0
2011 年 7 月 14 日，一輛紅旗 HQ3 在長沙到武漢 286 公里的高速路飛馳，完成歷時約 3 個半小時的自動駕駛實驗。
這是我國自主打造的自動駕駛車輛首次在真實復雜的交通路況下完成測試。
彼時，在自動駕駛之外，相關碰撞預警、車道偏離預警、自主泊車等輔助功能的樣機也已面世。
這是我國試圖將自動駕駛技術以可量產的方式融入老百姓用車生活中的嘗試。
此后的幾年里，智能駕駛邁入新紀元。
各路玩家勢如破竹、野蠻生長，整個行業在 2015 年達到新高度、在 2018 年駛入深水區。
如今十年白駒過隙，智能駕駛世界的運行法則從無序到有序，落地路徑也早已涇渭分明，但這部波瀾壯闊的創業故事給了所有人留下了一個關于商業模式的待解之題。
智能駕駛理想的商業模式是什么樣子？
沒有人知道確切的答案。
不過根據新智駕了解，從 L2（輔助駕駛）到 L4（自動駕駛）、從公開道路到封閉場景，目前行業內幾乎沒有已經盈利的商業模式。
以全球自動駕駛第一股圖森未來為例。
其招股書以及財報顯示，2018 年至今年上半年，圖森未來的營收約 3250 萬元，而凈虧損近 50 億元；其中研發支出約為 22.5 億元。
半年前，圖森未來就已有超 670 名全職員工從事研發活動。
多位受訪人對新智駕表示，在智能駕駛技術的研發中，人力成本是絕對的大頭。
由于專業人才太過稀缺，大廠的入局又加速了內卷，一個 CTO 的年薪可以開到千萬以上。即便是應屆畢業生也能享受非常不錯的待遇，一些優秀畢業生的年薪高達 40-50 萬甚至是 60 萬的 level。
"薪資泡沫太大了，"張文明（化名）有點無奈，"但是大家沒辦法，該招人還是得招。"
圖森未來之外，百度也是一個非常典型的例子。
除了龐大的研發團隊，百度僅 Robotaxi 的車隊規模就超 500 輛（其自動駕駛小巴和中巴未算在內）、智能駕駛相關專利數量近 3000 件、測試牌照 200 多張，這些成績都堪稱是國內之最。當然，這些成績背后也都是實打實的人力物力投入。
據媒體估算，其過去 8 年多在自動駕駛的總投入可能在 1000 億元左右。李彥宏在采訪中曾提到，僅去年一年，百度對自動駕駛的投入就高達 200 億元。
對于圖森未來以及百度這種自建車隊、打造運營網絡的玩家來說，設備費用也不可忽視。
"最開始時候，一套 L4 方案的軟硬件成本（包括車）高達幾百萬元，盡管現在已經壓得比較狠了，但還是要幾十萬。"斯年智駕 CEO 何貝談道。
實際上，斯年智駕同樣以運營模式切入市場，但不同的是，港口的環境比城市道路以及高速道路更適合批量復制。成立一年多時間，斯年智駕就已經拿到了 2個港口碼頭訂單。
在巨大的人力成本以及設備成本雙重作用下，現階段盤子鋪得越大，虧損就越厲害。
走前裝量產路線的 L2 也難逃相似的命運。
某創業型 Tier 1 向新智駕透露，距離其實現盈虧平衡還需要 2 年時間——前提是持續專注 L2 市場（已有量產訂單）。
然而該 Tier 1 正在積極布局 L4 的業務，這會催生出另一部分研發成本，對供應商的資金實力提出了更高的要求。
"量產推進和前沿研發必須要并行，"顧小葉（化名）告訴新智駕，"現在競標 L2 的項目，各家方案大同小異，你得拿更前瞻的技術和更貼心的服務去打動客戶才行。"
其實也好理解：
前裝項目從商務接觸定點到交付 SOP，再到大批量生產，整個流程通常需要 2-3 年的周期，中途各個環節還要進行各種檢查和測試。即便是車輛交付給用戶后，也時常需要進行 OTA 升級。
另一方面，近年中美關系也比較緊張，不少傳感器零部件都面臨斷供的風險。
顧小葉透露，他們公司還有一部分現金用于提前備貨，必須確保產品的正常交付，"晚一天可能就要賠幾十萬塊錢。"
