“2016 年时，大家觉得两、三年可以做出来，我们觉得不可能；现在大家觉得 20 年也做不出来，我们也觉得不可能。”
前所未见的科技创新，可能带来巨大价值，也可能带来财富的毁灭。巴菲特 25 年前曾在一次演讲中开玩笑说：如果能回到飞机发明的时代，他会出于远见和 “见义勇为” 的精神把奥维尔·莱特砸下来。巴菲特认同飞机是一项伟大发明，但他提醒听众，历史上对航空公司的所有投资几乎都不赚钱。实际上在因飞机发明开启的航空创业潮中，大量金钱和野心勃勃的企业家血本无归，包括莱特兄弟自己。以 Robotaxi（无人出租车）为方向的自动驾驶现在就是这样一个领域。Robotaxi 公司的目标，是造出不需要司机的车辆。这会重塑出行市场：在中国市占率一度超 90% 的滴滴，2020 年的中国出行服务收入是 1300 多亿元，其中 80% 付给了司机。Robotaxi 还可能显著降低交通事故数，避免大量伤亡和财产损失，改变人类的通行和生活方式：当大部分人不再需要开车，通勤时间被解放，车的空间、功能会大不一样。越是激动人心的目标，实现起来越是艰难。以 2009 年诞生于 Google 的自动驾驶项目 Waymo 为开端，十多年来，Robotaxi 已吸引了数百亿美元投资，在全球催生了十余家独角兽，但仍未展现商业落地的成果。累计获得 175 亿美元注资的 Waymo 现在运营着全球最大的 Robotaxi 车队，数量不过 800 多台，远不足以在一个大城市中分担运力。北京每月接单的网约车大概有 50 万台。Waymo 估值已从 2018 年高峰时的 1750 亿美元滑落至 300 亿美元。顶着质疑和短期持续亏损的压力，一批公司仍在朝 Robotaxi 进发。在中国，跑在第一排的公司之一是小马智行。它成立于 2016 年底，最新估值达 85 亿美元，是中国估值最高的自动驾驶创业公司。它以浓厚的工程师氛围和精英化的技术团队著称，也因此被怀疑：这群高学历的技术人员学不会赚钱。小马的故事是一类科技创新的缩影：它们指向一个巨大的变革，需要解决尚未被攻克的技术或工程难题，天花板很高，不确定性和投入也是。要么是巨大的成功，要么是惨烈的失败。小马内部总结发展历程时，联合创始人兼 CTO 楼天城常会展示一张照片，准确说，是一张激光雷达扫描而成的点云图。图中是一个正在跑动的人影。2017 年 6 月，加州硅谷费利蒙，在没有告知任何人的情况下，一位投资人突然冲到马路中间，挡在了行驶中的小马自动驾驶车辆前面。车载激光雷达记录了这惊险一幕。两周前，这台车才刚搭起自动驾驶系统，是小马第一台真正上路的测试车，它离安全、稳定还有相当距离。车速并不低 ，工程师们着实吓了一跳，好在车猛烈地刹住了。这是自动驾驶热潮的一个注脚，投资人的信心一度高于从业者，但现在又反了过来。转折点发生在 2019 年。在这之前，商业公司对自动驾驶的探索发端于 Google 2009 年启动的秘密项目。2012 年，Google 对外展示了自动驾驶车辆，Cruise（2013 年）、Zoox（2014 年）等硅谷创业公司随后成立。热潮向外扩散，百度美国研究院在 2015 年底组建起自动驾驶部门，是最早涉足自动驾驶的中国公司。小马的两位创始人，彭军和楼天城就相识于百度。大公司有资源，也有复杂的层级和更高的沟通成本，而外面的世界正在快速变化。2016 年，Cruise 被通用汽车以 10 亿美元收购，Google 旗下 AlphaGo 击败围棋冠军李世乭展现了 AI 的巨大潜力。巨头动作和技术进展一起加速了自动驾驶投资热。彭军和楼天城不约而同想到，创业做 Robotaxi 会比在百度更快。2016 年 12 月，小马在美国硅谷成立，彭军担任 CEO，楼天城担任 CTO。这前后，AutoX、Momenta、Roadstar.ai、文远知行等中国 Robotaxi 公司在 2016-2018 年陆续成立，每一个都不愁融钱。3 年间，中国 Robotaxi 领域诞生了近 10 家新公司，总融资金额近 10 亿美元。小马拿走了其中约 3 成的筹码。2017 年 3 月，小马完成了红杉中国和 IDG 参与的天使轮融资。第二年，小马连续获得两轮超 1 亿美元的 A 轮和 A + 轮融资。小马有一个让投资人难以拒绝的创始团队。