圖片來源 @視覺中國
文 | 零态 LT，作者｜吳江華，編輯｜胡展嘉
2023 年，自動駕駛行業第一大新聞莫過于特斯拉 2016 年自動駕駛宣傳視頻造假事件被坐實。
特斯拉現任自動駕駛軟件總監向法庭證實，挂在特斯拉官網的 FSD 自動駕駛宣傳視頻，實際上是 " 擺拍 "，而且此事馬斯克不僅知情，還親自參與了。此事一出，自動駕駛和特斯拉一時成為衆矢之的。
不止特斯拉，由于 L4 級技術遲遲無法落地，大量主攻高等級自動駕駛的公司在一級、二級市場上遇冷。很多原來主攻 L4 級技術的公司要麼關停業務，要麼技術向下兼容，主攻當前階段能落地的 L2 級項目。
值得注意的是，大量自動駕駛公司出現了裁員、倒閉、部門裁撤等情況。資本不再狂人，衆多公司也開始重審業務模式，力圖轉變。整體來說，自動駕駛行業度過了調整、變動、危機的 2022 年，2023 年也未見明确方向。自動駕駛當前的落地和商業化是何種情況？未來又将走向何處？
01 自動駕駛 100 年，兩種技術道路進展緩慢
自動駕駛概念提出，遠比我們想象中早很多，在一個多世紀前的 20 世紀 20 年代，由于汽車的出現，人類死亡率極速激增。為了追求完美的汽車使用環境，自動駕駛概念便被首次提出。
但是直到 1961 年，自動駕駛技術才算有了初步發展。一款被命名為 Stanford Cart 的自動駕駛汽車被首次發明出來，盡管它每移動 1 米需要 20 分鐘的時間。
20 世紀 90 年代之後，以美國為主的自動駕駛技術得到了快速的發展。深度學習（人工神經網絡）的概念也被廣泛提出，并誕生了 Argo AI、圖森未來、Cruise 等新銳公司。中國也在 1992 年，由國防科技大學研制成第一台汽車計算機自動駕駛系統，從此開始了自動駕駛領域的探索。
經過近百年發展，目前，自動駕駛行業，主要的技術路線有兩條，一條是谷歌旗下子公司 "Waymo" 所秉承的技術路線，一條是特斯拉的 FSD 技術。
Waymo 全力研發 L4+ 高級别自動駕駛技術，以技術改變行業。在此前很長一段時間裡，Waymo 代表着最先進的技術和方向，肩負着人類走向智能汽車的使命。特斯拉 FSD 是一條漸進式技術路線。它的思路是在量産車上優先搭載 L2/L3 級輔助駕駛，低成本收集數據，訓練算法叠代技術，最終做到 L4/L5。
▲圖：Waymo 上路中
但是無論是哪種技術路線，從近五年發展情況來看，都進展緩慢。特斯拉 FSD 視頻造假成為衆矢之的同時，更多人關心的是 " 完全自動駕駛 " 到底是噱頭還是真概念？特斯拉之外，由于行業玩家們長期投入看不到進展，大量自動駕駛有關項目或公司面臨巨大挑戰。
2022 年 10 月 26 日，福特汽車宣布，自動駕駛技術開發項目 Argo AI 将關閉解散，其成員與部分零部件将分别納入福特汽車公司與大衆汽車公司。福特首席财務官 JohnLawler 曾公開表示：" 想要制造出大規模盈利的全自動駕駛汽車，還有很長的路要走。"
2022 年 12 月，據《21 世紀經濟報道》稱，蘋果放棄了原先構想的完全無人駕駛計劃，轉變為将新款汽車設計為包括方向盤和踏闆，并且隻支持高速公路上的全自動駕駛能力的模式。與此同時，将該汽車的目标上市日期推遲了約一年，至 2026 年。
2022 年，美股上市公司圖森未來開除了時任 CEO、總裁、CTO 侯曉迪的職務，一時輿論嘩然，雙方也進入隔空 " 對戰 " 狀态。核心人員變動，導緻其公司股價雪崩式下跌，與 2022 年年初相比下跌了 95%。
