在吆喝了這麼多年之後，自動駕駛的熱度終於降了下來。除了全球資本市場進入寒冬期，投資人從一擲千金變得謹小慎微，更重要的原因在於自動駕駛企業普遍面臨技術壁壘，加之投入高、回報週期長、商業化難等因素，初創公司的數量並沒有出現爆發式增長，而之前經歷過大浪淘沙活下來的企業則選擇蟄伏著，即便拿到融資也並不急於盲目擴張，有的甚至開始尋求其他產品“副線”，以期曲線救國。

資本寒冬的餘孽

近日，Starsky Robotics 宣布將縮減車隊規模。這家真正意義上實現了無人駕駛卡車運營試點服務的公司表現一直不樂觀，甚至有消息稱“為了維持運營，Starsky Robotics 正與潛在買家進行談判，甚至包括一些競爭對手”。

即便最終Starsky Robitcs 被迫“賣身”，也不會讓人感到多意外，畢竟連Drive.ai 這樣曾紅極一時，估值高達2 億美金的明星公司，最後也落得被小規模收購、裁員和關門告終。年初還有一家中國的無人車初創公司Roadstar.ai 站上了媒體頭條，不是因為取得了驕人的成績，而是由於創始團隊內訌，股權及治理結構不合理等原因瀕臨倒閉，在資本市場低價待售。

矽谷自動駕駛初創公司Drive.ai最終被蘋果公司收購|官方供圖

這只是開始。隨著整個行業對自動駕駛的態度從“盲目追捧”到“回歸理性”，未來流向這個新興產業的資本只會變得更為謹慎。

根據Crunchbase 給出的數據顯示，今年拿到大額融資的自動駕駛初創公司屈指可數。一方面，投資人的錢在前幾年的膨脹期都花完了，等到真正技術成熟，好公司出現的時候卻陷入了“沒錢可投”的尷尬境地；另一方面，自動駕駛雖然也屬於AI 領域的分支，但它在商業化方面沒辦法像其他產品一樣迅速落地，回報週期長、投入高等客觀因素造成瞭如今資本市場的“畏手畏腳”。

2019年Q1~Q3，全球各國公司超巨額融資輪數對比圖| Crunchbase

所以，人工智能領域可能提前進入了缺錢與需要錢的對立矛盾中。特別是自動駕駛，商業化的背後需要大量的資金支持，技術競爭甚至已經演變為資本競爭。今年有一個突出的現像是，車企代替風投成了眾多初創公司的“金主”。譬如大眾入股Argo.ai，成了和福特平起平坐的股東；雷諾日產三菱聯盟不僅為Waymo 的擴張提供了支持，同時也成了文遠知行的A 輪投資人。而正是擁有持續融資燒錢的能力，Nuro、Aurora 這些公司才避免了和Drive.ai 落得同樣的下場。

資本市場缺錢不假，而為了解決融資不夠的問題，只能通過賺快錢來湊，有些初創公司甚至與投資人達成一致，走起了“以副業養主業”的路子。而因為變現週期長，資本寒冬中的獨角獸同樣過得戰戰兢兢。之前就有消息稱，商湯科技今年在營收和項目落地抓得很緊，以致於內部不時出現反對聲音，認為“不應該過分看重眼前利益而忽略了對公司長期價值的挖掘。”

但現實總歸是現實。人工智能的價值在於它對人類生活的顛覆性改變。但技術投資一定會面臨落地難，週期長等問題。而在這場競爭異常激烈的自動駕駛突圍賽中，過硬的技術實力不可或缺，穩定的資本加持更是非常必要。

Waymo 在美國亞利桑那州鳳凰城地區試點付費robo-taxi 網約車服務—Waymo One | 官方供圖

抱團式取暖與兩條腿走路

而如果刨去資本的影響，整個自動駕駛行業2019 年發展趨於平穩，小規模的淘汰賽之後，無論是主機廠、供應商還是科技公司，幾乎都是在不斷探索中前進。

由於沒辦法制定清晰明確的目標，絕大多數車企選擇的都是較為穩妥的“兩條腿走路”的方式：一、探索robo-taxi 的服務運營模式；二、基於量產的思路逐步迭代車輛的自動駕駛能力。這其中雖有一定程度的重合，但總體來說是兩個相對獨立的方向。

