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      造車 8 年的百度，為啥認(rèn)為“彎道超車”行不通
      
                    
                    
                    
                    
      
                         Tomsp360lib
                        
                        
                        2021-04-21
                        
                            
                        
                    
      
                    
      
                        
                        
      
                    
      
                    
                    
      
                        
      
                            
                        
      
                        
      
                            
                                
      
                                    
                                        
      

                                        
                                        

                                        

      2021年 第15期

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      文 / 書航 2021-4-21
      剛開幕的上海車展有很多亮點，只是被特斯拉車主鬧場搶了風(fēng)頭。“擁抱變化”的今年車展全面轉(zhuǎn)向電動、智能和自動駕駛，各家廠商都有新發(fā)布，之后也都有媒體問答環(huán)節(jié)。
      “云觀展”的社長看了幾家車企的 QA 實錄，感覺收獲最大的，是百度王云鵬接受采訪的那篇。（點“閱讀原文”可以跳轉(zhuǎn)閱讀）
      雖然已經(jīng)做了 8 年自動駕駛的百度，跟其它新人相比沒那么有“話題性”了，但問答中提到的幾個點都特別有針對性，比如激光雷達(dá)、量產(chǎn)、試駕體驗和“彎道超車”問題。
      造車 8 年的百度，少了很多“話題性”
      之所以說王云鵬的媒體問答“好看”，主要是跟第一次上臺的華為和大疆這些對比而言。因為那幾家是初次官宣，肯定會有很多媒體問題集中于具體產(chǎn)品和路線圖。
      但是百度已經(jīng)通過此前的多次活動陸續(xù)發(fā)布了不少信息，這次來車展，王云鵬說的幾乎是純戰(zhàn)略。也許因為百度已經(jīng)悶頭做了 8 年車，它并不會再有讓很多媒體追著問問題的那種“話題性”。
      從財報看，百度造車下了血本，投入逐年增多。在結(jié)果出來之前，看上去特別像把錢扔進(jìn)無底洞。李彥宏早前對彭博社說：
      “我們都低估了自動駕駛研發(fā)的投入……百度去年已經(jīng)投入了 200 億造車?！?/section>
      圖片百度一年來的股價走勢
      相比之下，如果因為種種原因中斷了持續(xù)投入，前期投入就只能大部分葬送掉，就像可憐的 FF。（實際上后來看，F(xiàn)F 美國團(tuán)隊也不算是所謂“PPT 造車”，只是不幸遇上了不靠譜的老板。）
      更不用說，可能因為百度主要是花自己的錢搞自動駕駛，所以又不會像其它初創(chuàng)公司一樣借著融資機(jī)會做一輪宣傳，無意中又錯失了一些曝光機(jī)會……
      統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2020 年自動駕駛市場披露融資總金額 436.3 億元，同比大幅增長 136.9%。2021 年僅前兩月已有投融資事件 24 起，披露總金額 176.4 億元。最近的一條新聞是研究卡車 L4 級自動駕駛的圖森 IPO。