看起來代表着科技和未來的自動駕駛行業，現實卻是在自救中掙紮。描繪的理想藍圖，在殘酷的現實面前，變得不堪一擊。
02 看不到的未來，摸着美國過河失效
對于大部分産業來說，美國模式都是參考的重要标杆，可惜自動駕駛行業，至今卻沒有一個模版先例可供任何人學習。
近年來，整個自動駕駛市場也不好過，該領域，國内最知名的公司莫過于 AI 四小龍，這些擁有最頂尖技術的公司，也難逃資本用腳投票。
成立于 2014 年的商湯科技，在 2022 年率先迎來上市一周年日子。這家公司的創始團隊源于 2001 年在中國香港創立的香港中文大學多媒體實驗室，由湯曉鷗教授帶領、集合了超過了 40 位教授、科學家及工程師。
2019 年，商湯科技在日本建設的自動駕駛汽車專屬測試場地正式落成，并取名為 AI · 自動駕駛公園。2022 年商湯科技發布絕影車路協同平台 SenseAuto V2X，這套系統并非純自動駕駛平台，而是一套将智能車與智慧公路進行有效協同，再通過雲端提供一體化決策方案的車路雲協同平台。
在通往自動駕駛之路上，商湯科技之所以一路狂奔，與其 AI 起家的技術基因不可分割。據權威分析師機構 IDC 發布的《中國 2022 H1 人工智能軟件及應用市場追蹤報告》顯示，在關鍵的計算機視覺子市場，商湯科技連續六年蟬聯第一，整體市場份額占比 20.7%，超過第二名到第四名之和。
▲圖：商湯科技提供的自動駕駛解決方案
但是即使如商湯科技，也從未盈利。公開數據顯示，2018～2021 年，商湯科技虧損數額為 34.33 億元、49.68 億元、121.58 億元及 171 億元，4 年時間累計虧損 376 億元，2022 年上半年虧損 31.58 億元，4 年半的時間累計虧損超 400 億元。
2021 年 12 月 30 日，商湯科技以 "AI 第一股 " 光環登陸港股市場，開盤首日，以 4.13 港元 / 股，增幅 7.27% 報收，總市值近 1400 億港元，市值一度突破 3200 億港元。但如今，商湯科技估值已蒸發近 2500 億元。
2022 年 11 月 8 日，港交所披露，商湯科技股東阿裡巴巴以平均每股 1.8190 港元的價格賣出 8000 萬股商湯股票，持股比例下降至 8.74%。三天後，商湯科技再次被未來資産環球投資減持 7325 萬股。
當然，此番境遇絕非商湯科技獨有。
專注智能網聯汽車應用場景的雲從科技，作為 "AI 四小龍 " 中的另外一家，日子也有些難熬，2022 年雲從科技正式在上交所科創闆挂牌上市，此後股價急速震蕩下跌、屢創新低，并于 2022 年 12 月 30 日跌破發行價。截至發稿，雲從科技股價較上市後最高的 36.6 元 / 股已跌去 56.34%，市值已縮水近六成。公開數據統計，其在 2022 年上半年虧損了 3.25 億元。
其他行業獨角獸企業寒武紀、格靈深瞳等，也難言财政赤字。造血能力不足，連年虧損，進一步加劇了資本市場對自動駕駛領域的擔憂，在上市路上的曠視科技、雲天勵飛等也受行業影響，處于虧損局面之下。
這也使得自動駕駛公司的融資情況大受影響。據 21 世紀經濟報道稱，2022 年全年，國内自動駕駛行業總共發生投資事件 126 起，累計披露的融資金額超過 200 億元人民币。而 2021 年，國内總共發生的投資事件超 140 起，累計披露的融資金額超過 850 億元人民币。
自動駕駛的未來在哪裡？無人知曉。
03 前路迷茫，苦熬下一個十年
" 自動駕駛一定是未來 "。
