近日, 一辆自动驾驶车真的完全无人上路了!真的没有人!
这是一个历史性的时刻, 意味着人类历史上首次实现了公共道路上的 L4 自动驾驶!
此前的公共道路上的自动驾驶测试都是 L3 级别, 即需要有一个驾驶员处理紧急情况, 而这一次, 谷歌母公司 Alphabet 旗下的无人车公司 Waymo 开始在凤凰城的公共道路上测试无人驾驶, 驾驶座上真的没有人!
我们再来回顾一下自动驾驶的简单分类:
(L1 - L5 自动驾驶)
Waymo 的测试成功意味着, L4自动驾驶商业化之路正式开启, 让其他厂商压力山大.
正式上路的车款是与克莱斯勒合作改进的 Pacifica 混合动力商务车(俗称minivan), 首个试点的是亚利桑那州郊区 Chandler 市, 属于凤凰城大都会地区.
从科技媒体 TechCrunch 的报道显示, 车体呈白色, 车门印有 Waymo 标志. 在公共道路行驶时, 车内将完全没有驾驶员, 乘客一律坐在后座挤上安全带.
(图片来自TechCrunch)
前排座椅的背部有一块显示屏, 可以简要标出车辆行驶的路面情况, 以及与行人, 建筑物和其他车辆的相对关系等.
连接车顶的是一个小箱体, 外置四个按钮, 分别是开车, 路边停车, 锁车/解锁, 以及即时呼叫客服. 用户中途可以随时下车, 不会像美剧《硅谷》展示的自动驾驶只能一口气开到目的地. Waymo 网约车的过程将跟 Uber 和 Lyft 一样, 通过软件 App 叫车.
(车体按钮)
此外, Waymo 会在Chandler市试点成功后, 将逐步推广到整个凤凰城大都会区. 但具体向公众开放时间未知, 目前还是测试阶段.
无人车是必然趋势
早在一年半之前, 硅谷密探曾采访谷歌无人车之父特龙(Sebastian Thrun), 论述了在可预见的未来内(5 - 10年), 自动驾驶在大部分情况下替代人类驾驶, 几乎是必然的.
主要基于三大原因:
第一, 机器在感知上比人类强很多.
机器上有各种敏锐的传感器, 雷达, 摄像头等等, 比人眼感知的范围更广, 所以可以比人类更早做决策而且可以更快做反应.
比如特斯拉去年十月宣布的完全支持自动驾驶的硬件升级(被称为HW2), 能够让车 '看到' 人类无法看到的世界(更远, 更广, 更清晰), 可以同时看到多个不同的角度, 超越人类能够感知到的范围.
举个例子: 围绕车身装载 8 个摄像头(车头两个, 左右车身各两个, 车尾两个), 提供 360 度视角以及 250 米距离的可视范围. 前置增强雷达, 在不利天气条件下(如雨, 雾, 烟尘等), 提供更为清晰准确的探测数据. 这些都是人自身感知能力无法达到的.
这还只是在特斯拉当前价格下能达到的硬件方案, 随着硬件成本的进一步降低, 我们能获得更好的方案.
第二, 机器比人类精力充沛.
在全球范围内, 疲劳驾驶已成为导致交通安全事故的重要原因之一. 在美国的公路上, 每年由于驾驶人在驾驶过程中进入睡眠状态而导致大约10万起交通事故.
没错, 人会疲劳, 而机器不会疲劳.
最后, 机器比人更理性.
人会有情绪, 会因为慌张, 会暴怒而做出危险的行为, 但是机器不会犯这些错误, 这是机器的一大优势.
机器目前做决策上或许比人类要差一些, 特别是面对各种极端情况以及不确定性, 但是这一块在不断地提升, 开车本质是个简单重复的事情, 对于人工智能系统来说, 其实难度没那么高.
从事无人车研发, 就是不断提升无人车处理各种极端情况下的能力, 覆盖各种可能的极端案例, 把安全性不断增加. 好就好在, 这些无人车提升的决策能力获得后可以迅速的转移到其他无人车上, 这就是技术的魅力.
机器可以通过空中升级立马获得新技能, 但人类成为老司机前都是马路杀手.
当然, 机器也无法保障100%的安全率, 因为机器会有故障, 算法也有瑕疵, 但是人类也无法做到100%的安全率, 只需要超越人类, 就将有助于降低每年全球车祸120万人的死亡数字.
无人车商业化模式探讨: 出行即服务(Ride As a Serivce)
前景虽然是光明的, 但是道路是曲折的, 如何找到自己的商业化模式是个很大的挑战. 无人驾驶这是一块超级大的蛋糕, 各路玩家(传统汽车制造商, 科技巨头, 互联网新贵)纷纷加入战团, 希望能从中分得一杯羹.
(Waymo 无人驾驶车)
进化到无人驾驶时代, 人的出行模式和汽车行业的商业模式都会有巨变, 但我们要想清楚, 无人驾驶车的买家是谁?我们认为会有两大显著变化:
第一, 显而易见的, 以后将会是车来开车而不是人来开车.
第二, 出行将成为一种服务, 个人购车比率会显著下降, 汽车所有权将更多归于车队和共享网络.
由第一个变化带来的影响是, '开车的用户体验' 变成了 '乘车的用户体验' , 这可能将直接决定用户的购买决策. 如果不是我开车, 我不关心我的车怎么样!或者我更关心的不是开车的感觉是怎么样, 而是内部设施的比拼.
