自动驾驶领域又一次出现了大量唱衰的声音，而这些声音的依据大都来源于近期的国外头部企业事件。
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背靠英特尔的全球辅助驾驶头部企业Mobileye，在去年12月时还宣称其IPO估值有望超过500亿美元；而仅仅不到一年的时间，Mobileye开盘价21美元，折合市值167亿美元；背靠福特和大众的自动驾驶企业Argo，一度估值高达70亿美元，近日正式宣布倒闭清算；紧随亚马逊，全球快递巨头联邦快递也关停了无人配送车项目……
尽管悲观预期的声浪不小，但国内的自动驾驶企业似乎并没有感受到多少寒气，无论是政策端、资本端还是市场端，依旧发展得火热。
近期，我国牵头制定的首个自动驾驶国际标准正式发布，全国首个功能型无人车标准创新研究中心落户重庆。百度第五代自动驾驶汽车已经亮相；新石器新一代无人车X3Plus获得德国莱茵TÜV全球首张L4级自动驾驶系统国际安全标准认证证书，并预测无人配送车或将于2024年大规模落地；行深智能成为全国首批通过功能型无人车行业标准测试的功能型无人车企业……
为何国内国外自动驾驶领域面临着冰火两重天的发展局面？国外存在的无人车困境是否会蔓延至国内，还是说国内环境更适合发展无人车业务？聚焦无人车领域，让我们一探究竟。
联邦快递无人车：橘生淮北则为枳？
对于联邦快递无人配送车项目的关停原因，官方给出的答复语焉不详。就算其一线员工得到的也只有一封来自首席转型官Sriram Krishnasam的邮件：
“尽管机械和自动化是我们创新的关键支柱，但Roxo无人车近期没能满足DRIVE计划的要求。研发就此告一段落，但Roxo仍有价值和意义，它加深了我们对机器人的理解和应用。”
大致来说，似乎是没满足要求。
新石器的市场VP刘明敏向谈擎说AI表示，联邦快递乃至亚马逊的无人配送机器人并不能等同于常规意义上的无人配送车。
联邦快递以及亚马逊的无人配送机器人产品体型较小，装载量也较小，加上走人行道，时效较低。以亚马逊首次亮相的Scout机器人为例，外观尺寸只有一个小型冰箱大小，速度与人类步行速度相当，测试过程中不能实现完全“无人化”，它的配送流程也非常简单，移动到顾客家门前停下，然后呼叫用户并打开盖子，等顾客拿起包裹后再离开。
而且无人配送的“最后一百米”本身就是世界级难题，不管是进楼过门、使用电梯步梯，还是识别目标楼层房间，难度都极大。就算是一些无人机项目，目前探索的模式也是飞到固定的停靠点，等待消费者取货。
因此，联邦快递等国外巨头一开始就把解决无人配送机器人的“最后一百米”作为突破口和未来竞争力发力点，本身就存在问题。
对比来看，国内的头部无人车企业并没有从一开始就打算完全取代快递小哥的位置，而是选择构思，如何让无人车和人这两个要素，协同解决物流末端“最后三公里”的整体配送方案。理性来看，这或许也是目前最适合无人配送车的发展路径。
那么国外巨头关闭无人配送机器人业务是应该看做个例？还是代表行业普遍存在着困境？为何国内的低速无人车领域反而发展得如火如荼？
刘明敏认为，这背后，更重要的因素是国内外产业环境差异所致。
“由于美国的制造业大都转移到了发展中国家，实际上美国本土的无人配送机器人相关产业链发展较慢，目前仍然不算成熟，配套设施也不够完善。这就导致，在美国制造无人配送机器人的成本非常高昂。据我们了解，就算国外的一流无人车企业，想要造出一台可以落地的无人配送车，成本至少也要大几十万美金。虽然从产品技术角度来讲，它是没有问题的，但也被困在了成本因素导致不能大规模落地的问题之中。” 刘明敏表示。
“而产业后端供应链恰好是国内的优势所在，对于中国的无人车产业链来说，四五年的时间已经足以让相关配套设施发展起来。比如在2018年，国内的无人配送车企业造一台车也都需要几十万人民币，而逐年迭代，现在成本已经可以下降到十万左右。”
另外，无人车能否成功和场景乃至需求有着密切关系。
