關注自動駕駛的人，可能會記得5年前大眾旗下品牌奧迪的一則產品視頻。

　　視頻中，一位女士開著奧迪A8L在寫字樓附近下車，她輕輕按了手機中的一個鍵，車就在無人駕駛的情況下自動來到地庫并進入了車位。

　　等女士離開寫字樓時，只需在上車點用手機一鍵召喚，車又自己從車庫開了回來。

　　開門、上車、走人，干凈利落，省去了費時耗力的停車、取車環節。

　　原視頻地址：https://www.youtube.com/watch?v=VjiuQt6_VwQ，發布時間為2013年1月

　　這就是“自動代客泊車”（Auto Valet Parking）場景(在奧迪當時的展示中使用的是piloted parking“遙控泊車”概念)。

　　在功能上，它是泊車輔助系統、ADAS（高級自動駕駛輔助系統）等的升級；在技術上，則屬于低速L4級自動駕駛。

　　但5年來，并不新穎的AVP概念仍未照進現實。近兩年的自動駕駛熱潮更多表現在另一個細分賽道：城市道路乘用車L4級自動駕駛。

　　這是最符合一般人印象中的自動駕駛——無需司機操作，車能自動載客穿梭于大街小巷，完成超車、倒車、避讓行人等所有人類司機應該完成的任務。

　　其對應的終極商業模式是Robo-Taxi（機器人出租車），它屬于TaaS（Transportation as a Service，運輸即服務）模式的一種。成立于2009年的Waymo（隸屬于Google母公司Alphabet）是這一領域的先驅。

　　從2016年開始，這一細分賽道越加火熱：通用于當年收購了自動駕駛公司Cruise，目前估值已達146億美元；Drive.ai、Pony.ai、Rodarstar.ai、景馳科技等瞄準高速L4/L5級自動駕駛的創業公司相繼成立；百度的Apollo自動駕駛平臺，Uber、滴滴的自動駕駛計劃陸續上馬。

　　但這種“快速發展”目前看來主要表現在融資和估值上。經過前兩年的熱潮，城市道路乘用車L4級自動駕駛在2018年進入瓶頸一年。

　　今年11月，Waymo公司CEO John Krafcik在公開場合坦言自動駕駛技術的普及還需要幾十年 。幾天后，蘋果聯合創始人Steve Wozniak也表示： 自動駕駛汽車不可能在不久的將來實現 。

　　困住這些世界級聰明頭腦的無非兩個詞：量產和商用化。

　　然而，AVP卻很有可能率先打破城市空間中，乘用車高級別自動駕駛的量產和商業化僵局。

　　現在，市場離AVP的量產落地終于只有臨門一腳了。

　　自動駕駛遇瓶頸，但AVP很熱

　　有可能踢出這“臨門一腳”的是一家從ADAS輔助駕駛系統切入自動駕駛領域的上海公司——縱目科技。

　　今年12月26日，縱目科技宣布收到中國一汽的項目定點信，將在中國一汽紅旗品牌2020年的量產車型上，部署低速L4級自動駕駛AVP產品。縱目成為中國首個拿下整車廠AVP量產項目的公司。

　　讓縱目拿下車廠訂單的是他們在去年11月針對停車場低速場景推出的AVP1.0版的升級版。而縱目對這一領域的探索起步于更早之前的2016年9月。

　　當時，在國內自動駕駛領域，相比黑科技感更強的無人車方向，AVP并不是焦點。

　　到2017年7月，戴姆勒和博世在斯圖加特梅賽德斯奔馳博物館共同宣布了“自動代客泊車”（Auto Valet Parking）概念（二者在這一領域的合作始于2015年），業內才對這一場景有了較為統一的說法。

　　而今年，AVP的競爭已是如火如荼。

　　縱觀以上進展，大部分是概念、Demo、技術方案、戰略合作的發布。

　　這說明兩個問題：

　　一、各玩家都看到了AVP的前景。

　　縱目科技創始人兼CEO唐銳也告訴「甲子光年」：“我認為AVP是中國市場上（自動駕駛領域）最具有戰略價值的高地。”

