芯耀
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疫情之下，智能電動汽車領(lǐng)域低開高走，在年終歲末迎來一波新的造車熱潮。
雖然我們不斷聽到“做空特斯拉”的聲音傳出，但特斯拉的產(chǎn)銷提升已經(jīng)是一個不爭的事實；同樣國內(nèi)的造車新勢力們也下半年紛紛走出產(chǎn)銷低谷，交出了不錯的成績單。傳統(tǒng)車廠的智能電動新車型也在大量涌現(xiàn)，就連跳票多次的蘋果也剛剛宣布，計劃明年 9 月份推出自己的第一款 Apple Car，蘋果全家桶里要迎來最大的智能硬件，果粉的兩顆腎都可能不保了。
在這一波新造車盛宴里，自動駕駛卻仍然是一個尷尬的存在。雖然各家都將自動駕駛技術(shù)當(dāng)作新車的賣點，但主要廠商還是在 L2 級自動輔助駕駛上一點點擠牙膏。
最近，馬斯克宣稱明年特斯拉就將推出“完全自動駕駛”，但明眼人還是會看出來，這是拿特斯拉車主當(dāng)安全測試員，而且是付費的那種，不過是車主付給特斯拉的。這一點上，每年花費數(shù)億美元做測試的 Waymo 得好好跟特斯拉學(xué)學(xué)了。
不過，自動駕駛領(lǐng)域還是有驚喜的。今年 6 月被亞馬遜收購的那家老資歷自動駕駛公司 Zoox，在經(jīng)歷 7 年難產(chǎn)之后，“生出”了第一款完全自動駕駛的電動汽車，在金主爸爸的支持下終于兌現(xiàn)了自己當(dāng)初許下的諾言：從零開始打造一輛面向未來的無人駕駛汽車，還要改變?nèi)藗凂{車出行的方式，實現(xiàn)智能駕駛出行。
可以說，Zoox 在造車上要對標(biāo)特斯拉，在自動駕駛上要硬剛 Waymo，在出行服務(wù)上要挑戰(zhàn) Uber，這商業(yè)模式就是要做“汽車界的蘋果”呀。
夢想還是要有的，萬一實現(xiàn)了呢？不過，一家初創(chuàng)公司僅靠融資是難以支撐這個“一打三”的夢想的，現(xiàn)在賣身亞馬遜，是不是能離夢想更近一些呢？
雙向電動無人車，重新定義城市出行？
不得不說，Zoox 的這款未命名的電動汽車，確實給人一種眼前一亮的感覺，也有人說有一種西部世界的既視感。
如果了解過 Zoox 這家公司的歷史的話，從 2014 年，Tim Kentley Klay 和 Jesse Levinson 一起創(chuàng)立 Zoox 之初，就為這輛車定下來一些打破常規(guī)的造車概念，比如：雙向駕駛、四輪轉(zhuǎn)向、純電動，去掉方向盤剎車和油門、只做無人駕駛共享出行，面對面座位。
這些概念放到今天，也仍然非常前衛(wèi)，而且難得的是，即便是沒有技術(shù)背景的創(chuàng)始人 TKK 被中途踢出局，Zoox 也沒有改變自己的造車初衷。
可以說，Zoox 從一開始就選擇了自動駕駛領(lǐng)域中最昂貴的一條路線，既不可能短期內(nèi)造出車，也不可能短期內(nèi)實現(xiàn)無人駕駛，更不可能讓這輛車上路。
（Zoox 最初在一座消防站改建的廠房里組裝的原型車）
現(xiàn)在，幾經(jīng)波折，這輛“從零開始打造”的自動駕駛汽車終于面世，當(dāng)初立下的 Flag，如今都基本實現(xiàn)了。那么，和其他自動駕駛汽車廠商的車型相比，它的獨特性在哪里呢？
第一，Zoox 的車型設(shè)計從一開始就是為無人駕駛設(shè)計，直接面向 L4 級及以上的自動駕駛場景；第二，這一設(shè)計方式就決定了它只能作為公共交通或共享出行工具；第三，Zoox 是業(yè)界首先推出雙向行駛（也就是不分徹頭徹尾）的自動駕駛汽車，再加上四輪轉(zhuǎn)向，可以幫助這輛車更好地在狹小的城市道路中行駛，這一設(shè)計顯然能夠引領(lǐng)未來智能汽車的發(fā)展方向。
