文遠知行

體驗中國5家頭部公司的Robotaxi，自動駕駛出租車發展到哪一步了？

第一電動大牛作者汽車之心 2020-08-28 09:43

大家好，我是與時俱進的老爺車。

今天想聊聊 Robotaxi。聊這個話題的起因是今年 7 月上旬，汽車之心走訪了上海、廣州和深圳三地，深入體驗了滴滴、小馬智行、文遠知行、元戎啟行和 AutoX 這 5 家自動駕駛公司的 Robotaxi 測試車輛。

現在 Robotaxi 的進展怎么樣了？我們什么時候才能坐上真·無人駕駛汽車呢？在這篇文章中，我們將一一揭曉。

1.如何衡量一輛 Robotaxi 的實力水平？

「為什么車里還有司機？不是說自動駕駛嗎？」

這可能是大部分普通市民對自動駕駛發出的靈魂拷問。

其實這是一種誤讀，在自動駕駛車輛的日常運行中，安全員并不會干涉自動駕駛系統工作

安全員接管車輛，通常分為兩種情況：

一個是動態接管（車輛從運動到靜止），是指自動駕駛車輛在行駛過程中存在潛在風險，安全員會立即接管車輛。

另一個是靜態接管（車輛從靜止到運動），是指自動駕駛車輛在遇到某些路況不知所措時，安全員就會出手干預，幫助車輛脫困。

在這 5 次乘坐體驗中，我們正好碰到了安全員對自動駕駛車輛的動態接管與靜態接管。

為什么說現在安全員還不可或缺呢？

這是因為，自動駕駛不僅在研發階段依賴大量訓練，在產品階段仍需要大量測試[1]。

可以說自動駕駛落地難，主要是難在長尾問題，更需要發現、驗證并解決各種各樣的 Corner case。而這個過程中，離不開安全員的「護駕」。

了解安全員的重要性后，我們才能更好理解一輛體驗上乘的Robotaxi，可參考的兩個評判指標：

第一個指標是 MPI（Miles Per Intervention/Miles Per Disengagement）。

可別被這個專業術語嚇到了。簡單說就是自動駕駛汽車在運行過程中，安全員接管了多少次。

另一個指標是乘坐體驗，以乘坐者的主觀感受為主；

自動駕駛系統的駕駛水平是否足夠老練，一輛 Robotaxi 乘坐起來是否舒適，有這些維度：起步、剎車、加速、過彎、信號燈處理、障礙物反饋等。

由于路測時間、地點與場景不同，我們很難將各家 Robotaxi 的技術進行橫向比較，但我們可以談談當下的乘坐感受，以及自動駕駛汽車在什么情況下會被安全員接管。

參照這兩個評判指標，目前為止，在我心目中 Robotaxi 體驗排名如下：

文遠知行/小馬智行
AutoX
滴滴自動駕駛/元戎啟行

文遠知行在這次的體驗里暫列第一，原因有三：

首先，在體驗和流程上最接近 Robotaxi 商業化形態。而且在速度上，文遠知行也是國內最先開始 L4 級 Robotaxi 對外全開放運營的自動駕駛公司。

一般來說，打到一輛自動駕駛車輛的流程大致分三步：

1. 打開手機 App，選擇地點后下單，然后等待車輛；

2. 上車后，乘客在車輛副駕駛座后方的平板電腦上確認目的地，自動駕駛啟動。

3. 行程結束后，App 會彈出付費界面。完成支付后，訂單結束。

除了車內在主駕駛位上有安全員外，整個流程與我們平常使用網約車沒有區別。

其次是安全員全程無接管。

在這次行程中，我們體驗了文遠知行兩個版本的車型。

我們先用 WeRide Go 手機應用打到了一輛改裝的基于東風日產軒逸的自動駕駛出租車。在廣州黃埔區蘿崗奧園廣場上車，目的地是科學城科學廣場。