      直到最近，百度這些投入的效果才逐步體現(xiàn)出來。比如在被很多媒體引用過的 Navigant Research 做的自動駕駛競爭力榜單里，百度 2017 年開始上榜，2018 年從第三級 Challengers（挑戰(zhàn)者）升到第二級 Competitors（競爭者），19-20 年都是最高級別的 Leaders（領(lǐng)導(dǎo)者）。
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      去年 3 月的最新一份榜單，從“戰(zhàn)略”和“執(zhí)行力”兩個維度衡量，同屬 Leaders 行列的包括谷歌母公司 Alphabet 旗下的 Waymo，福特，通用的 Cruise 和百度 Apollo。踩在即將進(jìn)入 Leaders 的門檻上的有英特爾 Mobileye 和現(xiàn)代汽車。
      Navigant 不算是那種“野雞”機(jī)構(gòu)，它的評語風(fēng)格就像易立競一樣殘酷。這次特斯拉名次跌的厲害，幾乎要跌出榜單，理由是“特斯拉繼續(xù)做出高調(diào)的承諾，但是其系統(tǒng)性能仍然不一致，其產(chǎn)品與承諾所說的不匹配?！?/section>
      一些高調(diào)的名字甚至沒有進(jìn)入 Navigant 的排行榜，比如蘋果，因為“沒有提供任何商業(yè)化計劃的明確觀點”。優(yōu)步因致命的碰撞事故焦頭爛額，而 Lyft 近幾個月在技術(shù)和商業(yè)化方面都還沒有太大突破。
      所以，王云鵬的這段談話受到的關(guān)注沒那么大，也許是因為其它家的首秀，無論如何也應(yīng)該得到比較大的聲量吧。
      看他怎么對新來者“見招拆招”也讓人覺得刺激。比如下面這幾句話，隨便拎出來都具備熱搜體質(zhì)：
      • 在探索純視覺之前用激光雷達(dá)，是“能力不夠，堆料來湊”；
      • 下一代 Robotaxi 會“跟市面上所有其他友商明顯區(qū)分開來，肉眼可見的代際差別”；
      • 足夠自信的自動駕駛“應(yīng)該可以歡迎友商在內(nèi)的所有人試乘”；
      • 追求彎道超車的廠商“短時間超車的可能性不大，翻車的可能性不小”。
      問題是，這幾句很可能都是實話，特別是不能追求彎道超車這一點，最可能接近行業(yè)的真實情況。
      激光雷達(dá) vs 純視覺方案
      這次車展華為大出風(fēng)頭，主要是因為它預(yù)先公開的一段路測視頻。在惡劣的中國城市道路環(huán)境下的測試確實讓不少人覺得驚艷，但仔細(xì)一想，也會想到一些問題。
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      比如說，視頻中所呈現(xiàn)的道路環(huán)境是否是一段專門訓(xùn)練過的示范路段；比如說，道路環(huán)境是否部署了 V2X 基礎(chǔ)設(shè)施，是否用高精度地圖做了預(yù)先優(yōu)化；比如說，如果量產(chǎn)車跟視頻演示車不完全一致，那么沒達(dá)到量產(chǎn)程度的測試部件和功能占比多少。
      而最大的問題是，演示車輛和實際上市銷售的阿爾法 S 華為 HI 版都運用了造價高昂的激光雷達(dá)。這當(dāng)然是為了今后進(jìn)一步降低激光雷達(dá)造價而做的一次嘗試，但現(xiàn)在雷達(dá)價格仍居高不下，一下子把整車售價提到了 40 萬元水平。
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      對于定價爭議，北汽和華為方面均認(rèn)為與競品相比，定價“合理”，“保證產(chǎn)品價格競爭力在行業(yè)里保持最優(yōu)的狀態(tài)”。然而極狐系列原本的定位是性價比車型為主，這次一下子提到比 Model Y 和寶馬 IX3 都要高，也不太能讓人接受。有汽車分析師認(rèn)為，這一系列車型現(xiàn)階段合適的定價是 15 萬元區(qū)間。
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      在采訪中，王云鵬有針對性地說到了激光雷達(dá)問題。百度自動駕駛之前被劃在“激光雷達(dá)陣營”，但在這次車展上著重展示的，反而是側(cè)重量產(chǎn)的自主泊車（AVP）、城市復(fù)雜道路的領(lǐng)航輔助駕駛（ANP）方案等等。特別是，ANP 是“國內(nèi)獨家”的純視覺自動駕駛方案。他說：
      “可能有些不夠謙虛，百度應(yīng)該是最懂如何使用激光雷達(dá)的公司?！?/section>