2012 年加入百度的彭军毕业于清华，在斯坦福获得博士学位。他曾参与搭建百度凤巢搜索引擎广告系统，这是百度最主要的收入基座。创业前，彭军是百度自动驾驶部门首席架构师，负责战略规划与技术发展。十几年的职业生涯中，彭军做过一线研发，也管理过数十人的技术团队。楼天城加入百度前在 Waymo 工作，他是图灵奖得主姚期智 2004 年创建的清华姚班的首批学生。自本科时代，楼天城常年盘踞 TopCoder 计算机编程竞赛榜首。只有最顶尖，且持续参赛的程序员才可以维持这个成绩。后来读博士时，工作时，乃至创立小马后，楼天城也没有放下这种解题挑战。他在程序员中有强大的号召力，被尊称为 “教主”。彭军麾下的百度人员和楼天城的同学组成了小马的早期成员。2017 年时，如果你去小马的硅谷办公室，会发现自己置身一个小型的清华姚班北美同学会。他们有相似的经历：因竞赛保送清华；在北美顶尖高校获得硕士或博士学位，毕业后在 Google、微软或苹果工作。一份投资人愿意买单的履历。在这个信心高涨的时期，丈量 Robotaxi 公司进展的指标清晰明了：看谁能去更多城市，让更多车跑出更长的测试里程，不断减少人类接管的次数。自那次投资人硅谷 “拦车” 的路测到 2019 年底，小马用不到 3 年时间，把路测车辆从 1 台扩大到了 100 台，测试里程达 100 万公里，是中国创业公司中最快的速度。测试地点涵盖美国加州 （2017 年 6 月开始）、广州南沙（2018 年 2 月开始）、北京海淀和亦庄（2018 年 6 月开始）。同期，起步最早的 Waymo 已完成 1600 万公里测试，百度是 300 万公里。当时行业惯用两次人为接管间系统自己 “开车” 的里程，即 MPI（Miles Per Intervention）来衡量系统的好坏。加州车辆管理局每年会发布加州路测车辆的相关数据，它不全面，但可做一个参考。2019 年时，小马的 MPI 排第 5，为 6475 英里，前三是百度美国、Waymo、通用旗下 Cruise，第四是同为创业公司的 AutoX。不过百度和 AutoX 的测试里程低于小马，分别是小马的约 60% 和不到 20%。整个 2019 年，小马最重要的目标是推进和大型车企合作，为量产 L4 自动驾驶车辆做准备。年底，在经过与丰田大半年的测试后，小马谈定了丰田 4 亿美元的大额投资。全球最大车企的认可是一个强力背书。但还来不及庆祝进展和领先，比赛本身的意义开始受到质疑。到 2019 年，Waymo 已发展了十年，商业化的前路仍不清晰。这和 Waymo 实现自动驾驶的方式有关：它希望一步到位实现无人驾驶，这需要能开发出足够安全、稳定且可大规模部署的 L4 级自动驾驶系统。以无人化程度，自动驾驶被分为 L0-L5 6 个等级。L2 是辅助驾驶，需要司机操控或随时接管。L3 及以上是自动驾驶，事故主要责任从司机变为系统，区别是，L3 仍需要司机坐在驾驶位以及时接管；L4 可以去掉驾驶员，在一定环境内无人驾驶；L5 则是在任何天气、路况下都可以无人驾驶。为了安全和合规，Waymo 路线只能在政府划定的区域里用获得牌照的有限车辆进行路测。这些车辆需要配备激光雷达、自动驾驶计算单元等硬件。它们早年不被量产车型需要，生产规模小、价格昂贵。2017 年时，一颗 64 线激光雷达要 8 万美元。路测本身不带来收入，即使是可以向乘客收费的试运营路测，也远不足以覆盖车辆的改装和运营成本。在规模化临界点到来前，Waymo 路线需要持续投人、烧钱。Waymo 2020 年推出的第五代无人车平台的自动驾驶传感器套件示意图。此时传感器成本相比 3、4 年前已大幅下降。但自动驾驶车辆整体成本仍高于普通出租车。更磨损信心的是，Waymo 追求的一步到位，需要解决极小概率的极端情况（corner case) 以保证安全，没人能说清路测的终点在哪儿：用多少台车完成了多少测试里程、覆盖了多大的测试范围后，就能真正拿掉司机？光拿掉一个司机还不够， Robotaxi 的商业落地需要能在不同区域、城市复制这种能力，而且要足够便宜。这需要整个汽车供应链一起进步，自动驾驶芯片、激光雷达等硬件成本必须大幅降低。到 2019 年时，Waymo 的自动驾驶车队数量约为 600 台，主要的路测和试运营地点在全年天气晴朗的美国凤凰城。