Robotaxi該如何度過這個最寒冷的自動駕駛冬天

自動駕駛行業，2022年依舊寒風陣陣。

近日，據36氪報道，自動駕駛公司小馬智行正在內部調整，涉及業務包括基礎架構與數據（Infrastructure & Data）部門，該部門正在縮編。與此同時，其公司高層也有較大的人事變動。

這已不是小馬智行首次縮減業務。就在一年前，小馬智行被曝出對旗下自動駕駛卡車（Robotruck）業務進行縮減，相關研發團隊被併入乘用車研發業務中。這也意味着，經歷了一年時間的發展，小馬智行目前還未走出頹勢。

陷於困局的自動駕駛公司，不只有小馬智行。

上周，自動駕駛公司圖森未來被媒體曝出其CEO侯小迪被解僱，這一突發事件，讓圖森未來當天股價大跌近50%。需要注意的是，圖森未來自去年4月上市后，就一直處於虧損中，以至於在今年8月，圖森未來傳出要賣掉亞太業務換錢。

同在上周，美國自動駕駛公司Argo AI被曝出倒閉的消息，據連線出行獲悉，Argo AI的倒閉主要是因為福特和大眾兩大股東對其暫停了資金投入，導致其沒有資金再支撐發展下去。

自動駕駛行業正在經歷一輪動蕩期，業內玩家們今年活得頗為艱難。這背後也揭露了一個行業現狀——L4級別自動駕駛難落地，以至於讓行業內外對此失去了耐心。

小馬智行、圖森未來和Argo AI等自動駕駛公司，在成立之初就把L4級別自動駕駛作為各自的發展戰略。

在落地的方向上，圖森未來聚焦於自動駕駛卡車領域；Argo AI聚焦於自動駕駛出租車的落地；而小馬智行、文遠知行等自動駕駛公司則選擇了自動駕駛出租車和自動駕駛卡車多業務并行發展。

經過多年的發展，就目前的結果來看，這些自動駕駛公司都沒能實現L4級別自動駕駛的商業化落地，並都處於虧損、缺錢或股價下滑的處境中，甚至Argo AI無法支撐自身發展而宣布倒閉。

而對於還活着的小馬智行們，為了解決困境，只好講起新故事——通過縮減業務和調整發展戰略，向更容易落地的L2-L3級別自動駕駛進發。對於它們來說，雖然及時做出調整，但前路或許依然坎坷。

自動駕駛創業公司“過冬”

小馬智行的內部震蕩，還在繼續。

首先被曝出的是業務部門正在縮編，以基礎架構與數據（Infrastructure & Data）部門為例，隸屬該部門的上海Data部已經被解散。此外，與地圖相關的部門也經歷了相似的調整。

與部門調整同時發生的，還有小馬智行內部的人事變動。據相關媒體報道，位於美國加州研發中心的基礎架構與數據部負責人Kelvin此前已經離開；同樣位於該研發中心的地圖負責人馮一也已離職。

對此消息，小馬智行回應為“正在進行業務架構調整，屬於人員正常流動。目前公司財務狀況良好，業務運轉正常。”

但業內對於小馬智行的發展為之擔憂，因為基礎架構與數據部門主要負責自動駕駛系統的開發，例如仿真平台、數據挖掘平台，數據標註等系統的開發和應用，屬於自動駕駛技術研發中較為重要的組成部分，縮編或許會對小馬智行的自動駕駛研發造成一定不利影響。

這已不是小馬智行首次對業務進行調整。

一年前，據晚點LatePost報道，小馬智行宣布把旗下的自動駕駛卡車小馬智卡業務，縮編併入乘用車研發團隊。當時該輪調整也導致負責該業務的總負責人潘震皓、自動駕駛 PnC（規劃與控制）組負責人孫浩文相繼離職。

彼時小馬智行給出的解釋是，考慮到乘用車自動駕駛技術和重卡自動駕駛技術有共通性，再加上卡車團隊獨立研發的效率偏低，放在一起研發效率更高，公司要集中資源做重要的事。

需要注意的是，自動駕駛卡車業務自去年三月成立獨立品牌后，曾是小馬智行重點布局的業務之一，小馬智行卡車部門總負責人李衡宇曾公開表示，小馬智行可以做到把80%的乘用車自動駕駛技術用到卡車上。

