重估百度｜百度會放棄自動駕駛嗎？
©自象限原創
作者｜周文斌
自動駕駛一直是百度最有希望的“明天”，但現在，這個“明天”走到了一個關鍵節點。
6月初，百度智能駕駛事業羣（IDG）首席產品架構師郭陽離職。此前郭陽主要負責百度智駕產品自主泊車（AVP）、行泊一體（ANP 2.0）等項目落地，向IDG總經理儲瑞鬆彙報。
這是目前百度IDG最重要的商業化變現部門之一。
此外，百度IDG部門在6月底又迎來組織變革，旗下智能交通事業部（ACE）被劃歸到智能雲事業羣（ACG）。
ACE雖然在外部不常被提及，但李彥宏卻一直認爲它是百度自動駕駛區別於其他玩家最重要的特點。
ACE被划走，百度自動駕駛還有靈魂嗎？這可能是IDG要考慮的問題，但自動駕駛還是百度重點押注的未來嗎？這可能是IDG面臨的更嚴峻的問題。
因爲從今年初大模型引爆風口以來，百度無論是宣傳口徑，還是內部資源都在以肉眼可見的速度向文心一言聚集。與此同時，百度自動駕駛發展又面臨困境，ACE部門被划走，Robotaxi遲遲無法落地，輔助駕駛市場推進受阻。
喜新厭舊的百度，會不會放棄自動駕駛，完全投入大模型的懷抱，開始成爲一個有意思的話題。
因爲在不久前，百度內部人士告訴「自象限」，他們的現在宣傳重心已經不在自動駕駛了。而從智能小程序、短視頻，到元宇宙，百度的戰略一直像個渣男，總是喜新厭舊。
所以當AI大模型的熱度超過了自動駕駛，百度發現了一個更吸引人的故事之後，就又到了考驗百度戰略定力的時候了。
萬萬沒想到，被李彥宏當做自動駕駛殺手鐗的車路協同，如今卻被剝離智能駕駛事業羣（IDG），劃歸到了百度智能雲事業羣（ACG）。
6月底，據時代財經援引百度內部人士消息，百度IDG進行了組織架構調整，旗下以車路協同爲主的ACE部門被劃歸到ACG。
在大多數人眼中，百度自動駕駛等於Robotaxi，L4級別的自動駕駛出租車，這是百度大力宣傳的東西。但在李彥宏最初的規劃中，ACE部門其實才是百度自動駕駛的靈魂
2021年，李彥宏在他出版的《智能交通》一書中提到，百度的自動駕駛路徑，既不是Waymo的“跨越式”，也不是特斯拉的“漸進式”，而是結合了兩者優勢的“技術降維，數據反哺”路線。
小孩子才做選擇，百度是都想要。
因爲無論是“跨越式”還是“漸進式”，針對的都是單車智能，但百度認爲，路端的智能化也要做到與車端智能化同樣的標準，車路協同就是其中的關鍵。
所以李彥宏才說：“在自動駕駛發展路線上，百度也可以稱爲“車路協同派”，這也是百度自動駕駛的特色所在。”
但現在，隨着部門架構的調整，走“車路協同派”的百度自動駕駛事業羣裡卻沒有車路協同，這說起來有些諷刺。
但如果從商業化角度來講，百度這個時候將ACE部門劃歸給ACG，其實是一個正確的選擇。
因爲無論是ACG還是ACE，他們都需要賺錢。但現在百度內部的組織關係或阻礙ACE和智能雲兩邊業務的落地。
據申萬宏源的一份報告顯示，從2021到2022年，百度在車路協同市場中僅簽下17.6億元的訂單；作爲對比，排名第一的蘑菇車聯簽約總金額已經超過百億。
市場變化疊加業務發展不順，再加上從去年獨立運行之後帶來的營收壓力。所以今年1月份，科創板日報就曾報道，百度ACE部門正在進行較大規模裁員，且智能交通事業部全員沒有年終獎。
車路協同上的失利，其實和組織架構有關。
原來的組織架構，是李彥宏從實現自動駕駛的技術角度出發，先研發L4級別自動駕駛，再降維輔助駕駛，用車路協同做支撐，於是有了IDG三大核心部門，自動駕駛事業部、智能汽車事業部和智能交通事業部。
但從服務的場景上來看，以車路協同爲核心的ACE部門，具體包括智慧交管、智慧公路、智慧停車、智慧公交等應用場景，本質上是智慧城市建設的一部分，而智慧城市又依賴於雲業務的支撐。