      這很容易讓人想到一句話：明明可以靠顏值（激光雷達(dá)）吃飯，卻偏偏要靠能力（純視覺）。
      這自然也是有本錢的巨頭的一種“特權(quán)”——小孩子才做選擇，大人是“我全都要”。因為激光雷達(dá)應(yīng)用到量產(chǎn)車的成本高居不下，所以百度才開辟了一條新路線開始研究純視覺，當(dāng)然它也有這個多線作戰(zhàn)的本錢。
      另一個研究純視覺出名的廠商則是特斯拉，這與馬斯克的個人性格有關(guān)。馬斯克曾經(jīng)放出豪言說“Anyone rely on Lidar is doomed（任何依賴激光雷達(dá)的廠家已死）”，被認(rèn)為是符合他一貫堅守的“第一性原理”——既然人可以只靠一雙眼睛，而不是發(fā)射激光就能開車，那么車也可以只靠攝像頭來看清周圍環(huán)境。
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      相對的，百度這樣決策的“核心問題還是成本和質(zhì)量”，“不能因為有激光雷達(dá)就得多賣 10 萬塊”。近期上市的量產(chǎn) L4 級車輛威馬 W6 定價區(qū)間為 17-26 萬。
      在殘酷的生存環(huán)境下，國內(nèi)企業(yè)天生就會認(rèn)真考慮商業(yè)化問題，而不是純粹的思考技術(shù)問題。前述 Navigant 的榜單在考慮戰(zhàn)略時，商業(yè)化能力也有很高的權(quán)重，所以未來更多的國內(nèi)企業(yè)也有可能上榜和“霸榜”。
      王云鵬也提到，在激光雷達(dá)降成本方面百度也沒有停止探索，正與合作伙伴一起“打磨一款面向車規(guī)量產(chǎn)，而且成本比較低的激光雷達(dá)”。畢竟，在 robotaxi 上跑了很長時間的激光雷達(dá)也一樣有降低造價，以便更大規(guī)模投放的需要。
      總之，兩條技術(shù)路線互為備份，讓度娘這邊自動駕駛的基礎(chǔ)更牢固；而激光雷達(dá)要想真正降價，也不能單靠研發(fā)，而需要長時間的實際商用和更多廠商加入競爭。
      Robotaxi 和量產(chǎn)車
      很多第三方分析認(rèn)為，華為放出的測試視頻實際上達(dá)到了 L4 標(biāo)準(zhǔn)，但應(yīng)用時會相對保守，以 L2 的名義對外發(fā)布。這種將功能和技術(shù)逐步降維釋放到量產(chǎn)車上的做法，也是國內(nèi)多數(shù)有技術(shù)積累的廠商共同的選擇。
      而說到技術(shù)和數(shù)據(jù)的積累，悶頭搞了 8 年的百度絕對有發(fā)言權(quán)。純視覺的 AVP 和 ANP 都是這種降維釋放思路的產(chǎn)物。
      具備先發(fā)優(yōu)勢的百度量產(chǎn)車上路后產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，論數(shù)據(jù)量應(yīng)該也是行業(yè)內(nèi)的前排水平。數(shù)據(jù)用于反哺系統(tǒng)調(diào)優(yōu)，產(chǎn)生新的能力再不斷釋放。這個路徑也會在其它廠家重演一次，但時間差可能是持續(xù)存在的。
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      正如激光雷達(dá)和純視覺同步進(jìn)行一樣，robotaxi 和量產(chǎn)商用車也是同步進(jìn)行，“我全都要”。王云鵬介紹說，除了已經(jīng)上市的威馬 W6，廣汽等廠商的合作車型也會逐步推出，目標(biāo)是“今年下半年開始，平均每個月都會有一款上市”。至于 robotaxi 的第五代車則會是“肉眼可見的代際差別，可能會又一次領(lǐng)跑行業(yè)”。
      “我全都要”的好處顯而易見，兩條路線從不同角度出發(fā)，都要保障安全，這是對一輛車最根本的要求。在此基礎(chǔ)上，robotaxi 更強(qiáng)調(diào)效率，目標(biāo)是快速把人送到目的地；而量產(chǎn)車則強(qiáng)調(diào)駕乘體驗，讓乘客擁有一個新的“第三空間”。
      在資源有限的時候，兩個方向只能二選一，所以 Waymo 主攻出租車，特斯拉則專注于乘用車。但全都做就可以把“安全和效率”與“安全和體驗”的好處結(jié)合起來，彼此互補(bǔ)。
      除此之外，出租車和私家車的使用場景也不盡相同。出租車會在城市內(nèi)部的路網(wǎng)持續(xù)跑動，積累的數(shù)據(jù)越來越與市內(nèi)道路相關(guān)；私家車可能日常任務(wù)也是買菜，但偶爾也會用于長途旅行，在高速或無名小路上奔馳，即使在固定路線上跑動，也可能處于 robotaxi 不在運營的地方。
