ArgoAI倒闭，自动驾驶淋了一场“冷水浴”

2022-11-18 14:26:03 IT之家阅读量：9332

Argo AI已经在美国和德国超过8个城市进行了广泛的开发和测试这使得Argo Drive能够访问广泛的真实世界数据，地形，气候，交通模式和驾驶行为每行驶一英里，它都会变得更安全，更智能，更具可扩展性

Argo AI创始人布莱恩·萨利斯基可能没有想到，这条推文发表不到一周，峰值市值就高达70亿美元，团队规模超过2000人的Argo AI会突然迎来最后时刻。

据《福布斯》报道，福特汽车公司最近几天表示，此前曾从福特和大众汽车融资数十亿美元的前景广阔的自动驾驶技术开发项目Argo AI将被关闭并解散，其员工和部分零部件将分别由福特汽车公司和大众汽车公司接收。

Argo AI是自动驾驶行业当之无愧的明星企业成立于2016年，总部位于美国匹兹堡它旨在开发，测试并最终商业化其自动驾驶系统

在公司成立的第二年，福特宣布将在五年内投资10亿美元2019年，Argo AI又获得大众汽车26亿美元战略融资大众和福特均持有Argo AI的股份，持股比例约为39%

创业是幸存者的游戏，但Argo AI的倒闭还是让人看到了一个sturm und drang行业的无情与鲜活Argo AI的反转命运也是自动驾驶行业的一个缩影:目前自动驾驶公司正在经历严重的估值退潮

例如，谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo的估值从最高的1750亿美元降至300亿美元，最近几天，英特尔旗下的Mobileye流血上市根据IPO发行价，该公司市值约为167亿美元，超过英特尔最初估计估值500亿美元的三分之一

美国企业服务数据公司Crunchbase跟踪了最近几年来上市的14家拥有自动驾驶汽车相关技术的公司，发现这些公司上市后的平均跌幅超过80%。

围绕这一事件，本文将尝试回答三个问题:

1.Argo AI为什么关闭。

2.从资本热情到共渡难关，L4自动驾驶公司为何集体遇冷。

3.自动驾驶的商业化落地应该如何。

自动驾驶的黄金时代

Argo AI创立的时候，正是自动驾驶的黄金时代。

2016年，Waymo从谷歌独立出来，成为Alphabet公司的子公司，Mobileye成为全球最大的高级辅助驾驶系统供应商，当时全球有1200万辆车搭载了其系统，全球首款自动驾驶出租车NuTonomy在新加坡开始运营载客，克鲁斯被通用汽车公司收购，一时间风头正劲。......

也是在今年年底，踌躇满志的布莱恩·萨利斯基离开了谷歌自动驾驶团队，与优步高级商业技术部前首席工程师彼得·兰德共同创立了Argo AI。

根据他们的设想，Argo AI将专注于提供L4级自动驾驶系统，并在拥挤的城市地区提供共享出行和货物交付等服务。

Argo AI的成立立即引起了时任福特汽车公司首席执行官马克·菲尔兹的注意。

当时，马克·菲尔兹致力于带领福特完成从汽车公司到移动公司的转型，2021年推出4级自动驾驶汽车是马克·菲尔兹最强烈的愿望之一。

此前，这位拥有许多关于自动驾驶先进理念的领导者已经在L4自动驾驶上投入了大量的资源和期望，包括投资云计算技术公司Pivotal和投资7500万美元给多线激光雷达公司威力登在他眼中，Argo AI将成为福特推动自动驾驶研发的关键拼图

那个时候，自动驾驶这个燃烧的荒原上，似乎有源源不断的热钱2017年2月，马克·菲尔兹宣布向刚刚成立3个月的Argo AI投资10亿美元即使Argo AI当时员工不足12人，也拿不出什么像样的软硬件产品

这笔投资不仅解决了R&D对Argo AI的资金燃眉之急，也满足了传统车企对自动驾驶技术的强烈需求2019年，大众也高调入局，向Argo AI注资26亿美元，与福特共同持有Argo AI，并将合作领域拓展至电动汽车和自动驾驶

在巨额资金的加持下，Argo AI的发展蒸蒸日上。

2021年，Argo AI已经在美国和德国超过8个城市进行了广泛的开发和测试今年5月，Argo AI在美国迈阿密和奥斯汀启动了自动驾驶商业化试点项目，包括与Lyft合作推广自动驾驶出租车业务，以及与沃尔玛部署无人驾驶送货服务

