来自法国的技术和商业市场研究公司 Yole Développement 在最近发布的一份自动驾驶报告中有一个新发现：过去像 IMU 这种在「市场通常不那么活跃」的传感器，如今开始在汽车市场的规模起量了。
Yole 图像和传感器业务负责人 Pierre Cambou 透过这一现象由此总结：「我们现在非常确定商业自动驾驶汽车市场的发展速度远远超过业内大多数人的预期。」
从目前已知情况看，Yole Développement 估计 8000 到 10000 辆自动驾驶出租车将会在今年投入商用。值得注意的是，这个数据并不包括具有 ADAS 功能的汽车——带有 ADAS 功能的特斯拉和沃尔沃与 Waymo 自动驾驶汽车完全是两个概念。毕竟，自动驾驶车辆使用的都是非常高端的工业级传感器。
根据自动驾驶车辆所需的每个技术构建模块的成本，这样的汽车在今天的成本是多少？现在讨论自动驾驶汽车的经济学是否有意义呢？
Waymo 此前曾透露，Waymo 正在使用的克莱斯勒 Pacifica 混合型小型货车，搭载的是通过内部开发的激光雷达（1 个长距激光雷达，1 个中型激光雷达和 4 个短程激光雷达），4 个毫米波雷达，8 个摄像机和 1 到 3 个 IMU 等传感器。
Uber 则表示将部署 Velodyne 开发的一款远程激光雷达，4 个毫米波雷达，7 个摄像头和一个 IMU。
在通用的自动驾驶汽车中，有 5 个由 Velodyne 供应的短程激光雷达，8 个毫米波雷达，16 个摄像头和 1 到 2 个 IMU。
Navya 的 Autonom Cab 搭载了 6 颗摄像头、10 个激光雷达传感器，4 个毫米波雷达，两根导航系统卫星天线。
安波福、百度、Zoox、Voyage、Drive.ai 等公司的传感器布置也基本是大同小异。这些部署在车上的传感器仅仅是冰山一角。除此之外，这些车辆还需要配备能够每秒处理数万亿次操作的计算单元，以及负责控制车辆的远程控制中心——都价格不菲。
考虑到这些情况，Cambou 估计，平均来说，2018 年的自动驾驶汽车成本约为 20 万美元。Navya 则透露： Autonom Cab 每辆价格都在 25 到 26 万欧元之间。实话说，这个价钱能买上一辆超级跑车。
那么，一辆价值 20 万美元的自动驾驶汽车的意义何在？
从 Yole 的角度看：每辆车都有硬件价值。2018 年汽车市场上，仅有 1 万辆自动驾驶汽车对消费者来说产生的影响可能是微不足道的。但对技术供应商来说，它具有深远影响。
目前整个市场正在自动驾驶汽车领域的投资将达到 20 亿美元。Cambou 估计，这项投资的一半——大约 10 亿美元用于感知的投入上。「对供应商来说，从 1000 万美元增加到 1 亿美元是一件大事。」Cambou 表示。
自动驾驶汽车商业化后，如何保养、维修和回本？
今天，普通汽车的使用寿命是 15 到 20 年。在欧洲，消费者拥有汽车的平均周期为 8 年，在美国则为 10 年。
由于出租车每天都在行驶，Cambou 将自动驾驶出租车的生命周期定为 5 年左右。Navya 则表示 Autonom Cab 自动驾驶车辆至少能使用 7 年。Cambou 强调，生命周期「绝对是预测市场的关键」。
与传统汽车相比，自动驾驶汽车电子部件和机械部件更少，那么是否应该使用更长时间呢？答案是：不一定。因为我们不能假设所有的自动驾驶汽车从一开始就是电动汽车。
事实上，Waymo 为数千辆自行驾驶的克莱斯勒 Pacifica 小型货车正是混动车型。此外，随着世界各大城市对进入城市中心的汽车实行更多限制，同时为电动汽车提供优惠通道，有可能在某些地方只允许电动自动驾驶出租车上路。
此外，进入自动驾驶时代后，自动驾驶汽车的维护和保养频率会远高于私家车，维护工作将变得相当繁重。这是因为与私家车不同，自动驾驶汽车大部分时间处于工作状态。
Waymo 预计旗下车队将会连续不断的运转，从一个用户直接转移到下一个用户。Waymo CEO John Krafcik 表示，Waymo 自动驾驶汽车的行驶里程数将达普通车辆的 6 倍。
