从未进行过裁员的无人驾驶公司Waymo传出裁员、特斯拉自动驾驶演示视频造假实锤、全球“自动驾驶第一股”图森未来启动大裁员......自动驾驶行业的寒气传遍全球，国内企业也在瑟瑟发抖。

眼看着国内自动驾驶凛冽的寒风愈刮愈烈。据“搜狐汽车”针对2022年全年自动驾驶领域融资不完全统计的数据显示，2022年该领域融资规模仅超过200亿元，比2021年的932亿元缩水近80%。

大浪逐渐退去，自动驾驶公司也紧随着在下坡路狂奔，其中最为明显的是走跨越式路线的自动驾驶公司出现了裁员、倒闭、部门裁撤等诸多负面情况。资本回归理性，众多跨越式玩家不得不重审业务模式，力求生存。

01
跨越VS渐进，喜忧分明

长久以来，在自动驾驶行业关于“渐进式与跨越式哪种路线更好”的议题争论不休，而自去年至今，这个问题似乎有了确切回答。

一方面由Waymo、小马智行、百度等互联网科技公司为代表，目标从L4直接切入研发自动驾驶技术的跨越式路线玩家，正经历着缩衣节食、产品落地推广的阵痛阶段。

去年下半年，行业阴霾在跨越式玩家的头上挥之不去，自动驾驶公司Argo AI解散、Mobileye市值大跌、小马智行被爆裁员。颓势延续至今年1月份，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo被曝裁员涉及80人。

究其原因，不外乎在“烧钱”与“赚钱”失衡。据公开数据，Waymo每年要在各方面花掉10亿美元以上；百度仅是2020年一年，在自动驾驶的研发投入就达到了200亿元，且往后十年或将保持这样的高投入。

虽然百度在2021年就早早开启了Robotaxi的收费模式，但要实现真正盈利还需形成一定的规模效应，而这正是百度目前所要面对的一大难题。

就推广效率而言，百度所预想的推广时间并不短。按照百度的规划，萝卜快跑到2025年将业务扩展到65个城市，到2030年扩展到100个城市。

就推广效果而言，百度也难有定数。尽管最新数据显示萝卜快跑的订单量已超100万，引来不少围观者叫好，但需要提及的一点是，当前萝卜快跑所谓的无人驾驶基本是在配齐安全员的前提下完成订单的，这明显与百度真正的“无人驾驶”初衷相差甚远。

虽然百度正在小范围取消安全员，尝试出租服务的无人化，但出于安全性的考虑，未来真正的无人化会不会被更多人所接受还是个未知数。

固然，高阶自动驾驶研发花销大在所难免，但长期以来跨越式玩家们没有展现出明显的盈利能力，在市场大环境不太明朗的背景下，估计资本也熬不住、等不起。

另一方面，以毫末智行、小鹏等造车新势力以及传统车企为代表，从相对基础、难度较低的辅助驾驶入手，逐步实现L2、L2+、L2++辅助驾驶功能的渐进式路线玩家，产品与商业进展持续高歌猛进。

据官方数据显示，2022年毫末三代HPilot产品已搭载至魏牌、坦克、欧拉等近20款车型，辅助驾驶用户行驶里程突破2500万公里；末端物流自动配送车已初步完成商业闭环，交付超1000台，小魔驼配送订单量突破13万单。另外根据小鹏汽车表明，其将在2023年率先推出全自动驾驶，并且在国内超过50个城市放手自动驾驶。

虽然路线没有对错，但是在“量产”更加关键的当下，渐进式玩家能够实现多场景商业落地，快人一步进行规模化布局，对比之下，渐进式路线更加务实稳妥。

毕竟在相对短的时间内，渐进式玩家能在商业落地获取收益的同时，还能积极探索更高级别自动驾驶的可能性。这么一看，渐进式玩家更能获得投资者的信心与青睐，反而是跨越式玩家的生存境地略显尴尬。

