文|谈擎说AI

5月18日，自动驾驶行业出现一则很有轰动性的消息，轻舟智航公布了成本可低至1万元的车规级自动驾驶方案。

值得注意的是，在轻舟智航之前，已有自动驾驶企业给出了“惊喜价”。去年12月，元戎启行发布的L4级方案成本不足1万美元（约6.4万元人民币），今年4月再次下降至仅需3000美元（约2万元人民币）。

自动驾驶企业接连宣布自己的“底线”价格，似乎预示着，马上就可以迎来自动驾驶时代的全面繁荣了。然而真的是这样吗？

横向对比来看，百度、小马智行等Robotaxi玩家才刚刚把主驾驶位的安全员换到了副驾驶位，百度自动驾驶方案在去年的整车成本还高达48万元。

按道理来说，百度、小马智行也是头部玩家，和轻舟智航、元戎启行等企业相比，技术成本上的差距不至于如此之大。

自动驾驶玩家打响价格战的背后，到底有着什么玄机呢？

“一万元”更像是一种获客手段

先放结论，将一万元作为自动驾驶的宣传点，在谈擎说AI看来，更多偏向于一种营销手段。

众所周知，在软件行业的市场竞争中，很多公司都会推出体验版（或入门版）和定制版（或专业版），前者的定位是流量型产品，甚至是一种获客的噱头，而后者是真正有应用价值的产品，也是能够为公司带来盈利的高附加值产品。

如果按照这个逻辑，一万元就能买到的自动驾驶方案，究竟能在多少场景中顺利跑起来，其实还很难说。

对于轻舟智航的1万元L4级方案，CEO于骞其实也给出了颇为巧妙的解释，“一方面，轻舟智航的“双擎”发展战略从技术层面确保了L4级自动驾驶的能力，但另一方面，轻舟智航的L4级方案还需要通过实践，广泛进行测试并积累数据，而后反向验证技术的可靠性。”

也就是说，要实现全面的无人驾驶，这套1万元的方案还需要继续打磨和升级。那么问题来了，既然技术方案还不够成熟，为何要急于展示出来呢？

事实上，自动驾驶技术方案的价格内卷，本质上还是商业化所驱动的。AI技术行业有这样一个特点，企业初期的重心是潜心攻克技术难点，因为技术是商业化前提，其应用价值和成熟度决定商业化能否走通。

在宣传推广方面，也会突出自家的技术方案如何先进，宣称某项技术指标领先对手多少，这样才有利于获得融资、人才等各种有利资源。比如，前两年Robotaxi企业就会宣传自家的测试车辆多少公里才会接管一次。

因此在技术蓄力阶段，自动驾驶公司在营销上通常会采取典型的技术思维。但是这种思维一旦到了商业应用的阶段，就要转换为商业化思维。因为要获取客户，营销的对象变了，营销方式也要跟着变。

按照商业化的思维，自动驾驶企业营销的对象在谈擎说AI看来有两种，一是目标客户（主机厂、出行公司等），二是C端用户。

对于最直接的目标客户而言，价格其实是一种很好的获客手段。

对主机厂来说，为了占领新能源市场，很多车企都在玩“车海战术”，但是对于一个细分市场来说，车型扎堆就难免陷于同质化的竞争，而汽车智能化的背景下，智能驾驶其实是一种和对手拉开差距的手段，但前提是成本要足够低。

进一步来看，真正接近成熟的自动驾驶方案（专业版）其实仍偏贵，且还需要实践、测试积累数据，需要产业链下游其他企业的配合。但只要有主机厂有接洽意愿，围绕商业化应用进行共同开发的合作才能达成。

回顾过去两年，自 2020 年以来，文远知行陆续布局了无人小巴和同城货运，百度Apollo平台为了重卡、无人小巴的商业化落地接入多家合作伙伴。

从轻舟智航发布1万元产品的同时，就宣布与火山引擎、T3出行、地平线等达成战略合作来看，1万元自动驾驶方案也应是出于同样的商业化思维。

对C端用户来说，1万元就能实现自动驾驶，也能够制造一个足够有噱头的话题，能够出圈，影响更多C端群体。虽然C端用户不是自动驾驶企业的客户，但搞定了终端消费者，也就间接提升了技术供应商的知名度。

事实上，大到采埃孚还是爱信的变速箱，小到bose、哈曼卡顿音响，甚至是车上有没有苹果的Carplay，其实都会在一定程度上会对消费者购车决策起到相应的作用。

另一方面，对C端用户的造势也能够为长周期业务的不确定性创造战略冗余度，为将来在资本市场更高的估值提前造势。

就像2016年谷歌举办的“人机大战”，AlphaGo第一局战胜围棋世界冠军李世石后，谷歌的股价从710美元直接涨到了750美元。

当前很多自动驾驶公司的业务都在向更容易落地的ToB和ToG方向倾斜，用行业发展的眼光来看，能够提前做一些C端传播，也是给未来的市场需求爆发时，挣得难能可贵的市场“印象分”。

自动驾驶公司为何急着商业化？

元戎启行4个月将成本从6.4万降到2万，时隔一个月，轻舟智航喊出了1万元。不难看出，自动驾驶的价格战已经散发出浓烈的火药味，在商业化方面，自动驾驶企业为何如此急迫？

在天眼查APP上查看轻舟智航的竞品信息，可以发现同类的竞争对手已经达到92家，商业化的浪潮一旦卷起，机会是需要抢的。而从各种外部环境来看，接下来一段时期，自动驾驶企业对客户的争抢将会愈发激烈。

