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汽车业最烧钱游戏,宝马和特斯拉都玩不起

2019-05-10 09:32
汽车大事记
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太平洋东岸,马斯克继续卖力吆喝特斯拉自动驾驶技术以助推20亿美元的融资计划,背靠通用大树的自动驾驶公司Cruise再次拿下11.5亿美元融资;太平洋西岸,一封以工程师口吻所写的匿名信,指责某企业打着自动驾驶的幌子蒙骗地方政府圈钱。

除了尚未破解的安全难题,钱事已成为自动驾驶当下的焦点:一边是踏实做事的公司面临钱荒无米下锅,一边是坑蒙拐骗的公司画饼圈钱发家致富。

经过一波波热火朝天的炒作,自动驾驶仍让人空欢喜一场——体验不佳,事故频发,安全无保障。

作为汽车领域最大的资本风口之一,自动驾驶到底是谁的游戏?

巨头的游戏

一场钱荒在自动驾驶领域蔓延。

对于刚刚融资11.5亿美元的通用Cruise来说,这笔钱可能只够1年的开支。很多人知道新势力的造车门槛是300亿人民币,事实上,自动驾驶更是一项烧钱的游戏。

Cruise被通用收购之后,仅一年时间就为母公司烧掉了7.28亿美元,从2016年到2018年的总亏损达15.12亿美元;Uber每月投入自动驾驶技术研发的资金高达2000万美元,2015年至今的总投入已超过9亿美元;总融资额达8亿美元的无人驾驶汽车公司Zoox仍在喊穷。

堪称行走碎钞机的自动驾驶,连实力雄厚的传统车企巨头也受不了。

财大气粗的宝马因承受不住烧钱的压力,拉上戴姆勒共同开发自动驾驶技术。据预估,双方的合作将在7年内为各自节省70亿欧元,即一年能省10亿欧元。也就是说,宝马和戴姆勒每年花在自动驾驶上的研发费用远远不止10亿欧元。

巨额的资金投入注定这是一场巨头的游戏。

目前,这个领域的玩家大致可分三类:传统车企,科技公司,自动驾驶初创公司。资金不足的初创公司只有两条路可走:一种是沦为前两类玩家的棋子,一种是死亡。

由苹果前员工创立的Pearl Automation曾获得两轮总计5000万美元的投资,如今已经关门大吉。曾创下自动驾驶行业同一轮次最高融资额的RoadStar.ai(星行科技),曾是自动驾驶公司中最耀眼的明星,也因为内讧濒临倒闭。

美国的Argo AI和Aurora分别获得福特、亚马逊的投资得以续命。擅长挖墙脚的Zoox累计融资7.9亿美元,目前估值32亿美元,可谓资金最雄厚的自动驾驶初创企业之一,其投资者就包括腾讯。

何时能盈利?

那么,如此烧钱的自动驾驶何时才能实现盈利?

目前来看,自动驾驶要实现商业化大范围覆盖,至少还需跨越技术、法律、公众信任三道屏障。

技术层面,自动驾驶汽车在特定的区域、环境,没有其他人、车、物干扰的情况下可以实现上路,对道路环境要求高,且严重依赖高精度地图和循迹技术。面对复杂的交通环境,自动驾驶汽车的安全性还需漫长时间去完善。

实现自动驾驶汽车上路的关键前提是5G网络商用环境成熟。目前最接近市场的是L2、L3级的部分自动驾驶,L4级技术离开成熟的5G网络以及车路协同技术,仍无条件实现。

法律层面,自动驾驶汽车要想合法上路,首先要解决政策法规的问题,例如发生事故后如何划分责任,但目前仍无国家、地区对自动驾驶汽车制定完善的法律法规。

公众信任层面,2018年Uber、谷歌、特斯拉、苹果的无人驾驶测试车频生意外,Uber更是发生全球首例自动驾驶致死事件,让好不容易积攒的公众信任迅速崩塌。“伤害行人还是乘客”的两难抉择,让自动驾驶一直陷入道德伦理的争议之中。

尽管如此,对于自动驾驶实现盈利的时间点,一些机构给出了相对确切的数字。

管理咨询公司罗兰贝格在其《汽车行业颠覆性数据探测》报告称,尽管自动驾驶行业仍面临诸多技术障碍,但5年内,利润可观的商业服务模式或将成为现实。

业界普遍认为,L3、L4、L5级别的自动驾驶,将分别在2020年、2025年、2030年实现大规模商用。德国汽车技术公司大陆集团CEO德根哈特预计,L4级自动驾驶要在2030年以后才会逐步实现,从而大幅提升收益。

起跑线之争

在研发自动驾驶技术方面,传统车企和科技公司走的是两条截然不同的道路。

车企大部分对自动驾驶持谨慎态度,注重投入与回报的平衡,倾向于研发现阶段可量产的ADAS产品,未来再逐步过渡到无人驾驶阶段。这种路线相对安全稳定,但对自动驾驶技术投入的不足,会导致其在未来竞争中处于劣势。

包括Uner、苹果以及BAT在内的科技公司,则直接从研发L4或者L5级自动驾驶汽车起步,追求无人驾驶的快速落地,但由于技术瓶颈难以快速突破,目前距离实现商业化盈利还有一大截距离。

早在2016年,一些公司就给出了完全自动驾驶汽车上市的时间表,但都被打脸了。特斯拉于2018年启用完全自动驾驶模式的承诺落空,通用Cruise要在2019年实现自动驾驶汽车商业化的目标也悬。

围绕传统车企与科技巨头之间的自动驾驶之争尚未真正开始,如今只是在争起跑线。谁能在这场旷日持久的长跑中胜出,还存在诸多变量因素,只有时间能给出最终答案。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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