小马智卡交卷：L4自动驾驶重卡年内交付，答案明摆，友商抄不来

贾浩楠 发自 副驾寺智能车参考 | 公众号 AI4Auto

搞自动驾驶被质疑了，该怎么回应？

小马智行的选择是：拿商业化进展和技术实力说话。

最新消息：小马智卡和三一重工成立合资公司，合作研发L4级自动驾驶重卡。

而且从透露的内容来看，实际进展走在官宣之前：

小马智行基于三一新能源卡车平台打造的首辆自动驾驶样车已经开始上路测试，进行技术验证。

半年多的时间里，小马智行迅速以一连串的令人吃惊的消息回应了关于卡车业务的“疑云”：

无论商业模式还是技术方案，小马智卡现在已经“万事俱备”，大规模商业化的拐点就在眼前。

小马智卡，要造一台什么车？

核心进展：

小马智行与三一重工旗下的三一重卡成立合资公司，开展L4自动驾驶重卡产品的研发、生产与销售。

不用说，小马智行的角色是提供L4级重卡的“AI司机”。这其中，包括自动驾驶算法、传感器方案、底层域控制器，以及安全冗余方案。

而三一重工，则发挥在重卡线控底盘和整车开发上的积累，给L4级自动驾驶卡车提供车规级、有冗余的底层基础架构。

据官方透露，目前和三一重工合作的自动驾驶样车已经上路测试，后续计划是2022年内开始小规模量产交付，2024年开始大规模量产阶段。

这样的合作模式在自动驾驶卡车这个领域中是主流，也是达到自动驾驶产品前装量产最高效的方法。

车辆设计阶段，就预埋面向L4级自动驾驶的电子电气架构；安全层面，使用带有全冗余功能的底盘、嵌入式车规级计算平台。

在目光所及的部分，自动驾驶传感器安装的位置、形状等等，都是结合了车规、安全、性能、经济性等等要求的方案。

比如对于卡车来说，激光雷达安装的高度、位置都有独特的标准，需要保证在碰撞事故中不会对行人或其他目标造成额外伤害。

而类似这样的车规级硬件的硬性要求，也使自动驾驶研发流程和之前的后期改装的无人车完全不同。

一句话，小马这次瞄准的——就是成本可控、质量可靠，可以在流水线上大批量复制的“AI虚拟卡车司机”。

有什么意义

小马智行的卡车业务，因为前装量产车的到位，已经走到了大规模商业化的拐点：

“万事具备，只待上路”。

从自动驾驶落地的普遍规律来看，大规模商业化有两个前提条件，一是成本，二是模式。

其中的成本问题，归根结底是技术问题。

小马智行和三一重工合作量产L4级卡车，解决的是硬件、供应链这些硬性成本。

而阻碍无人车真正商业化落地的成本障碍，则是安全员人力成本。

拿掉安全员，或者在云端用一个安全员管多辆车，才能真正在经济上把自动驾驶落地的帐走通。

更本质说，自动驾驶的商业变现，依然卡在技术能力上。

而要论技术，小马智行从创办开始，就展现出旗帜鲜明的风格和底气。

今年4月，小马智行放出了一段在L4级自动驾驶卡车在国内高速实况测试的视频。

就像去年广州核心城区Robotaxi的无接管视频震惊行业一样，小马的自动驾驶卡车demo，依然又在行业卷出了新高度。

全程405公里，6个小时，一镜到底，没有接管：

这个demo中，完美复现了中国高速的复杂路况场景。

有占用车道的故障车：

差不多百米开外，小马智卡就显示完成了识别，并且展示了一波主动变道避让。

也有高速上的“龟速车”：

如果AI司机“老实本分”一点，可能就会跟车前行。

但小马智卡的AI司机显然很自信，跟人类老司机很像，“观察路况”之后采取了变道、超车，再变道回来的决策。

还有黑夜、风雨雾交加、长隧道等等极复杂场景：

极端天气或特殊场景，对于传感器感知能力，以及车辆本身在湿滑道路的控制，都比平常有更大的考验。

而从小马智卡的表现而言，一方面说明了其多冗余传感器方案——包括激光雷达、毫米波雷达和摄像头等的融合统一、稳定输出。

若不考虑目前法规开放程度，只从技术层面上看，小马智行的自动驾驶卡车，至少已经表现出了与人类老司机媲美的水准。

所以技术层面的入场券，小马智行已经拿到。

商业模式上，小马智行的布局，也在徐徐展开，而且展现出规模化复制的势头。

去年，小马智行与招商局集团旗下中国外运股份有限公司成立合资公司青骓物流。

这项合作的核心，是打造服务自动驾驶货运的智慧物流运力平台，实现运输流程的数字化与智能化。今年4月1日已经开启业务运营。

