2005 年,柏俊波经朋友介绍,一脚踏进了四轮电动车领域。当时的电动车市场,还远没有像今天这么备受关注。一眼望去,路面上全是自动车和摩托车。
如今,柏俊波已经成为电动车,尤其是小型电动车领域的资深技术专家,但也会说出「我们永远看市场,而不是看技术」这样的观点来。
在被问及「为什么将精力从低速电动车转移到自动驾驶线控底盘的时候」,他会告诉你:「如今的自动驾驶就像当年的电动车,大家都在寻找行业落地」。
2019 年开春,自动驾驶行业的 3 笔融资让这个回答进一步得到了论证。而「自动驾驶线控底盘」也多少与他说的「行业落地」相关。
一、从摩托车、两轮电动车、三轮电动车、再到四轮电动车(这里主要指:低速电动车),柏俊波一路见证了不同形态交通工具的更新迭代:从最初无人问津、野蛮生长到高速发展。
这当中,每一次交通工具的出货量在达到顶峰之后,对整个电动车行业而言,都蕴藏着巨大的商机。
尤其是近几年,尽管低速电动车经过一段时间的野蛮生长,但也跑出不少成功的公司。
御捷从老年代步车、低速电动车起家,通过兼并、收购,获得改装类其他乘用车生产资质、客车生产资质,升级为整车企业。2017 年 7 月,御捷又获得新能源轿车生产资质。
供应商英博尔,最早为低速电动车提供电机控制器、 DC-DC 转换器、电子油门踏板等关键零部件,也已在主板上市,并转型为新能源汽车提供关键零部件。
2017 年,柏俊波加入易咖汽车,这是一家在同年成立的,专门生产低速电动车的厂商。2016 年 8 月,位于江苏宿迁的工厂建成,那一年他们生产了 6000 辆车,2017 则翻了三番,达到 18000 辆,2018 年,这家新兴的电动车厂商共计卖出了超过 3 万辆低速电动车。
有着大规模的销量,背靠着成熟的供应链体系,这也让柏俊波他们有了新的想法。
二、「没想到这个东西还可以跟自动驾驶结合起来,真是没想到。」在易咖汽车位于宿迁工厂的办公室里,柏俊波这样说道。
他口中的「这个东西」指的就是无人配送小车的线控底盘。
在离工厂不远的一间车库里,新智驾看到了两辆尺寸不一的样车底盘。柏俊波介绍,这些样车底盘是由自有供应商体系搭建打造而成。
目前的现状是,无人配送小车的上游并不完善,很多汽车上的零部件,比如轮毂、轮胎、制动器等都无法使用在这种小车上。
「供应链很麻烦」,他指着小车的四轮碟刹对新智驾说道:「无人小车由两三百个零部件组成,这就要搞定两三百个供应商,像这么小的碟刹根本就没人做。」
在去年新智驾举办的「全球智能驾驶峰会上」,驭势 CEO 吴甘沙表达过这么一个观点:「高频、刚需、可量产」是驭势科技进行商业化落地的一大考量。
在柏俊波看来,他更愿意将「高频、刚需、可量产」解读为另一层意思。「这三个词加在一起就是无人物流小车。这不就是我们现在做的玩意吗?」
作为一个技术出身的工程师,他认为自己的专业是判断。按照以往的节奏,在三到五年的节骨眼上,往往会诞生出更符合这个时期的产品:从摩托车、两轮电动车到三轮电动车,再到低速四轮电动车无一例外。他有一种感觉,这次的转变或许会暗合一个时代的拐点。
去年 8 月,摩根斯坦利给出的一份报告显示,全球自动驾驶标杆企业 Waymo 的估值高达 1750 亿美元,其中自动驾驶出租车业务估值 800 亿美元、用于载货的物流运输业务估值 900 亿美元,软件授权服务则在 70 亿美元左右。
这也说明物流可为自动驾驶带来更大的价值。据统计,中国每年物流成本约为 12 万亿元。
