（雪球调研团来到Apollo Park）

Apollo Park 位于亦庄，而亦庄是一个颇为装逼的地方。当年我还在JDD的时候有时候要往亦庄开会，来到大亦庄就像跳出了世界之窗，我常陶醉于她的野蛮与荒凉。不过多年来亦庄建设很拼很赶，从亦庄镇变成亦庄经开区，到创新亦庄，到亦庄新城，最近好像要搞“无废城市“，意思当然不是没有废人，而是没有废垃圾。所以现在叫亦庄，我们要尊称个大——大亦庄。如此下去，大亦庄GDP超过国际第一庄的石家庄，应该也只是时间问题，而且这GDP还特别有含金量。

夏日炎炎我跟随着雪球调研团来到了亦庄的目的，就是探秘百度Apollo的Robotaxi——共享无人车。而大亦庄正是自动驾驶共享无人车的一个示范基地。

先高屋建瓴地扯几句。我认为大国自信，不是GDP冲多高或者房子卖多贵，而是做出一些能够成为国际通行的行业标准的东西出来，让别人按照我们设定的规则来玩耍。多少年以来，国际有什么标准我们就被迫得用什么标准，比如铁路的轨距为什么是4英尺8½英寸（1435毫米），原因是这是古罗马战车宽度——因为两匹马屁股就是这么宽；比如电压为什么是220V，因为同功率下电压大则电流小，对电网的损害就小，这是德国人制定的欧洲标准；互联网全球而言有几千项标准，由中国主导制定的寥寥无几。

我当年刚回国的时候，确实被所谓新四大发明给惊艳到了——高铁、电商、网购、共享单车，发出了至今千里赖通波的感慨。其中高铁、电商、支付这三块，我们确实引领世界标准；物联网（IoT）也是我们可以制定国际标准的一块地盘，当然最有可能制定出全球行业标准的大创新，我认为是自动驾驶。共享单车失落的空缺，会由共享无人车补上去。

虽然自动驾驶的L0到L4乃至L5（该标准学名叫SAE J3016），目前这个标准是老外定的，但因为标准的边界其实并不清晰，其中仍然有很大发展的空间。比如说，L4和L5之间的界定——L4以上就没有人类的因素了，但L4与L5的差别是什么呢。现行标准下，L4就是厂家设限—— 比如只能在海淀开；而L5是彻底不设限，人类能开到的地方，AI就能开到。但如果我们把设限区域扩大，比如定为整个地球，那L4不就等于L5了吗。再比如在L4以上，AI可以全权负责，但人能不能参与驾驶呢——我技痒了驾驶瘾上来了，能不能把AI一脚踢开而自己来开车呢？但如果我已酩酊大醉，AI又会不会阻止我开呢？等等等等。所以，标准其实没那么清楚。

有没有其他标准能将自动驾驶定义得更加现实一点？如果纯粹从共享无人车Robotaxi的角度来看，我们可以用六阶段来定个标准（如下图）。我们也可以清楚地把百度Robotaxi的发展放在4-5这个阶段里，也就是实际运营中逐步去安全员的过程。我们也可以将Apollo的竞争对手，在这条曲线上画出来，来看一看谁跑在前面或后面（为避免嘴仗我就不画了，你可以自己标上去）。

（Robotaxi发展的六阶段）

说了那么多，归根到底我想表达，自动驾驶是一次我们可以抢鲜行业标准且市场巨大的商业机会。于是乎，其他国家的外交官来访我国，我们会怎么招待他们？我们会让他们感受大国泱泱雨露均沾，会拉他们去坐高铁，回拉他们去石景山……比如下面这120多个外交代表。

（外交官代表体验百度的Robotaxi，来源：华春莹推特账号）

带着这些背景，雪球调研团来到了北京亦庄。我们调研的第一站自然是先试乘Robotaxi。目前在大亦庄，一共有400多个Robotaxi的上下车点，基本覆盖合规路段上所有的小区、商场、办公楼，并可随意往返。任何人使用Apollo Go APP或百度地图APP就能下单，体验免费。

