在巨头林立的智能汽车赛道，小马智行、驭势科技等创业公司如何差异化竞争？

近日，小马智行（Pony.ai）宣布完成C轮融资。从2016年成立至今短短4年多的时间，小马智行已完成七轮融资，总融资额超11亿美元，估值超53亿美元，成为国内自动驾驶领域最高融资额和最高估值纪录保持者。不久后，驭势科技（UISEE）宣布完成B轮融资。此前，驭势科技刚刚完成累计金额超10亿元人民币的融资，并获得国开制造业转型升级基金在自动驾驶领域的首笔战略注资。

不止是他们，文远知行、地平线、四维图新等皆在年初完成了数亿美元的融资。这些创业公司的融资金额、速度与规模引发关注，同时也让自动驾驶在智能网联汽车领域的热度持续攀升。纵观国内市场，智能汽车赛道其实早已巨头林立。百度、阿里、腾讯等互联网科技公司依托其资金、科技、渠道等资源优势，或是联手传统汽车造车，或是自行试水。在这样的背景下，驭势科技、小马智行究竟是如何实现差异化竞争和商业化落地的？创业公司未来的出路到底在哪里？

寻找合适的场景

自动驾驶已经从概念期逐步迈向商业化阶段。在赛道的选择上，不同公司做出了不同的选择。以谷歌、百度为代表的大厂直接落在无人驾驶技术的峰顶，在大规模商业化实现之前需要付出长时间的技术迭代和高昂的器件成本；传统的汽车公司从高速的人机共驾向无人驾驶推进，在商业化过程中收集数据、提升算法。而像驭势科技这样的创业公司则是另辟蹊径，选择从特定场景下的低速无人驾驶汽车切入，探索算法与商业化落地之间的平衡。

自动化驾驶的商业化落地为什么这么难？主要是受到了成本、速度、政策法规、地理空间、气候条件等多重约束。相较而言，特定场景的自动驾驶对技术要求偏低、需求更大，实现落地运营也更容易。驭势科技联合创始人、董事长兼CEO吴甘沙对《中国电子报》记者说：“我们在产业链中的定位是做‘AI司机’。不造车、不做运营，只为客户提供安全可靠、低成本的AI代驾服务。园区、景区、工厂等这类细分场景，大公司往往不愿意去做。但对于我们而言，这是一条非常合理的路线。”

他认为，寻找合适的场景需要从刚需、规模可行性、盈利能力三方面来考虑。从刚需情况来说，B端的刚需痛点是最强的；从规模可行上，非公开道路在法律上的问题比较小，场景可预测性强；从盈利能力来看，无人驾驶能做到不需要安全员、无惧风雨的进行7*24小时常态化工作，对客户的吸引力是足够的。

目前，驭势科技主要落地在两类业务场景：一是乘用车，即和主机厂合作，来做真正可以对标特斯拉的车型；二是商用车，在细分场景中将无人驾驶商用车规模化，比如机场物流、工厂生产物流、城市末端配送、无人公交等。从特定场景切入，让驭势科技可以在大量实践过程中不断积累数据、更新技术，提高解决问题的能力，从而进一步完善其以“车脑”+“云脑”为核心的基于集成算法、硬件、云端数据的产业链。

在谈及近几年来取得的最大成就时，吴甘沙说：“我们不仅成为了世界上唯一一家可以在机场实现规模化、常态化无人运营的公司，还构建了最大的无人工厂物流网络，现已覆盖了汽车制造业、食品、化工、重工、电子制造业等多个领域的20多家头部客户。至少在机场、工厂这两个细分场景中，我们已经走在了前面。“

核心价值从何而来

技术与场景数据是自动驾驶创业公司绕不过去的两道“门槛”。技术层面涉及感知、高精度地图、定位、驾驶员监控、人机互动，路径规划、决策、动态控制、系统架构、系统验证等多项核心能力，从哪里切入？怎么切入？场景数据如何获取？小马智行的做法或许能够提供一些借鉴。

从创业以来，小马智行就专注于L4/L5级自动驾驶技术研究。小马智行联合创始人兼首席技术官楼天城表示：“我们技术做的好，我们产生了价值，这是我们唯一真正的依赖。” 小马智行副总裁兼北京研发中心负责人张宁在接受《中国电子报》记者采访时也谈到：“我们是全球最具价值的自动驾驶公司之一。技术是我们在自动驾驶领域保持领先水平的重要能力。进一步优化、打磨我们的技术是一直以来重点发展的方向。”

据了解，小马智行在北京、上海、广州、美国硅谷设立研发中心，招揽了大批国际化人才，现已建立起全栈式软、硬件技术研发能力，涵盖基础架构、感知、路径规划与控制、高精地图与定位、硬件结构设计与研发。其自主研发的自动驾驶底层系统架构和操作平台“PonyBrain”有全面的可控性、并能支持个性化的优化，在实时性能、作业调度、数据传输和吞吐效率上有质的提升。其无人车PonyAlpha除软件方面搭载 PonyBrain 之外，硬件方面对激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器进行了一体化适配。基于小马智行的多传感器深度融合技术，PonyAlpha能够根据不同的路况和驾驶场景智能地得到精准的感知数据，可感知范围已达到周围两百多米，并能通过搭载人车交互软件，实现与用户的互联互通。