但一个现实问题是:自动驾驶这项技术最终要落地,必须要在「车」这个载体上得到体现。
高频、刚需、低速,这三个限制条件说明当前市面上任何一款车型都不是按照当前这个场景进行设计的。这就必须要做一件事情:重新造车——找到一个适用于当前场景的硬件平台。
三、
最早意识到要造车的自动驾驶公司,要追溯到谷歌。
2014 年 5 月,谷歌自动驾驶团队对外发布了一款没有没有方向盘、没有油门、没有刹车的小型无人车(代号为「Firefly」,萤火虫)。当时谷歌对外表示:要打造 100 辆原型车,并在加州运营一个小型试乘项目。
这一时期,「萤火虫」也为谷歌创下很多自动驾驶研发上令人印象深刻的记录,如:数百万英里的驾驶里程、第一个全程采用自动驾驶的小型汽车。
到了 2017 年 6 月,谷歌却宣布「萤火虫」退役,虽然谷歌解释「萤火虫」并不是为量产而设计,但有行业人士认为,由于供应链的不完善,导致「萤火虫」造价高昂,原本要打造的 100 辆车最终也砍到了 50 辆车。加上项目进展缓慢,谷歌最终放弃了自己造车的路线。
在这期间,仍有不少自动驾驶公司在尝试造车。
*Zoox 从瑞典皇家理工学院买回的原型车
2015 年,硅谷的自动驾驶公司 Zoox 从瑞典皇家理工学院将一辆用于研究用的概念原型车购买回来。这辆造价 20 万美金的原型车,特点是电传线控、纯电四轮驱动。
2017 年,前法拉利公司高管 Corrado Lanzone 加入 Zoox 担任制造业务部门副总裁。在此之后,关于 Zoox 要自己造车的消息就不绝于耳。
被福特投资、收购的自动驾驶初创公司 Argo AI,其 CEO Bryan Salesky 曾表示,双方正在合作开发一款高利用率的自动驾驶汽车。
2018 年 10 月,本田 27.5 亿美金投资通用汽车旗下自动驾驶公司 Cruise Automation 时,Cruise CTO Kyle Vogt 曾在 Medium 发文透露:
「过去两年,我们一直在秘密研发一款突破性的新车,它已经彻底摆脱以司机为中心的传统思维。说实话,打造一辆拥有完美用户体验,最佳运行参数并有效利用空间的汽车是一个巨大的工程挑战,我们正在努力。而有了本田的助力,我们找到实现这一重任的最佳拍档。」
今年 2 月,自动驾驶公司 Nuro 拿到软银愿景基金新一轮融资:9.4 亿美元——这笔融资不仅是资本寒冬下对自动驾驶价值的证明,也让更多人开始关注到无人配送这一自动驾驶领域的细分场景。Nuro 自主打造的无人配送小车成本不菲,坊间流传造价超过 100 万元。
全球范围内,已经有不少自动驾驶相关公司在「造车」上做出尝试(如上图)。但如果我们注意到「量产计划」,这些公司大多生产 50 辆到 100 辆自动驾驶汽车不等。
注:汽车产业的长期平均成本曲线是一条变形的U型线:开始时随着生产量的增加,成本会急剧下降,但下降的幅度渐小后,会经历一段产量增加但成本不变的时期。这就是著名的马克西(G. Maxcy )-西尔伯斯通(A. Silber-ston)曲线。
根据马克西-西尔博思通(如上图)曲线,及国外的经验:一条发动机生产线最小有效规模是 50 万台,冲压设备生产线是 100 万套,轿车的规模产量为 40 万辆,卡车为 15 万辆。轻型车为 6 万辆。这意味着,在各类造车领域,最低要 6 万辆才能保证企业经济运转。
那么,每年只生产 100 辆车,这是一个什么概念?
