汽車業最燒錢的遊戲,寶馬和特斯拉都玩不起

太平洋東岸,馬斯克繼續賣力吆喝特斯拉自動駕駛技術以助推20億美元的融資計劃,背靠通用大樹的自動駕駛公司Cruise再次拿下11.5億美元融資;太平洋西岸,一封以工程師口吻所寫的匿名信,指責某企業打著自動駕駛的幌子矇騙地方政府圈錢。

除了尚未破解的安全難題,錢事已成為自動駕駛當下的焦點:一邊是踏實做事的公司面臨錢荒無米下鍋,一邊是坑蒙拐騙的公司畫餅圈錢發家致富。

經過一波波熱火朝天的炒作,自動駕駛仍讓人空歡喜一場——體驗不佳,事故頻發,安全無保障。

作為汽車領域最大的資本風口之一,自動駕駛到底是誰的遊戲?

汽車業最燒錢的遊戲,寶馬和特斯拉都玩不起

巨頭的遊戲

一場錢荒在自動駕駛領域蔓延。

對於剛剛融資11.5億美元的通用Cruise來說,這筆錢可能只夠1年的開支。很多人知道新勢力的造車門檻是300億人民幣,事實上,自動駕駛更是一項燒錢的遊戲。

Cruise被通用收購之後,僅一年時間就為母公司燒掉了7.28億美元,從2016年到2018年的總虧損達15.12億美元;Uber每月投入自動駕駛技術研發的資金高達2000萬美元,2015年至今的總投入已超過9億美元;總融資額達8億美元的無人駕駛汽車公司Zoox仍在喊窮。

堪稱行走碎鈔機的自動駕駛,連實力雄厚的傳統車企巨頭也受不了。

財大氣粗的寶馬因承受不住燒錢的壓力,拉上戴姆勒共同開發自動駕駛技術。據預估,雙方的合作將在7年內為各自節省70億歐元,即一年能省10億歐元。也就是說,寶馬和戴姆勒每年花在自動駕駛上的研發費用遠遠不止10億歐元。

鉅額的資金投入註定這是一場巨頭的遊戲。

目前,這個領域的玩家大致可分三類:傳統車企,科技公司,自動駕駛初創公司。資金不足的初創公司面前只有兩條路可走:一種是淪為前兩類玩家的棋子,一種是死亡。

由蘋果前員工創立的Pearl Automation曾獲得兩輪總計5000萬美元的投資,如今已經關門大吉。曾創下自動駕駛行業同一輪次最高融資額的RoadStar.ai(星行科技),曾是自動駕駛公司中最耀眼的明星,也因為內訌瀕臨倒閉。

美國的Argo AI和Aurora分別獲得福特、亞馬遜的投資得以續命。擅長挖牆腳的Zoox累計融資7.9億美元,目前估值32億美元,可謂資金最雄厚的自動駕駛初創企業之一,其投資者就包括騰訊。

何時能盈利?

那麼,如此燒錢的自動駕駛何時才能實現盈利?

目前來看,自動駕駛要實現商業化大範圍覆蓋,至少還需跨越技術、法律、公眾信任三道屏障。

技術層面,自動駕駛汽車在特定的區域、環境,沒有其他人、車、物干擾的情況下可以實現上路,對道路環境要求高,且嚴重依賴高精度地圖和循跡技術。面對複雜的交通環境,自動駕駛汽車的安全性還需漫長時間去完善。

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實現自動駕駛汽車上路的關鍵前提是5G網絡商用環境成熟。目前最接近市場的是L2、L3級的部分自動駕駛,L4級技術離開成熟的5G網絡以及車路協同技術,仍無條件實現。

法律層面,自動駕駛汽車要想合法上路,首先要解決政策法規的問題,例如發生事故後如何劃分責任,但目前仍無國家、地區對自動駕駛汽車制定完善的法律法規。

公眾信任層面,2018年Uber、谷歌、特斯拉、蘋果的無人駕駛測試車頻生意外,Uber更是發生全球首例自動駕駛致死事件,讓好不容易積攢的公眾信任迅速崩塌。“傷害行人還是乘客”的兩難抉擇,讓自動駕駛一直陷入道德倫理的爭議之中。

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管理諮詢公司羅蘭貝格在其《汽車行業顛覆性數據探測》報告稱,儘管自動駕駛行業仍面臨諸多技術障礙,但5年內,利潤可觀的商業服務模式或將成為現實。儘管如此,對於自動駕駛實現盈利的時間點,一些機構給出了相對確切的數字。

業界普遍認為,L3、L4、L5級別的自動駕駛,將分別在2020年、2025年、2030年實現大規模商用。德國汽車技術公司大陸集團CEO德根哈特預計,L4級自動駕駛要在2030年以後才會逐步實現,從而大幅提升收益。

起跑線之爭

在研發自動駕駛技術方面,傳統車企和科技公司走的是兩條截然不同的道路。

車企大部分對自動駕駛持謹慎態度,注重投入與回報的平衡,傾向於研發現階段可量產的ADAS產品,未來再逐步過渡到無人駕駛階段。這種路線相對安全穩定,但對自動駕駛技術投入的不足,會導致其在未來競爭中處於劣勢。

包括Uner、蘋果以及BAT在內的科技公司,則直接從研發L4或者L5級自動駕駛汽車起步,追求無人駕駛的快速落地,但由於技術瓶頸難以快速突破,目前距離實現商業化盈利還有一大截距離。

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早在2016年,一些公司就給出了完全自動駕駛汽車上市的時間表,但都被打臉了。特斯拉於2018年啟用完全自動駕駛模式的承諾落空,通用Cruise要在2019年實現自動駕駛汽車商業化的目標也懸。

圍繞傳統車企與科技巨頭之間的自動駕駛之爭尚未真正開始,如今只是在爭起跑線。誰能在這場曠日持久的長跑中勝出,還存在諸多變量因素,只有時間能給出最終答案。


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