由于技术、法规限制，面向公众的试运营车上必须坐着一名可以随时接管车辆的安全员。不管是车队数量、运营区域还是运营形式，都离节省司机成本、解放开车时间的美好畅想相距甚远。行业里不断传来坏消息。Uber 自动驾驶测试车在 2018 年撞死了一位过马路的行人；Roadstar.ai 和 Drive.ai 在 2019 年停止运营；2020 年，亚马逊以略多于 10 亿美元收购了硅谷自动驾驶明星公司 Zoox，低于它前一轮的估值。Waymo 的估值也自 2019 年底开始持续下滑。耐心一点点消失时，另一种实现 L4 自动驾驶的方式却被认为渐入佳境，领衔者是特斯拉。这家智能电动车公司自 2015 年开始提供辅助驾驶软件，2020 年开始向部分车主推送 FSD（Full Self-Driving，全自动驾驶）软件测试版，希望它能进化成真正的无人驾驶。特斯拉创始人马斯克曾说，待 FSD 成熟后，特斯拉也会推出 Robotaxi 服务。Waymo 路线还在大量烧钱时，直接向量产车推送 FSD 的特斯拉已在赚钱，车主买断 FSD 要花 1 万美元或 6 万元人民币。更重要的优势是，特斯拉的测试车辆和里程比 Waymo 高出几个数量级，能获得大量真实接管数据。数据是自动驾驶系统进化的养料。在现金流和数据流上，特斯拉看起来都处于优势，如果它的方法能更快实现 L4 自动驾驶，做小规模测试的 Robotaxi 公司将逐渐掉队、出局。他们必须回答一个问题：自己是不是上错了跑道？面对信心跌落和商业化拷问，Robotaxi 公司应对各异。有人将业务拓展到了 Robotaxi 之外的 L4 场景，如文远知行在 2020 年与宇通客车合作研发无人巴士，2021 年初开始在广州试运营，巴士行驶在更固定的路线中，被认为会更快落地。也有公司转换思路，如 Momenta 融合了特斯拉路线，自 2019 年底开始，一边与车厂合作量产的 L2 系统，收集更多数据；一边继续像 Waymo 那样路测。百度发生了最多调整。2015 年底成立之初，百度自动驾驶就在 L2-L3 和 L4 之间摇摆。2017 年后，百度重点转向与车厂合作的辅助驾驶，L4 相对边缘化。2018 年底，百度又开始发力智慧城市、车联网这些由政府买单的业务。小马没有很快进入新场景，也没有转换路线。彭军至今认为，通过做量产的辅助驾驶逐渐实现 L4 自动驾驶，“几乎完全不可能”。这并不是人们看到的路线之争，而是目标不同：辅助驾驶可以只在 80% 情况下运转，人可随时接管；而 Robotaxi 要提供完整的无人出行服务，追求 99.999% 的万无一失。“辅助驾驶只用学数学、语文，反正物理不考，它也不学。它考好数学、语文就有足够价值了。” 彭军说。继续以 Robotaxi 为目标，小马把商业化的拷问转化成了一个技术和工程问题。2020 年第一季度，2/3 的小马工程师扑到了一个新的项目上。这成为小马自动驾驶系统演化中的一个重要节点。当时小马遇到了一种优等生的困扰：2019 年底到 2020 年初，小马的百公里接管次数已非常低，有时工程师坐十几趟车，1 次接管都遇不到。光靠工程师来体验和分析，已很难找准优化方向，一线做优化的工程师团队陷入无处下手的困惑。“超过一个阈值后，小数点后的差异，你就感受不到了。” 小马全球规划与控制负责人张宁说。他开始反思行业里惯用的指标：是不是把 MPI 做到无穷大，就能把司机拿走？在一个小区域不停测试，可显著提高 MPI，但这并不意味着系统能适应不同场景和道路。楼天城的解决思路是：应该建立一个量化评估系统，构造一把客观的尺子，让它能够从统计学上判断自动驾驶系统到底是变好还是变差了，代码优化是不是真的带来了提升。这之前，小马已有很多车和数据，但技术和认知限制了数据的可信度。如果一整周都是雨天，路测数据会显示安全性提升，这可能是虚假的提升，因为雨天的事故其实更少。人的经验和直觉难以摈除这些干扰。落到方法上，造这把尺子是一个大数据建模问题：先基于人对自动驾驶系统的理解，设定目标和初始因素，再不断注入数据，学习出一些新的因素，以指示自动驾驶优化的方向。这是一个相信人还是相信系统的选择。楼天城更相信系统，系统不仅更准确，也会学得更快，学习速度决定了自动驾驶系统进化的速度。