在有規模但不見盈利，組織內部是否可以一如既往堅定如初，不好說。

況且，自動駕駛研發有多燒錢，誰用誰知道。Uber財報有過披露，一個月成本賬單就是2000萬美元。在Uber無人車部門出售後，外媒估算過，花費投入超過了20億美元。既然如此燒錢，止損又遙遙無期，最後Robotaxi的應用還得有出行網路和平臺，那為什麼不是等到技術驅動平臺研發成功了，再接入進來？

其次，出行平臺搞Robotaxi，有場景優勢但也有天然軟肋。人類司機方面，面臨阻力。而也正是出於這兩大因素，Uber和Lyft退出自研，但放話仍然關注和篤信Robotaxi。

回到技術驅動派這邊。

其實現Robotaxi的劣勢相比也很明顯，推進速度相對不會那麼快，需要嚴格路測、試運營，然後無人化ODD區域落地，並且進一步實現商業化，另外也沒有現成的出行平臺網路可用。

不過，好處是沒有包袱，百度也好，其他Robotaxi落地玩家也好，現如今正在展現出的邏輯可能就是：慢就是快。

一方面，他們所有的研發、路測和資料迭代，都是為Robotaxi而展開的，從收集到反饋都非常精準，自動駕駛的模型自然迭代快速。

以國內「帶頭大哥」百度Apollo為例，除了Robotaxi，其用在乘用車的自動駕駛技術（ADS）與Robotaxi同架構、共平臺，目前已經和車企合作量產交付。這正是技術驅動型Robotaxi平臺的新趨勢——降維釋放，利用Robotaxi和量產自動駕駛，實現「雙輪驅動」。

另一方面，商業化推進上不需要自我革命。今年五一期間，百度Apollo就開始在北京首鋼園啟動無人化的商業化運營，單程票價30元，但體驗者預約不斷，都希望打卡Robotaxi這一新物種。

而如果百度是先做了網約車業務，再換Robotaxi收費，恐怕接受度上就是另一番模樣了。 

Robotaxi江湖誰將主導？

至此，我們明晰了兩大門派的優劣勢，或許對於接下來決勝關鍵，也就更加明確了。

概括起來，Robotaxi作為自動駕駛的終極目標，偉大前景毋庸置疑，但誰才能摘得聖盃呢？

之前，出行平臺被認為是Robotaxi落地的絕佳場景。

普遍觀點認為，除了自建的路測車隊，網約車平臺通過給運營車輛後裝感測器，能開啟大規模的資料收集。如果能進一步前裝定製車輛，還能更精準獲取路況和人類駕駛行為等方面的資訊。

所以，一直以來，網約車平臺搞自動駕駛，天生資源備受羨慕。但所有人都低估了演算法迭代的挑戰和擴充車隊的成本。

場景型平臺驅動的內生矛盾，讓Uber、Lyft不得不在自動駕駛面前「沒有夢想」。

另外，海量出行資料本來是無數AI公司夢寐以求的，但如何把這樣的資料優勢變成演算法優勢，挑戰其實不小。

出行平臺收集資料的方案，往往是在車輛上後期加裝感測器。比如行車記錄儀。這樣的攝像頭可以很快覆蓋到平臺上的所有車型，但也有兩方面的挑戰。

一是車載記錄儀式的攝像頭資料，以前向行車資料為主，成像質量和解析度，也非嚴格為自動駕駛高精度資料而生，如果還不能與車輛的駕駛行為資料（速度、方向等）資料打通，對自動駕駛系統的迭代幫助，效用就會存疑。

另一方面，標註的挑戰。攝像頭記錄的視覺資料，需要經過標註、優化工作，才能對自動駕駛演算法產生貢獻。但每年千億公里級別的資料，標註優化的工作量無法估計……

所以，出行平臺和特斯拉，儘管表面看都有豐富的場景，但真正要讓這些場景發揮出價值，標註方面的成本和技術能力，又是另一大關鍵技術挑戰。

歸根結底，難如登月的Robotaxi實現，不存在「資源密集」式的捷徑。

畢竟如果不走視覺路線，轉而追求安全冗餘，將毫米波雷達、鐳射雷達等等一步到位……那麼車隊的規模必然嚴格受限，資料方面的數量優勢反而被抵消。

所以，對於平臺型Robotaxi來說，找不到快速突破無安全員的技術路徑，就將一直難以擺脫「規模-成本」魔咒。

分析到此，走通Robotaxi這條路的核心已經明瞭，無非技術積累、成本控制、商業變現。這三點缺一不可，相輔相成。

再以步入Robotaxi商業化階段的百度Apollo為例，看看它都做了什麼?

首先，技術是底層基礎。經年累月投入的大量人力財力，是任何想做Robotaxi的企業無法逃避的過程。掌握可靠的無安全員自動駕駛技術，就意味著拿到Robotaxi入場券，「賺錢」一事此時才剛有眉目。

其二，是成本控制。無安全員只是一個方面，另外一個方面是實現運營車輛的前裝量產，通過技術迭代把Robotaxi成本控制在和出行平臺相當甚至更低的範圍。

比如,目前百度Apollo在跑的是和一汽紅旗合作的改裝車，但年內會投放下一代前裝量產車型，百度估計成本能降低一半，而且未來每一代車型都能實現成本下降一半。

也就是說，按照技術公司與車廠、硬體廠商的合作規劃，未來Robotaxi有希望實現和網約車相當的成本。只有這樣，才能迅速擴大車隊規模。

最後就是商業變現，或者對內對外展現出這種潛力，不但直接關係企業的自我造血能力，運營規模還與成本、演算法優化強相關。百度的方法是請外援補短板，直接拉來了前首汽約車CEO魏東加盟，操刀Robotaxi的商業落地。

作為技術驅動一派的代表，百度的這一系列進展，毫無疑問讓該陣營在中國繼續高歌猛進的概率大增。

但話說回來，中國出行平臺現在的格局，又是幾年前全世界無人出其右的補貼大戰和競爭的結果，跟太平洋對岸的Uber和Lyft相較，條件和變數都不盡相同。

所以，回到最初的問題，Robotaxi江湖，未來誰將率先觸達聖盃？

其實還沒有定論。

但Robotaxi的兩條路線之爭，技術驅動和場景驅動的快慢高下之爭，兩大門派的全球鬥法，最終決勝盤一定在中國。

一場終局之戰即將開始，或許已經開始。

那麼，你更看好誰呢？

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