近日, 一輛自動駕駛車真的完全無人上路了!真的沒有人!
這是一個曆史性的時刻, 意味著人類曆史上首次實現了公共道路上的 L4 自動駕駛!
此前的公共道路上的自動駕駛測試都是 L3 級別, 即需要有一個駕駛員處理緊急情況, 而這一次, 穀歌母公司 Alphabet 旗下的無人車公司 Waymo 開始在鳳凰城的公共道路上測試無人駕駛, 駕駛座上真的沒有人!
我們再來回顧一下自動駕駛的簡單分類:
(L1 - L5 自動駕駛)
Waymo 的測試成功意味著, L4自動駕駛商業化之路正式開啟, 讓其他廠商壓力山大.
正式上路的車款是與克萊斯勒合作改進的 Pacifica 混合動力商務車(俗稱minivan), 首個試點的是亞利桑那州郊區 Chandler 市, 屬於鳳凰城大都會地區.
從科技媒體 TechCrunch 的報道顯示, 車體呈白色, 車門印有 Waymo 標誌. 在公共道路行駛時, 車內將完全沒有駕駛員, 乘客一律坐在后座擠上安全帶.
(圖片來自TechCrunch)
前排座椅的背部有一塊顯示屏, 可以簡要標出車輛行駛的路面情況, 以及與行人, 建築物和其他車輛的相對關係等.
連接車頂的是一個小箱體, 外置四個按鈕, 分別是開車, 路邊停車, 鎖車/解鎖, 以及即時呼叫客服. 用戶中途可以隨時下車, 不會像美劇《矽谷》展示的自動駕駛只能一口氣開到目的地. Waymo 網約車的過程將跟 Uber 和 Lyft 一樣, 通過軟體 App 叫車.
(車體按鈕)
此外, Waymo 會在Chandler市試點成功後, 將逐步推廣到整個鳳凰城大都會區. 但具體向公眾開放時間未知, 目前還是測試階段.
無人車是必然趨勢
早在一年半之前, 矽谷密探曾採訪穀歌無人車之父特龍(Sebastian Thrun), 論述了在可預見的未來內(5 - 10年), 自動駕駛在大部分情況下替代人類駕駛, 幾乎是必然的.
主要基於三大原因:
第一, 機器在感知上比人類強很多.
機器上有各種敏銳的感測器, 雷達, 攝像頭等等, 比人眼感知的範圍更廣, 所以可以比人類更早做決策而且可以更快做反應.
比如特斯拉去年十月宣布的完全支援自動駕駛的硬體升級(被稱為HW2), 能夠讓車 '看到' 人類無法看到的世界(更遠, 更廣, 更清晰), 可以同時看到多個不同的角度, 超越人類能夠感知到的範圍.
舉個例子: 圍繞車身裝載 8 個攝像頭(車頭兩個, 左右車身各兩個, 車尾兩個), 提供 360 度視角以及 250 米距離的可視範圍. 前置增強雷達, 在不利天氣條件下(如雨, 霧, 煙塵等), 提供更為清晰準確的探測數據. 這些都是人自身感知能力無法達到的.
這還只是在特斯拉當前價格下能達到的硬體方案, 隨著硬體成本的進一步降低, 我們能獲得更好的方案.
第二, 機器比人類精力充沛.
在全球範圍內, 疲勞駕駛已成為導致交通安全事故的重要原因之一. 在美國的公路上, 每年由於駕駛人在駕駛過程中進入睡眠狀態而導致大約10萬起交通事故.
沒錯, 人會疲勞, 而機器不會疲勞.
最後, 機器比人更理性.
人會有情緒, 會因為慌張, 會暴怒而做出危險的行為, 但是機器不會犯這些錯誤, 這是機器的一大優勢.
機器目前做決策上或許比人類要差一些, 特別是面對各種極端情況以及不確定性, 但是這一塊在不斷地提升, 開車本質是個簡單重複的事情, 對於人工智慧系統來說, 其實難度沒那麼高.
從事無人車研發, 就是不斷提升無人車處理各種極端情況下的能力, 覆蓋各種可能的極端案例, 把安全性不斷增加. 好就好在, 這些無人車提升的決策能力獲得後可以迅速的轉移到其他無人車上, 這就是技術的魅力.
機器可以通過空中升級立馬獲得新技能, 但人類成為老司機前都是馬路殺手.
當然, 機器也無法保障100%的安全率, 因為機器會有故障, 演算法也有瑕疵, 但是人類也無法做到100%的安全率, 只需要超越人類, 就將有助於降低每年全球車禍120萬人的死亡數字.
無人車商業化模式探討: 出行即服務(Ride As a Serivce)
前景雖然是光明的, 但是道路是曲折的, 如何找到自己的商業化模式是個很大的挑戰. 無人駕駛這是一塊超級大的蛋糕, 各路玩家(傳統汽車製造商, 科技巨頭, 互聯網新貴)紛紛加入戰團, 希望能從中分得一杯羹.
(Waymo 無人駕駛車)
進化到無人駕駛時代, 人的出行模式和汽車行業的商業模式都會有巨變, 但我們要想清楚, 無人駕駛車的買家是誰?我們認為會有兩大顯著變化:
第一, 顯而易見的, 以後將會是車來開車而不是人來開車.
第二, 出行將成為一種服務, 個人購車比率會顯著下降, 汽車所有權將更多歸於車隊和共用網路.
由第一個變化帶來的影響是, '開車的用戶體驗' 變成了 '乘車的用戶體驗' , 這可能將直接決定用戶的購買決策. 如果不是我開車, 我不關心我的車怎麼樣!或者我更關心的不是開車的感覺是怎麼樣, 而是內部設施的比拼.
