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无人车泡沫下的景驰与百度Apollo

无人车泡沫下的景驰与百度Apollo

作者: 新熵 | 来源:发表于2018-03-08 09:28 被阅读0次

    3月5日上午,此前与百度剑拔弩张的景驰科技正式宣布加入百度的自动驾驶开放平台Apollo,成为Apollo合作伙伴。

    这个结果早有端倪,在2月26日晚间,经多方媒体证实,景驰的创始人王劲确认已经从景驰离职。彼时官方回应为:“消息是真的,王劲因家中父亲有一些事情,所以选择离开。除CEO变化,公司其它事务不变。”

    而后又有媒体从景驰投资人处探得的消息是,董事会fire了王劲。

    也一度传言称王劲只是表面离职,实际上还是会通过属下或者公司旧友,渗透于公司的决策,并且股份也可能找人代持,但是此次王劲与景驰的切割从表面上来看其实非常彻底。

    景驰在全球至少注册成立了7家公司,其中最核心的是两个。

    一个是景驰香港(JingChi HongKong Limited ),幕后控股了最多公司。另一个是“景驰科技有限公司”,有最大的注册资本。

    这些全球注册的公司,除了景驰香港以外,其它大都不在王劲名下。而在26日王劲离职之后,景驰香港的唯一董事王劲,也变更成了韩旭。

    因此如果仅从工商数据上来看王劲已经彻底与景驰无任何联系,也不再担任景驰的任何职位。韩旭后来面对记者询问,王劲是否在背后影响公布公司决策时,其直接坚决予以否认称:王劲已与景驰无任何联系!

    但谁都能看得出来:王劲的出局是迫于压力出局,弃帅保车之策。

    王劲本身虽然不是一个技术大牛,但却实实在在是景驰的核心。接任CEO的韩旭,也是受其感召所以才一同从百度离职进行创业。

    其他一些核心技术人才,比如在程序界素有“教主”之称的陈世熹,也是王劲一手招来。因此在景驰内部,王劲无论是在公司对内的向心力还是对外的资源整合,都是无人可以取代的。除了百度的压力,王劲并没有任何离职的理由。

    进退两难的景驰

    若是只把景驰与百度的合作以恩怨来就事论事来看,任何单一理由都显得片面牵强。成人的世界,永远以利益为主。

    在王劲离职百度后,坊间都在猜测景驰和百度的后续发展会如何,其中公认的一种最佳结果是,景驰与百度冰释前嫌,并且景驰加入Apollo。

    内因有很多我们可以慢慢说。

    景驰被称为发展最快的无人驾驶公司:2017 年 4 月宣布正式在硅谷成立,5 月份就宣布了他们已完成首次封闭道路无人驾驶路测,6 月 18 日,景驰的名字就已经被加入了美国加州 DMV 路测拍照的名单;又过了几天,景驰已经开始在开放道路测试无人驾驶; 9 月 8 日,王劲说他们刚刚完成在硅谷高峰时段的无人驾驶路测。

    景驰以一个创业公司的身份,用仅仅 6 个月的时间,取得了在百度近一年多的成绩。放眼全世界只有景驰做到如此。

    这自然得益于王劲本身离职时,带走了业已成熟的百度无人驾驶L4事业部中非常核心的成员,所以景驰一开始就站在了巨人的肩膀上,但当技术达到固有的水准之后再往下进步,就需要靠非常硬的技术实力和资金支持了,而在无人驾驶领域,即便连谷歌、百度等也只是处于并不完善的阶段。

    而目前行业的一个普遍共识是,经过2017年一整年的热炒,回归理性的市场,对于人工智能热情已经大大降低。其实这也是每一项新技术从诞生到落实的必经之路。

    国外参考研究公司 Gartner 在追踪重大技术的演进历程,描述了一条“技术成熟度曲线”。

    首先是“促动期(innovation trigger)”过程,接着是技术小有突破,然后很快达到“期望的峰值(peak of inflated expectations)”,此时开始有资金流入,媒体争相报道。然后会有期望幻灭的低谷期,此时开始遭遇失败、进度未达预期、融资数额降低。

    创业者将要直面这些实际挑战和残酷现实。而眼看繁华落幕的无人驾驶,处在典型的由高峰坠入低谷,而后稳定爬升的阶段。

    关注度降低,资本市场冷却,自然而然的带来的是融资的困窘。

    景驰科技在去年其实有良好的融资品相,无论是技术落地,还是资源整合,景驰在整个无人驾驶领域都可谓明星。

    据已有的消息显示,景驰在整个2017年实际上已经拿到了两轮共计8200万美元的多方融资,而王劲在一次媒体沟通会上表示2017年目标是一亿美元融资,并表示信心十足。

    但随着市场的冷却,景驰未能如期在2017年完成1亿美元的融资。更为要命的是,除了行业整体冷却,百度的诉讼给景驰的融资蒙上了一层更大的阴影。一位行业内人士此前爆料称,百度高层人士曾在景驰科技融资期间对其潜在投资人施加压力。

    对于景驰这种现阶段只能烧钱,而无任何变现能力的无人车初创公司来说,融资即是其生命线。所以如果继续与百度僵持下去,只消被百度掐住钱这一项,景驰就将步入万劫不复之地。

    无人驾驶的泡沫有多大?

