手里有粮，心里不慌。
作者 | 刘小倩
编辑 | 赵健
自动驾驶曾有两条路线之争：渐进式VS跨越式。
渐进式是指以特斯拉为代表的玩家，通过在量产车上搭载L2/L3级的辅助驾驶，不断收集数据的方式迭代算法，最终实现L4/L5的无人驾驶；跨越式是指以Waymo为代表的Robotaxi玩家，直接奔赴L4/L5级无人驾驶的终局。
如今的一个趋势是，直接做Robotaxi的企业普遍遇到商业化的瓶颈踟蹰不前，而渐进式自动驾驶企业已经开始赚钱了。
智行者就是渐进式自动驾驶的代表企业之一。2021年，智行者交出了亮眼的商业化成绩单，收入是上一年的3倍之多。具体在业务端，继拿下T3出行100台Robotaxi订单，又敲定100+台xPatrol无人巡逻车订单。智行者也与广汽研究院签署了战略合作协议，与北汽也有项目合作。
智行者为服务冬奥提供的车型
同时，在正在进行的北京冬奥会上，智行者被选中为服务商。3款搭载智行者无人驾驶大脑的无人车——Robotaxi、蜗小白清扫车、大型清扫车都进入了冬奥园，成为了今年冬奥保障团队中的重要参与力量，向世界展现中国“科技冬奥”的魅力。
从订单可以看出，相比一些聚焦在单一场景的自动驾驶公司，智行者的落地场景“多而杂”，既有高速载人的Robotaxi，也有低速非载人的无人环卫车、无人特种车、无人物流车。
如果用一个简洁的标签来定义智行者，那就是“自动驾驶大脑”公司。这既是智行者区别于其他自动驾驶公司的不同，也是其快速实现商业化的秘诀。
「甲子光年」采访到了智行者CEO张德兆，来剖析一个“自动驾驶大脑”的商业进化史。
1.自动驾驶的“英特尔+安卓”
智行者是张德兆的第二次创业。
第一次创业在2011年，从事L2单目视觉高级辅助驾驶系统研发，为车厂提供辅助性零部件，对标业内领先企业Mobileye。这一段创业经历也算成功，到2014年底时，公司已经成为十几家车企的前装Tier1，但整个过程却让张德兆苦不堪言。
张德兆告诉「甲子光年」：“ADAS创业毛利本来就很低，主机厂每年还希望我们再降价10%，真的很辛苦。”
这让张德兆开始思考，到底如何改变汽车的行业格局和商业模式，才能确立一个车企与供应商之间相对平等的关系。
张德兆想到了自动驾驶。在他的构想中，一旦自动驾驶实现大规模普及，车企的商业模式将会从to C变成to B，行业的核心价值从卖车变成卖服务，此过程将经历三个阶段：
第一阶段，自动驾驶成为汽车基础设施，带来增值服务。车辆通过软件向C端用户提供订阅服务，提供自动驾驶功能。这时，车企和Tier1的角色发生改变，彼此之间会更平衡和对等。
第二阶段：智能座舱成为终端入口，延长用户生命周期。当下，大家还是将智能座舱当作产品亮点宣传，并没有通过智能座舱获得增量收益。当自动驾驶实现之后，乘客的注意力从驾驶上解放出来，可以通过车上的智能座舱去看电影、购物等。
第三阶段，汽车成为“管道”。那时，汽车销售的商业模式将会从To C变成To B，所有的车都可以共享、自由流动。举个例子，比如说乘客去北京出差，从首都机场出来后可以打一辆无人出租车到天安门广场，车辆将会直接按照乘客的喜好、价位、品牌，将乘客送到目的地附近的酒店。手机时代的运营商是传递“信息流”，而自动驾驶时代的运营商传递“人流”。
于是，张德兆创立了智行者，要做第一阶段内的自动驾驶基础设施提供商。
如何成为基础设施？张德兆将智行者定位为“自动驾驶大脑”，类似于自动驾驶时代的“英特尔+安卓”，成为通用场景L4自动驾驶解决方案提供商。
既然是“英特尔+安卓”，就是软硬件一体的打法，而业内其他自动驾驶公司往往只选择做“安卓”——也就是软件、算法的部分。
具体来看，智行者的自动驾驶大脑包含三层，张德兆称之为“铁人三项”：
软件层为自动驾驶软件平台AVOS，具备高内聚低耦合的特点，集成感知、认知、决策、控制等自动驾驶必备模块，形成闭环操作系统；算法核心层和应用层分离，系统具有良好的扩展及伸缩性；
硬件层为自动驾驶域控制器AVCU。AVCU 包括综合感知/认知单元、智能决策单元和高精控制单元三部分，具备能耗小的优点，且已通过了AEC-Q车规级和ISO 26262功能安全认证；
数据层为打造数据闭环系统。经过大量数据喂养的算法，可以适应更广泛的应用场景，从而实现数据技术和商业化的正向螺旋。对于不同场景的数据，智行者已经做到了基础功能软件和各个业务场景软件分离，确保返回的数据可以在多个平台通用。
“自动驾驶的本质是自主行走。”让一个会开货车的人坐在小轿车上，虽然不一定能马上上手，但总会比一个完全不会开车的人更能适应“驾驶”这个过程。“智行者数据之间的通用性达到70%以上。”张德兆表示。
依据自动驾驶大脑的技术平台，智行者在商业化拓展上走出了“农村包围城市”的道路。
2.“农村”包围“城市”
对于一家靠技术起家的公司而言，选择可落地的场景的是一件优先级非常高的事。张德兆告诉「甲子光年」，技术公司的商业化落地至少要考虑4个方向。
第一，技术可达。在确保没有安全员的情况下，运用无人驾驶大脑的车辆仍能安全运转，不会出现事故；
