刚刚,自动驾驶公司Momenta正式登陆资本市场,成为今年自动驾驶领域最大的一笔IPO之一。作为自动驾驶赛道的老兵,Momenta从2016年成立至今,走过了整整10年的创业路。从最初的几个人在小办公室里写代码,到如今成为全球自动驾驶领域的重要玩家,Momenta的故事本身就是一部自动驾驶创业史。今天,我就从Momenta上市这个事件切入,和大家聊聊自动驾驶创业公司的3条核心商业化路径,以及这些路径背后的逻辑和挑战。
一、第一条路径:从L2到L4,渐进式商业化
Momenta走的就是这条典型的渐进式商业化路径,很多人也把这种模式叫做“两条腿走路”。
早期,Momenta并没有直接冲向完全无人的L4,而是先从L2级别的辅助驾驶入手,通过给车企提供ADAS解决方案,先拿到收入,同时积累数据和技术。这种策略在当时并不被所有人看好,因为很多人觉得,做L2就是“赚快钱”,会分散做L4的精力。但现在回过头看,正是这种务实的选择,让Momenta在资本寒冬中活了下来,并且走到了上市这一步。
这种模式的好处很明显:
•有持续的现金流,不用完全靠融资活着。在自动驾驶这种烧钱的赛道里,能自己造血的公司,生存概率要大得多
•能快速落地,验证技术可行性。不用等10年才能看到产品,而是几个月就能把技术装到车上,在真实道路上跑起来
•积累真实道路数据,反哺L4研发。辅助驾驶功能跑起来后,每天都能产生海量的真实驾驶数据,这些数据是训练L4模型的宝贵资产
当然,挑战也不小:
•要平衡短期收入和长期技术投入。资源有限的情况下,到底给ADAS业务多一些,还是给L4研发多一些?这个度很难把握
•客户(车企)需求多变,定制化成本高。不同车厂有不同的需求,甚至同一车厂的不同车型也有不同要求,每个项目都要做定制化开发,成本很高
•技术团队要同时应对量产和研发两条线。量产要求稳定、可靠、低成本,研发要求创新、前沿、高性能,两种文化的冲突需要妥善处理
但事实证明,这条路径走通了。Momenta的ADAS业务已经覆盖了多家主流车企,包括比亚迪、上汽、广汽等,年营收达到了数亿级别,为L4研发提供了稳定的资金支持。更重要的是,通过ADAS业务积累的数据和工程经验,让Momenta的L4技术迭代速度更快,落地时间更可预期。
二、第二条路径:聚焦特定场景,快速落地商业化
除了渐进式,还有很多公司选择了第二条路径:不做全场景,只聚焦一个或几个特定场景,比如:
•港口/园区无人运输
•矿山自动驾驶
•城市环卫自动驾驶
•干线物流自动驾驶
这条路径的核心逻辑是:先在限制场景下做到商业化闭环,再逐步扩展到更复杂的场景。用军事术语来说,就是“集中优势兵力,各个歼灭敌人”。不要试图一口吃成个胖子,而是先找到一个最容易突破的场景,打一场胜仗,建立信心,拿到收入,然后再图扩张。
比如港口场景,就是一个非常典型的优质场景:
•环境相对封闭,路线固定,不用应对复杂的城市道路
•车速慢,一般在30公里/小时以下,安全风险低
•客户(港口运营商)付费意愿强,因为能显著降低人工成本
•可以24小时不间断作业,降本增效明显,投资回报周期可预期
除了港口,矿山也是一个很好的场景。矿山的路况虽然复杂,但路线相对固定,而且矿山对安全性的要求极高,人工驾驶风险很大,自动驾驶的需求非常迫切。城市环卫也是一个潜力巨大的场景,清扫路线固定,车速慢,而且可以在夜间作业,交通干扰小。
国内已经有不少公司在这条路径上走通了,取得了不错的成绩:
•有些公司在港口落地了无人集卡,已经开始商业化收费