這就形成了一個矛盾點，ACE需要雲業務的支撐，但ACE又不屬於雲業務。鮮明的對比是，蘑菇車聯將自己的解決方案成爲“車路雲一體化的自動駕駛系統”。
曾有百度內部人士表示，因爲ACE的產品與百度智能雲的產品有交叉，但爲了支持ACE的發展，百度內部曾要求，凡是ACE能賣的產品，百度智能雲就不能賣。
所以現在百度將ACE從IDG部分劃分給ACG部門，相當於將從商業化落地的角度，重新理順了這件事情。
此外，IDG“甩掉”ACE，也與市場的發展有關。
百度現在的自動駕駛路線是2013年左右規劃的。那個時候特斯拉還是Nobody，全世界可以對標的只有Waymo。
當時困難是顯而易見的，一輛自動駕駛汽車的硬件成本在100萬元左右，遠遠無法達到商業化落地的程度。但如果將部分自動駕駛功能讓渡給車路協同，則既能補齊單車智能的短板，也能大規模降低成本，這就有了百度的“車路協同派”。
只是讓百度和李彥宏沒有想到的是，這些年單車智能發展很快，相應的解決方案和硬件成本也在極速下降。
比如車載激光雷達的價格從2019年的一顆10萬元左右下降到如今的2000元左右；輕舟智航號稱能夠實現99% L4級能力的自動駕駛軟硬件方案DBQ V4，量產成本只有一萬元人民幣；百度自己的L4自動駕駛整車價格，也從過去的六七十萬，下降到如今Apollo RT6的25萬。
隨着單車智能成本的下降和能力的提升，以主機廠爲代表的“漸進式”自動駕駛玩家開始快速推進市場落地。但以車路協同和高精地圖爲代表的基礎設施，雖然能夠大大提高自動駕駛的安全性，但前期投入巨大，建設週期漫長。
着急商業化落地的自動駕駛顯然等不及車路協同的建設，因此國內外玩家各顯神通。
國外以特斯拉爲代表，將Transformer算法引入自動駕駛訓練，推出佔用網絡（Occupancy Network）等技術。國內華爲、毫末智行等企業提出“重感知、輕地圖”的方案，目的都是要自動駕駛擺脫對基礎設施的依賴，依靠單車智能實現自動駕駛的快速普及。
這些變化都讓車路協同在現階段變得不那麼必需。
當然，車路協同本身不是一個錯誤，畢竟未來的交通一定是一個羣智系統的結構模型[1]，而單車智能只能解決局部最優問題，但車路協同所構成的羣體智能卻可以使全體效率最大化，就像智能時代的紅綠燈和交警，讓交通整體變得通暢。
所以車路協同長期來看仍然有巨大的價值，它是單車智能發展到一定階段的必然。所以李彥宏最初的想法也是對的，只是市場發展太快，導致變幻的需要與之前他從技術角度的出發點產生的矛盾。
而現在，百度在市場的倒逼下，終於開始重新調整自動駕駛的佈局。
重新調整ACE的戰略位置之外，百度的Robotaxi的進展也並不順利。
從目前的行業發展而言，L4級別的自動駕駛出租車主要有兩個問題，一個是政策的限制，另一個就是技術的推進。
而對於百度，或者現在所有L4級別乘用車自動駕駛而言，這兩個問題都像是兩座大山，還沒有合適的翻越之法。
6月底，「自象限」爲了瞭解百度Robotaxi的進展，專程去了趟北京亦莊，再次體驗了百度的蘿蔔快跑。從乘客角度，這次體驗和我們在大約一年前的體驗並無不同。
作爲一個快速發展的技術產品，一年左右在客戶體驗上沒有明顯的更新，這其實是一個很可怕的事情。
但拋開這一點，我們其實也看到了百度Robotaxi一些更細節的優點和問題。
比如百度Robotaxi的價格在亦莊非常具有競爭力，從我們在地鐵站等候的近半個小時中就能看到前後往來有6個乘客出發或到達。在亦莊，打一輛自動駕駛出租車，已經成爲一種新的出行方式。
以我們的第一單爲例，從榮京東街地鐵站到亦莊龍湖天街，全程大約7公里，蘿蔔快跑的價格是7.54元，但同樣的路程用高德打車，則大約需要20元。
但這個價格顯然也是優惠過的，蘿蔔快跑APP明確顯示，「自象限」這一單優惠34.39元。也就是在正常情況下，7公里的行程需要41.93元，超過正常網約車價格的兩倍。
