资本市场的表现，较为鲜明地向我们展示了外界对于特斯拉推出的完全无人驾驶的看法。
特斯拉股价的震荡下跌，显示出外界对于特斯拉的完全无人驾驶的并不乐观的看法。
相对于特斯拉的完全无人驾驶、人形机器人的高大上，很多人直言不讳地指出，它们还不如一个相对较为廉价的3万美元的价格。
特斯拉在资本市场和消费者市场所面临着的冰火两重天的状态，再一次向我们证明，所谓的无人驾驶，并不仅仅只是一个停留在实验室里的存在，而是需要真正进行落地，让更多的人，更多的行业因此获益才行。
从这一点上来看，特斯拉的「we,robot」发布会，或许仅仅只是一个开始，未来还有很长的路要走。
相对于资本市场对于特斯拉的表现的冷淡，甚至悲观，百度在无人驾驶上所遭遇到的表现，完全是不可同日而语的。
随着萝卜快跑的落地，特别是由此所带来的出行成本、出租车运营成本的降低，越来越多的人开始意识到无人驾驶在公众出行领域所发挥着的巨大作用。
正是因为如此，我们才看到了百度借助萝卜快跑以及更多的AI应用打了一个翻身仗。
对于现在的特斯拉来讲，它最为需要的，或许是一个「萝卜快跑」。
更为确切地说，特斯拉，更多地需要的是，如何将它所倡导的完全无人驾驶进行落地的问题。
特斯拉和百度的「冰火两重天」的遭遇，再一次告诉我们，所谓的AI，并不仅仅只是一个停留在实验室里的存在，并不仅仅只是一个尚未被证实的商业模式，而是一个需要真正落地的现实之中，并且真正让AI实现普惠的存在。
一
我们都知道，一场深度且全面的变革，正在各行各业上演着。
如果对这样一场深度变革进行总结和定义的话，AI，无疑是最为鲜明的注脚。
同样地，在造车领域，一场以AI为主导的新变革，同样正在上演。
无论是对于特斯拉来讲，还是对于其他的造车玩家们而言，如何用AI为造车进行新的赋能和升级，将会直接决定着它们在未来的造车格局当中的地位。
正是因为如此，我们才看到了以特斯拉为代表的造车玩家们开始将关注的焦点聚焦在了以AI为主导的无人驾驶的身上。
此番特斯拉推出的完全无人驾驶，可以说是再度将造车行业竞争的焦点聚焦在了以AI为主导的新战局里。
可以预见的是，在特斯拉的引领之下，造车赛道上有关无人驾驶的竞争，将会进入到一个全新的发展阶段。
从特斯拉推出的完全的无人驾驶，没有方向盘和踏板的较为前卫的设计来看，特斯拉对于它的完全的无人驾驶技术是相当自信的。
尽管如此，我们依然需要看到的是，这样一项较为前卫的技术，依然仅仅只是停留在一个相对较为原始和初级的阶段，缺少大规模商用落地的支撑。
当特斯拉的完全无人驾驶无法大规模落地的时候，那么，它的完全的无人驾驶，更像是一个尚未被市场印证的商业模式，并未完全跑通。
在这样一个阶段，如果类似于特斯拉的完全无人驾驶的技术能够在尽可能多的造车玩家们的身上落地，并且被证明是成功的话，那么，这势必会极大地削弱特斯拉在造车领域里的领导地位。
或许，正是因为如此，我们才看到了纵然是特斯拉发布了完全无人驾驶技术，却依然无法说服市场进行买账。
二
对于陷入到困局之中的特斯拉来讲，百度在AI上的探索和实践，或许可以为它提供借鉴。
同特斯拉先行宣布完全无人驾驶的技术不同，百度更多地将关注的是，如何去让无人驾驶技术进行落地，并且真正用AI技术来促进行业的发展。
无论是百度推出的萝卜快跑，还是百度将AI技术赋能到造车玩家们的身上，我们都可以看出，百度始终都是将AI的落地和应用当成是首要任务的。
这一点，我们可以从百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏的言论当中，看出一丝端倪。
比如，今年的「欧洲科技创新展览会」主论坛上，李彦宏就曾表示，中国AI与西方的最大区别在于应用，应用驱动了中国AI的快速发展。
