武汉等城市自动驾驶出租车商业运营试验引发社会广泛关注与热议
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作者丨Cui Guilin
编辑丨melia
武汉等城市中自动出租车的商业操作实验引起了社会的广泛关注和激烈的讨论。
经过多年的科学和技术宣传，情报对汽车，运输系统甚至社会生活的影响已深深植根于人们的心中。尽管这只是一个小规模的操作实验，但人们认为“火花可以发起草原大火”。有些人期望，那些害怕的人，受影响的人以及那些对海浪大声疾呼的人。在广阔的信息海洋中，既有公开辩论的趋势，人们谈论人与技术之间的关系，有些人担心资本赢家会占有一切，有些人在谈论他。
作者是一个“小镇提问者”，知道人们的生计并不容易。但是，作为一名遵循情报多年的研究人员，他还知道企业家精神很困难。有些话被感动了，就像他的喉咙里的刺一样，他不会呕吐就不会快乐。我想利用这篇文章来谈论从行业成熟度，商业理解和技术价值观的角度来对某些学者的系统思考。个人观点是，赞美和批评都是对与错。我只是希望读者的时间不会徒劳。感兴趣的朋友也欢迎彼此交流。如果有一些关于不同身份的决策者的提及，那就很棒。
行业成熟：不要问你幼稚的脸何时会变老
自主驾驶是人工智能技术的工业应用，也是新优质生产力的典型代表。它涉及改变世界的复杂系统创新。没有技术力量敢于忽视。
但是，作为核心的人工智能仍然有点聪明，而且技术路线仍然存在争议。数据和功能之间存在辩证关系。自主驾驶的工业化仍处于起步阶段。
因此，对未成熟技术，系统和系统的批评更像是循环论证 - 就像没有成熟的婴儿，没有新生的老年人一样。
为了评估新技术的工业成熟度，Tsinghua University的Zhu Hengyuan教授的团队曾经提出了一种简化的认知模型，在四个维度上是必不可少的：技术，公用事业，市场和工业链（网络）。
巧合的是，当它是在许多年前公开发表时，它被用来评估情报，但是当时自动驾驶行业的成熟程度不那么成熟。
国际自动机工程师协会（SAE）将汽车智能驾驶分为六个级别：L0至L5，L1至L2是辅助驾驶，L3及以上是自主驾驶。中国国家标准与此相似。
目前，辅助驾驶已经流行。根据Gastronic Automobile Research Institute提供的数据，2023年，中国电动乘用车市场高端辅助驾驶的标准渗透率超过51％，型号超过200,000的渗透率超过85％。人们可以清楚地感觉到，在高速公路和城市道路上的导航辅助驾驶（NOA）的应用变得越来越多的用户熟悉。
但是，目前，在世界范围内，自动驾驶仍然仅限于实验，示范区和特定方案，并且尚未实现大规模的商业化。
在技术方面，尽管实际应用的最低阈值已被打破（T1），但计算能力和算法正在迭代，数据仍在累积，并且尚未确认由技术领导的设计（T2）。换句话说，技术尚未完成，技术是大规模复制工业产品的先决条件。
有两个例子。人们可以直接认为的例子是Robotaxi的消费者体验。他们是听话和愚蠢的。看似“无人驾驶”的背后是对人工安全人员的远程实时监控和接管；另一个例子是行业辩论。一些企业家声称，大多数公司目前都有无法实现真正自动驾驶的“规则算法 +小型AI模型”解决方案。建议该行业转换为“端到端”大型模型（指的是直接在执行端的感知端和输出结果的智能驾驶系统输入信息，其训练方法与Chatgpt类似）。但是，术语的技术概念尚未统一。鉴于大型逻辑的“无解学”及其对计算能力和数据的巨大依赖，因此无法得出结论，它是主要的设计计划。
实际上，更大的技术最终确定问题在于“自行车情报”或“车辆道路协作”之间的辩论。由于空间的限制，作者将撰写另一篇文章来解释它。
在用户公用事业方面，运输的基本价值是为人们提供移动便利性。当前，自动驾驶正在从有限的方案（U1）扩展到两个级别的一般方案（U2）。
首先，地理区域从一些城市的某些地区推广到更多的城市和更大的规模。最新的发展是，7月5日，各部委宣布了智能连接车辆“车辆路”的综合应用程序计划，以扩展到北京，上海，广州，广州，山东，钦奇，奇金奎宁和雪阳的20个城市；另一个是人与车辆之间的关系，安全官员从汽车的主要驾驶员和副驾驶员座位撤退到幕后的远程监控，这显示了汽车的“增长”。对于消费者而言，更多的方案兼容性意味着更普遍的价值。
在市场层面上，尽管早期用户（M1）已经可以通过在线渠道找到经验的汽车，但消费者的数量仍然远离市场大小（M2），市场本身可以起飞。
根据今年5月的当地交通运输部的数据，以武汉为例，该市的在线汽车车辆车辆数量约为每天29,400，而无人驾驶出租车则不到其总数的2％。不完美的技术还使无人驾驶的驾驶并没有达到使用户完全保证的阶段，这导致其乘客流量的稳定性低，这反映在此反映的，尽管价格很低，但平均每日订单量不高于常规在线汽车房屋的平均订单量。
