本文来自微信公众号“GeekCar极客汽车”（ID:GeekCar），作者：米其林，未来汽车日报经授权发布。

1750 亿美元，这是摩根士丹利在 2018 年时对自动驾驶行业巨头 Waymo 的估值。这个估值可以说是自动驾驶领域的「巅峰时刻」，也成为后来自动驾驶公司的估值「标的」。到了 2021 年，Waymo 最新的融资估算仅有 300 亿美元，不到当年的 1/5。

这不是 Waymo 一家的遭遇，从概念兴起、估值高涨，到泡沫出清、估值回落，自动驾驶几乎经历了每个新兴科技行业都经历过的老路，归根结底则是商业化落地的难题。

《Robotaxi，世界首富的新战场？》一文中提到，「Robotaxi 难以商业化落地，导致不断输血，当资本不再被测试数据的增长刺激时，只有背靠巨头才能玩的起这个游戏。」然而，巨头也不想一直烧钱，而是寻找商业化的触角。

将自动驾驶技术赋能各行各业，成了如今自动驾驶公司们不约而同的选择。在 Robotaxi 领域坚持多年后，前不久 Waymo 与美国物流公司 Robinson 合作，正式进军自动驾驶卡车业务，试图用商用自动驾驶落地支撑起更大的估值。

不只是 Waymo，国内的蘑菇车联通过车路云一体化方案，打造车路协同项目；百度 Apollo，试图用自家的集度汽车讲自动驾驶技术落地；文远知行推出无人驾驶环卫车；Momenta 与上汽合作将辅助驾驶方案运用到量产车上……

当自动驾驶走上商业化落地的道路，大家的期待也从远景的追逐转向务实，更注重每一张订单、每一个项目的落地。在这个自动驾驶「务实时代」，我们不得不产生疑问：究竟谁会为自动驾驶买单？自动驾驶生意经的新逻辑又是什么呢？

关于自动驾驶：哪些是真需求，哪些是伪刚需？

「你愿意为自动驾驶功能买单么？」

此前，全球咨询公司 AlixPartners 发布了一份《自动驾驶全球消费者调研报告》，其中全球对自动驾驶态度最为积极的当属中国消费者，中国消费者中有 51%更倾向于观望等待，剩下的 49%虽然有购买倾向，但仅愿意为 L4 级自动驾驶功能支付 8%的溢价。

如果说报告看起来比较「虚」，那有个更直接的例子摆在面前：对于目前商业化推进最成功的自动驾驶产品——特斯拉 FSD，截至 2020 年底中国车主中仅有 1～2%选择购买，尽管去年开通了按月付费的软件订阅选项，但比例仍不多。归其原因就是 FSD 服务中，除了免费的 AP 功能，完全自动驾驶依然处于「期货」状态，在国内不知道什么时候才能开通。

要知道特斯拉的受众中，对激进技术接受程度高的用户占比已经相对较高，其他关于自动驾驶的付费服务更是可想而知。

提到自动驾驶，我们常会想到的「终局」是在自家的私家车上实现无人驾驶，但是这对于自动驾驶的能力提出巨大要求，以应对复杂的道路场景，如此高的难度使得如今的自动驾驶更像进化中的「半成品」。让用户为尚处于进化中的功能买单，几乎是所有车企和科技公司都挠头的难题，甚至产生疑问：用户对自动驾驶真的有需求么？

当「用系统取代人」在短期内难以实现时，用系统去做人难以做，或者不愿意做的工作，让自动驾驶快速落地，似乎更合情合理。

以蘑菇车联今年在湖南衡阳投入使用的无人驾驶清扫车为例，目前环卫工人老龄化严重，难以招到年轻员工，劳动力不足，年龄大的工人在夜间、危险地区、暴雨高温等极端天气下的清扫工作也有安全隐患。

蘑菇车联的自动驾驶清扫车

在这种情况下，单车智能+车路协同，可以让无人驾驶清扫车在指定区域安全作业，也就是让系统去做人难以做、不愿意做的工作。据蘑菇车联透露，一辆小型自动驾驶清扫车可以承担 3～5 名工人的工作量，解决危险环境下清扫和劳动力不足的问题，也可以帮助部分环卫工人转型机器操作员。道路养护、公交、安防、配送等领域情况类似。

而这种大规模公共服务设施，本身也是「降本增效」的领域，投入使用的量越多，成本越低。类似的例子还有维护治安的城市无人巡检车，货运车辆，港口和园区内的物流运输等。在疫情常态化的当下，还可以一定程度上解决工作人员难求的问题。

对于普通消费者来说，不一定都会选择购买自动驾驶汽车，但一定希望路上少一点拥堵；甚至希望自己并不「智能」的车辆也能接收到及时的智能化提醒。

相比于直接让用户为自动驾驶产品买单，这些也许才是大家对于现阶段自动驾驶的「真需求」。这些「真需求」给了自动驾驶新的商业化前景，车辆与道路、智能化平台的互联互通，也降低了自动驾驶落地的技术门槛。