回程我們又用高德打到了一輛基于林肯 MKZ改裝的自動駕駛車。

這兩款車型都在公開道路上行駛（如無保護左轉、非機動車混行等典型場景和復雜路段），全程無接管，有讓行，也有超車，對各種路況的處理，頗有老司機風范。

第三，是乘坐體驗的舒適性上，無論是剎車、起步甚至是過彎，這兩款車型都能平穩駕馭。

小馬智行的體驗與文遠知行類似，我們的試乘區域是在人車混雜的南沙區，也是全程無接管。

目前小馬智行的打車 App 僅供內部員工使用，還未對外開放。

AutoX 則是這次我們體驗時長最久且行駛里程最長的一次試乘：將近一個小時，大約 40 公里，體驗的路段是在深圳南山沙河西路-科苑南路一帶，體驗的場景更加豐富，包括居民區、寫字樓、多處工地、立交橋等等，全程無接管。

美中不足的是，AutoX 還未正式進入運營階段。普通民眾還不能通過手機 APP 這樣的手段馬上打到一輛自動駕駛汽車。

其次是，坐在 AutoX 測試車的后排，能聽到風扇散熱時發出的噪聲。

AutoX 創始人兼 CEO 肖健雄教授告訴我，我們體驗的這個版本是其第三代的自動駕駛方案。在第四代和即將推出的第五代方案上，因為加入了液冷裝置，噪聲會大幅度降低。

我們在乘坐滴滴和元戎啟行自動駕駛車輛的過程中，均出現了接管。

滴滴發生接管是在一個路口，一輛橫向而來的車輛突然駛進車道，可能是出于安全考慮，安全員進行了一個動態接管。

元戎啟行接管的場景出現在一個雙車道上，一輛大貨車停在右邊車道，測試車也停在了大貨車后面，車輛沒有自主進行如變道超車這樣的處理動作。此時安全員對車輛進行了靜態接管。

另外，在剎車起步的動作上，滴滴和元戎啟行讓人感覺像一個新手司機。

從滴滴后排座位的可視化信息來看，滴滴自動駕駛車輛對一些諸如車輛、行人、錐桶等障礙物的檢測存在較多的跳變，以及車輛檢測的分類相對也比較簡單，看起來目前仍處于算法優化的階段。

當然，這次體驗還有兩個遺憾：

一是，我們的體驗都在白天，陽光明媚，光線充足。不確定在雨天/夜晚場景下，體驗是否會大打折扣。

其次，這次未能去長沙感受傳說中自動駕駛「前浪」百度 Robotaxi 的技術實力，以及輕舟智航等自動駕駛公司。

2.Robotaxi 部署的三種模式

進入到 2020 年，文遠知行、小馬智行、AutoX、滴滴和元戎啟行，這 5 家被業界成為稱為駕駛「后浪」的代表，都在相繼發力，追趕「前浪」。

今年 5 月，文遠知行宣布 Robotaxi 車隊規模超過 100 輛。緊接著，文遠知行宣布接入高德地圖，在廣州黃埔區和開發區對外開放運營。

AutoX、滴滴和小馬智行則相繼宣布進入上海。元戎啟行則宣布進軍武漢，組建自動駕駛團隊，計劃開展 Robotaxi 商業試點運營。

在這個過程中，如何部署 Robotaxi 也充滿了諸多學問，大家的思路各不相同。

關于 Robotaxi 的部署，行業大致有三種模式：

單打獨斗
眾包模式
合資模式

單打獨斗模式的代表是 Waymo和 Uber。這兩家公司都公布過龐大的車隊部署計劃。

率先發聲的是 Uber。

2017 年 11 月，Uber 與沃爾沃簽署合作框架協議：Uber 將在 2019 年至 2021 年期間斥資超 10 億美元，從沃爾沃購入 24000 輛XC90 來組建自動駕駛車隊。

