Robotaxi擴大運營背後:商業化落地難題依然待解

風口上的無人駕駛汽車正迎來新的發展機遇。

5月27日,深圳市七屆人大常委會一次會議聽取審議了關於《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例草案)》(以下簡稱《草案》)的說明,明確規定智能網聯汽車經登記取得登記證書、號牌和行駛證後,可上特區道路行駛。

值得關注的是,《草案》明確指出,高度自動駕駛和完全自動駕駛的智能網聯汽車開展道路測試或示範應用,經市相關主管部門審覈批准,可以不配備駕駛人;同時,授權市政府可以選擇車路協同基礎設施較爲完善的行政區全域開放道路測試、示範應用及商業試點

這或許意味着,無人駕駛這一新興領域即將“有法可依”。更爲重要的是,從測試道路到基礎設施較爲完善的開放道路的示範應用,或許也意味着Robotaxi商業化落地場景的更快實現。

“自動駕駛出租車作爲智能網聯技術在共享出行場景下的重要落地應用之一,具有最先實現商業化推廣和落地的潛力,併成爲自動駕駛最有可能實現破冰推廣的突破口,近年來一直是各大車企和科技公司佈局的熱門領域。尤其是在剛剛過去的2020年,從傳統車企、自動駕駛初創公司到出行公司及科技企業,越來越多的專業力量,以及越來越多的城市,正在加入Robotaxi商業化發展賽道。”

5月26日,中國汽車工程學會監事長、汽車智能共享出行工作委員會主任馬建在第八屆國際智能網聯汽車技術年會(CICV 2021)上表示。

今年以來,多家國內車企宣佈了激光雷達量產上車的計劃。視覺中國

2020年,AutoX和滴滴先後在上海嘉定推出無人駕駛打車業務,大衆汽車集團自動駕駛出行服務試點正式落地合肥,並獲得了合肥市首張自動駕駛車輛測試牌照;2021年以來,自動駕駛領域商業化落地迅速推進,尤其是在貼近C端用戶的Robotaxi場景,初創企業們正激烈地角逐。

今年1月28日, AutoX正式在坪山區建設中國首個全無人駕駛運營中心,開展L5級別全無人駕駛Robotaxi車隊示範應用,探索商業化運營模式

據21世紀經濟報道記者不完全統計,到目前爲止,國內已經有北京、上海、廣州、深圳、蘇州、武漢、長沙、滄州、杭州、合肥等27座城市發佈自動駕駛測試政策,開放測試道路里程超3000公里。

值得關注的是,4月19日,北京市經濟和信息化局印發《北京市智能網聯汽車政策先行區總體實施方案》,形成了包括亦莊新城225平方公里規劃範圍,涵蓋城市路、高速路、快速路等多場景的自動駕駛測試範圍。

隨着自動駕駛測試範圍的逐步擴大、政策快速落地以及在貼近C端用戶的Robotaxi的規模化投放,自動駕駛的發展條件日漸成熟。

不過,廣闊的前景中也暗藏着危險的一面,作爲一個長週期、重投入的行業,何時實現商業化落地依然遙遙無期。

多重矛盾待解

目前,Robotaxi的運營模式有三種:第一種模式是獨立運營,以Waymo和優步爲代表;第二種是特斯拉提出的衆包模式,讓車主把閒置的車輛加入到打車網絡中來;第三種是自動駕駛公司與主機廠的合資模式或者合作模式。

從長久市場化的運作來說,商業化和能不能盈利是企業最關心的問題,在業內看來,Robotaxi商業落地確實面臨着很多的困難和問題,至少面臨三重矛盾。

第一個矛盾是規模化運營與成本之間的矛盾。

“Robotaxi是個典型的雙邊平臺經濟的模型,如果沒有足夠的自動駕駛車輛、用戶等待時間太長,整個平臺就很難吸引用戶。反之,如果沒有足夠的用戶,企業佈局成本又非常高。”5月26日,中國信息通信研究院政策經濟研究所的總工程師何霞指出,Robotaxi將成爲自動駕駛落地商業化的標杆,這是大家都比較認同的觀點。但成本是Robotaxi推進中非常重要的障礙。

足夠的自動駕駛車輛意味着規模化,規模化則意味着高昂的運營成本。

據測算,一輛測試車的改裝成本就在100萬元以上,如果再算上運維成本和安全員人力成本,這個數字只會更高;同時,自動駕駛技術和算法的訓練需要依靠大量測試車採集數據,這就更加重了研發成本。

有數據顯示, 2015年到2019年,Waymo的運營虧損已超過了200億美元。直到今年4月,Waymo的無人駕駛車隊規模大概還是700輛,距其2萬輛的目標相去甚遠。

“目前Robotaxi大多集中在一線城市,不管是人力還是場地租用的成本都很高,車輛的採購還有保險、申請牌照的成本超過百萬,所以很難去拓展這種車隊的規模。企業沒有運營服務的資質,沒有辦法開展試運營實現營收。” 北京經濟技術開發區科技創新局副局長捷菲指出。

