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青岚:“慢就是快”的启示——中国无人驾驶凭什么后来居上?
最后更新: 2024-07-25 15:19:19【文/观察者网专栏作者 青岚】
“ISTEA拨款包括一条自动化公路的资金,将在1997年得到演示,就像肯尼迪总统在1961年公开承诺‘在这个十年结束前实现目标,把人送上月球并安全带回来”一样”。
在如同烈日当空的单极时刻,美利坚帝国曾以《冰茶法案》(1991年陆地多式联运效率法,ISTEA)宣示了自己引领人类交通体系进化的雄心。
根据当时的规划,这部“后州际公路时代”奠基法案,不仅号称将刷新美国历史上最大公共工程法案记录,其中规划的智能车辆高速公路系统(IVHS),更是顺理成章成为全球自动驾驶产业化的旗舰项目,IVHS执行主任康斯坦蒂诺(James Costantino)兴奋地展望,到2022年,人类驾驶者将是基于路侧控制的自动高速公路上“多余的累赘”。(within 30 years, drivers may be superfluous as sensor-laden, computer-controlled vehicles cruise highways)
(IVHS曾经设想的架构体系,显然十分强调路侧元素)
康斯坦蒂诺料错了,却又没完全错。
三十多年后的今天,IVHS主推的车辆编队路侧控制(Platooning路线)已被埋葬在故纸堆中,但沿着单车智能(Free Agent路线)演进的自动驾驶“Apollo登月”探索,却从边缘逐渐走向中心,并在中国率先“破圈”。
Apollo Go(萝卜快跑),近期突然成为中文互联网世界的“流量密码”。围绕这一Robotaxi(机器人出租车)项目,连日来各大短视频平台的评论、街访、短剧乃至带着泥土味的“行为艺术”,足以用井喷来形容。
如此热度,也使之成为有史以来第一个真正意义上的中国人工智能“破圈”事件,穿行在武汉大街小巷的“萝卜”,仿佛一夜之间唤醒了国内公众对自动驾驶“奇点”降临的兴奋与忐忑。
这场泼天流量,对整个中国人工智能产业界意义非凡,而萝卜快跑,也注定将在产业史上留下自己的名字。
多年来,尽管国内产学研用成果斐然,然而从AlphaGo到ChatGPT、Sora,中文舆论场上迄今所有能唤起大众关注的AI“破圈”事件,主角无一例外是美国企业。包括萝卜快跑运营方百度在内的中企,对与公众沟通不可谓不重视,却始终难以跨越单向传播与公众感知之间的厚壁障。
对中国人工智能产业发展而言,“美国故事”在公众心智中的印刻与锚定,绝不是一个无伤大雅的问题。从产业趋势、技术标准到估值水平、商业模式、市场空间,一种不言自明的“美国基准”正随着故事的病毒式传播笼罩全球,以至于中国企业的NLP大模型技术产品宣发,几乎绕不开“相当于GPT几代”的天问,无论我们有多少才华和勤奋,在这个定型的故事框架里,都只能屈居于“最佳配角”的位置。
正因如此,萝卜快跑“破圈”才显得分外可贵,伴随海量自媒体的演绎与解读,在Robotaxi这一人工智能细分产业,正在成型的叙事俨然已有全新主角就位。
耐人寻味的是,就在萝卜快跑爆火之际,特斯拉押下重注的Robotaxi却突然传出延期发布的消息,马斯克给出的理由是:“需要对前脸进行重要设计更改,以及额外时间让我们可以包装些新东西”。
在这个不容有失的项目上,特斯拉似乎已经感受到了找出新“噱头”的难度。
欲戴冠冕,必承其重
说回到萝卜快跑,看似偶然触发的流量井喷,冥冥中却有着必然性可循。
一方面,萝卜快跑无疑已是当下全球最大规模的Robotaxi商业项目,根据今年5月百度Apollo Day公布的数据,仅在武汉一城,萝卜快跑“每天接送近万名乘客安全出行,每天的全无人行驶里程已经超过了10万公里”,运营范围覆盖3000平方公里武汉城区,累积订单量过600万单。与之相比,长期号称世界第一的Robotaxi项目—谷歌Waymo,同期每日订单量则为7000单左右(每周5万单),最大单一运营范围约815平方公里(亚利桑那州凤凰城),累积订单量近200万单。
尤其值得一提的是,根据武汉市规划研究院(武汉市交通发展战略研究院)权威数据,由于机动车保有量大、限行限停措施宽松,2023年武汉主城区通勤高峰拥堵指数达到全国主要城市第二位,超过北上广深,当年全市日在途车辆达263万辆,主城区干道每日平均拥堵时间5.5小时,在这个被网民戏称为“全员鄂人”的路况中摸爬滚打,萝卜快跑的运营数据“含金量”相当扎实。
另一方面,在国内Robotaxi乃至广义自动驾驶产业界,萝卜快跑背后的百度可谓当之无愧的“黄埔军校”。余凯(地平线)、韩旭(文远知行)、彭军(小马智行)、周光(元戎启行)、顾维灏(毫末智行)、倪凯(禾多科技)等先后从百度出走的领军人才,已然撑起了中国自动驾驶产业半壁江山。
在各擅胜场的江湖门派中,若要评选最具代表性的中国自动驾驶厂商,百度恐怕依然会是票数最高的答案。2017年11月科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会,正式宣布将依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台,足以佐证其地位。
