自动驾驶祛魅：从降维打击到降维求生( 二 ) 编者按：本文系创业邦专栏作

类似的表态无异于一盆冷水把资本浇了个透心凉。
在国内，受中美贸易战和资管新规影响，创业公司融资不再像之前一样唾手可得，自动驾驶行业融资额在2019年锐减三分之一，资本的脐带被剪掉之后， Robotaxi公司不得不尝试自我造血的新途径，包括进军无人驾驶卡车、无人小巴等赛道，甚至开始尝试造车。
理论上，小的细分场景比Robotaxi更容易实现商业化，但各自又有问题：无人小巴虽然路线固定，技术上更容易落地，但无奈市场规模太小；无人驾驶卡车规模够大，但面临的安全和法规政策问题同样严峻；造车是个好故事，但资金门槛是200亿。
一位行业人士曾如此评价， “但凡有清晰的商业化路径，也不至于各条赛道乱窜” 。
02多重制约如果人类实现自动驾驶的过程是登山，那么Robotaxi显然是珠穆朗玛峰，而问题在于，没人能确切地说出， Robotaxi离峰顶还有多远。
在成立5、6年都没法实现造血之后，所有的Robotaxi公司都会被质疑：只融资不量产，你是在创业，还是在科（pian）研（qian）？
Robotaxi公司面临的问题在于，顶级硬件、先进算法和海量数据，三者缺一不可，有些公司只能满足一个指标，比如Uber和滴滴，它们拥有大量的行驶数据，但维度比较单一，精度也不够。
有些公司可以满足两个指标，比如Waymo ，拥有最顶级的硬件配置和算法，但搜集到的数据比较有限，截至到2021年年底， Waymo的累计行驶里程为3200万公里。
兰德公司预计，自动驾驶技术需要测试100亿英里，才能证明在安全性上超过人类。如果组建一百辆的车队，即使24小时不间断测试，也要跑差不多200年。
即便是三个条件都能同满足，也不意味万事俱备，要实现高级别自动驾驶的商业化，不仅要依靠数据闭环，同时也要重视工程化能力，所谓的工程化能力是指硬件既要满足车规要求，比如安全性和可靠性，同时也要满足低功耗、低成本的需要。
对于早年的Robotaxi公司来说，想要在技术先进、成本低廉以及开发迅速三个维度上取得完美平衡是几乎不可能的。
为了获得更多维度的数据、保证行驶过程中的绝对安全并且降低人工干预的频率， Robotaxi必须使用高性能硬件，包括大算力芯片、激光雷达、带有冗余的执行机构等等，在产业链不成熟的情况下，它们严重推高了自动驾驶系统的成本。
两年前，一辆全副武装的Robotaxi成本通常超过100万元。在2021年，百度推出了48万元的Robotaxi系统量产套件，同行AutoX立马怒斥，这样的车“绝对不敢坐[5] 。 ”

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滴滴Robotaxi车队，单车价格超百万
但更关键的问题是，政府让不让乘客坐。
如今，虽然北京、深圳、长沙等地都在名义上允许Robotaxi的商业化运行，但都是在政府划定的示范区内试运营，需通过测试拿到牌照，车队规模受限。
2021年， AutoX为了在Robotaxi商业运营上先声夺人，未经深圳交管局允许私自派出车队上路接客，被当地紧急叫停[6] 。
元戎启行CEO周光认为，要实现完全无人驾驶，面临着经典的鸡生蛋、蛋生鸡问题——如果想让政策放开，政府必然要掌握充分的数据报告进行评判；但如果政策不先放开，那企业在有限场地下测试到破产，也难以积累足够的数据去说服政府。
同时， Robotaxi无法商业化则难以累积现金流，无法进一步扩大运营规模实现正向循环，即便是像Waymo这样的超级富二代也难以为继。 2021年， Waymo估值一度萎缩到300亿美元， JohnKrafcik也黯然下课。