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今年 8 月，百度公开宣布计划在 2023 年底将自动驾驶业务推广至 30 个城市，为 300 万用户提供出行服务。百度智能汽车事业部总经理郭阳在一次演讲中，用“量产落地”四个字来形容百度在这一战略上的推进力度。自 2013 年起钻研汽车智能化，百度在自动驾驶领域的决心可谓坚定不移。此前，百度曾与谷歌 Waymo 一样，致力于 L4-L5 级别的无人驾驶。如今，历经八年的“单车智能”发展进入新节点，百度进行了重要的路线调整。
“谷歌旗下的 Waymo 秉持科学思维，百度和特斯拉则属于工程派。”显然，在这一转变背后，李彦宏有着不同的考量。百度 Apollo 掌门人李震宇阐述道：“攀登珠峰，沿途下蛋”。从高层战略布局到当前频繁的城市落地行动，这都表明车路协同已被提升到与自动驾驶同等重要的战略高度。“单车智能 + 车路协同”共同推进，在一定程度上成为了行业共识。
第三条线路
早些年，谷歌旗下 Waymo 的前 CEO John Krafcik 与特斯拉的马斯克曾有过一场著名的争论：“谷歌研发的是完全自动驾驶系统，而特斯拉的只是辅助驾驶系统（ADAS），后者不可能一蹴而就实现自动驾驶的戏剧性跨越。”这引发了行业内关于自动驾驶路线的激烈讨论：究竟是直接迈向 L4-L5 级别一步到位，还是先让 L2 级自动驾驶普及，再逐步向 L4 级别迈进。
对百度而言，技术并非最为关键的问题。李彦宏一直怀揣着制造机器人的梦想，至于造车，他表示：“思来想去，汽车是最接近机器人形态的载体。”基于这一战略导向，从人工智能算法到高精地图，近年来百度已在诸多方面占据领先地位。算法、算力与数据是人工智能的核心要素，显然，在自动驾驶领域，百度亟需补齐“数据”这一短板。去年，特斯拉通过 AutoPilot 积累了 48 亿公里的数据，而 Waymo 的数据积累与之相比仍有较大差距。百度另辟蹊径，采用“车路云一体化”策略在各大城市展开布局，利用现实场景中的驾驶数据推动系统升级，实现数据量的大幅增长。
快步“圈城”
2021 年 8 月，百度推出“萝卜快跑”自动驾驶出行服务平台，面向公众提供常态化试运营服务。截至目前，短短 3 个月时间，“萝卜快跑”已在长沙、沧州、北京、广州、上海 5 座城市落地。百度正式开启了“圈城”战略，这预示着自动驾驶下半场的竞争已然拉开帷幕，规模化商业运营将成为行业发展的重点方向。
一开始就试图打造通用系统，一次性解决用户所有问题，这种想法过于理想化。从算力、测试范围到每一个具体场景，都需要漫长的发展过程。因此，从城市场景化改造和运营入手，成为了行业的共识。自动驾驶要在短期内大规模应用于高速公路并不容易，那么全开放场景不行，半封闭环境或固定路线是否可行呢？场景正是在这样的探索中逐步拓展。从 2017 年 4 月至今，百度的 Apollo 无人车已从封闭场地的循迹自动驾驶、固定车道自动驾驶、简单城市路况自动驾驶、限定区域视觉高速自动驾驶、量产园区自动驾驶，升级到了点到点的城市自动驾驶。百度在全国 20 多个城市积极拓展车路协同项目，均围绕城市场景服务和智慧交通项目建设展开。与此同时，国内出现了一个城市级的自动驾驶落地项目——“衡阳模式”。
在蘑菇车联的衡阳项目中，其运营涵盖多个层面：其一，助力整个城市进行车路协同的数字道路升级，在路侧安装传感器与计算设备，实现交通数字化；其二，提供城市级自动驾驶公共服务车辆的升级及车队运营，包括公交车、出租车、巡游车、清扫车等各类公共服务车辆。除了这些基础设施建设，蘑菇车联还为普通用户提供数字孪生系统、车道级导航与数字信息呈现，让安全驾驶服务惠及更多民众。作为蘑菇车联顺义、苏州项目的延续，衡阳已成为国内乃至全球首个实现大规模自动驾驶落地运营的城市。蘑菇车联在 2019 年顺利完成了第一个 5G 商用路段，如今正与百度一样进行全车型、全场景的运作。
