自动驾驶行业终于有生态联盟了 。
12月18日 ， T3出行、苏州高铁新城、江苏大运集团战略发布会在苏州举办 ， 国内首个自动驾驶生态运营联盟——“鳌头联盟”正式诞生 。 据悉该联盟以科技公司、主机厂和出行平台组成“铁三角” ， 共包含32个产业内不同链条的合作伙伴 ， 将在苏州落地推进自动驾驶的规模化商用 。
T3出行作为发起者之一 ， 其CEO崔大勇在发布会上阐述了“鳌头联盟”的目标 ， 即“以场景为先导 ， 积极开展商业化示范应用 ， 从而加速技术更新迭代 ， 推动自动驾驶上下游产业链合作 ， 构建优势互补、协同合作的产业生态 。 ”
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（T3出行CEO崔大勇在现场发表演讲）
于当前国内自动驾驶的行业现状而言 ， 这一生态联盟的成立 ， 将是一次对行业阵营化发展思维的强力破冰 ， 意义非常特殊 。
从1到10阻力大
之所以说破冰 ， 是因为自动驾驶行业存在从1到10的巨大阻力 。
纵览我国自动驾驶的追赶史 ， 可以发现从大量资本和巨头追风口到产出各类技术成果 ， 不过五年左右的时间 。 在快速完成0到1的过程后 ， 国内在技术算法和工业制造领域 ， 都出现了世界排名靠前的企业和平台 。
但从1到10的过程 ， 也就是自动驾驶的规模化商业落地 ， 却显得慢得多 。 即使是综合目前已有的各类自动驾驶商业化案例来看 ， 也几乎都是小范围地实现商业化 ， 比如某个园区或某个码头 ， 而且这些应用场景往往比较专业 ， 且在物理范围上有比较大的局限性 。
另外 ， 不少商业化落地案例仍然比较初级 ， 实验性质仍然比较浓重 。 而且最为典型的一点是 ， 这些小范围、星星点点式发生的商业化落地案例 ， 往往服务的是企业 ， 而非消费者 ， 所以很难铺开覆盖到更多的场景和个体 。
从0到1走的很快 ， 但从1到10却走的比较慢 ， 这种反差客观来看是由自动驾驶的规模商用本身难度决定的 ， 因为自动驾驶的规模商用 ， 需要政策端、消费端、技术端、场景端通力合作 。
但也存在致命的主观原因 ， 即行业内过于浓厚的竞争氛围 ， 所酝酿的割裂化、阵营化的发展生态 ， 导致的自动驾驶规模商用存在场景和数据层面的物理隔阂及瓶颈 。 换言之 ， 在商业化落地阶段 ， 很难有更多人达成共识 ， 力不往一处使 ， 自动驾驶规模商用这个大滚轮就很难高速转起来 。
共享是不二法门
从0到1可以封闭搞 ， 因为技术的实现途径是多元化的 ， 但是从1到10或者1到N ， 就必须要开放 ， 因为规模商用必须要基于真实且海量的需求场景 。 面对自动驾驶从1到10的阻力 ， 开放共享是唯一的解决方案 。
自动驾驶商业化已经不再是一个单纯的技术问题 ， 而是场景和数据问题 。 一来 ， 商业化的服务对象主要是企业和人 ， 需求海量且复杂；二来 ， 商业化需要面对真实的路况和环境 ， 理论上存在无限规模的差异化场景；三来 ， 商业化关系到利益问题 ， 降本增效是一个长期存在的客观需求 。
而共享和开放的最大价值 ， 在于解决了场景和数据在数量和质量供给量级上的问题 ， 能够直接让技术在海量场景和数据上进行试验和试错 ， 加快自动驾驶对不同场景的适应速度 。
具体来说 ， 开放共享会直接消除各企业及产业上下游之间的数据鸿沟 ， 为自动驾驶带来数十倍甚至上百倍量级的数据池和场景池 ， 让自动驾驶依实际需求和实际场景而进化 。
拿“鳌头联盟”来说 ， 其生态合作伙伴共有32个 ， 科技公司存有自动驾驶的算法和模拟性数据 ， 主机厂则有无人车整车和配件制造方面的数据 ， 出行平台则有大量真实的出行场景和驾驶数据 。 值得注意的是 ， 联盟成员还包括中国信息通信研究院、北理工重庆创新中心等学术研究机构 ， 它们拥有很多宏观层面的自动驾驶数据 。
