自動駕駛研發投入大 那么共享自動駕駛的盈利問題如何解決？

“自動駕駛說”旨在分享原創的行業分析和學習心得，每周一篇。本人在硅谷某自動駕駛公司擔任產品經理，專注于自動駕駛數據、仿真、以及安全研究。文章僅代表個人觀點。歡迎留言，互相學習。

自動駕駛車即將上路。自動駕駛公司如果要盈利，需要向乘客收取多少費用呢？我們這周先來討論成本，下周再討論定價。

一些公司提出1美元理論，也就是自動駕駛每英里的成本只要1美元。我們就來計算一下，1美元這個成本是否合理。

上圖是通用Cruise給出的潛在市場規模估算。大家也可以看Fagnant和Kockelman 2015年的論文“Preparing a Nation for Autonomous Vehicles: Opportunities, Barriers and Policy Recommendations for Capitalizing on Self-driven Vehicles”。

現在我們來一起分析自動駕駛的主要成本。因為公司和公司之間情況完全不同，我盡量不給出平均數字。有興趣的朋友可以根據自己公司的情況自行計算。

先來看制造方面。

一、研發

毋庸置疑，研發是自動駕駛的核心。因為近幾年內產量很難達到理想的規模，單位研發成本就會很高。如果一個自動駕駛的研發團隊有500人，平均年薪是20萬美元，這個公司每年付給員工的總工資就是一個億。如果這家公司有驚人的產能，每年可以造出5千輛自動駕駛車，單位研發成本就是2萬美元。

二、傳感器

傳感器算是自動駕駛車成本里最重要的一部分。以通用Cruise為例，在2017年11月，一輛Cruise身上會配有14個攝像頭、5個激光雷達、21個雷達。何況傳感器技術更新非?？?，年初引進的激光雷達可能到了年底就會過時。所以就算傳感器本身成本越來越低，更新換代的成本卻不會降低。

三、組裝與模具自動駕駛車的傳感器又多又復雜，組裝過程并不會比傳統汽車簡單。傳統汽車的一套模具可以達到2億美元，如果是全新設計就會達到6億美元。 對于自動駕駛車來說，如果車身是全新設計，而且更新換代速度快，模具成本還是會居高不下。

四、數據存儲與處理

通用Cruise每分鐘就會產生200MB的數據，每周就是2個PB。這就需要足夠穩定的數據中心和強大的處理速度。想象一下，平時拍一段視頻就要幾百個MB，但是Cruise有14個攝像頭同時拍攝，更何況雷達傳感器的數據更多。

五、材料

自動駕駛車研發公司大多都開始用節能環保材料制造車身，保證車體輕便節能。Waymo就是用塑料材料做擋風玻璃，纖維材料做座椅，車頭和車尾也有緩沖材料減少撞擊帶來的影響。部分材料會比傳統汽車的金屬板便宜。

六、內飾

自動駕駛車的內飾雖然會加入很多體驗方面的產品，比如車內屏幕、車內感應器、辦公桌、立體聲音響等等，但是因為很多傳統汽車的功能都會轉移到手機APP上，內飾的總體成本還是有可能比普通汽車便宜一些。

看過汽車的制造成本，我們再來看運營方面的成本。

一、維修

維修應該是自動駕駛運營里最大的成本。自動駕駛車的維修工不像普通車的維修工這么容易招聘。不但要對他們進行嚴格培訓，還需要有軟件工程師協助他們維修。各種零部件、電池也需要不定期更換。但是因為自動駕駛車的各個駕駛行為都可以嚴格計算，不會像人類駕駛員那樣狠踩油門或是剎車，也可以盡量避開不好開的路段（比如爬坡），零部件的保養會相對容易些。

二、遠程控制

到2019年各個公司只會做到Level 4的自動駕駛，也就是仍然需要人力介入的自動駕駛。每當自動駕駛車出現搞不定的情況，就會自動脫離，在辦公室里的遠程控制中心人員會馬上介入，人為給自動駕駛車發出指令。和維修工人一樣，這些工作人員也需要嚴格培訓。如果一輛自動駕駛車每小時需要2次人工介入，每次2分鐘，那么每位遠程控制人員每小時最多只能監控15輛車。成本可想而知。

三、營銷

自動駕駛車剛剛走進市場的幾年里（大致2019-2022），競爭會很激烈，各個公司就需要投入大量營銷成本去爭取到第一批乘客。因為很多技術還未成熟，就只能先挑選較為“理想”的乘客，比如必須居住在運營范圍內，身體基本健康，而且認同自動駕駛的基本理念。假設每個乘客需要花5美元來做營銷，那么1年內想爭取到1萬個乘客就需要5萬美元。

四、清潔

清潔居然也是成本里的一部分？沒錯。一旦沒了人類司機，車廂里的舉止就沒全不受監控了，車廂只會比地鐵、公交車更臟。雖然車內會有攝像頭，但是對于亂扔垃圾這種行為還是很難探測到。乘客如果遺留了比較明顯的東西在座椅上，攝像頭還勉強可以提醒。但如果是灑了咖啡這種行為就很難探測了。人類出租車一天清掃一次，自動駕駛車至少一天三次。

五、停車、充電

普通出租車一般會在市郊租下來大片場地，用來停放閑置車輛。自動駕駛車也必須找到一片場地，用來給車充電、維修、清潔等等。這樣的場地不可以距離市中心太遠，才能盡量縮短乘客等待時間。在美國市郊停車每年就需要幾千美元。如果還需要充電、清洗、室內維修這些配套設施，場地租賃只會更貴。

灣區Yellow Cab的集散中心

六、保險

現在針對自動駕駛車的保險政策還未出臺。很多人預言自動駕駛的保險會比人類駕駛員便宜，因為自動駕駛車會永遠遵守交通規則。人類的汽車保險每年有2000美元。我們就暫且按照人類保險的一半來計算。

利用率

最后我們再來看利用率。就拿Uber司機的時間作為參考。司機的時間分為以下幾段：等待下一單的時間、趕往乘客出發地點的時間、去往乘客目的地的時間。利用率＝（趕往乘客出發地點的時間＋去往乘客目的地的時間）/ 整體時間。市中心很容易達到80%。如果只看“去往乘客目的地的時間”，會有60%。

和人類司機不同，自動駕駛車會完全聽從指揮中心調遣，根據實時需求數據調度（有多少用戶打開了叫車APP，又有多少用戶正在叫車，或是沒有叫到車）。因此，自動駕駛車的利用率很可能達到90%。但是這需要強大的算法支持，不能一蹴而就。我們就按照80%來算。

假設每輛車每天跑16小時（其余時間用來充電、維修），每小時跑20英里（市中心平均速度），每年就是12萬英里。如果樂觀估計，計算真正載客里程，12萬英里×80%＝9萬6千英里。由此得出，如果想把成本降低到每英里1美元，每輛車每年的成本就要控制在9萬6千美元以下。

以上就是對成本的大致羅列，很多其他成本費用沒有計算進來。盡管如此，就算是一家成熟的自動駕駛公司，由于產量難以上千上萬，在近幾年里還是很難把成本控制在9萬6千美元以下。

大家可以根據各自公司的折舊率和發展階段自行計算。未提及的成本也可以加進去，看看總成本會是多少。

下圖是1美元原則下，每輛車每年成本的簡化計算（假設汽車本身生命周期有3-4年）。

再來看看一個更現實的版本。我們把研發成本提到6萬美元，傳感器、維修等其他成本也大幅提高。這樣算下來，每英里2美元會更容易實現。

歡迎大家留言補充其他成本。下周我們再一起來討論自動駕駛的定價。