无人驾驶汽车正在成为现实。

世界上第一个100%制造无人驾驶汽车的工厂，正式进入SOP状态，到2021年之前，预计将交付2万台完全无人驾驶汽车。

平均周产能达到了20台。

这无疑是一个巨大的冲击波，大汽车科技世界，即将发生深刻的变化。

带来改变的，是一个“陌生”的名字——Waymo，但是，这家公司原来的名字却大名鼎鼎，即谷歌无人驾驶部门。

在过去的几天，这家公司，接二连三地向全球汽车科技产业丢出重磅炸弹。

2020年3月5日，Waymo对外发布第五代自动驾驶硬件系统，最核心的包括自动驾驶汽车的“眼睛”和“大脑”，即感知系统和计算平台。

更重要的是，该公司同时宣布，全球第一个100%只制造无人驾驶汽车的工厂——Waymo与麦格纳联手打造的底特律AAM工厂，进入量产状态。

捷豹I-Pace、克莱斯勒Pacifica以及一些大卡车，在进入这个工厂之后，将成为无人驾驶汽车。

这不仅意味着人类开始拥有了规模化的自动驾驶产业链，更重要的是，这些产能开始转化为现实的生产力，并量产无人驾驶汽车了。

Waymo宣布，在2021年之前（两年之内），该工厂至少将制造出2万辆完全无人驾驶汽车。

这些汽车随后将会被派往美国各地，加入那些被称为Waymo One和Waymo Via的无人驾驶出租和配送网络。

为了支持这项雄心勃勃的计划，2020年3月3日，这家已经11岁高龄的“初创公司”进行了成立以来首次的对外股权融资，总共募集22.5亿美元的资金。

领投方包括银湖资本（Silver Lake）、加拿大养老金计划投资委员会（Canada Pension Plan Investment Board）、穆巴达拉投资公司（Mubadala Investment Company），跟投方为麦格纳、安德森-霍洛维茨公司、AutoNation和Alphabet。

充沛的资金，是无人驾驶汽车量产和业务扩张的基础。

这是一个剧变开启的重要信号。

一

Waymo已经准备了很长的时间。

2019年1月22日，Waymo对外宣布，将在密歇根州的东南部寻找一个地方，建设他们自有的第一个只生产L4级别自动驾驶汽车的工厂。

同时，将引入麦格纳作为其战略合作伙伴，由麦格纳组建专门的团队负责相关无人驾驶汽车的“生产”。

2019年4月23日，Waymo公司宣布将与美国车桥制造控股公司（AAM）合作，租用其总部一条街区远的先进技术研发中心，作为他们的L4级别车辆制造工厂。

有趣的是，Waymo的这个场子离通用的Hamtramck工厂只隔着一个街区，通用已经决定将该工厂改造为该公司的第一个纯电动汽车制造工厂，且还将生产Cruise的无人驾驶汽车——Origin。

Waymo坐落于底特律市中心的AAM厂区，可以坐享汽车城成熟的汽车供应链和充沛的熟练工程师供给。

此外，克莱斯勒Pacifica就在底特律河对岸的加拿大温莎工厂生产，两个工厂之间的距离仅22公里。

在声明中，Waymo称，他们希望找到一个能够快速启动的工厂，以使该公司在2019年6月就能够快速启动无人驾驶汽车的生产。

Waymo的CEO约翰-克拉夫西克（John Krafcik）有理由感到焦虑，2019年4月22日，大嘴巴的埃隆-马斯克在本部举行了盛大的“Self-Driving Investor Day”，正式对外发布了自动驾驶芯片FSD Chip和自动驾驶硬件系统Hardware3.0。