所以一旦取消補貼，Robotaxi是否還有競爭力，其實要打上一個問號。畢竟除了便宜，從乘坐體驗上看，Robotaxi與現在的網約車相比並沒有什麼優勢，甚至還有許多地方有待改善。
比如等候時間過長的問題，當天「自象限」在亦莊打了10輛車，平均等候時間15分鐘左右，最長一次超過35分鐘。
此外，蘿蔔快跑目前還只能定點停靠，我們在亦莊泰和三街的一個站點打車，車輛到達之後卻停在馬路對面，乘客需要橫穿馬路，然後再步行一段路程才能上車。（後來司機看我們走得辛苦，主動將車開到我們跟前）
行駛過程中，我們也能明顯感受到，當前的自動駕駛在複雜交通環境下的決策是“簡單粗暴”的，類似剛拿駕照的新手司機，剎車踩得猛，方向盤打得重。
比如我們曾在行駛中遇到其他車輛突然併線，自動駕駛會猛打方向盤避開，這是算法爲了儘可能保障行駛安全的合理行爲，但從顧客的角度講，乘坐體驗就有待提升。
當然，在我們的體驗中，自動駕駛也有許多優秀的表現。比如有一次經過路口，遇到旁邊有車輛匯入時，自動駕駛會主動修改規劃路線，提前避開匯入車輛。
蘿蔔快跑的安全員告訴「自象限」：“現在我們接管的頻次已經越來越低了，每天幾乎不需要怎麼碰方向盤。”
但安全員這樣說，其實並不代表自動駕駛的技術已經非常成熟了，反而可能意味着它進入了一個瓶頸期。
之所以這麼說，是因爲現在自動駕駛的問題依然突出。
比如「自象限」在亦莊體驗時就曾遇到，一輛灑水車因爲作業需要，停在了交叉路口的正中央，我們乘坐的自動駕駛出租車遇到這種情況直接在路中間趴窩，安全員手動操作後才順利過。
“這已經是今天第三次了，幾乎每次通過這裡都會出問題，因爲原來的路線規劃是一個大的轉彎直接過去，現在出現一個特殊障礙物，自動駕駛就不會了。”隨車安全員提道。
「自象限」後來在路口蹲守發現，兩個小時里正向通過的9輛蘿蔔快跑出租車都是由安全員手動接管通過，趴窩率100%。這種情況我們在大約一年前的體驗中也曾遇到過，當時道路中出現車輛追尾事故，自動駕駛因爲無法識別而選擇停下。
這些情況其實都反映了當前的自動駕駛，還遠遠無法適應複雜的交通環境。
這個觀點我們也從隨車的安全員處得到證實，當時我們向安全員提出過這樣一個問題，如果拋開政策的限制不談，目前百度自動駕駛的車輛是否有能力在正常的城市街道上運行。
安全員的回答是，“平峰的時候可以，高峰的時候不太行。”
自動駕駛的發展，其實可以簡化成一個持續解決corner case的過程，就像我們高中數學求極限一樣，可以無限接近於0，卻不能等於0。越往後corner case的解決成本越高，難度越大。最後1%的難度和成本可能要超過之前99%的成本和難度總和，所以它也讓Robotaxi陷入了一個尷尬的境地。
但這個問題也不單單是百度的問題，而是全世界L4級別自動駕駛（乘用車）都面臨的問題。國外Waymo裁員，Argo AI倒閉；國內美團無人車部門裁員，阿里將自動駕駛實驗室併入菜鳥，並且開始裁員。一切都是L4級別的自動駕駛落地，無論從技術，還是政策上，都遙遙無期的原因。
但與美團、阿里敢於壯士斷腕不同，百度在自動駕駛上下了重注。從百度財報數據來看，自2013年百度研究自動駕駛以來，十年間百度研發投入總體超過1500億元。
巨大的前期成本決定了百度必須要在自動駕駛的道路上走下去。
今年年初，百度獲得在北京亦莊的全無人自動駕駛服務許可，即從主駕有安全員，到主駕無人，副駕有安全員，過渡到完全無人駕駛。這從政策上講，是自動駕駛的一個巨大進步。
但如今半年過去了，百度的全無人駕駛推進卻並沒有想象中快。
蘿蔔快跑的安全員告訴「自象限」，目前只有在百度亦莊園區門口等幾個固定的站點才能打到全無人駕駛的出租車，這些車輛線路固定，且數量有限。