除此之外，這輛車還有一些“非常燒錢”的優(yōu)勢。比如：Zoox 為方形車廂的每個轉(zhuǎn)角都配置了一個“傳感器吊艙”，里面裝有旋轉(zhuǎn)的激光雷達、毫米波雷達和攝像頭。傳感器重疊的視野能夠形成 360°覆蓋范圍，在各個方向上可以看到超過 150m 的距離。冗余的傳感器配置可以在其中一個損壞后，同樣保持完整的自動駕駛能力。
為確保出行安全，車輛在發(fā)生碰撞時為每個乘客周圍配置了安全氣囊，可以同時保證車內(nèi)四名乘客的安全；在未來的公共出行上，Zoox 還將提供遠程人員，可以隨時接管手動操作車輛并與乘客實時通信。
根據(jù) Zoox 公布的數(shù)據(jù)，整車搭載的電池總?cè)萘窟_到 133 千瓦時，最長續(xù)航能達到 16 小時，可以有效緩解里程焦慮，而最高設(shè)計時速 75 英里，能夠滿足市內(nèi)交通出行的需要。
從新車發(fā)布會上，Zoox 現(xiàn)任首席執(zhí)行官 Aicha Evans 和 CTO Jesse Levinson 親自演示乘坐 Zoox Robotaix 出行的視頻來看，整個過程非常的流暢，但不排除有擺拍的嫌疑。所以，這輛車到底好不好用，還得等 Zoox 在舊金山和拉斯維加斯等城市推出 Zoox Robotaxi 叫車服務(wù)后才能看到。而至于乘車費用，Zoox 表示，與 Uber 和 Lyft 運營的服務(wù)相比，將十分具有競爭力。
但是，既然 Zoox 的野心是要在未來智能出行服務(wù)上占有一席之地，就必須在 Waymo、特斯拉以及 Uber 為代表的三種自動駕駛模式中找到自己的優(yōu)勢。我們先來看下這三家企業(yè)的近況如何？
自動駕駛出行，有人歡喜有人愁
在自動駕駛出行的賽道上，Waymo、特斯拉和 Uber 相當(dāng)于三種類型的參賽選手。
Waymo 模式和安卓模式一樣，專注做好無人駕駛技術(shù)的算法、系統(tǒng)和相關(guān)硬件，同時也像谷歌推出搭載原生安卓系統(tǒng)的 Pixel 手機一樣，也開始推出 Waymo One 的無人駕駛出行服務(wù)，只不過 Waymo 現(xiàn)在還沒有一家自己的汽車廠商，只能通過定制采購來推出自己的出行服務(wù)。
特斯拉則是典型的賣車為主營業(yè)務(wù)的汽車商，做自動駕駛出行業(yè)務(wù)只是其版圖擴張的一部分。從自動駕駛系統(tǒng)的軟件到硬件，到出行服務(wù)的車輛，都是以特斯拉汽車為中心展開。2019 年，馬斯克鼓吹的“百萬特斯拉自動駕駛 Robotaix 服務(wù)”，如今仍然沒有見到蹤跡，但是這一目標(biāo)仍然暴露了特斯拉要切入自動駕駛公共出行的野心。
Uber 是共享出行的代表，其推動自動駕駛出行的最大動力，就是在整個商業(yè)模式當(dāng)中去掉網(wǎng)約車司機這一最大的運營成本。據(jù)麥肯錫預(yù)測，到 2030 年，基于自動駕駛的出行服務(wù)訂單金額有望達到 2600 億美元，這一市場成為所有自動駕駛廠商都覬覦的蛋糕，也是“Uber 們”必須要守住的陣地。
（市場研究機構(gòu) Navigant?Research，2020 年自動駕駛排行榜單）
那么，現(xiàn)狀如何呢？
Waymo 在 2018 年底正式推出 Robotaix 服務(wù)，2019 年開始嘗試無人駕駛的出行服務(wù)，而在今年疫情之下，Waymo 在鳳凰城向公眾完全開放了無人駕駛叫車服務(wù)。
