关注自动驾驶的人，可能会记得5年前大众旗下品牌奥迪的一则产品视频。

　　视频中，一位女士开着奥迪A8L在写字楼附近下车，她轻轻按了手机中的一个键，车就在无人驾驶的情况下自动来到地库并进入了车位。

　　等女士离开写字楼时，只需在上车点用手机一键召唤，车又自己从车库开了回来。

　　开门、上车、走人，干净利落，省去了费时耗力的停车、取车环节。

　　原视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=VjiuQt6_VwQ，发布时间为2013年1月

　　这就是“自动代客泊车”（Auto Valet Parking）场景(在奥迪当时的展示中使用的是piloted parking“遥控泊车”概念)。

　　在功能上，它是泊车辅助系统、ADAS（高级自动驾驶辅助系统）等的升级；在技术上，则属于低速L4级自动驾驶。

　　但5年来，并不新颖的AVP概念仍未照进现实。近两年的自动驾驶热潮更多表现在另一个细分赛道：城市道路乘用车L4级自动驾驶。

　　这是最符合一般人印象中的自动驾驶——无需司机操作，车能自动载客穿梭于大街小巷，完成超车、倒车、避让行人等所有人类司机应该完成的任务。

　　其对应的终极商业模式是Robo-Taxi（机器人出租车），它属于TaaS（Transportation as a Service，运输即服务）模式的一种。成立于2009年的Waymo（隶属于Google母公司Alphabet）是这一领域的先驱。

　　从2016年开始，这一细分赛道越加火热：通用于当年收购了自动驾驶公司Cruise，目前估值已达146亿美元；Drive.ai、Pony.ai、Rodarstar.ai、景驰科技等瞄准高速L4/L5级自动驾驶的创业公司相继成立；百度的Apollo自动驾驶平台，Uber、滴滴的自动驾驶计划陆续上马。

　　但这种“快速发展”目前看来主要表现在融资和估值上。经过前两年的热潮，城市道路乘用车L4级自动驾驶在2018年进入瓶颈一年。

　　今年11月，Waymo公司CEO John Krafcik在公开场合坦言自动驾驶技术的普及还需要几十年 。几天后，苹果联合创始人Steve Wozniak也表示： 自动驾驶汽车不可能在不久的将来实现 。

　　困住这些世界级聪明头脑的无非两个词：量产和商用化。

　　然而，AVP却很有可能率先打破城市空间中，乘用车高级别自动驾驶的量产和商业化僵局。

　　现在，市场离AVP的量产落地终于只有临门一脚了。

　　自动驾驶遇瓶颈，但AVP很热

　　有可能踢出这“临门一脚”的是一家从ADAS辅助驾驶系统切入自动驾驶领域的上海公司——纵目科技。

　　今年12月26日，纵目科技宣布收到中国一汽的项目定点信，将在中国一汽红旗品牌2020年的量产车型上，部署低速L4级自动驾驶AVP产品。纵目成为中国首个拿下整车厂AVP量产项目的公司。

　　让纵目拿下车厂订单的是他们在去年11月针对停车场低速场景推出的AVP1.0版的升级版。而纵目对这一领域的探索起步于更早之前的2016年9月。

　　当时，在国内自动驾驶领域，相比黑科技感更强的无人车方向，AVP并不是焦点。

　　到2017年7月，戴姆勒和博世在斯图加特梅赛德斯奔驰博物馆共同宣布了“自动代客泊车”（Auto Valet Parking）概念（二者在这一领域的合作始于2015年），业内才对这一场景有了较为统一的说法。

　　而今年，AVP的竞争已是如火如荼。

　　纵观以上进展，大部分是概念、Demo、技术方案、战略合作的发布。

　　这说明两个问题：

　　一、各玩家都看到了AVP的前景。

　　纵目科技创始人兼CEO唐锐也告诉「甲子光年」：“我认为AVP是中国市场上（自动驾驶领域）最具有战略价值的高地。”