自动驾驶生意经的第一步，是发现需求；那如何满足需求，去快速落地，创造价值，才是自动驾驶生意经的延续。

用综合能力加速自动驾驶落地

一直以来，对单车智能化水平的渲染，让公众觉得未来的智能汽车像是拥有三头六臂的机器人，能够眼观六路独挡一面。不过，就像马车时代需要马路，汽车时代需要公路的运行规则一样，在智能汽车时代，智能的不应该只是汽车，也是对于运行规则的智能化管理。

毕竟再灵敏的激光雷达也无法感知几公里外的路况，再聪明的自动驾驶也无法预知旁边车辆驾驶员的神操作，更不用提如今良莠不齐的智能化操作系统。对于一个普通用户来说，如果体验智能化的途径只能是换车，那自动驾驶的落地就太难了。

「车、技术、运营，三者缺一不可。」前不久，国内某自动驾驶公司负责人这样形容自动驾驶落地的难度。这里的运营，指的就是车辆与车辆、道路、环境、整个城市交通系统之间的协同合作。

单车智能+车路协同，可以借助「上帝视角」，解决目前智能驾驶无法解决的 corner case，让那些目前并不具备智能化的车辆，通过车路协同体验到智能交通的便利，自动驾驶的落地速度自然就加快了。

作为国内首个城市级自动驾驶智慧交通项目，衡阳项目覆盖了 200 公里的城市开放道路，采用的就是蘑菇车联的「车路云一体化」系统 2.0 方案。

在这套解决方案中，蘑菇车联从那些人们难以做、不愿意做的公共服务车辆入手，比如自动驾驶环卫车、巡查车、区域物流车等，让 L4 级自动驾驶技术不只停留在试验阶段，也能在实际场景中创造价值。

另一方面，蘑菇车联通过路测智能设施的布置，实时监测道路信息，建立起城市级别的智能交通管理云平台。这样，即使是不具备自动驾驶功能的车辆和行人，也可以收到实时的交通信息。

蘑菇车联的 AI 云为车辆提供解决方案

前方是否有紧急事故？早晚高峰的路上有突发的拥堵？暴雨来临，开车走哪条路更安全不堵车?……这些提醒，都能通过城市交通管理的 AI 云平台采集、分析、决策后发放给每个人。

当自动驾驶只是一台车自身具备的能力时，人们想要体验它，只能购买自动驾驶汽车，或者去示范区打一辆 Robotaxi；而当自动驾驶与路侧设施、智能交通平台协同合作后，只要走在路上，人们就能够体验到自动驾驶带来的便利。

自动驾驶落地：与从 1 到 100 的复制能力

2015 年，国内自动驾驶公司们纷纷开启了高速和城市道路的 Robotaxi 自动驾驶测试；如今 7 年过去，试点车辆增加、场地范围扩大，但大规模推广的目标似乎依然遥遥无期。我们无法把某个示范区的 L4 级自动驾驶案例推广到整个城市，也无法用在美国开放的 FSD 测试，照搬到国内的道路上，这就是单车智能从 1 到 100 普及的难题。

相反，单车智能+车路协同的模式，有路侧新型基础设施的保障，就是相对容易复制。通过对智能化道路设施和智能交通平台的打造，能够弥补单车的智能化水平。

上文中提到的衡阳，2021 年 3 月起，开始采用蘑菇车联的「车路云一体化 2.0」系统，将城市交通新基建、自动驾驶运营服务、城市智慧交通云平台相结合，打造城市级自动驾驶项目。

一年后，这种模式已经开始向鹤壁、大理、四川天府新区等城市区域复制。其中，蘑菇车联刚刚与四川天府新区签订的 30 亿订单，还创造了目前全球已公开自动驾驶项目中的订单金额之最。双方将共同在自动驾驶、车路协同、AI 云等领域展开合作，投放自动驾驶网约车、自动驾驶接驳车、自动驾驶配送车等多种车辆，提供自动驾驶城市服务。

蘑菇车联与四川天府新区签约现场

通过对自动驾驶公共服务车辆的投放和运营，降低公共服务成本；通过智能网联道路和智慧交通 AI 云平台来改善交通运营效率，是单车智能+车路协同从 1 到 100 复制的秘诀。

最后

在国内自动驾驶开启路测的第 7 年，有的公司选择与整车厂合作，试图寻找量产车落地触角；有的公司向商用场景转型，试图通过货运物流将自动驾驶落地；有的公司则试图通过城市级自动驾驶规划，将技术落地……

相比于几年前，如今的自动驾驶道路更加多元，也更加务实。其根本在于，相较于技术的飞跃式发展，更大的难题在于找到适合我国国情、走得通的生意经。自动驾驶这条路，还很漫长，走的越久越远，才有机会比拼真正的输赢。