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徐闻道 Lily作者

日亏200万的速度烧了20亿美元后,Uber无人驾驶真的要被Diss至死?

还记得Uber退出中国市场嘛?现在,代表Uber未来的另外一个臂膀无人驾驶也可能要被砍掉了。

 The Information消息称,有投资者因无人驾驶支出过多而向Uber高层施压,建议停止该项目。但Uber没有对此予以回应。

但Uber的一些高管认为,现任CEO  Dara Khosrowshahi 并不反对变卖自动驾驶研发业务,不过Uber不会完全退出,而是可能会要求收购方在自己的网约车平台中运营无人出租车业务。

首先来看一组数据。根据已经得到数据的媒体报道,Uber第二季度收入为28亿美元,同比收入增长41%,较去年的55%放缓。本季度实际亏损数额约为8.9亿美元,同比减少24%。

而且据媒体披露称,在过去一年半时间里,Uber的自动驾驶研发业务已经消耗了1.25亿美元到2亿美元现金。在Uber每一个季度的亏损中,自动驾驶部门的研发投入占到了15%到30%(该部门仍处于烧钱阶段,并无收入或利润)。

今年7月底Uber才刚把无人驾驶卡车计划给关了,并表示要重点放在无人驾驶汽车上。这才过去半个多月,无人驾驶汽车业务也快保不住了。

一切为上市让步

Uber最初的构想是想要打造一个经济又便捷的打车平台。从相对较贵的专车服务扩展到普通车型的共享业务,从自动驾驶到空中飞的项目,Uber迅速进军外卖产业、送医领域。

从传统的出行服务向自动驾驶方向转变,Uber成为了出行服务平台入局自动驾驶领域的典型案例,与之类似的滴滴、Lyft等平台也都在这一领域展开了相应的研发工作。

为此,Uber在过去三年中已经在无人驾驶部门投入了至少20亿美元,这在一定程度上拖累了Uber的整体业绩。据有关报道,Uber在过去18个月中每季度在自动驾驶方面亏损了1.25亿-2亿美元。

但不幸的是,根据第三方市场研究公司称,在自动驾驶技术研发水平上,Uber、特斯拉、苹果等知名公司的技术明显落后于Waymo、通用汽车、日产汽车等公司。很显然,Uber的自动驾驶技术并不成气候。

甚至在今年三月份,Uber的自动驾驶研发遭遇了重大挫折,该公司改装的一辆沃尔沃SUV,在美国亚利桑那州坦佩市,撞死了一名49岁推着单车过马路的女性,这一消息一经发出,马上引发了全球震惊以及对自动驾驶汽车安全性、技术是否成熟的激烈讨论。

之前就有美国媒体报道,Uber管理层和昔日对手Waymo进行了洽谈,希望对方利用自己的网约车平台来运营无人出租车业务。Waymo已经准备在下半年推出无人出租车服务,并为此订购了八万多辆无人车,签署了保险合作协议。

随着日本软银集团今年初成为Uber的大股东,Uber开始收缩在全球的扩张,开始更加关注利润。该公司高管多次表示,计划在2019年上市。

据TheInformation报道,有投资者希望Uber出售自动驾驶项目,就是因为过去18个月中,该项目每季度均需花费1.25亿美元至2亿美元,却没有任何收入,且自动驾驶项目在近三年间很难实现规模运营。

Uber CEO Dara Khosrowshahi也曾表示,相较于盈利,他更看重公司的现金流。这一想法与大多数企业家一致,现金流保证了公司前进的基础,有利于公司更长远的战略。而且他更倾向于和外部公司合作,构建伙伴网络,而不是Uber来吃掉所有业务的利润和商机。

伴随着盈利压力增加(为上市构建一份更靓丽的财报),Uber之前已经变卖了东南亚地区的业务,更早前,Uber也退出了中国和俄国市场,当地业务还被置换为竞争对手的少数股权。

对比去年同季度亏损的11亿美元,Uber今年只亏损了不到9亿,已经是一个不小的提升。但不得不说,即使收入可观,由于昂贵的用户补贴等等原因,Uber公司的支出还是十分巨大,因而造成了账面的亏损。

当然,Uber并不缺钱,彭博社消息,目前公司账面仍有73亿美元,并且Uber今年预计收入仍然会超过100亿美元。

一直烧钱的无人驾驶

在亏损的原因中,无人驾驶是一个大的烧钱项目。CNET消息称,在过去的18个月里,Uber每季度在无人驾驶汽车上花费1亿2千5百万到2亿美元之间,占亏损的15-30%。平均下来,每天要烧掉1-2百万美元,已经成为Uber财政上的一个大负担。

其实UberCEO Dara Khosrowshahi并不是不知道无人驾驶是个需要持续大量投钱的项目,只是之前的他看待这个问题的角度不同。

在2017第四季度结束时, Dara Khosrowshahi 就表示过,以Uber的体量,“我们随时可以扭亏为盈”,然而代价就是放弃国际市场的扩张以及技术上的创新。而后者,就包括了在自动驾驶汽车上的投入。换而言之,他是明知会大量花钱,还是愿意将项目推进下去的。

