無人駕駛迎來商業化？

作者 | 劉亮

編輯 | 趣解商業

沉寂已久的Robotaxi（無人駕駛出租車）賽道，近期“好消息”不斷。

馬斯克訪華后，關于特斯拉FSD（全自動駕駛）落地中國的猜想頻傳；此外，曹操出行、如祺出行等出行企業也陸續傳來和車企合作布局Robotaxi的消息。

5月15日，在百度Apollo Day上，自動駕駛大模型ADFM、蘿卜快跑第六代無人車悉數亮相；百度還首次公布了蘿卜快跑的盈利時間表。

Robotaxi的故事講了這么久，終于要到下一篇章了嗎？

01.商業化曙光

最近關于Robotaxi的“好消息”很多。

先是特斯拉Robotaxi可能要來中國了。

4月初，馬斯克宣布特斯拉將于2024年8月8日發布無人駕駛出租車（Robotaxi）。4月底，馬斯克毫無預告的訪華，被外界紛紛猜測其是來談關于FSD與特斯拉Robotaxi業務在中國落地相關事宜。

圖源：微博截圖

至于特斯拉Robotaxi到底能不能進入中國，其中關鍵或許取決于其實現自動駕駛的數據和技術是如何的。

從目前特斯拉的FSD技術來看，端到端的自動駕駛是其主要的技術優勢。打比方說，傳統的自動駕駛告訴機器，碰到紅燈怎么辦，碰到行人怎么辦，不過路況千千萬，人工貼標簽十分繁瑣；所以馬斯克想了一招，就是把大模型嵌入FSD里，用真實司機的處理方式做機器學習的數據，但是這到了國內就會成為一個問題。

如果延續FSD的純視覺以及大模型的技術基礎，就要開放路段和駕駛數據給特斯拉；但如果不能用FSD獨特的技術而是像現在傳聞中的和國內的高精地圖合作，那么特斯拉在國內自動駕駛的體驗性就會和原版本大相徑庭，特斯拉FSD也會失去獨特的技術優勢。

但是不論特斯拉自動駕駛選擇何種方式進入中國，對于中國自動駕駛和Robotaxi行業都是好消息，這個極度依賴政策開放性的行業需要像“鯰魚”一樣的特斯拉，來攪動國內Robotaxi領域的活力。

圖源：微博截圖

國內Robotaxi玩家之一，百度也帶來了好消息。

在前不久公布的2024年百度第一季度財務數據中，旗下蘿卜快跑平臺累計訂單已經超過了600萬單，本季度訂單量82.6萬單，同比增長了25%。

并且百度還稱蘿卜快跑平臺距離收支平衡已經越來越近，今年年底蘿卜快跑就有可能在武漢實現收支平衡，在明年整個業務將開始盈利。

據“趣解商業”了解，蘿卜快跑于2021年8月上線，到現在也不過是三年的時間；三年時間就要實現盈利，這在Robotaxi行業來說速度屬于“遙遙領先”。

圖源：財報截圖

對比海外Robotaxi業務來看，通用汽車旗下的Cruise在2023年的俱損就有24.14億美元，約合人民幣173.7億元；而如果從2016年Cruise被通用汽車收購開始算起，累計虧損已經超過了600億元人民幣。另一個全球Robotaxi第一梯隊選手谷歌旗下Waymo截止到2023年累計訂單超過70萬單，對比百度的600萬訂單，還相差甚遠。

除此之外，在5月15日的百度Apollo Day上，百度Apollo發布了全球首個支持L4級別無人駕駛應用的自動駕駛大模型Apollo ADFM，同時上新了搭載百度第六代智能化系統解決方案、價格20萬元的蘿卜快跑第六代無人車。

大會上，百度自動駕駛業務部總經理陳卓表示，“我們的目標是到2024年底，蘿卜快跑在武漢實現收支平衡，并在2025年全面進入盈利期。”

至此，自動駕駛大規模盈利的時代或許即將到來。

02.誰在押注？

目前來看，Robotaxi這條賽道已經有三類主力軍。包括：

互聯網企業，百度Apollo、谷歌Waymo、文遠知行WeRide、小馬智行PonyPilot+、亞馬遜旗下Zoox等為代表；

車企：特斯拉、小鵬汽車等為代表；

出行企業：曹操出行、滴滴、如祺出行等為代表。

圖源：罐頭圖庫

這其中跑在前面的已經開始商業化，比如蘿卜快跑、小馬智行PonyPilot+；還在進行商業化探索的隊伍則更大。

3月19日，文遠知行宣布與聯想車計算戰略合作，共同打造L4級別的自動駕駛解決方案，推進自動駕駛在多場景的商業化落地；5月，文遠知行WeRide成為首批獲準在北京經開區至北京南站自動駕駛測試范圍內開展自動駕駛出行服務車輛測試業務的企業之一。

車企方面，除了預計8月發布Robotaxi的特斯拉，還有從去年開始做路測的小鵬汽車。2023年11月，小鵬官方社區還邀請了20位車主去廣州體驗小鵬汽車用G9改裝的Robotaxi測試車，體驗全程約10公里。

圖源：小鵬社區截圖

除此之外，曹操出行的IPO招股書中就表示一部分募資將用于投資自動駕駛，其將與吉利集團合作，在未來部署前裝量產的L4級自動駕駛系統的車輛，且正與業務合作伙伴合作啟動無人出租車計劃；如祺出行則推出了有人駕駛網約車和Robotaxi混搭的模式，而且已經陸續在南沙、深圳上線了服務，預計2026年開始商業化；滴滴則是選擇與廣汽埃安合資成立安滴科技公司，并擬于明年推出L4級Robotaxi量產車。