      相比其它自動駕駛路測進(jìn)度領(lǐng)先的國家，中國的路況更復(fù)雜，所以如王云鵬所說，
      “在中國跑得好的方案在美國跑沒問題，在美國跑好的方案很難適應(yīng)中國路況?！?/section>
      路測和路測不一樣，解決方案之間也不一樣。私家車積累的路測數(shù)據(jù)和結(jié)論，沒準(zhǔn)還更適用于卡車，而不是出租車。
      開放試駕的自信
      這一年來，滴滴、小米、華為、大疆先后官宣進(jìn)入自動駕駛領(lǐng)域，或者在自動駕駛上的重要進(jìn)展。在此之前，百度、小馬智行、蔚來、戴姆勒等等已經(jīng)積累了一定的路測里程和數(shù)據(jù)。
      不過以北京為例，從測試?yán)锍?、投放車輛、其中無人化測試車輛等指標(biāo)來看，百度都把別家遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在身后。截至目前的路測進(jìn)展差異，也導(dǎo)致百度是被實際體驗過最多次的自動駕駛品牌。
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      就此，王云鵬在談話中舉了個例子：
      “前一段時間，我去國家一個部委匯報結(jié)束時，邀請領(lǐng)導(dǎo)來試乘，但領(lǐng)導(dǎo)說已經(jīng)坐過了，沒有通知我們，自己在亦莊用手機(jī)叫車，說體驗非常好，遠(yuǎn)超預(yù)期。這讓我很受鼓舞，這不是獲得了'領(lǐng)導(dǎo)微服私訪’的肯定，而是獲得了一個普通用戶的認(rèn)可，更讓我們堅定了，真正面向所有人的開放試乘才有意義?！?/section>
      百度的多個測試活動在大城市的專用道路上舉行，不論是家住附近還是慕名前往，能實際體驗到的普通人始終有限。這時候可能就需要找一些“普通人”的代表來給大家匯報一下感受。
      今年 4 月 16 日，撒貝寧在一個央視組局的圓桌對談現(xiàn)場，體驗了當(dāng)天上市的威馬 W6。而去年 9 月的百度世界大會上，央視另一位主播寶曉峰體驗了當(dāng)時最新的 robotaxi。
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      與此類似，很多直觀的體驗都由媒體自行體驗而來，不論媒體是國內(nèi)外，不論規(guī)模大小，不規(guī)定路線，也不論是否“暗訪”。這種實際上面向普通人的開放試駕，意味著必須首要考慮安全因素。
      之前，優(yōu)步、特斯拉等廠商在美國有一些大大小小的事故，其中一些個案中，司機(jī)雖然有方向盤，實際屬于 L2 級別，但對車機(jī)的信任，讓他們像 L4 一樣完全放棄了對方向盤的操控。
      幾天前，社長在微博看到一位特斯拉 Model Y 車主“體驗了特斯拉的緊急自動制動”，在有人橫穿馬路的時候，沒有主動踩剎車，而是等待汽車的輔助駕駛系統(tǒng)起效，自動剎停。盡管特斯拉官微轉(zhuǎn)發(fā)時對此大為稱贊，這種完全無視交通法規(guī)的做法還是讓網(wǎng)民看得瞠目結(jié)舌。
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      雖然這可能也是 L4 級自動駕駛的終極目標(biāo)，但冒著犧牲生命和危害交通安全的風(fēng)險，去給這個目標(biāo)貢獻(xiàn)“實驗數(shù)據(jù)”，未免還是過于大膽了一些。
      這也說明，一旦從 PPT 和演示視頻中降落到量產(chǎn)狀態(tài)，進(jìn)入每個家庭，面對自身條件各異的車主，對安全可靠性的要求就呈指數(shù)級提高。這也許會讓我們對王云鵬邀請公眾、媒體和“友商”試駕的自信有更深一層的認(rèn)識。
      自動駕駛時代，“彎道超車”太難
      為了實現(xiàn)讓任何人試駕都不出問題的目標(biāo)，王云鵬歸納總結(jié)出車企必經(jīng)的 6 個階段。
      在開始的研發(fā)測試階段，要先后經(jīng)歷封閉路段、開放的固定路線、區(qū)域內(nèi)不固定路線點對點三個節(jié)點；它們分別對應(yīng) 0 公里、幾十輛測試車跑幾十萬公里、上百輛車測試 3-4 百萬公里三個里程指標(biāo)。
