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      無人駕駛攻堅戰 究竟什么才是真正的競爭壁壘?

      來源:智駕網 瀏覽次數:691 發布日期:2020-04-27

      在無人駕駛攻堅戰中,應該從哪些角度去建立競爭壁壘?兩位嘉賓提出策略壁壘、行業壁壘和人才壁壘才是制勝的橋頭堡。 

      全無人駕駛的商業化運營還要多久到來?何時才能盈利?融資邏輯發生了什么變化?如何建立新階段的競爭壁壘? 

      針對以上問題,文遠知行WeRide工程資深副總裁鐘華和凱輝汽車基金合伙人李貿祥在億歐的一場線上沙龍上,一一給出了答案。 

      一、錢不是唯一的壁壘 

      在無人駕駛攻堅戰中,應該從哪些角度去建立競爭壁壘?兩位嘉賓提出策略壁壘、行業壁壘和人才壁壘才是制勝的橋頭堡。 

      技術、運營與政策是文遠知行策略壁壘的三個關鍵要素

      文遠知行工程資深副總裁鐘華在線上沙龍上說:“我們一直在做三件事:一是技術開發;二是擴大運營,這其實在去年就已經開始做了,我們也已經交出了中國首份robotaxi運營報告;三是推動政策,這是我們接下來工作的重點之一。這三件事相互影響、相互制約。” 

      “技術是基礎,從技術到落地不可能瞬間發生,因此運營需要早布局、早落地、持續開展。如果政策不開放的話,企業運營很難真正做到‘無人’那一步。但如果運營、技術達不到一定標準,政策也不會放開,所以我們現在是把這三件事一起往前推。”

      作為一個與AI技術、造車、出行密不可分的特殊行業,無人駕駛也存在著非常高的行業壁壘。

      自動駕駛存在一個分水嶺,以估值來說是10億美金。10億美金以下的企業更多是在做一些更切實際的落地場景,而10億美金以上的企業,更多在考慮怎樣建立一個生態:與整車廠、一級供應商、其他生態伙伴進行合作,構建未來。這類企業的數量正在不斷減少,因為能夠形成這樣競爭壁壘的企業并不多。”凱輝汽車基金合伙人李貿祥說。

      2018年10月,文遠知行獲得雷諾日產三菱聯盟Alliance RNM戰略領投,成為中國首家獲得全球汽車制造商領投的L4級自動駕駛初創企業。2019年8月,文遠知行以“AI技術公司、車企/Tier 1、出行服務平臺”三方合作的鐵三角模式創建合資公司文遠粵行,實現自動駕駛出租車的落地運營。 

      聯合產業上下游,打造自動駕駛生態圈,是文遠知行自成立以來一直專注的戰略路線。鐵三角模式將是文遠知行未來在不同城市復制的方案。除了跟本地企業合作,還可以通過跟更大的車廠和出行平臺合作,從城市級別、區域級別,甚至全國、國際化合作上逐步建立產業聯盟,更穩定地形成競爭壁壘。 

      目前全球范圍內有三家自動駕駛企業成立了合資公司:百度與地方政府合作,文遠知行與出租車公司合作,Aptiv與主機廠合作。合資模式無疑是無人駕駛技術未來商業化落地的另一條重要路徑。 

      在文遠知行的鐵三角模式里,AI技術作為最為稀缺的資源,扮演著關鍵的角色。鐘華表示“最近,發改委、工信部等11個國家部委聯合印發的《智能汽車創新發展戰略》中,有一個很清晰的點,各個玩家到底扮演什么樣的角色?科技公司是領軍企業,車廠、Tier 1、出行領域的企業都是供應商。所以,我認為,下一個階段推動行業往前走的很有可能是機構投資人。”他認為:在自動駕駛接下來的發展中,科技企業將是主力,傳統車廠在財務、技術研發上會優先電動車和低級別的自動駕駛,對高級別自動駕駛更多采取防御性投入。 

      李貿祥認為,海內外的自動駕駛產業聯盟存在一定的區別。“海外企業有自己的一套發展戰略。初創企業和整車廠都會有自己想做的日程,并且順序不一樣。”聯盟到底由誰主導,每個企業扮演什么樣的角色,提供怎樣的價值?這其實在外面無論是吸引新的投資人也好,或者說持續走下去,都非常重要。如果只是一個小的配角,意義就會慢慢減少。如果是主導角色,那聯盟的價值會越來越大。 

      李貿祥指出文遠知行利用鐵三角模式在廣州推出的robotaxi運營是“借力打力”的一種打法。“如果自動駕駛這件事情完全是一家抗在自己的肩上去做,成本可能放大3-4倍,甚至遠不止于此。如何去借助別人的力量,更好地完成自己的目標,這也是一個競爭實力的表現。” 

      人才的稀缺與團隊的完整并存,文遠知行人才壁壘看中層 

      李貿祥分享,在無人駕駛行業,人才的稀缺性是很重要的,很多時候投項目是必須看人,這個團隊的完整性等。人、技術,再加上落地前景、盈利性,最終成為一個產品。 

      文遠知行的核心管理團隊在技術研發、商業模式和企業運營等方面都擁有豐富的海內外實踐經驗,曾在谷歌、臉書、微軟、百度、滴滴、思科等知名企業擔任重要職位。文遠知行全球員工多達300人,其中70%為研發工程師,由來自海內外頂級高校的畢業生、來自谷歌、臉書、蘋果、微軟等企業的資深工程師及工程管理人員組成,包括30多位海歸博士,70多位海歸碩士,30%為自動駕駛行業老兵。 