根據(jù)今年 10 月 Waymo 發(fā)布的數(shù)據(jù)還發(fā)布了在鳳凰城 610 萬英里行駛里程的安全記錄，總共發(fā)生了 18 起車禍（有些是人類介入后并未發(fā)生實際事故），也就是達到每 21 萬公里發(fā)生一起撞車事故，相當(dāng)于人類老司機十幾年駕齡里發(fā)生一次事故，可以說已經(jīng)開始比人類可靠多了。
但是這一年，Waymo 接受了外界一筆高達 30 億美元的融資，估值達到千億美元，但是 Waymo 仍然以每年 10 億美金的速度在燒錢。由于 Waymo 采用“繞過 L3，直接 L4”的“一步到位”的技術(shù)路線，但是未來面對更大規(guī)模的復(fù)雜出行數(shù)據(jù)的收集以及全球各地?zé)o人駕駛政策的謹慎推進，Waymo 未來的商業(yè)化進展仍然充滿懸念。
而威脅 Waymo 模式的正是這些從 L2 級別自動駕駛做起來的“特斯拉”們。特斯拉采用的是從 L2 到 L4 的漸進式技術(shù)線路。特斯拉在不斷推出 L2 級和 L2 級自動駕駛量產(chǎn)車的過程中，一邊能把自動駕駛系統(tǒng)賣給用戶回收現(xiàn)金流，一邊又讓這些車主充當(dāng)安全員，為特斯拉收集路況數(shù)據(jù)，反過來提高自動駕駛系統(tǒng)安全。這種主營賣車，副業(yè)賣自動駕駛軟件升級的方式簡直不要太爽。
L2 級的數(shù)據(jù)也是數(shù)據(jù)，而且還是真實的路況數(shù)據(jù)，這比 Waymo 花大成本養(yǎng)人養(yǎng)車，最后再從共享出行上賺錢的模式好太多了，因為共享出行的數(shù)據(jù)太過“安全”了。曾經(jīng)有博主爆料，要是完全交給特斯拉的完全自動駕駛系統(tǒng)開車，那體驗簡直“太瘋狂”。但有這些車主“護駕”，特斯拉就可以不斷升級他的系統(tǒng)，直到有一天真的可以開始它的“百萬特斯拉變成出租車給主人賺錢”的計劃了。
說到 Uber 呢？最近大家也都知道，它的自動駕駛業(yè)務(wù)已經(jīng)涼涼。自動駕駛公司 Aurora 以股權(quán)置換方式收購了 Uber 在 ATG 部門的全部股份，而 Uber 還拿出 4 億美元戰(zhàn)略性投資 Aurora，并將獲得 Aurora 公司 26%的股份。
Uber 是如何把一手好牌打的稀爛，已經(jīng)不用多說了?，F(xiàn)在出售不斷燒錢不斷虧損的 ATG 業(yè)務(wù)已經(jīng)算是明智之舉了。Aurora 在獲得 ATG 的團隊和運營設(shè)施后，能夠更快切入到自動駕駛出行領(lǐng)域，而 Uber 未來也仍然可以借助 Aurora 的技術(shù)展開無人駕駛的出租車出行業(yè)務(wù)。
Uber 在自動駕駛上的失敗，并不等于這一模式行不通，其同行的 Lyft 和國內(nèi)的滴滴等眾多出行服務(wù)商都在推進 Robotaix 業(yè)務(wù)，只是現(xiàn)在 Robotaix 出行也大多處在融資燒錢和測試驗證階段，距離真正的商業(yè)價值實現(xiàn)還有很長一段距離。
那么，和 Waymo、特斯拉以及 Uber 為代表的三種自動駕駛模式相比，Zoox 在未來的贏面大嗎？
“一打三”，Zoox 想要成功有點難