乘坐自動駕駛車就如同我們乘坐一輛出租車, 大部分時候我們並不關心這輛車好不好開, 是手動擋還是自動擋, 是不是豪華車, 我們更關心是不是足夠安全, 品牌尤其是豪華車品牌將很可能被弱化.
(Waymo 無人駕駛車內景)
第二個變化影響更大.
個人直接購買無人車的比例會下降, 即使在沒有無人駕駛的今天, 擁有私家車的重要性都在下降, 而共用出行急劇增加: 在美國, 年輕人(16~ 24歲)持有駕駛證的比例從2000年的76%下降到2013年的71%;而在過去5年, 北美的汽車共用服務使用量每年都增長超過30%.
即使擱置個人會不會直接購買無人車的爭論, 汽車網路, 出行網路佔有率都會提升很大. 這是因為, 就算個體還是會去購買自動駕駛車, 考慮到個人只有5%的時間在真正使用車, 那麼有效利用其它95%的唯一方法就是加入共用網路.
而無人駕駛車隊很有可能成為基礎出行服務提供商, 他們會像航空公司, 公交系統一樣提供基礎服務. 這也會帶來商業模式的巨變, 因為在這種模式下, 無人車購買決策將不再是個人而是由車隊決定, 車隊看重的可能更多是可靠性, 性價比等因素.
無論是第一個變化還是第二個變化, 買一輛無人駕駛車都不再取決於 '駕駛體驗' , 無人車或者出行服務將很可能成為一個大宗商品(commodity).
我們再來看無人駕駛商業化所必不可少的四個關鍵要素:
1. 硬體組件: 無人車需要攝像頭, 雷射雷達, 計算處理器等新型感測器和計算組件, 同樣也需要傳統的發動機, 車身等傳統汽車組件;
2. 軟體組件: 需要有無人駕駛作業系統(包括感知, 規劃, 控制以及汽車互聯, 數據平台介面等), 還包括高精度地圖數據等;
3. 整車製造: 汽車整車製造是一項超級複雜(相比手機電視和電腦), 重資產, 且利潤率不高的工程, 科技巨頭們已經充分認識到其中的水比之前想象的還要深.
4. 網路: 類似於滴滴, Uber, Lyft這樣的出行網路, 他們離消費者最近.
在這種模式下面, 無人車行業的價值鏈分布很可能是下圖所示.
無人駕駛汽車製造廠商將是價值鏈上附加值最低的部分, 提供差異化很低的整車製造能力, 而且更多的是比拼性價比和可靠性, 就如同現在的富士康, 從成本和效率角度, 未來中國有望成為無人駕駛汽車製造的大本營.
無人車共用網路也會在未來的無人車戰局裡佔據重要戰略地位.
無人駕駛汽車組件提供商將有更高的附件值, 組件提供商將包括硬體組件和軟體組件. 那麼到底是軟體組件更重要還是硬體組件更重要呢?還是軟硬體並重呢?我們傾向於軟硬體並重, 無人車行業會更像是PC行業, 而不是智能手機行業.
Waymo 商業化挑戰眾多
Waymo 雖然在 L4 的道路上已經取得領先, 但是商業化挑戰依然很多.
無人車行業會更像是 PC 行業, 而不是智能手機行業, Google/Waymo 很難像製造 iPhone 那樣完整垂直整合產業鏈下遊(目前有這個能力的是特斯拉), 而轉向更開放合作的思路.
Google/Waymo 無人車戰略也不太可能複製安卓的成功, 讓組件提供商和汽車製造商淪為無差別的安卓機設備製造商, 畢竟這些汽車廠商也不是吃素的.
2016 年底, Waymo 曾打算推出自動駕駛汽車, 但與當時的汽車供應商福特協議破裂, 只能與菲亞特克萊斯勒重新簽署車輛供應協議, 被迫推遲了商業化的進程. 從這個角度看, Waymo 有天然的弱勢, 即大批量生產和製造的能力.
而在我們之前討論的出行網路上, Waymo 也不如 Uber 等共用出行巨頭. 不過 Waymo 與 Lyft 也有合作協議, 細節雖未知, 想象空間很大. 此外, 穀歌內部以及穀歌旗下 Waze 也提供拼車服務.
Waymo CEO Krafcik 表示, Waymo 的此次測試只是商業化嘗試的第一步, 未來將進軍四大方向: 網約車, 卡車/物流, 城市 '最後一公裡' 載人到公共交通站點, 以及私人用車等.
Krafcik 也同意我們前文的分析, 未來的汽車保有率會持續下降, 人們可以根據行程來個性化定製出行服務. 如果不再需要駕駛員, 車內空間也完全可以重新設計, 例如增設餐飲和娛樂項目等.
Waymo 商業化的另外一個挑戰來自於監管, 車內不設駕駛員的無人駕駛技術還有監管障礙, 美國有些州規定, 上路汽車的駕駛座必須有人. 加州交管局在10月中旬放開了類似管制, 將從明年6月起, 允許無人駕駛車在公開道路測試時不設駕駛員. 特斯拉等自動駕駛功能雖然級別更低, 但允許駕駛員在高速公路上暫時把手離開方向盤, 在合規方面的阻礙會比 Waymo 的高級別無人駕駛車要小.
如果 Waymo 真在公共道路上推出了沒有司機坐在方向盤後的無人駕駛汽車, 並對公眾開放, 這將是全球商用無人駕駛領域的裡程碑, 也會是人類曆史的裡程碑, 而這一天已經臨近.