首先，在自动驾驶行业供应链当中，自动驾驶企业是技术供应商的角色，依附于下游主机厂，像百度、滴滴这样有能力造车的玩家毕竟是少数。

汽车市场的规模上限决定着自动驾驶市场的蛋糕有多大，当前汽车企业销量普遍下跌，主机厂的危机感自然传导到上游供应商，势必会加剧自动驾驶企业的内卷。

事实上，自动驾驶玩家正在面临抢客户大战，在人工智能行业早就上演过。

AI四小龙商业化困难的一个很大原因是，落地场景碎片化导致公司难以提供标准化产品，规模难以迅速扩大。商汤、依图等企业布局业务很多（智慧商业、智慧城市、智慧出行等），但至今仍未冲出“大安防”业务的桎梏。

一位不愿具名的自动驾驶业内人士向谈擎说AI表示，“AI四小龙是前车之鉴，上市上了好多年，长期找不到好的商业化应用场景，要么场景太小，不值得投入，而容易规模化的场景大家扎堆涌入，价格又开始内卷。”

自动驾驶到了商业化的关键节点，是否能够找到规模化的场景，还是在适配主机厂不同车型以及不同地区道路的时候，像当初的AI行业一样困于碎片化的场景？或许也是一个未知数。

其次，当今国际局势从全球化转为逆全球化，政治环境的变化，导致资本市场对自动驾驶行业的投资更加谨慎。

一方面，高级别自动驾驶涉及高精地图和交通数据，还关乎一国科技竞争力和国家安全。中美国家层面的博弈，科技竞争是焦点之一，在两国皆有布局的自动驾驶公司或多或少会有一些实质的影响。

根据《晚点 LatePost》3月份的报道，去年在美国上市的自动驾驶重卡公司图森未来已决定分拆中美业务。小马智行也因一次并未造成人员伤亡的测试，被当地政府吊销了测试牌照，而后不得不停止了在加州的测试。

另一方面，宏观金融环境也在变化。美联储为遏制通胀，已经释放明确的加息信号。流动性收紧的背景下，短期内高风险、低收入的公司首当其冲，对自动驾驶企业的融资环境更加不利。

去年下半年以来，小马智行和智加科技均未能按计划在美国上市，同为自动驾驶公司，是否还能如愿收获国际融资，也面临更多不确定性。

种种外部原因导致的行业融资困难，让自动驾驶企业显得更加迫切地抢夺商业化的机遇，喊出1万元的价格也就不难理解了。

自动驾驶技术能否走向开源？

既然1万元是尝鲜价格，那么或许我们还可以进一步猜测，在不久的将来，可能有别的企业要推出0元自动驾驶方案了。

去年互联网巨头在云计算业务争夺激烈，腾讯云以0元拿下勘探开发数据管理与运营规划项目，当天华为云则以1元的价格中标省级政务信息系统云服务项目。

云计算行业“0元标”、“1元标”的拓客方式，或许已经为自动驾驶玩家进行了一场预演。

对云商而言，给出远低于成本的超低价，目的是要切入细分行业，去完成行业案例的积累。而自动驾驶企业也需要和B端或G端客户进行协作，一起围绕某个具体场景进行自动驾驶技术的项目开发，才能完成从0到1的跨越。

换句话说，超低价的自动驾驶，可能是前期进入商业化场景时，不惜代价打造标杆案例的行为，以超低价“交个朋友”，才能推进技术从实验室走向真正的应用场景，后续客户可能就享受不到这样的低价了。

从自动驾驶技术路径来看，对于布局车路协同的自动驾驶企业来说，出现超乎想象的低价其实也是技术走向开源的一个预兆。

众所周知，单车智能困于永远解决不完Corner Case，相较之下，沉寂多年的车路协同方案开始升温，在最近国家提出的大基建战略下，发展前景显得更加清晰了。

从技术的入局门槛来看，单车智能门槛较低，集聚着特斯拉、蔚来等一堆主机厂自研都有能力自研，然而车路协同不是任何一家企业能够单独完成的，其关联行业包括大数据、通讯、卫星定位、云计算、人工智能、物联网等。

由这些行业中的领军企业携手，共建一个开源的车路协同生态基座，或许是商业化想象力能够充分释放的必由之路。

为了应用生态的构建，谷歌安卓、华为鸿蒙都选择了开源，把操作系统代码、开发工具链免费向行业公开，才能实现规模效应，提高业务的毛利润。

自动驾驶行业同样是软件行业，车规级AI芯片同样遵循摩尔定律，一旦进入商业化阶段，芯片成本的下降会非常快，而软件复制的边际成本几乎是零，所以自动驾驶技术方案厂商其实也符合将技术开源的条件。

今年2月24日，百度Apollo与清华大学智能产业研究院、北京车网科技、北京智源人工智能研究院等机构，发布了开源车路协同数据集，向境内用户开放下载使用，其实就是百度Apollo构建朋友圈，意图做大车路协同商业生态规模的一项举措。

1万元自动驾驶方案的发布会上，于骞也表示，“将与产业伙伴密切合作，通过一个商业闭环推动更大的商业闭环，早日实现我们的终极目标。”

虽然不是开源，但在构建更多生态伙伴的长远目标上，轻舟智航与百度开源的数据集有着异曲同工的出发点。

1万元的自动驾驶到底是不是行业内的终极底价，或许已经不再重要。比较能够确定的是，赛道上的自动驾驶企业，已经开始了商业化圈地的竞逐。