展开全文

无人车商业模式还可能改变汽车行业、公共交通。作为可选消费，汽车的购买、使用和保养即便对于发达国家用户都是一笔不小的开销。而通过共享无人车，一方面是提供比公共交通更优质的个性化服务，另一方面将帮助汽车出行场景转向MaaS以服务费乃至订阅形成现金流的服务体系，同时将私家车主纳入无人车服务供给侧，压缩交通工具购买成本。

与此同时，智能驾驶的另外两个关键词——新能源出行和车路协同的智能化，则是从需求侧改变现有商业模式。增加对清洁能源的需求，向产业链上游倒逼能源结构转型；车路协同的本质，是借助AI算法将有限道路资源进行合理分配。而鉴于AI技术作为底层技术和拥有深度学习能力的基础，未来应用场景绝对不仅是“红绿灯时间更加合理”这么简单。

正如百度创始人李彦宏在今年“两会”上所言，智能交通作为“新基建”的重要内容，也将迎来新的发展机遇。往小了说，“可以有效缓解交通拥堵，让百姓的日常出行更环保”，往大了说，还能“实现碳达峰与经济高质量发展协调统一”。

而作为智能驾驶商用、普及的拥趸，百度借助自身强大AI技术押注智能驾驶多年，势必成为下一个时代智能基础设施的赋能者。

2汽车机器人：技术、战略的交汇点

2021年8月18日，百度世界大会以“AI这时代 星辰大海”为主题。毫不意外，智能驾驶无人车在这场大会上第一个登场，重要地位不言而喻。这对于AI行业而言，是一个不可忽视的引号。

对于这款无人车，百度给它取了个有意思的名字：汽车机器人。

“智能汽车未来更像智能机器人。”李彦宏这样解释。

百度的汽车机器人，设计激进且具有科技感。全玻璃车顶与外部传感器融为一体；车内不设方向盘、踏板，超大曲面屏、智能控制台、变光玻璃、零重力座椅等智能化配置……意思很明显：“这玩意儿不属于现代。”但真正定义汽车机器人的，是它的智能化——具有智能驾驶、V2X交互、深度学习能力。

智能驾驶，很显然是百度的老强项。最新数据显示，Apollo测试车队规模已达500辆级别，获得自动驾驶专利数超过2900件，测试总里程超过1400万公里；已经获得中国智能驾驶测试牌照293张，其中载人测试牌照221张。在中国企业中，百度的测试里程数已是业内顶尖，能进一步帮助智能驾驶深度学习，应对各种corner case、疑难杂症。

V2X或者说人、车、万物的交互，则是百度SLG业务IoT解决方案在出行场景的延伸。基于IoT概念、云技术的语音助手具备语音、人脸识别等多模交互能力，分析用户潜在需求，主动提供服务，不仅实现车辆控制，而且能够成为帮助用户与生活、购物、工作等场景相互连接的基础设施。

在这方面，百度的AI虚拟人将发挥重要作用。虚拟人拥有独特长相和稳定人设，更容易满足人们消费心理。百度也许是觉得，既然是“机器人”，既然要作出行场景的“助理”“伙伴”，那么至少应该“人模人样”吧？

V2X还有另一个层面的意义，即车路协同。2020年4月，百度正式对外发布《Apollo智能交通白皮书》，推出了ACE智能交通引擎，成为国内外第一个车路行融合的全栈式智能交通解决方案。在智能网联、智慧交管、智慧高速、智慧停车等领域不断深耕，目前为止，百度ACE已发展到2.0版本，智能交通解决方案已经在近30个城市落地。

在智能驾驶落地方案上，百度也进行了布局。

大会当天，百度Apollo还发布了无人车出行服务平台——萝卜快跑。通过萝卜快跑，用户能够打到具备汽车机器人雏形的百度Apollo无人车。萝卜快跑的发布，意味着“汽车机器人”目前来看已经不仅仅是概念车，而是百度通过无人车服务平台，将AI技术红利触达C端消费者的渠道。

自动驾驶行业目前已经迈入下半场，从技术验证阶段进入到了规模化运营阶段，百度此次推出的萝卜快跑，结合了Apollo过去两年的运营实践，能向大众提供商业运营和多元化增值服务，加速全民无人化出行时代到来。

从底层技术到赋能B端，再到C端的广泛应用和普及，很显然，百度将会通过底层AI技术赋能上层商业模式，包括智能驾驶、IoT、知识体系、新零售、互联网生态等等，涵盖生活的方方面面。百度AI也将成为未来生活中重要的基础设施。

