特斯拉路线，奔向自动驾驶大规模量产的「唯一解」

通往罗马的道路可以有千千万，但通向自动驾驶的道路似乎只剩下一条。

(资料图片)

自今年以来，Waymo 裁员、阿里达摩院裁员、Nuro 裁员、图森未来遭退市警告等一系列有关 L4 自动驾驶公司的「坏消息」不断传出，引发市场担忧。

「自动驾驶还有没有未来？」

这个问题再次敲击着所有人的神经。

然而把目光转向 L2+玩家，似乎焦虑感又少了几分。

特斯拉刚刚发布 FSD 重大版本更新 Beta V11.4 ，据说接近全自动驾驶。

蔚小理等新势力从高速、快速路场景，一路高歌猛进拓展到城市道路，发动 NOA「百城大战」。

华为、大疆等新型 Tier 1 也在掀起前装量产新高潮，向更高阶智能驾驶跃进。

「自动驾驶是有未来的，只是 L4 公司没有未来。」一位业内资深人士表示，越来越多的 L4 公司倒下意味着一步跨越式迈入自动驾驶的路线已经提前宣告破产。

取而代之的是，走渐进式路线的玩家将扛起自动驾驶的大旗。

巧合的是，理想汽车智能驾驶副总裁朗咸朋也表露出相同的观点。

他刚从美国硅谷出差回来，就在朋友圈发文感慨道：「L4 科技公司做不出自动驾驶，只有 Tesla （路线） 可以。」

01

自动驾驶上半场：条条道路通罗马

在自动驾驶领域，一直有 跨越式 和 渐进式 两种路线并存。

前者以 Waymo 为代表，直接以无人驾驶为目标进行研发，通过采购车辆改装成 Robotaxi，辅以高阶智能驾驶算法，达到「去掉」人类司机的目的。

后者则是以特斯拉为表，主张从 L2「 人机共驾 」阶段，逐渐过渡到 L4 自动驾驶，其策略是推动 低阶智能驾驶系统 （L2/L2+） 前装量产，通过数量庞大的汽车低成本收集数据，用以训练和迭代算法，最终迈向全自动驾驶。

在自动驾驶技术发展初期，跨越式路线几乎是行业主流。

2015 年，尚未从谷歌母公司 Alphabet 独立出来的 Waymo，在无人为干预控制、无安全员的智能汽车上，载着一位叫 Steve Mahan 的盲人乘客，安全顺利通过了奥斯汀市区。

这次事件之后，一举点燃了市场对于自动驾驶的热情，Waymo 于 2016 年顺势独立出来，并成为了行业的信仰图腾，人们坚信，循着跨越式的路线前进，自动驾驶过不了多久就会实现。

于是越来越多的公司在 2015 年-2019 年如雨后春笋般涌现，开启了第一波创业潮，小马智行、文远知行、Momenta、滴滴自动驾驶、元戎启行、轻舟智航等纷纷成立，志在早日奔向无人驾驶。

在国内，要属百度在引领自动驾驶的发展，时任百度前自动驾驶事业部负责人王劲在 2015 年底喊出了自动驾驶汽车「三年商用、五年量产」的豪言壮语，并提出，10 年之后，超过 50% 的新增汽车将是无人驾驶车。

来自科技圈的乐观情绪很快传导到了资本市场。

以 Waymo 为例，2017 年，摩根斯坦利对其给出了 700 亿美元的估值，到了 2018 年，又将估值上调到 1750 亿美元 ，相当于 1/4 个谷歌市值。

汽车巨头们终归也坐不住了，纷纷下场参与。

2016 年，通用以 10 亿美元并购 Cruise，2018 年本田拿出 27.5 亿美金投资 Cruise。

2017 年，福特向 Argo 投资 10 亿美元，到了 2020 年，大众又拿出 26 亿美元重注 Argo。

相较于刚出道便走红的跨越式路线，渐进式路线彼时还处于孕育阶段。

2016 年，特斯拉汽车上使用的还是 Mobileye 的 EyeQ3 系列芯片 （HW 1.0） ，感知完全是黑盒子，完全谈不上通过积累数据走向 L4 自动驾驶。

