业界 | 吴恩达背书的 Drive.ai 走向「卖身之路」

2019 年 3 月 4 日 AI科技评论

吴恩达背书,170人的团队,已开展自动驾驶出租车运营服务的Drive.ai也走向了“卖身”之路。

知名科技媒体 The Information 消息显示,Jefferies 银行拿到了 Drive.ai 的合同。作为 Drive.ai 的顾问,这家投资银行最近几周会把 Drive.ai 寻求出售的消息传递给别家自动驾驶公司。

如果交易顺利,Drive.ai 或将成为华人自动驾驶创业领域中第一家成功“卖身”的公司。反之,留给Drive.ai的选择是,继续融资,加大投入,在自动驾驶激流中活下来。

Drive.ai 目前已完成两轮融资,共计 7700 万美元。2017 年 6 月,Drive.ai 获得 5000 万美元 B 轮融资;三个月后,公司又拿到了 1500 万美元的风投。当时 Drive.ai 估值已达到 2 亿美元,而且它的投资者名单很长,得到了北极光创投、GGV 资本、NEA 恩硕投资、Grab等 8 家公司的力挺。

实现商业化落地的Drive.ai为何走向“卖身”

创立于 2016 年的 Drive.ai 脱胎于斯坦福大学的人工智能实验室。为这家小公司背书的是 Drive.ai 总裁 Carol Reiley,其也是 AI 大牛吴恩达的妻子。之后,吴恩达也加入 Drive.ai 董事会任董事。

近期,有消息称,吴恩达和妻子CarolReiley相继退出公司运营。公司运营由吴恩达的几个学生负责。这几个人也存在内斗的情况,曾经有核心成员寻求回国的机会。2月初,联合创始人Joel Pazhayampallil 宣布离开公司。

内部动荡也被行业认定为Drive.ai寻求“卖身”的缘由之一。


商业化落地层面,Drive.ai 一直在尝试搭建自己的自动驾驶平台,用深度学习和人工智能打造高性价比的自动驾驶软件。Drive.ai 宣称,它们“深度学习优先”的方式让自动驾驶汽车能快速领会新的驾驶场景和路线,可以省去大量繁琐的工程工作,从而实现快速大规模部署的目标。去年,Drive.ai自动驾驶商业化落地完成:

  • 2018年 7 月,Drive.ai 首批 3-4 辆(高峰期 4 辆)自动驾驶厢式车开始在德州弗里斯科市的 Hall Park 园区和 The Star 商业区之间进行试点服务,开启为期6个月的运营,为园区内上万名雇员提供最后一英里的免费出行服务;

  • 三个月后,Drive.ai宣布正式在德州阿灵顿,并向居民、雇员和旅游者推自动驾驶打车服务。这也是德州首个真正意义上面向公众开放的自动驾驶乘车服务。

这家小公司在六个月内就完成了两次商业部署,速度曾一度令人惊讶。

Drive.ai和Waymo在凤凰城提供的自动驾驶商业化服务不同之处在于:面向乘客,后者已开始收费,前者目前仍处于免费服务阶段,主要同政府、商业园区或落地项目所在地展开商业化合作。

尽管,Drive.ai的自动驾驶商业化运营服务获得了政府的资金支持:阿灵顿市为Drive.ai提供部分资金,美国联邦政府也会拨款34.3万美元加以支持。然而,几十万美元对于资本密集型的自动驾驶而言仍是“杯水车薪”。

AI 科技评论了解到,目前Drive.ai在德州的自动驾驶厢式车数量已接近20辆。“卖身”消息传出后,这些服务还能否继续下去也留下了问号。

从自动驾驶技术实力方面看,作为同一类选手,Pony.ai、Drive.ai等不少初创公司追随自动驾驶“老大哥”Waymo的脚步,瞄准高级别L4/L5级自动驾驶、开展自动驾驶车队运营服务。然而,Drive.ai的技术能力并不突出。

去年 5 月份,Drive.ai 的路测项目才正式落地,与竞争对手相比确实慢了一拍。许多不差钱的头部玩家,几年前就测试车满街跑了。

加州机车辆管理局发布《2018年自动驾驶接管报告》的显示,华人创办的自动驾驶公司Pony.ai、文远知行均排在Drive.ai之前。Drive.ai位居12名,平均每跑134.3公里需要人工接管一次。Pony.ai位列第5名,平均跑超过1600公里需要一次人工接管。

自动驾驶出租车商业化运营是初创公司的一剂良药吗?

