最近科技圈一個(gè)最好笑的段子來(lái)自蘿卜快跑:Robotaxi在“短時(shí)間內(nèi)”替代人類司機(jī)的可能性,一定小于足療納入醫(yī)保。
起因是由于百度旗下無(wú)人駕駛出租車“蘿卜快跑”最低0.8元/公里的收費(fèi),讓其成為武漢出租車公敵,加上不久前一則蘿卜快跑撞上闖紅燈行人的視頻,兩者疊加引發(fā)人類司機(jī)聯(lián)名抗議。
但“抗議”很快就被來(lái)自產(chǎn)業(yè)界的興奮取代,券商老爺們以“Robotaxi商業(yè)化提速”為標(biāo)題的一篇篇研報(bào)火速出爐,加之百度股價(jià)迎風(fēng)高漲,仿佛Robotaxi大規(guī)模落地近在眼前。
也不是沒(méi)有人潑冷水。何小鵬就在朋友圈以不點(diǎn)名的方式表達(dá)了自己的觀點(diǎn),“Robotaxi能力、法規(guī)、商業(yè)閉環(huán)都還沒(méi)有到,說(shuō)很快能打平是因?yàn)楹芏噘~沒(méi)有算”。
說(shuō)的是誰(shuí)不言而喻。此前百度對(duì)外宣稱,預(yù)計(jì)到2024年底將在武漢實(shí)現(xiàn)收支平衡,并在2025年全面進(jìn)入盈利期。
冷水潑完何小鵬話鋒一轉(zhuǎn)為端到端造勢(shì)去了,徒留百度等一眾Robotaxi運(yùn)營(yíng)商在風(fēng)中凌亂。
1、如何看待Robotaxi盈利?
蘿卜快跑引爆輿論后,除了媒體記者以外,還有一家券商也去體驗(yàn)了一下,回來(lái)發(fā)了一篇研報(bào),詳細(xì)記錄了試乘體驗(yàn)。
最后這家券商給出的評(píng)語(yǔ)是:不夠擬人的新手司機(jī),足夠安全運(yùn)行但博弈偏弱,行駛效率較低。
然后又從技術(shù)角度給出了解釋。
蘿卜快跑當(dāng)前采用的算法架構(gòu),是基于高精地圖的模塊化方案,即“感知-決策-控制”分治法。其中感知模塊為“激光雷達(dá)+攝像頭+毫米波雷達(dá)”多傳感器融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,決策歸控模塊為傳統(tǒng)ruled-based算法,即由人工編寫的規(guī)則邏輯。
隨著corner case持續(xù)解決以及遠(yuǎn)程安全員監(jiān)控兜底,可以做到安全運(yùn)行水平,但行駛表現(xiàn)不夠靈活擬人,尤其在較為復(fù)雜的路況下博弈能力偏弱,較能夠完全替代人類司機(jī)的理想Robotaxi有較大差距。
而與現(xiàn)階段量產(chǎn)乘用車所搭載的智駕方案相比,從算法層面蘿卜快跑較頭部城市無(wú)圖NOA性能并未拉開明顯差距。
隨后這家券商又算了一筆賬,將蘿卜快跑和技術(shù)成熟的Robotaxi以及網(wǎng)約車放到一起,進(jìn)行盈利測(cè)算。
其中蘿卜快跑主要以當(dāng)前的第五代車型為主,Robotaxi則假設(shè)車輛成本為20萬(wàn)元。測(cè)算條件包含車輛成本、費(fèi)用計(jì)價(jià)、運(yùn)營(yíng)時(shí)長(zhǎng)、運(yùn)營(yíng)費(fèi)用等幾個(gè)方面,最后得出來(lái)的結(jié)果是,蘿卜快跑第五代車型在補(bǔ)貼折扣65%的情況下,一年將虧損7.9萬(wàn)元,而Robotaxi和網(wǎng)約車則是盈利11.3萬(wàn)元和11萬(wàn)元。
而造成上述測(cè)算結(jié)果的原因,一方面是蘿卜快跑目前主要因較低的每單里程和較高補(bǔ)貼折扣而影響總營(yíng)收,其中低里程主要由當(dāng)前偏向保守合規(guī)的策略取向以及較弱的博弈能力導(dǎo)致訂單時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)所致;另一方面則是車輛折舊、遠(yuǎn)程安全員和路端地勤支持產(chǎn)生了較高費(fèi)用。
影響盈利的主要因素在于造車成本和自動(dòng)駕駛算法的迭代進(jìn)展,前者根據(jù)百度Apollo Day 2024披露第六代車型RT6(頤馳06)成本已經(jīng)下探至20.46萬(wàn)元,后者將決定Robotaxi能否從車到人實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)提效。
至于百度對(duì)外宣稱的盈利計(jì)劃,如果按照其所言年內(nèi)完成千臺(tái)無(wú)人車的部署,其中包括600臺(tái)成本更低的第六代車型,特定層面的收支平衡是可以達(dá)到的。而且隨著明年第六代車型的持續(xù)投放,盈利也并非難事。
但要注意,有券商測(cè)算盈利的基本線是至少5000輛車和城市70%以上的區(qū)域開放。而且如果再算上何小鵬說(shuō)的“很多賬沒(méi)有算”,即此前盈利測(cè)算里暫時(shí)沒(méi)有考慮的平臺(tái)運(yùn)行(如云端計(jì)算、運(yùn)維)和研發(fā)成本。而這些恰恰是Robotaxi中較為重要,也是投入較多的一部分。
2、Robotaxi將往何處?
