深兰科技的造车故事刚刚开始

  2020年是人类历史上极为糟糕的一年，不过对于自动驾驶领域来说，或许情况正相反。相比2019年众多明星级自动驾驶初创公司或倒闭、或卖身、或拿不到融资的窘境，2020年可以说是收获颇丰：不仅技术上有所突破，马斯克公开声称特斯拉将实现L5级自动驾驶；在落地应用上，也开始频繁走向公共视野，百度在多个城市推出了自动驾驶出租车体验活动，深兰科技打造的熊猫智能公交车也获得了武汉市的商业营运牌照……

 自动驾驶汽车的发展历程，像是一局游戏《绝地求生》：各路玩家被“空投”到一个特定的地图中，凭借着各自的操作、装备、策略，在残酷淘汰赛制与数轮毒圈威胁中争取存活的可能，而最后留下来的选手也将获得最高奖赏——大吉大利，今晚吃鸡。

 对于自动驾驶公司来说，在技术、市场、竞争中能够坚挺地活着，直到看到自动驾驶技术以整车形态真实而有效地革新人类的出行方式，或许是这局游戏最诱人的结局。经历了前几轮“大逃杀”之后，仍然留在场内的玩家自然也成为备受关注的对象。

 比如深兰科技打造的熊猫汽车，与百度的无人驾驶出租车，在2020年让人们看到了自动驾驶汽车规模化进入公共服务的可能性，也形成了“小车看百度、大车看深兰科技”的既有印象。

 目前这局产业游戏发展到了哪一阶段？在残酷赛制中存活到当下的玩家，各自有着怎样的特质与能力？面对接下来的赛程，又该做好哪些准备？我们从自动驾驶产业的草莽时代说起。

群雄逐鹿的草莽时代，潜心锻造技术“装备”

 大量玩家同时涌入“自动驾驶汽车”这局游戏，大约是从2014年开始的。以谷歌、百度、微软为代表的科技企业率先入局，目标是凭借在计算机视觉、深度学习、GPU等关键软硬件方面的技术实力，一步到位打造L4级别的无人驾驶汽车。福特、通用、大众等头部传统车企开始防守型入局，在整车制造能力、销售渠道与服务等传统优势基础上，开始自动驾驶研究项目。传统车企与资本机构的活跃，直接推动了科技类创业公司的崛起，nuTonomy、深兰科技等一批在垂直领域具备优势的AI公司出现，成为产业链上的细分技术提供商。

 三种风格的玩家们以不同的产业落脚点，完成了入场阶段的纵身一跃。接下来很快就面临近在咫尺的危机：这一时期人工智能算法的黑箱性、不可解释性，仍然存在一定风险，其过早过快地应用在无人车上，也造就了相应的社会问题，谷歌、沃尔沃、Uber等产品都发生过撞车事故。技术现状与大众期待的不匹配，让自动驾驶企业开始受到质疑。

要应对这一危机，最有效的武器就是技术。

 可以发现，在这一阶段顺利存活的自动驾驶企业，基本都有着过硬的技术积累。谷歌Waymo拥有近十年的实车路测数据和专利壁垒，仅激光雷达就有200多项专利。百度在LBS、大数据和人工智能等领域也有着多年积累，形成了一套完整的自动驾驶技术方案。

 此时的深兰科技作为初创企业，也没有急于切入整车制造环节，而是扎根研发自主知识产权的深度学习架构、机器视觉、生物智能识别等人工智能算法，来提升无人车的运算精度、速度等关键指标。

 保证技术突破的同时不附带高昂成本，相当于轻装上阵不给对手“送人头”，同样在自动驾驶产业链细分领域中占据优势一席。

商业化战场升级，深兰科技的操作和意识有哪些不同？

 经过上一轮技术“洗礼”，很多玩家被淘汰，而存活下来的玩家又迎来了商业化难题。相比技术研发，这可能是更加严苛的考验。

 如果以是深兰科技为案例，我们可以发现在这次“跑毒”过程中，深兰科技秀出了独特的意识与操作。

   所谓意识，指的是预判产业及对手动向，在正确的时机执行最优战术策略；而操作则指的是熟悉具体技能，并在爆发力、速度、伤害值等让对手无力招架的 “硬实力”。