時至年終，這一場競賽中究竟有著怎樣的發展和變化?騰訊科技聯合投中網CV智識發起《沉浮2019》系列策劃，一起回顧AI、芯片、5G、腦機科學、造車新勢力等幾大主要前沿科技領域，在2019年發展進程中的沉浮事跡。
2019年，“變”字貫穿始終。微觀到自動駕駛，大大小小的變化隨處可見：內訌、裁員、抱團、轉換賽道......碰撞與掙扎中，有的黯然離場，有的留下觀望，還有的正風光無兩。
臨近年末，OEM紛紛立下Flag：2020年量產L3自動駕駛車輛。
雖然并不是人們期待的那種一步到位的“真”無人駕駛，但如果我們將這當作“漸進式”自動駕駛第一階段的結果驗證，那么行至量產前夜的2019年，似乎正處于“凌晨兩三點鐘”的黑暗期。燒錢不止，落地挑戰加大，以及資本環境下行帶來的焦慮，構成了行業的主要情緒。
從頭部公司的發展來看，Waymo雖一貫保持了自己“先鋒”的風格，在鳳凰城的推出了無人駕駛商用服務Waymo One并開始嘗試不再配備人類安全員，但依舊是在小范圍內進行。
國內的BAT巨頭則將更多的精力分配到了車聯網領域上：百度的Apollo，騰訊的“四橫兩縱一中臺”智慧出行戰略，阿里的AliOS。
另一些初創公司開始轉向限定場景的自動駕駛業務，傳統車企則將重點放在了輔助駕駛功能上。
有的離開，有的留下
“投資機構的投資偏好從追風口>追成長>求穩健，轉變成求穩健>追成長>追風口。”
資金流動形成洋流，影響了身處其中的每一個參與者：從Robotaxi賽道出來的業內人士吐露“賽道太難，得降維做更容易落地的場景”;原本被L4壓制的ADAS賽道融資信息多了;L4經驗豐富的團隊在有能力做L4的情況下也主動降維，選擇了Tier 1的商業定位。
“自動駕駛行業已經過了靠PPT或者一輛林肯MKZ畫餅融資的時代，開始進入階段性商業化落地，這會倒逼行業價值回歸。”鼎暉副總裁劉偉對CV智識表示。
在這場“價值回歸”與技術周期的纏斗中，交織了太多功成名就的渴望、“活下去”的剛需、保持“頭部”的壓力……過程充滿碰撞、取舍與掙扎，甚至行業的巨頭公司也面臨著艱難的抉擇。
1月，蘋果公司確認自動駕駛汽車部門裁員 190 人;Roadstar爆出團隊內訌，并最終導致關門;6月，吳恩達參與運營的Drive.ai被收購。
下半年，風波也并未止住。10月Uber確認自動駕駛裁員消息;12月，激光雷達鼻祖Velodyne，正式決定裁掉中國北京的辦公室超過20名員工。
爆發的種種事件背后，原因雖各有不同，但總結下來都扣著“落地”的帽子。“變不了現，這是最大的問題”，一位自動駕駛資深投資人士告訴CV智識。
要想實現全自動駕駛是一個非常復雜的系統性工程，它包含汽車的軟硬件水平、道路、法律法規、城市規劃等多個方面問題。
從技術上來說，目前自動駕駛更多是在相對固定的區域內試運營或者測試，而更復雜的場景：惡劣天氣、暴雨風雪、人流混雜的路口、突然的加塞等，自動駕駛還面對著巨大的挑戰;從政策法規上來說，國內各地政府仍是“希望穩步走”，政策松綁仍需等待;另外，傳感器的成本居高不下，供應量吃緊也會影響落地速度。
根據美國斯坦福大學的預測，真正實現L4的高級別自動駕駛，節點應該在2020到2025年，而且最先是在卡車、共享出租車等專用車輛上實現。對私家車而言，L4級的自動駕駛應該在2030年左右的節點，而L5的自動駕駛至少要等到2035年以后 。
因此我們能夠看到，盡管各車企都在著力研發，但僅有少數量產車型配備自動駕駛技術，自動駕駛級別僅為L1、L2級別。而L3級別的量產車型，車企給出的時間表則是2020年。
“乘用車OEM的這些Flag受上游Tier 1的影響，因為OEM集成各家技術，自己的研發能力有限，而比如Bosch就有個全家桶套餐，號稱提供L2/3能力，預計2020年量產。” 從事自動駕駛投資的周洋告訴CV智識。
在“個體偶然性”與“技術、商業客觀規律”組成的生態群落中，有離開，也有留下，留下的在最大限度地維持蹺蹺板兩邊的平衡。
其中，限定場景商用車就成了企業與資本市場“講故事”的一個新方向。而這些所謂限定的封閉場景則包括了礦區、港口、園區等，還有固定線路的商業化，比如物流配送、街道清掃、綠化澆水等場景。
在這些細分領域里，國內的多家自動駕駛已經開始互相爭奪地盤，如園區的馭勢科技、智行者，港口的西井科技、礦區的踏歌智行，物流的菜鳥和Gofurther、重卡的贏徹、智加、圖森未來等等，當然很多公司的落地領域并不只是一個。