圖源：微博截圖

三類選手，賺錢的目的和思路稍有不同。

造車廠想的是“一石三鳥”，自產自研自銷；既可以直接把Robotaxi車輛賣給消費者或者車隊，也可以加深品牌的科技感，并且進一步增加其他車型的銷量。雖然說到底Robotaxi也是出租車，但是最先量產并且對外銷售的Robotaxi就不是“服務車型”而是“科技先驅”了；其次也可以增加軟件銷量，例如特斯拉的FSD或者小鵬汽車的自研自動駕駛系統都會用在自家Robotaxi車輛上，安裝使用肯定會收費；另外未來也可以對Robotaxi運營業務進行抽成。

互聯網軟件廠商則略有不同，本來他們賣的就是自動駕駛技術；L4級別的Robotaxi既可以展現自己的研發實力，通過“炫技”吸引潛在客戶，又可以挖掘一個藍海市場。

出行企業則更加直接，布局Robotaxi相當于布局行業的未來趨勢；Robotaxi之于出行就好像AI之于手機、大模型之于搜索引擎，都是行業的大勢所趨。

圖源：罐頭圖庫

在運營模式上，大家的選擇也略有差別。谷歌Waymo、百度蘿卜快跑為首的選擇的是B2C模式，出行平臺和特斯拉這種自研平臺選擇的則是更輕資產的出行即服務模式。

簡單來說，兩者的核心差別在于車和人從哪來。前者更像是出租車公司，提供車輛、司機，賺的就是運營收入和成本的差價；后者和現在的出行業務相差無幾，只負責搭建平臺，然后收取抽成，賺取抽成和平臺維護、補貼的差價。

03.不只是技術

細看Robotaxi的發展歷程，和當時網約車行業的崛起相差無幾：

第一步：造車、爭取政策支持；

第二部：繼續爭取支持、補貼搶市場；

第三部：補貼搶市場、開始賺錢。

Robotaxi從無到有，技術的差異已經不是最關鍵的問題，能不能跑通商業化，非技術的因素是關鍵。

比如政策。上文提到百度蘿卜快跑的訂單量要大于谷歌的Waymo，仔細來看一下這個數據對比，Waymo累計行駛路程大概1149.07 萬公里，百度Apollo的自動駕駛里程則是突破1億公里；但如果用兩者的公里數除以訂單量就會發現，兩者差不多每單的里程都在16公里左右。

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訂單總量相差幾乎十倍的原因之一，是自動駕駛開放區域的大小。比如僅武漢一個城市，其到2023年底智能網聯汽車開放測試道路的范圍就覆蓋超過了3000平方公里；而Waymo在美國的最大的運營服務區位于亞利桑那州的菲尼克斯，開放區域面積為僅225 平方英里（約 523 平方公里）。這就彰顯了政策的推動在Robotaxi落地過程的重要性。

而政策推動是否積極，也要看Robotaxi的安全性是否過關。之前通用汽車旗下的Cruise就接連發生了多起事故，包括集體熄火造成交通堵塞、撞消防車、拖拽行人導致受傷等等；接連不斷的事故讓Cruise失去了加州運營和測試的資格，之后Cruise也因此估值大跌、陷入裁員。

圖源：微博截圖

但是，就算政策再怎么推動，如果消費者不買賬也不行。

任何新技術出現都會有一大批嘗鮮用戶的出現，但是自動駕駛從2016年講到今天，為何進展緩慢？因為自動駕駛是一個和人身安全有決定性關系的新技術。3D電影、AI手機，嘗試之后發現技術缺陷頂多是費錢，Robotaxi出現技術缺陷就是大事。所以消費者的信任、認知、持續的教育都是Robotaxi要過的關。

最重要的是，Robotaxi本質是一個升級版的網約車。百度采用的B2C模式可以對標現在的出租車公司，曹操出行、特斯拉選擇的C2C模式可以對標現階段的網約車平臺。所以Robotaxi能夠商業化，很大程度還取決于，其性價比是不是超過了出租和網約車。

但如果從絕對理論去計算，這個答案是肯定的。

天風證券研報中計算到，和出租車相比，Robotaxi（實現無人駕駛的情況下）在國內可以為運營車隊節省的一個司機的開支就接近10萬元/年。況且，司機還需要時間吃飯睡覺喝水上廁所，但是無人駕駛的Robotaxi可真就是高速運轉的機器了，24小時待機；Waymo就曾經計算過，Robotaxi的行駛里程數能達到普通車輛的6倍。

圖源：罐頭圖庫

但是這只是理論，在Robotaxi無法實現全路況、無人駕駛之前，會有長達幾年甚至十幾年的過渡期；這個期間，車隊仍要承擔安全員（司機）的人工成本，而在平臺開網約車的司機就會面臨是換車或者加錢加入自動駕駛系統的選擇，這中間就會出現變數。

這還沒有算平臺為了搶占市場所做的營銷補貼的費用。比如百度的蘿卜快跑，從亦莊下單單程約7公里的訂單只需要9.8元，比滴滴的20多元還便宜，而原價顯示的有30元，這接近3折的優惠力度成本就需要平臺承擔。

過渡期的成本和營銷費用的負擔、政策的不確定性以及消費者的認可度，都為Robotaxi能否最終盈利蒙上一層紗。

但可以確定是的，Robotaxi想要賺錢，除了技術，要解決的問題還有很多。