竞逐无人驾驶黄金十年：特斯拉、谷歌、Uber、Lyft 和苹果，谁会赢？

无人车市场的现状怎样？突破口在哪里？在苹果、谷歌、Uber等一众玩家中谁又会胜出？身在旧金山湾区的一位华裔工程师给出了分析和预测。虽然作者不是业内名家，但文章深入浅出，是关于无人车少有的佳作。

这是特斯拉拍摄于 10 月份的视频。伴随着滚石乐队的 Paint It Black，特斯拉 Model X 在路况良好的场景下完成了3 分 40 秒（实际时长可能不止于此）的旅程。出库、转弯、侧停、入库，中间没有人为干涉。

它让你联想到什么？不是特斯拉的成功，而是那场血腥味至今未散的车祸，对吗？999 次的安全送达抵不上 1 次事故只要有 1 次，就说明这项技术还有致命漏洞。这是不容否认的事实。但如果只盯着那一片鲜血看，你会丧失全局。

事实上这段视频告诉我们的有很多，譬如

开头那段足有 5 秒钟的字幕让人静默。那个全程只见双手不见面孔的勇敢者，据说他跨上司机的座位只是为了让拍摄合法化应个景而已。该用什么词来定义此人在行程中的身份呢？目前没有合适的词汇。这是好事，说明语言再次在科技面前感到词穷了。

当然，无人驾驶目前仍然是一头幼兽尚未长成、困于笼中。尤其在美国，它的抓笼子的动静最为让人心痒又心焦。各大科技巨头已经撸起袖子抢滩抢了好几年了，联邦*才也在去年（2016年）9月出台一套法规，规定制造商必须通过 15 项安全评估才能拿到全国公路交通安管局颁发的许可证。而大佬们目前也只能在二级无人驾驶和三级无人驾驶间徘徊，甚至还不得不尴尬地承认：在宽阔人稀的大路上驰骋还行，在车水马龙的市井巷陌？呃这个……我们先谈点儿别的好吗？

所以，谁能给无人驾驶在全球、尤其在美国的发展现状画一幅足够写实的全景图呢？目前还没有人。不过我想试试看。首先众所周知，支撑无人驾驶这门技术的，无非是三大要素：硬件、软件和市常下面我们来对这三要素做一下拆解：

硬件：这个绝对不是攻坚方向（下文会讲述原因）

车体；

传感器（摄像头、雷达、超声波设备，等等）；

处理器（GPU,CPU）

软件：绝对的攻坚方向

GPS，高精度地图；

帮助汽车做出路况判断和正确反应的各种算法；

帮助汽车做出路径选择（Routing）、并全程保障人车匹配（Matching，即车辆立即理解并执行乘客各类意图的能力）的各种算法。这类算法对TaaS（运输即服务 Transportation as a Service）模式而言尤为必要。（注：在此文中我将“无人驾驶型”汽车共享称为 TaaS 2.0，而将“有人驾驶型”汽车共享称为 Taas 1.0）；

训练软件所需的、现实世界的各类数据

市场：无人驾驶面对的，是一片前所未有的崭新市场

乘客；

司机：在 Taas 1.0 向 Taas 2.0 过渡的时代，这是必需品（下文中我会阐述为何要建立一张人类司机+无人车的混搭网络，姑且将这一混搭模式称为 Taas 1.5）；

*：制定法规并提供基础设施（残酷点说，如今的整个公路系统，包括道路、交通指示灯等，都需要配合无人驾驶的发展而推陈出新）

这样一拆解，我就得出了一个结论：硬件已经不是制约无人驾驶发展的主要因素，换句话说，目前无人驾驶所拥有的硬件已经相对成熟，不需花费大力气去进行提升和颠覆了。不信的话我们不妨把一辆车拆开看看从车体到摄像头，再到 GPU、CPU，哪一个不是上世纪就已经诞生？哪一个不是已经历了成百上千次的锤炼？相反，剩下的两大要素软件和市场，则非常不给力，它们就好像两只瘪塌塌的*，完全拖住了无人驾驶的发展。想必这一点是硅谷巨头们的共识。因此，苹果才会将目光转向软件系统的研发、谷歌才会与菲亚特合作并分拆出 Waymo，而 Uber 才会无视当地法规，急于在旧金山开展路测。

我不是在否定硬件对无人驾驶的重要性。只是现在，它绝非当务之急。现在最紧要的是：一、汽车能将其硬件所捕捉到的信息都一五一十地汇总起来，然后及时做出正确判断；二、与*协力，制定法规、完善基础设施并提升消费者的接受率，从侧面帮助这一技术的发展。很明显，做到第一条要依靠软件，做到第二条要依靠大众（包括技术精英、科技控等等）。