3智能驾驶，棋至中局

但话说回来，百度并非唯一践行这种商业模式的玩家。

眼下，许多人都想在智能驾驶这块“蛋糕”上啃一口，通过底层技术赋能商业模式，进而在B、C端角逐智能驾驶赛道的玩家还包括华为、谷歌、苹果等国内外科技巨头，以及众多初创企业独角兽；满地造车新势力、传统车企与科技公司相互合纵连横形成劲旅，福特、通用这样的“老矿主”，也都在智能驾驶赛道上推动着自己的商业模式。

众多玩家的参与，让智能驾驶赛道变成了一座不折不扣的“黑暗森林”。

为什么这么说？

因为“技术爆炸”是赛道上所有玩家的达摩克利斯之剑。智能驾驶的理论瓶颈，到现在都还没有完全突破。许多智能驾驶路测在相对简单的道路环境下进行，可到了真实城市道路，在面对无限多可能产生的复杂、突发情况，开发者要以有限模型对所有状况一一拟合，需要投入矢量成本。

对于智能驾驶的投资逻辑来说，这一点是颗不定时炸弹。谁也不知道对手会不会率先取得突破。这也是为什么马斯克急于推动FSD上线、不断打价格战提升车辆普及率——特斯拉需要收集足够多数据，确保智能驾驶技术研发和持续“进化”能力。

赛道最后一程是座“独木桥”。能挤过去而不落水的玩家，才能站在食物链顶端，揽下5000亿美元智能驾驶市场的战利品。

而这方面，百度2021年百度世界大会释放了一个强烈信号：

在智能驾驶普及上，百度即将走完“从内部验证到ToB赋能”的阶段，下一步就要通过展开ToC应完成质的飞跃。

现如今技术大厂的一个最主要的打法，是在建立成熟技术体系基础上，开发充分的ToB商业模式，进而将标杆案例和经验有效转化为ToC场景应用的驱动力。而面向C端的全面技术应用，是大厂从技术验证阶段进入规模化运营阶段的关键信号，同时也是技术研发实现货币化的重要环节。

底层技术层面，百度目前已成长为全球最活跃的智能驾驶开放平台，全球生态合作伙伴超过210家，开发者超过6.5万名，开源代码数70万行。一个比较有趣的趋势是，百度面向内部的技术体系开始强调融合创新。例如百度大脑7.0不断推进深度学习与技术融合、跨模态多技术融合的特点，能为技术落地提供强大、稳定技术底座支持。

硬件方面，百度自主的昆仑AI芯片，使得AI模型计算效率更高、应用效果更好；针对远场语音交互研制的鸿鹄芯片，让人与汽车、智能家居等设备的语音交互更便捷、更流畅。

B端商用层面，百度的智能交通引擎已经相继在北京、上海、广州、重庆等数十个城市落地，面向智能网联、智慧交管、智慧高速、智慧停车等出行相关领域更是先后开展了几十个项目。5月2日，Apollo在北京市首钢园开启Robotaxi的商业化常态运营，百度也正式成为中国第一家、全球第二家开放完全无人驾驶共享无人车常态化商业运营的公司。

在人口稠密、交通状况复杂的中国市场，要实现智能驾驶技术的积累、落地乃至商用，难度可想而知；与此同时，数据安全这一敏感问题，对智能驾驶和智能网联汽车的研发、生产和运营提出了更高要求。

从这个角度上看，百度的技术体系、充分的ToB商业逻辑逐渐成型。

而接下来，通过全面生态支持、明确应用路径向C端进发，百度也许已赢在下个起点上。

4结语

比尔盖茨有这样一句名言：“微软离破产永远只有18个月。”

所谓18个月，是摩尔定律中，半导体晶体管密度翻倍所需要的周期。于整个科技行业而言，又何尝不是如此——任何一次技术和商业模式的奇点，都有可能改变战场上的强弱攻守之势。只不过你完全不知道，下一个奇点会在什么时间地点、以怎样方式出现。

科技洪流滚滚向前。开往何处？对于方向，人们已经达成共识。但一将功成的背后是万千白骨枯于野的悲怆。不断螺旋向上的历史进程中，势必伴随着新旧模式的更迭，以及玩家们的来来去去。只有看得更远、跑得更快，才能在商业世界适者生存的冷酷逻辑下笑到最后。

那么，百度看得远吗？21世纪初，百度看到了AI对于社会进步的意义，2013年开始布局智能驾驶，冒着质疑的炮火前进，如今已是全球唯一实现千万公里级路测积累的中国企业。

那么，百度跑得快吗？

看过2021年百度世界大会之后，我想，你会有答案。