为此他调集了 2/3 的工程师花 3 个多月时间一起参与这个项目，每个组都有人被抽调入虚拟开发小组，哪怕这需要他们暂时放下手里的工作。做这件事的难度还在于，必须清楚知道，与人相比，系统长期高效，但短期低效。在最初的低效阶段，要克制人的直觉与本能，学着信任机器。2020 年 3 月，当这个评价系统刚做出来时，它并不如人工分析得快和准。有的工程师试乘遇到状况，仍会凭经验归因：哪里没开好，可以怎么优化，大部分时候他们会比系统更快发现问题所在。但这个新尺子有时会告诉他，基于统计，你认为的问题其实不是问题，车开得挺好，是你运气不好。楼天城告诉《晚点 LatePost》，到 2020 年年中，这个评价系统的分析能力已超过了小马的人工团队，到 2020 年底时，又超过了经验丰富的丰田分析团队。现在小马有一个专门团队运营这个评估系统。这是一个半自动的模型，它可以自己学一些因素，也需要人工辅助。评估系统的最上层指标是安全、舒适、效率。这三者常被认为是 trade off（不可能都实现的平衡）。为了安全，需要牺牲部分舒适或效率，比如更频繁地刹车，或减少换道和超车。但新的尺子从统计和数据层面证明了三者并非不可兼得。楼天城说：“一个车开得好，需要和其他司机行为相似，入流其中。你比别人多刹一些或开慢一些，都非常危险。以换道为例，过去大家认为，只要保守一些、能变不变，总会更安全，但这会使前后车迷惑。他想让你时，你一定要变，否则他就晕了。一些司机甚至会采取激进行为，再也不让你，或故意别你。”评估系统跑了半年时的 2020 年底，楼天城清晰地意识到，开车，尤其是在中国开车，不是一个规则问题，而是一个车和车的交互问题：“有时两个车相遇，谁先走不由清晰的规则定义，谁猛谁先走。”车与车的交互落到代码上，是一个博弈问题。小马现在的交互博弈程序，不涉及艰深的技术方法。门槛在于，一个自动驾驶系统需要进化到一定程度，解决了更初级的事，才会意识到交互是一个问题。同时，它需要一个能客观评价新方法的系统，也就是这把尺子。“我们的博弈测试，一天会涉及十几个甚至上百个参数调整。如果你没有这套系统，就不仅是花很多时间的问题，而是你可能做不了这件事。” 楼天城说，“更危险的是，你做了一个错的优化，结果下个月运气好、数据还不错，你就觉得你做好了，这会很惨。”今天楼天城和 Waymo 的朋友聊车要交互，他们仍不认同。楼天城认为，Waymo 的最大失误是，很多年里，它把测试区域限定在了环境相似且路况相对简单的地方，如凤凰城、奥斯汀和 Google 总部所在的硅谷山景城，这使它 “拔不出” 这个环境，扩展区域时会遇到问题。据 DMV 报告，Waymo 2021 年加州路测的 MPI 是 7965 英里（约 12750 公里），跌到了前一年的约 1/4。这是因为它在旧金山市区新开了测试点，旧金山路况远比山景城复杂。“小马如果不是在美国做了半年，而是做了 5 年才来中国，恐怕来了会痛苦很多。” 楼天城说。从 2020 年初构造这把尺子至今，小马的测试车辆从 100 台增加至 200 多台，测试里程从百万公里增长至 1600 万公里。一个量化的评价系统，让小马能更高效、准确地使用新增数据。现在楼天城去试乘，不再问为什么刹车、为什么接管，不再评价车开得好不好：“我只是很小的一趟，我个人的体会没有代表性，应该用更大量的数据，用系统来判断好与坏。”他会提醒另一些事：“你们让客人等太久了”、“空调没开”、“上车别忘测体温”。新的评价系统也消除了内部困惑。它是小马的工程师认识现状，标定目标的基础。中国普通司机，开 2-3 万公里会有一次事故，熟练的出租车司机是 10 万公里一次，事故包括小擦碰。张宁称，小马今年的总体事故率已达到中国普通司机水平，明年可以超过熟练司机，达到拿掉车内安全员的状态。依靠数据而不是直觉；依靠系统而不是人，这是工程师的自然思维。但能坚持做下去，需要你是工程师中的工程师。小马聚集了这样一批工程师中的工程师。他们渴求解决问题，被挑战和难题吸引。现在负责小马全球规划与控制和北京研发中心的张宁，是楼天城清华姚班的同学，在 2017 年加入小马。那会儿他在加拿大 Google 工作，知道老同学创业了，他飞到硅谷看他们的车，在不大的办公室里见到好些清华同学。回加拿大的路上，张宁觉得自己大概率会来。在 Google 优化搜索引擎，日子一眼能看到头。