      鐘華作為文遠知行在中國的技術總負責人,看到中層在技術團隊中所起到的軸心式的關鍵作用,“轉到組織方面,這跟一開始幾十人擼起袖子干活是不一樣的。在文遠知行做的事情就是我們不斷引入有豐富經驗的中層,我們稱之為Tech Lead,就是總監級別的管理人員。他們逐步會成為公司的中堅力量,他們擁有大規模開發的經驗和在工業界解決難題的思維能力,都會變得越來越重要。所以當公司逐漸從小公司轉型到中等規模時,中層人才是非常關鍵的。我們在做的事情實際上就是不斷加強中層這一塊。” 

      二、DMV就像個傳達室,無人駕駛亟需相對簡單的、更受認可的對比標準 

      在億歐的線上沙龍中,兩位嘉賓也探討了前不久引發熱議的加州車管局(DMV)2019自動駕駛報告。業內對MPI值(Miles Per Intervention,每兩次人工干預之間行駛的平均里程數)是不是評定技術水平的可靠標準開展了前所未有的爭論,Waymo、Cruise CTO Kyle Vogt、Aurora CEO Chris Urmson等都不約而同地表達了他們的質疑。 

      對此,鐘華表示:大家對DMV報告存在兩大誤解。“DMV就像一個傳達室,將接收到的企業數據直接對外公布,不負責核實數據也不對數據負責,DMV并不為這些企業背書。” 

      與此同時,DMV報告對脫離數據沒有進行嚴格定義,既沒有要求在哪些場景下跑,也沒有具體說明怎樣算一次脫離,因此并未形成業界認可的統一標準。不同企業依據自己的理解進行統計和上報,導致差異較大,所以難以進行橫向比較,把它作為評判企業技術水平會造成誤導。 

      作為投資人,李貿祥也表達了由于行業缺乏統一的數據標準,使得甄選自動駕駛項目時“完全沒有參照物,是一個很痛苦過程。” 

      對此,鐘華也指出:“其實我們面對同樣的問題,投資人成天就問我們這個事情,其實我們做技術的人也很郁悶,自動駕駛這是一個非常復雜、非常大的一個系統,你要我拿一個單一的數字,這個東西就非常難。作為自動駕駛企業來說,我們也有責任,是不是能夠總結出相對簡單的一些標準,能夠讓大家來做一些橫向的衡量。” 

      不可否認的是,對于投資人和自動駕駛企業來說,一個相對簡單的、被行業廣泛認可的橫向對比標準,是目前行業所亟需的。 

      三、無人駕駛五步走,并不是全部替代司機時才能掙錢 

      2020年新冠肺炎的暴發,讓無人駕駛的價值更加凸顯。無人駕駛是剛需,這在各個行業都能得到體現。除了更加安全、經濟和舒適外,無人駕駛能夠有效避免交叉感染,替代人類在高危環境下開展工作,保障交通運輸能力。 

      鐘華指出,無人駕駛公司的發展分為五個階段: 

      第一階段:實現固定路線的自動駕駛。文遠知行在2017年創立之初即已實現:成立39天即完成首次封閉場地無人駕駛測試,成立81天即完成首次開放道路無人駕駛測試。 

      第二階段:實現小片區域任意點對點自動駕駛。文遠知行在2017年底在硅谷已實現,總部落地廣州后,在生物島率先開啟國內首個L4級自動駕駛常態化試運行。 

      第三階段:實現較大區域內的自動駕駛測試和運營。2019年11月底,文遠知行在廣州黃埔區、開發區144平方公里的范圍內開展了robotaxi全開放式運營。 

      第四階段:在限定區域限定時間的全無人駕駛測試和試運營。這是文遠知行接下來從技術上、運營上、政策上將要重點推進的工作。 

      第五階段:實現大范圍大規模的全無人駕駛運營。 

      對于robotaxi來說,當進入第四個階段(在限定區域限定時間的全無人駕駛測試和試運營),離盈利就不遠了,進入到第5階段(實現大范圍大規模的全無人駕駛運營),就應該完全可以實現盈利。 

      自動駕駛如何突破盈利難題?對此,鐘華的回應是:“只要能把人挪掉,剩下的賬一定能算得過來。并不一定到全部替代司機時才能掙錢,替代一半司機的時候就能掙錢。” 

      “文遠知行為什么現在這么早開始做運營?真正技術出來,也不是第二天就能賺錢的,這中間需要一個適配的過程。我們現在屬于早期做運營的階段。”鐘華強調。

      作為中國唯一提供全對外開放robotaxi服務的企業,文遠知行發布的國內首份自動駕駛出租車運營報告顯示,2019年12月01日至31日,文遠知行robotaxi共完成8,396個出行訂單,零安全事故,日均出行服務270.8次,單天最多訂單達到438單,服務訂單總里程達41,140公里,共服務4,683名用戶。

      “我們希望,通過我們的運營,能夠給政府、社會一定的信心,加快推動相關行業法規往前走。”

      標簽:  無人駕駛
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