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（国内首个自动驾驶生态运营联盟——鳌头联盟正式成立）
通过开放共享形式的合作 ， 这些数据的整合无疑将会释放出非常大的数据和场景动能 ， 为实现自动驾驶规模商用带来数据和场景上的规模性优势 。
“铁三角”互哺效应
在开放共享的基础上 ， “鳌头联盟”对于自动驾驶规模商用的助推在于其推崇的“铁三角”模式 ， 即由科技公司、主机厂和出行平台三方共同赋能自动驾驶商业化落地过程 。
在这一联盟中 ， 科技公司包括中汽创智、初速度、轻舟智航等 ， 主机厂（整车企业）包括一汽、东风、长安等 ， 出行平台则主要是T3出行 。
【场景|自动驾驶终于出了第一个生态联盟】这样的组合并非传统意义上的分工合作关系 ， 而是更加强调分工的同时互帮互助 ， 从产业链角度看 ， 就是闭环式的融合 ， 任何一方都可与其他方共享数据 ， 而非单一线性的合作模式 。
比如平台场景端能够持续将海量数据“喂养”给主机厂和科技公司 ， 让自动驾驶技术更安全高效有温度 。 据悉T3出行每天在运营中会产生1000万公里的真实路况数据 ， 数据量超过10TB ， 而且T3出行目前峰值订单超过80万 ， 用户出行场景极为丰富 。
由于T3出行是商用化运营平台 ， 所以这些数据的有效比例非常高 ， 能够帮助科技公司的自动驾驶算法得到更快速的进化 ， 并且基于完全真实的需求 。
相应地 ， 科技公司作为技术端 ， 通过持续迭代算法 ， 能够促使出行平台提供越来越好的自动驾驶服务和体验 ， 并持续为平台运营降本增效 。 而T3出行是车联网平台 ， 这意味着科技公司的算法迭代可以随时以OTA模式同步到终端出行场景 。
至于主机厂 ， 由于具备不同车型的规模化制造和装配能力 ， 所以能按照科技公司和出行平台的需求 ， 快速批量生产不同类型的无人车 ， 这也是规模商用的前提 。
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综合来看 ， “铁三角”模式的本质是基于充足快速的硬件制造能力 ， AI和大数据的一次无限互哺 ， 并最终促成自动驾驶的大范围、多场景商业化落地 。
颠覆传统行业模式
比起那些单打独斗或三三两两合作的碎片化模式 ， “铁三角”模式的产业链生态优势 ， 实际上让“鳌头联盟”站在了一条更靠前的起跑线上 。
更重要的一点是 ， 由于数据可共享 ， “鳌头联盟”实际上是从自动驾驶整个行业角度 ， 而非单个企业的角度出发 ， 去思考自动驾驶的规模商用实现路径 。
这意味着“鳌头联盟”会将逐利以及竞争性思维放在更后面 ， 而将自动驾驶规模化商用放在目标首位 。 简言之 ， 在面对一些成本收益问题时 ， 鳌头联盟会以是否利于规模商用为准则来衡量不同的抉择 。
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（T3出行、江苏大运集团、苏州高铁新城三方签署战略合作协议）
不得不说 ， “鳌头联盟”的出现为行业树立了一座跨越性的里程碑 ， 因为它将自动驾驶商用化发展从以竞争为核心的阵营时代 ， 带到了以开放为核心的共享时代 。
这是对自动驾驶行业发展模式的一种颠覆 ， 通过转竞为合 ， 国内自动驾驶行业将逐渐迎来更多规模化的开放合作生态 。 而生态化的行业模式 ， 将快速促成自动驾驶全面步入规模商用阶段 。 可以预见 ， 大范围、常态化的自动驾驶商业化时代 ， 已经越来越近 。
文/刘旷公众号 ， ID：liukuang110
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