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青嵐:“慢就是快”的啟示——中國無人駕駛憑什么后來居上?
最后更新: 2024-07-25 15:19:19【文/觀察者網專欄作者 青嵐】
“ISTEA撥款包括一條自動化公路的資金,將在1997年得到演示,就像肯尼迪總統在1961年公開承諾‘在這個十年結束前實現目標,把人送上月球并安全帶回來”一樣”。
在如同烈日當空的單極時刻,美利堅帝國曾以《冰茶法案》(1991年陸地多式聯運效率法,ISTEA)宣示了自己引領人類交通體系進化的雄心。
根據當時的規劃,這部“后州際公路時代”奠基法案,不僅號稱將刷新美國歷史上最大公共工程法案記錄,其中規劃的智能車輛高速公路系統(IVHS),更是順理成章成為全球自動駕駛產業化的旗艦項目,IVHS執行主任康斯坦蒂諾(James Costantino)興奮地展望,到2022年,人類駕駛者將是基于路側控制的自動高速公路上“多余的累贅”。(within 30 years, drivers may be superfluous as sensor-laden, computer-controlled vehicles cruise highways)
(IVHS曾經設想的架構體系,顯然十分強調路側元素)
康斯坦蒂諾料錯了,卻又沒完全錯。
三十多年后的今天,IVHS主推的車輛編隊路側控制(Platooning路線)已被埋葬在故紙堆中,但沿著單車智能(Free Agent路線)演進的自動駕駛“Apollo登月”探索,卻從邊緣逐漸走向中心,并在中國率先“破圈”。
Apollo Go(蘿卜快跑),近期突然成為中文互聯網世界的“流量密碼”。圍繞這一Robotaxi(機器人出租車)項目,連日來各大短視頻平臺的評論、街訪、短劇乃至帶著泥土味的“行為藝術”,足以用井噴來形容。
如此熱度,也使之成為有史以來第一個真正意義上的中國人工智能“破圈”事件,穿行在武漢大街小巷的“蘿卜”,仿佛一夜之間喚醒了國內公眾對自動駕駛“奇點”降臨的興奮與忐忑。
這場潑天流量,對整個中國人工智能產業界意義非凡,而蘿卜快跑,也注定將在產業史上留下自己的名字。
多年來,盡管國內產學研用成果斐然,然而從AlphaGo到ChatGPT、Sora,中文輿論場上迄今所有能喚起大眾關注的AI“破圈”事件,主角無一例外是美國企業。包括蘿卜快跑運營方百度在內的中企,對與公眾溝通不可謂不重視,卻始終難以跨越單向傳播與公眾感知之間的厚壁障。
對中國人工智能產業發展而言,“美國故事”在公眾心智中的印刻與錨定,絕不是一個無傷大雅的問題。從產業趨勢、技術標準到估值水平、商業模式、市場空間,一種不言自明的“美國基準”正隨著故事的病毒式傳播籠罩全球,以至于中國企業的NLP大模型技術產品宣發,幾乎繞不開“相當于GPT幾代”的天問,無論我們有多少才華和勤奮,在這個定型的故事框架里,都只能屈居于“最佳配角”的位置。
正因如此,蘿卜快跑“破圈”才顯得分外可貴,伴隨海量自媒體的演繹與解讀,在Robotaxi這一人工智能細分產業,正在成型的敘事儼然已有全新主角就位。
耐人尋味的是,就在蘿卜快跑爆火之際,特斯拉押下重注的Robotaxi卻突然傳出延期發布的消息,馬斯克給出的理由是:“需要對前臉進行重要設計更改,以及額外時間讓我們可以包裝些新東西”。
在這個不容有失的項目上,特斯拉似乎已經感受到了找出新“噱頭”的難度。
欲戴冠冕,必承其重
說回到蘿卜快跑,看似偶然觸發的流量井噴,冥冥中卻有著必然性可循。
一方面,蘿卜快跑無疑已是當下全球最大規模的Robotaxi商業項目,根據今年5月百度Apollo Day公布的數據,僅在武漢一城,蘿卜快跑“每天接送近萬名乘客安全出行,每天的全無人行駛里程已經超過了10萬公里”,運營范圍覆蓋3000平方公里武漢城區,累積訂單量過600萬單。與之相比,長期號稱世界第一的Robotaxi項目—谷歌Waymo,同期每日訂單量則為7000單左右(每周5萬單),最大單一運營范圍約815平方公里(亞利桑那州鳳凰城),累積訂單量近200萬單。
尤其值得一提的是,根據武漢市規劃研究院(武漢市交通發展戰略研究院)權威數據,由于機動車保有量大、限行限停措施寬松,2023年武漢主城區通勤高峰擁堵指數達到全國主要城市第二位,超過北上廣深,當年全市日在途車輛達263萬輛,主城區干道每日平均擁堵時間5.5小時,在這個被網民戲稱為“全員鄂人”的路況中摸爬滾打,蘿卜快跑的運營數據“含金量”相當扎實。
另一方面,在國內Robotaxi乃至廣義自動駕駛產業界,蘿卜快跑背后的百度可謂當之無愧的“黃埔軍校”。余凱(地平線)、韓旭(文遠知行)、彭軍(小馬智行)、周光(元戎啟行)、顧維灝(毫末智行)、倪凱(禾多科技)等先后從百度出走的領軍人才,已然撐起了中國自動駕駛產業半壁江山。
在各擅勝場的江湖門派中,若要評選最具代表性的中國自動駕駛廠商,百度恐怕依然會是票數最高的答案。2017年11月科技部召開新一代人工智能發展規劃暨重大科技項目啟動會,正式宣布將依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺,足以佐證其地位。