进车后你在后排会看到一个显示各项数据的平板，而驾驶座上坐着安全员，车上有一个油门（或电门）以及刹车。我们试驾的全程，安全员小哥哥当然是完全没碰方向盘，神情专注，一方面这表现出他的专业态度，而另一方面他也被与我同车的某基金经理的专业问题、以及我的无厘头问题给问懵逼了，以至于最后来了句：问这个你找我领导。不怪他——怪我问题太痨。而整体行程，车速中规中矩——既不会太快也不会太慢，对路也熟悉，乘坐平稳。这整个体验你可以自己去试试，在北京亦庄、广州、长沙、沧州，所有人都可以免费体验百度的Robotaxi。

以上是简单的试乘体验，当然这不是重头戏；重头戏是我们对Robotaxi的调研，我将以围绕某个话题的形式，来展开介绍一下调研的观察思考。

1 . 关于Apollo三个商业化路径：

从Apollo的战略，可以看出一个创新团队如何在黑暗与未知中探索，因为最早从2013年开始做自动驾驶的时候，百度不是摸着石头过河——因为连石头也看不到；百度是管他呢先过河，然后再标出路径上的石头。从2016年拿到美国路测牌照，到Apollo 1.0到2.0到3.0，到后来的 Robotaxi，几个milestone走下来，自动驾驶看起来很炫酷；但很长一段时间内，可能很多人都没太整明白，这玩意儿到底咋赚钱?

所以一开始百度自动驾驶的大战略，叫做“攀登珠峰，沿途下蛋”——终极自动驾驶，沿途下蛋小场景落地。攀登珠峰意思是说，反正 it’s there，这件事非常难但是意义重大，而且是一件可以长期干的事，目标与意义非常确定，所以先干起来再说；而沿途下蛋的意思是，可以在途中把技术降维做一些应用，在一些细分场景里，先跑起来。

直到2020年，电动车这个行业——以特X拉、蔚X、比X迪为代表，以X鹏、X想的上市为催化——市场用反证法得出了一个“你能活”的结论，电动车不但没死，反而欣欣向荣。于是需求端被供给端的输出盘活，城市道路上的电车也如雨后春笋般冒出，电动车有一天会彻底替代燃油车成了人们的共识。于是在这个浪潮下，Apollo的货币化，逐渐清晰起来；我认为这也是一年以来百度估值能向上抬一个台阶的最重要因素。

而这条攀登珠峰之时顿时清晰的路径是啥呢？就是Apollo商业化的三驾马车——共享无人车（Robotaxi）、ASD（Apollo Self-Driving，自动驾驶套件）、以及自己造车（集度）。集度由另一个比较独立团队去完成，我之前也专门介绍过，所以本文主要讨论前两架马车。尤其是Robotaxi，作为少数TAM（全市场规模）能达到万亿级人民币的行业，值得抠得细细地说。

而事实上在2020年电动车的大分水岭之前，外界不太了解的是对于Apollo，2019年也有个小分水岭。从2019年开始，Apollo 所有测试都会基于真实或者虚拟的订单——无论是真实客户或者是机器人，来下一个单，从A点到B点，然后让无人车自己跑。此时你会发现很多问题并不是出现在路上，而是出现在A点或者B点，比如人车怎么汇合，比如送最后一程，云云。这是真实场景下测试才能得出的认知。

2. 关于前装ASD（AVP与ANP）

2020年电动车的风口大得就如同苍老师的领口，于是Apollo借势推出一个跟车厂合作的ASD解决方案，看名字就知道对标斯拉的FSD。ASD又可以切成两块，一块叫AVP，另一块叫ANP。AVP是Apollo的自动泊车，而ANP是自动驾驶系统。但在销售的时候，AVP是ANP的子集，后者可以包括前者。

销售侧ASD目前大概有几个套餐方案——最基础的只卖高精地图，升级版就加一个AVP，全套就是ANP，一个强视觉依赖的城市道路L4自动驾驶的解决方案。当然你可以加激光雷达，如果成本不是问题的话。这一块业务，目前大概有十家车厂与百度在进行深度合作。

那车厂能否拆开来买产品呢——答案是可以的，有些车厂会希望能把AVP拆成算法，然后只买算法，硬件去找别人，地图去用高德。这在逻辑上可行但在商业上是可憎的——因为拼凑到最后出不了好产品。目前很大一个现实问题就是车厂找了一堆供应商，拆得非常散，但最后的结局是不能交付。以强工程交付能力而言，市场上能把车厂所需要的整套解决方案最后顺利交付的，目前也就只有百度。所以百度跟车厂合作比较大的一个bargain power，就是其工程交付能力。