那台可以摸到的车，却是一个实实在在的工程项目，一个未解的题。张宁说自己当时没太考虑这是个多大的商业机会，而是被做成这件事本身吸引。一位小马前员工告诉《晚点 LatePost》，小马工程师的画像是聪明、谦逊，相当比例的人有竞赛经历，求学时代就经历过很多挑战，知道一山还比一山高。对这群人来说，让车辆、技术达到一个令人惊叹的状态所带来的 “顶峰体验”，比其他很多东西刺激。解决一个问题、用一种方法解决问题还不够，他们希望用系统性的方法，持续逼近最优解。小马某次面试中有道题是证明某个定理。定理结论很多人都知道，但不一定想过是怎么来的。候选人没证出来，面试官拉着同组好几个人一起来证，推导过程写满了会议室的白板，大家还是觉得解法不够简洁、漂亮，为此又找来了公司的一位数学 “大神”，请他讲不同的证法。一位小马工程师说，小马的同事固执、“认死理”。他们不满足那些数学上不严谨的、“凑合用” 的代码，这增加了代码的实现难度，短期显得低效，但能使代码 “更经得起时间考验”，未来也有更好的可扩展性。围绕技术的讨论乃至争论时常发生。一位小马工程师说，与他过去工作经历很不同的一点是，小马鼓励大家互相 “challenging”（挑战）：“别人什么地方没说清楚，或者你觉得他不对，一定要跟他吵，要辩论明白，这比维护人际关系重要。”辩论跨越层级和职位。“讨论代码时，没人在意你是 senior（资深工程师）还是 manager（经理），只需要摆事实、据理力争。你甚至可以找教主（楼天城）直接讨论。” 另一位工程师说。楼天城曾在和大家讨论一个凸包算法问题时，被一个工程师反驳到说不出话，这是小马的一件知名趣事。成立 5 年，小马的大部分工程师仍没有 KPI，他们会自己设定和更新 OKR，自己推自己完成。小马没有规定上下班时间，也不要求加班。一位工程师告诉《晚点 LatePost》，有人会在公司忙到深更半夜，也有人很早就回家，“两种人在小马都可以存在”。另一位工程师的观察是，在规划与控制部门，同事主动加班的情况比较普遍：“想要做出一个新功能或想解决一个问题时，干着干着就嗨了，就会一直做下去。”一位被其它公司以 2 倍待遇招聘的工程师，后来还是留在了小马。主要原因之一是 “开心”：“在这里可以相对自由地安排时间，氛围好、所有人都想把技术做得更好。”被问及小马的独特之处，彭军说 “小马真的是一个技术驱动” 的公司，技术和工程意识融入了大家做事、思考的方式。今天中国有不少有技术的公司，但真的相信技术能带来核心价值的人并不多。高比例的研发人员、相似的愿景和经历，使小马在很长一段时间里介于一个商业公司和由意趣集结而成的扁平研发组织之间。公司人还不多时，一般员工和彭军、楼天城有很多接触。有段时间，同事们经常在午休时打德扑。德扑可以说是小马的一种文化。彭军和楼天城水平都不错，赢多输少，打德扑被戏称为 “工资回收计划”。楼天城说，德扑的牌风能一定程度反映人的价值观和做事方式。根据手里和场下有限的牌面和对手的下注，不断调整、优化自己的动作，这既像创业，也像解决某个工程问题，都是在不确定性中，努力找到赢的更多的方式。小马管理层的共同牌风被楼天城概括为 “不浪，但也 risk taking（愿意冒险）”：不会随便冒险，但如果他在加注，一定是手里有牌。浓厚的工程师氛围、精英化的技术团队，为小马吸引了融资和人才，但到商业化落地时也引起质疑：开发一个系统是一回事，在残酷的商业世界生存是另一回事。其实和所有创业公司一样，在打造产品原型的阶段，小马的早期成员——他们大多是工程师，一开始就要处理各种技术之外的情况。因为被怀疑是潜在对手，Velodyne 曾退掉小马的激光雷达订单。这是 2017 年初，如果买不到激光雷达，会拖延样车开发节奏。现在担任小马 COO 的王皓俊设法联络上了 Velodyne 高管，请他们来小马硅谷办公室参观，让他们自己看到，小马是客户，不是竞争对手。前后脚在北京建办公室的李衡宇一手包办找场地、招人。他现在是小马无人重卡业务的负责人。第一笔融资是美元，换汇需要时间，彭军和李衡宇用自己的存款顶了国内团队 3 个月的工资。痛快的时刻是，李衡宇穿着短裤、拖鞋，来到林肯 4S 店：“我要 MKZ、顶配，有几辆要几辆。有没有？没有我去下一家了。”2017 年时，只有林肯 MKZ 顶配可以改线控平台，用作自动驾驶开发。