这也意味着，相比于普通车辆，自动驾驶汽车的外部需要更频繁的清洗保证传感器能正常检测路面障碍。灰尘、虫子、鸟粪或水渍都可会影响自动驾驶汽车的正常感知和行进。
Waymo 此前与安飞士达成合作，后者在清洁和保养车辆上经验丰富。虽然安飞士负责完成车辆清洁，更换机油和轮胎等服务。但是到特定的自动驾驶硬件，如激光雷达的维护，并不在安飞士的服务范围内。
据新智驾了解，目前，丰田、安波福、Drive.ai和 Uber 等自动驾驶公司都是通过使用酒精、水或者玻璃清洁剂后，然后用超纤维布料进行日常的手工车辆护理。据估计，每年清洁自动驾驶汽车的费用也是一笔不小的开支。
假设一辆自动驾驶汽车的价格为 20 万美元，问题来了：如何收回投资？需要多长时间？
Yole 算了一笔账。以美国为例，如果一辆自动驾驶出租车在一座美国的城市以每小时 30 英里的速度行驶 23 小时，那么它将每天行驶 700 英里（约合 11.2 万公里）。如果它每年运行 330 天（假设待机时间为 10％），自动驾驶出租车将最终每年覆盖 23 万英里（约合 37 万公里）。
如果车队运营商每英里收费 0.43 美元，那么这辆自动驾驶汽车每年将带来 10 万美元的收入，这意味着需要两年的时间摊销自动驾驶汽车的成本。
但是，如果车队运营商将票价翻倍，那么这笔投入将在一年内收回。
未来，自动驾驶汽车的大部分收入将来自自动驾驶共享服务。
长期来看，汽车的产量将会下降——随着自动驾驶汽车的普及，将替代有驾驶员的汽车。这意味着大部分汽车价值链将从硬件转变为软件和服务。汽车厂商紧盯着每个季度卖了多少车已经没有意义，厂商更应该看中车辆售出后的后期收益。
John Krafcik 在接受 The information 采访时，曾分享过这么一个观点。
他说，在美国，道路上的车辆每年平均要奔跑 3 万亿英里，全球更是高达 10 万亿英里。此外，在这 3 万亿英里中，只有 1% 是打车服务完成的，而剩下的 85% 到 90% 都被私人车辆占有。
在未来的打车网络中，每辆车要运营 30 万英里才能退役，汽车厂商从这里分红就行。这是其中的一种解决方案。
一般来说，一辆售价 3.3 万美元的汽车利润仅为 1400 美元，但如此巨大的销量意味着公司每年能拿走 70 亿美元的利润。这样的成绩并不差，但为什么汽车厂商的股票不遭华尔街待见？
因为一辆车生命周期约为 15 万英里，把 1400 美元的利润平摊到这些里程上，车辆每跑 1 英里，汽车厂商才能赚 0.01 美元，实在太少。
所以汽车厂商必须调整思路，把公司的主要参考指标从一年卖多少车改成一年跑多少英里。因而，有业内人士预测，诸如 Waymo、Uber、Lyft、Zoox 和通用汽车等公司将在自动驾驶出租车业务上大放异彩。
最后，在这份自动驾驶报告中，Yole 也给出了几点预测和总结：
2018 年是自动驾驶车队开始启动的元年；
激光雷达、毫米波雷达、摄像头和 IMU 将作为主要的感知传感器来推动自动驾驶趋势的发展。到 2026 年，将有 40 万辆量产的自动驾驶汽车，2032 年将达到 300 万辆；
对于当前正在计划启动自动驾驶汽车商业化运营的车队，传感器设备将覆盖整车 40% 的成本。到 2032 年这一硬件成本将削减至 26%；
固态激光雷达和这一技术带来的大规模量产效应将降低传感器的价格，与此同时这些设备的性能也进一步得到提升；
Yole 预测，2017 年一辆自动驾驶汽车的成本在 19 万美元，到 2032 这一成本将降至 9.5 万美元；
2025 年，感知系统（硬件）的市场容量将达到 90 亿美元，2032 年将达到 770 亿美元。其中 40% 的收入来自激光雷达、27% 来自摄像头，27% 来自 IMU。
责任编辑：王维
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