ASD的目标是是4年时间内，能在100万台车上搭载AVP与ANP。另外大家会忽略的一个细节小度，其实目前小度在车场景的市场份额是遥遥领先的，2017年以来在选择跟外部合作智能助手这块技术的车厂里，大概50%-60%会选择跟百度合作。

3. 关于激光雷达

首先要说的是，无论是AVP还是ANP，ASD的终极形态将是强依赖视觉的 L4/L5 实现方案。激光雷达最后可能会是作为一个冗余、一个备胎——也就是你关掉不影响、开启额外增加一层安全性。当然目前纯视觉方案有其弊病，但我认为视觉的潜力没有天花板，最终将无所不能，这是一个终局思维。第二我的判断是激光雷达最后应该是commodity business，同质化将非常严重，就跟个摄像头似的，自然最后也会很便宜。激光雷达——即使很便宜——最后或许就起到一个last resort的作用。

话虽如此（坦白说这个终局判断包括我个人、与行业一些专业人士的主观看法，未必最后会实现），但毕竟短期之内大家的雷达孰优孰劣，还是很有讲究；短期之内，如何去选择用哪家的激光雷达？——答案是，要围绕场景，围绕自动驾驶的解决方案。比如为什么选择用禾赛的激光雷达，因为Apollo跟禾赛的产品已经跑过1200万公里，有那么多的积累，才能知道一个激光雷达的性能什么是好、什么是坏、对其各种出现的状况了如指掌；这是一个打磨的过程，也只有打磨过的东西才能被证明是可靠的。

另外激光雷达用在Robotaxi上，与激光雷达用在卖给消费这的车（前装量产车）上，使用场景不一样，对激光雷达的要求也不一样。举例来说，由于Robotaxi ——1. 本身是跑在一个限定场景（城市道路）；2. 已有大量的数据积累；3. 有专业团队去维护运营——所以百度大概能知道跑多少公里、跑多少小时激光雷达会失效一次，知道如何维护才能让硬件的使用寿命更长。但对于前装量产车来说激光雷达的要求又是另外一回事，你永远不知道车会卖给谁，你也不知道这车会开到哪去，会不会开到零下40度的东北、甚至开进北极圈。所以前装量产车的激光雷达一定要满足更高的车规要求，以应对任何极端情况。

4. 关于冗余（redundancy）与安全性

安全是自动驾驶的第一价值，其次才是功效。任何价值与行车安全（包括车内与车外的人的安全）发生冲突时都要让位，这是一项基本原则。而冗余则是这个原则下的必然，如同飞机一般至少会有两个以上引擎。自动驾驶的共享无人车上，会有比飞机上更多的冗余。冗余不是多余更不是累赘，而是能保证在某个机制挂掉的情况下，乘客不至于被迫陷于危险中。且最保险的做法，会给冗余再配上冗余，这被称为多层冗余。

以现在的Apollo而言，第一道冗余是感知层的视觉识别冗余（说白了就是多装几个摄像头），第二道是激光雷达的冗余（多一个激光雷达在车头），第三道是决策层面的芯片计算能力的冗余，而除了这三道硬件上的冗余之外，第四道冗余是在执行层面的5G云代驾（云端有个驾驶员帮你远程操作车辆，类似于他在打游戏），额外增加一层安全性。5G云代驾能帮助解决最后那0.0001% 的未知的场景。

（雪球调研团在参观5G云代驾，戴个墨镜像个瞎子阿炳那哥们是我）

一层又一层又一层的冗余，最后要在事故概率上实现的效果，就是超越人类驾驶的安全水平。就算每一层冗余的安全系数都高达99.99%，但任何一层难以避免会有0.0001失效的时候；但多层冗余相乘，同时失效的概率就非常低。人类司机的水平基本上是开10^6 小时那么久时间的车，就会发生一次相对严重的交通事故；而Robotaxi要落地，目标是要比人安全100倍，能达到10^8的这样一个水平。

5. 关于成本

最新一代的五代车Robotaxi，百度与北汽合作，其成本在之前发布会的时候也透露，48万一台车，包括车以及Apollo自动驾驶系统硬件+软件，按5年运营周期来算，分摊到每个月是8000块。假如按照两年发布一代的节奏，一般成本比上一代能低30%到50%。