•有些公司在矿山实现了无人矿卡,帮矿山节省了大量人工成本
•有些公司在城市环卫做了无人清扫车,已经在多个城市落地
这些场景虽然单一,但天花板不低。比如港口无人运输,一个大型港口的改造投入就可能达到数亿甚至数十亿,而且一旦落地,续约率很高,收入稳定。干线物流更是一个万亿级的市场,如果能在干线场景下实现自动驾驶,想象空间巨大。
三、第三条路径:Robotaxi,直接冲刺完全无人
第三条路径就是最激进的:直接做Robotaxi,目标是完全无人的出租车服务。这是一条所有人都看到了巨大机会,但也所有人都知道无比艰难的路径。
这条路径的代表公司包括Waymo、Cruise,以及国内的一些公司。Waymo作为Google旗下的自动驾驶公司,从2009年就开始做自动驾驶,是全球自动驾驶领域的鼻祖。Cruise则是通用汽车旗下的自动驾驶公司,在美国旧金山已经做了大量测试。
这条路径的优势很明显:
•一旦成功,想象空间巨大。出租车市场是一个万亿级的市场,如果能用Robotaxi替代人力司机,商业价值不可限量
•直接面向C端,品牌效应强。如果能让普通消费者都坐上你的无人车,品牌知名度会快速提升
•商业模式清晰(按里程收费)。不用和车企谈复杂的合作,直接面向终端用户收费
但挑战也是最大的,甚至可以说,这是人类科技史上最难的挑战之一:
•技术难度极高,要应对所有极端情况。城市道路场景太复杂了,行人、电动车、摩托车、突发状况,什么都可能发生,要让AI应对所有情况,难度可想而知
•监管政策不确定。自动驾驶涉及公共安全,监管肯定会非常谨慎,什么时候能完全放开,谁也说不准
•烧钱速度极快,没有足够资金撑不住。Waymo成立10多年,已经烧了数百亿美元,但还没有大规模商业化。没有雄厚的资本,根本撑不到那天
•商业化落地周期极长。从技术成熟到政策放开,再到规模化运营,可能需要10年甚至更长时间
不过,最近也有一些好消息,让人看到了希望:
•有些城市已经开放了完全无人的测试。比如北京、深圳、广州等城市,已经允许部分企业在特定区域进行完全无人的测试
•有些公司已经开始小范围商业化试运营。比如Waymo在美国凤凰城已经开始收费的Robotaxi服务,虽然范围还不大,但至少迈出了第一步
•成本在持续下降,激光雷达等核心部件价格大幅降低。几年前,一颗激光雷达可能要几十万美元,现在只需要几千甚至几百美元,成本下降了100倍以上
四、给创业者的3个建议
看完这三条路径,我想给正在或想要进入自动驾驶领域的创业者3个建议:
建议一:先活下来,再谈理想
不管选哪条路径,首先要考虑的是:怎么活下来?
如果选渐进式,就要尽快拿到车企订单;如果选特定场景,就要尽快落地第一个商业化项目;如果选Robotaxi,就要确保有足够的资金撑到商业化那天。
建议二:聚焦,再聚焦
自动驾驶太复杂了,不要想着什么都做。
选一条路径,聚焦一个场景,先做到这个领域的第一,再考虑扩展。
建议三:重视数据,更重视数据闭环
数据是自动驾驶的核心,但更核心的是数据闭环:
•收集数据
•训练模型
•测试验证
•收集更多数据
只有形成了这个闭环,技术才能持续迭代,越来越强。
五、结语:自动驾驶的春天,可能比想象中来得更早
10年前,自动驾驶还只是实验室里的概念;今天,Momenta已经上市,越来越多的项目正在落地。
也许再过5年,我们就能在很多城市看到完全无人的出租车;再过10年,自动驾驶可能会像今天的电动车一样普及。
你更看好哪条商业化路径?你觉得自动驾驶会在什么时候真正大规模落地?欢迎在评论区聊聊你的看法。