但我们还必须做好打持久战的心理准备，因为无论是哪一条，都不可能“朝发夕至”。首先说软件。因为它关乎人命，所以容不得一点差池。说到底，无人车软件玩儿的是“安全送达一次加1分，出错一次扣 10000 分”的游戏，所以可想而知它的面市标准得多高、又得有多少家安检机构站在它面前层层把关。要等到这样一款软件系统出来，没有七八年是不可能的。再来说大众。哪怕*各安检部门已经用最严格的安全标准筛了一遍又一遍，那些可以昂头挺胸站到公众面前的产品也不会轻易被大众所接受。因为最后要承担终极检验的，是大众的血肉之躯而大众对不幸的铭记，要远甚于对平安的铭记。可以肯定，无人驾驶从“被科技控接受”，到“被普罗大众接受”，中间的过渡期不会少于五年。

这样一算，十来年的光景就过去了。这十年是无人车的黄金十年，失不再来。所有参与者必须要在这十年过完之前，也就是无人驾驶的安全壁垒被攻克（可实现四级甚至五级无人驾驶）、并得到大众广泛认可之前，就提前想好自己的市场切入方式。目前，无人驾驶领域的参与者无非有三类：一、传统汽车制造商；二、Uber 等 TaaS 服务商；三、老牌及新兴科技公司（譬如谷歌等等）。对于第三类参与者，我个人还没有什么成熟观点。但对于前两类参与者，我很愿意说一说我对其未来市场切入方式的看法：

对于传统汽车制造商而言

售卖无人车绝不应成为他们的主攻方向，而只能作为其业务构成的一小部分；同时，他们应将大部分产品提供给 TaaS 服务商。以下是我的分析：

从消费者的角度来看，就当下而言，他们愿意买车的理由不外乎：

控制权在自己手中；想去哪儿就去哪儿；可享受更具私密性的旅程；更经济（目前在美国，私家车每英里的出行成本为 0.9 美元，而共享出行的每英里成本为 1.54 美元）；有车的感觉就是好，而且车是身份的象征；

现在这些理由貌似还能站住脚，但很快它们就会变得不堪一击。设想一下，当无人驾驶车可以安全上路时，你选择共享出行同样可以做到：1、全程保证私密性（私密到连司机都没有）；2、花费低廉（不必支付司机的费用）；3、想去哪儿就去哪儿（这似乎是废话）。

这样一来，买车的理由就只剩两条了。可是对于普通大众而言，这两条理由实在太勉强既然是普通大众，就不需用造价高昂的无人驾驶车来装点身份（在问世之初，无人驾驶车的售价一定不菲；如果实在要面子，你动动手指呼叫一辆不就可以了？），因此也就无所谓“控制权”了。所以，对于传统汽车制造商而言，在无人车的技术壁垒被攻破后，他们只能将产品的一小部分卖给私人车主，其余的大部分都要出租或者售卖给 TaaS 服务商（反正无论如何，他们一定要与后者合作）。这就是未来十年后，他们切入市场的最佳方式（至少短期内是如此）。

有人或许会问：“既然传统汽车制造商可以造出成熟的无人车，他们自己不能变身或者拆分出 TaaS 2.0 的服务商吗？”

对此我的答案是：不是不可以，但这并不明智。在我看来，开展 TaaS 2.0 服务需要具备两大条件：

拥有一支无人驾驶车队。自建这类车队非常烧钱，我们来算笔账。2014 年，Uber 就曾宣称：自己在全球的日均接单量已达到 100 万次。现在保守估计，它在美国一个地区的日均接单量就已经达到了这个数。假设一辆无人车的日均接单量是 50 次，那么仅为了满足美国乘客的需求，Uber 就得拥有 2 万辆无人车。假定每辆无人车的售价在 10 万美元上下，那么 Uber 为了这支车队就得花费 20 亿美元。可以想见，若要自建无人驾驶车队，要么你就得财大气粗，要么你就要很会融资；

要拥有高超的“人车匹配能力”和“路径选择能力” 司机已经没了，如何保证无人车能迅速准确地完成接客、送客并应对途中的突发事件（乘客更改目的地、中途拼车、回头取物等等），将成为当务之急。这就要求 TaaS 2.0 服务商不但要为车队配备精确的地图导航系统，还要为其配备足够聪明的人机互动系统。在这一点上，“软件”的重要性再一次超过了“硬件”，算法将成为制胜砝码。如果在这一点上落后，你就是再财大气粗、拥有再多的超豪华无人车，也没有竞争优势。

看到这里想必大家都明白了：传统汽车制造商普遍资金雄厚，无疑能做到第一条，但在第二条上他们几乎都处于劣势。相反，Uber 之类的独角兽因为早入局几年，技术上已经领先一步。这种先发优势不容易扳倒，所以你说，对于传统汽车制造商而言，他们是另起炉灶更划算呢，还是先与人合作、再另作打算更聪明？

对于现有的 TaaS 服务商而言

即便他们的无人车队已经可以安全上路了，在很长一段时间内，他们也要采取“司机+无人车”的混搭模式（即 TaaS 1.5 模式），这才是他们切入市场的最佳手段。原因如下：