在工业系统层面上，当前的工业成熟度标准甚至更远。美国的Waymo和Baidu，Pony Ma，Wenxing和Zhiyuan在中国是自治驾驶的激进途径的代表。他们手中握住“灵魂”，并希望直接提供L4级旅行服务。但是，由于他们不制造汽车，因此必须与汽车公司合作改变现有的汽车（例如，Waymo与Jaguar，Chrysler和Volvo进行了很多合作），进行实验并在特定领域积累数据。由于很长一段时间以来缺乏可观的收入，因此资本市场输血需要维持巨额资本投资。
相对而言，由特斯拉和中国新的电动汽车公司代表的完整汽车公司通常采用逐渐的路线，首先出售汽车，使用辅助驾驶来积累客户，数据和资金，并逐渐升级到L4。其中，特斯拉现在已经启动了两个系统，即自动驾驶仪和FSD供用户使用，而中国创建了与完整的车辆公司合作的大量智能解决方案供应商，而华为更为典型。有人称这条渐进的路线为“爬上珠穆朗玛峰并在途中产卵”。
但是，无论是激进的，渐进的，自行车的智能还是车辆协调，无论哪种路线，完全自主的驾驶都涉及交通规范，系统和社会系统的变化，并且与一般的社会动员密不可分，并且注定要超出个人企业的能力。
特别是，考虑到未来的当前和长期全球化模式，无论芯片，计算能力，模型或系统支持如何，中国自主驾驶旅程中的企业家仍然还有很长的路要走。
简而言之，不管公众舆论如何平静地说，自主驾驶尚未完成从“极客产品”到“时尚产品”的转变，并且尚未进入行业周期中的“婴儿期”。
自动驾驶是当今世界技术和工业大国之间的一场长途科学与技术竞赛。 “成熟”是“不成熟”将颠覆的目标。站在前沿的各个国家的技术公司正在亏损，而继续投资的资本实际上是该国需要和社会要求的“耐心资本”。
在这种情况下，一旦扩大了操作飞行员，一些媒体朋友将“爆炸热点”，“飞溅冷水”或推测“失业焦虑症”和“资本垄断”。实际上，没有必要。
这个孩子还很年轻，寿命很长。我相信，从政府，企业到社会，我们将尽一切可能，积极，稳定地支持破坏性的创新，并制定自下而上的创造性破坏计划。
商业化理解：不要用旧眼睛遵守旧规则
人类的推理和思维主要包括三种方法：推论，归纳和类比。其中，类比通过比较已知对象和未知对象之间的相似性来帮助我们通过已知对象理解未知的对象。
Robotaxi被用作产品名称，用于参考自动驾驶汽车提供的公共旅行服务。实际上，这是一个类比。难怪人们已经讨论了在线乘车司机的生计。同样，有些人将技术替代归咎于各个公司，并担心互联网平台的赢家全部现象的重新出现，这也来自这种类比思考。
尽管类比是生动的，但最大的问题是简化和跳过差异。实际上，昨天的简单出现不会发生。
影响远远超过在线乘车司机的生计。
总体而言，自主出租车只是智能旅行时代的一部分，智能旅行只是智能应用程序的一部分。机器对人工劳动的影响不仅是替代，而且赋权和调整不可忽视。
总体而言，自主驾驶对人类运输和生活的影响至少将涉及以下方面。
1）提高交通安全。根据统计数据，大约90％的交通事故是由人为因素引起的。通过实时收集和处理道路信息，自动驾驶汽车可以大大减少因人为错误或疏忽而引起的交通事故，并可以准确地感知和判断道路状况，并避免及时及时碰撞车辆之间的碰撞，从而改善道路驾驶的平稳性和安全性。
2）优化交通效率。自动驾驶汽车可以根据实时交通信息和预测来优化驾驶路线，减少不必要的等待时间和交通拥堵，并提高道路利用率和驾驶速度。
3）旅行方法的变化。自动驾驶技术将颠覆现有的业务模型并影响行业结构。例如，许多人可能不需要购买拥有自己所有权的汽车，而只需要购买共享的自主驾驶旅行服务即可。 24小时共享旅行将提供更个性化和舒适的运输服务，满足不同的人群（尤其是需要护理的人）的需求，并提供更便捷，更安全的旅行方式。
4）影响就业，不仅失业。自主驾驶确实会减少对驾驶员的需求（例如出租车，卡车司机等），从而导致某些失业；但是，与此同时，自动驾驶还将为新领域（例如自动驾驶系统的研究与开发，生产，监督和维护）创造新的就业机会。
5）城市规划调整。随着自动驾驶汽车的普及，城市运输结构将改变，从而减少对传统运输方式的依赖，从而为城市发展提供更多空间。此外，可能需要对现有的城市规划和基础设施进行调整，例如增加充电站，维护中心和其他设施。
当然，自主驾驶也将伴随新问题。例如，数据隐私和安全性，自动驾驶汽车需要收集大量数据，包括个人信息和行为数据，这可能会带来数据泄露或滥用的风险，从而对个人隐私和数据安全构成挑战。此外，就道德，责任和风险识别，法规和与自主驾驶相关的法规机制而言，还需要重建。
自主驾驶的普及将极大地影响人们的城市生活。在这种情况下，如果您只讨论在线乘车司机的问题，您将陷入“仅讨论树木而不是谈论森林”的状态，并且您将过于纠缠在“马车上的地方”中，这很容易忽略“需要由人建造的道路”。
恐怕讨论“人们应该在智能时代来的时候做什么？”将更有价值。毕竟，没有人是教练或驾驶员，这些技能是学习和培训的结果。