　　梅赛德斯-奔驰乘用车中国研发中心负责人安尔翰（Prof. Dr. Hans Georg Engel）也曾在今年表示：AVP是通往自动驾驶之路的重要里程碑。

　　二、真正在这一领域有长期积累的玩家并不多。

　　上述进展中，有些项目的研发是在今年才启动的，许多进展仅停留在合作发布阶段，还未到测试，更未到量产阶段。

　　在这个背景下，纵目在12月拿到的一汽红旗轿车AVP量产订单就具有了重要的市场开拓性意义——纵目的AVP系统很可能率先登录主流乘用车。

　　为什么AVP会成为战略高地？

　　站在众玩家扎堆进军AVP的时刻，纵目科技创始人兼CEO唐锐向「甲子光年」回顾了他的思考历程：为何在2017年上半年就看准了AVP？

　　可以先从商业逻辑来看这个问题。

　　在考虑自动驾驶各落地场景的机会大小和商业化速度时，主要看4个维度：封闭场景/开放场景、固定路线/自由路线、低速/高速、车里有乘客/无乘客。

　　除了技术差异外，以上四维度中，封闭场景/开放场景还涉及路权问题；有乘客/无乘客则涉及立法难度。

　　而自动驾驶的商业模式则主要有两种：

　　一是上文提到的TaaS，在这个模式中，自动驾驶是运营服务得以成立的核心技术。

　　二是汽车产业的传统商业模式，即在汽车里加入自动驾驶功能，再卖给消费者，唐锐将其总结为VaaP（Vehicle as a Product）。在这个模式中，提供自动驾驶系统的公司充当整车厂的供应商。

　　VaaP是现在，TaaS是未来。

　　以这个框架来看，最复杂且商业价值最大的情况是“开放道路、自由路线、高速、车里有人”，它可以直接应用在城市出行上——Roadstar.ai、Pony.ai、景驰等公司，以及全球自动驾驶头把交椅Waymo都是在向这个“桂冠场景”挑战。其对应的商业模式Robo-Taxi将彻底改变人类出行方式，进而改变生活方式、交往形态，催生一系列新业态。

　　这也是这类公司吸引了大量风投的原因，大机会不容错过。但这一场景的商业化时间目前看起来还很遥远。

　　最容易落地的情况则是“封闭道路、固定路线、低速、车里无人”，比如矿区中的矿车和园区里的无人物流车；但这一场景的商业价值有限，向其他场景的迁移性也有限。

　　而AVP则处在中间——“开放道路（但停车场、尤其是地库等类型的停车场里行人不多）、自由路线、低速、车里无人”。

　　这刚好是一个折中的、有较大延展性的场景，它具备以下特点：

　　一、法律法规障碍小——落地快、量大

　　相比其他城市中开放、半开放场景，低速且车中无人的AVP的立法难度和伦理风险显然更小。

　　这个场景中不存在“保乘客还是保行人”的伦理难题；由于速度低和地库较少有行人出入，其事故风险也更小。

　　唐锐告诉「甲子光年」，他认为AVP能更快落地的根本原因就是：“法律法规更简单，车厂上量产订单的意愿会更强。”

　　这直接带来的商业后果就是AVP能更快落地，且量大。

　　二、同时面向VaaP和TaaS市场——能造血、空间大

　　在VaaP市场，大众、戴姆勒、宝马、沃尔沃等公司都已将嵌入AVP系统的量产车型提上日程。纵目此次拿到的一汽AVP量产订单也属于VaaP模式。

　　VaaP让做AVP的厂家能在相对短期内获得营收，具备一定自我造血能力。

　　而同时，AVP又具有切入运营服务，即TaaS市场的潜力。

　　当下，AVP产品形态就可以直接切入汽车分时租赁运营服务。

　　这个模式其实就是共享单车的汽车版。但相对自行车，汽车的取放更复杂。分时租赁运营商需要在调度车辆上花大量运营成本，且停车、取车不便也影响了分时租赁的市场接受度。

　　所以分时租赁运营商有采用AVP系统的强烈需求。

　　在分时租赁模式中，AVP厂商有机会参与运营，提供增值服务，如为保险业提供数据洞察、在乘客的AVP控制入口（如手机APP）上添加精准营销、目的地打折信息、广告等业务。

　　这是一个比供应商角色更轻、边际效益更大、更有利润空间的商业模式。

　　三、AVP未来有切入“桂冠场景”的潜力

　　如前所述，投入自动驾驶的资本和人才浩浩汤汤，最让大家的兴奋的还是“桂冠场景”——城市道路高速自动驾驶场景。

　　而AVP具有切入这一场景的潜质。

　　这是因为AVP对技术的要求其实很高。

　　这个场景满足开放道路、自由路线的特点，这意味着需要完全的L4级自动驾驶技术才能保证AVP的大规模商业落地。

　　AVP与自动驾驶桂冠场景的差异主要在于：

　　速度——高速场景需要更长的制动距离，因而对传感器的探测范围和计算系统、控制系统的延时反应有更高要求；

　　天气、光线等环境因素——在AVP的刚性使用环境里，比如大型商业停车场和办公园区，光线环境稳定；而户外道路的自动驾驶则要应对各种天气状况和极端情境（corner case）。

