2023，滴滴“摸著自動駕駛過河”

在“滴滴=網(wǎng)約車”的出行領域，出行網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)量級是滴滴自動駕駛的優(yōu)勢。但就自動駕駛技術本身來看，滴滴仍然需要展示更多的肌肉。

作者|斗斗

出品|產(chǎn)業(yè)家

滴滴自動駕駛有了新動作。

一款“人性化”的概念車、兩個加速實現(xiàn)量產(chǎn)L4+級車輛的自研硬件、一套全棧式的自動化運維體系。

從成果來看，后兩者是滴滴自動駕駛過去兩年主要的工作成果，但也側面反映滴滴自動駕駛打法的變化。

前裝量產(chǎn)意味著滴滴自動駕駛，開啟量產(chǎn)自動駕駛汽車的“副本”。而自動化運維，是服務、產(chǎn)品邊界擴大的表現(xiàn)，其自動駕駛的版圖正在逐漸擴張。

作為曾被市場較為看好的自動駕駛“商業(yè)化基因攜帶者”，滴滴當下的發(fā)聲，會攪動自動駕駛賽道目前看似平靜的湖面嗎？一些問題需要找到答案。

1、滴滴自動駕駛技術處于什么水平？

2、為何錨定自動駕駛，并在這個時間點發(fā)聲？

3、滴滴能否改變當下自動駕駛賽道的競爭格局？

一 、不“單純”的業(yè)務匯報

“今天我們只聊滴滴Robotaxi產(chǎn)品化的真實進展?！痹诘蔚巫詣玉{駛COO孟醒的表述中，這次滴滴自動駕駛的發(fā)聲，更像是一個業(yè)務匯報。

概念車「DiDi Neuron」的發(fā)布作為開場，先是吸引了一波眼球。

概念車重在“概念”，是廠商腦洞爆發(fā)的產(chǎn)物。「DiDi Neuron」亦是如此，但滴滴自動駕駛的腦洞，似乎更看重安全以及人性化服務。這種特性其實更容易讓滴滴的技術、產(chǎn)品被看到。

產(chǎn)品層面，滴滴與北醒合作研發(fā)了2K圖像級高精度激光雷達，被其稱為北耀beta版。從參數(shù)來看，300萬像素點頻，512線能力，橫向視場角將近120度，縱向視場角將近26度，較為出眾。除此之外，發(fā)布了計算平臺Orca虎鯨。資料顯示其亮點在于三域融合，即智駕域、座艙域和網(wǎng)聯(lián)域，全部放在一個BOX中。

滴滴公開數(shù)據(jù)顯示，這一計算平臺相比上一代成本可節(jié)約88%，整車空間體積可降低74%。這意味著，此平臺將降低生產(chǎn)制造時間，提高生產(chǎn)效率，加速L4級自動駕駛汽車的走向量產(chǎn)。

但具體應用中，究竟能發(fā)揮多大的作用，還需時間證明。

技術層面，針對老生常談的商業(yè)化問題，“滴滴自動駕駛已經(jīng)掌握了感知、預測、決策、控制、仿真系統(tǒng)和機器學習平臺等L4級自動駕駛的全棧核心技術?！钡蔚纬鲂蠧TO兼自動駕駛CEO張博直言這在整個自動駕駛賽道都是領先的水平。

具體分析張博口中“領先的技術”，其實是讓系統(tǒng)盡量挖掘所有遇到的場景數(shù)據(jù)，并單獨提取所有已經(jīng)出現(xiàn)過的類似場景的模塊，以實現(xiàn)更精確地處理這些場景。

而對于一些隨機且無法被識別、歸類的物體，滴滴引入特斯拉提過的占據(jù)空間網(wǎng)絡（Occupation network）。這項技術下使得系統(tǒng)即使無法識別物體，也可以準確判斷和預測它們的行為軌跡。

張博將滴滴這一系列能力，稱為“城市泛化引擎”。這也是過去兩年滴滴不斷增強的能力。

其次，在過去一年，滴滴在有限范圍內(nèi)把Robotaxi的泊入能力提升了96%。事實上，L4級自動駕駛想要真正實現(xiàn)商業(yè)化，就要無限接近網(wǎng)約車的模式。 目前滴滴網(wǎng)約車站點的密度大約是每 10 米一個站點，而自動駕駛車站點為每 1.5 公里一個站點，相差 150 倍。

