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而区别于百度和特斯拉的工程化思维 ， Waymo的科学化思维的路径似乎显示出目前商业化落地的窘境 。 Waymo的模式是一步到位L4级别的自动驾驶 ， 以L4级Robotaxi作为核心产品 ， 做好之后再拓展到其他L4级场景 ， 如Robotruck 。
从今年5月CEO的出走之后 ， Waymo的商业化模式的窘境似乎暴露得更加彻底了 。 从Waymo的估值角度来看 ， 情形不太乐观 。 Waymo估值走上了不断下调的下坡路 ， 从2018年的摩根士丹利给了1750亿美金估值开始之后 ， 就开始进入下坡 ， 一年后Waymo没有任何营收 ， 摩根士丹利将估值砍到了1050亿美金 。 到了2020年Waymo开始寻求融资 ， 但拒绝谈论融资背后的估值 。 随后金融时报爆料Waymo的融资估值仅为300亿美金 ， 距最高的估值缩水85% 。
虽然估值并非是自动驾驶行业的唯一风向标 ， 但这也反映出投资者对Waymo模式的消极情绪 。 不断高企的投入与亏损 ， 是投资者做出估值下降判断的依据 ， 这也是Waymo商业化进程缓慢最大的拦路虎 ， 不断吞噬着股东的价值 。 虽然自动驾驶的实现不会一蹴而就 ， 但是长时间吸血反哺的路也走不远 。
工程派和科学思维派面临的困难相似 ， 都会面临巨大的挑战 ， 在资本环境多变的当下 ， 自动驾驶公司需要快速找到自我造血的方法 ， 形成自己独特的增强回路 。
自动驾驶领域的很多玩家经过这些年的蹉跎都已经达成共识 ， 自动驾驶已经进入到下半场 ， 竞争不再是测试和小范围的落地 ， 大规模商业化运营才是自动驾驶行业最终的追求目标 。 百度Apollo在完成大范围的路测后 ， 技术与安全性得到验证 ， 开始沿着“工程思维”来发展自家的自动驾驶“多点开花”的产业布局：
1. 做智能交通的车路协同 ， 通过打造一个真正符合自动驾驶需求的智能道路 ， 来提升未来智能道路整套系统能力的标准 ， 实现更高效、更安全、更智能交通组织的蓝图 ， 为自动驾驶车辆和智能交通的落地提供全面的基础设施保障 。
2. 做汽车智能化的辅助驾驶系统ANP ， 像特斯拉一样 ， 让自动驾驶的数据可以源源不断从乘用车上跑出来 ， 形成“落地－获取数据－算法迭代－落地”的正向循环 。
3. 做自动驾驶出行3年30城的目标 ， 百度Apollo提出在未来3年时间内实现“深耕京津冀、长三角、大湾区 ， 覆盖全国30城 ， 打造3000辆L4级别自动驾驶车队 ， 满足300万用户的自动驾驶出行需求”的三年发展目标 。
【订单|自动驾驶出行订单量全球第一：Apollo讲出商业运营新故事】
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