突破性进展!马斯克吹的牛再次实现,无人驾驶大转折?

科技 编辑精选

你不用车时候,你的车可以自己出去跑滴滴赚钱。这个原本出现在马斯克Master Plan中的梦想,如今好像真的可以实现了。

4月6日,马斯克在X宣布,特斯拉将于8月8日发布承诺多年的无人驾驶出租车(Robotaxi)。

马斯克发布这条消息的前因,是因为路透社发消息称,特斯拉放弃了廉价车型Model 2的开发计划,将重心转向开发Robotaxi。原因是中国车企的高性价比车型正在全球市场不断扩张,甚至可以做低至1万美元的电动车。相比之下,2.5万美元的Model 2毫无竞争力,所以特斯拉不得不放弃了。

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该消息在业界引发轩然大波,也导致特斯拉股价再次下跌。值得注意的是,今年一季度特斯拉的股价已经累计下跌30%,创下自2010年IPO以来单季度最大跌幅。

马斯克虽然矢口否认,但接下来宣布Robotaxi的正式推出,也算是变相确认了这一消息。随后特斯拉股价的大涨也算是市场对这一计划的正面回应。

但马斯克的Robotaxi,为什么是这一时间点推出?

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四年来同期成绩最差,特斯拉压力巨大

4月2日,特斯拉公布了2024年第一季度销量为38.68万辆,同比下降8.53%、环比则下降超20%,比华尔街的预期少了9万辆,是其自2020年一季度以来的同期最差成绩。

更糟糕的消息是一季度特斯拉的产量是43.3万辆,比交付量多了4.7万辆。产销倒挂对任何车企而言都是坏消息,这意味着车卖不出去,库存压力非常大。


对于2024年第一季度的颓势,特斯拉也给出了一些原因,比如位于美国加州的佛里蒙特工厂正在进行焕新版Model 3的产线升级;德国柏林的工厂的纵火案,导致生产减少;红海局势对海运的影响,导致欧洲市场销量下滑等等。

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除了这些内部因素,其实全球电动汽车竞争加剧,以及全球范围内对电动汽车的总体需求的放缓,也都是影响特斯拉的重要原因。尤其是中国电动车在全球市场竞争力不断增强,与特斯拉形成最直接的竞争,去年四季度比亚迪就从特斯拉手中摘得全球纯电动车季度销量冠军。

马斯克也曾直言不讳表示,中国车企极具竞争力,如果没有贸易壁垒,实力强劲的中国车企会卷死全世界大多数的车企。

在Q1开局这种形势之下,特斯拉即便是要维持去年181万的全球销量,挑战也是不小的。根据特斯拉此前的计划,2030年其销量应该在2000万辆。在这种情况下,作为走量的廉价车型Model 2,对特斯拉而言就显得至关重要。就在今年1月,马斯克还曾预计于2025年下半年开始生产Model 2,且该车型或让其年销量跃升至2028年的420万辆。但如果放弃Model 2,那之前所承诺的销量目标,恐怕也很难实现了。

特斯拉曾经的联合创始人Martin Eberhard也表示,马斯克推迟了生产低成本电动汽车车型的计划,这是一件相当遗憾的事情,因为降低车价是提高公司车辆采用率的关键。

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FSD的突破性进展

就在马斯克发布自己的Robotaxi推出计划的同时,特斯拉官方账号也发布消息称,特斯拉FSD在过去三年半累计行驶10亿英里(约16亿公里)。



在马斯克面向未来的宏伟计划中,Robotaxi一直都是特斯拉最重要的产品,也是特斯拉发展轨迹上的一个既定目标。在2016年的Master Plan中,马斯克提到过包括太阳能板、电车、FSD和Robotaxi在内的诸多构想。当时对于Robotaxi的定位,便是“在你不用车时,通过共享让你的车为你赚钱”。

此后每隔几年马斯克都会将Robotaxi拿出来更新一下自己的思路,包括对于车型的设计,成本寿命、量产时间和盈利模式等等。但总的来说,马斯克对于Robotaxi的整体方向其实并没有发生大的变化。在其为了实现未来可持续能源的三部Master Plan中,马斯克所提到的更为廉价的入门车型,也是为了利用规模经济来支撑Robotaxi的成本,并且为FSD的规模商业落地提供更多缓冲时间。

但现在,马斯克将Robotaxi提上日程,从侧面证明,FSD技术取得了突破性进展。

这从FSD名称变化上也能看出端倪,3月底,特斯拉正式向新老用户推广最新版本的FSD免费试用服务,并将测试版本的“FSD Beta”更名为“FSD Supervised”。这意味着,3年后,特斯拉FSD终于从Beta转为Supervised,成为全球第一款公测上市的超越L4级别的产品。


自2020年10月首推以来,FSD一直都是自动驾驶技术的最前沿技术的代表,其基本逻辑是,基于能源、芯片支持下的的大算力平台,通过海量数据的收集和训练,建立类似于人类的纯视觉感知技术,并且通过数据和算力的不断增加,汽车会变得越来越聪明,从模仿到超越人类驾驶。

与传统主流的多传感器路线不同的是,纯视觉路线在最初并不为主流接受,很大的原因在于当时普遍看法认为基于识别的视觉感知一定要识别到见过的障碍物才能进行避障,对于从未见过的异型障碍物则束手无策。