「产业链条建立不起来,也无法实现经济量产。」柏俊波说,汽车是一个长产业链条、高边际成本的行业。为了证明这一点,他向新智驾算了一笔账:
「即便最便宜的建设成本,四大工艺设备投入(不包括厂房)在 4000 万以上,包括基本的冲压线、涂装线、焊装线、总装及检测线。四大厂房的投入需要 4000 万。这就是近 8000 万的投入。然后是生产车所需要的模具、夹具、灯具等等,差不多将近 8000 万的投入。
这还不计入工人工资、水电等其他费用。假定投入 1.5 亿,一年只生产 100 甚至 1000 台车,摊进去,没法维持这样的投入成本。」
总结来说,造车的成本主要由三部分组成:
1、零部件边际成本(在没有产业链条或者上下游不完善的情况下,零部件的成本非常高);
2、工厂的投入和运转成本;
3、整车的材料成本(一般与产量相关,量越大,供应商的成本会越低)。
就现在的技术和应用水平,目前的市场需求还没有到达爆发的节点。而现状是:有不少自动驾驶公司在寻找细分行业时,交付的车辆大多在 100 台以内,并且基本是手工打造。
另一方面,动辄数亿投资规模的工厂,对成立之初没有强大资金实力支撑的创业团队来说,也是一个不小的压力。
即便是智行者 2018 年在广东中山兴建的专门生产低速无人扫地车和无人配送车的工厂,也只是一条简单的进行装配和标定工作的产线。在这个前提下:如果没有一定的产量,也依旧控制不了小车的成本。
柏俊波的目标是,为整个行业提供线控底盘。「底层技术要是没有量,无法维持现在的成本。其他的公司自动驾驶公司也会遇到同样的问题,算法的落地需要一个硬件载体。」
所以,当越来越多自动驾驶公司聚焦上层算法的时候,自动驾驶底层制造的重要性也越来越不容忽视。
四
自动驾驶,最先落地的载人还是运货?载人与运货的区别又是什么?明确了上述问题后,就能决定到底什么是最好的市场切入战略。
自动驾驶技术能够实现,最终的载体在三类车上:乘用车、商用车(卡车、货车)和特种车(运载工具)。
载人的自动驾驶汽车,需要考虑人工接管以及舒适性。在安全性上,尤其是在极端情况下,载物的自动驾驶汽车可以实现毁车保人,例如 Nuro 的无人配送小车 R1 内置「自我牺牲程序」,一旦碰撞不可避免,它会为了人类安全而「自我牺牲」,从而保证行人或周围车辆的安全。
柏俊波认为,运货中的封闭场景、低速,不用考虑人工驾驶模式和舒适性,可以规避目前很多载人场景下无法解决的问题。而在运货场景,先有一部分落地后,可以对后续技术环节、传感部件等有一个产量的拉动和测试,并以此推送载人自动驾驶汽车的发展。
至此,他发现为载货的自动驾驶小车提供线控底盘在未来或许是一门好生意——既解决行业痛点,又能满足客户需求。
在易咖汽车内部,柏俊波带领核心技术人员,孵化了一支团队即新成立的易咖智车来为自动驾驶算法公司提供制造服务。这是一家总部和研发中心位于上海,依靠在江苏宿迁自有体系的制造基地来生产线控底盘的新公司。
他们的想法是:将底盘或车身做成一个通用件,在传统制造和物流小车这个新行业、新产业链之间提供一个硬件载体结口。
过去,自动驾驶公司还要对车辆进行改装,比如自动驾驶公司将购买的林肯 MKZ 车型交给 AutonomouStuff 这样的改装公司,随后 MKZ 就按照线控、传感器方案、计算方案等各方面的要求集成好。这个过程大概要花费几周时间,收取十万美金到三十万美金不等的费用(不包含车辆本身的购置费用)。
而现在,只需要一个接口就可以解决这类问题:适用于自动驾驶的线控底盘,开放的协议和接口权限。自动驾驶公司不在需要关心这个硬件的组成,也不用组织产业自己去造车。理论上,他们只要做好前期研发设计,理顺上下游产业链,把控生产质量即可。
那么,这样的配送小车到底有什么特点?
