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自动驾驶18年,特斯拉如何抢了Waymo的「大旗」?

技术的本质是什么?技术的演化路径是怎样的?在每次技术变革的拐点,这个问题都拷问着人们。

最新的例子是自动驾驶,它被认为是汽车行业的颠覆性技术之一。近日,特斯拉推出新的全自动驾驶(FSD)Beta 软件更新,这是迄今为止最大的一次更新;与此同时,小鹏汽车 CEO 何小鹏表示,今年下半年,小鹏汽车有望成为中国第一家开启城市智能辅助驾驶(CNGP)的企业。

从当前的局势来看,渐进式路线开始被越来越多的企业和机构接受,代表企业是特斯拉,它的思路是在量产车上优先搭载 L2/L3 级辅助驾驶,低成本收集数据,训练算法迭代技术,最终做到 L4/L5。

与渐进性路线相对应的,是跨越式路线,代表企业是谷歌母公司 Alphabet 旗下的 Waymo,它的策略是一步到位,全力研发 L4+高级别自动驾驶技术,以技术改变行业。在此前的很长一段时间里,Waymo代表着最先进的技术和方向,肩负着人类走向智能汽车的使命。

从 Waymo 到特斯拉,自动驾驶路线经历了从跨越式到渐进式的转变,这中间到底发生了什么?哪些因素影响了技术的演进和迭代?

从挑战赛到产业萌芽

想要回答这个问题,要回到自动驾驶的起点。如果仔细观察,你可能会发现,所有新技术并不是无中生有,而是在原有技术的基础上,彼此组合出的新的搭配方式。自动驾驶也是如此。早期的无线电遥控、无线电导引,再到传感器、计算系统和控制系统,这些都让自动驾驶成为了可能。

直到上世纪末,关于自动驾驶的研究,还大多集中在大学实验室或汽车公司的研究院,并没有形成真正的产业。当时的研究者,在很长时间里,被嘲讽为「未来学家」、「不切实际的幻想家」。

但技术创新的步伐并非固定,有时慢有时快。技术可能会在某一时刻突然爆发,迎来真正的突破。

21 世纪初,美国国防高级研究计划局(DARPA)赞助了三场公路挑战赛,自动驾驶由此迎来了变革时刻,衍生出一个上万亿美元的产业。

2004 年美国加州无人驾驶挑战赛|视觉中国
         

据了解,这三场挑战赛(2004 年、2005 年、2007 年)总计花费不到 3500 万美元,但却验证了自动驾驶的潜力,孵化出了自动驾驶的基础路线——由摄像头、激光雷达、毫米波雷达等组成传感器单元,计算单元、线控系统构成自动驾驶的硬件系统,传感器融合、定位、识别、路径等算法构成的软件系统,共同组成汽车的自动驾驶系统。

更重要的是,DARPA 发起的系列挑战赛,孕育了一个由发明家、工程师、程序员、开发商等组成的无人驾驶生态圈。其中,在比赛中表现出色的卡内基梅隆大学和斯坦福大学,后来成为自动驾驶行业的「黄埔军校」,众多的自动驾驶人才从这里走出。

比赛过后,很多人认为自动驾驶将很快迎来大发展。但因为 2008 年陷入金融危机,车企都在破产边缘挣扎,根本无暇顾及其它。同时,几乎所有的汽车高管都认为,自动驾驶至少还需要半个世纪,才能真正成为现实。

不过,技术可以进行自己构建,就像珊瑚礁通过微小生物自己建构自己一样。自动驾驶技术的「发动机」一经启动,就没有人能让它停下。

很快,谷歌创始人拉里·佩奇 (Larry Page) 出现了。据了解,佩奇一直关注着 DARPA 挑战赛,几次都在全程观战,甚至会跑到斯坦福大学找人去讨论比赛方案。

在挑战赛后,谷歌成立了 Google X 实验室,邀请后来被称为「谷歌自动驾驶汽车之父」的特伦(Sebastian Thrun),担任 Google X 的第一任掌门人。

2009 年 1 月,谷歌的自动驾驶项目 Project Chauffeur 在这个实验室启动。

至于技术路线,谷歌内部也曾有过摇摆。

2014 年,考虑到加州法案要求「车上必须配备驾驶员,以便在紧急情况下接管车辆」,谷歌循序渐进从 L2/L3 做起逐步实现自动驾驶,把产品提供给少数长途通勤的员工使用。

但当这款 L2 级自动驾驶系统上车测试时,谷歌发现了一个严重的问题:很多员工在「驾驶」时,并不总是会把注意力放在车上,时常会发短信、化妆、使用笔记本电脑,甚至一位「驾驶员」在时速 80 公里的车辆里睡着了。