就现实而言，高阶自动驾驶商业化还存在许多难以破解的问题，资本对此认知愈加清晰，所以在真正的无人驾驶无法很快落地实现之前，跨越式玩家要长足生存下去，必须要展开自救行动。

02
降险：重构落地产品

溯其根源，跨越式玩家普遍陷入的困境不外乎技术无法落地，数据、安全和成本相互制约等。鉴于此，国内一直以来热衷于“造梦”的小马智行、百度也开始放下姿态，立足于现实。

其一，运营降本。L4自动驾驶高昂的成本也是产品落地的一大阻碍，主机厂对价格的控制和敏感度比较高，动辄大几十万的L4级自动驾驶成本在推广初期可能不好走通，对此各供应商在“降本”上表现尤为积极。

2022年7月，百度发布第六代量产无人车Apollo RT6，成本控制在25万元左右，降低至业界十分之一，相当于一辆普通新能源汽车的价格。而小马智行则是重点践行“重感知、轻地图”的技术路线。在2023年1月，小马智行发布“小马识途”、“方载”、“苍穹”三套智驾方案，有媒体报道，此全套智驾硬件成本最低至数千元。

智能化浪潮下，自动驾驶行业赛道越来越拥挤，这给百度、小马智行们带来不少挑战。此时，如何把成本压低，以推进商业落地部署进度，对它们后续在市场中实现快速占位十分关键。

其二，技术降维。受限于法律法规、技术等问题，L4 级自动驾驶技术至今仍无法实现大规模量产应用，为了更快实现量产落地，不少跨越式玩家纷纷解锁“前装量产”，即把L4级别的技术搭载到L2+级别的车上。

这也是为什么现在L2+、L2.5、L2.9级别的智能汽车遍地开花。包括百度将在2023年推出的L2+领航辅助驾驶旗舰产品ANP3.0，以及小马智行基于英伟达的单Drive Orin以及双Drive Orin的两条产品线均是“L4当L2用”的打法。

其实细品的话，选择前装量产并不完全是百度、小马智行为了加快商业落地“退而求其次”的无奈之举，相反，这或是它们灵活“避险”的明智之处。

众所周知，L3、L4级别自动驾驶系统在开启状态下，若是出现意外事故，驾驶人可以向智能网联汽车的生产者、销售者追偿。在技术水平不够成熟的情况下，车企、方案供应商不敢贸然推出L3、L4、L5级别的产品。而此时，走前装量产路线，让L4披上L2的“马甲”，或可以借着L2曲线推进L4的规模化应用。

“头痛医头，脚痛医脚”，百度和小马智行们在商业落地上不可谓不努力。于跨域式玩家而言，技术方面的突破已经不再成为资和行业上下游关注的焦点，现下如何快速落地、如何度过寒冬才是首要任务。

03
造血：延伸商业版图

“打铁还需自身硬”，百度、小马智行只有自身具备持续的造血功能，才能保持旺盛的生命力，这就需要两者苦练内功，不断提升产品的附加值。乐观的是，从目前各家的应变方式来看，百度、小马智行在自动驾驶场景、生态方面进化升级的趋势明显清晰许多。

1，增场景——横向铺开L4场景，跑通商业闭环。

短期来看，L4级自动驾驶落地场景比较有限，主要集中在Robotaxi、无人配送、（半）封闭场景的无人物流等，距离大范围落地还有很长的路要走。

或是出于快速回收现金流的目的，或是希望进一步扩大数据收集的范围，在近一年来， 百度、小马智行都在尝试对L4技术稍作调整并将其复用到更多应用场景当中。比如小马智行则致力于卡车及干线物流；文远知行分化出了Mini Robobus（小巴）、牧月科技（货运）。

跨越式玩家们现在多方位布局分散业务压力的意识非常强烈，与此前大有不同，它们不再死磕于Robotaxi，而是通过矿区、景区、干线物流等更容易实现的细分场景完成变现。某种程度上，这种发展方向上的变化也是大有裨益。