    在无人驾驶所吹嘘的泡沫下,有一种错觉是,好像无人驾驶在这一两年之内即将就能大规模上路商用。

    但所有急切展示自己科研实力和最新进展的的无人驾驶公司,都在玩转着这一个模糊的概念,他们会向媒体给出自己家的最早的商用时间,可也仅此而已。至于商用的规模,商用的形式,商用要以怎样的形态盈利,都没有人能够说清。

    景驰如此,百度也如此。此前张亚勤在2017年的达沃斯论坛上表示,百度无人车的商用时间会在2020年实现。王劲在接受采访时,也表示自家的商用时间在2020年6月。

    从2018年1月底开始,景驰已经在广州开展L4级(汽车完全可以自动驾驶,不需要司机)无人驾驶的测试,试图跑在百度的前面。但是即便听起来有即将大功告成的意味,但是实际情况确是,无人驾驶还仍处在非常早期阶段。

    如果用悲观一点的语调来叙述,投过多项无人车项目的风险投资公司 Lux Capital 的合伙人 Shahin Farshchi 就说:

    “当前的自动驾驶技术水平,就好比计算机技术在上世纪 60 年代的水平,它是新兴的,而非模块化的,它还无法确定该如何组合起各个不同部分。”

    这个时间上的表达有点悲观,无人车虽然还处在早期阶段,但发展的速度肯定是比60年代的笨重计算机要强的。但却戳中了一个痛点:如何有效的,模块化的组合起无人车的各个部分。

    在无人汽车的三种必备传感器:激光雷达(呈现三维对象)、 摄像机(获取对象的颜色和细节信息)、探测雷达(远距离探测物体及其速度)。这三者目前都造价不菲,尤其是激光雷达:一辆车的安装费用在中国是70万。何时能够大幅度的降低这些硬件成本,进行规模化的量产?并且如果大规模商用的话,这些精度极高的硬件还需要是可维护的状态。

    而与这些大方向的技术问题相比,一些看似很小的难题,却可能代表着无人驾驶最本质的需求。

    比如真正在通行马路上行驶时,无人车不仅要“看”,还要“思考”和“判断”,要预测眼前的行人和其他车人类司机到底接下来的交通行为是什么,自身与其它车的关系,有没有处在别的车的盲区等。在这些更加要求智能的方面,无人车的系统要比人类司机的大脑要弱的多。

    所以别看去年关于无人驾驶的报道络绎不绝,似乎一步一个脚印。但大都只是实现了:有方向盘,在特定的区域里面能够实现无人驾驶。

    一小部分技术领先的公司能够做到:有方向盘,在更大的的区域实现无人驾驶。

    还没有任何一家公司做到:最终的丢掉方向盘,在城市区域开放道路的无人驾驶。

    因此,如果仔细探究无人驾驶的技术现状,会发现泡沫破碎下的整个行业还会有一段非常长的技术爬坡期。而在这一时期,死亡概率最高的自然是如景驰一样资金和技术都不稳定的创业公司,对他们来说,资本和技术的双重寒冬下,要做的是一个长期战。

    百度能做出无人车“安卓”吗?

    在无人驾驶领域,几乎所有的主流玩家都会选择与可能潜在的竞争对手结盟。知名的如Waymo、GM、Lyft、Uber、Intel这些公司都是如此。无人驾驶领域的生态范围极广,这是一个涵盖上下游的软硬件,以及新技术开发和配套基础设施建造为一体的新生态。

    没有哪一家公司真的愿意而且有实力,既建立传感器、地图、感知、测试能力又制造汽车本身。更多的公司瞄准的是自动驾驶行业中的某一单点环节。

    而百度的阿波罗想做的是无人驾驶领域的“安卓系统”:集结众人之力打造出一个开源的系统。

    去年9月,百度宣布了Apollo基金“双百计划”,将在三年内投入100亿资金,完成超过100家项目的投资,这是全球规模最大的自动驾驶专项基金。这些资源,对于无人车公司有极强的吸引力。

    如果阿波罗最终能够实现或者只需要达到特定的效果,那么对于像景驰一样的初创公司,就可以专注于产品、市场、技术的特定领域,其它乱七八糟的数据,资源整合什么的都交给百度。

    单按这个概念来说,这其实与各家公司的利益诉求并不冲突,即使觉得百度不行,再自己搞个封闭系统也是可以的。

    百度一开始摆明的“大公无私”,一心当送水人的态度其实取得了不错的效果,目前为止Apollo已经有超过90家的成员,几乎涵盖全了无人驾驶行业的一整条的产业链。

    所以总结来看,百度Apollo与景驰在利益诉求点一致的情况下,摒弃前嫌合作也在情理之中了。而在无人驾驶甚至整个AI行业都将迎来寒冬的情况下,无论是强大的百度,还是初创的景驰,都需要抱团取暖,挨到真正的技术革新早日到来。

    但也有另一个担忧的声音是,开源Apollo计划中,是否所有的成员都能够真心的贡献出自己最核心的数据,而这些数据是否真的严格?Apollo未来是不是将会面临和开源安卓一样难以控制的碎片化困扰,从而使最重要的安全性大打折扣?

    这些疑问都不得而知,唯有时间来证明。

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