除了百度,目前全球最惹人矚目的Robotaxi可能非特斯拉莫屬了。但在蘿卜快跑出圈的這段時(shí)間,特斯拉卻被傳Robotaxi延期了,代價(jià)是一夜蒸發(fā)709億美元市值。
特斯拉的Robotaxi最初于2016年特斯拉“宏圖計(jì)劃”第二篇章中,以“共享車隊(duì)”的藍(lán)圖呈現(xiàn),2019年馬斯克豪言“明年”會(huì)有100萬(wàn)輛Robotaxi上路。事實(shí)證明,馬斯克不僅擅長(zhǎng)造車,畫餅功力也是一流。
只不過(guò)延期并非取消,而且特斯拉還為Robotaxi引領(lǐng)了一條新的路線。
自動(dòng)駕駛算法架構(gòu)的發(fā)展,基本路徑可以描述為基于高精地圖的模塊化方案到無(wú)圖模塊化方案,再到剛剛興起的端到端方案,其中端到端就是特斯拉帶的頭。
端到端方案簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)可分為兩個(gè)階段,其一是通過(guò)“Transformer+BEV”感知架構(gòu),實(shí)現(xiàn)從有圖到無(wú)圖的進(jìn)步,讓感知定位更具有泛化能力;
第二階段在AI大模型技術(shù)的浪潮下,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法從感知進(jìn)一步拓展至歸控,其對(duì)自動(dòng)駕駛傳統(tǒng)長(zhǎng)尾問(wèn)題所表現(xiàn)出的極強(qiáng)泛化能力有望打破現(xiàn)有主流方案的發(fā)展瓶頸,同時(shí)其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特性也使該路線迭代速度大幅提升。
今年2月,特斯拉基于端到端架構(gòu)的FSD V12向部分用戶推送,就是端到端路線的首次大規(guī)模部署,性能表現(xiàn)已然超越迭代多年的模塊化方案,在駕駛平順度和博弈能力上表現(xiàn)亮眼,表現(xiàn)更為擬人。
短短幾個(gè)月后,小鵬、理想、華為、元戎啟行、商湯等國(guó)內(nèi)智駕玩家也陸續(xù)發(fā)布了全新端到端自動(dòng)駕駛架構(gòu),標(biāo)志著國(guó)內(nèi)頭部玩家技術(shù)路徑全面轉(zhuǎn)型。
過(guò)去L4和L2級(jí)別自動(dòng)駕駛分別由初創(chuàng)公司/軟件大廠和供應(yīng)商/整車廠領(lǐng)導(dǎo)發(fā)展,而在技術(shù)路徑上均采用分治法思路,近年來(lái)隨著模塊化方案瓶頸逐步顯現(xiàn),雙方技術(shù)差距持續(xù)縮小。
而在端到端新路徑下,玩家格局或?qū)⒋蠓淖儯?/p>
1)首先,傳統(tǒng)主流方案下頭部玩家在感知模塊基本均實(shí)現(xiàn)“Transformer+BEV”的無(wú)圖方案落地,差距主要取決于歸控模塊的規(guī)則代碼積累,端到端路徑將所有玩家拉到統(tǒng)一起跑線;
2)端到端路徑實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛算法從規(guī)則驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變,甚至使之從技術(shù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為工程問(wèn)題,因而數(shù)據(jù)和算力成為競(jìng)爭(zhēng)的重點(diǎn)。
因此,頭部整車廠和華為系依托其大量智能汽車帶來(lái)巨量數(shù)據(jù)和其更大的資金體量得以支持算力開支,在端到端時(shí)代有望占據(jù)發(fā)展的主動(dòng)權(quán)。
但也有消息指出,特斯拉推遲發(fā)布Robotaxi的原因可能是其視覺(jué)系統(tǒng)仍存在一些問(wèn)題,需要增加激光雷達(dá)或其他輔助設(shè)備。
特斯拉目前采用的是L2或L2+的自動(dòng)駕駛模型,能夠解決大部分日常駕駛問(wèn)題。但L4自動(dòng)駕駛要求車輛在特定位置停靠,且不需要司機(jī)接管,這對(duì)端到端模型提出了更高的數(shù)據(jù)需求和安全挑戰(zhàn)。
也就是說(shuō),現(xiàn)階段Robotaxi仍以L4級(jí)別技術(shù)路線為主,其中具有高精地圖資質(zhì)的公司在Robotaxi領(lǐng)域又具有一定優(yōu)勢(shì)。