「自象限」根據指引在百度亦莊園區門口嘗試過5次，但都沒有遇到完全無人駕駛車輛。“車很少，一共沒幾輛，需要碰運氣。”一位百度自動駕駛安全員告訴我們。
事實上，自部門獨立運營之後，IDG也開始有了營收壓力，而Robotaxi又是一個巨大的無底洞。
百度在財報數據中提到，今年一季度百度蘿蔔快跑在全國累計完成66萬單，按「自象限」在亦莊乘坐10次，平均訂單金額8元計算（距離較長，幾乎橫跨整個示範區），一季度蘿蔔快跑的收入約528萬元，對比一季度54億元的研發投入，屬於杯水車薪。
而且這66萬單，我們還無法確認是否包含虛擬單。百度安全員告訴「自象限」，“在沒有乘客時，我們會自己給自己發虛擬單，保證車在路上跑才能收集數據。”所以如果包含虛擬單，蘿蔔快跑的收入還要大打折扣。
當然，這個時候談營收，對於自動駕駛來說並不公平。畢竟從行業發展來看，這個時候的自動駕駛出租車，只要技術滿足要求，走出示範區，就已經是一個巨大的成功，足夠讓百度起飛。
但反過來，營收又確實是一個非常現實的問題，縱觀國內外L4級別的自動駕駛玩家，倒下的原因幾乎都是技術無法落地，沒有自我造血的能力，百度雖然家大業大，但也不能免俗。
早在今年初，蘿蔔快跑內部人士就曾向「自象限」提到，他們正在進行人員縮減，一些關鍵崗位即使不裁員也會調整供應商，儘量減少不必要的支出。
“今年（蘿蔔快跑）相關推廣也在減少，比如之前經常會和肯德基、麥當勞、京東卡合作，現在基本上沒有什麼新動作，每天就是把去年的常規工作再做一遍。”
顯然，百度Robotaxi也在經歷一個艱難的陣痛期。
但也不是沒有好消息，起碼阻止L4自動駕駛兩座大山之一的政策，今年開始有了明顯的進展。
6月21日舉行的國務院政策例行吹風會上，工信部明確將啓動智能網聯汽車准入和上路通行試點，支持L3級及更高級別的自動駕駛功能商業化應用。深圳、北京、上海等地方政府，也紛紛出臺支持自動駕駛的相關政策。
5月份，上海市經信委智能製造推進處副處長陳可樂表示，下階段上海將進一步深化與特斯拉的合作，推動自動駕駛等功能板塊在滬佈局。6月17號，蘿蔔快跑又獲得深圳市坪山區授牌，可以開始L4級無人駕駛商業化試點運營。
關於蘿蔔快跑，百度曾立下過一個flag，要在2025年落地65城，到2030年落地100城，現在看來，百度還需要砥礪前行。
從現在百度Robotaxi的進展來看，百度IDG望它賺錢短期內顯然不太現實， 所以營收的重任自然就落到了智能汽車事業部。
智能汽車事業部，從成立開始，任務就是將百度L4的自動駕駛能力降維，進行商業化落地。
它先後在2018年推出自主泊車產品（AVP），在2020年推出Apollo領航輔助駕駛（ANP），加上原來的高精地圖，以及在2021年成立的集度汽車（在百度稱爲智能EV），大概形成了四個業務版圖。
與L4自動駕駛在全球遇冷相反，以L2+爲主的輔助駕駛近兩年反而在高歌猛進。
今年4月份在上海舉辦的國際車展上，智能輔助駕駛能力就已經取代動力、0百加速、內飾等傳統汽車賣點，成爲各大主機廠爭相展示的核心競爭力，所以今年也被行業稱爲城市輔助駕駛落地元年。
在這輪智能駕駛的浪潮中，百度IDG也在積極佈局。2022年，其ASD（Apollo Self Driving，Apollo自動駕駛）解決方案就與比亞迪、東風達成合作，東風熱門車型將採用百度ANP、AVP和高精地圖服務。
2022年5月，百度CFO羅戎曾披透露，百度ASD解決方案的總銷售額已突破100億元人民幣，其中AVP主要合作車型包括威馬W6、長城哈佛神獸、廣汽埃安全系車型，ANP目前交付的主要有威馬。除了外部合作伙伴之外，集度汽車也是百度輔助駕駛能力落地的重要一環，目前集度集度ROBO-01是唯一搭載百度ANP3.0的車型。