其中，自行車、摩托車和錐桶等障礙物占據(jù)停車位是造成自動駕駛汽車停車難的主要原因。泊車技術的提升將有效改變這一問題。但是具體的體驗效果如何，還需進一步驗證。

服務層面，為了讓自動駕駛運營過程中，盡量減少人力參與。滴滴打造了一套全棧式自動化運維中心，被其成為「慧桔港」，能自動化滿足車輛在運營過程中的需求，確保車輛能夠24小時連軸轉，比如自動出車、接單、回港。沖洗、充電、檢測、停放等。據(jù)滴滴公布的數(shù)據(jù)，其全流程自動化率已達90%。

可以說孟醒先是規(guī)劃了滴滴在未來出行的更多可能性。而張博則是把滴滴過去一段時間內(nèi)，基于這種可能性所作出的成績亮了出來，即城市泛化引擎、泊入能力提升了96%、全流程自動化率已達90%，這三項能力同時回答了三個問題：能否擴大運營區(qū)域、能否增加戰(zhàn)點、能否24小時運營。

至此，滴滴成績單的底層邏輯逐漸清晰，“國產(chǎn)化、前裝量產(chǎn)、低成本和高安全性。這些標準也是滴滴選下一代車的核心考量?！?/p>

顯然，這不是一個“單純”的業(yè)務匯報，這背后，有滴滴發(fā)展瓶頸的倒推，也暗藏著滴滴更大的野心。

二 、L4，不得不做的TOB業(yè)務

移動互聯(lián)網(wǎng)時代，網(wǎng)約車模式橫空出世，使得傳統(tǒng)出行第一次被顛覆。一眾出行服務商因此享受到時代的紅利，滴滴順勢崛起。

但隨著人口紅利消失，滴滴TO C業(yè)務增長天花板逐漸顯現(xiàn)。

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心數(shù)據(jù)顯示，2017年到2020年，中國網(wǎng)約車用戶規(guī)模經(jīng)歷了一個以2019年6月為高點的拋物線趨勢。2017年7月，中國網(wǎng)約車用戶就達到了3.08億人，到2019年6月，這個數(shù)字達到了4.04億人，但是此后一年多時間，用戶規(guī)模開始出現(xiàn)萎縮趨勢，2020年3月為3.62億人，到了2020年6月，數(shù)字再一次跌到了3.4億人。

網(wǎng)約車模式如何再次創(chuàng)新，是滴滴需要思考的問題。數(shù)字時代，降本增效成為主命題。在出行領域，效率和成本成為重要突破口。

這意味著既需要保障讓消費者以最少的貨幣成本和時間成本，得到最舒適和最安全的出行體驗。還需要滴滴提高自身利潤，獲得持續(xù)穩(wěn)定增長。自動駕駛成為最優(yōu)解。

而錨定B端，則成為重要布局。這一點，從最近滴滴企業(yè)版宣布升級為一站式費控SaaS企業(yè)出行、商旅與費控平臺，錨定費控SaaS就可見一斑。L4級場景降為的應用或?qū)槠鋷碥嚻罂蛻?、新的增長。

其次，一般L4級自動駕駛玩家商業(yè)化過程中，不僅需要和車企合作還要和網(wǎng)約車平臺合作，商業(yè)模式局限性較大。而滴滴不僅有著L4級自動駕駛技術商業(yè)化落地的場景，有助于其探索更好的商業(yè)模式閉環(huán)，且在出行領域，有著較大的市場占有率。

公開數(shù)據(jù)顯示，滴滴的市占率仍為國內(nèi)第一。可以說滴滴不僅有落地場景、路側數(shù)據(jù)，還在這些方面有著較大優(yōu)勢。

此外，站在更大的全球市場來看，中國也是未來自動駕駛最大的市場。這也讓諸多資本看見自動駕駛未來發(fā)展的同時，看見了滴滴。使得其獲得全球頭部VC/PE的青睞，大量資金涌入下，也讓滴滴面臨著踏入二級市場的壓力。

而基于自身優(yōu)勢，深耕自動駕駛的發(fā)展前景，或?qū)⒖梢詾槠鋷砀叩墓乐?。因此滴滴的諸多能力和優(yōu)勢以及研發(fā)進度需要被看到，重新獲得一二級市場的青睞。