在发布会中，马斯克宣布，将在2020年底，“武装”出一支规模达100万辆的无人驾驶出租车车队。

焦急的John Krafcik高估了自动驾驶产业成熟的速度。

最终，Waymo底特律AAM工厂真正开张的时间是2019年10月29日。

在那一天，一批小规模的捷豹I-Pace被运抵此处，出厂之后，摇身一变成为了无人驾驶汽车。

2019年12月28日，这个工厂开始紧锣密鼓地启动“制造”无人驾驶卡车。

无人驾驶汽车的生产，需要多方面的准备。对于Waymo而言，他们需要战略合作伙伴FCA、捷豹路虎的全面支持。

显然，一辆无人驾驶汽车与普通的电动车存在着很多不同。

在前期的设计环节，他们就需要解决Lidar、摄像头、毫米波雷达、计算平台、冷却设备、显示设备的布置和安装问题。

这就会涉及到车身的重新设计，强、弱电线路的重新设计。

通常情况下，他们需要将“超级计算机”安装在后部，这需要解决重新布置、避震和冷却问题。

此外，支持无人驾驶汽车的带冗余的线控装置，包括线控油门、线控转向和线控制动都会与之前的配件有根本的不同。

上述问题，需要这些车型在出厂之前，就完成车身的“骨骼”、“骨架”和内部“神经血管”的改造。

然后，这些车辆才会被运到Waymo底特律AAM工厂。

在这里，Waymo和麦格纳工程师们最重要的工作是为其加装Waymo的第五代无人驾驶硬件套件。

这些套件包括，中长距离激光雷达、短距离激光雷达、摄像头、超声波雷达，最重要的是“超级计算大脑”。

上述硬件，全部由Waymo自己研发和生产。

这是一家可怕的企业，在不声不响中，就自主研发和量产了L4级别无人驾驶芯片。

截止目前，能做到这一点的，依然只有英伟达、特斯拉。当然了，英特尔、高通、华为和地平线，也在参与这场竞争。

除此之外，Waymo还能够自研出性能傲视同侪的激光雷达，自研出世界上第一个能够成像的毫米波雷达，令人震惊。

基本上，我们可以理解为，Waymo，以一己之力，自建了无人驾驶产业的核心供应链。

工程师们将整套无人驾驶硬件套件加装到车上之后，后续必不可少的工作还包括质量检测。

比如，车子要经过高压淋雨试验间，以检验密封性。

最后的步骤是，他们将会给这辆汽车“灌入”一个名为“Waymo Driver”的数字司机。

完成各项初始化工作，以及与感知、计算、执行等硬件设备的校准之后，理论上，一辆无人驾驶汽车就诞生了。

一般来说，Waymo Driver，需要了解自己的身体和能力，如整个车辆的尺寸数据、视觉盲区、转向数据、制动数据，车辆动力学模型，感知的情况等……

显然，在出厂之前，这些车辆还需要经过能力测试。

当然了，生产一台无人驾驶车辆，硬件的生产问题依然是可控的，更大的问题在于软件，Waymo Driver是否已经准备好了？

这个问题可以这么来回答：一些天气状况、道路状况、交通状况良好的地区，比如凤凰城郊区的钱德勒，它们准备好了。

2019年9月12日，在法兰克福车展开幕式的演讲中，当着德国总理默克尔的面，John Krafcik宣布，已经把该公司在凤凰城运营的Waymo One项目中的一些车辆上的安全员撤了下来。

在对外公开的视频中，那些初次遭遇一辆没有司机的汽车的用户，亲眼目击汽车处于无人驾驶状态，紧张和兴奋的情绪溢于言表。

但是，正如John Krafcik而言，这是一个历史性的时刻。

这是人类历史上的第一次，一辆真正没有司机的汽车，去执行商业化的交通出行任务。

2019年10月28日，John Krafcik在底特律举行的“福布斯30 Under 30峰会”上告诉记者，从8月份开始，他们已经提高了Waymo One项目的服务频率。

在做完上述表态的次日，Waymo底特律AAM工厂正式启动运营。

2019年12月6日，亚利桑那当地媒体报道《Azcentral》称，Waymo已经在凤凰城扩大他们的测试车队，这条消息得到了Waymo官方twitter的转发确认。

当然了，明确的目标已经提出，在两年之内，他们要量产出2万辆无人驾驶汽车。

这意味着无人驾驶汽车，正式进入量产时代和产业化时代。

二

对于一个商业模式而言，除了产量之外，要想形成闭环，商业化落地的场景无疑是极端关键的，投入产出比的计算是关键的。

当Waymo底特律AAM工厂的流水线在全力运转的时候，大量的无人驾驶汽车会被投放到哪里？账算得过来吗？

对于Waymo而言，这2万辆无人驾驶汽车将主要会被投放进Waymo One和Waymo Via两个运营项目之中。

Waymo One是无人驾驶出租（也称RoboTaxi）；Waymo Via是无人驾驶物流配送（也称RoboDelivery），物流项目包括城市物流配送和城际物流配送。

