“特斯拉模式”让无人驾驶不再是一桩烧钱的生意
在无人驾驶方面，Waymo一直具有绝对领先的地位。然而当对比特斯拉和Waymo的商业路线时，会发现有本质不同，主要是特斯拉一边实现自动驾驶一边卖车赚钱的模式，可以让它在实现真正的无人驾驶前，在外部风险面前有更高的稳定性。
众所周知，自动驾驶需要大量的数据做深度学习来进行感知、预测决策等，而大多数AI领域的工程师，也将大多数时间花在了训练数据上，可见，训练数据是深度学习问题中核心一环。
从去年6月以来，配备了特斯拉声称的全自动驾驶硬件的车队就已经超过了50万辆汽车，每天行驶里程约为1500万英里，相当于Waymo车队成立以来行驶的总里程。根据每天1500万英里的行驶里程，可以推算出特斯拉每年可以行驶54亿英里，比Waymo公司预计的全年行驶里程高出200倍。值得注意的是，特斯拉的车队也在以每周约5000辆的惊人速度不断增长，到今天，车队数量已经接近100万辆。
特斯拉的路线与Waymo最大的不同在于，基于视觉的低成本方案让车辆价格足以被大众接受。特斯拉利用已经销售的上市车辆，实现关键数据的采集，并用于车辆的自动驾驶测试。结合数据，特斯拉研制了FSD自动驾驶芯片以挖掘视觉算法的潜力，以实现其L4级的无人驾驶。尽管目前在自动驾驶方面仍频频出现安全问题，但通过OTA技术，车辆能够完成ADAS到高阶自动驾驶的升级迭代，以实现渐进式升级。
而 Waymo的路线是直接做L4级自动驾驶汽车，为了获取海量数据，Waymo也在努力锁定其量产场景，即在出租、货运配送两大场景上进行战略布局。同时，公司也在朝量产目标努力。今年3月，waymo完成了10年来首次融资，通过外部资金的支持继续拓展车队，积累数据，同时与车企合作建立车辆生产车间，争取大规模量产部署。但核心难度是，现阶段车辆本身传感器高昂的成本也无法支持其成为一辆家用车，成本更多的是又运营方支付，因此所谓的量产，也很难超越特斯拉的规模。
商业模式的不同导致为Waymo在实现完全无人驾驶的道路上增添了诸多不可控性。根据去年十月摩根斯坦利发布的报告，将其估值从1700亿美金下调为约1000亿美金，核心原因就是由于行业整体发展不及预期，因此去安全员时间被大幅推后，加之美国本土司机工资水平较高，导致waymo的整体运营成本居高不下。摩根斯坦利预计，Waymo在2038年才能实现收支平衡，在这之前，Waymo至少还需要投入数千亿美元去实现其自动驾驶事业。
好在Waymo背后站着谷歌，所以即使商业化进程缓慢，但Waymo仍有资本“存活”到盈利的那天。但在中国，“特斯拉模式”一方面被视为更稳定的商业模型，因此，“特斯拉模式”在中国有很多践行者。
中国版“特斯拉”正在崛起
抛开商业角度，“特斯拉模式”通过司机自主贡献的获取的数据来驱动技术的迭代方式，能够在短时间内扩大数据集的体量，优化算法。从行动来看，很多国内企业都认可这一路线。不仅如此，由于中国市场的巨大容量和独有的数据丰富性，很多企业甚至认为这是一个中国企业弯道超车的机会。目前，无论是互联网车企、传统主机厂还是自动驾驶和互联网公司都开始意识到数据的重要性。
这其中，“弯道超车”野心最明显的无疑是蔚来汽车和小鹏。蔚来汽车销量在国内造车新势力中持续领跑，数据显示蔚来60％用户开通NIOPilot，蔚来深知：“无法迭代成长的系统会彻底失去生命力，这与智能汽车基于整车OTA 不断进化的原则相悖，也无法提供相对「非智能汽车」的差异化优势。”所以，在NIOPilot 的研发上，涉及了感知、路径规划、决策、控制、仿真、云、高精地图和硬件等多个技术范畴，借鉴特斯拉已经实现的通过全球交付的车辆收集路测数据的模式，形成了“持续学习，快速升级”的系统。同样，小鹏汽车也认为中国式自动驾驶要打通数据和算法的任督二脉，让算法通过海量场景数据进行生长。
事实上，这也是大都数主机厂商心目中最理想路线，安全是一个重要因素。广汽研究院智能驾驶技术部负责人郭继舜表示，“主机厂没有别的选择，我们必须渐进式地发展。其实不是主机厂要选择一条渐进的路，而是由外界安全性条件决定的。我们需要更安全的智能执行器件才能实现L3、L4。 ”