能够积极学习和影响环境是将人类与其他动物区分开的重要信号。作者实际上对世代的适应性发展充满信心。
势头是联合力量，对于个别制造商来说是不可能的。
备受争议的“稀有运行”是由百度阿波罗（Baidu Apollo）推出的自主驾驶旅行服务平台。它在11个城市开设了载人测试和运营服务，并在北京，上海，深圳，武汉，重庆和其他地方进行了无人自主驾驶旅行服务测试。在中国，尽管百度最早开始并在该领域投入最多的投资，但它是该行业的旗帜，但是如果它“属于”或“ Blams”，将自动驾驶的替换为该公司，它将忽略事实。
从2004年到2007年，美国国防高级研发局（DARPA，在促进筹码和互联网行业的发展中发挥了至关重要的作用），组织了三个世界无人驾驶挑战。 Google发现了自动驾驶的技术潜力，参加了比赛，并在著名的X实验室中秘密开发了自动驾驶项目，形成了当前的驾驶项目。 2014年，Google推出了一辆纯电动自动驾驶汽车，全世界首次见证了自动驾驶的具体概念。
Google的演示使世界意识到自动驾驶领域的潜力和重要性。从亚马逊，百度和华为等科技公司到梅赛德斯 - 奔驰，通用汽车，特斯拉和后来的魏族等新车公司，再到Uber，Didi和Ruqi等旅行服务提供商，他们加入了这一旅程。百度提供的信息显示，自2013年以来，它一直在计划进行自动驾驶，并于2017年推出了世界上第一个自动驾驶驾驶平台阿波罗 - 还不算太晚，但不是最早的。
如上所述，在探索自主驾驶商业化时，该行业已经分割了两条途径（也为了类比，攀登珠穆朗玛峰山，北坡和南斜坡的难度和易用性都不同） - Waymo和Baidu计划直接以Robotaxi的形式实现自动驾驶的自动驾驶，而包括Tesla在内的各种汽车制造商都可以从包括Tesla的各种驾驶中进行途径。
在过去的十年中，中国和美国都经历了一波自动驾驶技术企业家精神，许多初创企业遵循了Waymo的路线。除了百度，在美国的巡游，中国的Wenyuan Zhixing，Pony Ma等，还推出了Robotaxi或无人公共汽车，投资和艰辛，最近才看到黎明。
在美国，不久前，Waymo宣布将向旧金山地区的所有用户开放Robotaxi服务（以前仅向有限的乘客开放）；近年来，在中国，除武汉外，上海已向小米Yixing，Baidu Zhixing和Saike Intelligent等公司发出了无人驾驶智能连接的车辆示范申请许可证。北京的相关部门还宣布，他们将开设智能连接乘用车的“无人”商业化飞行员。深圳市政府已向Antu Zhixing，Pengdian集团和Radish能力财团颁发了类似的许可证。
同时，特斯拉（Tesla）在渐进的路线上宣布，它将将其下一代产品平台调整为Robotaxi方向。在中国，米彭汽车还获得了广州智能连接的车辆乘客测试许可证。
即使我们不讨论技术趋势的宏伟叙事，对整个政治，行业，教育和研究生态系统的支持，也只讨论了在微观层面的产品竞争中的参与者，自主驾驶的趋势也是美国技术行业力量的相同方向的结果，例如Google和Tesla和Tesla和Tesla和Baidu，Pony Ma Zhixing，Wen Yuan Yuan Yuan Yuan Yuan Yuan Xia，xhixgia，DIDI，DIDI，DIDI。更重要的是，在这一领域中，许多企业家公司，例如小马Ma Zhixing，Wen Yuan Zhixing，Yuan Rong Qixing，Zhong Zhixing，Heduo Technology，Horizon和Haomo Zhixing与Baidu的关系很难。
开展业务很难，但这并不容易。至于行业在情报和自动驾驶方向上的贡献，尽管我微不足道，但我愿意为百度代言。
工业互联网上没有赢家。
关于自主出租车平台，有些人担心互联网平台扩展“向日葵书”模型的重新出现 - 以低价获得用户，然后在所有垄断之后将价格提高到收获。在这方面，作者建议您可以放松。原因很简单，既不是机会也不需要。
自动驾驶旅行服务涉及信息级别的代码位与物理水平上的物理资产的结合，在能源层面上充电和交换设施，以及系统级别的监管法规和区域利益。它们与工业互联网的范围（通过降低成本，提高效率，提高质量和创新的目的结合了数字技术与原始行业的范围）基本上不同，并且与消费者互联网基本上不同（根据位代码提供标准化的数字服务，享受零边际成本和网络效果以及对规模的网络影响）。
工业互联网涉及机构复杂性，边际成本不能接近零。 “十英里是不同的声音，数百英里是不同的习俗”，没有任何胜利者可以全力以赴。在这方面，多年来，学者，研究人员和公司从业人员实际上已经达成了共识，并且资本已经支付了高高的学费。