RoboTaxi项目，主要会用到克莱斯勒Pacifica以及捷豹I-Pace；RoboDelivery项目，在市内配送中将会用到拆掉后排座椅的Pacifica，估计也会包括拆掉后排座椅的I-Pace。在城际的货运中，将主要用到大型卡车。

据John Krafcik透露，也许RoboDelivery项目会比RoboTaxi项目更早地投入商业化运营，指的应该是将Pacifica和I-Pace拆掉后排之后，帮助UPS在市区内运货。

相对于在市区内运人，运货的路线更加固定，以及“货物”并不会对是否是有人驾驶还是无人驾驶感到忧虑，在开始的时候更加容易规模化推广。

当然了，他也承认，在2030年的时候，RoboTaxi会是更加性感的业务。

尽管Waymo已经尝试在亚特兰大帮助谷歌的物流团队用无人驾驶大卡车长途运送了一次服务器，但长距离的卡车送货的商业化进程，恐怕会更加漫长一点。

长途旅行的范围太广，不可控性太大。

另外一个压力是，无人驾驶卡车将会现实地影响到美国卡车司机的生计，将会遭遇到更加巨大的社会压力和政客们的压力。

上述项目投入产出比的核算，看起来比较容易。

在成本方面，2020年3月5日，这家公司在推出第五代无人驾驶硬件系统的时候，指出其最新的硬件成本是上一代的50%。

相对而言，捷豹I-Pace的售价在7万美元左右，鉴于Waymo一次性下了2万辆的订单，尽管有很多的更改，以及需要搭配成本更高的带冗余的线控系统，其采购价相信不会超过7万美元。

整个无人驾驶的硬件套件，最主要的成本是主激光雷达和计算平台，相信这两个大件的成本会在1万美元以内。

Waymo第五代无人驾驶硬件套件，整体成本应该在1.5万美元左右。目前国内主流无人驾驶汽车的改装成本，在10万元左右。

无论是Waymo One，还是Waymo Via中的市内速运，在运营中，主要将节省掉司机的成本。

在美国，一个司机的年薪大概在6万美元，这不包括出租车公司对这个员工的其他方面的支出，如果算上，姑且算8万美元。如果出租车想24小时运转，则至少需要雇佣两个司机，成本将达到16万美元。

这会让Waymo Driver在成本上显得很有竞争力。

在美国知名的股票软件Seeking Alpha上，一位长期跟踪无人驾驶产业的名叫Michael McGrath的专栏作家指出，对于Uber和Lyft而言，客单价为16美元依然处于亏损状态，对于Waymo的RoboTaxi而言，客单价收入达8美元，就可以有着不错的利润。

Michael McGrath做了一个笼统的预计，假设每辆无人驾驶出租车的客单价为8.75美元，每天有50单，一年运营350天，则单车年收入为15万美元。

（注：ARS是Autonomous Ride Service的缩写，此表为整个美国市场无人出租数量和收入预估）

假如Waymo在2021年将1.5万辆汽车投入到Waymo One，则可望产生22.5亿美元收入。

Michael McGrath认为，到2023年，Waymo将可以投入8万辆无人驾驶汽车，相当于将其从FCA和捷豹路虎所订购的车队全部改装成无人驾驶汽车，无人驾驶出租的收入将可以达到120亿美元，与现在Uber的年营收相当。

2021年，车队规模达2万辆，这是Waymo自己的目标。

2023年，车队规模达8万辆，这是Michael McGrath的预测；车评君认为，如果他们在2021年能够实现2万辆的目标，2023年的8万辆则是一个谨慎的预估。