這個車隊規模，比整個紐約市的出租車數量還要多 10000 輛。

Waymo 緊隨跟進。

2018 年 3 月，Waymo 宣布向捷豹路虎采購 20000 輛I-PACE 純電動汽車。

2018 年 5 月，Waymo 宣布向 FCA 采購 62000 輛Pacifica 混動廂式車用于打造自動駕駛出租車隊。

在中國，今年 6 月滴滴自動駕駛 COO 孟醒在南華早報舉辦的一場線上分享上表示，計劃在 2030 年投入 100 萬輛自動駕駛汽車。[2]

不知道你是否有很多疑問：如此龐大數量的車隊， Wamyo、Uber 究竟要怎么部署？他們如何實現這個目標？他們是在吹牛嗎？

站在現在這個時間點看，Waymo 和 Uber 已然跳票了。

還記得 2018 年 Waymo 與捷豹路虎簽約時，就計劃「兩年內」投放超過 2 萬輛 Robotaxi。如今期限已到，Waymo 車隊的數量甚至都不到 1000 輛。

Uber 的自動駕駛車隊也僅保持在 300 輛的規模。這離 2021 年實現 24000 輛這個目標相差甚遠。

Waymo 和 Uber 遇到什么困難了？

跳票背后，首要原因是成本——人與車的成本。

據美國求職網站 ZipReruiter 的統計，美國出租車司機的平均年薪在 31403 美元。

按照 Waymo One 7*24 小時運營三班倒計算，平均每輛車至少需要 3 名安全駕駛員。

這意味著，每年每輛車的安全駕駛員成本達到 9.4 萬美元。

Waymo 如果要組建一支規模達 6.2 萬輛且包含安全駕駛員的 Robotaxi 車隊，僅安全員的成本，每年達 58 億美元。

2019 年，Waymo 全年花銷為 10 億美元，即便算上今年獲得兩筆共計 30 億美金的融資，也不夠 Waymo 支付這筆巨額費用。

這也是為什么越來越多行業人士形成了共識：如果不去掉安全員，自動駕駛就是偽命題。

今年 6 月，滴滴在上海亮相的自動駕駛原型車沃爾沃 XC60 的成本價就在 30 萬元以上。

除車輛成本外，還有激光雷達、攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷達、車載計算平臺等，這些設備的價值甚至超過了汽車本身。

如果按照每輛車 100 萬元的造價計算，那么到 2030 年，滴滴的自動駕駛需要投入 1 萬億元的巨額資金。

在這次體驗和交流中，最令我驚訝的是文遠知行的「省錢妙招」。

眾所周知，自動駕駛燒錢如流水。相比 Waymo、Cruise 每年幾乎 10 億美金，Zoox 每個月 3000 萬美金的支出，文遠知行在過去 3 年的開銷約為 1 億美金。

如此高的資金使用效率，文遠知行是如何做到的？

在這次交流中，文遠知行的 COO 張力就告訴我幾組數據：

國內研發成本約是美國的 50%；
路測成本低：安全員的成本是美國同等職位的 1/7；
硬件成本更低：整體成本是美國的 1/3；

在硬件層面，文遠知行從產品和運營思維出發，采用經濟型純電動車。

其中，東風日產軒逸售價 13 萬左右，這是目前落地 L4 級自動駕駛汽車中最為經濟的車型；

其次是不造硬件；

第三是逐步使用更多國內供應商，比如激光雷達就替換為清一色的國產激光雷達；

第四是采用測試與運營的混合模式。

文遠知行創始人兼 CEO 韓旭曾經說過，不是每年燒 10 億才能做成無人駕駛。他的目標是未來 3 年花 3 個億美金實現全無人駕駛落地。

不得不說，這種資金利用效率，讓文遠知行這類自動駕駛公司有了更強的抗壓能力。

現在你知道了，Waymo 和 Uber 跳票是有原因的：人與車的成本居高不下，使得大規模部署自動駕駛車輛變得舉步維艱。

眾包模式代表則是特斯拉。

在 2019 年特斯拉舉辦的 Autonomy Day 上，特斯拉 CEO Elon Musk 宣布將在 2020 年底前為自動駕駛拼車網絡部署 100 萬輛「自動駕駛出租車」。

