自動駕駛計程車的成熟將徹底改變整個市場。

或許再也沒有比自動駕駛計程車更令科技巨頭動心的生意了。

根據瑞銀集團分析師的消息，到2030年全球自動駕駛計程車市場每年的價值可能超過2萬億美元（約合人民幣13.8萬億元）。的確交通作為人類社會日常且必要的消費行為之一，基於這一層面的科技改革能夠改變人們的生活方式，同時必將衍生出巨大的市場。

英特爾高級副總裁兼Mobileye首席執行官阿姆農·沙舒亞更是放言：「對於特斯拉、Uber和Lyft來說，自動駕駛計程車市場之爭關乎生死存亡。」

是否果真如此，目前還難以下定結論，然而可以看到的是谷歌Waymo、特斯拉、Uber、Lyft、通用Cruise、百度、滴滴等公司正在紛紛向這13.8萬億市場進軍。

這是一門利市三倍的生意

作為自動駕駛技術的重要應用場景之一，自動駕駛計程車其實很早就進入了各大科技巨頭公司的規劃版圖。直到近年來隨著自動駕駛技術的發展，自動駕駛計程車終於頻繁被提及、甚至已經進入試運營、商業化落地階段。

以全球知名打車平台Uber為例，其在2014年就從匹茲堡卡內基大學吸引了50名機器人專家為其研發無人駕駛汽車技術，到了2016年8月，Uber自動駕駛計程車隊正式亮相，並且邀請了部分消費者到匹茲堡郊區用手機APP進行自動駕駛計程車打車呼叫測試。

滴滴則在2017年3月成立美國研究院專註於「無人駕駛」的研發，去年滴滴CEO程維在一次發布會上透露，用戶很快就能夠從滴滴平台上叫到一輛自動駕駛網約車。

真正的商業化則由谷歌Waymo拉開序幕。去年年初宣布了一個大新聞，稱將在年內讓其自動駕駛計程車業務商業化，同時還將生產數千輛自動駕駛汽車投入計程車運營當中。在一個月後，遠在地球另一端的迪拜公路和運輸管理局測試了世界上第一台名為「autonomous pods（自動駕駛 豆莢車）」的自動駕駛計程車。

去年年底，Waymo的豪言成真，宣布正式在美國亞利桑那州鳳凰城及其周邊地區推出商業自動駕駛計程車服務。具體使用方式和Uber、滴滴等網約車平台類似，用戶可以用Waymo One的APP召喚一輛自動駕駛計程車，在輸入起點、終點後APP會給出價格預估。該車最多可載3名成人與一名兒童，並且提供24小時服務。

圖 | Waymo One的應用界面

儘管只是小範圍商業化運營，卻讓摩根士丹利在報告中給予了Waymo無人計程車業務800億美元的天價估值。而在瑞銀的報告中，其認為在價值13.8萬億元的2030年全球自動駕駛計程車市場中，Waymo的市場份額將佔到60%。

如此宏大的數據，並非是巨頭亦或金融精英的自吹自擂，其背後其實有著嚴謹的邏輯和現實數據支撐。

要知道，雖然美國人每天使用汽車的時間只有5%，但每個人一年使用汽車的成本達9000美元。高昂的成本、閑置的汽車，為打車平台提供了巨大的機遇，而目前對於打車出行這種方式而言，司機成本佔據了整個經濟成本的80%，用自動駕駛技術取代人力，不僅能夠極大降低成本，且能夠直接降低打車費用。此外，成熟的自動駕駛計程車技術，也能夠杜絕「滴滴空姐遇害」這類惡性事件發生，在安全性上更有保障。

可以說自動駕駛計程車的成熟將徹底改變整個市場。

向自動駕駛計程車進軍

截止目前，已經宣布入局自動駕駛計程車領域的公司可以分為幾類：一、自動駕駛技術為主的企業，比如Waymo、百度；二、造車企業，如特斯拉、通用；三、網約車平台，比如Uber、Lyft、國內的滴滴等。

由於各家公司的所長不同，選擇的路徑打法、實現的方式自然也有所不同。其中，谷歌Waymo和Uber的方式類似，不差錢和不造車是這兩家的特點，於是在實現的路徑中，兩家公司都以自研自動駕駛技術為主，將技術與採購的其他車輛融合，進行路測、試運營等。

另一條路徑則或許更適合造車企業。今年4月，馬斯克在一場活動中發布自研晶元的消息的同時還扔出了一個重磅，即在明年他們會讓100萬輛特斯拉汽車在道路上實現自動駕駛計程車業務。