對比上面介紹的三種自動駕駛模式，Zoox 顯然都是選擇了這一模式當(dāng)中最重也是最難的模式。在自動駕駛系統(tǒng)上，Zoox 選擇了自研，類似 Waymo 一樣為車輛配置了極為奢華的傳感器硬件，整車成本可能仍然很高；在造車模式上，Zoox 也選擇的是自研自用，暫時沒有通過對外銷售獲得現(xiàn)金流的可能；在商業(yè)模式上，Zoox 要自己做一家出行服務(wù)商，未來將涉及到的運營成本也將難以估計，而同樣 L4-L5 級的 Robotaix 出行的大規(guī)模推行還未有日程表。
在被亞馬遜收購之前，Zoox 已經(jīng)陷入到難以為繼的狀態(tài)，最終才會以 13 億美金的“白菜價”賣身給亞馬遜。而當(dāng)時亞馬遜表示，“我們收購 Zoox，是為了幫助他們實現(xiàn)自動駕駛打車服務(wù)的愿景”。
因此，我們現(xiàn)在所看到的 Zoox 的重新復(fù)出和首款 Robotaix 車型的發(fā)布，更多體現(xiàn)出的是資本的邏輯和燃燒美金的味道。
而從實際進程上，Zoox 的這輛雙向無人車仍在專用道路上進行測試，何時進行公共道路測試，以及向之前提到的兩個城市的公眾提供出行服務(wù)，仍然是沒有時間表的。
（圖片來源：中信證券根據(jù) DMV 整理）
從 2019 年 DMV（加州車輛管理局）的數(shù)據(jù)來看，Zoox 在測試車輛還是人工干預(yù)數(shù)據(jù)上的排名都比較靠后。從這一側(cè)面看到，Zoox 在距離頭部的百度、Waymo、Cruise 等公司還是有相當(dāng)差距的。
而從長遠來看，Zoox 的目標(biāo)是要重構(gòu)交通運輸體系，也就是改變私家車的出行方式，盡可能轉(zhuǎn)化為公共交通出行。
這一大趨勢是沒問題的，但 Zoox 的實現(xiàn)路徑，仍然是太過超前了。
而像特斯拉這樣的車企一邊出售私家車來擴大基業(yè)，一邊又悄悄布局共享出行，將閑置私家車資源釋放到公共出行領(lǐng)域，其實是更為保守，也更合理的實現(xiàn)方式。
和智能手機這種可以快速更新?lián)Q代的快消電子產(chǎn)品不同，汽車交通是一種更長周期、也更難替代的耐耗品，如果疊加城市規(guī)劃、道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和交通安全等復(fù)雜因素，我們在未來很長時間仍將處于新舊混合的交通出行方式當(dāng)中。
因此，Zoox 的共享方式的無人駕駛出行，最終一定是自動駕駛的主流形態(tài)，但是在可以預(yù)見的未來很長時間，一定仍然是以帶有自動駕駛功能的私家車為主，共享無人車出現(xiàn)作為補充的混合交通方式。
其實，現(xiàn)在類似 Zoox 的無人車型已經(jīng)出現(xiàn)，比如百度面向低速、固定線路推出的阿波龍自動駕駛巴士車，豐田推出多用途自動駕駛無人車 e-Palette。滴滴剛剛發(fā)布面向共享出行場景設(shè)計的自動駕駛運營車 D1，不過目前還保留了駕駛位，預(yù)計在 2030 年時去掉駕駛位，實現(xiàn)完全自動駕駛。
這些模式，要么聚焦在特定場景，要么也走穩(wěn)健路線，對于未來仍然是在小心翼翼的摸索。而像 Zoox 這樣試圖通過一款新車型就想顛覆未來的交通出行市場，實在是有些自己為難自己了。
幸運的是，就在 Zoox 的夢想將要熄滅之際，遇到了亞馬遜這個超級金主。就像武俠小說里，歷經(jīng)磨難的少年，終于得到了武林宗師的真?zhèn)?，即使無法改變整個江湖的格局，也能自己建宗立派，開一家別具氣象的武館。
哪怕最后 Zoox 的自動駕駛出行業(yè)務(wù)泯然眾人，還可以直接復(fù)用到城市物流配送業(yè)務(wù)上，至少可以幫助亞馬遜削減一下每年數(shù)百億美元的物流成本。