Argo AI的发言人誓言，Argo AI的无人驾驶业务将在适当的时间点开始商业运营。

可是，与Argo AI的大张旗鼓相对应的是，自动驾驶的燃烧速度远远超出了福特和大众的想象与此同时，L4自动驾驶的商业化也远没有达到他们的预期

福特2022年第三季度财报显示，其第三季度净亏损达到8.27亿美元，福特将此归咎于Argo AI，称这是因为该公司对Argo AI的投资录得27亿美元的非现金税前减值。

福特首席执行官吉姆·法利直接表示，虽然福特看好L4 ADAS的未来，但无人驾驶汽车的大规模商业化将耗资数十亿美元，至少需要五年时间。

在一份声明中，福特甚至承认，该公司需要投资于短期内更容易实现的驾驶辅助技术，而不是Argo AI的全自动驾驶目标。

大众首席执行官奥利弗·奥贝姆的说法更加委婉，但他的立场同样明确他认为，在技术的未来发展中，专注和速度至关重要大众的目标是在最短的时间内为客户提供最强大的功能，让企业的发展尽可能的划算

从整个行业来看，Argo AI的破产并不难理解在全球流动性收缩的背景下，初创企业获得外部融资的难度加大L4自动驾驶面临技术，法规标准，供应链等方面的困难，而商业落地的速度与投资者早期的乐观预期相差甚远

显然，Argo AI短时间内并不具备自身造血能力在缺乏外部支持的情况下，福特和大众最终选择忍痛止损，将有限的资金投入到更容易落地的L2+和L3智能驾驶的研发中

穿越死亡之谷

一份研究报告曾经指出，90%的科研成果在到达市场之前，都被埋没在从基础研究到商业化的过程中因此，一项创新成果从实验室样品到进入市场并作为商品落地的过程，常被称为死亡之谷

因为在技术研发上，往往是单个的突破，但要想把技术变成产品，就要关注整个产品的性能，以及消费者的接受度和体验公司运营除了技术工程化，产品化，还涉及市场，融资，人才等多方面的问题

事实上，自动驾驶的研发一直存在渐进式发展和跨越式发展两条技术路线。

前者聚焦传统主机厂和造车新势力，从相对基础，低难度的辅助驾驶入手，通过不断迭代实现L1，L2，L2+的辅助驾驶功能，提升汽车自动化水平，后者以科技企业为主，主张全力研发L3级别以上的自动驾驶汽车，一步到位实现高水平的自动驾驶。

尤其是对于崇尚跃进式技术路线的L4自动驾驶企业来说，技术创新的死亡之谷尤其深，高水平自动驾驶技术商业化的过程远比他们承诺的艰难。

作为最早将自动驾驶商业化的公司之一，Waymo往往是众多L4自动驾驶公司探索商业化的摸石头。

目前，Waymo已经推出了两个商业项目，Waymo One和Waymo Via前者提供无人驾驶出租车服务，后者提供无人驾驶货运服务，但到目前为止两者都没有能够贯穿完整的L4商业化路径

以Waymo One为例2018年12月，Waymo推出了无人驾驶出租车服务，并将其命名为Waymo One四年多来，受限于技术，成本，法律法规等多重因素，Waymo One仅在美国凤凰城东谷对外开放，并未盈利

彭博的文章一针见血Waymo的自动驾驶之路已经完成了99%，但剩下的1%是最难的

究其原因，一方面，高水平自动驾驶的研发需要大量的资金投入麦肯锡估计，从2010年到2021年，老牌原始设备制造商和初创企业已经在自动驾驶能力上投资了1060亿美元

可是，与巨额投资相比，L4自动驾驶公司似乎无法在短时间内给予投资者更大的回报目前主流的L4自动驾驶公司大多是无人驾驶自动驾驶出租车的技术供应商或者物流公司，大规模商业化还没有时间表，还远没有盈利

另一方面，高水平自动驾驶的商业化仍面临政策法规等限制除了产品技术的迭代，政策标准体系的完善，相关基础设施的建立，社会接受度的提高也是制约高水平自动驾驶落地的关键因素