自2017年陸奇大刀闊斧重整業務,推出阿波羅(Apollo)平臺以來,盡管外界有諸如缺乏“狼性”、硬件研發體系落后等詬病,但百度自動駕駛業務能夠在七年多時間里保持戰略規劃、組織架構和資源投入的連續性,相對穩定地推進阿波羅平臺商業化,不能不說體現出國內科技企業所罕見的戰略定力,蘿卜快跑(Apollo Go)的初步運營成果,理應被視為對這種“長期主義”的回報。相比之下,由于沒有千億級營收的母體輸血,諸多初創企業的發展規劃往往會隨著融資壓力而逐漸變形,迷失在對即期營收的追逐中,從而錯失對長期機會的探索。
蘿卜快跑,無意間也成為“慢就是快”的一個范例。
在上文提到的Apollo Day活動中,百度方面還透露了蘿卜快跑下一步的商業化動作,包括依托自動駕駛大模型ASD(Apollo Self-Driving)的泛化能力,更快提升服務的時空覆蓋,加速落地更多城市,而在成本側,隨著第六代車型批量投放和自動運營網絡的建成,預計整車成本、運營成本、服務成本將分別較運營初期下降60%、30%、80%。根據百度自動駕駛業務部總經理陳卓介紹,“隨著我們千臺無人車的陸續投入使用,我們已經非常接近收支平衡的臨界點。我們的目標是到2024年底,蘿卜快跑在武漢實現收支平衡,25年全面進入盈利期。蘿卜快跑將成為全球首個實現商業化盈利的自動駕駛出行服務平臺”。
當然,蘿卜快跑的“增長飛輪”能否如愿轉動,還是一個有待觀察的問題。參照此前歷次人工智能“破圈”事件,在蘿卜快跑展示出流量“風向”和跑通商業模式的可能后,可以預計將有新的熱錢涌入這一賽道,也必然將鼓舞其他競爭對手加速Robotaxi項目落地,對標蘿卜快跑展開“貼身”競爭,百度的守擂難言輕松。
從積極的一面看,Robotaxi“內卷”將逼迫企業提升競爭能力,無論最終勝出的是百度還是其他后來者,中國自動駕駛產業發展都將整體跨上新的臺階,更何況,由于百度在Apollo平臺上承載著包括L2智駕在內的多元業務組合,蘿卜快跑積累的L4技術能力遷移,也勢必會為百度帶來一系列額外價值。
不過與此同時,如何平抑PE/VC投資人或地方政府“一哄而起,一哄而散”的沖動,繼續保持因地制宜的多樣化探索格局,需要各方早做思考。
此外,蘿卜快跑“破圈”,也已引發了公眾對“創造性破壞”的擔憂,Robotaxi如何影響網約車司機生計,一時成為熱門話題。有趣的是,有心人不難發現,向來對中國科技進展興趣缺缺的某些媒體,卻在這個話題上表現出極為高漲的熱情。
撇開這些“節奏大師”的話語泡沫,公眾對網約車的復雜心態的確有必要正視,我們既對網約車服務有諸如“臭車”、“碰瓷灰產”等種種抱怨,又牽掛著這一就業“蓄水池”中浮浮沉沉的微觀個體命運。
欲戴冠冕,必承其重,回答這道既要又要的難題,跑在最前方的蘿卜快跑責無旁貸。
有趣的是,李彥宏在其《智能交通》一書中,已有堪稱睿智的預見:“交通對于人工智能來說算是一個細分領域,但對于一個國家、一個民族,卻不僅僅是一個經濟問題,也是一個社會問題,一個民生問題,一個跟每個人的每一天都息息相關的問題,一個僅靠市場力量不能真正解決的問題,是需要政府、企業、公眾充分凝聚共識的系統工程”。
無論如何,心智觀察所相信,關于Robotaxi與網約車的探討,有一個原則至少應成為共識,那就是我們不能對新技術因噎廢食,發展中的問題,終究還是要靠發展來解決。
后來居上的啟示
按照技術接受模型(TAM)分析框架,如AlphaGo、ChatGPT或當下蘿卜快跑這樣的超級傳播事件,由于廣泛喚醒了公眾對特定新興技術易用性、可用性的感知(Perceived Usefulness、Perceived Ease of Use),幾乎必然會成為市場滲透加速的里程碑。
基于這一理解,蘿卜快跑之后,Robotaxi乃至RoboTruck等更多L4自動駕駛商業模式,勢必將在中國市場進入新的發展階段。而在新階段,從投資人到創始人,掛在嘴邊的恐怕更多會是覆蓋范圍、運營成本、訂單增速之類更“實在”的指標,而非大洋彼岸加州車輛管理局MPI、MPD這樣的“考試分數”。
令人頗感唏噓的是,盡管“考試狀元”谷歌Waymo和通用Cruise、特斯拉等企業也正在美國市場發力,但商業模式探索的主線,恐怕仍將在中國市場演進,借用全球知名技術咨詢集團Yole在年初一份報告中的評價:“中國已經證明自己是全球自動駕駛技術領跑者”(China has asserted itself as a frontrunner in autonomous technology)。
從轟轟烈烈的Demo ’97到DARPA大挑戰賽,早早起跑并曾被視為“第二次加州淘金熱”的美國自動駕駛產業,為何會在大規模商業上被中國后來居上?
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本文僅代表作者個人觀點。
- 責任編輯: 李沛 
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