從技術上來說，封閉場景下線路單一，用戶體驗也不用像乘用車那么復雜，對算法的要求相對較低，也更有利于量產。
所有生意的本質，沒有宏觀大道理，沒有概念炒作，沒有高深的商業秘訣，就是“你是否抓到了需求的本質”。
開始有商業落地案例并不等同已具備產品價值，“產品價值意味著市場的真正需求，以物流小車和無人清掃車為例，這些領域的需求在現階段或許并非剛性，產品價值仍需等待。”辰韜資本執行總經理賀雄松對CV智識表示。
車企頻頻聯盟
到現在，“落地難、造血慢”的達摩克利斯之劍高懸頂上，車企紛紛選擇結盟。
大眾與福特Argo、寶馬與戴姆勒，強強聯合，但聯盟并不止于車企之間，車企與科技公司，車企與自動駕駛初創公司，都在馬不停蹄地共同趕制自動駕駛商業化落地的時間表。
“過去自動駕駛公司都是獨立的，2016年開始，國內公司在海外跟車廠結盟，2018年以后車廠之間也會結盟，所以變成了幾個聯盟相互競爭，推行自動駕駛落地，這肯定不是一個創業公司單打獨斗的方向。”滴滴自動駕駛公司COO孟醒曾在“2019搜狐科技AI峰會”上表示。
對于那些曾經在汽車工業中占據絕對主導優勢地位的歐洲或美國老牌車企來說，新興的自動駕駛業務燒錢不斷，但傳統業務的賺錢能力卻在減弱。
拿在全球車市具有指標性意義的中國車市來說，經歷了過去28年的增長之后，2018年開始出現了負增長，同比下滑2.76%，全年銷量為2808.06萬輛。
據今年3月份發布的2018年業績報告顯示，寶馬在2018年度總收入974.8億歐元，同比降低0.8%;而凈利潤則為72.07億歐元，同比降低16.9%。
結盟成了自動駕駛企業們性價比更高的選擇：技術共通性不僅能縮小產品差異化，同時還能通過合作化平臺降低生產成本，進一步提高生產效率及豐富產品功能或降低產品價格。
“自動駕駛研發進入到了軟硬件結合、車規的關鍵點，而資本環境下行，企業資金吃緊，勢必面臨OEM、Tier 1硬件卡脖子的挑戰。”周洋告訴CV智識。
對于科技公司來說，車企資金實力雄厚、同時擁有豐富汽車行業經驗，可以幫助公司加速實現技術落地，二者互為補充，互相需要。
如同所有的硬科技行業一般，自動駕駛一直處于一種雙重邏輯中。一重邏輯是風口邏輯，另一重邏輯是商業邏輯，要需求，要落地，要營收。這重邏輯在行業的高光時刻被風口邏輯壓抑，但當行業冷靜，商業邏輯就會慢慢浮出水面。參與其中的車企、科技公司、初創企業不得不以聯盟對抗技術周期與巨額投入。
只是聯盟尚處早期，合作大多還沒實質進展，有些結盟有明確的目標，有些只是“做個Poc就說是合作”，因為“大多數是PR行為，大公司為了股價，創業公司為了融資，各取所需。”
一位曾深度參與車企與科技公司結盟的前自動駕駛從業人員就對CV智識表達過車企更實際的想法：行業發展初期，以自己的品牌上路測試一旦出現事故，對原汽車品牌壓力太大，畢竟還是要賣車的，因此不如投資一些初創公司，聯合做測試。
雖然各懷心思，但自動駕駛作為一場“集體運動”，注定誰都無法做到像個人運動一般“獨自上場”。
另辟蹊徑：車路協同
被落地和造血困住的自動駕駛企業們在今年還找到了另外一條路：車路協同。
所謂車路協同，簡單來說就是統籌車、人、路及實時交通的動態信息，來實現車況、路況、交通動態信息的共享。
12月19日，Apollo在長沙發布了車路協同、智能車聯兩大開放平臺。百度副總裁、智能駕駛事業群組總經理李震宇表示：“自動駕駛時代尚需時日，但汽車的智能車聯時代已經撲面而來。當數以千萬搭載智能車聯的車輛，以云端互聯的形式共享信息，就會創造出中國最大規模的車路協同網絡，真正助力城市交通基礎設施智能化的升級。”
跑步進場的不只百度，還有以華為、中興、大唐這樣的通信領域企業，以BAT為代表的互聯網科技企業，高新興、千萬科技等智能交通玩家，做ETC的金溢科技、萬集科技等，還是自動駕駛創業企業，比如希迪智駕以及包括如四維圖新在內的地圖廠商。
“路和車逐漸在往一起靠，許多企業開始建車路協同研究院，許多相關的主題會議上，參與的企業類型多了，比如路的設計單位、建設單位都開始參與進來。”四維圖新車路協同研究院產品經理孫偉也感受到了車路協同的熱度在上升。
車路協同并非新鮮的概念，為何會在今年爆發?