但光環之下，百度的輔助駕駛落地也並不順利。
首先是唯一搭載百度ANP+AVP的威馬，從2022年開始就陷入了經營危機。今年以來，由於各種合同糾紛，威馬創始人一度被限高。7月5日，天眼查顯示，威馬因爲買賣合同糾紛再次被凍結620萬財產。
而作爲百度的親兒子，今年4月，集度因不具備造車資質而被迫缺席上海車展，也讓集度汽車的量產面臨阻礙。除此之外，今年5月底，集度智能駕駛負責人王偉寶也離職了，現在相關工作由集度CEO夏一平主持。
從威馬到集度，百度輔助駕駛落地的兩條腿都遇到了問題。而在其他客戶方面，大疆攜極致性價比的輔助駕駛方案入場，又拿下比亞迪海獅的定點，爲其提供高級別輔助駕駛技術方案，百度既有的客戶也在面臨挑戰。
當然，百度也在積極求變。
6月初，有媒體報道，百度IDG首席產品架構師郭陽已經離職。此前，郭陽主要負責百度AVP、ANP 2.0等智駕產品的落地，向IDG智能汽車事業部總經理儲瑞鬆彙報。
有分析認爲，郭陽的離開或有望讓百度的高速與城市輔助智駕產品迎來真正的統一。
這一點從郭陽的履歷可以看到。最早，郭陽在IDG向智能汽車事業部（L3部門）負責人顧維灝彙報。2019年，百度智能汽車事業部和自動駕駛事業部（L4）兩大部門技術合併後，郭陽向L4部門負責人王雲鵬彙報。
整體上，這些年百度正在逐漸將原來按場景細分的自動駕駛部門逐漸融合成一個整體。這個變化其實符合這幾年輔助駕駛在落地場景上融合發展的市場變化。
之前，輔助駕駛主要落地在高速場景，之後逐漸增加自動上下匝道，城區輔助駕駛領航，自動泊車，並逐漸融合成行泊一體解決方案。
2012年年底，百度在全球智能汽車產業峰會（GIV2022）上首次發佈了ANP3.0智能駕駛軟硬一體產品方案，這是不僅是行業首批實現“三域融通”的領航輔助駕駛解決方案，也與百度組織架構的變化暗自應和。
改變自然也有成果，據時代財經報道，百度ANP2.0行泊一體和ANP3.0已經在多款車型上實現交付。數據顯示，截至2023年4月，百度Apollo的汽車智能化解決方案已在31個汽車品牌的134個車型上實現量產，累計搭載超700萬輛。
但即便如此，百度輔助駕駛仍然面臨挑戰。
今年以來，隨着行泊一體的技術的成熟，解決方案的成本開始急速下降，大疆最便宜的智能駕駛解決方案價格僅有5000元，性價比成爲今年行泊一體市場的關鍵詞，而這一新的市場變化也給百度輔助駕駛產品帶來挑戰。
所以智能輔助駕駛，現在百度IDG唯一一個能夠賺錢的部門，也走得並不容易。
顯而易見，無論從任何一個部門來看，百度自動駕駛的處境都不容樂觀。
但有意思的是，在百度自動駕駛陷入困境的同時，AI大模型在今年爆發。而百度幾乎沒有任何猶豫，選擇將籌碼壓在這個新出現的，看起來更具有想象力，也更容易落地的新風口上。
今年2月初，在百度官宣文心一言的同時，曾有媒體報道，爲了支持文心一言的訓練，百度將內部所有可用的英偉達A100都集中給了文心一言。
當時大家可能會感慨百度在新業務上的魄力，但有多少人想到，作爲AI的另一個重要場景，自動駕駛的訓練也同樣離不開A100的支持？
從過往來看，百度似乎是一個永遠缺乏戰略定力的公司，無論是智能小程序，還是元宇宙希壤，亦或者電商、數字人和在線視頻，百度似乎都是淺嘗則之，高調入局，又低調離場。
很難說，如果沒有前期1500多億的投入，今天的自動駕駛會不會像之前投入過的業務一樣，被束之高閣。
但我們相信，無論是近十年如一日的OpenAI，還是早早投資Open AI的微軟，在投入之前其實都沒有辦法證明這個方向就一定正確，相信和堅持是他們獲得成功的重要因素。
而今天的百度，無論是自動駕駛，還是車路協同，本質上都是非常有價值的行業，所以我們也希望李彥宏能夠像Nadella和Altman一樣，堅持做自己相信的事情，成爲中國自動駕駛的英雄。