RoboTaxi，明天不會更好

2004年3月，美國莫哈維沙漠地區舉辦了第一屆DARPA挑戰賽，誰也沒想到谷歌的自動駕駛專案Project Chauffeur會因此草創。

五年後，Google的自動駕駛專案正式啟動，由時任副總裁Thrun負責，他也是第二屆DARPA挑戰賽冠軍、第三屆亞軍團隊的領導人。這個專案後來成為如今熾手可熱的公司Waymo。

為了打動投資人，Waymo帶頭畫了三個圈，Robotaxi、貨運卡車、無人配送車，而前面兩個被國內一家搜尋公司視為救命稻草。

不過，在Robotaxi領域處於先驅地位的Waymo，算上“前世今生”發展已有十餘年，截至2021年3月，其全球路測資料達3219萬公里，但要說大規模商業化運營還言之尚早。

原智慧駕駛產品部部長蘇箐此前也表示，打死都不會做Robotaxi。“現階段做Robotaxi的企業都得完蛋，Robotaxi是結果而不是商業目標，中國市場打車體驗已經很好，自動駕駛並不會讓這個體驗更好。”

Robotaxi大致約等於智慧化+網約車，即便不說體驗有沒有升級，至少沒有一家網約車企業敢拍著胸脯說自己盈利了。有理由相信，即便Robotaxi商業化有加速趨勢，也不燒油了，但依舊燒錢。

看起來很有前景

這條有些虛幻的賽道已經變得擁擠，各企業帶著不同目的入局。有百度、Waymo這類科技公司，有滴滴、Uber這類出行服務公司，還有提供自動駕駛解決方案的企業文遠知行、小馬智行等。此外，很多整車廠也不希望失去靈魂而下場，比如特斯拉、通用。

不同型別的企業加入，也衍生出三種不同的運載工具來源與運營模式，第一種型別選擇自購自營，第二種型別選擇向車主借用閒置車輛如特斯拉，第三種合資企業，科技企業提供技術，車企提供車輛，出行公司提供運營。

天花板足夠高或許是企業魚貫而入的主要原因。據中金公司預計，到2030年Robotaxi全球市場空間將超過2萬億美元，大大超過網約車的市場。

機構給予Robotaxi如此高的估值，主要是想象其可以擁有超越網約車的運營能力。

從人力成本來講，單個司機每月人力成本約為8000元，每天服務時間有限。而無人駕駛車輛由於取消了司機角色，不需要支付額外的報酬，同時單車運營效率也有大幅提升，可以真正做到24小時連軸轉。此外司機容易出現疲勞駕駛，而機器不存在這樣的情況。

但現實情況真是如此嗎？一位曾供職於多家做Robotaxi模式的企業人士告訴光子星球，這種商業模式看起來很美好，但實際情況很可能是講不通的。

“本身這個模式就虧錢，規模越大虧得越多，因為成本已經擺在那裡，一輛車的改造成本，已經超過了車輛本身的價值。”該人士說，比如百度此前公佈一輛無人車成本是48萬元，再配上一個安全員，這個模式的成本已經高到嚇人。

無人駕駛的概念雖好，但是從目前的技術來講取消安全員只是個“偽命題”，長尾場景無窮無盡，無法保證全自動駕駛能解決所有的極端場景。

此外法律也最多隻能允許部分路段實行全無人駕駛，而對於使用者來講，也難以在短時間內認可這一技術，企業需要進行大量市場教育，因此在3-5年內大規模推行Robtaxi的希望較為渺小。

縱觀資本市場的發展，在實現商業化盈利之前，目前所有的設想都只是個“餅”。

投入是個無底洞

楚人買矛與盾的故事都非常熟悉，如果說Robotaxi的優點是最尖銳的矛，戳中了出行的痛點，那麼商業化落地的難度就是最堅固的盾，阻礙Robotaxi的進一步發展。

滴滴的護城河在技術方面嗎？不，對於網約車來說最大的護城河在於註冊司機數，轉換到Robotaxi上就是投放車輛數。

網約車和Robotaxi在商業模式上存在一定區別，滴滴屬於輕資產模式，司機用自己的車接送乘客，滴滴提供運營服務，而Robotaxi需要企業自己投放大量無人駕駛汽車，屬於重資產模式，更像是共享單車形式，雖然規模化效應帶來單車成本下降，但重資產模式下，規模越大運營費用也會水漲船高。

“我們可以看一下Robotaxi是個典型的雙邊平臺經濟的模型，如果它沒有足夠自動駕駛車輛，使用者等待時間太長，整個平臺就很難吸引使用者。反之，如果沒有足夠的使用者，佈局成本又非常高。”中國資訊通訊研究院政策經濟研究所總工程師何霞很早便意識到了問題。