特斯拉也针对这些问题给出过相应的方案,包括后来在行业中风靡的栅格感知网络OccupancyNetwork,车道线感知网络LaneNetwork和视觉众包建图能力。

为此特斯拉默默耕耘三年,这期间FSD的确也一直没有取得预期的成果,还因为特斯拉自动驾驶所引发的一些事故,FSD和纯视觉也饱受怀疑和争议。

从V12开始,马斯克引入了端到端神经网络技术,FSD开始发生巨大变化。

去年8月,马斯克开着老款Model 3通过直播的方式对FSD V12进行了路测,45分钟内,马斯克仅接管一次。在此期间,马斯克一直反复强调,V12没有高精地图、没有判断代码,能够通过这些测试是因为经过大量的数据训练,从而形成了像人类驾驶一样的记忆。

路测结束后,马斯克也没有再去找扎克伯格约架,很显然,在FSD和自动驾驶路线的问题上,马斯克再一次赢了,这才是当时最重要的事情。

此后FSD的进展进入快车道,刚刚过去的三月,FSD已经更新了五个版本,马斯克还放话说,以后每两周都会有至少三次重大更新。而随着FSD版本的更新,其性能还在不断提升。比如在FSD V12.3版本后,测试人员能够连续几天行驶而无需接管。

从特斯拉所发的这张图中可以明显看到,V12之后,FSD的里程累积几乎是指数增长。马斯克还说,不久后特斯拉FSD的累计里程将突破100亿英里。


这意味着在Robotaxi落地前,FSD还将持续进化。

FSD深度学习能力的神经网络,是自动驾驶底层逻辑的跨越式尝试。根据此前华为的数据,L4级自动驾驶的最低路测里程数为10亿公里,所以,在特斯拉全自动驾驶累计行驶10亿英里后,Robotaxi的发布也变得不那么突兀了。

对于特斯拉而言,Robotaxi的推出,优势也是非常明显的,比如能更早实现低成本量产,并且提高车辆使用率,通过规模优势加强数据采集。另一方面也通过Robotaxi增加FSD的商业变现能力,反哺FSD的路测数据,实现车辆自产自销自采集的完整数据闭环,相比其他厂商更快接近完全自动驾驶。率先完成规模化落地。

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Robotaxi能否支撑特斯拉的新一轮增长

目前特斯拉FSD软件每月订阅费为199美元,理想状态下,按照特斯拉全球600万销量且每个车主都会购买的情况下来计算,FSD这一项收入将达到140亿美元。

根据特斯拉历年的财报数据,FSD目前收入虽然不高,但其毛利率最高达90%,而随着FSD的不断迭代,越来越多人使用,未来FSD软件业务有望成为特斯拉公司的重要收入来源。这也是马斯克提到的,未来特斯拉的商业模式,可以是车免费送,但公司收入主要靠用户每月的FSD订购服务。


基于FSD技术,特斯拉可以运营一支自Robotaxi车队,这也是“木头姐”Cathie Wood看涨特斯拉的原因之一,在近期的公开采访中,木头姐说,有人认为特斯拉的Robotaxi要到很多年以后才能实现,“但我们认为,鉴于人工智能带来的突破,Robotaxi的机会即将到来。”

木头姐认为,Robotaxi业务的毛利率在80%至85%之间,该业务好比软件即服务。目前电动汽车业务的毛利率在15%到17%之间,而Robotaxi的毛利率应该是在25-35%左右。对比之下,特斯拉电动车业务的利润率目前是不达标的,尤其是2023年其利润率下降到9%,这对特斯拉和马斯克都是非常大的挑战。

眼下特斯拉战略重心转向Robotaxi,很显然这能够极大地帮助特斯拉提升收入和利润率。

按照当初的Master Plan,如果社会上能够实现完全自动驾驶,车辆本身可以在很多用户之间共享,能够提高5倍的汽车使用价值。2030年左右Robotaxi的全球市场规模大概在2万亿,按照特斯拉的规划,假设2030年其Robotaxi市占率达到20%,按其每单25%的中介服务费,那仅Robotaxi这一项,其年收入将在千亿美元,特斯拉也将迎来新一轮的暴涨。

虽然Robotaxi的前景被描绘得很是美好,但现阶段在全球各国的法律法规和监管体系下,Robotaxi的大规模应用仍然面临挑战。同时,在技术问题上,还有大量边缘场景导致的自动驾驶的长尾问题也还没有能够很好地解决,这些因素都在影响Robotaxi的规模商用进程。


但这并不影响特斯拉面向Robotaxi、在自动驾驶相关方面持续投入,马斯克在X上发帖说:“实现通用自动驾驶的难度是很大的。仅今年,特斯拉在训练计算、大数据管道和海量视频存储方面的累计投入就将超过100亿美元。但这跟在路上跑的那些司机在训练的、价值约2500亿美元的汽车相比根本不算什么。”

再想想此前马斯克说的话:实现完全自动驾驶能力对特斯拉至关重要,如果做不到这一点,公司的价值将基本归零。这可以解释马斯克对于完全自动驾驶的执着。Robotaxi若能规模商用落地,不仅是马斯克吹的牛再一次实现,同时也将是人类自动驾驶发展的大转折。

来源: 车云cheyun

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