导语:
【作者/观察者网专栏作家 青岚】
ISTEA资金中包含了一条自动化公路的预算,其展示将与1997年的月球登陆相媲美,正如肯尼迪总统在1961年所做的承诺,即在本世纪结束前将人类送上月球并安全返回。
在单极世界背景下,美利坚帝国通过《冰茶法案》(1991年陆地多式联运效率法,ISTEA)彰显了引领全球交通革新的雄心。此法案不仅被认为是历史上最大的公共工程项目之一,其规划的智能车辆高速公路系统(IVHS)被寄予厚望,有望成为全球自动驾驶产业化的领航者。IVHS执行主任康斯坦蒂诺(James Costantino)曾乐观预测,至2022年,基于路侧控制的自动高速公路上的驾驶员将变得多余。
康斯坦蒂诺的预言部分实现了,但并非以他预期的方式。三十年后,IVHS主推的车队编组路侧控制(Platooning)策略已被历史遗忘,而单个智能车辆(Free Agent路线)的自动驾驶探索,从边缘逐步转向中心,并在中国率先突破了公众认知的边界。
正文:
近期,名为“萝卜快跑”的Robotaxi项目在中国互联网上掀起了一场流量风暴,围绕这一机器人出租车项目,各种短视频、街访、短剧乃至带有生活气息的行为艺术层出不穷,显示出前所未有的热度。这不仅是有史以来中国人工智能领域的首个“破圈”现象,武汉街头穿梭的“萝卜”仿佛一夜之间点燃了公众对自动驾驶“奇点”到来的期待与紧张感。
这场流量盛宴对整个中国人工智能产业界意义重大,而“萝卜快跑”这个名字注定将在产业史上留下印记。尽管国内企业在产学研用领域取得显著成就,但AlphaGo、ChatGPT等美国企业主导的AI热点事件,至今仍占据公众视野的主导地位。百度等中国企业虽在公众沟通上不遗余力,但难以逾越与公众感知间的鸿沟。
萝卜快跑的成功“破圈”不仅凸显了中国自动驾驶领域的实力,也揭示了中国人工智能产业在公众心智中的地位转变。过去,公众对AI的认知往往局限于美国故事,从AlphaGo到ChatGPT,中国企业在AI领域的成就大多难以引发广泛关注。然而,萝卜快跑的崛起改变了这一局面,它以独特的叙事方式,让公众对自动驾驶有了全新的理解和期待。
值得注意的是,正当萝卜快跑大放异彩之时,特斯拉的Robotaxi项目却意外宣布延期发布,CEO马斯克解释称需要对车辆前脸进行重要设计修改,并增加额外时间用于开发新功能。这表明在自动驾驶领域,即便是技术巨头也面临着寻找创新“卖点”的挑战。
萝卜快跑的成功启示:
萝卜快跑的成功并非偶然,它背后蕴含着一系列深层次的原因。首先,萝卜快跑作为全球规模最大的Robotaxi商业项目,不仅在武汉一城,而且在全国范围内展现出强大的运营能力和市场影响力。根据百度Apollo Day公布的数据,萝卜快跑每天接送近万名乘客,累计订单量超过600万单,其运营范围覆盖3000平方公里的武汉城区。相比之下,谷歌Waymo等传统领导者在运营规模和覆盖范围上难以匹敌。
其次,萝卜快跑的背后是百度公司,后者被誉为中国的“黄埔军校”,孕育了众多自动驾驶领域的领军人才。这些人才的流动不仅推动了中国自动驾驶产业的发展,也为萝卜快跑积累了深厚的技术底蕴和行业经验。
萝卜快跑的成功还体现在其战略定力和商业模式上。在缺乏大规模营收支撑的情况下,百度自动驾驶业务能够保持稳定的战略规划和资源投入,成功推进了阿波罗平台的商业化进程。这一案例展示了“慢就是快”的智慧,即通过长期积累和技术沉淀,最终实现商业成功。
萝卜快跑的成功案例为中国自动驾驶产业提供了一个新的视角,即在技术、人才和政策三大支柱的支撑下,中国企业在自动驾驶领域已经具备了与国际领先者竞争的实力。然而,随着萝卜快跑的“破圈”,公众对自动驾驶带来的社会变革产生了更多思考,特别是对网约车司机群体的影响。未来,如何平衡技术创新与社会福祉,将是中国自动驾驶产业面临的重要课题。
结论:
萝卜快跑的成功不仅仅是技术突破的象征,也是中国人工智能产业在全球舞台上崭露头角的标志。它不仅展示了中国在自动驾驶领域的实力,也为其他技术领域提供了宝贵的经验和启示。在未来的发展中,中国企业和政策制定者需要继续深化合作,共同应对技术进步带来的社会挑战,确保科技创新既能促进经济增长,又能惠及全体社会成员。
附录:
萝卜快跑的商业化行动还包括依托自动驾驶大模型ASD(Apollo Self-Driving)的泛化能力,加速服务覆盖范围的扩大,拓展更多城市。同时,通过优化运营和降低成本,预计整车成本、运营成本和服务成本将显著下降。百度自动驾驶业务部总经理陈卓表示,随着千台无人车辆的投入,萝卜快跑正接近收支平衡的门槛,并计划在2024年底实现武汉市场的收支平衡,2025年全面进入盈利期。
萝卜快跑的成功案例,不仅提升了公众对自动驾驶技术的认知,也为产业界带来了新的发展机遇。然而,随着市场竞争加剧,如何保持创新动力、优化商业模式,以及妥善处理技术进步与社会影响的关系,将是未来发展的关键所在。
注: 上述内容是对原文的深度改写,旨在保留原文核心信息的同时,通过不同的表达方式和结构,减少与原文章的相似度,以符合改写的要求。