只不過大部分主機廠在robo-taxi 這件事情上缺乏信心，因為實現L2 級自動駕駛能力對主機廠而言不是什麼太困難的事情，畢竟人始終掌控著駕駛權。但robo-taxi 就完全不一樣了，安全責任主體將完全從人轉移到機器上，所以需要車輛的軟硬件系統固若金湯。但目前行業的普遍共識是：全棧式自動駕駛技術非常難實現，目前幾乎還沒有哪家公司擁有真正匹配的技術實力。

自動駕駛領域全棧軟件解決方案的幾家知名公司| 極客公園製圖

2019 年11 月中旬左右，戴姆勒CEO 在公開場合表示將對robotaxi 業務進行“內部核查”，並承認在未來盈利潛力受到質疑的情況下，讓它們變得安全比最初想像的要難得多。同時戴姆勒還將調整在robotaxi 以及自動駕駛技術上的支出，未來有可能首先將其應用於貨運公司的商業車輛。這一點，大眾集團有著同樣的共識。

整個行業從最初的蒙眼狂奔，到如今逐步回歸理性。裹挾在科技公司、初創企業中的傳統車企也在不斷摸索著，嘗試著找到適合自己的位置。目前來看，2030 年之前，完全的自動駕駛要形成一定量的市場還不大可能，在這場注定長期的拉鋸戰中，主機廠除了要投入大筆資金，還面臨著軟件人才招募，建立合作夥伴關係，說服消費者買單等等艱鉅的任務。

相互抱團可以減小合作方的資金壓力，對初創公司而言又能獲得巨頭OEM的大量客戶資源。寶馬、Mobileye、Intel已經提供了先例，大眾福特Argo AI緊隨其後。這樣的聯盟形式只會越來越多。

劍走偏鋒，以小窺大

2019 年越來越多的公司開始盯上了“限定場景”的生意，這也成了企業與資本市場“講故事”的一個新方向。

這裡的“限定場景”包括了礦區、港口、園區等，遵循既定的商業化落線，覆蓋了包括泊車、物流配送、街道清掃等場景。如今年獲得了9.4 億美金B 輪融資的矽谷創業公司Nuro，業務目標主要是開發配送無人車，解決“最後一公里”的配送問題。除此之外，國內已經有多家自動駕駛公司開始在這個領域跑馬圈地，以期獲得更多的早鳥紅利。比如馭勢科技、智行者、西井科技、菜鳥、嬴徹科技、智加科技、圖森未來等。

相比全場景的無人駕駛，封閉區域下線路單一，對算法要求相對較低，更有利於量產落地。只不過這個領域雖然又成功催生了一批新公司，同時資本也在陸續進入，但問題是，能落地不代表有價值，而有市場需求才能使對應的產品價值得到釋放，目前關於限定場景自動駕駛的應用也在探索中，並沒有出現絕對性的剛需。

Nuro 自動駕駛物流概念車| 官方供圖

回顧2019 年，資本市場的冷靜和克制使得整個自動駕駛行業進入緩慢發展的周期，各家似乎都在蟄伏過冬，以期保存精力在合適的機會復出。有一些公司甚至開始被迫在其他產品方向上尋找機會，希望通過“用副業養主業”的方式提升競爭力。對主機廠而言，2020 年可能面臨著兌現“量產L3 級自動駕駛汽車”承諾的壓力。但就目前的情勢來看，可能這個時間點還會被繼續往後延。因為即便技術成熟，對應法律法規的不完善也會影響量產車落地。

有一點是確定的：自動駕駛行業已經度過了激情狂熱的時期。幾乎涉足該領域的公司在持久戰中都逐漸變得理性，變得有耐心了。通常大家也都不再盲目追求實現完全的自動駕駛能力，而是稍微退後幾步，在服務模式或者商業化能力上進行​​創新。

極客公園（ID: Geekpark）認為高級別自動駕駛技術的大規模應用應該是robo-taxi 網約車服務。通過ADAS 實現階段性迭代的方向可能要經歷一個革命性的過程。目前業界對“全自動駕駛”實現的時間點普遍的共識是，至少要到2030 年。

所以，2020 只是自動駕駛下一個十年的開始。