　　而以上两大差异，正是目前限制高速L4级自动驾驶落地的瓶颈。

　　前者使得方案里不得不使用探测距离更远、但价格昂贵的激光雷达，成本居高不下。

　　后者则有待技术突破。正如Waymo CEO John Krafcik所说，自动驾驶普及还需要几十年，主要是因为技术还没有突破在任何天气、任何条件下都能驾驶的最高等级L5。只要这个能力不解锁，就无法真正保障自动驾驶的安全性。

　　换言之，有实力做出可靠AVP方案的公司，在技术上，和瞄准高速L4级自动驾驶的公司并无泾渭分明的鸿沟。

　　用唐锐的话说，技术上能有的都有。而那些该有还未有的技术，大家都还在等待。

　　其次，与园区物流车、高速公路卡车等细分赛道相比，AVP直接应用在乘用车上，与乘用车高速自动驾驶场景更具有商业和合作上的顺承性。

　　先成为整车厂的低速L4级AVP供应商，再共同研发高速L4级自动驾驶，可能会成为一条稳扎稳打的桂冠场景进击路。

　　“我认为这是一个战略高地，如果这个占领住了，再去打高速，这个很Solid（有坚实的基础）。”唐锐说，“在中国，低速L4级自动驾驶可能先落地”。

　　纵目的AVP打法：车＋AI路线

　　纵目能在2016年底较早捕捉到AVP的机会还得益于这家公司的基因。

　　纵目刚好代表自动驾驶领域的一大派别“车+AI”，另一大派则是“AI+车”。

　　所谓“车+AI”就是以汽车行业为基点切入自动驾驶。通用、大众、丰田等车厂的尝试，博世、采埃孚、大陆、现代摩比斯等Tier 1（一级供应商）的尝试都属于这一派，其特点是产品导向。

　　成立于2013年的纵目也是一家“车派”的自动驾驶公司，团队有深厚的汽车背景：

　　纵目创始人唐锐曾有14年汽车半导体的研发管理经验；团队中还包含了原奇瑞汽车工程研究院总工程师陈卓超等多位国际一流Tier1的高管和技术专家；在2016年开始组建技术团队后，也引进了曾在Zoran与CSR公司担任高级研发经理的王凡等AI人才。纵目对车厂的量产流程，如何控制产品成本有清晰、清醒的认识。

　　而“AI+车”则是以AI技术为基点，从自动驾驶的算法切入，逐步谋求商业落地。许多有互联网科技背景的公司都属于“AI+车”一派。

　　其在海外的代表是Waymo、Cruise、Uber自动驾驶、Auto X等公司，在国内的代表则有百度Apollo和Pony.ai、Roadstar.ai、景驰科技等（最后提及的这三家公司都有百度背景）。

　　“车+AI”还是“AI+车”，2016年，气氛热烈的市场关注的是谁能率先跑进未来。

　　但到了今年的萧瑟环境中，市场更关心的是谁能好好活在当下。

　　从“生存力”上来说，车+AI一派有一定的优势。

　　因为一开始就带着汽车工业基因，这一派一般更加关注车厂的实际需求，更能务实地把握当下的市场机会，即先做好VaaP模式里的供应商。

　　纵目的发展历程也正是如此。

　　2013年到2017年是纵目的第一个阶段，完成了从初创公司到Tier 1的跨越。

　　此阶段纵目主推的产品是L0到L2级的ADAS系统，能实现司机在最后3-5米的辅助泊车及辅助驾驶功能。

　　到2017年5月，已经在厦门、上海建立了自己的生产线，并拿到IATF16949认证（一种生产过程质量体系认证）的纵目从主要提供算法和方案的二级供应商，升级成了直接面向车厂、同时提供软硬件产品和服务的Tier 1，合作车企包括吉利、威马、上汽大通、北汽银翔、江铃新能源、车和家等。

　　与此同时，完成A轮融资后，纵目在2016年春节后开始组建自动驾驶团队。与“AI+车”派的最大区别是，纵目从第一天做自动驾驶，想的就是怎么才能真正量产。