这个月，长安汽车迎来了一位新同事——陶吉。

他本是L4卡车创业公司千挂科技CEO，离职后加入长安后负责智能驾驶技术，向长安总裁王俊直接汇报。

在今年的自动驾驶圈里，陶吉不是唯一的离职案例，有媒体统计，仅2023年上半年，自动驾驶相关的高层人员离职事件高达16起。

人才的流动往往反应了行业的涨落，这些高层离职的背后，是自动驾驶行业的遍地哀鸿。

“鬼故事”，接二连三

有人戏称2022年是自动驾驶行业“鬼年”，这一年的“鬼”故事一个接一个：

行业鼻祖Mobileye上市，开盘市值170亿美元，相较2021年底500亿美元的市场估值缩水超50%，相较2017年被英特尔收购时只溢价17亿美元，叠加那几年的通货膨胀，相当于身价原地踏步；

独角兽公司Argo AI宣布破产，福特和大众的20多亿美元烧了个寂寞，以致福特CEO做了个有些丧气的判断：“现在投资L4无人驾驶前景不明。”

苹果“L5级”全自动驾驶计划官宣降级，8年造车梦醒后，苹果终于承认无方向盘、无踏板、具有颠覆性的自动驾驶汽车当前根本无法实现。

市值下跌、裁员、倒闭的“鬼”故事今年仍在上演，即便是头部公司，日子也不好过。

自动驾驶龙头公司Waymo 在今年前3个月进行了两轮裁员，裁员人数占其员工总数8%，波及了“几乎所有部门的员工”。

Waymo裁员的理由颇令人诧异——“主要是出于公司‘财政制度’的考虑”，通俗来讲就是没钱了。长期以来，背靠谷歌的Waymo、背靠通用的Cruise、背靠大众福特的Argo AI被认为是全硅谷家底最厚的三家L4公司，如今Waymo裁员降本，Argo AI倒闭，显见地主手里也没余粮了。

Waymo的对手Aurora Innovation也没好到哪去。Aurora Innovation曾是全球估值最高的自动驾驶公司，市值一度高达近200亿美元，今年是其上市的第三年，但市值相较巅峰时期已蒸发了7成。

从一家初创公司，到通过SPAC上市，Aurora Innovation只用了四年。公司三位联合创始分别来自谷歌的自动驾驶项目、Uber ATG和特斯拉，这样的创始人背景令公司在上市之初赚足了资本的眼球。

但几年过去，尽管Aurora Innovation收购了多家垂直产业链公司，以降低外购成本，瞄准被认为短期内最有可能商业化的自动驾驶卡车赛道，与FedEx、Paccar、Schneider、Werner和Xpress等多家平台公司建立试点合作关系，都没能让公司的市盈率扭亏为盈，资本的热情渐渐冷却。

除此之外，还有“全球自动驾驶第一股”图森未来。今年5月，图森未来收到退市的最后通牒，原因是迟迟未公布财务数据，外界猜测这是公司财务紧张的表征，公司股价于是应声大跌20%。

事实上，图森未来上市后的第一份财报就道尽了公司的心酸无奈，2021第一季度财报显示，公司营收94.4万美元，同比上涨了264%，但净亏损却由上一年同期的2580万美元猛增至3.85亿美元同比上涨1491%。赚钱的速度根本比不上花钱的速度。

而这主要是因为图森未来研发投入过大，当时图森未来84%的员工都是研发人员，但投入重金研发出的技术一直没跑通变现的逻辑，而且没有成熟的车企与之合作，规模化成了一大难。

公司高层坦言，在规模化、商业化实现之前，图森可能盈利不了，但资本哪有那耐心等图森未来盈利，所以图森未来市值一路走低，最终稳稳趴在3亿美元上下。

这些高开低走的自动驾驶公司都有着商业化进展缓慢、难以形成正向现金流的痛点，因而当资本的脐带被斩断，夭折便是他们的宿命。

至于那些不甘陨落的公司多数选择了降维这条路，通过L2前装量产来自我造血并形成数据反哺，所以近来轻舟智航、小马智行等多个L4公司相继调整战略，从聚焦Robotaxi“降维”到ADAS领域。

命运，从一开始就注定

回顾自动驾驶行业的发展历程，行业里的玩家们从一开始就分成了两个流派：一派走渐进式路线，通过快速落地、快速纠偏从L2过渡到L4级及以上，比如特斯拉；另一派渴望实现一步到位，直接研发L4级技术，比如图森未来、Waymo。

2015年，特斯拉推出了首个投入商用的驾驶辅助系统Autopilot。这套系统虽只达到了L2级别，但硬件先行、软件更新的方案，为日后算法迭代、系统升级提供了硬件基础。

而同期，谷歌推出了不带方向盘、刹车和油门踏板的纯电动全自动驾驶汽车“Firefly”，“Firefly”达到了L4级别。

在技术上，谷歌实现了对特斯拉的绝对碾压，可从商业角度，谷歌所使用的 Velodyne 64线激光雷达，单个售价达7.5万美元，这样的成本很难去通过用户消化，所以也注定难以实现商业化。