进口 MKZ 一台 40 万，自动驾驶公司撑起了那两年的 MKZ 销量。2018 年春节前启动广州南沙路测的经过尤为波折。小马当时成立不到 1 年，公司一共只有几十人，一半的工程师扑到了南沙，以全力兑现对区政府的承诺：在春节前让南沙市民坐上小马的 Robotaxi 车辆。逆行的自行车、被环卫工人放在机动车道上的垃圾桶、带倒计时的红绿灯、闯红灯的其它车、华南地区绵绵的阴雨……这是小马在硅谷路测时没见过的情况。处理这些技术问题已很棘手。更大的考验是，路测仪式两周前小马才得知，南沙区希望他们的车在仪式当天经过区政府，以便直接接上区领导，这涉及一段之前没测过的路。小马没有讨论不同方案，他们知道在中国争取政府支持的应有态度：抓住机会，极力展现实力。南沙区政府还帮小马牵线了与广汽的战略合作，小马需要赶在仪式前完成对广汽车辆的调试和测试。去广汽提车时，王皓俊发现来的自动驾驶公司不止一家，广汽还有别的合作伙伴。一位小马工程师一屁股坐到车里：“今天不给我车，我就不走了。” 同事从未示人的蛮横使王皓俊吃惊也欣慰，毕竟早一天拿到车，就能多测一天，就能提升展示时的成功率。2018 年春节前路测启动当天，当南沙区区长坐上小马的自动驾驶车辆时，同乘的楼天城甚至觉得一切太顺利了，“顺利到有些无聊”——那天他们过路口时，碰巧都是绿灯，小马没机会展现更多。2018 年 2 月，小马智行在广州推出自动驾驶车队并开展路测。继续推进路测的同时，2018 年年中，小马管理层已在提前思考商业化方向，当时外界对自动驾驶的高期待尚未退潮。从夏天到秋天，他们陆续扫描了一些新场景，涵盖无人配送小车、清扫车和无人矿车等。彭军的整体逻辑是，如果做新方向，它应该和 Robotaxi 技术主线一致、市场空间足够大，且是适合创业公司的新兴市场。为车厂供应传统的 L2 辅助驾驶系统被第一个排除。彭军告诉《晚点 LatePost》，传统意义的 L2，如车道保持、辅助泊车等功能，“任何创业公司都做不了”。它是红海市场，有博世、德赛西威等成熟供应商。而且 L2 和 L4 的技术路线不同，二者所用的传感器、计算单元等硬件环境都不一致。彭军当时态度坚决，李衡宇回忆：“他说我的决定是不做，有其它反对声音，他就是咬定不做。” 李衡宇认为，如果过早分叉做别的技术，会放弃成为参天大树的机会，不可能保持 L4 的领先，最好的结局就是成为一个优秀的智能驾驶供应商，“失去了成为伟大公司的可能”。小马也排除了无人物流小车、矿车、环卫车、巴士等方向，这些场景虽能复用 L4 技术，但彭军认为市场空间太小。通过筛选的方向是无人重卡，它既需要 L4 技术，天花板也够高。据波士顿咨询的报告，中国一年的公路物流运费是 5.6 万亿元，其中 4.6 万亿是由重卡承担的城际干线物流。2018 年底，小马以一个不到 10 人的小团队开始开发无人重卡。用一年多完成技术验证后，彭军明确了一个判断：做无人重卡要自己做物流业务，不能只提供技术。这是为了自己采集、处理数据，构建运营-数据-系统升级的循环。2020 年底，卡车正式成为小马的一个新事业部。2021 年，小马发布了独立的 “小马智卡” 品牌；实际运了 1 万多吨货、跑了近 4 万公里运营里程。决定下场经营物流业务后，小马展现了更多在大公司间合纵连横的商业身段。彭军和楼天城成了公司最大的销售，卖自动驾驶的理念与未来。
为推进与拥有众多交通业务的央企招商局集团的合作，楼天城去年 5 月去招商局做了一次内部分享，招商局集团和二级子公司的 2000 多名高管一起参加。4 个月后，招商局旗下物流公司中国外运的高层和彭军面谈了具体的合作意向。这些接洽的成果是小马与中国外运成立的合资公司青骓物流。青骓在今年 4 月开始正式运营，中国外运把青岛分公司旗下 100 多台物流卡车和相应的集装箱运输业务划给了青骓。