換言之，沒有錢，智能駕駛的一切都是空談。
智能駕駛技術再陽春白雪，最終也是塵歸塵土歸土，落到實處去為用戶服務的。
L4，其商業模式的底層邏輯離不開「節省司機成本」。
但放眼整個行業，技術上并沒有做到足夠成熟足夠安全。即便不需要駕駛車輛的司機，駕駛座上也還是端坐著安全員，法律法規短期內也不太可能放開權限。
還是以圖森未來和百度為例。
圖森未來在招股書中表示，其產品要到 2024 年才開始交付，如果一輛卡車一年可實現 6 萬美元營收，在卡車運營數量達到 5000 輛時將實現收支平衡——距離圖森未來的成立時間有將近 10 年的跨度。
而百度在日前的財報會議中透露，Robotaxi 的盈利最快也要到 2025 年——距離百度布局智能駕駛的時間超過 12 年。
無論從何種角度來看，現在談 L4 真正意義上的盈利還為時尚早。
圖森未來和百度只是賽道的兩個縮影。但是對于大部分玩家來說，在如此大規模的投入下，又有多少個十年可以消耗。
在真槍實彈的商業比拼階段，L4 玩家開始尋求更多落地的可能。
"把高級別智能駕駛前瞻技術降維到 L2 或 L3，以主機廠和法律法規都能夠接受的形式來推進。"摯途科技戰略執行總監楊永勛道出了其與行業內諸多玩家的對策。
今年 7 月，摯途科技正式以 Tier1 身份向一汽解放供應 L3 級自動駕駛集成系統，實現了智能駕駛公司前裝供應 OEM 模式的商業化落地。摯途和一汽解放共同打造的 J7 L3 定制化重卡也已在 7 月份小批量下線。
據官方預測，這款車輛在投入運營 1 年半左右就可以收回 L3 硬件系統的成本。
除了嘗試在不同維度之間切換，L4 玩家們另一種求變思路是：
將觸角伸向不同細分場景，包括小馬做重卡、文遠做小巴等，百度去年也宣布要通過智能駕駛技術賦能物流行業。
在多位受訪人的觀點中，L4玩家們在戰略方向上搖擺不定，是商業模式受挫的表現之一。
一方面開源，積極探索其他的變現方式。另一方面也要節流，盡可能把錢花在刀刃上。
"這個行業里濫竽充數的人其實不少。要有慧眼識英雄的能力，投資人的錢才更是錢，而不是浪費。"張文明感慨道。
斯年智駕 CEO 何貝則告訴新智駕，他們現在越來越看重「效率」。
因為自動駕駛的變現周期長，如果員工的努力方向與企業需求產生偏差，很可能會拉長研發周期，無益于公司正向發展。
要避免這種事倍功半情況出現，就需要領導層有較強的統戰能力，能夠對項目進度以及員工狀態有清晰的把握。
相比之下，L2 市場由于可進行前裝量產，現金回流速度可能會更快一些，而且商業模式已經有了可借鑒的模板——
特斯拉已經證明"軟件定義汽車"的路子走得通，而 Mobileye 以及一些國際供應商巨頭則給 L2 賽道內的玩家打了樣。
盡管自己所在的公司與 Mobileye 之間存在競爭關系，何天（化名）也絲毫沒有掩蓋對 Mobileye 的認可：
Mobileye 真的很強。安波福、采埃孚、恒潤采用的都是 Mobileye 的方案。說實話，國內還有一段要追趕的距離。
不過，在市場日新月異的變化中，國產的 L2 玩家也抓住了機遇，走出了定制化的差異化道路。
至于很多人闊談的"定制化會壓縮利潤空間"的觀點，其實不必太擔心。
目前，不少玩家們開始在定制化和通用化之間尋求平衡點。如果一個項目需要投入大量的研發精力，但利潤很少，量也不大，可能會傾向于直接放棄。
顧小葉認為，前幾年行業處于投研階段，虧損是一個非常客觀的自然現象。經過彎道超車，公司已經拿下了前裝量產的定點項目，"公司產品能夠滿足客戶的需求，商業模式其實就已經 work 了，只是需要時間去攤薄之前的研發成本。"
現在大家面臨的挑戰，可能更多的在于人才資源的匱乏。