與Waymo、Uber不同，特斯拉的自動駕駛計程車的車來自於其公司自己的部署以及購買了特斯拉的車主，特斯拉的車主能夠添加「特斯拉網路」，讓自家車在閑置的時候利用自動駕駛技術去提供打車服務，車主從而可以獲得收入。就連價格馬斯克都已經為車主們計劃好了，即0.18美元每公里。對於國內的造車新勢力而言，這又是值得學習的一個方向。

此外，以滴滴、Lyft為代表的打車平台選擇的方式相對開放。雖然其都成立了自己的自動駕駛技術研發團隊、研發自動駕駛技術，但他們同時也和一些自動駕駛技術公司以及整車廠進行合作去實現其自動駕駛計程車的計劃。

Lyft曾經2017年就聯合自動駕駛初創公司Drive.ai在舊金山灣區推出了自動駕駛網約車隊，被選中的顧客可以免費乘坐。前不久其又在公布財報的同時，宣布與Waymo達成合作協議。

滴滴則在去年就與12家汽車公司簽訂協議，幫助其推廣共享汽車和電動車服務，並且在近期連續與蒙特利爾學習演算法研究所（Mila）、加州大學伯克利分校DeepDrive深度學習自動駕駛產業聯盟（BDD）達成合作，圍繞智能駕駛進行探索交流。不僅如此，滴滴與軟銀成立合資企業，計劃利用AI技術搭建網約車平台，進軍日本市場。

總之時間將檢驗各家摸索的「落地路徑」，但在此之前，還有一個更重要的問題就是，技術層面是否能夠支持自動駕駛計程車的落地？我們究竟何時能夠打到自動駕駛計程車呢？

技術實現難度

2018年3月20日，Uber的一輛無人駕駛汽車在亞利桑那州撞死了一名橫穿馬路的女士。儘管在事故發生時汽車在自動駕駛模式下，車上有人類安全駕駛員負責監控技術，以在緊急情況下接管車輛，但仍未能避免事故的發生。

警察局因此要求Uber停止自動駕駛汽車項目，Uber也隨機宣布暫停所有自動駕駛汽車測試。負面影響從Uber延伸到整個自動駕駛行業，以至於不少用戶更加抵觸自動駕駛技術。

2013年的一項調查結果顯示，66%的美國人認為「自動駕駛汽車讓我感到害怕」，有50%的人認為「該技術無法可靠運行」，五年後，這兩項的調查結果數據增加到了77%。這說明，伴隨著自動駕駛技術的發展，人們對自動駕駛技術的落地並非越來越信任，反而更加抵觸。

的確自動駕駛技術的落地與人們的生命安全息息相關，如何提升自動駕駛技術、消除人們的顧慮，是所有業內企業共同面臨的問題。

技術維度來看，目前5G的即將到來、政策的逐步開放、激光雷達成本的不斷降低、對於自動駕駛技術的落地都是利好消息，但在視覺環境感知、決策、演算法等核心技術方面仍然需要突破。簡單來說，自動駕駛智能大腦即便已經非常聰明，但它並非人類無法做到像人一樣思考，其根據所獲得到的環境感知做出的最終決策難以保證100%正確，而且相較於人類司機，大眾對自動駕駛的要求更為苛刻，希望其不會出錯，這是問題的本質。

短期來看，自動駕駛技術很難突破這一點，也因此難怪Waymo的CEO感嘆「自動駕駛技術太難了」。

不過自動駕駛公司也並非毫無辦法，其也能從其他方面去一點點消除人們的顧慮。以Waymo為例，其在亞利桑那州運營自動駕駛計程車時，在汽車前排的座椅靠背上安裝了一對觸摸屏，用戶能夠從屏幕中看到汽車當前行駛的速度，乘客還能夠選擇兩種視圖，一種視圖是實時導航地圖；另一種視圖是顯示汽車駕駛周圍環境的3D示意圖，包括行人、汽車、建築物等，該視圖每隔幾秒就會更新一次，附近物體的輪廓也會變得清晰。

此外，該屏幕還能告訴乘客汽車的「想法」，比如汽車停在斑馬線前讓行人過馬路，屏幕會標註出來。

這些細緻的設置顯然能夠打消一些乘客的顧慮，增加乘客對自動駕駛汽車信任。其實也由此可見，在消除人們對自動駕駛的抵觸和擔憂的路上，業內企業、從業者能夠做得還有很多。而究竟何時能夠打到無人駕駛計程車，依舊無人知曉，也許明天、也許要在500年之後。

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