因为Waymo不仅只有出行业务，物流和配送业务也会开始对外扩张。

无论如何，上述的数据已经足够令人震撼。

三

Waymo的发力，无疑将会对无人驾驶产业带来巨大的冲击波。

基本上，我们可以将2020年视为“无人驾驶汽车真正意义上的商业化元年”，以及“无人驾驶产业规模化量产元年”。

在这一年，在全球各地为数不多的自动驾驶汽车制造工厂，其流水线将开始运转起来，开始源源不断地生产量产版的无人驾驶汽车，而不是改装版的无人驾驶汽车。

在这一年，无人驾驶在特定城市的Robo-Taxi运营，将会不断地扩大规模。

与此同时，Waymo推进的拆掉Pacifica后座用于市内运货的操作方式，也可望得到复制。相对而言，这个业务比Robo-Taxi规模化推广的速度会更快，商业化落地的难度会小很多。

在这一年，受Waymo具有侵略性的扩张策略的影响，所有试图在无人驾驶汽车核心赛道上一争长短的巨头们，将会加大对无人驾驶的投入力度。

毫无疑问，激烈的竞争将会反过来促进无人驾驶汽车的商业化和产业化。

截止目前，在这个产业主战场的选手，除了Waymo之外，还包括中国的百度Apollo，特斯拉、通用Cruise，福特-大众联合投资的Argo.ai，苹果等公司。

百度Apollo与红旗在长春已经有一条能够量产无人驾驶汽车的产线，他们计划在2020年生产2000台无人驾驶的红旗SUV。

这些无人驾驶SUV，将被投放到全国各地的与该公司展开Robo-Taxi合作的试点城市，如长沙、沧州、重庆、北京等……

除此之外，通用汽车的子公司Cruise，拥有两处无人驾驶汽车的制造生产线，一处是位于Orien湖的工厂，主要生产无人驾驶的雪佛兰Bolt；一处是位于Hamtramck的工厂，主要生产不带方向盘、刹车和油门的Origin。

当然了，Cuise Origin基于通用汽车BEV3纯电动平台打造，该平台的首款量产车型最早上市时间为2022年。

因此，Origin在2022年之前不会成为现实。

在2020年，通用汽车只能通过加大雪佛兰Bolt无人驾驶汽车的产量，来保持侵略性。

截止目前，通用Cuise已经融资72.5亿美元，拥有1800名员工，多于Waymo的1500名，原计划在2019年推出Robo-taxi车队，但由于技术进展未能达到预期而跳票。

在2020年，这家公司有着巨大的落地Robo-Taxi的压力。

至于福特和大众联合投资的Argo.ai，原计划是在2021年推出Robo-Taxi车队，在强大的竞争压力之下，是否会加快前进的步伐，让我们拭目以待。

对于自动驾驶的竞争而言，先发的优势非常明显。先进入市场者，能够快速抢占应用场景，垄断资源。

这些“竞争者”，如果2020年不能实现商业化落地，有效参与竞争的商业化落地的截至期限应该是2021年，不然他们将会面临着巨大的“退出竞争舞台”的压力。

Waymo发动的攻势，所带来的压力，不仅仅是来自于核心赛道上的巨头，对于供应链的参与者而言，也需要敲响警钟。

像激光雷达、高精地图等市场，也已经到了一个“舍命狂奔”的时刻。

尤其是激光雷达，在全球范围之内，居然还有将近100家公司，不得不令人感到震惊。

相信在一两年之内，这个数量将会大幅度地变少。

对于激光雷达公司而言，在接下来的1-2年之内，在L4和L3两个核心战场，如果没有什么斩获，基本上将会在市场上丧失竞争力。

在L4级别的市场，探距300米，在线束上甚至于要达到300线，才具有竞争力，此外还需要做到较强的价格竞争力。

L3市场，除了性能之外，车规和价格是核心关键词。

无人驾驶AI芯片市场，是另外一个竞争激烈的市场。

在L4级别市场，除了英伟达之外，英特尔、华为和高通，会有强有力的挑战者，此外，中国的初创企业地平线也还在赛道上。

在2020-2021年，L4级别的计算平台的算力，应该在300-400T之间，价格不应该超过5000美元。

如果做不到，就会比较危险了。

英伟达，看起来是此刻的霸主，但高通在L4领域攻势很猛。

高通是一个不容小觑的竞争者，已经拿下了Cruise和Argo.ai两大重量级的竞争者，中国的初创企业小鹏汽车，也计划选用高通骁龙Ride芯片。高通的优势在于，在车载娱乐（IVI），L4、L3等不同细分市场，都有强大的芯片供给能力。