畢竟，一旦車企認可了某個供應商，雙方的合作很有可能會長久地持續下去，規模效應和口碑效應也會逐漸顯現出來。如果沒有足夠的人手，業務的吞吐量無法做大。
同時，眼下的 L2 市場已經發展得較為成熟。車企也有意往更高級的智能駕駛去探索，如果供應商的技術實力跟不上，很有可能陷入尷尬的境地。
盡管文章開篇講到，2011 年，國內的智能駕駛從實驗室向物理世界邁出重要一步。但多位業內人士與新智駕交流的過程中指出，智能駕駛在商業方面的嘗試或許沒有那么久。
摯途科技按行業發展特征梳理的結果顯示，2014-2016 年為智能駕駛的概念階段，以 Waymo 為首做技術原型及未來概念設想；2016-2020 年為原型技術Demo展示階段，自動駕駛企業在各個細分場景百家爭鳴；2020 年行業開始步入商業落地階段。
而且，現在還不斷有新玩家在加碼這一領域。
前段時間，AI 四小龍之一依圖賣掉了自己的醫療業務。其前員工的一番話很有意思：
安防和醫療都不是依圖未來的主業，安防只是規模比醫療大，哪一天無人車或者芯片做起來，安防也能像醫療一樣賣掉。
話語間無不流露出對智能駕駛的看好。
此前，商湯、格靈深瞳等 AI 公司也早已在智能駕駛領域進行布局。據新智駕了解，一些 AI 公司的人才也確實流向了智能駕駛行業。
但智能駕駛，真的是 AI 玩家的迦南地嗎？
可能未必。
AI 企業雖技術優勢傍身，但難以僅僅通過算法來實現單點突破、快速占領市場。
在踏入智能駕駛領域之前，何天就職于某家 AI 安防小巨頭。對此，他頗有話語權：
AI 公司搞自動駕駛的不會多，甚至大家只是說說，玩不下去。
何天進一步作了解釋，只有深入了解后才會知道這個領域的難度。
算法方面，智能駕駛涉及人身安全，對檢測的準確性和實時性要求非常高，AI 行業根本比不了。認知如果轉變不過來很難做好。
經驗方面，車企非常看重量產經驗，因為這代表供應商對整套流程、質量體系是有認知的，意味著供應商的工程化能力是已經得到了一定驗證的。而 AI 公司沒有這些積累。
資源方面，以往，AI 公司的很多項目都是與政府對接，政府更在乎有沒有，但車企在乎的是好不好。畢竟消費者會用腳投票。
更重要的是，智能駕駛自身的發展本就充滿著曲折，包括上文所說的因高投入、高人才、高虧損導致的盈利挑戰。
而且，步入商業落地階段后，資本給玩家們帶來的壓力也會越來越大。
在摯途科技楊永勛看來，資本是逐利的。在行業開啟商業化落地的新階段，除非能夠證明企業自身技術領先于行業競爭對手，否則，如果現有技術缺少可落地的商業模式和商業路徑，企業將很難獲得資本的青睞，融資難度也將增大，不得不面臨被兼并或退出市場的風險。
新智駕在齊勤（化名）口中得到了類似的觀點。
齊勤是一位一級市場投資人。大概在一個多月前，他還在尋覓市面上好的智能駕駛標的。不過就在這幾天，他們的一個智能駕駛項目被風控團隊斃掉了，
即便是行業里的龍頭企業，它的營收指標和財務指標不滿足 A 股上市的要求，美股那邊又收緊。沒有退出路徑，大家現在都比較謹慎。
另一方面，最近蔚來的事故被曝在半月內連出兩起車禍，太平洋彼岸的特斯拉則因輔助駕駛系統而受到調查。這些案例很有可能倒逼著法律法規快速完善。
智能駕駛的盈利困境是一個既定事實，解決問題的正確方式不是逃避，而是放在桌子面上，大家一起來探討問題在哪里，出路在哪里。
不過，無論是 L2 還是 L4，只憑現階段的盈利狀態來判斷商業模式的好壞，可能有點片面。
有人欣賞眼前的燦爛，有人期待更遠的未來，其實都沒有對錯。
盡管智能駕駛的發展道路充滿不確定性，但這不妨礙它的正向發展，或許我們也應該給予它更多的耐心。
雷鋒網雷鋒網雷鋒網
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