最简单的例子是，工业互联网上没有新的蝙蝠增长。 Byte，Pinduoduo，和Meituan的基本市场仍然涉及消费者互联网类别中的数字娱乐，社交网络和交易成本；迪迪（Didi）遭受了十多年的巨大损失，并急于使它变得艰难。最近，它的收入为1,24亿，在2023年的收入为1,24亿，利润为5亿美元（销售利润率为0.26％） - 我认为，如果时间可以恢复，DIDI在股票规模的扩展或合规性运营质量方面应该有不同的选择。
作者的朋友，北京大学的Hou Houn教授是互联网商业生态研究的硕士。他总结了三个维度的工业互联网和消费者互联网之间的根本差异：值点，链接和网络。
点 - 在消费者互联网中，网络价值在产品值中的份额高于单点值，这就是网络效应主导的原因；但是，在工业互联网中，产品的单点价值通常是建立网络价值的先决条件，即产品或服务本身必须首先是强大的。
链路消费者的互联网反馈通常非常快，因为消费者具有冲动消费的特征，而工业互联网的反馈很慢，因为企业客户或合作伙伴会做出非常合理的决定。在缓慢的过程中，将会出现更多的人来争夺资源和客户。
网络网络的区域细分特性导致网络效应分为一系列局部网络，每个局域网只能根据自己的规模创造网络效应；网络中的流量不再是数字资源，而是工业资源和物理资源，其移动成本也很高。
这些特征导致工业互联网平台的网络效应通常要弱得多，而且其开发将要慢得多。如果简单而缓慢，那就更好了，但是资本仍然具有希望和长期主义。问题是，一旦您放慢脚步，最终结果也会改变。获胜者不太可能竭尽全力，长期主义将无法挑选（贪婪）的果实。
运输涉及公共安全和国家安全，并且在每个国家都处于强大的监管领域。如果自动驾驶旅行服务制造商想为某个领域的客户提供服务，则必须获得当地批准并解决将物理资产与智能服务相结合的问题。降低成本也有很大的下限。也许，如果您必须进行类比，则状态网格可以进行比较。 State Grid为全国大多数省和城市提供垄断电力供应服务。作为基础设施之一和最大的中央企业之一，其价格和服务也受到政府的监督。
当然，从另一个角度来看，城市运输系统经营的业务实际上是想象空间中广阔的恒星。利用竞争优势，已经证明了巨大的商业成就。
公司战略研究领域的常识是，技术不等于产品，技术只是构成产品的资源和要素，技术和互补元素的组合构成了产品。
对于具有核心技术优势的企业，在工业链，价值链，供应链和创新链中有无数的商业空间可以转移。实际上，在终端市场中追求“赢家奖”是完全没有必要的，而“饮食完全很好”并不是商业模式的最佳策略。
毕竟，微软的主要业务不是生产计算机。华为说，它的目的是帮助汽车制造商制造优质的汽车。长期可持续竞争力是对公司的不断变化的追求。
技术价值：世界上正确的道路是Vicissitudes
经济增长的本质是价值财富而不是货币的增加。经济学家通常认为，经济增长只有两种来源 - 增加资源投资或提高资源利用效率。技术是将资源转化为产品或服务的机械和智力转化的转换过程。没有增加资源，技术进步是实现增长的唯一途径。
1930年，经济学家凯恩斯（Keynes）在文章“我们的子女和国家的经济可能性”中预测，在一个世纪以来，人类生活水平将增加4至8次，每周工作时间减少到15小时。超过90年已经过去了，当时欧洲发达经济体的人均收入增加到了五倍，而且国家法律工作时间已缩短到每周35小时。尽管凯恩斯的估计太乐观了，但方向是正确的。
发达工业国家的国民收入和休闲同时增加确实归因于技术进步。从本质上讲，技术进步使生活变得更好，有效的社会机制可以保证这种美丽。
结合自主驾驶的背景，重复上述主题，在理想的情况下，在运输领域，自主驾驶技术将希望帮助人类投资较少的人类和物质资源，创造完全工业化，更安全，更丰富，更低成本和高质量的旅行服务，从而使人们的生活变得更好。
的确，历史上的每一次技术革命最终都带来了更多的工作，但总数的增加无法回答结构性问题。实际上，问题是，作为“劳动替代技术”而不是“劳动力赋权技术”，可以自主驾驶会将“更高收入和更多休闲”的美丽带给人们？
许多年前，作者参加了关于“好技术”的讨论，我仍然生动地记得它。科学技术本身就是价值的。与“善良和不善”的价值判断有关的唯一一件事是使用技术的人的价值判断。就像人们可以使用诺贝尔发明的爆炸物来通过建造山脉和道路来创造增量价值，或者可以用来在战争杀戮中制作零和游戏，哪些机制用于组织生产以及用于分配价值的哪些机制。它涉及价值判断。人们是主题，人们就是目的。
在创新研究领域，这是一个关于技术基金会和机构建设的问题 - 技术和工业发展始终可以提高社会机制和规范的进步，而及时有效的系统和规范确保了社会经济的可持续性，并减缓了创新带来的创造性损害。
机制的建设并不完全是政府的责任。作为一个创新实体和市场实体，企业还需要在考虑长期可持续发展和生态环境中发挥重要作用。他们不能完全专注于技术主义的信念，即“使用技术使复杂的世界变得更简单”。复杂性是复杂性。从物理的角度来看，节能和连续的熵增加，当地的简单性必须由某人承担。