随后,谷歌路线发生了转向,开始一步到位攻克 L4 高级别自动驾驶。在随后的时间里,Waymo 是 L4 这一路线的坚定贯彻者,也是这个方向领先的实践者。

在谷歌自动驾驶的发展过程中,有一个很重要的节点。2015 年 10 月 20 日,一位叫 Steve Mahan 的盲人乘客,坐在没有人为干预控制以及安全司机的智能汽车上,安全通过了奥斯汀市区。这一真正意义上的无人驾驶,也被认为是自动驾驶技术的一次里程碑事件。

在这个期间,以特斯拉、Uber 为代表的企业,也开始进军自动驾驶。随着参与主体的越发多元,技术路线也开始出现分岔:以 Waymo 为代表的科技公司,主要走「跨越式」路线,因为没有大规模量产车为其提供数据进行技术迭代;相比之下,特斯拉等车企大都走「渐进式」路线,从商业和营销角度上来看,以电动车为产品,自动驾驶为核心卖点,逐步满足消费者更加稳妥。

关于技术路线的选择,只是各家公司根据的资源和优势,做出的自己认为的最优选择。不过,当时大多数人都认为,专攻 L4/L5 高级别自动驾驶的 Waymo 模式,有更大的潜力;特斯拉等公司因为进入时间较晚,在技术和测试里程上并不占优势。

估值「过山车」

一项新技术要真正实现规模化,取决于技术和商业模式之间的契合,只有技术或商业模式,要么无法走出实验室,要么成为空中楼阁。

随着无人驾驶项目的稳步推进,谷歌在 2015 年 9 月任命 John Krafcik,为自动驾驶汽车项目 CEO,以加快该项目商业化进程。他随后主导了 2016 年 Waymo 从谷歌母公司 Alphabet 独立。随着 Krafcik 开始进行组织架构调整,加上成本控制,以 Urmson 为首的技术派已经不再是权力中心,大批核心人员集体出走创业。这也标志着谷歌自动驾驶「技术英雄时代」落幕,商业探索时代的开启。

即便如此,Waymo 在自动驾驶处于领先位置。经过多年的发展,Waymo 不管是在技术领先程度、测试里程,还是运营经验上,鲜有公司能够企及。在美国多个关于自动驾驶的榜单中,Waymo 都处于领跑位置,特斯拉则多年位于尾部。

Waymo 测试车辆|视觉中国
          

随着 Waymo 商业化战略展开,资本市场也给予了积极反馈。2015 年时,Google 自动驾驶项目(Waymo 前身)估值仅有 85 亿美元;但两年后的 2017 年,摩根斯坦利对 Waymo 给出的估值达到 700 亿美元;2018 年,估值更是暴涨到 1750 亿美元,相当于 1/4 个谷歌,这背后是对其技术和商业化的认可。

拆分来看,Waymo 各个部分价值如下:

自动驾驶出租车,800 亿美元;

物流/递送服务,900 亿美元;

软件和技术授权,70 亿美元;

有 Waymo 的示范效应在先,越来越多的自动驾驶公司涌现,行业进入了第一波高潮期。

当时,科技公司如 Uber、百度、NVIDIA 等也纷纷加入自动驾驶研发的阵营;通用、福特、宝马等传统汽车厂商,也通过投资迅速切入自动驾驶赛道,2016 年通用汽车以 10 亿美元并购 Cruise,2017 年,福特汽车向 Argo 投资 10 亿美元,2018 年软银 22.5 亿美元押注通用 Cruise。

同时,也涌现了很多初创公司,比如小马智行、Nuro.ai、驭势科技(UISEE)、Momenta 等。

之所以给自动驾驶公司如此高的估值,是当时业界充斥着乐观情绪,认为自动驾驶在 5 到 10 年内就可以商业化落地。

百度前自动驾驶事业部负责人、现中智行董事长兼CEO王劲,在 2015 年喊出自动驾驶汽车「三年商用、五年量产」的口号;咨询公司Gartner 也预测这项技术能在 5 至 10 年时间内达到生产成熟期;2017 年,通用公司宣布了自动驾驶计划,计划在 2019 年大量投放自动驾驶出租车。

优步自动驾驶测试|视觉中国
            

但现实却给了他们一记「闷棍」。2018 年,Uber 在自动驾驶路测中出现致命事故,一名女性在过马路时被一辆 Uber 无人驾驶 SUV 撞倒并最终死亡。Uber 的无人驾驶汽车当时以 61 公里的时速在限速时速 56 公里的区域内行驶,并没有试图刹车。

这是全球第一例自动驾驶安全事故,也引发了人们对自动驾驶技术成熟度的思考。从技术上来讲,自动驾驶是一个复杂的工程问题,注重的是对于「长尾问题」的解决能力,要解决考虑尽可能多的场景。Waymo 软件工程总监 Sacha Arnoud 曾表示,从他的经验来看,前 90%的技术工作量只占总工作时间 10%,而要完成最后的 10%的工作,却还需要再花 10 倍的气力。

