“特斯拉模式”讓無人駕駛不再是一樁燒錢的生意

在無人駕駛方面，Waymo一直具有絕對領先的地位。然而當對比特斯拉和Waymo的商業(yè)路線時，會發(fā)現(xiàn)有本質(zhì)不同，主要是特斯拉一邊實現(xiàn)自動駕駛一邊賣車賺錢的模式，可以讓它在實現(xiàn)真正的無人駕駛前，在外部風險面前有更高的穩(wěn)定性。

眾所周知，自動駕駛需要大量的數(shù)據(jù)做深度學習來進行感知、預測決策等，而大多數(shù)AI領域的工程師，也將大多數(shù)時間花在了訓練數(shù)據(jù)上，可見，訓練數(shù)據(jù)是深度學習問題中核心一環(huán)。

從去年6月以來，配備了特斯拉聲稱的全自動駕駛硬件的車隊就已經(jīng)超過了50萬輛汽車，每天行駛里程約為1500萬英里，相當于Waymo車隊成立以來行駛的總里程。根據(jù)每天1500萬英里的行駛里程，可以推算出特斯拉每年可以行駛54億英里，比Waymo公司預計的全年行駛里程高出200倍。值得注意的是，特斯拉的車隊也在以每周約5000輛的驚人速度不斷增長，到今天，車隊數(shù)量已經(jīng)接近100萬輛。

特斯拉的路線與Waymo最大的不同在于，基于視覺的低成本方案讓車輛價格足以被大眾接受。特斯拉利用已經(jīng)銷售的上市車輛，實現(xiàn)關鍵數(shù)據(jù)的采集，并用于車輛的自動駕駛測試。結(jié)合數(shù)據(jù)，特斯拉研制了FSD自動駕駛芯片以挖掘視覺算法的潛力，以實現(xiàn)其L4級的無人駕駛。盡管目前在自動駕駛方面仍頻頻出現(xiàn)安全問題，但通過OTA技術，車輛能夠完成ADAS到高階自動駕駛的升級迭代，以實現(xiàn)漸進式升級。

而 Waymo的路線是直接做L4級自動駕駛汽車，為了獲取海量數(shù)據(jù)，Waymo也在努力鎖定其量產(chǎn)場景，即在出租、貨運配送兩大場景上進行戰(zhàn)略布局。同時，公司也在朝量產(chǎn)目標努力。今年3月，waymo完成了10年來首次融資，通過外部資金的支持繼續(xù)拓展車隊，積累數(shù)據(jù)，同時與車企合作建立車輛生產(chǎn)車間，爭取大規(guī)模量產(chǎn)部署。但核心難度是，現(xiàn)階段車輛本身傳感器高昂的成本也無法支持其成為一輛家用車，成本更多的是又運營方支付，因此所謂的量產(chǎn)，也很難超越特斯拉的規(guī)模。

商業(yè)模式的不同導致為Waymo在實現(xiàn)完全無人駕駛的道路上增添了諸多不可控性。根據(jù)去年十月摩根斯坦利發(fā)布的報告，將其估值從1700億美金下調(diào)為約1000億美金，核心原因就是由于行業(yè)整體發(fā)展不及預期，因此去安全員時間被大幅推后，加之美國本土司機工資水平較高，導致waymo的整體運營成本居高不下。摩根斯坦利預計，Waymo在2038年才能實現(xiàn)收支平衡，在這之前，Waymo至少還需要投入數(shù)千億美元去實現(xiàn)其自動駕駛事業(yè)。

好在Waymo背后站著谷歌，所以即使商業(yè)化進程緩慢，但Waymo仍有資本“存活”到盈利的那天。但在中國，“特斯拉模式”一方面被視為更穩(wěn)定的商業(yè)模型，因此，“特斯拉模式”在中國有很多踐行者。

中國版“特斯拉”正在崛起

拋開商業(yè)角度，“特斯拉模式”通過司機自主貢獻的獲取的數(shù)據(jù)來驅(qū)動技術的迭代方式，能夠在短時間內(nèi)擴大數(shù)據(jù)集的體量，優(yōu)化算法。從行動來看，很多國內(nèi)企業(yè)都認可這一路線。不僅如此，由于中國市場的巨大容量和獨有的數(shù)據(jù)豐富性，很多企業(yè)甚至認為這是一個中國企業(yè)彎道超車的機會。目前，無論是互聯(lián)網(wǎng)車企、傳統(tǒng)主機廠還是自動駕駛和互聯(lián)網(wǎng)公司都開始意識到數(shù)據(jù)的重要性。

這其中，“彎道超車”野心最明顯的無疑是蔚來汽車和小鵬。蔚來汽車銷量在國內(nèi)造車新勢力中持續(xù)領跑，數(shù)據(jù)顯示蔚來60％用戶開通NIOPilot，蔚來深知：“無法迭代成長的系統(tǒng)會徹底失去生命力，這與智能汽車基于整車OTA 不斷進化的原則相悖，也無法提供相對「非智能汽車」的差異化優(yōu)勢�！彼�以，在NIOPilot 的研發(fā)上，涉及了感知、路徑規(guī)劃、決策、控制、仿真、云、高精地圖和硬件等多個技術范疇，借鑒特斯拉已經(jīng)實現(xiàn)的通過全球交付的車輛收集路測數(shù)據(jù)的模式，形成了“持續(xù)學習，快速升級”的系統(tǒng)。同樣，小鵬汽車也認為中國式自動駕駛要打通數(shù)據(jù)和算法的任督二脈，讓算法通過海量場景數(shù)據(jù)進行生長。

事實上，這也是大都數(shù)主機廠商心目中最理想路線，安全是一個重要因素。廣汽研究院智能駕駛技術部負責人郭繼舜表示，“主機廠沒有別的選擇，我們必須漸進式地發(fā)展。其實不是主機廠要選擇一條漸進的路，而是由外界安全性條件決定的。我們需要更安全的智能執(zhí)行器件才能實現(xiàn)L3、L4。 ”