如果能赚回一千亿,先投入个五百亿又算得了什么?直到今年2月,Business Insider的评论还是认为,在铁了心要参与无人驾驶汽车赛跑的当口,Uber不太可能放弃已经开始的项目。

问题就在于,投资者们看不到项目赚钱的未来。一直投钱,项目却前途渺茫,这两项加在一起才是症结所在。

早期,匹斯堡的市长和Uber一拍即合,允许Uber100辆沃尔沃XC90上路。但太美的梦总是因为太年轻。Uber借着东风,大规模展开测试,结果最初几个月基本是踩着小型车祸和交通违章走过来的。

得了便宜还不满足,Uber开始为自动驾驶收钱,也收回了原本定好的要投给匹斯堡修整当地交通的5千万美元承诺。在老家旧金山,Uber的测试项目也被快速取缔,因为公司拒绝将汽车注册为测试车辆。

更坏的消息来自亚利桑那。2018年3月,Uber车祸这个致命一击让Uber立刻停止了所有城市中的自驾汽车的试验。在亚利桑那,按下的甚至不是暂停键,而是永久取消键。

直到现在,即使事情已经过去了半年,一键谷歌搜索和Uber自动驾驶相关的新闻,排在最前面的,除了该项目太费钱投资者不满之外,仍然是许多媒体对于Uber的谴责和愤懑。

值得一提的是,Uber之前并没有完全押注小轿车。从2016年开始,Uber正式开展了自动驾驶卡车的项目,然而后来卷入法律纠纷,车祸事件之后,Uber全部的试验在亚利桑那州被停止。直到今年暑期,Uber已经宣布放弃了自驾卡车项目。唯一保留下来的只有Uber Freight,一个将卡车和货物配对的公司。

这里提到的法律纠纷值得展开。2017年,争端开始于可能的技术盗窃。一个叫做Anthony Levandowski的谷歌前员工下载了一万四千多个秘密文件后辞职,开了一个叫Otto的创业公司。而该公司很快被Uber买下,价格在6800万美元。之后Uber小赔了一笔钱,这件事情就被按了下来。

然而不久,Waymo和Uber两家再次掐了起来一个Uber的供应商无意间给谷歌(可以理解为Waymo的母公司)抄送了一份邮件,邮件中含有电路板的信息,而谷歌看出来这和自家的电路板一模一样。这下谷歌直接将Uber告上了法庭。Uber态度十分强硬,表示这一切都是“毫无根据的,想要打压竞争对手的伎俩。”

经过一年的准备,2018年2月案子正式开庭。Uber直接怂了,赔给Waymo近2500万美元,息事宁人。车祸出人命,疑似盗窃别人技术,在公司荷包上捅一个大窟窿,这些都在隐隐暗示着Uber无人驾驶目前面临的危机。

反观其竞争对手Alphabet旗下的Waymo,近来却风头正盛。Waymo已经完成了800万英里的公共路面自动驾驶测试,并正在为今年底向公众推出无人驾驶服务做最后的准备。

今年5月,瑞银集团曾预测,到2030年,Waymo将占领全球无人驾驶汽车行业60%的市场份额。目前市场对Waymo 的估值已经高达 1750 亿美元。

除了Waymo以外,通用汽车 Cruise 、日产汽车等公司的无人驾驶研发也正逐步走向成熟。苹果、奔驰等大公司的无人驾驶业务也正在积极展开,还有无人车初创公司Zoox等也正在成为无人驾驶生态中的新生力量。

到底后果如何?

所以,彭博社的这一篇文章虽然算不上绝对严谨,但不无道理。

比如说,这么多年,Uber拒绝将司机算作公司的正式员工。如果这么怕麻烦,何必去劳民伤财地搞一个自己的自动驾驶车编呢?更何况,按照彭博社的说法,全球这么多公司都在做自动驾驶,Uber大可以选择做一个平台,将自驾汽车和用户连接起来,而不必要非得啃硬骨头。

去年11月,Uber放出话来,要在2019-2021年之间买2万4千台沃尔沃XC90,如果真的买了,那么投入着实不小。毕竟,按照波士顿咨询集团的计算,一个正常的电动自驾汽车即使到了2030年也需要3万4千美元,想要以“白菜价”大量保有和运转这些车子,路遥且长。

不过,吃瓜读者们不用为Uber感到担心,毕竟作为世界500强企业、最受关注的科技企业之一,Uber的估值一直在480到700亿美元之间浮动,今年第一季度结束时候估值也有620亿美元。

另外,Uber计划于2019年上市,抓住资本市场的泉眼,加上Uber Eats这样年增长200%的项目,即使无人驾驶项目最后真的功败垂成,对公司整体而言也并非不可挽回的错误。

所以,说其无人驾驶汽车业务要“凉了”可能太过悲观,但Uber想要在该领域成大气候,确实是前路漫漫,皆是挑战。

而我们更关心这件事,就是因为其对国内无人驾驶公司的借鉴意义。

毕竟国内一众公司都在无人驾驶领域摩拳擦掌,正准备大干一场。更何况,我们还想知道,作为Uber全球最大的竞争对手,中国的滴滴也正在复制Uber的自动驾驶之路,它又会不会是下一个Uber?

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从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

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