　　梅賽德斯-奔馳乘用車中國研發中心負責人安爾翰（Prof. Dr. Hans Georg Engel）也曾在今年表示：AVP是通往自動駕駛之路的重要里程碑。

　　二、真正在這一領域有長期積累的玩家并不多。

　　上述進展中，有些項目的研發是在今年才啟動的，許多進展僅停留在合作發布階段，還未到測試，更未到量產階段。

　　在這個背景下，縱目在12月拿到的一汽紅旗轎車AVP量產訂單就具有了重要的市場開拓性意義——縱目的AVP系統很可能率先登錄主流乘用車。

　　為什么AVP會成為戰略高地？

　　站在眾玩家扎堆進軍AVP的時刻，縱目科技創始人兼CEO唐銳向「甲子光年」回顧了他的思考歷程：為何在2017年上半年就看準了AVP？

　　可以先從商業邏輯來看這個問題。

　　在考慮自動駕駛各落地場景的機會大小和商業化速度時，主要看4個維度：封閉場景/開放場景、固定路線/自由路線、低速/高速、車里有乘客/無乘客。

　　除了技術差異外，以上四維度中，封閉場景/開放場景還涉及路權問題；有乘客/無乘客則涉及立法難度。

　　而自動駕駛的商業模式則主要有兩種：

　　一是上文提到的TaaS，在這個模式中，自動駕駛是運營服務得以成立的核心技術。

　　二是汽車產業的傳統商業模式，即在汽車里加入自動駕駛功能，再賣給消費者，唐銳將其總結為VaaP（Vehicle as a Product）。在這個模式中，提供自動駕駛系統的公司充當整車廠的供應商。

　　VaaP是現在，TaaS是未來。

　　以這個框架來看，最復雜且商業價值最大的情況是“開放道路、自由路線、高速、車里有人”，它可以直接應用在城市出行上——Roadstar.ai、Pony.ai、景馳等公司，以及全球自動駕駛頭把交椅Waymo都是在向這個“桂冠場景”挑戰。其對應的商業模式Robo-Taxi將徹底改變人類出行方式，進而改變生活方式、交往形態，催生一系列新業態。

　　這也是這類公司吸引了大量風投的原因，大機會不容錯過。但這一場景的商業化時間目前看起來還很遙遠。

　　最容易落地的情況則是“封閉道路、固定路線、低速、車里無人”，比如礦區中的礦車和園區里的無人物流車；但這一場景的商業價值有限，向其他場景的遷移性也有限。

　　而AVP則處在中間——“開放道路（但停車場、尤其是地庫等類型的停車場里行人不多）、自由路線、低速、車里無人”。

　　這剛好是一個折中的、有較大延展性的場景，它具備以下特點：

　　一、法律法規障礙小——落地快、量大

　　相比其他城市中開放、半開放場景，低速且車中無人的AVP的立法難度和倫理風險顯然更小。

　　這個場景中不存在“保乘客還是保行人”的倫理難題；由于速度低和地庫較少有行人出入，其事故風險也更小。

　　唐銳告訴「甲子光年」，他認為AVP能更快落地的根本原因就是：“法律法規更簡單，車廠上量產訂單的意愿會更強。”

　　這直接帶來的商業后果就是AVP能更快落地，且量大。

　　二、同時面向VaaP和TaaS市場——能造血、空間大

　　在VaaP市場，大眾、戴姆勒、寶馬、沃爾沃等公司都已將嵌入AVP系統的量產車型提上日程。縱目此次拿到的一汽AVP量產訂單也屬于VaaP模式。

　　VaaP讓做AVP的廠家能在相對短期內獲得營收，具備一定自我造血能力。

　　而同時，AVP又具有切入運營服務，即TaaS市場的潛力。

　　當下，AVP產品形態就可以直接切入汽車分時租賃運營服務。

　　這個模式其實就是共享單車的汽車版。但相對自行車，汽車的取放更復雜。分時租賃運營商需要在調度車輛上花大量運營成本，且停車、取車不便也影響了分時租賃的市場接受度。

　　所以分時租賃運營商有采用AVP系統的強烈需求。

　　在分時租賃模式中，AVP廠商有機會參與運營，提供增值服務，如為保險業提供數據洞察、在乘客的AVP控制入口（如手機APP）上添加精準營銷、目的地打折信息、廣告等業務。

　　這是一個比供應商角色更輕、邊際效益更大、更有利潤空間的商業模式。

　　三、AVP未來有切入“桂冠場景”的潛力

　　如前所述，投入自動駕駛的資本和人才浩浩湯湯，最讓大家的興奮的還是“桂冠場景”——城市道路高速自動駕駛場景。

　　而AVP具有切入這一場景的潛質。

　　這是因為AVP對技術的要求其實很高。

　　這個場景滿足開放道路、自由路線的特點，這意味著需要完全的L4級自動駕駛技術才能保證AVP的大規模商業落地。

　　AVP與自動駕駛桂冠場景的差異主要在于：

　　速度——高速場景需要更長的制動距離，因而對傳感器的探測范圍和計算系統、控制系統的延時反應有更高要求；

　　天氣、光線等環境因素——在AVP的剛性使用環境里，比如大型商業停車場和辦公園區，光線環境穩定；而戶外道路的自動駕駛則要應對各種天氣狀況和極端情境（corner case）。