乘坐自动驾驶车就如同我们乘坐一辆出租车, 大部分时候我们并不关心这辆车好不好开, 是手动挡还是自动挡, 是不是豪华车, 我们更关心是不是足够安全, 品牌尤其是豪华车品牌将很可能被弱化.
(Waymo 无人驾驶车内景)
第二个变化影响更大.
个人直接购买无人车的比例会下降, 即使在没有无人驾驶的今天, 拥有私家车的重要性都在下降, 而共享出行急剧增加: 在美国, 年轻人(16~ 24岁)持有驾驶证的比例从2000年的76%下降到2013年的71%;而在过去5年, 北美的汽车共享服务使用量每年都增长超过30%.
即使搁置个人会不会直接购买无人车的争论, 汽车网络, 出行网络占有率都会提升很大. 这是因为, 就算个体还是会去购买自动驾驶车, 考虑到个人只有5%的时间在真正使用车, 那么有效利用其它95%的唯一方法就是加入共享网络.
而无人驾驶车队很有可能成为基础出行服务提供商, 他们会像航空公司, 公交系统一样提供基础服务. 这也会带来商业模式的巨变, 因为在这种模式下, 无人车购买决策将不再是个人而是由车队决定, 车队看重的可能更多是可靠性, 性价比等因素.
无论是第一个变化还是第二个变化, 买一辆无人驾驶车都不再取决于 '驾驶体验' , 无人车或者出行服务将很可能成为一个大宗商品(commodity).
我们再来看无人驾驶商业化所必不可少的四个关键要素:
1. 硬件组件: 无人车需要摄像头, 激光雷达, 计算处理器等新型传感器和计算组件, 同样也需要传统的发动机, 车身等传统汽车组件;
2. 软件组件: 需要有无人驾驶操作系统(包括感知, 规划, 控制以及汽车互联, 数据平台接口等), 还包括高精度地图数据等;
3. 整车制造: 汽车整车制造是一项超级复杂(相比手机电视和电脑), 重资产, 且利润率不高的工程, 科技巨头们已经充分认识到其中的水比之前想象的还要深.
4. 网络: 类似于滴滴, Uber, Lyft这样的出行网络, 他们离消费者最近.
在这种模式下面, 无人车行业的价值链分布很可能是下图所示.
无人驾驶汽车制造厂商将是价值链上附加值最低的部分, 提供差异化很低的整车制造能力, 而且更多的是比拼性价比和可靠性, 就如同现在的富士康, 从成本和效率角度, 未来中国有望成为无人驾驶汽车制造的大本营.
无人车共享网络也会在未来的无人车战局里占据重要战略地位.
无人驾驶汽车组件提供商将有更高的附件值, 组件提供商将包括硬件组件和软件组件. 那么到底是软件组件更重要还是硬件组件更重要呢?还是软硬件并重呢?我们倾向于软硬件并重, 无人车行业会更像是PC行业, 而不是智能手机行业.
Waymo 商业化挑战众多
Waymo 虽然在 L4 的道路上已经取得领先, 但是商业化挑战依然很多.
无人车行业会更像是 PC 行业, 而不是智能手机行业, Google/Waymo 很难像制造 iPhone 那样完整垂直整合产业链下游(目前有这个能力的是特斯拉), 而转向更开放合作的思路.
Google/Waymo 无人车战略也不太可能复制安卓的成功, 让组件提供商和汽车制造商沦为无差别的安卓机设备制造商, 毕竟这些汽车厂商也不是吃素的.
2016 年底, Waymo 曾打算推出自动驾驶汽车, 但与当时的汽车供应商福特协议破裂, 只能与菲亚特克莱斯勒重新签署车辆供应协议, 被迫推迟了商业化的进程. 从这个角度看, Waymo 有天然的弱势, 即大批量生产和制造的能力.
而在我们之前讨论的出行网络上, Waymo 也不如 Uber 等共享出行巨头. 不过 Waymo 与 Lyft 也有合作协议, 细节虽未知, 想象空间很大. 此外, 谷歌内部以及谷歌旗下 Waze 也提供拼车服务.
Waymo CEO Krafcik 表示, Waymo 的此次测试只是商业化尝试的第一步, 未来将进军四大方向: 网约车, 卡车/物流, 城市 '最后一公里' 载人到公共交通站点, 以及私人用车等.
Krafcik 也同意我们前文的分析, 未来的汽车保有率会持续下降, 人们可以根据行程来个性化定制出行服务. 如果不再需要驾驶员, 车内空间也完全可以重新设计, 例如增设餐饮和娱乐项目等.
Waymo 商业化的另外一个挑战来自于监管, 车内不设驾驶员的无人驾驶技术还有监管障碍, 美国有些州规定, 上路汽车的驾驶座必须有人. 加州交管局在10月中旬放开了类似管制, 将从明年6月起, 允许无人驾驶车在公开道路测试时不设驾驶员. 特斯拉等自动驾驶功能虽然级别更低, 但允许驾驶员在高速公路上暂时把手离开方向盘, 在合规方面的阻碍会比 Waymo 的高级别无人驾驶车要小.
如果 Waymo 真在公共道路上推出了没有司机坐在方向盘后的无人驾驶汽车, 并对公众开放, 这将是全球商用无人驾驶领域的里程碑, 也会是人类历史的里程碑, 而这一天已经临近.