从运营上讲，青骓物流的职责是业务连接，给运力找货，给货源分配运力。

从技术上讲，青骓物流的平台，提供详细的路况、货物监控、天气、能耗、成本等等信息，一方面改善自动驾驶系统能力，使其更好服务货运任务，降低成本。

另一方面，青骓物流的数据信息，更大价值在于撬动保险、基建、能源等等行业加入智慧物流的大生态。

所以，小马和中外运的合作，瞄准的是具体业务和运营。

而这次和三一重工的合作，则是提供承接这些业务的卡车和方案。

小马智行本身，拥有核心自动驾驶技术，是智慧物流和L4重卡生产制造的关键。

所以小马智行围绕无人货运这条赛道的构建的商业逻辑十分清晰——黄金三角：

自动驾驶公司、物流公司以及重卡制造商三者优势互补。小马智行提供核心自动驾驶技术，物流公司有拥有 丰富的运输经验以及客户基础，再加上重卡制造商的整车开发制造的技术沉淀。

小马智行打造的这套各取所长的商业模型，瞄准的是国内每年总收入接近12万亿的物流市场。

在这样的情况下，与三一重工合作量产L4自动驾驶重卡到位，标志着小马智行整个重卡业务的技术、商业、架构等等准备全部完成。

离规模上量，只有一步之遥。

如何评价小马智卡现状？

多说无益，talk is cheap，show就show进展和落地。

相比反反复复、苦口婆心的澄清解释，这样的成果和速度展示，无疑是对质疑更加直接有效的回应。

似乎也更符合小马智行头部玩家的实力和地位。

而且这样的进展，核心也是小马智行本身的技术积累和路线上的开花结果。

现如今所谓的自动驾驶行业下半场，背后是商业化的拐点。

但决定自动驾驶商业化落地节奏进度的关键——毋庸置疑是“AI司机”的能力高低，和泛化性强弱。

自动驾驶系统的能力，直接决定什么时候拿掉人类安全、拿掉多少人类安全员，也从供应链和研发角度决定最终产品的成本、形态。

小马智行在今年先后在广州、北京等地首批获批Robotaxi的无人化试运营许可，并且是在城市开放道路上和普通网约车出租车同场竞技。

所以在自动驾驶能力这一项上，小马智行已经无需更多证明。

而泛化性的强弱，则是小马智行智卡和Robotaxi业务齐头并进的关键。

关于乘用自动驾驶和卡车自动驾驶是否可以同时推进、相辅相成，之前争论不休，没有定论。

反方认为，高速干线和卡车独特的挑战，让AI司机复用，缺乏可行性。

曾有过卡车自动驾驶创业者的知名反问：楼下同时停着轿车和卡车，能开走轿车的人很多，能开走卡车的有几个？

但小马智行的AI虚拟司机，在后台打通数据闭环，将自动驾驶典型过程中的感知、识别、规划、控制环节的数据复用。

具体到不同车型、场景，小马智行需要针对开发的，只是行驶策略和规则遵守。

外界所谓“乘用商用并举、两条腿走路”，在小马智行这里是一以贯之的技术落地，在研发端简化了研发成本和流程复杂度，在产品端也节约了管理运营成本。

小马智行坚持打造的“通用AI司机”，其实更加贴近自动驾驶的AI本质。

这条路线也是Waymo、百度这些实力玩家正在践行的。

关于自动驾驶“下半场”、商业化前提等等讨论观点层出不穷。

中国本身自动驾驶供应链的成熟，以及不同场景赛道爆发的自动驾驶需求，好像让这一切看起来有鲜花着锦之盛。

但小马智行的进展和现象，将关于自动驾驶行业的这些观察本质化、归一化：

下一阶段竞速的核心——技术、技术，还是技术。

只有在技术上同时达到“无人化”和“通用性”这两个条件，自动驾驶商业化才能水到渠成。

小马智行副总裁、卡车业务负责人李衡宇这样总结：

现在这个阶段，不是所有自动驾驶公司都能有能力尝试站在终点，“以终为始”地倒推产品形态和商业模式。小马智行完成这些商业化布局的前提，是技术已经达到了一定的高度和成熟度。

小马智行智慧物流的负责人贺星则补充，自动驾驶商用落地的关键是产品化，而产品化的前提是技术成熟度，所以正是小马智行的技术成熟度，决定了现如今不断宣布的落地进展速度。

当然，无论是李衡宇还是贺星，或者小马智行谈论技术成熟度的时候，字里行间总是掩藏不住的领先性，毕竟这些站在台前的“发言人”，每一个都是技术大牛出身，每一个都是代码、编程和工程化方面的高手，这在过去商业模式创新兴盛的周期里，并不常见。

如果技术创新周期里核心竞争力是技术，那商业化，只是步调早晚而已。

你说呢？