但就結果來看，在投入較大的成本和精力后，自動駕駛卡車的落地並不容易，以至於小馬智行為了自身的發展，只好放棄這一業務的繼續研發。而在一年後的現在，小馬智行還在繼續縮減在自動駕駛研發上的投入，這也意味着經過一年時間的調整，小馬智行的目前處境或許依然不太樂觀。

同樣發生內部動蕩的，還有圖森未來。

10月底，圖森未來突然發布公告宣布，其董事會罷免了兼任董事長和首席技術官的侯曉迪，並將此人從圖森未來董事會中除名，運營執行副總裁 Ersin Yumer 將暫代首席執行官和總裁職位，與此同時，公司開始物色新CEO。

開除侯曉迪的原因，圖森未來表示是因為一項FBI、SEC，以及美國外國投資委員會（CFIUS）的調查。“通過這一調查，讓董事會更加認定有必要更換首席執行官。”

如果從時間來算，侯曉迪任職圖森未來CEO一職只有短短8個月。今年3月，圖森未來原CEO陳默宣布辭去執行董事長一職，侯曉迪臨危受命，接任了首席執行官兼董事長。而陳默的離職，同樣是因為CFIUS對圖森未來的調查，連線出行曾在《持續虧損、斷臂求生，圖森未來跌落神壇》一文中對此進行過詳細闡述。

在不到一年的時間內，圖森未來就經歷了兩次更換CEO，在業內看來，這樣的高層變動勢必會對公司發展產生不利影響。相比於小馬智行和圖森未來，同樣是自動駕駛公司的Argo AI命運更加悲慘一些。

同在上月底，隨着福特汽車的一份財報，為自動駕駛公司Argo AI敲響了喪鐘。前者在財報中表示“其此前對Argo AI投資了數十億美元，但該公司將被宣告關閉並解散。”

Argo AI是福特汽車和大眾汽車共同投資的自動駕駛公司，在此之前Argo AI主要的發展資金，都來自於這兩大股東的支持。但隨着福特和大眾相繼宣布停止對其繼續注資，Argo AI沒有足夠資金支持自身發展，只好宣布倒閉。

“公司將不再繼續履行使命，這是通過和股東協調后做出的決定，部分員工將有機會繼續在福特或大眾汽車的自動駕駛技術方面工作，而其他人的就業將不幸結束。”Argo AI發言人艾倫•霍爾公開解釋道。

其實，除了以上三家公司均處於各自的困局中之外，整個自動駕駛行業從今年初開始，就已開始“過冬”。

據企查查數據統計，2021年國內自動駕駛領域發生融資事件112起，披露融資額累計達387億元。而今年1月-10月，國內自動駕駛領域發生融資事件67起，披露融資額累計達143億元，對比2021年同期，融資起數和融資額分別下降了約32％和61％。

這樣的不景氣，在行業玩家身上也體現得淋漓盡致。

上月底，英特爾旗下自動駕駛公司Mobileye登陸納斯達克，上市當日收盤股價為28.97美元/股，雖然較發行價增長37.95%，但其當日230億美元的市值，較此前500億美元的估值有着較大差距。

被譽為“自動駕駛第一股”的圖森未來，在2021年上市首日股價為40美元/股，實現破發，但目前其股價已跌至2.43美元/股左右；2021年估值一度超過300億美元的Cruise，在今年3月遭到了軟銀的拋離；Waymo的估值也已從此前最高1750億美元下跌到300億美元。

對此，文遠知行CEO韓旭也坦承道：“當下感受到的行業溫度比2019年時還要冷，或許未來還會經歷類似的寒冷。”

如此寒意的背後，揭露了目前自動駕駛玩家們的集體困境。

L4自動駕駛故事，講不下去了？

實現L4級別自動駕駛落地，曾是一眾自動駕駛企業提出的目標。

2009年，在谷歌創始人拉里•佩奇的要求下，Google X實驗室的Project Chauffeur部門（Waymo前身）正式成立。一開始就把L4級別自動駕駛作為主要研發方向。

幾年後在大洋彼岸的中國，百度、滴滴、小馬智行、文遠知行等公司，也在向著L4自動駕駛的目標前進。

放眼全球，自動駕駛賽道更是熱鬧。

2016年11月，Argo AI成立起來，專註於L4級別自動駕駛系統的研發；同樣以L4級別自動駕駛為發展目標的Cruise，在當年抱上了通用汽車的“大腿”；着眼L4級別自動駕駛卡車的圖森未來也出現在人們視線中。