联邦快递以及亚马逊成立无人配送机器人项目，主要是为自家的核心业务赋能，不像国内的无人车企业大多选择多场景落地，其覆盖的场景范围有限，这与其高昂成本形成鲜明对比。
再来对比国内外整体的快递配送市场。从服务来看，国外用户对配送的时效要求没有那么高，半个月的时间收到快递也是常见的现象。而国内已经发展到了次日达、甚至小时达，对于无人配送车的需求也更加强烈。
需求量上，中国的快递和即时配送订单在2014年就已经突破了百亿，在今年已经超过了一千多亿单，每一天快递和外卖的订单大概在四亿单左右，这在国外快递市场是很难想像的。而人力上我国反而缺口变得越来越大，招工变得更加困难。从人社局数据来看，快递员已经在难招聘的职业中位列第二。
种种因素表明，国内的无人车拥有更广阔的的施展空间，而充分的“实战”也能反过来加速无人车企业的发展。
在这方面，刘明敏给出了新石器的一些数据。“新石器无人车深入上百个场景就是为了让无人配送车‘跑起来’，因为跑起来才能充分验证产品技术的可靠性和安全性，才能让我们的产品得以快速迭代。同时，通过跑起来，也能让无人车的商业化闭环得到充分论证。”
总的来看，国外的“寒气”对国内自动驾驶企业来说，实际上影响不大，两者并不能混为一谈。
低速无人车：距离自动驾驶商业化最近的“直线”？
如果对比自动驾驶各细分赛道的话，应用于封闭或半封闭场景的低速无人驾驶技术稳步着陆，其应用价值在近几年的催化下，已经在多个场景中得到验证。
事实上，大部分低速无人配送车企业在宣讲中，也经常宣称自身达到了“L4”的水平，距离终局的L5仿佛一步之遥。
那么，低速无人车是距离自动驾驶商业化最近的“直线”吗？
在谈擎说AI看来，低速无人车发展更加快速，其优势或许在于，由低速和载物功能特性所引发的一系列链式效应。
首先，低速意味着对自动驾驶能力要求降低，对感知系统硬件、算法速度，都降低了要求，可降低产品成本，而成本目前正是自动驾驶技术落地的最大拦路虎之一。
在前几年，低速无人车行业大都处于小批量试运营起步时期，由于缺乏规模采购，难以和上游议价，后期摊销成本较高。如今随着生产上量，再加上国产化替代，局面已经有所改观。
另外，无人车制造中成本占比最高三大核心零部件：激光雷达、计算平台与线控底盘。也有一些企业为降低成本，选择采用视觉路线，放弃激光雷达。
比如毫末智行“小魔驼”2.0，对外高调宣称，售价仅为12.88万元。该产品放弃了主流自动驾驶公司的“激光雷达路线”，硬件设备选择用高清摄像头代替激光雷达，产品性能如何尚待落地验证。
其次，低速意味着事故率低且严重性大大减弱。
观察该领域新闻报道，可以发现一个现象：相比乘用车领域的自动辅助驾驶，低速无人配送车领域基本上没有出现过人员伤亡等重大交通事故。
在去年10月，北京顺义一辆私家车与一辆美团无人配送车发生交通事故，交警勘查现场后判定美团无人配送车负全部责任，并开出罚单。这也是国内公开报道中首例针对无人配送车开出的罚单。美团方面回应称，此次事故并非技术原因导致。
今年3月，阿里达摩院重推的自动驾驶物流小车“小蛮驴”驶入一片填埋时间不长的、湿漉漉的水泥地，引发围观。
可以看出，虽然低速无人车也会发生一些难以预料到的情况，但往往后果较轻。因此，消费者对于低速无人车不会过于担心交通安全问题，在社会舆论环境上也更加宽松，更有利于其发展。
最后，由于危险性低，载物的功能属性，法律法规更加开放，地方政府对于商业化落地往往持包容态度，对于发展低速无人车也更加积极。
比如在去年末，合肥被认定为国家第二批智慧城市基础设施与智能网联汽车（“双智”）协同发展试点城市，自动驾驶成为合肥双智城市建设的重要内容。今年5月，北京市顺义区南法信镇焦各庄村首次引入无人配送车，为封控区村民配送生活物资。
而官方对于自动驾驶的态度至关重要，体现在法律法规层面，政策的开放性更有利于自动驾驶的发展。比如全国首个功能型无人车标准创新研究中心落户重庆，将在功能型无人车领域深入实施标准化工作，引领功能型无人车技术和产品创新成果标准化、市场化、产业化、国际化发展，助力国家标准化战略全面实施并加快落地。
无人车“拓荒者”中，谁能跑出来？