3、提升智駕認(rèn)知度
Robotaxi跳票歸跳票,但畫餅不能停。就在上個(gè)月的特斯拉股東大會(huì),馬斯克還在描繪更多細(xì)節(jié)。
特斯拉Robotaxi的運(yùn)營(yíng)模式,類似于Uber和Airbnb的結(jié)合,公司自營(yíng)大部分車輛,用戶自有車輛在閑時(shí)可以隨時(shí)加入Robotaxi車隊(duì),車主每月參加車隊(duì)運(yùn)營(yíng)所得收益甚至可能會(huì)超過(guò)購(gòu)車的月供。
重點(diǎn)是,馬斯克預(yù)計(jì)未來(lái)Robotaxi的預(yù)期營(yíng)業(yè)收入將會(huì)占特斯拉商業(yè)條線總營(yíng)收的63%,但不久后就傳來(lái)特斯拉Robotaxi推遲到10月的消息。
特斯拉推遲Robotaxi有各種各樣的原因,F(xiàn)SD落地、原型車規(guī)劃、Corner Case還沒(méi)有辦法徹底解決等等,其中一個(gè)傳言是,馬斯克為了讓參與該項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)能有更多時(shí)間打造原型車,才將Robotaxi發(fā)布時(shí)間推遲。
而此處蘿卜快跑的出圈,雖然是運(yùn)營(yíng)范圍擴(kuò)大引發(fā)了體驗(yàn)浪潮,但核心還是民眾恐慌情緒蔓延導(dǎo)致的輿論危機(jī)。
實(shí)際上,目前自動(dòng)駕駛對(duì)就業(yè)的影響其實(shí)并不大?,F(xiàn)階段自動(dòng)駕駛車輛的數(shù)量非常有限,比如蘿卜快跑目前在武漢投放無(wú)人駕駛汽車數(shù)量約400余輛,接單能力也有限,加之因?yàn)檫@些車都是電動(dòng)車行駛里程受限。
而且根據(jù)武漢市交通運(yùn)輸局5月披露當(dāng)前武漢市日均運(yùn)營(yíng)網(wǎng)約車2.94萬(wàn)輛,兩者相差較大,同時(shí)考慮到當(dāng)前Robotaxi在接單數(shù)量和每單里程的表現(xiàn),現(xiàn)階段其消費(fèi)者仍以體驗(yàn)為主,很難對(duì)網(wǎng)約車、出租車造成實(shí)質(zhì)影響。
盡管蘿卜快跑在武漢的大規(guī)模全無(wú)人運(yùn)營(yíng)并非是真正的商業(yè)化拐點(diǎn),但這對(duì)消費(fèi)者有極大教育意義,有利于提高消費(fèi)者對(duì)智能駕駛的認(rèn)知和接受度,提高乘用車消費(fèi)中對(duì)智駕的考量比重,推動(dòng)高階智能駕駛的加速滲透,一眾靠智駕包盈利的車企半夜都能笑醒了。
4、尾聲
從商業(yè)模式的角度來(lái)看,百度在Robotaxi領(lǐng)域的成本控制策略主要依賴于其在乘用車前裝量產(chǎn)方面的經(jīng)驗(yàn),通過(guò)優(yōu)化算力和算法來(lái)降低成本,這使得百度能夠在成本控制上有更大的空間。
廣汽資本曾聯(lián)合滴滴、麥肯錫等做過(guò)一個(gè)調(diào)查,顯示配備安全員的改裝無(wú)人出租車整體成本高達(dá)107萬(wàn),遠(yuǎn)高于安全員+前裝車的81萬(wàn)和無(wú)安全員+前裝車的43萬(wàn)。
從這份調(diào)研來(lái)看,無(wú)安全員+前裝車是Robotaxi降本的關(guān)鍵。對(duì)百度來(lái)說(shuō),學(xué)習(xí)特斯拉有兩條路線,一條是自主生產(chǎn)車輛,目前來(lái)說(shuō)并不現(xiàn)實(shí),只能通過(guò)與車企合作,比如吉利來(lái)實(shí)現(xiàn)L4自動(dòng)駕駛的前裝量產(chǎn);
另一條是開放社會(huì)合作,即用戶自有車輛在閑時(shí)可以隨時(shí)加入Robotaxi車隊(duì),也就是與周鴻祎給的辦法,將Robotaxi車輛賣/租給第三方。
但對(duì)百度而言,主機(jī)廠大規(guī)模前裝才能讓飛輪再次轉(zhuǎn)起來(lái),也就是繼續(xù)走此前的合作路線。甚至在華為之后,百度如果只做好智駕服務(wù)提供商這一個(gè)角色,或許傳統(tǒng)主機(jī)廠也就不那么擔(dān)心“靈魂論”了。
所以到百度這里,極越的重要性不言而喻,或者也可以在極越之外綁定更多種子客戶。
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