随着特斯拉转向使用英伟达 Drive PX2 芯片 （HW 2.0） ，感知数据才真正得到利用，但早期特斯拉通过自研软件实现的功能有限，直到 2017 年 3 月 29 日，推送了 Autopilot 8.1 版本软件更新，性能才开始逐渐追平 Mobileye 的方案，拥有了车道保持、自适应巡航、防碰撞预警等常规 L2 功能。

然而此时仍然看不出特斯拉 Autopilot 有能够向 L4 进化的苗头。

事实上，直到 2019 年左右，渐进式路线才真正得以确立。

智能汽车产业观察家朱玉龙表示，当时，自动驾驶技术堆栈出现了颠覆性变化，从规则驱动向数据驱动发展，简单来说，数据的数量与质量决定了算法的有效性，而积累足够多的数据成为了自动驾驶的关键环节。

与此同时，特斯拉也在为适应「数据驱动时代」作准备：

硬件 方面，2019 年 4 月，搭载两颗 FSD 芯片的 HW3.0 在 Model S/X/3 上量产上车，为处理大量的数据提供充足的算力；

软件 方面，2020 年 8 月，特斯拉重写 Autopilot 底层代码，并重构深度神经网络。

硅谷一位资深自动驾驶工程师向汽车之心介绍道，原 Autopilot 架构主要针对 L2/L3 级自动驾驶，而 FSD 的目标面向的是 L4/L5 级自动驾驶。「两套系统在架构上有本质的差异，差一个代际。」

两个月后，也就是 2020 年 10 月，特斯拉推出 FSD Beta （测试版） 初代，正式拉开引领渐进式路线的序幕。国内的蔚来、小鹏、理想等车企迅速跟进，通往自动驾驶的「新一股势力」异军突起。

不过在当时，L4 玩家并不认为特斯拉等车企日后能在自动驾驶技术上对其构成威胁。

2021 年 1 月，时任 Waymo CEO 的 John Krafik 在接受德国《经理人》杂志专访时直言：

「特斯拉还算不上 Waymo 的竞争对手，因为特斯拉做的是辅助驾驶系统，而非无人驾驶系统。」

让 Waymo 如此有底气的原因还在于，其自动驾驶汽车行驶里程已达上千万英里，而特斯拉 FSD Beta 还仅限于小范围推送，行驶的里程数不及自己零头。

特斯拉 CEO 马斯克颇懂得避其锋芒的道理，他没有正面与 John Krafik 硬刚，而是迂回宣扬自身的长处：

「令人震惊！特斯拉的 AI 硬件和软件比 Waymo 的都要好。」

可以看到，尽管渐进式路线已经隐隐形成趋势，正待迎来爆发，但在自动驾驶的「上半场」，跨越式路线仍稳稳占据上风。

02

时势逆转，L4 公司陨落、L2+玩家崛起

不过，L4 玩家的「好日子」很快就没有维持下去，也是在 2021 年，甚至更早，开始显现出颓势。

2021 年 4 月，「网约车第一股」Lyft 将旗下自动驾驶部门 Level 5 出售给丰田旗下的子公司 Woven Planet Holdings，交易价格为 5.5 亿美元 ，原因是 Level 5 一直处于路测烧钱阶段，尚未实现无人化运营以自主造血，这给 Lyft 带来了巨大的运营成本压力。

叠加 2020 年疫情突降，Lyft 自身也遭受巨额业务亏损，再无法支撑 Level 5 继续推进自动驾驶的梦想。

Waymo 的情况也不太妙，早在 2018 年底，Waymo 就开始在美国亚利桑那州凤凰城试点 Robotaxi 付费业务，但进展一直比较缓慢。

这不仅在于其自动驾驶技术尚未成熟，仅被监管方允许在凤凰城郊区开展运营，导致能提供的载客服务有限，营收状况不乐观；还在于其自动驾驶感知硬件成本高昂。

John Krafik 曾透露，Waymo 为一辆克莱斯勒或者捷豹配置整套自动驾驶套件的成本接近 18 万美元 （约 122.3 万元人民币） 。

更重要的是，即使投入如此大，Waymo 仍然无法拿掉安全员，进一步推高运营成本。

一边是有限的收入，一边却是巨大的支出，收支严重不平衡，让 Waymo 只能大幅仰赖谷歌「输血」，即使后来于 2020 年 10 月，Waymo 在凤凰城郊区正式向公众开放无人驾驶服务，以此收来的费用也不足以支撑其扩充车队规模。