今年 4 月， Musk 又在推特上表示，2020 年年底前讓 100 萬輛自動駕駛出租車上路的計劃仍在推進，目前正在等待監管部門的批準。

與一般公司 Robotaxi 業務模式不同，特斯拉選擇讓車主將他們的處于閑置狀態的特斯拉車輛加入到自動駕駛打車服務網絡 TESLA Network 中。

這種眾包方式的好處是：特斯拉將車主閑置的車輛轉換為自動駕駛出租車，外出接活。

由于私家車主需要自己購車、買保險、繳納停車費并承擔車輛折舊帶來的損失，這在很大程度上減少了特斯拉的成本。

車主能從中獲得什么呢？——從所賺的收入抽取 25%-30% 的傭金。按照 Musk 的說法，車主每年最多能凈賺 3 萬美元。

這種模式會在 Robotaxi 領域攪出一番動靜嗎？作為 Robotaxi 領域的重要潛在變量，特斯拉的舉動不容忽視。

與 Waymo、Uber 這種公司單打獨斗不同，合資模式則是自動駕駛商業化落地的一條重要路徑。

截至目前，全球范圍內有三家自動駕駛公司成立了合資企業：

一是百度與地方政府的合作；

二是文遠知行與出租車公司的合作；

三是安波福與車企的合作。

百度在長沙打造了一個「車企- 政府 - 科技公司」的鐵三角模式：涉及政府、車企及科技企業。

長沙為 Apollo Go 項目提供了 45 張測試牌照，進而在當地形成智能駕駛生態圈，一汽紅旗提供了 Robotaxi 前裝量產的產線，百度 Apollo 提供了自動駕駛與車路協同的軟硬件系統。

2019 年 4 月，百度還在當地成立了一家合資公司：湖南阿波羅智行——圍繞自動駕駛共享出租車的規?；M行運營。

位于廣州的文遠知行，也提出了一個鐵三角模式——在政府支持下，由自動駕駛企業、主機廠、出行公司三方合力，主要目標是，主機廠提供車輛建立車隊、出行公司拉取用戶。

文遠粵行正是這種「鐵三角」模式的體現：在廣州政府的支持下，由文遠知行、雷諾-日產-三菱聯盟（東風日產）和白云出租汽車集團合力提供運營服務。

2019 年 9 月，安波福與現代汽車宣布成立一家自動駕駛合資公司 Motional，預計將于2022 年向自動駕駛出租車運營商及車隊運營商推出自動駕駛系統及相關支持技術。

這種模式背后的思考，是充分發揮合作伙伴優勢資源，從而降低成本。

關于如何在國內部署 Robotaxi，安信證券算過這么一筆賬：Robotaxi 的部署，在單個城市的前期投入至少是 30 到 45 億人民幣級別。[3]

假設在某個城市投放 Robotaxi 服務，一般至少需要 2000 至 3000 輛規模的自動駕駛車隊。

為什么是這個規模？

由于 Robotaxi 是典型的雙邊平臺經濟模型，如果沒有足夠的自動駕駛車輛，用戶打車需要等待的時間過長，那么平臺就難以吸引足夠多的打車用戶；

反過來說，如果沒有足夠多的用戶打車，部署大量自動駕駛車輛，勢必會成本高企，造成資源浪費。

為了保證 Robotaxi 的服務體驗，在前期冷啟動的時候，Robotaxi 的服務提供商就要投放一定密度的自動駕駛車輛。

在這一點上，滴滴有天然優勢——滴滴的網約車平臺有足夠的車輛密度，因此在冷啟動的初期，滴滴可以通過混合派單的模式，即使只投放少量自動駕駛車輛，也不會影響乘客的打車體驗，從而降低對冷啟動的資金要求。

而諸如文遠知行與白云出租車成立的合資公司，在降低冷啟動成本方面并不遜色。

文遠知行采用測試和運營混合的模式——「忙時運營，閑時測試」，這種方式也得到了有效驗證：在相同車隊規模、相同的人力成本投入下，能夠同時完成測試和運營，并收集高質量的數據。

