[ 摘要 ]在我们的固有思维中, 智能驾驶仅仅是以交通工具的形式存在, 比如它能够帮助人们从 A 点移动到 B 点. 但在未来, 无人驾驶技术将可能为人们提供更多可选择的服务.
腾讯《深网》作者 相欣
单边桥, 限宽车阵, 不知何时会掉到路面上的障碍物, 前方无规则滚来的轮胎阵, 对于任何一个新手司机而言, 这简直是噩梦, 即便是驾龄多年的老司机, 可能也无法保证能够完全无碍顺利通过.
这样复杂的路况, 却被一辆平行操作的无人驾驶车辆顺利摆平. 所谓 "平行操作", 即真正的 "驾驶员" 远在 3000 米之外, 凭靠信号传输完成远程操控.
这位驾驶员是无人驾驶初创公司智行者 CTO 王肖, 他成功在 5G 信号的协助下完成了这场高难度的 "驾驶" 挑战. 王肖把它归功于 5G 带来近乎于零的延时, 高宽带和高速率传输.
智行者 CEO 张德兆告诉《深网》, 在 4G 时代, 这样的远程接触根本无法实现, 一幅图像传输过来需要 2-3 秒的延时, 看似短暂的间隔中, 车辆可能随时出现无法估计的情况.
"基本上只有延时达到毫秒的级别, 最大延时也就到 100 毫秒, 才有可能通过远程去控制车辆." 接近于零的延时意味着, 无人驾驶被质疑的安全问题或将会迎刃而解.
过去一两年中, 大量巨头公司和创业新星蜂拥进入无人驾驶探索, 他们相信, 一场全球性的技术革命正在到来, 或许如同蒸汽, 电气时代一样, 无人驾驶也会给人类生活, 商业进程乃至社会文明带来翻天覆地的变化. 但在应用落地和商业化层面, 初创公司困难重重, 无人驾驶行业也经历了一次大洗牌, 进入发展瓶颈期, 和张德召一样, 他们都在等待着 5G 时代的到来.
随着 5G 商用牌照的发放和商业化逐渐落地, 无人驾驶会成为最先发生质变的行业的吗?
创造新的衍生服务
在我们的固有思维中, 智能驾驶仅仅是以交通工具的形式存在, 比如它能够帮助人们从 A 点移动到 B 点. 但在未来, 无人驾驶技术将可能为人们提供更多可选择的服务.
无人驾驶领域, Waymo 是尽人皆知的代表. 这个由谷歌开启于 2009 年的自动驾驶汽车计划, 在 2016 年 12 月从独立出来, 正式成为谷歌母公司 Alphabet 旗下的一家子公司. 如今, Waymo 估值飙升至 2500 亿美元, 这比去年 8 月由摩根士丹利给出的 1750 亿美元估值整整高出 750 亿美元.
Waymo 的一举一动, 都牵动着无人驾驶领域的神经. 去年末, Waymo 开始在美国亚利桑那州菲尼克斯周边城市推出无人驾驶出租车服务; 今年 4 月, Waymo 的打车应用终于在 Google Play Store 上架 -- 一直以来, Waymo 把为乘客提供包括娱乐在内的车内空间服务当作未来商业化的主要目标.
将目光从大洋彼岸拉回, 在国内 5G 与无人驾驶技术的有机结合上, 新的衍生服务也很有可能出现在未来的生活场景中.
2015 年成立的智行者, 目前研发出的产品包括无人驾驶清扫车 "蜗小白", 无人配送物流车 "蜗必达", 应用于高速路及城市复杂道路的自动驾驶解决方案 "星骥". 其中, 蜗小白和星骥已经运用到了 5G 技术.
现在, 张德兆和他的创业伙伴们开始思考, 是否能将更多服务在已有的产品上加以实现. 比如环卫车辆在投放到实际的社区场景中时, 可以提供移动安防服务, 目前他们也在和中国移动考虑这种方案的可操作性.
在驭势科技首席生态创新官邱巍和他的同事的想象中, 自动驾驶同样承载着更多的可能.
这种可能性的最直白体现在出行服务, 帮助人或者物从一个地点移动到另一个地点. 而这其中的附加值服务, 拥有更多想象空间, 比如它可以成为一个移动的包厢, 可以是一个移动的咖啡屋, 一个移动的地产, 又或者是一个移动的电子商务入口.
邱巍认为, 智能驾驶会给更多行业带来翻天覆地的变化, 人们的衣食住行也将从一种固定的形态逐渐演变称移动的承载形态. 而这背后所支撑的就业, 经济管理运作方式, 都会随之发生改变.
智能驾驶给人们生活带来的影响, 正在慢慢渗透进来. 不仅是刚刚提到多样化服务, 更重要的是, 它还能够为缓解道路拥堵提供帮助.
在刚刚举办的百度 AI 开发者大会上, 百度自动驾驶事业部总经理孙勇义向台下的观众们呈现了这种可能性.