      在后面的商業(yè)化運營階段，要再先后經(jīng)歷無人化、商業(yè)化和規(guī)?；齻€節(jié)點；它們需要更強(qiáng)大的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施作為保障，還需要 1000 萬公里起步的道路測試，和至少 10 億公里的仿真訓(xùn)練。這一切的目標(biāo)則是為了“安全”，需要實現(xiàn) 99.99% 的成功率，確保上路無碰撞事故風(fēng)險。
      百度在上海車展期間宣布，Apollo L4 級自動駕駛路測里程已經(jīng)突破 1000 萬公里，在中國企業(yè)里面現(xiàn)在是唯一一家；仿真測試?yán)锍桃呀?jīng)突破 10 億公里；至于上文提到的高精度地圖，也實現(xiàn)了覆蓋“百城百萬公里”和“分鐘級更新”。
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      王云鵬推測，華為和滴滴的造車處于上述節(jié)點的第二個階段，也就是固定路線階段。根據(jù)公開資料推測它們的數(shù)據(jù)量，有一個例子是，華為的高精地圖采集還在進(jìn)行中，“今年能夠把北上廣深四個大城市采完，有可能今年會加兩個城市?！?/section>
      恰好，華為智能汽車解決方案部門總裁王軍也做了一個媒體訪談。在被問到華為做道路測試的時間并不長，為什么很自信時，他說：
      “一方面，數(shù)據(jù)非常重要。但是基于 Corner case 的核心數(shù)據(jù)才是最重要的，你只有把這個東西學(xué)習(xí)好了，同時找到了真正的處理方法，才能真正把這個事情做好?！?/section>
      邊角案例（Corner case）指的是測試過程中，各種操作參數(shù)超越正常范圍以外的極端情形。怎樣測試到這些絕大多數(shù)用戶都無法遇到和重現(xiàn)的情形，考驗著測試工程師的智慧。
      但是，不只是自動駕駛領(lǐng)域，而是可以說眼下建基于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的幾乎任何領(lǐng)域，人的理性和智慧都無法窮盡任何可能的意外情況，因此也不太能跟海量的數(shù)據(jù)集相比。
      社長寫過，有些 AI 研究團(tuán)隊曾經(jīng)想辦法讓小數(shù)據(jù)集、低能耗甚至是離線的訓(xùn)練，也擬合出跟大數(shù)據(jù)集訓(xùn)練差不多的效果。但迄今為止，收效不佳。至于從“黑箱”中脫離出來，要明確機(jī)器學(xué)習(xí)的思路，理清算法邏輯的嘗試，就更處在初級階段。
      所以，要談起 Corner Case，恰好是數(shù)據(jù)對解決這些案例有極端的重要性。
      王云鵬將數(shù)據(jù)對研發(fā)過程的驅(qū)動作用，總結(jié)為“采礦”和“煉金”。也就是，先要通過超大規(guī)模測試（開放道路 仿真），收集海量高價值數(shù)據(jù)，建立高效發(fā)現(xiàn)問題和驗證問題的能力；然后要有處理和消化海量數(shù)據(jù)的能力，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自動駕駛能力的提升。這個過程在時間上不可省略，單純的“堆人”也不能解決問題。
      有人說，自動駕駛不是汽車上裝電腦，而是給電腦配上四個輪子。確實，思維范式的不同會讓互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)主機(jī)廠都加入戰(zhàn)團(tuán)，而且都認(rèn)為自己有優(yōu)勢，都有自信。
      但就此將造車企業(yè)劃分為“舊勢力”和“新勢力”，其實是不科學(xué)的。因為時間推移，再新的勢力也都會變成舊的。相比之下，最重要的恰好就是時間、金錢、人才等方面的持續(xù)投入和積累。
      有一點讓汽車不同于手機(jī)等電子產(chǎn)品，那就是對安全的要求。如社長說過的，同樣叫“手機(jī)”的手持設(shè)備，可以不再以打電話為主要任務(wù)。但汽車永遠(yuǎn)必須注意安全、可靠、速度、能耗這些指標(biāo)，作為交通工具的核心賣點始終沒有丟失。如果有人說想要重演 iPhone 那種“彎道超車”，現(xiàn)在看還是很困難。
      百度將自家 Apollo 定義為“自動駕駛平臺級領(lǐng)軍者”。既然這一行現(xiàn)在仍然是講究先發(fā)優(yōu)勢的，那么它在行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)導(dǎo)地位也就相當(dāng)牢固。而且它探索出的發(fā)展路徑，也在被后來者不斷驗證。
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