直至到 2021 年底，Waymo 在美国的测试车辆数仍不到 1000 辆 。

在此期间，刚怼完特斯拉的 John Krafik，也因看不到 Waymo 的前景，选择在 2021 年 4 月初离职，业内纷纷感叹一个时代落幕了。

对此，当时担任地平线生态发展与战略规划副总裁的李星宇在朋友圈评价道：

「老克 （即 John Krafik） 的离去并不是一个时代的落幕，而是跨越式技术路线的破产。」

李星宇一语成谶，没过多久，向 Waymo 跨越式技术路线看齐的 L4 公司集中迎来大崩盘，尤其是在过去的 2022 年，各种背景的「明星」玩家们纷纷陨落。

主攻 Robotaxi 业务 的公司：2022 年 7 月，Argo AI 宣布裁减约 150 名员工；2022 年 9 月，Aurora 寻求部分或整体将公司打包出售；2022 年 10 月，Argo AI 被福特 CEO 吉姆·法利官宣倒闭

干线物流 的企业：2022 年 3 月，图森未来突传要将亚太业务 （主要是中国业务） 以 10 亿美元的价格出售；

以及 末端配送 的玩家：2022 年 10 月，亚马逊关停了 Scout 无人配送车项目；2022 年 11 月，Nuro 大规模裁员 20% 过冬......

还有些玩家「幸免于难」，典型如 Waymo 和 Cruise，各自依靠 Google 和通用撑腰活了下来，然而代价是后者承受了巨额亏损。

通用汽车财报显示，仅在 2022 年第二季度，其自动驾驶子公司 Cruise 就亏损了高达 5.4 亿美元 ，相当于每天 500 万美元，如果算上 2022 年整个上半年，累计亏损达 9 亿美元 ，较 2021 年同期多亏损 3 亿美元。

Waymo 也「不遑多让」，同期 Google 母公司 Alphabet 发布的财报显示，OtherBets （包括自动驾驶汽车部门 Waymo 和生命科学部门 Verily 等） 在 2022 财年第二季度亏损 16.68 亿美元 。

虽然没有直接的数据，但根据此前 Waymo 前员工及其他行业内人士估算，Waymo 每年要在各方面花掉 10 亿美元 以上。

而另一边，走渐进式路线的 L2+玩家却活得风生水起。

强如特斯拉，在 2022 年创纪录卖出了 131 万 辆车，总收入达 815 亿美元 ，值得一提的是，其中也有不少来自 FSD。2022 年第四季度，FSD 为特斯拉带来了 3.24 亿美元 的收入。

毫末知行是另一个代表，其推出的 HPilot 已经搭载了近 20 款车型。

此时，原本坚定做 L4 的公司也开始纷纷调转方向，「降维」做 L2。

2022 年，文远知行与零部件供应商巨头博世达成战略合作，双方联合研发 L2/L3 级高阶辅助驾驶系统方案；小马智行成立乘用车智能辅助驾驶业务 （POV） 部门，布局前装智驾量产；元戎启行、轻舟智航也都开始推进 L2+项目......

有 L4 自动驾驶公司甚至向汽车之心表示，目前内部的 Robotaxi 项目已经暂停，公司全员 all in 量产项目，配合车企量产落地高阶智能驾驶。

与此同时，还有一部分 L4 玩家提前抽身而退，转向自动驾驶更为细分的场景，二次创业，不过这一回也选择了渐进式路线。

千挂科技就是其中一家。这家 2021 年正式创立，核心成员不少来自小马智行，瞄准了智能驾驶干线物流这个场景。

在千挂看来，做重卡的智能驾驶比做乘用车能够更早地跑通商业闭环，这是由于前者的角色定位是生产力工具，由于自身能够产生价值，并不需要像 L4 玩家那样，用智能驾驶系统完全替代司机，才能正向运转。