因此，要擁有足夠的市場競爭力，投入足夠數量的運營車輛是必不可少的。由於滴滴佔據了網約車市場的大部分份額，對於它來說，自動駕駛是個錦上添花的存在。如果不推行大規模運營，它也可以作為一種補充或者高階體驗分支，而其餘公司則很難解決前期大規模車輛投入的難題。

如果不考慮單車成本的降低，以此前百度釋出的成本48萬左右Apollo Moon來計算，要想達到網約車頭部量級，前期投入車輛成本就在千億量級，而這還未算入前期研發費用的分攤。

針對無人駕駛，一般有兩種途徑，一種強調單車智慧，如目前特斯拉、蔚來、小鵬等車企均是採用這種方式實現智慧駕駛，不過主要尚停留在L2級自動駕駛階段；另一種則是需要涉足道路改造，實現車路協同。

根據各家公佈的資訊來看，大部分做Robotaxi的企業都能實現解決超過90%的行駛場景，但剩下10%甚至是1%，則需要耗費比前90%多得多的時間和資金投入，仍需要收集大量資料完善。

這就陷入了“先有雞還是先有蛋”的問題。無法保證行駛安全就不能大規模上路，沒有規模化就不能獲取大量資料完善處理長尾場景的能力，也就在短時間內無法實現商業化。

如在此前一家Robotaxi企業公佈的影片中，我們發現其在行駛過程中時速較慢，基本保持在30碼以下。而在錯車博弈中，無人駕駛車輛與來車難以像普通司機一樣進行燈光或語言的交流，也不會做出開上馬路牙子等非常規的錯車操作。

如今對於實現L4級自動駕駛需要多少路測里程業內並沒有定論，不過李書福此前曾提出過“10億公里”路試才能證明自動駕駛安全性的說法。而截至今年3月，全球路測里程最長的公司Waymo，其路測資料也僅有3219萬公里，其完成度僅達3%。

要將單車智慧發揮到和人類相似的水平並不簡單。單車智慧始終只能按照設定程式碼處理資料，所以近年也出現不少安全問題，簡單列舉幾個：

因此不少企業也在尋求車路協同的方法實現無人駕駛，以此平衡自動駕駛套件成本和行駛安全性問題，簡單來說就是將汽車成本轉移至路側基建上。不過其中同樣也有難以解決的難點，大規模路網改造企業難以自己完成，往往需要政策法規支援，前期既燒錢也耗時。

即使法律完善，其在道德層面也有難以解決的問題，當出現緊急情況時，究竟是優先保證乘客安全還是保證路人安全呢？“保大保小”似乎從來不只是男人的問題。

尋找活下去的彈藥

如同造車一般，自動駕駛同樣也是一場耐力賽，誰的技術更好、體驗更好或許並不是現階段Robotaxi們需要考慮的主要問題，誰能活得更久、籌集更多彈藥反而才是一眾企業的目標。

根據企查查資料顯示，自動駕駛相關專案的融資頂峰出現在2018年，經歷一年遇冷後開始有所回暖。

而今年來，由於赴美IPO受阻，相關企業也開始頻募糧草。

Momenta兩輪融資超10億美元，滴滴自動駕駛完成兩次戰略融資共計6億美元，文遠知行完成B+及C輪融資共計4.2億美元，小馬智行也有兩次融資，據報道其擬在最新一輪融資中籌集5-10億美元。

不過沒有造血能力的Robotaxi們，面對燒錢的自動駕駛還能活多久？

據我們統計，小馬智行共融資8輪，其中披露融資金額超過11億美元，但近期內部卻迎來了不小變動，比如有媒體報道其造車計劃已經停滯。

有從業人員向光子星球分析，在自動駕駛的三個商業模式中，港口、礦山或幹線物流等較為封閉場景下的商用卡車更易落地，只是因為非常To B，很難贏得投資人好感。所以就能理解為什麼百度總是拿“蘿蔔快跑”做文章，而不怎麼提他們在內蒙古伊敏煤礦的無人礦用卡車，以及孵化的卡車新勢力品牌DeepWay。

由於卡車單價本身較高，一輛上百萬的卡車如果只用二三十萬便可以加裝自動駕駛功能，對於企業來講更容易接受。同時我國卡車司機也存在疲勞駕駛和數量短缺的情況。

但由於受卡車保有量所限，該領域的故事天花板很低，其想象空間很可能滿足不了資本市場的胃口。當下投入重金的機構們，都在為自己的信仰買單，要想獲得投資回報還需要漫長的等待。

RoboTaxi正如VR或元宇宙一樣，人們並不否認它可能有一天真的會到來，但是所有人都知道它明天或明年一定不會來。

本文來自微信公眾號 “光子星球”（ID:TMTweb） ，作者：冷澤林，編輯：吳先之 ，36氪經授權釋出。