同步推进的还有小马与三一集团的合作。去年春天，彭军与三一集团董事梁在中与会面。80 后的梁在中是三一创始人梁稳根之子，学计算机出身，对智能化的理解和小马契合，双方在面谈后敲定推进技术验证。半年多后，小马和三一集团旗下三一重卡成立合资公司，共同开发量产的 L4 卡车。第一批客户是青骓。与物流、卡车公司双头合作，并非小马独有。无人卡车公司图森未来、Aurora 都有相似布局。小马选择了合资这种更深的绑定形式。小马希望合资双方均持有 30% 以上的重要份额，两家合资公司都实现了这一目标。青骓物流重卡从青岛出发前往西藏运送防疫物资，途径山西左权。卡车之后，小马的下一个重要商业决策是在 2020 年底筹划进入 L2++ 市场。L2 ++ 是随量产车型售卖的高级辅助驾驶系统。彭军认为，L2 ++ 至少能做到在城区主干道实现无人驾驶。特斯拉推出的 FSD 测试版、小鹏刚刚发布的 NGP（Navigation Guided Pilot）都提供相似功能。与 2018 年被自己否定的 L2 业务不同，彭军认为 L2++ 的需求以前不存在，是 2020 年前后才由特斯拉带起来的新市场，缺乏成熟供应商，适合创业公司。L2 和 L4 是两套技术栈，而 L2++ 则很接近 L3 乃至 L4，它们都采用了相同的高算力自动驾驶芯片和激光雷达等传感器，有较强技术协同。但据法律定义，L3 及以上自动驾驶的主要责任方为机器系统而非人类司机。所以现在甚少有车企会把自己的智能驾驶系统定义为 L3。今年 6 月，小马发布了基于英伟达 Orin 自动驾驶芯片的车规级域控制器，这是 L2++ 方案的重要一部分。小马希望给车企一套软硬结合的解决方案，卖产品，避免做外包服务。Robotaxi 已是一个空间足够大、实现起来足够难的方向，资源有限的创业公司为什么还要分精力做别的事？彭军认为，做这些业务始终是因为小马没有放弃成为独立技术大公司的想法。无人重卡对应的干线物流市场空间巨大，中国公路物流的集中度低于更成熟的欧美市场，借助技术换代，这里有长出大业务的机会；L2++ 与达成 Robotaxi 的 L4 有强技术协同，通过进入 L2++ 市场，小马也能积累量产 L4 车辆的经验。当然，这些业务都能带来更多收入，但彭军不认为这会很快发生。在与车企接触后，彭军认为车企大范围采纳 L2++ 的时机仍不明朗，车企摇旗呐喊多，真正投的钱和人还没那么多。无人重卡的一大变数是政策：干线物流不跨城、跨省，没有商业意义，而现在的自动驾驶政策是一区、一城的政府推动的，暂未出现联动。卡车的线控平台、控制精度也落后于乘用车，挑战比 Robotxai 只多不少。彭军给这些新业务的收入潜力浇了些冷水，也反驳了一种流行叙事：小马这些公司是因为做不出或自己都不相信 Robotaxi 了，才会做别的。但这也让他置身一种更严峻的拷问：如果小马当下所有的业务都不能在短期内赚钱，这家公司还能存活多久？维持一家公司生存，现金比盈利更重要。小马现在有 1000 多人，累计融资超 11 亿美元，对外称有 10 亿美元现金。算上人力、算力、车队运营、量产准备等开支，彭军称这些钱至少够公司花 3 年。小马短期不能自己赚足够的钱，就要靠外部融资补充现金。钱愿不愿意进来，取决于公司估值、金融环境等因素，最根本的是信心。不相信和怀疑是外界现在对 Robotaxi 和自动驾驶的普遍情绪。小马 2021 年初开始筹备上市，原计划去年夏天登陆美股市场。因不可控的外部环境变化，上市计划在去年 8 月终止。不过即使闯关成功，小马现在的融资环境也不会更好。过去两年上市的自动驾驶公司普遍相比发行时跌去了 70%-90% 的市值。10 月 26 日刚刚上市的英特尔旗下自动驾驶芯片和系统公司 Mobileye 虽首日大涨近 40%，但现在约 230 亿美元的总市值仍比启动上市时的 500 亿美元目标市值缩水一半，这还是在 Mobileye 有数亿美元辅助驾驶收入的前提下。华尔街不再喜欢短期只烧钱、不赚钱的科技故事，现在他们更关心盈利。上市失利给小马带来一系列变动。去年 9 月，上半年还在积极扩张的卡车研发团队被合并到 Robotaxi 研发中，卡车部门保留了独立的物流业务和物流调度系统团队。以一线工程师视角，变动突然，士气很受打击。小马卡车原 CTO 潘震皓、卡车国内规划与控制负责人孙浩文等人更早得知了调整，他们在去年年中已离开，分别参与创立了擎天智卡和千挂科技两家新的无人重卡公司。小马也调整了 L2++ 的布局。彭军原本有一个商业上极为冒险但符合技术本质的设想：小马要自己造车，搭载自己的 L2++。还是那个逻辑：“软件 + 数据 + 硬件 + 运营” 要形成一个循环，软件系统才能更快迭代，给用户最好的体验。小马甚至为此招聘了部分造车团队。