　　而以上兩大差異，正是目前限制高速L4級自動駕駛落地的瓶頸。

　　前者使得方案里不得不使用探測距離更遠、但價格昂貴的激光雷達，成本居高不下。

　　后者則有待技術突破。正如Waymo CEO John Krafcik所說，自動駕駛普及還需要幾十年，主要是因為技術還沒有突破在任何天氣、任何條件下都能駕駛的最高等級L5。只要這個能力不解鎖，就無法真正保障自動駕駛的安全性。

　　換言之，有實力做出可靠AVP方案的公司，在技術上，和瞄準高速L4級自動駕駛的公司并無涇渭分明的鴻溝。

　　用唐銳的話說，技術上能有的都有。而那些該有還未有的技術，大家都還在等待。

　　其次，與園區物流車、高速公路卡車等細分賽道相比，AVP直接應用在乘用車上，與乘用車高速自動駕駛場景更具有商業和合作上的順承性。

　　先成為整車廠的低速L4級AVP供應商，再共同研發高速L4級自動駕駛，可能會成為一條穩扎穩打的桂冠場景進擊路。

　　“我認為這是一個戰略高地，如果這個占領住了，再去打高速，這個很Solid（有堅實的基礎）。”唐銳說，“在中國，低速L4級自動駕駛可能先落地”。

　　縱目的AVP打法：車＋AI路線

　　縱目能在2016年底較早捕捉到AVP的機會還得益于這家公司的基因。

　　縱目剛好代表自動駕駛領域的一大派別“車+AI”，另一大派則是“AI+車”。

　　所謂“車+AI”就是以汽車行業為基點切入自動駕駛。通用、大眾、豐田等車廠的嘗試，博世、采埃孚、大陸、現代摩比斯等Tier 1（一級供應商）的嘗試都屬于這一派，其特點是產品導向。

　　成立于2013年的縱目也是一家“車派”的自動駕駛公司，團隊有深厚的汽車背景：

　　縱目創始人唐銳曾有14年汽車半導體的研發管理經驗；團隊中還包含了原奇瑞汽車工程研究院總工程師陳卓超等多位國際一流Tier1的高管和技術專家；在2016年開始組建技術團隊后，也引進了曾在Zoran與CSR公司擔任高級研發經理的王凡等AI人才。縱目對車廠的量產流程，如何控制產品成本有清晰、清醒的認識。

　　而“AI+車”則是以AI技術為基點，從自動駕駛的算法切入，逐步謀求商業落地。許多有互聯網科技背景的公司都屬于“AI+車”一派。

　　其在海外的代表是Waymo、Cruise、Uber自動駕駛、Auto X等公司，在國內的代表則有百度Apollo和Pony.ai、Roadstar.ai、景馳科技等（最后提及的這三家公司都有百度背景）。

　　“車+AI”還是“AI+車”，2016年，氣氛熱烈的市場關注的是誰能率先跑進未來。

　　但到了今年的蕭瑟環境中，市場更關心的是誰能好好活在當下。

　　從“生存力”上來說，車+AI一派有一定的優勢。

　　因為一開始就帶著汽車工業基因，這一派一般更加關注車廠的實際需求，更能務實地把握當下的市場機會，即先做好VaaP模式里的供應商。

　　縱目的發展歷程也正是如此。

　　2013年到2017年是縱目的第一個階段，完成了從初創公司到Tier 1的跨越。

　　此階段縱目主推的產品是L0到L2級的ADAS系統，能實現司機在最后3-5米的輔助泊車及輔助駕駛功能。

　　到2017年5月，已經在廈門、上海建立了自己的生產線，并拿到IATF16949認證（一種生產過程質量體系認證）的縱目從主要提供算法和方案的二級供應商，升級成了直接面向車廠、同時提供軟硬件產品和服務的Tier 1，合作車企包括吉利、威馬、上汽大通、北汽銀翔、江鈴新能源、車和家等。

　　與此同時，完成A輪融資后，縱目在2016年春節后開始組建自動駕駛團隊。與“AI+車”派的最大區別是，縱目從第一天做自動駕駛，想的就是怎么才能真正量產。