2019年，普林斯顿大学出版社（Princeton University Press）发表了《自动化时代的技术陷阱：资本，劳动力和权力》一书，该书将西方国家的工业革命历史视为一个线索，并详细介绍了每个时期的技术发展以及相应的经济，社会和劳动力状况。
这本书提到，当今的挑战是，大数据，机器人，人工智能等技术几乎都是“劳动力替代”，而技术无法解决如何分配较少的工作和技术创造的巨额财富的问题。基于“重新分配”的想法，弗雷讨论了几种可能的应对策略，例如教育，再培训，工资保险，税收抵免，人口移民，扩大住房供应，加强城市间交通连接以及振兴行业。
教育。事实证明，有大学或以上的人的风险相对较小，可以被自动化替换。尽管社会仍然需要低技能的工作，但这些职位将来将来被替换的风险更高。但是当前的教育政策也面临着挑战：那些来自处境不利的家庭的孩子在教育方面的表现相对较差，而那些来自弱势家庭的孩子可能来自失业，减少工资和因自动化而破产的家庭的家庭。因此，教育体系如何平衡资源是下一代避免消除新技术的必要机制。
再培训。在美国，技术失业团体的培训曾经是美国在1960年代应对自动化焦虑的国家计划，但是这种高投资和大规模培训的有效性很难评估。无论是国家投资培训计划还是自我投资的再培训课程，响应快速的技术创新，“终身学习”都可以满足不同职业阶段的技能需求。
这本书非常有价值，但总的来说，它具有独特的个人主义色彩，也就是说，它应该通过教育，培训和其他手段来应对技术进步的挑战，以提高知识和技能。 However, it is obviously not entirely an individual's responsibility to deal with technological challenges, and except for the government, enterprises can play an important role.
In this regard, another futurist Martin Ford said that in the long run, a reasonable approach should be to create a mechanism that allows everyone to occupy a certain share in the market and allow everyone to become shareholders who share technological gains.
Sincerely, I'm afraid, maybe, maybe, maybe, maybe, in addition to technological innovation, entrepreneurs should also have great potential in business models and institutional innovation...
In the recent discussion on autonomous driving, the author noticed that some people mentioned the structural issues of the reduction of old positions and the increase in new positions and new employment opportunities, some mentioned the issues of education and training and reemployment assistance, some mentioned the government's tax and secondary distribution mechanism, and some mentioned the issue of allowing online ride-hailing drivers to participate in the distribution of benefits... At present, these discussions are very meaningful. Perhaps, people's real anxiety does not come from the industrial impact brought by autonomous taxis - I believe that not many people really look up to the current Robotaxi like that. In the context of economic downturn and all walks of life being "involved", people's slightly fragile uneasiness about the future deep in their hearts.这是真实的。 For enterprises, if they break out of technical myths and give society some warmth, there should be room for "to be good".
Fortunately, as mentioned above, for the government, enterprises, and individuals, the autonomous driving industry is mature, the children are still young, the days are still long, and the time is still there. It is time to embrace technological innovation and discuss technology for goodness.
At the end, although the author works in a think tank that is very close to policy, I oppose "policy determinism". This is because although "policy promotion" and "policy driving" are different in one word, there is a fundamental difference.
No matter which emerging industry, policies provide a sunny environment, enterprises are the main body, technology is the seed, demand is the soil, entrepreneurs are farming farmers, working in the social culture of smooth rain or storm.
At a time when positive technological innovation and entrepreneurship are still luxury goods, the author knows that policy promotion is necessary but not sufficient. Only by achieving the benign interaction between entrepreneurs, enterprises and customers and being accepted and spread by the society can industrial renewal be realized. Autonomous driving is facing such opportunities of the times, which depends on the joint care of all sectors of society and move towards each other.
作者个人资料
Dr. Cui Guilin, a researcher, has a research direction of technological innovation and corporate strategy. He has served as a senior researcher at the Global Industry Research Institute of Tsinghua University and director of the Center for Innovation and Industrial Development Research. He has been responsible for the operation of the Tsinghua Management Review. He is currently working in a well-known industry think tank.
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