目前看来英伟达、高通、华为最具竞争力。

华为和地平线，最主要的机会是中国本土供应链，不仅仅是自主品牌，也包括跨国品牌在中国生产的车型。

坦率地说，在L4级别自动驾驶市场，由于软件系统玩家都是超级巨头，从长远的时间维度上看，芯片巨头的前景并不美妙。

虽然目前市场上自动驾驶系统研发者很多，但真正能够杀出重围的会很少，这些客户能否形成现实的持续购买需求，存在比较大的问号。

能够自研L4系统的传统车企，通用、福特和大众已被高通拿下，英伟达只攻下了丰田和戴姆勒，但这两家比较弱势。

特斯拉和苹果都将会拥有自己的芯片系统。

不能自研L4级别自动驾驶系统的车企，估计会被Waymo和百度Apollo瓜分，Waymo的芯片是自研的，百度Apollo是英伟达最大的机会，当然百度也拥有自研自动驾驶芯片的能力。

软件巨头的纵向一体化倾向令人感到绝望；OEMs的纵向一体化倾向令人感到绝望。

L4级别的自动驾驶芯片市场，更大的机会来自于细分市场。

在另外一个市场，英特尔旗下的Mobileye，尽管短期之内在L2市场说一不二，但在L3和L4领域，会变得非常尴尬。

英伟达的Xavier，高通的骁龙Ride，华为的MDC300，地平线的征程3.0，在性能上都可以吊打Mobileye的Eye Q4，甚至是下一代的Eye Q5。

在L2-L3级别的自动驾驶市场，AI芯片的算力需要达到30-40T之间，且价格最好不要超过300美元。

做不到这些，也将会在市场竞争中陷入被动。

和L4及以上市场相比，L2和L3市场，是芯片制造商更加性感的市场，在这里，拥有大量的客户，巨大的出货量，以及客户也不像L4级别以上自动驾驶研发机构拥有强大的纵向一体化的能力。

当然了，在这个市场，保持谦卑依然很重要。

尽管汽车巨头在此时此刻的转型期处于被动的境地，但从块头上来看，这些大象们一旦转型成功，将会拥有非常强大的power。

也不要小看那些冉冉升起的造车新势力，请做出正确的选择，服务好他们，这也许会改变未来的市场格局，包括自己的生存命运。

当然，在新冠肺炎疫情肆虐的此时此刻，自动驾驶产业的初创企业的日子，将会变得尤为艰难。

当Waymo这样的巨象们，开始把速度冲起来的时候，作为初创公司，挡在他们前进的道路上，是不明智的举措。

在战略上，最糟糕的行为是选择与“大猩猩”摔跤。

对初创企业而言，将资源聚焦一个细分市场，已经变得越来越重要了。

对于自动驾驶系统而言，进入一个新的细分市场，如果希望达到99.9999%的可靠性，前期的大规模的测试是必不可少的。

对安全性的严苛要求，会使得一些初创企业，在细分市场的时间积累会形成有效的护城河，并根据先发优势吃掉细分市场。

在接下来的两年，自动驾驶细分应用场景的头部企业也将脱颖而出。

从另一个角度而言，在这个时候投入巨头的怀抱也是不错的选择。

转型、竞争和生存的焦虑，会让车企的巨头像2010年的BAT一样，拼命砸钱购买赛道，甚至是人才。

四

无人驾驶的启动量产，除了冲击既有竞争格局和产业链之外，在下游的应用方面，也将产生深远的影响。

移动出行领域，是第一个应该感到忧虑的。

正如此前Seeking Alpha那位老哥所计算的，无人驾驶出租车的成本优势太明显了，以至于像Uber、滴滴、Lyft和Grab们所掌控的招车网络的优势，将损失殆尽。