哲学家乔治·桑塔亚说:拒绝从历史中吸取教训的人注定要重复历史的悲剧对于L4自动驾驶公司来说，应该如何改变策略，避免重蹈Argo AI的覆辙

加速商业化的两条途径

2020年，中国《智能网联汽车技术路线图2.0》发布，为自动驾驶在中国的商用设定了三个时间节点。

到2025年，高度自动驾驶汽车将在有限区域和特定场景实现商业化，到2030年，高度自动驾驶汽车的市场份额将达到20%，并将在高速公路和部分城市道路上大规模广泛使用，到2035年，中国智能网联汽车技术和产业体系全面建成，产业生态健全完善，高度自动驾驶汽车大规模应用。

乐观估计，在中国，高级自动驾驶汽车实现量产至少还需要8年时间对于L4级自动驾驶公司来说，加速技术落地，实现自身造血，将是企业发展的关键在这个过程中，有两条路径值得关注

一是在有限场景下，率先在封闭或半封闭区域落地自动驾驶。

根据车之库发布的《自动驾驶应用场景与商业化路径》研究报告，从技术应用难度和受法律法规影响程度来看，自动驾驶商业化应用路径将遵循先封闭后开放，先装载后载人的原则，从而选择商业化场景。

自动驾驶可以首先应用在有限场景的封闭或半封闭区域，比如封闭园区的自动停车，物流运输，其次是干线物流，末端配送，固定线路的环卫领域，公交通勤，网络拼车等。

以封闭园区内的物流运输场景为例封闭园区内典型的物流运输场景包括矿区，港口，机场等目前，封闭式园区的物流行业面临着降低运营成本，招司机难等问题，并且正在向自动化，智能化，无人化发展，通过高质量的转型升级提高运营效率

具体来说，封闭园区采用自动驾驶技术更可行自动驾驶车辆在封闭园区的行驶速度不超过30 km/h，低于道路上40~80 km/h的行驶速度，降低了从信息采集到决策控制整个过程的时间要求和计算能力要求而且封闭园区内部路况简单，没有人和动物过马路，工作车辆和机械都按照道路指示的方向行驶，整体降低了自动驾驶系统的实现难度

通过采用自动驾驶技术，封闭式园区的物流可以减少人员开支，油耗和零部件损耗一是自动驾驶系统代替司机，可以节省司机的人力成本和物流成本，其次，通过驾驶过程中的精准操作，系统采取最优驾驶策略，可有效提高驾驶效率，降低油耗，节约燃油成本，第三，采用最优且高度一致的驾驶策略，自动驾驶可以有效减少包括轮胎在内的易损易耗件的损耗

第二，降维打击，优先考虑量产车上的L2/L3辅助驾驶。

目前，L2智能驾驶正在加速大规模商业应用IDC最新发布的《中国自动驾驶汽车市场数据跟踪报告》显示，L2自动驾驶技术在乘用车市场的渗透率不断提高，2022年第二季度达到26.6%

其中有小鹏的NGP，蔚来的NOP，理想NOA等都实现了高速公路和部分城市快速路的自动导航和驾驶辅助目前，新的造车力量正在竞争在城市中降落驾驶员辅助系统，接近L3级自动驾驶

在这个过程中，有很多通用的关键技术可以用于降维因此，通过为主机厂提供L2自动驾驶量产解决方案，有望成为L4自动驾驶企业商业化的重要手段之一

事实上，国内外不少L4级自动驾驶企业已经开始降维，意图抢占通往未来的第一张站台票。

Cruise在开发L4自动驾驶技术的同时，还承担了为通用汽车打造Ultra Cruise智能驾驶系统的任务根据消息显示，相比通用车型目前搭载的超级巡航，Ultra Cruise新增了自动驾驶功能，如保证前后间隔，支持自动和按需变道，支持左右转弯等

用通用的话说，Super Cruise将与Ultra Cruise形成互补，将驾驶辅助技术推广到通用的整个产品谱系，让更多人享受到科技红利。

乐章结尾部

前景光明，道路曲折，用这句话来形容自动驾驶的发展最为恰当。

在这个冒险的领域里，车企，汽车零部件供应商，互联网公司，创业独角兽等角色都是遍地英雄，意图凭借技术的破壁效应，烧出一片新天地。

Argo AI的谢幕，更像是给自驾火热的赛道洗了一个冷水澡人们已经逐渐认识到一个事实，自动驾驶的发展是一个一路下蛋的循序渐进过程，需要遵循基本的商业逻辑谁能在技术，规模和成本之间找到更好的平衡点，谁就更有可能把创新带出死亡之谷

好消息是中国有望加快这一进程。