「国内的干线物流，例如赢彻、智加、千挂等，都是借助智能驾驶实现双驾变单驾，并减少司机疲劳程度等，来为物流运输创造价值。」

一位智能汽车行业分析师表示，这比一步跨越式做 L4 卡车，更为现实和有效。

千挂内部将其智能驾驶系统形容为「L4 级别安全的人机共驾」，即尽管智能驾驶能力还未达到 L4 级的「应对一切情况」，但在核心应用场景上已能实现稳定运行。

可以看到，以 Waymo 代表的跨越式路线玩家和以特斯拉为代表的渐进式路线企业，似乎在这一刻来到了命运的岔路口，并在风光和落魄之间交换角色。

03

跨越式路线，注定的败局

时间来到 2023 年，自动驾驶的发展格局越发清晰起来。

今年刚开年，Waymo 发起了其研发无人车 14 年以来的首次公开裁员，大约涉及 80 人，占团队员工总数的 4% 左右，据了解，裁撤岗位包括感知、控制和车辆技术、系统集成、车队维护等。

没过多久，3 月 1 日，Waymo 又开启第二轮裁员，137 人被迫「毕业」，Waymo 表示，本次裁员主要是出于公司「财政制度」的考虑。

Waymo 史无前例的大动作，甚至在整个自动驾驶行业引发了「涟漪效应」。

2 月，现代汽车与安波福的合资自动驾驶公司 Motional，裁掉数十名员工。

3 月，自动驾驶卡车公司 Embark 官宣倒闭关停；

5 月，阿里旗下达摩院大比例裁员，不再保留自动驾驶业务；

同样是 5 月，Nuro 时隔半年，再优化超过 300 名员工；

L4 公司更让人忧心的是，这一切似乎并不只是偶遇波折，而是已经走向末路。

不论是跨越式路线，还是渐进式路线，通往自动驾驶的核心逻辑是积累数据，这是由于在自动驾驶发展成熟的过程中，需要解决大量的 Corner Case （边缘案例） ，以反馈到技术端进行算法优化，推动智能驾驶往 L4 级进化。

在实际操作中，「数据」更具象的表现是自动驾驶行驶路程数。

而现在，这正成为 L4 公司与特斯拉等渐进式玩家拉开差距的地方。

早在 2021 年初，Waymo 的自动驾驶汽车行驶里程就已达到上千万英里，然而两年时间过去，据 Waymo 今年裁员时透露的官方消息，其自动驾驶行驶里程仍然停留在「tens of millions of on-road autonomous miles」 （上千万英里） 的数量级。

把目光看向特斯拉，直到 2021 年 7 月 10 日，才正式向约 2000 名美国用户推送「完全自动驾驶」FSD Beta V9 版本，等到了 2022 年 8 月 5 日，特斯拉举办 2022 年度股东大会，其 FSD Beta 版测试用户就已经累计行驶约 4200 万英里，等到了 2022 年年底，这一数据已经更新到了超 1 亿英里 。

2023 年，特斯拉更是开启指数级「狂飙」，在刚刚结束的特斯拉 2023 年股东大会上，马斯克透露特斯拉 FSD 的累计行驶里程已经接近 2 亿英里 ，相当于 5 个多月的时间，增加了 1 亿英里的里程。

这种数据积累效率，让 Waymo 等 L4 公司难以望其项背，更让它们无能为力的是，这种差距还将以肉眼可见的速度进一步拉大。

截至 2022 年底，有超 40 万 名特斯拉车主开通了 FSD Beta 的测试权限，随着特斯拉汽车卖得越来越多，使用 FSD Beta 的用户基数还将增大，能够源源不断地为其算法迭代提供有价值的数据。

对比之下，Waymo 等 L4 公司运营的车队还停留在千辆的规模。

特斯拉并非特例，同样走渐进式路线的理想汽车表现也十分亮眼。

据雷峰网消息，理想汽车智能驾驶副总裁朗咸朋在硅谷分享会上表示：

理想在 4 月份已经积累了超过 5 亿公里的自动驾驶数据，「包括了超过 10 亿的数据段，整个训练时长是 1000 多万小时，相当于一辆车自己跑一两千年的水平。」