的确，自去年上线至今，文心一言的累计用户已经达到2亿，每天都有数千万用户在使用百度搜索、百度文库等应用的AI功能。随着这些用户的快速增长，全新的AI应用形式会逐渐成型，成为超过1亿DAU的超级应用。
同样地，李彦宏在2024年的世界人工智能大会上，同样做出了相似的判断。
他表示，应用才是AI的未来。当前最重要的是应用，「没有应用，光有基础模型，不管是开源还是闭源都一文不值。」他呼吁，「不要卷模型了，要去卷应用。」
据李彦宏透露，两个多月前文心大模型的日调用量超过了2亿，近期则超过了5亿。「调用量发生的变化体现了真实的需求，有人真的从大模型当中获益。」
但他也特别提醒，要避免掉入「超级应用陷阱」，「DAU 10亿的APP才叫成功」已经是移动互联网时代的思维逻辑。
AI时代下，「超级能干」的应用比只看DAU的「超级应用」更重要，只要对产业、对应用场景能产生大的增益，整体价值就比移动互联网大。
李彦宏是这么说的，百度，同样是这么干的。
直至今日，百度在AI上的应用，早已深入到了医疗、金融、教育、制造、交通、农业等领域和场景之中。
这，无疑为特斯拉提了一个醒。
对于一直想要通过AI在无人驾驶上应用重新开启引领造车行业新世代的特斯拉来讲，或许真正需要的并不仅仅只是大胆且前卫的设计，而是需要如何思考将完全的无人驾驶进行落地和应用的问题。
三
从这样一个角度来看，现在的特斯拉，或许真正需要的是，一个「萝卜快跑」。这里的「萝卜快跑」，更多地指代的是，将特斯拉的完全无人驾驶技术与相对较为廉价的车子完美结合在一起的存在。这，其实又回归到了AI的关键在于落地和应用的问题上。
从这样一个角度来看，特斯拉的完全无人驾驶的发布会，仅仅只是一个开始。未来，真正考验特斯拉的，或许还是如何将完全无人驾驶的技术落地到现实的车型上的问题，还是如何将完全的无人驾驶实现对于特斯拉的造车进行一次完全且彻底地改造的问题。
试想一下，如果特斯拉能够凭借着完全的无人驾驶可以继续引领造车行业的发展，那么，此举带来的想象空间，或许要比以往它在造车赛道上所带来的发展空间庞大。
站在这样一个角度，我们就很好理解缘何特斯拉如此大胆且前卫的完全无人驾驶的技术并不被市场所买账。其实，AI的发展，业已进入到落地和应用的新阶段，而非以往的PPT的阶段。
当我们真正从这样一个角度再来去看待特斯拉的这样一场发布会，或许就可以得出一个完全不一样的答案。
对于特斯拉来讲，只有真正将完全无人驾驶的落地和应用看成是未来的发展重点，并且真正用这样一种应用来降低人们的出行成本，并且真正给人们的出行体验带来一次全新的改变。
或许，才能真正保证特斯拉在造车赛道上的优势地位。
结语
对于现在的特斯拉来讲，它真正需要的或许是一个「萝卜快跑」。
从更加深层次的角度来看，特斯拉真正需要的是，将以AI为主导的完全无人驾驶进行落地的问题。
透过特斯拉的遭遇，我们需要看到的是，AI的关键在于落地和应用。
这，其实又走上了和李彦宏同样的道路。
对于任何一个想要在AI时代有所作为的玩家们来讲，只有不断地落地AI，只有不断用AI去改造自身，只有不断地找到AI实现商业化价值的方式和方法，才能在未来的发展过程当中有所成就。
萝卜快跑是l几级别的自动驾驶
首个实现商业化盈利的自动驾驶出行服务平台有望诞生。 |Janson|志豪车东西5月15日消息，在今日举办的“Apollo Day”活动上，网络公布了其在自动驾驶Robotaxi领域的最新商业化成果，特别是其旗下的自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”在L4级别无人驾驶技术方面的进展。 同时，网络也发布了首个支持L4级别无人驾驶应用的自动驾驶大模型Apollo ADFM（AutonomousDriving Foundation Model），上新了配备网络第六代智能化系统解决方案的第六代无人车等关键技术和产品。 