多年后回望这段历史，总觉得特斯拉和谷歌的异轨殊途体现着一种宿命感，或许那些因无法变现而倒在黎明前夜的L4公司的命运伏笔早在此刻就已埋下，当然，无论科技公司自身还是资本那时都还不知道。

2016年，谷歌的自动驾驶团队独立成现在的Waymo，这时自动驾驶作为未来汽车技术的风口，得到众多企业的拥趸。百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头，为抢占新一轮技术变革的先机，开始了在这条赛道上的竞逐。

这些科技公司共同向资本市场讲述了一个无比性感的故事：拥有技术主权的创业公司，将取代Uber、滴滴，甚至车企都可能变成他们的代工厂。

资本市场对这个故事当然很买账，所以从2016年起资本的热钱迅速涌入自动驾驶行业。

2015年，自动驾驶行业发生了38起投融资事件，但融资规模尚不足10亿美元。但到了2016年，自动驾驶行业融资事件达69起，同时融资规模爆发式增长到40亿美元。

到2018年，行业融资规模上涨到2016年的两倍多，达到101.7亿美元，融资事件数量也增长到107起，资本对自动驾驶的狂热在这一年达到顶峰。

但2019年起资本出手明显谨慎了许多，融资事件数量跌幅较小，但行业融资规模回落到了66.4亿美元。

撇开宏观经济局势造成的资本寒冬这一因素，2018年底，Waymo前CEO 一席话——完全无人驾驶汽车很可能永远不会出现，无疑给资本泼了盆冷水。

还有行业工程师说，自以为解决了90%的问题，回头一看，还剩90%的问题没解决。

这些话或许都能翻译成“991困境”：在自动驾驶行业做到99分相当于0分，剩下1%的corner case才是最需要花时间和精力的。

corner case一天得不到解决，自动驾驶就一天不可能落地，行业经历了4-5年发展后，在商业化落地方面仍未有重大突破，难免要遭受资本的质疑：不能赚钱的技术还值得投资吗。

2021年，自动驾驶在特定场景开始商业化落地，同时不少低阶智能驾驶乘用车上市并热销，闻风而动的资本重又纷纷押注自动驾驶，这一年行业融资规模达181.58亿美元，创历史新高。

不过相较此前资本更偏爱L4公司，这一波资本更多地流向了能快速落地的低阶智能驾驶，说明资本对L4已不太看好。

L4怎么就沦落到这个地步了？

理想很丰满，现实太骨感

每个人都不得不承认的是，无人驾驶技术构造的蓝图很美好，但始终难以逾越技术与商业之间的鸿沟。这是因为L4要想落地，顶级硬件、先进算法和海量数据，缺一不可，但很少有L4公司能同时满足这三个条件。

以图森未来为例，虽然他拥有较为顶尖的硬件配置和算法，但截止今年3月17日，公司宣布的总运营里程只有1600万公里。

而根据美国兰德公司的报告分析，要实现通用的L4自动驾驶，大约要达到160亿公里的测试里程，才能证明L4在安全性上超过人类。

然而即使是在较为激进的测试计划中，用100辆车组成的自动驾驶测试车队以 64公里/小时的时速每天测试 24 小时，也需要花费数十年，甚至数百年的时间才能跑完上述所需的测试里程。

对于计划在数年内将L4推向市场的企业而言，通过这种方式积累数据自然是不现实的。

所以L4公司不可避免地落入算法、数据、法规的不可能三角：如果不能保证无人驾驶车辆的安全性，法规不会容许企业在更大的用场景和范围内采集数据，可若没有海量数据，算法永远不可能满足法规对安全的要求。

诚然，许多L4公司想到了降维这种办法采集数据，但多数L4公司都有这样一个特点：长于数据闭环和数据链路，而在前装量产所需的供应链管理、量产工程等能力上欠缺。

而且，降维L2对L4公司而言，不是简单的能力迁移，而是另起炉灶、从头再来。

感知、决策、执行是自动驾驶三个核心环节，在每一个环节，L4和L2都完全不同。

在感知环节，L2配备摄像头、毫米波/超声波雷达等硬件，采用感知融合算法；L4却增加了激光雷达、高精地图，采用多源感知融合算法。

在决策环节，L2采用基于规则的算法和较小算力的芯片；L4需要机器学习以及深度学习算法和更高算力的芯片。

在执行环节，L2采用基本的线控制动及转向；L4则需要在制动、转向等关键执行环节实现双重甚至多重冗余。

因此，L2的确是条可行的获取数据的途径，但要做好L2对L4公司来说是个不小的挑战。

高难成，低难就，用这话来概括当下许多L4公司的处境也许最是恰当，不过好在这些幸存至今的科技公司还有纠错的机会，说不定经历了战略调整后，他们又是条好汉。

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