原标题：Drive.ai、Waymo率先商业化，智能驾驶加速进入冲击阶段

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文 | 智能相对论（aixdlun），作者 | 佘凯文

无人驾驶汽车经过这么多年，从概念、到研发、再到路测，终于按奈不住走向了商业化。

继Drive.ai和德克萨斯州阿灵顿市政府签署了商业合约后，在日前举行的2018全球智能驾驶峰会上，Drive.ai的联合创始人王弢就《自动驾驶技术的快速迭代与落地》进行演讲并强调，“Drive.ai到2020年计划拓展至15个城市，我们正与全球多个城市的当地政府和合作伙伴进行协商”。

而谷歌旗下的Waymo也开始了将无人驾驶汽车面向用户的商业化进程。谷歌母公司Alphabet首席财务官鲁斯·珀拉特透露，目前已经有用户为乘坐Waymo自动驾驶车辆付费。

为什么会是Drive.ai和Waymo最先“吃螃蟹”

全球研发无人驾驶汽车的公司那么多，为什么最先实现落地商业化的会是Drive.ai和Waymo，Waymo在里面其实不难理解，但是Drive.ai一个后起之秀为何能实现超车，确实让人惊讶。

总结Drive.ai和Waymo的发展，智能相对论发现有三个要素是他们能率先商业化的原因：政策、到达技术临界点及落地模式。

1、政策之外，美国政府为无人驾驶补上最重要的两块板：道路设施和经费

美国的无人驾驶法规无论是实行还是监管，都已十分成熟。

在2017年美国众议院就一致通过了一项关于无人驾驶汽车的提案，禁止各州阻拦自动驾驶车辆上路，并且发布了无人驾驶汽车的监管新规，最大限度解除了对汽车制造商和自动驾驶技术研究机构的约束，自动驾驶技术将直接受联邦监管，避免了出现“政出多门”。

Drive.ai和Waymo选择商业化试点的德克萨斯州和亚利桑那州也都分别出台了允许公司运营自动驾驶服务的法律条文。

美国政府对于无人驾驶汽车的推动，不光停留在政策阶段，还有在资金、道路设施等相关方面的措施。之前无人驾驶汽车在美国实行路测遭遇很多状况，比如路况不佳、缺少指示标志或道路线模糊、交通灯有各种排列方式、一些路面标线使用不同反射率的涂料等等。而后美国政府针对这些问题，配合美国运输部“智能城市挑战”项目，投入总计4000万美元，对包括无人驾驶汽车在内的相关基础设施进行改善。目前美国像得克萨斯州、亚利桑那州等一些无人驾驶汽车测试较多的洲，道路都设置了各种提示标牌或重新涂漆比较模糊的道路标志线等，来配合无人驾驶汽车厂商的路测。

2、技术临界点到来，迫使厂商商业化

都说造车不能闭门，无人驾驶汽车更不可能是闭门研究个几年就能实现商业化量产的。无人驾驶汽车到现在已经有了近十年的发展，在某些技术方面已经比较成熟。

无论是Driver.ai的交互系统，还是Waymo的激光雷达技术，又或者是深度学习技术，已经到达需要面向市场进行检验的时刻。例如，Waymo已经完成了超1000万英里（1609万公里）的公共路面自动驾驶测试，目前已基本不满足于测试阶段。他们都需要通过小范围的商业化来检验自己的成果。

另外，无人驾驶汽车行业早已开始了“车路协同”的竞争，从原本的对汽车技术的竞争，发展到了道路上的竞争，对于无人驾驶技术场景化的测试也需要离开实验室，通过商业化来进行验证。

3、落地模式造就商业化的可行性

Drive.ai和Waymo目前商业化都是采取“区域化城市无人车”模式，提供无人驾驶出租车服务。而这个模式恰好满足于英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙，提出的无人驾驶汽车商业化的三个基本要求：高频、刚需和可量产。

而能与Drive.ai和Waymo一较高下的玩家们却选择了其他模式，像Cruise、奥迪和特斯拉选择的是“垂直整合”模式，将无人驾驶系统融合进自己的汽车，以汽车销售的形式面向市场。而百度，选择的是“无人驾驶+场景应用”的模式，选择以工业园区、景区作为投放运营点，以商用无人驾驶汽车为主。

相比其它模式，无疑“区域化城市无人车”模式更容易实现落地商业化。首先，“城市无人车”市场是一个刚需市场，而无论是Drive.ai还是Waymo选择的都是区域化的运营，并且结合了当地民众的实际需求，比如Drive.ai选择运营的区域为阿灵顿市的市中心，其中包括购物中心，餐馆，办公区，还有容纳10万人的运动场，这些场所有大量的人员流动来满足无人驾驶出租车的运营需求。“区域化城市无人车”模式，在满足市场需求的同时，又不会给无人驾驶汽车带来过重的“负担”，比如若是没有地理围栏的限制，一些陌生的道路环境可能会使得无人驾驶汽车“不知所措”，甚至引起一些突发事件。

其次，“区域化城市无人车”模式更有利于市场形成“羊群效应”，无论是对于其他厂商而言还是对消费者而言都是如此。

当市场形成一定规模，无人驾驶汽车数量达到一定量级，会使得更多的无人驾驶汽车参与者投身其中，最终形成巨大的市场。