观察国内无人车领域，具备代表性的企业其实就那么几家。
其中，新石器作为无人车独角兽，已经在物流、零售、城市服务、教育等领域落地，重点落地场景以物流、零售为主，以产品落地为导向。
据悉，在物流领域，新石器主要围绕无人配送、超级货运展开，已经和顺丰、联邦快递、中国邮政等国内外企业合作；在移动零售领域，北京亦庄、上海张江、广州黄埔三地，已部署300多台无人车进行常态化运营。
新石器还与百度携手，共同打造L4级量产自动驾驶无人作业机器人汽车解决方案。新石器提供整车设计、自动驾驶研发和量产下线等， 百度提供高精地图、云计算和仿真等基础能力，为新石器落地赋能。
驭势科技的目标是能够“为全行业、全场景提供AI驾驶服务”，目前落地场景遍布汽车制造、危化重工、民航机场、产业园区和食品加工等多个行业，可以说已非常广泛。今年5月底，由驭势科技研发的全球首批机坪无人驾驶行李牵引车在乌鲁木齐国际机场实现10000公里真无人商业运营里程的突破。
坚持“全场景”的挑战也是艰巨的，未来难以预测。因此，优时小车将流量型场景做为其首要切入场景，自研的低速自动驾驶和6轮底盘。据天眼查显示，北京优时科技就采用视觉方案实现无人车技术，放弃了激光雷达的应用。
还有阿里、美团、京东等平台系无人车研发势力，也是这一领域的重磅选手。
去年9月，达摩院自动驾驶实验室负责人王刚宣布，达摩院自研的L4级自动驾驶产品、末端物流无人车“小蛮驴”已落地全国22个省份，累计配送订单超100万。
美团亮相的新一代自研无人配送车「魔袋20」，早已在抖音、快手上成为不少人关注的新晋网红。
今年9月，京东物流第五代智能快递车在功能型无人车联合实验室与测试中心的见证下通过检验，京东物流也成为全国首批通过功能型无人车行业标准测试的功能型无人车企业。
要说明的是，目前低速无人车大多集中在商用车领域，相比蔚小理扎堆的乘用车市场，我国在商用车方面一直占有绝对的领先优势，这也将加速低速无人车的发展。
但我们也不可忽视低速无人车发展现状中存在的缺陷：
首先，低速无人车缺乏路权。到底属于机动车还是非机动车？没有定论。由于速度低，会影响到其他机动车，很难在机动车道行驶。因此，目前低速无人车大都在非机动车道上测试、落地，会给行人带来一些不便。
不过，目前已经有城市开始着手解决这个问题。比如北京已经下发无人配送车车辆编码（牌照），包括新石器在内的首批企业已经拿到牌照。
其次，在非机动车上，电动车和行人更容易违反交通法规，交通风险上升。
比如上文提到的美团无人车被开首张罚单，原因就在于交警认定美团无人车全责的理由是，美团无人车“有机动车不在机动车道行驶的过错行为，为全部责任”。
联邦快递刚刚关停的无人车项目，也在这方面遭人诟病。有外国网友认为，这些无人车会妨碍人行道上的行人，而且它们的行驶速度太慢。
另外，低速无人车在落地场景中和用户的交互上，难以达到人与人之间的交互程度。
笔者身边朋友曾“有幸”体验过一次无人快递车取快递，由于下楼时稍微延误超时，结果朋友下楼之后，快递车已经结束等待，去往下一个目标点。无可奈何，朋友在后边追了几百米才取到快递，有此经历之后，他表示宁愿去快递点取快递。
最后，由于一步跨越到L4，真无人意味着，对其自主能力要求非常高，在一定环境中，它的鲁棒性、确定性要极其强。
需要说明的是，看似目前的低速无人车已经率先实现了无人，但仍然不能完全取代人，主要作用为人的补充以及为企业降本增效。这和乘用车领域的辅助驾驶的效用是缓解驾驶疲劳异曲同工。
不可否认，尽管没有做到完全成熟，但低速无人车更有利于解决目前自动驾驶面临的最大困境：技术离市场太过遥远。
可以把技术看作是牛郎，市场看作是织女，两者目前处于隔离状态之中。技术在此，市场在彼，这是自动驾驶领域最遥远的距离。
低速无人车暗含了无人驾驶技术“先低速后高速，先载物后载人，先商用后民用”的落地路径，相当于在缓慢搭起技术和市场相会的一座“鹊桥”，更容易突破这道生死防线。
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