而掌握便宜运力的机构将会崛起。

当这样的机构成为招车网络上拥有庞大的市场份额时，这些的大B，在很大程度上将会取代招车网络，使得自己发展成招车网络。

这是当初Uber创始人卡兰尼克拼了老命也要做无人驾驶的核心原因。

当然了，如果多家具备无人驾驶能力的企业在这个市场上竞争，也许对出行网络运营商更加有利。

但哪怕如此，核心运力依然会控制在几家巨头手中，这会让出行网络运营商非常痛苦。

以美国市场为例，在2025年，Waymo、特斯拉、通用Cruise和大众-福特的Argo都掌控了比较庞大的网约车运力时，不知Uber和Lyft们将如何应对？

中国的滴滴所面临的困境是一样的。

无人驾驶技术的发展，将会让小B们招募司机、培训司机的价值变得荡然无存。

这将会导致能够拿到牌照资源的大B控制核心的运力资源，这种运力的集中，会是出行网络运营商的噩梦。

相对于出行市场，物流和配送市场的网络运营商似乎可以松一口气，因为他们掌握了C端消费者和B端商户的大量数据，短期之内难以被替代。

对阿里而言，把物流外包给“通达们”并不影响电商平台的业务。

一家自动驾驶公司，切入出行业务，相对而言非常简单，但想切入外卖业务，几乎没有可能，因为整合如此之多的商家和消费者的难度太大。

但是，物流和配送市场格局也将会重构，京东物流、顺丰和“通达们”的可替代性相对更强一些。

对于绝大多数的汽车制造商而言，更是已经到了要深度思考的时刻。

自动驾驶产业进入量产时代，对产品规划和定义意味着什么？

首先，原先看起来像神话的2023、2024年在量产车上出现L4级别自动驾驶技术的概率正在变得越来越大了。

这使得2020年车企的产品规划，突然变得艰难起来。

现在规划的汽车产品，在架构上，如果还不能兼容L4级别的自动驾驶技术，4年以后，在很大的概率上会在竞争中陷入被动。

如果要兼容，供应链怎么选择？芯片选择谁？激光雷达选择谁？软件系统怎么办？自己研发还是找人合作？如果要找人合作，找谁合作？

这些问题已经变得无比现实，并将持续不断地触动车企决策者的灵魂。

其次，如果考虑在车上纳入L4级别的自动驾驶技术，汽车产品的定义将会发生什么样的变化？会增加哪些应用场景？增加的成本如何消化呢？

这个问题，正在变得越来越尖锐，将成为目前所有车企都难以回避的问题。

最后，无人驾驶技术的发展，将会给汽车带来超强的计算平台，如何利用车上的算力？汽车的EEA架构该怎么搭，汽车的操作系统将会怎么样？找出这些问题的答案，正变得刻不容缓。

尾声

2020年的春天，对全球汽车产业而言，是如此之残酷。

在经历了无比艰难的2019年之后，人们寄希望于在2020年，车市能够有所回暖。

不幸的是，一场突如其来的新冠费用席卷中国，并在全球范围内掀起惊涛骇浪。

2020年2月，中国乘用车市场同比下滑80%以上。

全球第二大汽车零部件供应商大陆，刚刚发布了过去一年的财报，一份艰难的财报，令人震惊的亏损。

传统车企巨头——大众汽车集团，则在与第一款智能电动车ID.3的软件问题搏斗，焦头烂额。

在这样的背景下，科技巨头们并没有停下重塑这个产业的步伐。

Alphabet旗下的Waymo，强势将无人驾驶带进了量产时代，并按下了加速前进的按钮，必将引发激烈的军备竞赛。

特斯拉是另外一个巨大的X因素，我们不知道这家企业在何时实现完整意义上的自动驾驶，但马斯克在任何时候，都是改变格局的力量。

当然了，我们还在等待苹果汽车的消息，那是另外一波冲击。

该来的，终究会来。

对于传统汽车产业而言，长痛不如短痛，是时候痛下决心，与过去的自己诀别，全力奔向智能电动化时代了。

对于曾经的传统汽车人而言，是时候向过去的自己诀别，全力奔向智能电动化时代了。

注：本文转载自公众号建约车评，作者余建约，如果侵权，请告知删除。