我一直认为Robotaxi要是广泛应用，滴滴的历史使命也就算走到头了，这是一笔经济账就能算死的事情。因为以滴滴而言，每公里的成本，滴滴专车成本三块钱、网约车是两块多（滴滴招股书里， CIC估计2020年网约车每公里成本是2.9元）；而目前Apollo的五代车，单独看车加套件的成本，已经低于专车成本。

而在未来，在滴滴侧人工不可能大幅下降的情况下，两年Robotaxi的成本能下降30%-50%，沙盘推演到最后，那根本就不存在PK问题，因为Robotaxi最后一公里成本会低于一块钱（这是滴滴目前一些公益项目的收费水平，而目前行业内推算终局的打车费，理论上就是一公里一块钱）。而网约车市场本身是一个供给市场，但凡价格足够低，完全不用担心需求，价格低个50%，可能10倍需求就爆发出来了，大家都不搭公交车，再降低个50%，这个时候，滴滴就要GG。

6、Robotaxi商业化落地的路径

如最上图所示，Robotaxi落地会分为六个阶段，1. 封闭道路测试；2. 开放道路测试；3. 区域路网规模化测试；4. 有安全员载人运营；5. 无安全员载人运营；6 多城市无安全员的商业化运营。

按照目前的趋势，来推演一下路径：

1-3而言，现在多个城市已经放开，百度也拿到了无人测试牌照。当然不同城市会有不同城市的政策，比如沧州已经第一个允许在全城做商业化运营。而3-6这个要逐渐一步步来，有安全员的先规模化推进收费，而没有安全会员的先让政府允许上路，跑一年下来，不出问题，则商业化。百度的目标是在2023年，能实现一些城市在一定范围内运营——上路、无人、且收费。

根据城市政策不同，几条线同时走，包括1. 有人的规模化、2. 无人的测试、3. 无人的商业化，到2025年，基本上大城市都会跟随北上广深开放测试路段；而无人的收费运营，则小城市会先打开，然后大城市看到小城市搞得不错，也开始实行，这是一个基本推演过程。

而在一个城市里，投放量一定会是商业化规模——放两三辆车叫示范不叫运营。目前在亦庄，现目标是100辆规模先跑起来。然后再根据运营情况、做密度测试，如果说100辆接不过来，就继续申请增加，控制节奏——之前提到过，网约车这个行业从来不缺需求，用户对现有的网约车平台完全没有忠诚度，竞争的核心就是供给与价格。

如果一切顺利，用户认可Robotaxi的服务，培养出付费使用的习惯，则后面就两种演变路线，一种是连片——比如说亦庄和通州连上，则可以覆盖更大区域，单日流水可以从100块提高到200至300块（但仍然有安全员）；而另一种打法是亦庄允许无人（无安全员），然后把人的成本摊下来，使用5G云代驾处理corner case，最先1个人盯10辆，然后逐步的往上码量，最后目标1：100盯车。理论上1：100的野心应该能够实现；因为即使现状而言，从首钢园区的无安全员测试效果来看，5G云代驾的远程支援呼唤率非常低，车基本都是在自己跑。

而到最后的大规模商业化，本质上不是技术问题，而是运营问题，第一是要解决运营的需求（大幅度降低成本），第二要解决政府监管的问题，比如现在亦庄400多个站点，可以满足绝大多数需求，技术上莫得问题，而是看你想要如何设置与运营，还有就是看政府监管如何慢慢放开。而Robotaxi的两年目标是，到2023年，在30个城市，有3000辆车，覆盖300万用户。

当这个目标实现之时（Robotaxi作为一个行业，迟早会实现），滴滴虽然还能活，或许还有饭能吃，但她的TAM也将迟早被Robotaxi一点一点，吞食殆尽。当然滴滴可以转型说我也来自动驾驶，但由于没有铺垫，这个时候滴滴的价值就是一个流量平台——我能活着纯粹因为我有一个亿级MAU的APP——此时滴滴的价值就会很可疑。或许Apollo也会成为滴滴的供应商，卖自动驾驶与无人车给滴滴？这尚未可知，但我认为Apollo为什么要通过滴滴去做这件事，自己 做不香吗？

但无论如何，当Robotaxi这场行业剧变到来，消费者肯定是受益者爽歪歪，算一算每公里一块钱的打车费，从通州打车到海淀只要30块，你觉得香不香？

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