目前市面上深耕自动驾驶技术的创业公司不在少数，但他们都面临着一个共同的难题——场景数据的缺失。没有丰富的场景数据，就无法验证自动驾驶技术的安全性、可靠性。张宁表示：“我们的优势不仅在于具备国际化人才，还在于我们拥有丰富的测试场景。”小马智行是全球首家在中美均推出自动驾驶出行服务的公司，积累了超过450万公里的复杂场景测试里程数据。这让它的无人车在经历了一次又一次的迭代后，已经可以安全、智能地处理临时修路、紧急停车、逆行车辆、行人横穿马路、非保护左转、雨天、市场等各类复杂场景。

从首支仅有10辆车组成的无人驾驶车车队到现在的百辆级别车队，小马智行从技术向产品化转变，业务模式也日趋成熟。成立至今仅四年时间，小马智行Robotaxi业务范围已覆盖中美多地，全球订单数量超过10万单。其自动驾驶标准化产线已于今年2月正式下线，实现小规模量产。在谈及下一步计划时，张宁表示：“小马智行即将向规模化运营迈进，我们会持续加强软硬件技术的更新迭代，为乘客打造更安全、高效、舒适的自动驾驶体验。”

未来的出路在哪儿

从顶层设计角度来看，国家的支持政策越来越明朗。《交通强国建设纲要》、《智能汽车创新发展战略》、新基建等政策规划都在强调车路协同对自动驾驶的引导作用；各地的新基建执行方案里，服务于自动驾驶的路端环境建设均是重点，这为自动驾驶产业的发展提供了肥沃的“土壤”与适宜的“气候”。

从产业链角度来看，创业公司与车企之间的深度融合将进一步加速优势资源整合。如果从谷歌2009年开启无人驾驶汽车项目研究开始算起，自动驾驶已经走过了整整十二年。它被证明是一个非常复杂的系统性工程，不仅需要核心技术、场景数据、资金投入等多方面支撑，还需要法律法规、城市规划等的支持，仅靠一家企业难以实现。

小马智行总经理莫璐怡曾在采访中表示：“我们把自动驾驶看成是无人车的大脑，除了大脑，真的要能跑起来还需要一个强壮的身体才能配合在一块。”她认为，拥有多年技术沉淀和数据沉淀的主机厂在提供“强壮身体”方面有非常好的基础，深度合作很有必要。“小马智行的最大优势体现在自动驾驶软硬件系统能力上，会更加专注在这方面的技术研究，进一步提升扩展性，完成与更多不同车型、平台的适配。车厂对车辆有更好的理解，知道怎么样才更安全。只有双方不停地针对这个问题一起去探索，我们才有可能把整个车辆的深度结合做的更加好，最终达到真正的自动驾驶无人化和规模化的目标。”她说。

从商业模式的创新方式来看，业内专家认为，“自动驾驶背后的创新方式正在发生变化。以前是风投加持极客团队，服务于一个明确的市场需求，专注、极致、口碑、快，非常适合互联网创业。而现在则要改造复杂的实体经济，在商业模式和产业链都急速变化的环境中，首先活，然后强。”

在这样的背景下，创业公司与大公司相比，需要承受更大的压力。吴甘沙在接受《中国电子报》采访时给出了一个形象的比喻：“无人驾驶的上半场就像是一场马拉松，下半场则像是一场拳击赛。马拉松的赛道可能长达5年到10年，只有凭借足够的耐力坚持下去，才有机会进入拳击赛场。” 他认为，大公司背后有庞大的财力、物力、人力支持，小公司必须先建立自身“造血”能力，一边“造血”、参加马拉松，一边获取数据、学习进入拳击赛的能力。“这也是驭势科技选择垂直细分领域先扎下根的原因。我们要先打造自身‘造血’能力，同时和主机厂深度融合，快速积累数据，这样才有机会活下去。”他说。

从资本投入角度来看，Pitchbook 数据显示，自动驾驶行业里的创业公司平均每月耗掉160万美金。文远知行 CEO 韩旭也曾在受访时称，公司是3年花3亿美金，5年花5亿美金的花钱速度。目前来看，很多初创公司还不具备“造血”能力，或者“造血”能力不强，需要适当地引入外部资金。小马智行联合创始人、首席执行官彭军博士表示：“新融资有助于支持我们业务增长，加深与现有投资者合伙关系，迅速推进未来自动驾驶技术研发，将自动驾驶技术推向全球市场。”

虽然自动驾驶的终极目标是大规模、全场景的无人驾驶，但这并不意味着一开始就要瞄准这个目标去做，这是不现实的。当下自动驾驶还面临核心技术、法律法规、道路基础配套设施等多方面的掣肘，纵使实力强如谷歌、百度之流的大厂，也不能一蹴而就，更何况人力、物力、财力都有限的创业公司们呢？或许他们更应该选择最适合自己的那条路，一步一个脚印，脚踏实地的迈向无人驾驶的新未来。