商业化|我们从来没如此靠近过自动驾驶的世界( 二 )

由于规模化运营要求公司具备充足的流量、数据和车队规模优势，再加上L4级别自动驾驶技术门槛的要求，对准入头部玩家数量进一步限制。参照网约车大战之后的市场格局，RoboTaxi市场终局将集中到2-3家，包括百度在内的头部玩家市场份额可以达到40%以上。
目前，与网约车相比，RoboTaxi的CPK1-自动驾驶套件成本，按5年折旧，包括维修、保养等等，已经能做到比人类司机低。
未来，当自动驾驶套件成本、无人车整车成本以及安全员从车内移到云端带来的人员成本的降低之后，那么，RoboTaxi的CPK2-自动驾驶套件加上车辆、CPK3-自动驾驶套件、车辆、远端的安全员，及加油补电、保险等会降到比网约车还低，其商业价值就会出现。而滴滴为代表的网约车，其本质是通过互联网技术提升了撮合效率，补充了社会运力，但它没有解决供给侧的成本结构。
无人驾驶曾经遥远过，但如今近在眼前
自动驾驶主要有两种研发思路，一种是前期不考虑成本，一开始就致力于L4+级完全自动驾驶的实现，代表企业有百度的Apollo、谷歌的Waymo、通用的Cruise等。
另一种则主要是车企，由于他们需要考虑成本和量产因素，所以一般是自下而上的，由低级别的自动驾驶开始逐渐提升水平，代表企业有特斯拉、奥迪、蔚来、小鹏等。
目前的成果来看，即便如蔚来一类相对激进的造车新势力，也会在宣传自动驾驶功能时，强调“只是驾驶辅助，无法实现自动驾驶”。可见，想要跨越L4级（高级自动驾驶）并非易事。
原因在于，特斯拉等辅助驾驶虽然跑的公里数多，但私家车大多都是固定的路线，场景、路况、路线全一致，缺乏极端场下的数据，数据价值的折损非常大。
自动驾驶技术需要数据大量积累来完善算法，把行驶数据转化成无人化能力，目前渐进式发展的车企还有很大差距。
此外，无人驾驶的关键在于“安全”，但无人驾驶最难解决的问题则是“未知的不安全因素”。辅助驾驶是以给司机提供更好的驾乘体验为核心目的做产品设计的，初衷是为了提供更好的人机共驾体验，并非按照无人驾驶的思路设计，所以不会考虑无人驾驶遇到的一些corner case（极端场景）问题，因此始终存在未知的安全风险。但如果不解决这个问题，永远也无法达到无人驾驶，这是辅助驾驶难以克服的悖论。
相比之下，直接走L4+级完全自动驾驶的玩家选择RoboTaxi的优势在于，RoboTaxi虽然仅在局部或区域内，但场景路况多元复杂。
对于实现无人驾驶关键的安全问题，在面对一些人车博弈下或者施工封闭、遇到违规停车、遭遇车祸下的极端场景，自动驾驶企业可以通过车路协同来全局协同解决自动驾驶问题，以及通过云端安全员的远程控制来一一化解。
从技术角度，自动驾驶企业的无人化能力以及对无人化出行运营的系统化方案，正在让L4自动驾驶玩家率先跨越安全性的鸿沟，进入商业化阶段。
再看自动驾驶出行的商业化环境。早在2018年12月，Waymo就率先推出了自动驾驶载人服务Waymo One并在凤凰城上线，这被外界视作是全球RoboTaxi商用的开端。

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Waymo的领先，很大程度上得益于美国先行的政策支持。2018 年，美国交通部发布自动驾驶政策3.0版本（AV 3.0），表示不再要求商用车内必须配备人类司机。截至2021年2季度，全美共有44个州允许进行 L4 级别自动驾驶的测试，其中26个州开始放开对 L4 级自动驾驶商业化运营的限制。
同样，为了推动中国从“汽车大国”向“汽车强国”发展，我国近年来也接连出台了诸多支持自动驾驶发展的政策，将自动驾驶纳入国家顶层规划重要关注点。