如今疫情對社會經(jīng)濟、出行、消費的影響逐漸減小，正處于“萬物復蘇”的階段。加之AI、自動駕駛IPO熱潮涌起，滴滴雖明確表示，不想蹭熱度。但種種因素下，當下無疑是最合適的發(fā)聲節(jié)點。

最后，數(shù)據(jù)安全審查之后，應用被下架，滴滴沉寂兩年。2023年初，滴滴發(fā)布公告正式通過審查，各大應用商店相繼解除滴滴應用下載限制。滴滴需要一些正向且低調(diào)的曝光度。而面向TOB領域的國產(chǎn)化前沿技術無疑是最佳選擇。

總體來看，在這個時間點，滴滴需要為其L4級自動駕駛發(fā)聲，也必須發(fā)聲。

值得注意的是，在諸多自動駕駛廠商技術降維、場景降維，紛紛走向“自負盈虧”的當下，“講故事”“秀肌肉”顯然已經(jīng)無法打動市場。

滴滴更需要展示的是“貨真價實”的商業(yè)化落地情況。

三 、“是騾子是馬，拉出來溜溜”

在開放日上，滴滴拿出來自己的商業(yè)化案例，落地場景是貨運。

其研發(fā)了混合無人化解決方案HDS（Hybrid Driverless Solution），具體以車隊的形式為客戶提供物流端到端和倉到倉的運輸，車隊配備一輛人類駕駛員搭載輔助駕駛方案的領航車輛，以及多輛L4級自動駕駛卡車構成。

滴滴稱擁有超過50臺自動駕駛卡車，如今這個數(shù)字已突破100臺。 公布數(shù)據(jù)顯示，KargoBot累計物流收入已經(jīng)突破了1億元。

站在整個自動駕駛行業(yè)視角來看，滴滴與其他L4級廠商漸進式的路徑并無不同，滴滴主要是通過場景降維，亮點在于其L4級貨運場景下關于車隊的創(chuàng)新。但這種模式仍需要人工輔助，稱不上L4級自動駕駛。

滴滴優(yōu)勢還是基于出行網(wǎng)絡下，打造的惠桔港一棧式自動化運維以及大量路側道路下的數(shù)據(jù)，前者強在服務，后者強在數(shù)據(jù)量級。

總體而言，雖然滴滴自動駕駛技術迭代表現(xiàn)出的速度，以及商業(yè)化方面有許多可圈可點之處。但其當下深耕自動駕駛背后，也存在一些問題。

例如，出行服務商與車企合作造車這種模式下，車企是否愿意共享數(shù)據(jù)。

畢竟比起自動駕駛創(chuàng)業(yè)者，車企在資金規(guī)模、行業(yè)積累、供應鏈等層面都有著常年的積累，且從自動駕駛的融資來看，車企近幾年已經(jīng)逐漸成為自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司背后的“金主”。隨著“賣軟件”模式形成消費習慣，不能排除車企未來是否會下場研發(fā)自動駕駛技術。

其次，惠桔港這種全棧式自動化運維中心的模式較重，但短期內(nèi)為滴滴帶來的增量有限，如何實現(xiàn)盈利，未來商業(yè)模式走向何處，也需要畫上一個問號。

要知道，類惠桔港的全棧式自動化運維設施，一是需要大規(guī)模落地，才能發(fā)揮出較大的價值，為廠商帶來增量。這意味著需要有足夠多的自動駕駛汽車被投放到市場，這在短期內(nèi)很難實現(xiàn)；二是賣給其他自動駕駛廠商，但業(yè)務交叉下，滴滴想要吸引大量自動駕駛廠商進行合作，并不簡單。

而在產(chǎn)品如何帶來增量方面，也面臨著同樣的問題。即投入大量人力、物力研發(fā)的硬件產(chǎn)品，是否能否找到其他買家，也是一個亟待解決的問題。

在這個“滴滴=網(wǎng)約車”的出行領域，滴滴的優(yōu)勢顯而易見。但就目前來看，除了出行網(wǎng)絡帶來的優(yōu)勢，滴滴與其他自動駕駛廠商的差距，并未拉開。其能在自動駕駛賽道走多遠，還需時間驗證。

或許，當上述問題愈發(fā)清晰的時候，滴滴會給市場一個確定的答案，但在當下還需觀望。