自动驾驶作为人才稀缺+资本密集型行业,对于初创企业而言,缺少资金意味着难以找到合适的研发人员,难以组建车队完成实验和测试,更难以活下去。

公众可以看到,国内Pony.ai、文远知行组建的自动驾驶车队依旧局限于限定范围内运营,车内设有安全驾驶员,并未实现真正意义上的自动驾驶商业化盈利。

自动驾驶“老大哥”Waymo 曾非常自信的将安全驾驶员“赶出”了驾驶席,但不久之后,一直一副游刃有余状态的它又将安全驾驶员请了回来。所以,无法解决司机成本问题仍是阻碍自动驾驶实现真正盈利的一大因素。而安全驾驶员成本甚至高于司机成本。

另一方面,Waymo自动驾驶商业化运营仍局限于凤凰城。大规模组建车队、在更大范围内实现自动驾驶出租车商业化运营面临着技术和成本压力,这对于科技巨头Waymo而言并不轻松,更何况技术能力较弱、资金不足的初创公司。

业内资深投资人士表示,虽然自动驾驶行业资本蜂拥而至,但目前所见的收益却微乎其微。对于那些技术本身存在制约性、自身造血能力不足、商业模式尚未成型,以及短期内还很难看到盈利的公司,在当前的资本市场环境下会面临极大风险。

行业对于L4及更高级别自动驾驶大规模落地的预期不断延后。对于体量远不如Waymo的自动驾驶初创公司而言,最大的问题即如何在这十余年间活下去。

限定场景内低速自动驾驶受到青睐

去年年底,Waymo CEO John Krafcik 亲口承认,自动驾驶技术很难,且L5级自动驾驶的终极阶段是一种有点不合理的期望,甚至没有必要。

所以,在全路况L4/L5高速自动驾驶技术成熟之前,不少公司选择依赖低速自动驾驶(例如自动代客泊车、最后一公里物流、环卫)实现快速落地,帮助公司“活下去”。

限定场景内低速自动驾驶,例如自动驾驶物流、自动泊车,商业化落地之路已通,并受到资本的青睐。

2019年开春,专注于无人驾驶配送服务的Nuro完成来自软银愿景基金的9.4亿美元融资,刷新记录。Nuro无人驾驶配送服务目前已实现商业化落地,其正在向斯科茨代尔市民众提供自动驾驶送货服务。这也是全球首个面向公众的真正意义上的无人驾驶汽车送货项目。因为Nuro在公共道路上行驶的无人驾驶配送车R1将正式告别司机、乘客,只有运输的货物。

专注于物流场景的自动驾驶公司图森未来也在近日宣布完成 9500 万美元的 D 轮融资。国内外传统主机厂、一级供应商以及新造车势力在去年开始意识到自动代客泊车逐渐升温的需求后,开始行动,并纷纷喊出口号,对自动代客泊车量产落地进行未来规划。

公众也能看到,目前通过自动驾驶商业落地来盈利的公司寥寥无几,大部分公司还处于“资本输入”状态。现阶段,从限定低速场景切入,待未来时机成熟时,进入高速自动驾驶市场,这已成为多数自动驾驶初创公司的商业路线。

点击阅读原文,查看 吴恩达妻子Carol Reiley回应:他不会加入Drive.ai

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个人主页: Andrew Ng Wikipedia: Andrew Ng
吳恩達是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的副教授,斯坦福人工智能实验室的主任。他还与达芙妮·科勒一起创建了在线教育平台Coursera。

2011年,吳恩達在Google創建了Google Brain項目,以通過分佈式集群計算機開發超大規模的人工神經網絡。2014年5月16日,吴恩達加入百度,负责「百度大脑」计划。他将同时担任百度公司首席科学家。
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