首先，无人车需要长期浸泡在真实世界中，利用来自这一环境的真实数据和突发情况来训练自己，才能尽快促成“人车匹配”和“路径选择”等技术的成熟，而这一过程无疑是需要人工辅助的；其次，上文说了，大众需要一段相当长的时间才能接纳这一技术，*也需要大量的数据和时间来完成适于无人驾驶的、基础设施的建设，在这一过程中，配备人类司机一是有利于加速大众对无人驾驶这一新概念的接受，二是能给*以足够的缓冲时间，并且人类司机还能反馈相当多的数据给*。

做过预测后，让我们回到现实。如前所述，一家公司只有在攻克了所有的安全壁垒、拥有像样的无人车队和软件系统并被大众所接受后，它才有真正占有市场的可能。所以，单就美国这一市场而言

十年后，谁会成为该领域的领跑者？

目前来看，领跑者只会出自特斯拉、谷歌、Uber 、Lyft 和苹果这五位“选手”。我制作了一张表格，从资本、软件和市场等方面给上述选手作出了自己的评分。需要说明的是，我把得分分成了 5 档，但并不是说，得了 5 分就意味着某选手在某方面已经堪称完美，而是说它在这方面暂时名列前茅而已。

下面是我的文字说明：

资本：谷歌和苹果都有足够的*现金流和健康的核心产业来支持无人车的研发；Uber 有难以置信的融资能力，但烧钱速度也无人能及；Lyft 则比较尴尬，融资能力逊于 Uber ，但烧钱速度却与这位宿敌有的一拼；至于特斯拉，它现在需要大笔投钱来保证 Model 3 的研发、生产和 Gigafactory 的建设，所以手头吃紧是肯定的。

软件（GPS和地图）：谷歌在地图方面已经有了十多年的研发经验，2013 年收购 Waze 后，在数据处理等方面逐渐积累了自己的独特优势；苹果曾于 2012 年推出过 Apple Maps，但很遗憾，表现不佳；Uber 已于去年收购了几家地图研发类创企，并且今年，它已斥资 5 亿美金开始了这方面的研发；特斯拉已经打算尽快推出高精度地图，而且从去年起，它就已经开始从特斯拉司机手中收集大量数据了；至于 Lyft，目前它仍依靠 Google Maps、Apple Maps 等第三方服务，还没有开始自己的研发。

软件（研发力度和实境学习力度）：谷歌早在 2009 年就开始路测自己的无人驾驶技术了，迄今为止，其路测里程已经达到了 200 万英里。可以说，在数据和经验积累方面它是遥遥领先的；今年 4 月，特斯拉宣布其 Autopilot 系统已经跑完了 4700 万英里。尽管 Autopilot 只是自动驾驶辅助系统，但令人叫绝的是，这套系统能够根据司机提供的数据不断学习；2015 年，Uber 宣布与卡内基梅隆大学建立战略合作伙伴关系，并在匹兹堡成立了技术研发中心。今年，Uber 更是大动作不断，收购、路测的消息不绝于耳；相形之下，Lyft 和 苹果的反应就要慢热很多。虽然一个已经与通用有所合作，一个已经暂时冷却了 Titan Project 而转向无人驾驶的软件研发，但跟其他三位选手相比，这两位怎么都显得很温吞。

软件（路径选择与人车匹配）：眼下所有选手在这两方面都还处于学习阶段。不过，Uber 和 Lyft 显然先人一步。当然，由于 Uber 在美国占有 80% 的市场份额，它每日可吸收的数据要远多于 Lyft，所以它在这两项上的经验值显然更高；谷歌已于 2015 年在以色列推出共享出行服务，另外今年也已在美国湾区推出了拼车应用 Waze Carpool；至于特斯拉和苹果，由于都未推出汽车共享服务，所以其软件在这两方面的经验值就要落后一大截了。

市场（消费者接受度）：已经拥有成千上万拥趸的特斯拉，目前在无人驾驶技术上仍在不断精进，所以其吸粉力量是日益看涨；Uber 和 Lyft 已入局共享领域多年，也累积了不少忠诚客户相信有朝一日当他们推出 TaaS 2.0 服务时，这些客户会踊跃尝试；谷歌的 Waze Carpool 虽然还是个新生儿，但鉴于它多年来在无人驾驶领域的专业积累和超高声望，相信消费者对它未来的新动作会饱含期待；至于苹果……Sorry，我心里没谱。

市场（司机网络）：我在上文已经指出， TaaS 1.5 时代是一个必经的过渡期，这一时期对人类司机的依赖不容忽视。Uber 和 Lyft 在各自的平台上已经聚集了大量司机，所以在这一点上他们压根不用愁。特斯拉、谷歌和苹果就不一样了，他们必须从头做起，所以面临的挑战可不校

写到这里已经很清楚了：谷歌和 Uber 的综合得分明显要优于其他三者；在通向 TaaS 2.0 的路上，它们已经累积了雄厚的实力。有意思的是，这两者的优势各有不同谷歌胜在软件水平上，而 Uber 则胜在 TaaS 技术和市场认可度上。此外两者都很清醒，都在努力弥补自己的短板。和我一样对无人驾驶充满激情的人们，我们一起等着看十年之后的好戏吧。