“單車智能發展得非常的快，但是最后1%解決不了。雖然可以用更多的錢，更多的里程，更多的數據去逼近，但是造車光‘逼近’是不夠的，它不像人臉檢測，96%或者97%準確率就可以用，對于車來說，不到99.999%，就近乎等于零。”
對于落地壓力大的企業自動駕駛企業來說，單純的無人駕駛“車”業務大部分都處于演示階段，距離真正商業化落地還早，車路協同業務可以讓公司“有一定的現金收入”。據希迪智駕介紹，公司成立第一年的3000萬營收中，幾乎一半來自于車路協同業務。
自動駕駛企業落地壓力是一方面，仔細觀察不難發現，做好車路協同還要有車企、通訊運營商、道路基礎設施部門等企業和政府部門的“重度”參與。
換句話說，求存求富的企業追求與求大求強的地方意識融為一體，也為自動駕駛規劃了一條“中國式”發展路線。
出海是新出路?
當一個市場遇到落地困難的問題，而企業自身又面臨融資難、資金緊張、急需落地場景的情況時，自然會尋求更適合落地的市場和場景，所以“出發去海外”成為自動駕駛企業愿意嘗試的選擇。
12月11日，智加科技在美國完成了無人重卡生鮮運輸試運營，橫跨美國東西海岸，為乳業公司藍多湖®(Land O Lakes®)提供自動駕駛貨運服務。
同一個月，自動駕駛初創公司AutoX對外表示，公司準備將業務拓展至東南亞地區。AutoX預計將在該地區部署10輛自動駕駛汽車用于早期實驗，未來會將車隊規模擴展至100輛。
眾所周知，技術依然是自動駕駛發展最大的制約因素，具體來說就是安全性和穩定性不夠。
在這樣的情況下，想要讓更多的自動駕駛汽車在國內運營起來，尤其是像鳳凰城那樣完全拿掉安全員的方式，還需時間。而至于什么時間，“國家在看，這個時間點不好說。”
無法大規模運營就意味著更大的時間成本以及資金成本，并且不同的市場之間本身就存在落地條件的差異。
“在國內物流領域，99%的卡車不具備線控底盤，而這恰好是改裝自動駕駛的基礎，另外卡車司機是卡車的兩倍，勞動力充足，還有不具備甩掛運輸作業方式等原因，因此短期來看，在干線物流大面積鋪開自動駕駛面臨挑戰。”劉偉表示。
事實上，從上半年開始就不斷有自動駕駛初創公司宣布海外的落地。
上海仙途智能與德國環衛公司ALBA集團合作試運營的自動駕駛清掃車，在德國威廉港內正式運營;AutoX、Pony.ai通過加州政府監管部門的批準，可以向公共乘客提供自動駕駛打車服務;迪拜電子商務平臺Moon宣布和新石器Neolix合作。
對于中國自動駕駛初創公司而言，“出發去海外”有助于平衡長短期業務發展，但是對于目前仍處于燒錢狀態的初創公司來說，還需要“衡量好每一個海外的業務是否真正值得投入”。
結語
回顧2019年，企業和資本意識到落地的重要性，加之資本環境下行對還在燒錢狀態下的自動駕駛企業提出挑戰，落地、抱團、收購成為年度關鍵詞。
展望2020年，很多企業已經錨定其作為L3自動駕駛車輛量產的時間表。
圖森未來CEO陳默對CV智識說過，“行業內下一個重要的節點就是什么時候有車廠真正愿意去做量產化的產品方案。”
因為無人駕駛成功有三個要素，“第一，錢要足夠讓你活那么長時間;第二，車廠愿不愿意花大額投資做無人駕駛的硬件平臺;第三，軟件電子司機能不能做到比人類的駕駛行為還要優秀。”
現在，節點正在逼近。
“這對于自動駕駛來說無疑是利好消息，畢竟自動駕駛離不開軟硬件結合，而硬件車規靠的是OEM和Tier 1去做。”
量產前夜，所有行業的親歷者和創造者都在經歷徘徊、起伏，這股新的浪潮究竟是淤積成潭還是奔向大洋大海?答案或許會在2020年。