說到「鐵三角」，AutoX 提出「三位一體」模式：即自動駕駛、車企與運營商合作，通過平臺與輕資產模式，進行商業化落地和規?；卣?。

小馬智行則是希望通過打造虛擬司機（Virtual driver），先從人類出行兩大領域（載人/運貨）切入，進而打造能駕駛多種車型和適應多樣路段的虛擬司機。

如果用「登月」來形容實現自動駕駛這一目標，那么在正式登上月球前，無論是自動駕駛的前浪，還是后浪，正在使出渾身解數造出各類登月工具。

3.什么時候拿掉安全員？

很多人都說，不去掉安全員，自動駕駛的商業化就是一個笑話。

不知道你有沒注意到一個細節，兩三年前自動駕駛公司在進行自動駕駛路測時，主駕和副駕都會坐上兩個人：一個是安全員，另一個是測試員。

在這次體驗中，文遠知行和小馬智行均去掉了測試員，只在主駕上保留了安全員，乘客可以直接坐副駕上。

這說明了什么？自動駕駛行業正在發生進步。但，這種變化還不夠快。

自動駕駛行業的終極目標是拿掉安全員，問題是，應該一步到位還是逐步達成呢？

在張力看來，這個過程可以拆解成兩個階段：

第一階段，位于主駕的安全員，逐步挪到車輛后排。

這一階段，Robotaxi的「機器感」會大幅減弱，而「類人」程度將大幅提升；

第二階段，車內安全員變為遠程安全員。通過遠程多車接管，降低人/車比。

文遠知行提出了一種人機混合的模式，通過遠程操控技術，將安全員從車內挪到遠端，為尚未完全成熟的全自動駕駛汽車解決一部分最難的駕駛問題。

通過不斷降低人/車比，在保證行駛安全的前提下，讓商業模式同步運作起來，開始產生收入。

這種模式的背后，是文遠知行對自動駕駛技術的商業化思考。

在最近的一次公開分享中，文遠知行 CEO 韓旭就表示，

「自動駕駛做到完美，我們只有 30 分，但是落地運營已經拿到 70 分。我一直認為，一定不要等到做到完美的時候才運營，那個時候遙遙無期，但是我們要在保證安全的前提下就去運營，讓輪子轉起來，在可以用的時候迅速推出市場。因為汽車、飛機、無線通訊，都是可以用的時候就可以迅速推向市場了，在市場當中競爭，資本注入，再逐漸完善這么一個過程?！?/p>

今年 7 月，文遠知行獲得了全無人駕駛路測的許可，中國的自動駕駛汽車正式進入前排沒有安全員的階段。

通過全無人駕駛+遠程操控這一記組合拳，文遠知行的目標是讓自動駕駛的商業化落地不再遙遙無期。

此前，韓旭提出將于 2023 年在廣州進一步擴大自動駕駛區域，進行全自動駕駛出租車運營。

在一個城市先實現單車盈利，再復制到其他城市，這是自動駕駛規模化落地的最精益的模式。

不過，能夠在單個城市進行全自動駕駛出租車運營，依然只是自動駕駛商業化漫漫征途中的第一步。

正如小馬智行的聯合創始人兼 CTO 樓天城所言，在不依賴安全員后，自動駕駛汽車方能稱之為「無人化」，在成百上千個城市中實現布局，才能達到「規?；箻藴省?/p>

達到這個標準還要多久呢？

2018 年，百度高層的一個會議上。有人提出問題：百度自動駕駛已經投入五六年了，在獲得回報之前，我們還要堅持多久呢？李彥宏說：「五六年不行，我們就再投七八年。」

今年 6 月，滴滴上線自動駕駛，滴滴 CEO 程維公開表示「自動駕駛道阻且長，打算至少投入十年」。

參考資料：

[1]汽車之心行家說，《自動駕駛在即時配送場景下的漸進之路》白犀牛聯合創始人兼CTO夏添

https://appHFwyzkgi1123.h5.xeknow.com/st/6XMMoGs3d