孙勇义表示, 5G 和 V2X(vehicle to everything, 即车对外界的信息交换)是智慧路网, 车路协同的关键, 现在随着 5G 技术逐步的成熟以及在未来几年逐步的普及, 5G 技术传输延时更短, 传输带宽更大, 整个网络会更加稳定, 能够对未来自动驾驶以及车联网带来革命性的变化.
基于这种实时传输, 车端视频可以实时传输到云端, 同样, 云端信息也可以实时下发到车端. 通过这样的能力, 可以在云端实现智慧交通中枢, 对整个交通流量以及车辆做出远程的实时调节和控制, 以及对应急车辆, 公交等等做出云端的远程调度.
星瀚资本创始人杨歌在接受《深网》采访时, 也提出了关于 5G 无人驾驶技术对交通拥堵改善的关系, 但杨歌的观点偏向保守.
"5G 的出现确实利好自动驾驶, 但 5G 并不能解决自动驾驶存在的主要矛盾问题. 这是因为, 自动驾驶的主要矛盾是社会交通拥堵, 环境噪音太大导致无法还原真实场景的问题."
5G 到来前的行业低谷
今年 6 月 6 日注定会成为通信行业发展的标志性里程碑. 这一天, 工信部正式向中国电信, 中国移动, 中国联通, 中国广电发放 5G 商用牌照, 中国也随之进入 5G 商用元年.
相比于手机等消费品, 5G 高带宽, 低时延, 广连接的特性可能会让无人驾驶一跃成为最先发生质变的行业.
今年博鳌亚洲论坛上, 工业和信息化部部长苗圩表示, 5G 技术最值得期待的是, 通过跟各行各业的融合, 渗透, 将会激发出更多应用, 尤其是无人驾驶等移动物联网的应用."移动状态的物联网最大的一个市场可能就是车联网, 以无人驾驶汽车为代表的 5G 技术的应用, 可能是最早的一个应用."
苗圩认为, 之所以作出上述判断, 是因为无人驾驶汽车涉及人和车, 车和车, 车和路之间的移动通信连接, 相应的数据传输量比人和人之间的通信 "不知道要大多少倍", 而且要保证更低的时延, 更大的网络带宽.
5G 的大规模商业化落地将能够直接促进自动驾驶体验和成本的革命性改善. 不过, 5G 真正迎来全面落地可能还需要几年时间. 在给予乐观态度的同时, 从业者们也清楚地认识到, 中间还有许多要迈过的沟沟坎坎.
过去两年, 随着行业的不断推进和资本涌入, 和曾经的电商, O2O 等行业一样, 无人驾驶很快被催生成一个 "巨婴": 一边是来自资本的热捧和激进派的鼓吹, 另一边是频频发生的行业乱象, 和暂时无法得到本质改善的发展瓶颈.
中商产业研究院发布的一则数据显示, 2017 年中国无人驾驶企业融资组成情况中, 出行服务融资金额达到 144.23 亿美元, 整车制造企业融资金额达到 34.22 亿美元, 专攻单点技术方案, 整体解决方案, 传感器及技术硬件的企业融资金额分别为 4.94,2.52,1.39 亿美元.
好景不长. 2018 年下半年, 咨询公司 Gartner 关于自动驾驶发展曲线一针见血地指出了行业现状, 自动驾驶将走向下行低谷期. 进入 2019 年之后, 这种预期开始被兑现, 融资事件和金额远不及过去两年.
投资人杨歌对《深网》指出, 自动驾驶是一个短期内很难实现的事情, 许多人认为这个事情很简单, 觉得智能驾驶这个车改一改就可以自己开了, 但实际上, 这是非常难的一件事, 对于特异性的分析, 场景化的问题, 安全性的问题, 最后出现交通事故的问题, 如何解决社会和政治问题都没有很好的办法, 所以这个行业发展是非常慢的.
张德兆则从更微观的层面向《深网》解释了无人驾驶落地的障碍, 一是技术层面, 目前还很难覆盖百分之百的路况; 二是高额成本.
无人驾驶技术是一个涉及人工智能, 传感技术, 地图技术以及计算机等诸多前沿科技的综合技术. 5G 与无人驾驶技术的结合, 从本质上看是软硬件一体化的过程, 这意味着从最初推出到真正技术成熟, 中间会经历一段漫长时间.
从产品硬件层面来看, 目前 5G 应用于无人驾驶车辆的终端, 边长在 30 公分左右, 而最终呈现的形态可能是像录音笔一样的大小 -- 硬件需要迭代的过程, 稳定性也会通过不断调试得以保证.
另外, 张德兆指出, 目前来看 5G 与无人驾驶结合的实测场地基本是在 5G 完全覆盖区域内, 如果偏离这个区域就会出现问题.
这就对 5G 覆盖范围, 和智能道路基础设施的建设和普及做出了要求.
我们知道, 无人驾驶需要车路协同, 但目前基建的普及率并不高, 大量在建基础设施缺乏对专用路测通信系统等网络设施的顶层设计与部署, 车, 人, 路之间暂时还不能互联互通, 无法满足路测和应用无人驾驶技术的要求.