这些技术成果不仅展现了网络在保障自动驾驶安全方面的能力，也推动了无人驾驶技术的规模化应用和商业化实现。 当前，包括特斯拉在内的自动驾驶行业的领先企业，正日益关注Robotaxi商业化的潜力。 随着特斯拉的全自动驾驶功能（FSD）有望进入中国市场，以睁塌及埃隆·马斯克宣布他们的Robotaxi服务计划于8月8日启动，对此，作为国内Robotaxi的先行者，网络展现了对行业竞争的开放态度。 从实际出发，尽管特斯拉在智能驾驶领域取得了显著进展，但要达到网络在武汉实现的全无人运营水平，特斯拉仍需数年时间进行技术积累和市场布局。 在今天的Apollo Day上，网络不仅展示了其萝卜快跑在自动驾驶商业化道路上的重要里程碑，也对外界传递了其在全球自动驾驶技术领域保持领先的信心和决心。 据悉，萝卜快跑计划于2024年末在武汉达到收支平衡，并预计在2025年实现盈利。 萝卜快跑的迅速发展，很有可能成为首个实现自动驾驶商业化盈利的平台。
自动驾驶取代出租车司机？这可能吗？
自动驾驶是否能替代出租车司机？这个问题引起了广泛关注。 网络Apollo的“萝卜快跑”无人驾驶出租车服务无疑让公众对这一技术有了直观认识，但不同群体对此反应各异。 对大众来说，科技发展似乎超越了想象；而对于出租车司机，他们担忧的是低价竞争和潜在的工作威胁。 自动驾驶技术其实分为渐进式和跃进式两种路线，特斯拉FSD属于渐进式，而“萝卜快跑”代表的是直接从L4自动驾驶开始。 尽管Waymo作为自动驾驶的先行者，但其运营范围仍然受限，而国内的自动驾驶企业同样面临技术挑战和数据难题。 自动驾驶需要海量数据进行学习，但目前大多数企业的数据量远远不足，比如“萝卜快跑”的1000台车每天只能产生少量数据，而特斯拉通过量产车积累了大量数据。 此外，自动驾驶的黑盒特性也让人们对安全产生疑虑。 AI的决策过程不透明，可能导致意外情况。 在辅助驾驶尚能人工接管的情况下，L4自动驾驶的黑盒问题可能在一段时间内难以解决。 总的来说，目前的自动驾驶技术更多是用于尝鲜，而非全面取代司机，至少在技术成熟之前是这样。 尽管如此，每次乘坐无人驾驶出租车，我们间接地为自动驾驶技术的迭代提供了数据支持，这是作为普通人能够为科技进步做出的贡献。 未来，技术的不断发展或许会让自动驾驶在特定场景下更广泛地应用，但这并不意味着出租车司机的工作会被立即取代。
百度Robotaxi赚钱之路，从武汉开跑
网络Robotaxi下一阶段的故事，在武汉开讲。故事的主题，名为“曙光”，核心的议题就是告诉外界：
“网络的Robotaxi，要开始盈利赚钱了”。
具体的节奏是，网络Robotaxi项目萝卜快跑，在今年的武汉要实现收支平衡，到2025年进入全面盈利期，萝卜快跑将成为全球首个实现商业化盈利的自动驾驶出行服务平台。
曙光，也是开始，网络表示，在这之后，武汉的经验将会以很快的速度在其他城市复制，创造更大的价值。
网络在这个时间点向外界宣告盈利计划，相当微妙。 毕竟特斯拉马上也要在8月份发布Robotaxi车辆，同时其FSD和Robotaxi入华似乎已经成为公开的秘密。
网络副总裁、智能驾驶事业群组总裁王云鹏
对此网络副总裁、智能驾驶事业群组总裁王云鹏也隔空喊话特斯拉：
“想在中国跑得跟网络一样好不容易，不信你来武汉跑一跑”。
当然，喊出这个目标后，网络用更多的时间来解释，萝卜快跑如何去盈利的问题。
毕竟Robotaxi商业化的问题，业界喊的比较多，但还没见到有人成功过。
所以，网络Robotaxi，这钱准备怎么赚？
网络Robotaxi，赚钱的前提是安全
在5月15日的Apollo Day 2024上，网络向外界道出了在当下这个阶段对Robotaxi的核心理解：