一来，落地场景增多，或会帮助百度、小马智行们获得更多资本的重新青睐；二来这类细分场景的数据收集可以复用于未来L4/L5自动驾驶的技术落地，减免部分在数据收集上的成本支出。

2，增生态——车企全栈自研技术点众多且难度大，投入成本高，生态合作或才是主流方案。

就如小马智行张宁所述：自动驾驶肯定不是一个主机厂、一个自动驾驶公司、一个传感器厂商就能够凭一己之力推动的，需要非常复杂的生态系统的共同成熟。

事实也确实如此，面对L2++的新需求，技术供应商们争相报团，纷纷促成“双向奔赴”的局面，试图在自动驾驶市场中抢到最佳的占位先机。就渐进式玩家来说，轻舟智航与地平线深化战略合作关系，通过自动驾驶芯片的生态撬动主机厂客户；四维图新与宝马汽车公司签署自动驾驶地图许可协议......在强化生态的大势之下，百度、小马智行等跨越式玩家也不甘落后。

同在今年2月份，小马智行L4级智驾平台与曹操出行技术运营平台、吉利汽车智驾中心车辆数据平台相互打通，实现产业协同、生态融合；Apollo联手集度，加速百度文心一言在智能驾驶场景落地，推动内部生态系统的良性循环。

由于L4/L5落地受限条件颇多，现在死守这高级自动驾驶或者完全自动驾驶的单一路径无疑是把自己推进死胡同。短期内，在高阶自动驾驶还无法达成的背景下，学会变通、探索一条或者多条可行的商业模式，先行保证自身在自动驾驶市场中的良性运转，才是百度、小马智行等跨越式玩家的必修之课。

04
实现“跨越”的新希望

尽管众多资本、媒体的风向都在转向“渐进式”，但并不代表百度、小马智行这类坚持L4的“跨越式”路线的选手便就此失去光彩。就自动驾驶整体而言，目前行业面临洗牌只是硬币的一面，另一面政策密集出台、示范区不断建立、新潮流涌现同样值得一说。

政策上看，国内自动驾驶行业迎来密集政策支持，自动驾驶商业化提速。2022年8月，深圳发布“条例”，意味L3等级以上的车辆具备生产，销售和营运的资格；同年11月，相关部分在“征求意见稿”中纳入L3级和L4级产品。

紧随着一众利好政策的出台，各省市也开始建立自动驾驶示范区——北京成为首个开启乘用车无人化运营试点的城市，广州、深圳等城市也开放真实L4级自动驾驶汽车试验区。由此一来，自动驾驶赛道不断升温，跨越式玩家进入“快车道”的机会也在逐步增多。

风口上看，ChatGPT与自动驾驶的融合成为新议题，AI加速渗入自动驾驶的信号愈加强烈。据悉，毫末智行在1月的 AI DAY 上，表示已经展开对于ChatGPT背后的技术研究，除此之外，长安汽车旗下深蓝品牌公号发布“假如把ChatGPT装进长安深蓝SL03”的文章。

大家对ChatGPT蠢蠢欲动，似乎都在渴望与ChatGPT产生技术思路上的碰撞，以实现自动驾驶的进一步升级。长远来看，自动驾驶认知决策与ChatGPT之间存在相似的运作逻辑，未来利用其赋能自动驾驶汽车的发展，从而对行业产生质的影响也是大有可能。

目前，渐进式玩家已经有所行动，跨越式玩家又能冷静观望多久？自持强大AI能力的百度以及高阶自动驾驶实力的小马智行后续若是对ChatGPT感兴趣，将其与自动驾驶融合发展或许会产生新的故事。

目光回到当下，坚持高阶自动驾驶的确是一场持久战。据工信部发布的《中国智能网联汽车发展路线图2.0》中显示，到2030年中国搭载L4级自动驾驶功能的新车销量占比要达到20%。而对于一直以来坚持做L4级自动驾驶的跨越式玩家来说，市场爆发还很遥远，在目前纯靠资本供养阶段，展现商业化版图、竞争实力才是持续前进的关键。

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