第二，市场空间大。在张德兆看来，任何一个场景，从开始立项到最后的量产，一家公司需要投入的资源都相似，这要求公司将有限的精力投入到产出最大化的市场中；
第三，法律允许。自动驾驶公司要在目前法律已经批准可以商业化经营的地方投入精力。如果目前的政策只允许测试、示范等，其投入产出比低，不值得公司大力投入；
第四，与合作方成为合作伙伴，而不是让他们产生危机感。智行者一直只坚持做自动驾驶的大脑，坚守技术关。
为此，智行者制定了三大产品线：智慧生活、无人特种车、智慧交通，前两个是智行者的两大粮仓。
第一个粮仓是智慧生活的代表场景无人环卫车。智行者推出的蜗小白清洁车已铺设数千台设备，可以在20余省实现路面清扫、洒水、垃圾收集等工作。
此外，智行者还布局了无人驾驶巡逻车，拿下100+台订单，这也是国内无人驾驶巡逻车场景首个超百台订单；智行者还参加过抗疫活动，保障武汉火神山医院的消杀工作。
在另一个粮仓——无人特种车领域，智行者目前已经占领了70%的市场份额。然而，要做无人特种车并不是一件简单的事。
一方面，特种车对技术要求高。相较于车规而言，特种车需要适应波动范围更大的温度差、防电磁干扰等。与民用车不同，特种车要过水坑，翻壕沟、爬山等，识别三维场景。这些地方往往无法提前拥有高精度地图，只能靠车辆自身感知，作出判断规划路线。特种车还有一个特殊点，万一被劫持了，还需要具备自主智慧，能够自我毁灭……这些都让算法研发难度成倍升级。
另一方面，特种车对企业资质要求高，在信息安全、数据安全、网络安全等领域都有一定的门槛。而智行者资质齐全，一直立足于国内业务。
至此，智行者建立了“农村”的环卫车和无人特种车的“两大粮仓”，但其最终的目标是攻入“城市”，进而“统一全国”，智慧交通领域的Robotaxi当然也是一个不能放过的场景。
12月21日，智行者与T3出行签署战略合作协议，双方将共同探索Robotaxi落地创新模式，并将生产的首批Robotaxi正式交付给T3。据悉，这笔订单超过100辆，也是目前国内自动驾驶公司拿下的单笔最大数量的Robotaxi订单。
在跟T3的Robotaxi订单合作中， 双方推出了一个新模式：“自动驾驶+正常驾驶”双线齐发。即在指定自动驾驶测试区域采用自动驾驶，超出该区域的其他区域则由安全员担任驾驶司机接手驾驶权。
在他看来，这一模式突破了Robotaxi落地的难点和痛点，既利于Robotaxi的更大规模落地，也能为无人驾驶企业反馈更多、更丰富的数据，反哺自动驾驶算法的提升。
2021年是智行者在商业化上的丰收之年，其收入比上一年增长3倍，自动驾驶大脑的价值正在显现。
3.自动驾驶是一场马拉松长跑
如果说智行者是从低维到高维的打法，过去一两年，原本做高维Robotaxi的自动驾驶玩家也在降维“打击”。
文远知行围绕城市场景，先后推出了载人的文远小巴Robobus和载货的自动驾驶轻客Robovan；元戎启行从城市道路中的同城货运，推出了自动驾驶轻卡；小马智行则是将目光放在干线物流场景，研发自动驾驶重卡；百度则是推出了无人小巴“阿波龙”，并亲自下场造车。
这样一来，自动驾驶呈现一种大乱斗的状态，边界感越来越模糊。
“到目前为止，没有任何一个场景得到大规模爆发，但大家又想商业化、获取数据。渗透到彼此瞄准的业务领域自然成为大家出击的手段之一。”张德兆表示。
那么，谁能获得市场主导权？
智行者的“农村包围城市”策略正在发挥飞轮效应。
一方面，因为智行者更加注重商业化的造血能力，订单起量之后，传感器等零部件的采购也有了更高的议价权。
智行者每年的激光雷达采购量可达数千个，而大多数只做单一场景的企业每年的激光雷达采购量不过数百个。“有时候，我们能把价格压到很低。”张德兆向「甲子光年」透露，“在成本方面，只要比其他玩家低10%，市场的竞争力会呈指数级上升。”
另一方面，智行者在商业模式方面十分克制，不做终端业务的总包商，只做技术供应商。
每个行业都有原本扎根很深的运营商，比如环卫车、机场等，智行者要做的是赋能运营商而非构成竞争。运营商通过智行者的自动驾驶大脑基础能力来落地到实际场景，形成合作伙伴关系。张德兆回忆道，之前有机会成为总包单位，但他拒绝了，只想挣属于“大脑”的钱。
这种商业定位让智行者更加专注于技术的打磨。
以无人环卫车为例，大部分垃圾都在马路两侧，环卫车需贴边运行，这要求厘米级精准控制。智行者的环卫车已经累计解决了5000多条实际企业用户的问题反馈。张德兆自信地表示，智行者的无人环卫车技术能打到99分，并开玩笑道，“因为去年没有发生过任何事故，同事问是不是可以不用买保险了”。
自动驾驶是一条很长的赛道，可能再过3-5年，L4才会成熟。张德兆强调，自动驾驶是一场马拉松，目前也只是处于跑出5公里的阶段，未来还会有无数的挑战。
而有充足的造血能力，是确保自动驾驶坚持到最后的必备能力，这是所有自动驾驶公司或早或晚必须面对的挑战。
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