而在今年年底，他预计理想的自动驾驶里程将达到 10 亿 公里以上。

蔚来、小鹏等同样实力不俗，拿小鹏来说，早在 2021 年 8 月，其智能辅助驾驶累计行驶里程就已突破 1 亿 公里。时至今日，里程数或再上一个数量级。

所有这些数据积累，也不断帮助渐进式路线玩家们显著提升了智能驾驶水平。

2022 年，行业谈得最多的还是高速公路、快速路上的辅助驾驶，而后随着 9 月 17 日，小鹏率先在广州地区向部分车主推送城市辅助驾驶功能，有关城市 NOA 的方案开始星星点点冒出来，华为、毫末率先跟进。

到了 2023 年，城市 NOA 几乎迎来大爆发，理想、蔚来、智己等加入，掀起「百城大战」。

一位业内人士表示，城市 NOA 相当于侵入了 L4 公司的腹地，且「百城」的范围远比 Waymo 等在限定区域运行大得多。

「尽管城市 NOA 还做不到像真正的 Robotaxi 那样全无人驾驶，但谁说未来不能呢？」该人士认为，两条路线已经形成正面竞争。

事实上，小鹏汽车已经吹响了「 Robotaxi 大屠杀 」的号角。

2023 年 4 月，小鹏汽车推出「 0 改装 ， 真量产 」的 G9 Robotaxi，并取得广州智能网联汽车道路测试许可，成为了行业首个在不改变硬件的情况下，仅通过自动驾驶软件升级强化，即获得中国道路范围内自动驾驶路测资格的零改装在售量产车。

简单来说，小鹏 G9 Robotaxi 不仅比 L4 玩家改装型 Robotaxi 综合成本更低，而且运行道路范围和时间段大大扩宽，可以和量产车辆双线并行共同加入训练体系，通过数据闭环，持续提升自动驾驶系统的性能表现、稳定性和泛化能力。

同样的，特斯拉也曾传出，将生产一款 Robotaxi 车型，并且将采用无方向盘或踏板的设计，预计会在 2024 年实现量产。

另外，马斯克本人多次表示，待 FSD 成熟后，特斯拉车主可以选择将自己的车加入到 Robotaxi，向外接单获取收入。

而另一边，据外媒 The Verge 报道，美国旧金山相关交通部门人员希望放慢 Waymo、Cruise 等企业的 Robotaxi 在当地扩张速度，原因是由于车辆对复杂道路缺乏反应，容易造成交通拥堵和事故。

L4 自动驾驶公司已经陷入了「高举高打技术难实现、系统成本高——运行区域小、不能大规模商业化——数据积累有限、难以反哺技术」的恶性循环，并越来越无法挣脱。

即使是在干线物流这种细分场景，自动驾驶技术看似难度小，但如果一开始就做 L4，也会因为法规、安全、基础设施不完善等限制，无法推广开来。

相反，如果像千挂科技等一样，从更靠近 L2/L3 的维度做起， 不用完全无人化也能实现商业化闭环，且市场空间广阔，能够真正起量，达到积累足够多数据的目的。

千挂表示，随着算法技术不断成熟，如今高阶自动驾驶的已可以切实帮助到路途中的卡车驾驶者，「而不是类似于 ADAS 或者辅助驾驶的水平。」

做乘用车「渐进式」自动驾驶路线的演变逻辑也十分清晰，从低往高打，起先只把辅助驾驶作为卖车亮点：

一方面从量产中获得现金流，形成 商业闭环 ，保证自身生存；

另一方面，从实测道路中获取大量低成本的数据，用来迭代算法，实现了「 技术-商业-数据 」的双向正面互动，最终有可能迈向无人驾驶。

如此看来，L4 公司在选择跨越式路线的时候，就注定是一场败局。

而以特斯拉为代表的渐进式玩家，一开始就站在了赢的那一边。

自动驾驶路线之争已然休矣。

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