“做技术Demo的时代已经过去，放几辆车或者几十辆车在街上都不能叫Robotaxi，当下Robotaxi比拼的是安全、规模和效率”。
当然，在这其中安全是一切的前提，而技术能力是这个前提的核心。
具体来看，就是大模型在Robotaxi上的应用，网络此次拿出的方案是，Apollo ADFM（Autonomous Driving Foundation Model）大模型，专为L4高阶自动驾驶打造。
Apollo ADFM大模型全面部署应用
Apollo ADFM分为感知大模型和规划决策大模型两个部分。
网络自动驾驶技术部总经理徐宝强介绍，Apollo ADFM感知大模型已经实现包括检测、跟踪、理解、建图这几项基本能力。
其中感知大模型中的基础模型通过点云和视觉多模态融合的方式，实现了相机和主动光不同类型传感器的优势互补，兼顾深度、准确性和信息丰富程度。
同时，在数据处理上，感知大模型也实现了更完善的数据自标注，将原始数据批量自动化转化为粗标数据以及精标数据，极大程度的解决了标注数据获取这一困扰感知效果提升的瓶颈问题。
在此之下，感知大模型对超长尾场景的检测能力更为精准，比如不规则障碍物、各种位置关系的行人、非机动车或是施工占道等等。
Apollo ADFM大模型
决策规划部分，网络Apollo ADFM已经实现了合规避障、博弈、预判等基本能力，同时跳出了原有决策规划任务中预测、决策、车道选择等阶段性任务，可以通过全链路模型化综合输出多元环境信息，直接生成执行轨迹。
另外，这套规划决策模型也将人类驾驶员的驾驶数据作为训练数据，从行为拟人到超越人类驾驶，提升系统的安全性。
徐宝强表示，依托自动驾驶大模型，网络已经攻克了武汉的复杂道路场景，实现了武汉城市全域全时空场景覆盖，萝卜快跑运营范围覆盖武汉3000平方公里的城市区域，且在安全性上，数据证明较人类驾驶员高出10倍以上。
除此之外，因为大模型的部署，网络Robotaxi在泛化效率上也大幅度提升。 徐宝强透露，网络在武汉长江以北从入场到逐步放开运营花了一年半时间，但长江以南只用了3个月时间，速度提升6倍。
这也意味着，网络Robotaxi现在已经可以在城市级区域做快速的复制扩展，让无人驾驶出行服务更快的普及落地。
网络Robotaxi的安全性设计
另外，除了大模型的软件能力，网络汽车机器人部总经理尹颖还表示，在硬件上，网络第六代系统更加强化了安全性能的要求，同时把自动驾驶的安全架构和整车的安全做了深度融合，可以做到航空级无人安全的标准。
车辆要便宜，运营要效率
事实上，这不是网络Robotaxi第一次提出赚钱的问题。 前不久王云鹏在网络的内部信中就已经提出“一亿营收、一亿利润”的目标。 这次又在武汉进一步喊出“一年收支平衡，两年实现盈利”。
外界更好奇的是，可能吗？如此激进的目标网络是如何去做拆解的？
这也是网络在这次Apollo Day回答的核心问题之一。对此，网络给出的答案是：
“车辆要便宜，车队要规模，运营要效率”。
RT6实拍图
车，具体指的就是网络此次发布的第六代Robotaxi无人车RT6（也叫颐驰06）。
RT6在此前已经上了工信部公告，公开信息显示，这款车型由网络与江铃合作生产。
据尹颖介绍，RT6全车搭载40个不同类型的传感器，其中早前价格昂贵的机械式激光雷达换成了当下主流的智能驾驶半固态激光雷达。
李一帆发文HESAI INSIDE
激光雷达供应商网络并未明说，不过从禾赛CEO李一帆社交媒体上的表态来看，应该是禾赛主力产品AT128雷达。
另外，这款车针对载客的需求，在车辆设计上融合MPV和SUV的元素，
车辆采用4座设计，用后门采用后拉门方式。 舱内后排采用独立座椅，江铃透露，在舒适性上，RT6还支持支持十点按摩、大角度靠背调节、六向头枕调节、三档座椅加热调节等等功能。
RT6采购价20.46万元