但资源预期变化后，小马放弃了造车的想法。“船已经开出去了。” 彭军说，小马接下来会作为供应商与车企合作，不会 “掉头”。苹果更好，但安卓也生存了下来。头部车企都会尝试自研 L2++，但彭军相信市场也会有第三方供应商的空间。在诸多动荡、变化和潮起潮落的期待中，6 年来不变的一点是，小马核心团队始终相信 Robotaxi 和无人驾驶是确定的未来，他们已可以算出转折点到来的时间，大约是 2025 年。在去年并不平静的环境中，负责小马规划与控制，这一自动驾驶系统核心部分的张宁反而感到 “越来越确定”。他没有参加过任何升学考试，一路保送到清华，是 “别人家的学霸”。人们期待看到聪明人的困惑，张宁身上没有困惑，他已经解决掉了。自 2020 年搭起那个评估系统后，他能从数字、模型里看到小马的自动驾驶系统一天天进化的曲线。之所以 2025 年是转折点，是因为通过评估系统可以测算，小马的自动驾驶系统能在那之前进化到不再需要安全员的状态，而且这种状态可以迁移到不同环境。这是 Robotaxi 商业落地最核心的条件：规模化的无人化。围绕这个圆心，其它事情正被有计划地推进。今年 4 月，小马和百度首批获得了一类新的测试牌照，可在北京亦庄将安全员从驾驶位挪到副驾驶。下一步是把安全员挪到后排，最后是去掉安全员。今年 6 月，彭军（左）和楼天城（右）同乘一辆主驾驶位没有安全员的小马 Robotaxi，连续在广州道路上行驶了 1 小时以上。彭军告诉《晚点 LatePost》，小马已在筹备与车厂合作，于 2025 年进入大规模量产状态，“大规模” 指年产大千或上万台。小马也在持续建立运营能力。当一个城市有成千上万台无人出租车时，小马不仅需要规划站点、路线，调度车辆、服务好乘客，还要解决一系列车辆管理问题：车停在哪儿，坏了怎么修、怎么换轮胎、充电或加油，怎么处理事故。彭军说，在未来的 Robotaxi 网络中，小马可以自己是平台也可以接入其它平台，但必须自己运营车队。自 2018 年陆续上线打车小程序、手机应用后，小马已载客超 70 万次，今年先后接入了如祺和曹操打车平台。自动驾驶发展史上，有公司因合伙人矛盾分崩离析，有创始人因与前东家的纠纷而退场，有公司有重要联创离开，小马的核心成员一直相对稳定。投资了小马三轮的五源资本合伙人张斐评价，小马的特点是稳、正，做事系统化、工程化。“去年市场非常狂热，今年大家都吓得要死，但公司基本面有变化吗？技术在迭代，商业也在迭代。” 张斐说。行业喧嚣时，小马不激进扩张，悲观萧条时，能少一些慌张，他们相信无人驾驶不会不来，但也不会很快就来。“2016 年时，大家觉得 2 、3 年可以做出来，我们觉得不可能；现在大家觉得 20 年也做不出来，我们也觉得不可能。” 彭军说。不过由于技术细节难以对外人解释，由于谁都没有实现的无人驾驶缺乏全面而直观的评判标准，小马和所有 Robotaxi 公司都处在一种共同的危险中：难以向外传递信心与实力，无法使人相信巨大的变化没有想象中遥远，更无法自证为什么赢的那个会是自己。不管是估值 30 亿、50 亿或是 80 亿美元，一旦信心消退、投资停滞、资金耗尽早于商业转折点到来，这些公司都会面临严峻的生存挑战。就在昨天，累计融资 26 亿美元、估值 70 亿美元，投资方包括大众、福特的 L4 自动驾驶公司 Argo AI 宣布停止运营。另一方面，已发布了两年的特斯拉 FSD 仍未拿掉 “beta”(测试版）的后缀，落后于马斯克的预期。今年的一次财报会上，他说从没有哪个技术，像自动驾驶这样给了他如此多虚假的希望。两条路都不好走。25 年前的那场演讲中，巴菲特之所以讲起飞机的发明，是因为听众中有一批炙手可热的互联网新贵，他想提醒他们别高兴太早，一个伟大的新想法并不一定能成就商业成功。这一警示颇有先见之明，这批新贵创立的公司大部分死于半年后的互联网泡沫崩盘。但也不全对，因为那些大浪淘沙的幸存者，如亚马逊、Google 后来成为了互联网经济的基石，自己也长成了参天大树。小马等 Robotaxi 公司是会死在破晓之前，还是如愿成为大树？商业成败暂无定论。可以确定的是：过去近十年，一群非常聪明的人付出了自己的时间，赌上了自己的骄傲，一同探索一个意义重大的方向。他们还在坚持，所以今天比昨天，明天比今天，人类实现自动驾驶的可能性又更大了一些。