越来越多人认识到,自动驾驶可能还需要更长的时间、更多的投入,进行技术迭代,才能真正实现无人驾驶。此前估值超过 100 亿美金的自动驾驶公司 Aurora,其 CEO Chris Urmson 就曾表示,「完成自动驾驶革命可能要花 30 年甚至更长的时间。」这也意味着,自动驾驶的竞争,从「短跑」变成了「长跑」。

与此同时,Waymo 在商业化过程中接连受挫。据了解,2018 年底,Waymo 开始在美国亚利桑那州凤凰城试点 Robotaxi 业务,但一直无法拿掉安全员或者跟踪车,这直接导致运营成本高昂,无法大规模复制,也无法获得足够的数据来优化算法,实现数据闭环。随后,摩根士丹利在2019 年,将 Waymo 的估值从 1750 亿美元,下调近 40% 至 1050 亿美元。

种种因素汇聚,导致自动驾驶从风口进入寒冬。Uber、沃尔沃、通用、福特、特斯拉等主要玩家,都推迟了自己的商业化落地计划,大批创业公司倒闭。其中,2020 年 12 月,Uber 更是将自动驾驶技术部门 Uber ATG,以 40 亿美元出售给了同行 Aurora Innovation;Lyft 也以 5.5 亿美元,将自动驾驶部门 Level 5,转卖给了丰田子公司 Woven Planet。

渐进路线被看好?

虽然遭遇了资本寒冬,但自动驾驶的大趋势并没有变化。只是竞争从「短跑」变成「长跑」,意味着企业的发展路径和投资策略,可能就要发生转变。

此时,业内开始重新考虑特斯拉为代表的渐进式路线。众所周知,自动驾驶技术的决胜点在于数据的积累。渐进式思路的优点,是可以把辅助驾驶作为卖车亮点,用赚来的钱来搞 L4 自动驾驶研发,在量产中获得现金流和低成本的数据流。它的缺点可能就是这些数据可能不全面,还有就是人们对从辅助驾驶通向无人驾驶存有疑问。

但随着芯片、激光雷达、5G 网联产品,成本快速下降,高质量的数据获取正逐渐成为可能。在 2020 年的 CES(国际消费电子展))上,博世、华为、大疆、Velodyne,以及禾赛、速腾等公司都带来了新产品,部分激光雷达价格不到 1000 美元,这无疑会加快激光雷达前装上车的速度。

与此同时,2019 年前后,自动驾驶技术堆栈出现了颠覆性变化,特斯拉引领了这次变革。所有单个技术的进展,核心都围绕着从规则驱动向数据驱动发展,这几乎改变了整个技术堆栈,甚至是工程师的思考方式。简单说,数据的数量与质量决定了算法的有效性,将成为自动驾驶的关键环节。

2020 年下半年,特斯拉发布 FSD Beta(完全自动驾驶测试版)。这也验证从辅助驾驶到自动驾驶的路径,是可行的。当然,渐进式路线并不是一条平滑曲线,而是阶梯状的小幅跃迁。从当年的 Autopilot 到如今的 FSD,特斯拉在底层架构上也是不断重构,甚至是推倒重来。

著名的技术思想家布莱恩·阿瑟,曾在其《技术的本质》一书中表示,技术进化的机制就是组合进化。最初很简单的技术,通过组合成一个一个的技术模块,发展出了越来越多的复杂技术形式。

在多个因素的共振下,渐进式路线在 2021 年发展迅速。2020 年底至 2021 年上半年,众多车企、科技企业推出自动驾驶相关车型、产品。公开数据显示,2021 年全球新能源汽车销量达到 675 万辆,同比增长 108%。其中,中国新能源汽车市场持续突破,产销同比增长 160% 以上,销量达 352 万辆。市场占有率达到 13.4%,高于 2020 年 8 个百分点。其中,大部分都搭载了辅助驾驶系统。

特斯拉 Model Y 自动驾驶|视觉中国
             

相比之下,Waymo 在技术层面依然领先。2022 年 3 月,美国市场研究机构 Navigant Research 又发布了最新版的自动驾驶竞争力排行榜,Waymo 以 86.7 的评分占据榜首,展现了领导者的地位,特斯拉则垫底。但它依旧没有解决商业化落地问题。虽然已经取消了安全员配置,但 Waymo 目前仍局限在较小范围内,通用性和泛化性还需进一步拓展。

此外,专注于 L4+高级别自动驾驶的开发需要海量的资金支持,2019 年自动驾驶赛道全球前十大玩家研发总投入超 160 亿美元,其中 Waymo、Cruise、Uber 等公司全年投入超 20 亿美元。对于大多数企业而言,这是难以承受的开支。相比之下,是特斯拉已经扭亏为盈。2021 年,特斯拉交付量为 93.6 万台,归母净利润 55.19 亿。这意味着特斯拉可以长期、持续对自动驾驶进行投入。

总体来看,自动驾驶尚未到达终局,Waymo 和特斯拉的路线之争还会一直持续下去。自动驾驶是一个复杂体系和演进过程,不可能一蹴而就,需要在与技术、量产、商业化、需求碰撞中逐步完善。

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