更炸裂的是，相比上一代RT5的50万元左右价格，这一代的车辆采购价，已经下探到20.46万元（贴了发票的那种价格，童叟无欺）。
较RT5，网络在车上的成本下降了60%。 这种成本的下降带来的收益是巨大的。 网络自动驾驶业务部总经理陈卓用一个简单的模型来说明：
如果一辆车的使用周期为5年，按照上一代车型的价格，每辆车每天的营收达到300元才能覆盖车辆成本，但RT6只需要100元。
（如果以网约车作为对标，100元还是比较容易的，毕竟笔者从酒店去天河机场就花了100元不止……）
RT6整装待发
当然，车辆价格的大幅下降，也给车队规模化铺开带来了可能性。 网络表示，要在今年向武汉投放1000辆RT6，快速完成部署。
最后，运营方面，网络认为管理无人车的自动化（无人化）运营网络非常重要，因为可以兼顾效率和成本。
网络在运营网络方面，正在布局包括补能、调度、车队轮换等等方面的无人化。 比如RT6的补能方式将以换电为主，一方面换电可以将补能时间缩短至3分钟，另一方面也省去人工充电带来的人力成本。
自动化的运营网络，给网络带来的是，运营成本降低了30%，服务成本降低了80%。
在成本侧，车辆成本、运营成本和服务成本相比过去已经有了很大的优化；收入侧，目前萝卜快跑全国已经超过了600万的出行服务订单，在武汉整个订单还在持续的提升，今年同比增长430%。
所以网络相信：
“随着部署规模的扩大，随着更多的无人车的投入，这些数据（订单量）还将飞速攀升”。
网络Robotaxi赚钱计划，如何评价？
事实上，最近一段时间我们能够观察到，整个自动驾驶行业给人一种“Robotaxi又支棱起来的观感”。
国际市场有Wayve拿到75亿元大额融资；国内市场上，包括滴滴、小马等头部车企与主机厂成立合资公司，准备下一步动作。
再加上特斯拉沉寂已久的Robotaxi计划重新被提上日程，这波造势为Robotaxi商业化信心的提振作用在过去几年内很少见到。
网络在这个时候拿出赚钱计划，可以看作是乘势而来，当然更多的是相比前些年Robotaxi的发展，现在无论是技术、经验以及政策，都成熟了很多，为Robotaxi更进一步提供了条件。
技术上，随着大模型应用的深入，自动驾驶对长尾问题的处理较几年前有了非常大的提升。 同时我们也看到，在这个过程中，高阶自动驾驶与当下L2+的智能辅助驾驶的底层技术栈完成接轨和统一。
ASD将在极越全系车型搭载
这也意味着，私家车智能驾驶数据与Robotaxi打通复用，网络在此次Apollo Day发布的ASD（类比特斯拉FSD）就使用了与Robotaxi同样的技术栈，即Apollo ADFM大模型。
相比Robotaxi，私家车的保有量和数据收集能力将是另一个更高的维度，海量的数据来源，对于自动驾驶系统的训练提供大量食粮。 此前困扰Robotaxi数据量和数据范围难题将不再是一个问题。
同时还有硬件方面，随着供应链逐渐成熟和软件能力的提升，乘用车硬件（感知硬件）也能大量应用到Robotaxi无人车上，带来成本和规模化的能力，网络此次发布的RT6就是一个例子。
网络自动驾驶高层接受采访（从左到右：陈卓、尹颖、徐宝强）
最后，是政策的逐步放开，尤其是高阶自动驾驶的全域上路。 陈卓表示，之所以选择武汉作为盈利的首城，除了武汉交通的复杂性和挑战性，还有武汉全域落地带来的体验、规模和需求优势。
除了武汉之外，我们看到，自去年开始，包括广州、深圳等城市，都在探索成片的自动驾驶运营区（主要以区为单位）；另外，去年5月，工信部发文，将国内车联网先导区数量增加到7个，其中先导区建设的内容就包括全域智能网联汽车示范应用以及引入网络这样的第三方智能网联汽车出行服务商等。
在这种大环境向好的前提下，网络对Robotaxi的下一步设想，也就更“大胆”了些。