随着 5G 的落地, 无人驾驶的成本有望缩小.
无人驾驶到底有多烧钱? 以 Uber 为例, 据招股书披露, 其无人车部门仅 2018 年的研发费用就高达 4.75 亿美元, 为此, Uber 不得不弃车保帅将无人驾驶部门分拆了出去. 如若 5G 全面铺开, 则能在一定程度上解决上述两个难题.
无人驾驶虽然发展了多年, 但至今还没有量产车出来, 多数还是对原有的车辆进行改装.
《深网》了解到, 在业界改装这样一辆无人驾驶车辆的成本在数十万元, 而这还仅仅是硬件成本, 远高于这辆车本身的价格.
张德兆预计, 在 5G 时代, 一个 5G 模块, 加上一些简单的应急用传感器, 就能把成本降至原来的十分之一甚至以下."大家已经把量产提上日程, 如果真的某一天量产车为主, 那就是前装的了, 就不是改装的了."
商业化落地之前, 先具备造血能力
2017 年 5 月成立的深圳企业 Roadstar.ai, 曾是中国无人驾驶领域梯队前排的成员之一, 创世团队来自百度硅谷无人车团队, 成立一年便拿到 1.28 亿美元的 A 轮融资.
据报道, 这是无人驾驶领域中单轮融资的新高点, 打破此前同样具有百度基因的自动驾驶初创公司 Pony.ai 创下的 1.12 亿美元 A 轮融资纪录.
好景不长. 今年初, 一则称 Roadstar.ai 首席科学家创始人之一的周光伟因违反公司而被免职的公告, 将背后可能因长时间积累的创始团队不和暴露出来, 公告还称其在工作中私自藏匿代码和图纸以及数据造假, 围绕知识产权的争夺和内讧成为压倒这家公司的最后一根稻草, 2020 年将实现自产 1500 台无人车的计划变成泡影.
过去很长一段时间, 人们对于无人驾驶寄予厚望, 但实际上行业经历了过山车式的发展, 公司倒闭, 融资难, 是藏在美好光环下的黑暗之地.
另外在全球围绕无人驾驶的竞赛中, 中国的无人驾驶技术还在追赶期.
今年 3 月,《北京市自动驾驶车辆道路测试 2018 年度工作报告》发布, 获得临时测试牌照的百度, 蔚来, 北汽新能源, 小马智行, 戴姆勒, 腾讯, 滴滴旅行, 奥迪 8 家企业的 56 辆自动驾驶车辆, 道路测试里程安全行驶超过 15.36 万公里. 其中, 百度以 45 辆自动驾驶车辆规模, 约 14 万公里安全测试无事故成绩, 多道路场景覆盖的技术实力排在首位.
在这之前, 美国加州交通管理局 (DMV) 发布的《2018 年度路测数据报告》显示, 在提交报告的 48 家企业中, 行业领头羊谷歌母公司 Alphabet 旗下的 Waymo 则达到了 127 万英里的里程数. 而 5G 无疑将加速中国无人驾驶的进程.
明星创业公司 Roadstar.ai 只是无人驾驶领域的小小缩影, 资本市场的过于乐观和大量资金涌入, 催生着无人驾驶行业快速发展, 紧随其后的是一批初创企业走向下坡. 在经历过行业周期性波动和心态回落后, 无人驾驶最终还是会回归理性, 以更为稳定的状态保持正向发展趋势.
处于行业中的张德兆深有感触, 他清楚在融资之外, 逐渐具备自身的造血能力也格外重要.
"没有任何自己的收入, 也没有明确的商业化落地场景, 很难再去融资." 今年上半年, 智行者已经造出了数百台环卫用的 "蜗小白", 今年预计销量将超过 1000 台, 并投放到了人工成本居高的欧洲, 率先在瑞典落地运营, 与法国, 德国, 英国, 瑞典等欧洲国家签约投放.
另一家无人驾驶公司驭势科技, 出于成本考虑, 则从最初做整套人驾驶方案和原型车的出发点, 转变为与主机厂合作这样更加实际的赛道.
在物流领域的无人卡车也是图森科技, 驭势科技等初创公司落地的重要方向.
在需要大量资金投入的无人驾驶行业, 任何一分钱的使用都格外珍贵.
张德兆对《深网》表示, 无人驾驶的终极目标不仅仅是提供出行服务. 它应该是一个生活服务工具, 服务到我们生活的方方面面, 多开发垂直应用场景.
从更广泛的层面来看, 无人驾驶公司目前都还没到盈利阶段, 前期投入又巨大, 在投资者支撑的同时, 创造收入也格外重要. 先通过某种产品实现收入, 用以支撑技术的连续研发是一个有效的路径.
无论如何, 无人驾驶赛道注定是艰苦的马拉松长跑, 而绝对不是百米冲刺.
来源: http://www.tuicool.com/articles/y6vymyE