自2017年陆奇大刀阔斧重整业务,推出阿波罗(Apollo)平台以来,尽管外界有诸如缺乏“狼性”、硬件研发体系落后等诟病,但百度自动驾驶业务能够在七年多时间里保持战略规划、组织架构和资源投入的连续性,相对稳定地推进阿波罗平台商业化,不能不说体现出国内科技企业所罕见的战略定力,萝卜快跑(Apollo Go)的初步运营成果,理应被视为对这种“长期主义”的回报。相比之下,由于没有千亿级营收的母体输血,诸多初创企业的发展规划往往会随着融资压力而逐渐变形,迷失在对即期营收的追逐中,从而错失对长期机会的探索。
萝卜快跑,无意间也成为“慢就是快”的一个范例。
在上文提到的Apollo Day活动中,百度方面还透露了萝卜快跑下一步的商业化动作,包括依托自动驾驶大模型ASD(Apollo Self-Driving)的泛化能力,更快提升服务的时空覆盖,加速落地更多城市,而在成本侧,随着第六代车型批量投放和自动运营网络的建成,预计整车成本、运营成本、服务成本将分别较运营初期下降60%、30%、80%。根据百度自动驾驶业务部总经理陈卓介绍,“随着我们千台无人车的陆续投入使用,我们已经非常接近收支平衡的临界点。我们的目标是到2024年底,萝卜快跑在武汉实现收支平衡,25年全面进入盈利期。萝卜快跑将成为全球首个实现商业化盈利的自动驾驶出行服务平台”。
当然,萝卜快跑的“增长飞轮”能否如愿转动,还是一个有待观察的问题。参照此前历次人工智能“破圈”事件,在萝卜快跑展示出流量“风向”和跑通商业模式的可能后,可以预计将有新的热钱涌入这一赛道,也必然将鼓舞其他竞争对手加速Robotaxi项目落地,对标萝卜快跑展开“贴身”竞争,百度的守擂难言轻松。
从积极的一面看,Robotaxi“内卷”将逼迫企业提升竞争能力,无论最终胜出的是百度还是其他后来者,中国自动驾驶产业发展都将整体跨上新的台阶,更何况,由于百度在Apollo平台上承载着包括L2智驾在内的多元业务组合,萝卜快跑积累的L4技术能力迁移,也势必会为百度带来一系列额外价值。
不过与此同时,如何平抑PE/VC投资人或地方政府“一哄而起,一哄而散”的冲动,继续保持因地制宜的多样化探索格局,需要各方早做思考。
此外,萝卜快跑“破圈”,也已引发了公众对“创造性破坏”的担忧,Robotaxi如何影响网约车司机生计,一时成为热门话题。有趣的是,有心人不难发现,向来对中国科技进展兴趣缺缺的某些媒体,却在这个话题上表现出极为高涨的热情。
撇开这些“节奏大师”的话语泡沫,公众对网约车的复杂心态的确有必要正视,我们既对网约车服务有诸如“臭车”、“碰瓷灰产”等种种抱怨,又牵挂着这一就业“蓄水池”中浮浮沉沉的微观个体命运。
欲戴冠冕,必承其重,回答这道既要又要的难题,跑在最前方的萝卜快跑责无旁贷。
有趣的是,李彦宏在其《智能交通》一书中,已有堪称睿智的预见:“交通对于人工智能来说算是一个细分领域,但对于一个国家、一个民族,却不仅仅是一个经济问题,也是一个社会问题,一个民生问题,一个跟每个人的每一天都息息相关的问题,一个仅靠市场力量不能真正解决的问题,是需要政府、企业、公众充分凝聚共识的系统工程”。
无论如何,心智观察所相信,关于Robotaxi与网约车的探讨,有一个原则至少应成为共识,那就是我们不能对新技术因噎废食,发展中的问题,终究还是要靠发展来解决。
后来居上的启示
按照技术接受模型(TAM)分析框架,如AlphaGo、ChatGPT或当下萝卜快跑这样的超级传播事件,由于广泛唤醒了公众对特定新兴技术易用性、可用性的感知(Perceived Usefulness、Perceived Ease of Use),几乎必然会成为市场渗透加速的里程碑。
基于这一理解,萝卜快跑之后,Robotaxi乃至RoboTruck等更多L4自动驾驶商业模式,势必将在中国市场进入新的发展阶段。而在新阶段,从投资人到创始人,挂在嘴边的恐怕更多会是覆盖范围、运营成本、订单增速之类更“实在”的指标,而非大洋彼岸加州车辆管理局MPI、MPD这样的“考试分数”。
令人颇感唏嘘的是,尽管“考试状元”谷歌Waymo和通用Cruise、特斯拉等企业也正在美国市场发力,但商业模式探索的主线,恐怕仍将在中国市场演进,借用全球知名技术咨询集团Yole在年初一份报告中的评价:“中国已经证明自己是全球自动驾驶技术领跑者”(China has asserted itself as a frontrunner in autonomous technology)。
从轰轰烈烈的Demo ’97到DARPA大挑战赛,早早起跑并曾被视为“第二次加州淘金热”的美国自动驾驶产业,为何会在大规模商业上被中国后来居上?
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本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 李沛 
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