破解自动驾驶的“商业化焦虑”
此前，总有人质疑自动驾驶难以实现商业化落地，认为必须通过造车、卖车来积累数据，进而改进算法。“技术思维 + 运营思维”的有效融合，在一个个城市打造出智慧交通模块，使自动驾驶的商业化不再遥不可及。第一财经曾对百度郭阳进行采访，探讨自动驾驶的商业回报来源。
一种是 To B 模式，即向车企收取开发费用或单车分成。在这种模式下，百度与蘑菇车联均作为乙方，属于技术服务商。它们通常需为车厂提供三至五年的服务，进入汽车前装市场，承接开发需求，以实现性能提升。另一种是 To C 模式，技术开发商与车企合作预埋硬件，用户按年订阅软件后，开发商再与车企进行分成，类似于安卓手机的 APP 预装模式。“我们可以用 SaaS 的模式来理解这种技术开发，在前期尚未实现规模化时，技术提供者很难获得显著收益，只有当性能测试稳定、客户量增加或实现量产之后，才能实现边际收益的递增。”
然而，这里存在一个瓶颈，即便当前单车智能自动驾驶已解决 90% 以上的技术问题，但始终难以突破安全、高成本、难落地等困境，市场化进程自然受到阻碍。如何解决这一问题呢？不能仅仅将注意力集中在车辆本身，“车路云一体化”，与各地方区域展开合作，推动城市自动驾驶场景化落地，甚至参与智慧交通建设和运营，是缓解自动驾驶公司“商业化焦虑”的有效途径。在伯虎财经看来，这是一条必经的 To G 服务之路。从宏观角度而言，它需要借助交通设计部门的力量，先清除“道路上的障碍”。自动驾驶系统堪称整个互联网体系中规模最大、最为复杂且数据量处理最多的实时系统架构，它理应涵盖车端的自动驾驶功能、路侧的基础设施建设以及云端的整体数据协同。从自身角度来看，百度与蘑菇车联等技术开发者们意识到，必须转变为“运营商”角色，切实做好落地工作。
自动驾驶的运营服务商们需要将技术融入实际运营场景。从自动驾驶出租车、自动驾驶巴士、清扫车到巡逻车，都要在各自场景中积累数据，完成迭代升级。举个更具体的例子：百度的 Robotaxi 车辆已运营近两年，通过视觉方案收集包括障碍物类型、行人轨迹、红绿灯、指示牌等在内的数据包，然后将这些运营数据反馈到辅助驾驶系统，车主便能更顺畅地适应这些系统。
自动驾驶的“珠峰”
综上所述，技术与运营思维的统一，使得“单车智能 + 车路协同”的整体方案得以安全落地，这是自动驾驶早期构建竞争壁垒的关键所在。在百度与蘑菇车联之后，小马智行与文远知行也察觉到了行业变化，分别启动了自动驾驶卡车与轻卡等业务。“在技术商用化进程中，可以通过一些灵活、混合的方式提前实现商用。在此过程中能够积累大量知识、数据以及相关资源，为未来的更大发展奠定基础。”对于现阶段企业的灵活变通，创世伙伴投资合伙人周炜表示，这只是中间阶段，并非最终结局。
以 Waymo 为代表的高级别自动驾驶 Taxi 模式，尚未形成稳定持续的收益；以特斯拉为代表的辅助驾驶，数据的价值仍需未来技术突破才能充分实现。而“车路云一体化”方案，不仅在当下能够实现 B 端与 G 端的商业化，还可在积累海量数据后形成全球最大的实时数据库，为更安全的自动驾驶提供支持。自动驾驶的终极形态究竟会是怎样的呢？这个问题实际上并无定论。自动驾驶这个全新的战场，仍在等待着极致的技术变革、下一个商业模式突破的契机，以及车路协同蓝图的逐步实现。可以预见，在不久的将来，城市交通将实现数字孪生，行驶的汽车将成为数字世界里更智能、可控的工具。
