疫情加速，2020年將成無人駕駛真正大規(guī)模商業(yè)元年？

人工智能科學家、創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復曾預測，無人駕駛的真正實現(xiàn)需要15-20年?？梢钥吹剑缃裨谛∫?guī)模的范圍內(nèi)，無人駕駛已經(jīng)有落地案例。在需求增長的當下，三至五年內(nèi)自動駕駛的蛻變值得期待。

近日，自動駕駛的投資熱潮還在繼續(xù)。據(jù)報道，軟銀或敲定一筆新的投資，領(lǐng)投滴滴自動駕駛子公司3億美元(約合人民幣21億元)，若交易達成，這將是軟銀砸向滴滴的第四筆融資。除了體現(xiàn)軟銀對滴滴雪中送炭外，也反映了當前資本對于自動駕駛未來潛力的認可。

投資熱潮來臨?

自動駕駛的商業(yè)化場景是一直以來的關(guān)注點，而突如其來的疫情，反而讓外界看到了無人化業(yè)務(wù)的需求，比如無人出租車、無人化物流、無人化配送等等。同時，也促使自動駕駛公司對技術(shù)的研發(fā)，從而達到安全、高效、低成本的最佳效果。此外，國內(nèi)AI新基建和自動駕駛標準的出爐，也為行業(yè)注入了強心劑。

“我認為自動駕駛發(fā)展技術(shù)到了新的階段，基本上投資圈也會認為自動駕駛在未來的三到五年之內(nèi)一定會投入運行，大范圍廣泛應用?！蔽倪h知行創(chuàng)始人兼CEO韓旭接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪時表示：“這不再像是以前的充滿著高風險的一筆投資，而是大家已經(jīng)看到了這個非常需要資本的賽道，需要的是擴大運營和技術(shù)穩(wěn)定。我預測，在2020年的自動駕駛會發(fā)生大量的整合?！?

韓旭還透露，公司本來要進行B輪融資的，但是因為疫情的影響，B輪融資的節(jié)奏可能會稍微減慢，但是最近融資消息不斷，資本市場也再次火熱起來了。

馭勢科技CEO吳甘沙則告訴21世紀經(jīng)濟報道記者：“融資年初開局不錯，主要的原因，我認為是大家對于智能駕駛真正的商業(yè)化，具有了更加強烈的信心。一般來說，一個高新技術(shù)，它從實驗室里面出來，到真正地大規(guī)模的商業(yè)化應用，差不多需要五六年時間。我們判斷，2020年應該是無人駕駛真正大規(guī)模商業(yè)化的元年?！?

眼下，疫情催化了自動駕駛的進一步落地，比如一些公司在疫區(qū)，已經(jīng)使用自動駕駛來運送口罩、消毒液、餐飲等物資，機場和工廠的無人車物流運送案例也屢見不鮮。對于減輕醫(yī)護們的人力工作量、保證安全便捷上，無人車具有其優(yōu)勢。

專注無人車物流的馭勢科技，近期就接收到了客戶增加訂單的需求，“訂單以數(shù)量級的速度在增加，我們也看到下半年也許會存在一些需求的報復性的反彈。”吳甘沙說道。目前馭勢科技已經(jīng)常態(tài)化運營的場景中，一個是在香港機場的機場物流，另外一個是馭勢和上汽通用五菱在其寶駿生產(chǎn)基地所做的廠區(qū)物流。

關(guān)鍵是降低成本

在吳甘沙看來，要以無人化切入，需要看三方面因素，第一個是不是高頻剛需;第二個是規(guī)?？尚小⒖蓮椭?，能夠?qū)崿F(xiàn)去掉安全員;第三個條件就是經(jīng)濟賬要好，客戶能賺錢，無人駕駛公司也能夠有利潤。他表示，在明年底之前，期望公司達到千臺這樣的規(guī)模的常態(tài)化運營，同時實現(xiàn)2億的營收，真正能夠?qū)崿F(xiàn)財務(wù)意義上面的商業(yè)化。

而文遠知行在2019年12月就開放了自動駕駛載客運營，目前用戶可以在廣州市黃埔區(qū)、廣州開發(fā)區(qū)144平方公里的城市開放道路上，享受出租車服務(wù)。但是受國家法律所限，還是需要一個安全員來保證完全安全。由于疫情的爆發(fā)，文遠知行3月2日才開始恢復Robotaxi在廣州黃埔區(qū)的載客運營。

韓旭表示，如果真的能夠做到純無人駕駛，運送疑似的病人非常適合的，因為自動駕駛無人車里面除了病人，沒有其他的司機，也可以避免下一個病人交叉感染。但是純無人自動駕駛載人的普及還需要兩到三年的時間，文遠知行也將加速研發(fā)技術(shù)，達到更好的穩(wěn)定性。

他告訴記者：“我們決定盡全力在2020年，在廣州繼續(xù)擴大運營，部署數(shù)百輛Robotaxi。2021年，我們期待推動政策在我們熟識的區(qū)域去掉安全員，2023年，我們希望在廣州大部分區(qū)域，實行Robotaxi的無人載客運營?！?

也有業(yè)內(nèi)人士向記者指出，降低成本是商業(yè)化普及的關(guān)鍵，目前來看，不論算法和算力，以及外界基礎(chǔ)設(shè)施，都有成本下降的趨勢。吳甘沙也提到，馭勢科技場景比較豐富，不同場景之間的遷移成本能夠做到非常低?！霸诩夹g(shù)當中，我們其實跟特定的車型、跟不同的技術(shù)和業(yè)務(wù)場景做了很好的適配。在算法上面，我們也盡量的能夠通過機器學習的方法進行泛化?！?

降低成本是自動駕駛商業(yè)化普及的關(guān)鍵，目前來看，不論算法和算力，以及外界基礎(chǔ)設(shè)施，都有成本下降的趨勢...但是需要注意，要進入大規(guī)模商用階段，廠商們還有不少的坎需要跨越，包括技術(shù)、產(chǎn)業(yè)鏈成熟度、政策，以及關(guān)鍵的成本問題。