類似這樣的斷言頻頻傳出，但是沒人能說清自動駕駛的未來是什麼，更說不清楚這個未來什麼時候能夠到來。
" 某某産業是未來，我聽過的上一個這麼說的産業是雲計算。" 一位行業從業者表示。
坦白來說，自動駕駛行業和雲計算還不完全一緻。至少雲計算行業有成功案例，比如美國的亞馬遜、微軟、谷歌等公司，中國的阿裡、華為。可自動駕駛領域呢？不僅特斯拉、谷歌等科技公司玩不明白，福特等大車企也玩不明白，國内更是在方興未艾之際。
支撐自動駕駛基礎的是技術，包括軟硬件技術，代表公司是諸多提供自動駕駛解決方案的公司，包括文遠智行、小馬智行等，以及一些做車路協同的公司，如蘑菇車聯、中智行等。這些公司的商業化思路也分兩種，一是在封閉道路或空間内展開 Robotaxi、Robotruck、Robobus 服務，以及為車提供整套的自動駕駛解決方案。如百度、Momenta 等布局乘用車輔助駕駛，輕舟智航官宣進入前裝量産，文遠知行宣布與博世合作打造 L2+ 系統。
這種方式的好處在于，車企作為采買大客戶，能夠在一定程度上為企業長期研發投入進行輸血。而 Robotaxi 也是受衆認知自動駕駛最直接的方式：百度 " 蘿蔔快跑 " 開啟商業化試點服務試點後，在當時引發一輪熱議。
但是這種方式的商業化路徑并不明晰。2022 年《每日經濟新聞》與騰訊汽車針對 " 當前消費者對 Robotaxi 是否了解 " 發起過問卷調查，結果顯示，了解的用戶僅占 12.8%，有高達 89.4% 的用戶表示技術安全問題是影響其乘坐的最重要因素。
第二種方式是與政府合作，車路協同的思路。企業利用自身技術幫助政府打造科技示範區。據了解，當前，北京、廣州、蘇州、上海等城市均開放了自動駕駛試點。
在實體行業之外尋找新的增長點，是政府取得經濟增長的重要思路。2022 年，蘇州市政府通過了《蘇州市智能車聯網産業創新集群行動計劃》，表達了打造自動駕駛之城的雄心。
" 蘇州近年來引進了許多智能網聯汽車相關企業，包括終端智能駕駛、路側感知設備、智能交通系統、配套測試裝備以及仿真軟件等各類業務，整體發展态勢不錯，企業的估值和融資表現良好，深受資本市場歡迎。" 清華大學蘇州汽車研究院院長助理戴一凡表示。
那麼這些項目和合作落地情況如何呢？
無論對政府還是企業來說，" 聰明的路 + 智能的車 " 是良好的目标。但車路協同的設想也面臨很多現實困難。
地平線聯合創始人、CTO 黃暢對車路協同的看法是：車路協同聽上去好像很美好，技術上也容易落地，但想要實現大規模商業運作卻很難，會面臨責任歸屬、法律法規、市場監管、成本分攤、價值分配、商業保險等諸多複雜因素，實際上已經超出了技術範疇。
文遠智行創始人、CEO 韓旭也對車路協同提出了質疑：10 公裡道路安裝 50 個智慧路燈杆，如果一個路燈杆在 365 天裡有一天不正常工作，那麼整條道路的可靠性就隻有 87%，開 10 次有一次可能會出危險，這樣的自動駕駛你敢坐麼？
回到技術本身來說，雖然 L2 級輔助駕駛已經實現大規模應用，但 L3 及以上高階自動駕駛依然面臨着極大的技術難題，在短期内，無論是商業模式還是落地都相對困難。無論是文遠智行式的 Robotaxi 探索，還是蘑菇車聯式的車路協同探索，都還在初級階段。
所以說，縱然很多分析報告都表達了類似的觀點：自動駕駛将對人類出行方式産生深遠影響。但是這條路卻可能還要走很遠很遠。
前路迷茫之下，所有玩家能做的，隻有苦熬。
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