而企業運營成本很高,市場環境缺乏專業保險的支撐,同時測試保費比較高,交費者付費的意願還需要長時間的市場培育,還不具備盈利的條件。

受制於缺乏真實的應用場景、商業化進程投入成本大、產業化規模受限等因素,自動駕駛僅實現了從0到1的技術突破,商業化落地還處於“一車、一路、一平臺”的單打獨鬥模式。

“還有兩個矛盾,一個就是技術的開發和產品准入的矛盾,產品如果不準入,技術怎麼能夠進行大規模的驗證?第二個矛盾是技術成熟度和商業化運營的管理矛盾。如果沒有大規模的示範應用,技術沒有進行規模性的測試和評價的話,商業落地可能也會存在一定的風險。” 深圳市未來智能網聯交通系統產業創新中心執行主任畢欣指出。

這兩個矛盾的存在,也直接影響了Robotaxi的商業化落地。

據瞭解,目前各地政府針對Robotaxi的政策和路線標準不一,另外測試的開放區域和時間都有限,商業運營並沒有完全放開,有很多長尾的挑戰也還沒有解決,需要在現實場景當中進行長時間的驗證。

“我們面對的挑戰也是行業共同面對的問題,比如技術體系的搭建,標準協議的開發和推動,這是需要行業共同去發展迭代的問題。同時還面臨路側設備投資額度比較大,商業模式不清晰,同時車輛入網的數量還需要進一步提高等問題。”捷菲指出。

此外,在整個Robotaxi測試過程中還面臨一些問題。

一方面,自動駕駛場景無限豐富,也面臨一些非常具有不確定性的困難,如何在自動駕駛場景中有效地對真實場景的建模,同時如何保障自動駕駛系統的功能安全、網絡安全,以及OTA安全,都是非常重要的問題。

另一方面,自動駕駛場景的多樣性與道路的標識不規則性也是目前評測過程中面臨的非常重要的問題。

政策先行

“整個自動駕駛商業化落地有三個方向比較明確:第一個是Robotaxi,第二是長途貨運卡車,第三是無人配送車,後兩個現在正在推進中,包括政策,包括規則和標準。”何霞指出,Robotaxi要想真正實現商業化,需要平臺、自動駕駛的系統集成商以及整車製造商組成的強大生態,並通過這個生態來進行相關規模化推進。

但在何霞看來,在整個Robotaxi商業化運營中,最重要的是政府框架的落地,當前整個產業發展需要政策法規、標準、金融、保險等各個方面給予大力支持。

“智能汽車也好,自動駕駛出行服務的生態圈建設也好,都離不開城市基礎設施條件。就試點項目的路測區域而言,16平方公里之內,大到政策法規,小到車道劃線,沒有政府的支持,單憑企業來談智慧出行是不可能完成的任務,沒有成規模的企業參與度,單憑單一企業亦是無法形成發展氣候的。”此前,前大衆汽車集團(中國)董事、大衆汽車集團(中國)執行副總裁蘇偉銘在接受記者採訪時曾表示。

當然,各地區對推動自動駕駛技術發展的重視程度日益提高。

目前,北京市已建成全球首個網聯雲控式的高級別自動駕駛示範區,今年4月設立了國內首個智能網聯汽車的政策先行區,並已經爲小馬智行百度、滴滴頒發了合計112張政策先行區道路測試牌照。5月25日,爲京東、美團、新石器三家企業頒發了無人配送車的上路編碼,實現了無人配送車首次的持證上崗。

廣州在2019年發出了第一批24張的道路測試牌照後,預計到今年年底會達到200張。

在深圳,除了率先實現國內無人的Robotaxi示範外,3月23日,深圳市人大頒佈了《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》(徵求意見稿),不僅僅爲智能網聯汽車專門設置了深圳特區的專屬正式號牌,還明確賦予了自動駕駛系統的合法駕駛地位。

這一舉措也意味着智能網聯汽車真正地從科研的測試品走向可上規模的銷售產品,這也才能夠使相關企業從只靠資本投入維持運轉到通過商業盈利的正常商品經濟循環之中。

“商業模式落地需要解決兩個問題,一個是如何收費,一個是真正實現無人,這兩個問題的關鍵是政策和技術。”

在上海國際汽車城副總工程師李霖看來,商業模式落地才能談到盈利。隨着各個傳感器、激光雷達以及車載計算平臺技術的逐步成熟以及規模化的擴大,單車成本會逐步下降,未來隨着規模化鋪開一定會實現商業化落地。

“希望在商業模式方面,能有一個比較好的運營模式,目前我們提出的就是車路智行,一次性地投資基礎設施,持續受益的運營生態,包括聰明的車,智慧的路和雲網圖,形成一體化統一規劃。”百度智能駕駛事業羣組智能網聯資深研究員何鵬表示。

而Momenta的目標是在2024年實現單車盈利。

“第一是研發成本,要解決技術問題;第二部分是數據成本,要積累測試里程。”Momenta的政企事務高級總監馬琛表示,用數據驅動的算法降低研發的邊際成本,用衆包降低數據的成本。

“如果2024年真正實現單車盈利,Robotaxi和自動駕駛的商業化落地會進入大規模的爆發期。” 馬琛最後表示。