从零开发的纯电动车底盘,尺寸比一般汽车小。产品特性上,却是麻雀虽小五脏俱全:整车控制 VCU、电源管理系统、电池快换系统、线控制动及转向系统、EPB 驻车系统、声光控制系统、人机交互界面等,一个也不能少。而且由于空间小、系统布置难度系数并不低。
尽管有投资人向新智驾表示,这类硬件从投资角度看,并不是一门有意思的生意,这里的「有意思」指的是「未来具有高成长性且市场广阔」。
但在柏俊波看来,线控底盘的行业需求「相当饥渴」。
北京某高校教授,苦于找不到想要的线控部件,机缘巧合从朋友那里打听到柏俊波的团队可以提供这个零部件时,第二天就马不停蹄从北京赶到宿迁,随后签订了生产合同。
在采访当天,还有一家自动驾驶公司从北京赶来宿迁,和他们商讨具体的生产方案。而柏俊波手头上就有来自多家互联网巨头和其他的科技公司的无人配送小车提出的开发需求。
那么,整个无人物流小车市场的容量会是多少?柏俊波做了一个简单的测算:
「从场景阶段看,封闭、低速、园区的容量小,但从技术上讲可能最先落地,而且都是 toB,成本上没那么敏感。可以参考工具类和叉车类的市场。2018 叉车类销量在 100 万台以内,加上其他场地作业类车辆,预计在 200 万台以内。替代比例是逐步渐进的,要看时间和行业发展。
快递和送货领域,参考三轮车的销量,2018 三轮车销售约 1500 万台,货运三轮和快递三轮按照 40% 比例计算约 600 万台。目前电动汽车在汽车中的渗透率不到 3%,如果按这个比例作为一个参考,现阶段无人小车替换末端快递三轮可能 0.5% 都到不了,暂时按照 0.5% 计算,即 3 万台。
但中长期来看,中国人口红利正在断崖式下滑,劳动力越来越贵,而自动驾驶产业的成本在逐渐拉低,一旦越过总持有成本(Total Cost of Ownership,TCO)的红线,将会至少是一个百万辆级别以上的市场。另外,新零售、新商业的模式出现,可能也会推动无人物流小车的应用。」
*在街头试运营的无人配送小车
五
从整个行业来看,无论是菜鸟 ET 物流实验室、美团、京东 X 事业部,甚至包括顺丰、四通一达这样的物流快递公司都开始在着手布局无人配送小车,更不用说还有智行者、AutoX、一清科技、行深智能等这类新创公司了。
「这类市场的需求将是旺盛的。」柏俊波透露,「某电商巨头将会在自有场地配备 3 万台这种的小车。」这就意味着需要 3 万台激光雷达、3 万套算法、3 万套线控底盘。
公开的消息:去年 5 月,菜鸟 ET 实验室推出「驼峰计划」,菜鸟 ET 实验室主任张春晖当时对新智驾表示,「在 3 年内打造 10 万台无人设备。」
这对行业的推动无疑是巨大的。现实中的一个段子是,即便是要「小 100 套的量,当自动驾驶零部件销售总监听到时,眼睛都要冒光。」
柏俊波说,「从原理到落地,关键在后面的生产制造工艺和整个成本方案上。」据估算,未来搭载了上层算法、传感器和线控底盘的无人小车的成本将控制在 5 万元以内。
一个更振奋的消息是在 2018 年,由北京智能车联产业创新中心、百度、美团、中国信息通信研究院、智行者、新石器、千方科技起草的标准《服务型电动自动行驶轮式车技术要求》正式发布。
这是国内第一个业内标准,为货物配送、餐饮配送、道路清洁、监管巡逻的服务型低速无人车设置了技术标杆,更为这些车的应用落地和监管管理提供了参考依据。
有了这个参考标准,更多与自动驾驶相关团队可以对车型进行定义,对自动行驶能力、通信安全能力等关键项目规定了技术要求及试验方法。
2005 年柏俊波和朋友们在讨论要不要做电动三轮车,那时看不清行业趋势,随后这类产品在 2011 年达到销量顶峰。柏俊波后来总结他们当年错失了一个风口。
在低速电动车还没爆发的 2009 年,那时还没成为行业老大的御捷每年产量不超过 1000 台,2011 年一度传闻要出售。转机在 2012 年,低速电动车行业开始爆发,那一年行业出货量达到了十几万台。
如今自动驾驶行业的景象,很像 2005 年的低速电动车,那时电动车在消费端卖不出去,柏俊波和同行们在环卫、消防、景区等细分市场找行业落地。自动驾驶也是如此,随着供应链上下游逐步完善,多品种小批量的无人小车将在这些市场陆续上路。而规模应用,将会在 2 到 3 年后爆发。