按照美國汽車工程師學會(SAE)的定義，自動駕駛分為6個等級，從L0級（完全手動）到L5級（完全自動）。根據定義，L5級自動駕駛幾乎可以做到車輛中沒有方向盤和制動踏板，一切行動交給車輛就可實現。

自動駕駛技術分級標準，圖源SAE International公眾號

這六個等級中，L3級別被行業公認為一道難以逾越的壕溝。“L3級別的特點就是‘人機共駕’，與L1、L2以駕駛員為主和L4級別以上以人工智能為主有着較大的區別，導致如果發生事故，要進行法規和事故狀態判定，各國各地法規認定責任也有不同，無法很好地簡單區分到底是駕駛員的責任，還是自動駕駛系統乃至其背後車企的責任。”奧緯諮詢董事合伙人張君毅向連線出行解釋道。

張君毅同時認為，由於L3級別自動駕駛還存在很多極端場景（corner case），再加上一直以來全球大部分國家和地區對於L3級別的責任判定，沒有出台相關的法律法規（德國、深圳等除外），或者出台L3政策並不認定系統可以承擔主體責任，導致大多數自動駕駛企業很難能用較短的時間實現L3級別的過渡，以至於這些車企乾脆跳過L3，直接發展更高級別的L4自動駕駛。

為了實現更快地實現L4級別自動駕駛商業化落地，這些自動駕駛企業走出了不同的路線。

比如圖森未來，在成立之初就盯上了美國卡車貨運賽道，試圖通過自動駕駛卡車來實現自身業務的商業化落地，而對於百度、滴滴、Argo AI以及Waymo等，則選擇了自動駕駛出租車作為主要業務。

對於小馬智行、文遠知行等企業，則選擇了併線發展的戰略。除了Robotaxi業務之外，前者還運營了自動駕駛卡車業務；後者業務也覆蓋了自動駕駛小巴、自動駕駛貨運車和自動駕駛環衛車等方面。

“在L4級別上，相比於只布局Robotaxi或者Robotruck，像小馬智行、文遠知行會布局更多賽道，本質上還是為了儘快實現商業化落地，畢竟多條賽道，就多一個機會。”某頭部自動駕駛公司市場負責人劉雯對連線出行表示。

看上去這些自動駕駛企業紛紛拿出了各自的打法，來爭奪L4級別自動駕駛的率先落地。但就目前來看，Waymo、小馬智行和圖森未來們的落地夢實現地並不順利。

以Argo AI為例。福特作為其股東，在宣布其倒閉后，也說出了其中原因。福特CFO John Lawler認為，雖然我們對L4級自動駕駛的未來持樂觀態度，但Argo AI想要實現大規模盈利至少還需要5年。

言外之意，就是像福特這樣的投資人，對於自動駕駛企業講出的L4級自動駕駛落地已經不再有耐心。

“從時間層面來看，自動駕駛行業已經發展了十多年時間，L4自動駕駛商業化落地故事也講了多年。本來這兩年應該看到車企們兌現諾言，但它們卻沒有突破，還在虧損和燒錢。”自動駕駛行業資深專家趙長城對連線出行分析。

今年7月底，通用汽車發布2022年二季度財報，其表示旗下自動駕駛部門Cruise第二季度業務虧損達到5億美元（約合人民幣33億元），換算下來幾乎每天虧損超過500萬美元（約合人民幣 3300 萬元）。

四個月後，圖森未來也發布今年第三季度財報，數據顯示其實現營收為265.3萬美元，同比增長48.63%；但其凈虧損為1.13億美元，環比上一季度繼續擴大4.20%，依舊持續虧損。

2022Q3圖森未來部分業績，截圖自財報

L4級別自動駕駛之所以難以商業化落地，在趙長城看來主要有兩個難關，其一是目前這些自動駕駛企業的L4自動駕駛功能，還無法滿足比人更安全和高效，存在一定的落地難度；其二就是現在全球各國對於L4級別自動駕駛的法律法規還未成熟和完善，無法支持這一技術的完全落地。

紅椒資本創始合伙人劉為龍也提到，由於在短期內無法看到L4級別自動駕駛商業化落地的可能，因此目前資本市場對其的關注度不高。但對於已經實現L4自動駕駛落地的礦山和碼頭等場景，投資還是較多的。

在L4級別自動駕駛商業化難以落地后，Waymo、Cruise和小馬智行等自動駕駛企業需要講出新故事。

Waymo、小馬智行們的新故事，能賺到錢嗎？

Waymo、小馬智行們，目前紛紛盯上了此前直接跨越的L2+、L3級別自動駕駛技術。

以Cruise為例，其已把發展目標從此前追逐L4級別Robotaxi商業化運營，轉變為為其股東通用汽車打造L2-L3級別智能駕駛系統。同為美國自動駕公司的Waymo此前也被外媒曝出與豐田、沃爾沃等車企聯合開發L3級別自動駕駛。

視角回到國內，這樣的趨勢更加明顯。今年8月，在接受媒體採訪時，小馬智行副總裁、北京研發中心負責人張寧曾表示小馬智行正在接觸一些汽車OEM廠商，以尋求L2-L3級別自動駕駛相關合作。

文遠知行此前也宣布與全球零部件供應商博世達成合作，會共同研發應用於乘用車的L2-L3級自動駕駛軟件；原本聚焦在Robobus領域的輕舟智航，推出了面向主機廠的L2-L3前裝量產解決方案。

這些自動駕駛企業會這樣布局，並不令人意外。

“相較於L4級別自動駕駛商業化落地上的種種限制和不完善，L2-L3級別自動駕駛的商業化落地是有機會實現的。目前各地的政策法規都在完善中，技術上也都在迭代，因此這些自動駕駛企業才會做所謂‘降維打擊’的布局，其實也是為了早點掙到錢。”劉為龍這樣說道。

換句話說，Waymo和小馬智行等自動駕駛企業目前會選擇做L2-L3級自動駕駛，可以看做是一種過渡，通過這些業務實現盈利，進而反哺自身L4級別自動駕駛業務，這也就是這些自動駕駛企業現階段要講的新故事。

“無論如何，Waymo、小馬智行和文遠知行等自動駕駛公司都不會放棄L4級別自動駕駛的落地，未來還是會回到L4級別領域。”趙長城表示。

但這些自動駕駛企業想要講好這些新故事，也存在一些挑戰。

隨着新能源汽車行業的快速發展，有關自動駕駛技術的發展熱潮也吹了進來，以至於讓特斯拉、小鵬和長城汽車等眾多新能源車企開始追逐和自研自動駕駛技術。

相比於自動駕駛企業的跨越式研發不同，這些新能源車企走的則是漸進式發展道路，即從L2開始一步步接近L5級別的完全自動駕駛。

這其中，特斯拉和小鵬汽車目前已擁有一定的行業優勢。前者在上月初的AI Day上向外界展現了FSD上的最新進展，通過純視覺感知獲取環境數據后，基於神經網絡訓練算法，可以讓車輛實時產生類高精地圖數據，已實現更為精確的自動輔助駕駛。

與特斯拉相似的是，小鵬也採用了類似的算法模型。由於小鵬在今年失去了高精地圖資源的支持，以至於其研發部門不得不推出了新一代感知架構XNet，實現實時模擬輸出類高精地圖數據，進而支持其XNGP功能的落地。

長城汽車為代表的自主車企，目前也在積極追逐自動輔助駕駛的發展，為此長城孵化了自動駕駛企業毫末智行，以這樣的自動駕駛公司反哺車企自動輔助駕駛功能的迭代，比如長城旗下歐拉品牌閃電貓就搭載了來自毫末智行的HPilot 2.0系統。在這樣的背景下，當小馬智行等自動駕駛企業布局L2-L3級別自動駕駛業務、並想藉助此業務賺到錢，就需要與車企進行合作。但與此同時，基於雙方都在一條賽道上發展，在業內看來這兩方會不可避免地走入競爭的態勢中，如何找到一個合適的合作夥伴，成為這些自動駕駛企業需要考慮的問題。

“對於自動駕駛企業而言，在合作之後就需要懂得配合車企量產的需求，同時對於研發中的數據、技術如何區分和規權，這些方面都需要合作雙方慢慢磨合和學習。”張君毅這樣提到。

趙長城也有同樣的觀點。他認為，自動駕駛企業和車企合作就存在很多know-how問題，比如工程能力、系統的成本、性能等方面都是車企看重的維度，而這些卻是自動駕駛企業的明顯短板。

就此來看，Waymo、小馬智行等自動駕駛企業想要將技術落地賺錢，也是一場需要花費精力、金錢去磨合的“長征”。

想要看到這場“長征”的終點，前提就需要活到那一刻。

（應受訪者要求，文中劉雯為化名。）