2022年以來身處低迷的美國L4級自動駕駛陣營，如今再遭重創。 10月26日，由福特和大衆共計投資26億美元、估值一度達到70億美元的美國自動駕駛初創公司Argo AI宣告倒閉。

據美國媒體Techcrunch援引消息人士報道，在當日進行的一場全員會議上，Argo AI的員工們被告知，公司將即刻關停清算，部分員工將收到來自福特或大衆的僱傭合同，而未收到新合同的員工，則將在得到解約賠償後進入失業狀態。

截至目前，Argo AI擁有近2000名員工，關停後並入大衆和福特的具體人數暫未可知。

同日，福特和大衆分別發表聲明，證實將會吸納Argo AI的部分團隊，參與其各自ADAS智能駕駛系統的开發。

曾經承載全球兩大汽車集團對自動駕駛未來期許的Argo AI，在燒光兩個股東的數十億美元之後偃旗息鼓，只留“用Robotaxi顛覆汽車行業”的偉大夢想在空氣中回蕩。

一

Argo AI成立於2016年11月，兩名創始人Bryan Salesky和Peter Rander均出身技術背景。

2004-2011年，Salesky在卡內基梅隆大學的美國國家機器人工程中心（NREC）工作時，Rander正是他的頂頭上司。

2007年，Bryan Salesky與Chris Urmson（另一家自動駕駛初創公司Aurora的創始人）共同領導的卡內基梅隆大學軟件團隊，在日後大名鼎鼎的DARPA無人駕駛挑战賽上贏得了城市場景冠軍。

2013-2016年，Salesky在谷歌自動駕駛項目（即後來的Waymo公司）擔任硬件开發總監。

Rander則於2015-2016年間效力於Uber ATG（Uber的自動駕駛部門），擔任總工程師。

2016年底，當上述兩名自動駕駛老兵开啓聯合創業之旅，並很快招攬到一支約200人的團隊時，很快就吸引了急於布局自動駕駛技術的福特汽車。

那時的福特汽車，正處在巨大的競爭壓力之下。

2016年3月，美國另一汽車巨頭通用汽車斥資逾10億美元完成了對自動駕駛創企Cruise的收購。這讓曾經處於領先身位的福特感到又氣憤又憋屈——2015年，福特幾乎就要與谷歌達成自動駕駛开發合作，卻因消息被提前披露而導致了谷歌的反悔。

在那個自動駕駛成爲風口的年代，來自行業最領先的兩家企業——Waymo和Uber的技術創始人背景，簡直是“完美投資標的”的代名詞。

要知道，同樣出自谷歌團隊的Anthony Levandowski創立的無人駕駛卡車公司Otto，僅靠着數十名員工和車庫裏的幾輛改裝卡車，就向Uber賣出了6.8億美元的高價。

事不宜遲，福特無法承擔Argo AI再被奪走的風險。2017年2月，在其僅創立3個多月之後，福特送上了一份令人無法拒絕的報價——10億美元。

雙方當時約定，福特將在5年內分步落實10億美元資金，同時成爲Argo AI的最大股東，並將當時福特內部的自動駕駛研發團隊並入Argo AI。

值得提及的是，在雙方的約定中，Argo AI還承諾將在2021年爲福特提供能上路行駛的自動駕駛系統——這一約定成爲影響今天Argo AI走向破產的因素之一。

收購後的最初幾年是甜蜜的。福特雖爲控股股東，但Argo AI保留了獨立運營，一邊擴充團隊、部署測試車隊，一邊徜徉在人工智能前沿創新的大海中。

到了2020年6月，同樣苦於尋覓優質自動駕駛技術團隊的大衆汽車集團，宣布向Argo AI投資26億美元，並與福特各持Argo AI的42%股份，共同成爲Argo最大股東。

其中，大衆向Argo AI注入10億美元現金，並將位於德國慕尼黑的自動駕駛研發部門作價16億美元，並入Argo AI。

於是，Argo AI在一口氣吸納200名研發人員的同時，還在慕尼黑擁有了歐洲工程研發中心。

在宣告破產前的5年時間裏，Argo AI的自動駕駛測試車隊從最初的匹茲堡和迪爾伯恩，擴充到了包括邁阿密、底特律、華盛頓、奧斯汀、帕羅奧圖在內的美國城市，以及德國慕尼黑。

在測試場景方面，Argo AI分別與美國網約車巨頭Lyft合作測試Robotaxi，並與沃爾瑪等商家合作測試無人駕駛送貨服務。

然而，無論是Robotaxi還是送貨服務，由於始終處於測試/試運營階段而無法實現商業化應用，Argo AI無法從這些項目中獲得穩定收入。

這也是迄今爲止，將直接實現L4作爲目標的自動駕駛公司的普遍狀況。

雖有廣闊前景和想象空間，但在商業模式跑通之前，L4自動駕駛公司只能依靠融資存活。一旦融資不暢，生存危機即刻而至。

今年7月，美國媒體曝出Argo AI裁員150人，佔公司當時員工總數的6%。或已昭示了今日結局。

二

10月26日當天，福特汽車發布的公告證實了Argo AI的倒閉正是源於資金鏈斷裂。

福特在一份總結今年第三季度財報的公告中稱，福特集團Q3實現收入394億美元，同比增10%，盡管虧損8.27億美元，但主要原因是在該季度計入一筆來源於投資Argo AI的非現金減損，金額爲27億美元。因此，公司調整後EBIT（稅息前利潤）爲18億美元，高於此前9月發布的預期（14-17億美元）。

福特還表示，公司在今年Q3做出一項战略判斷：實現L4級別的智能駕駛將需要比預期更長時間，而當前用戶更期盼的是L2+級智能駕駛功能。因此，福特決定不再向以研發L4爲目標的Argo AI投入資金，轉而將資源投入到福特公司內部研發的L2+和L3級智能駕駛系統。

對於Argo AI的命運，福特在公告中簡潔地表示：“此前一段時間，Argo AI未能吸引到新的投資，針對此情況，福特集團本季度計入了因Argo AI產生的27億美元非現金減損。”

曾經斥巨資追逐的明星創企，此刻化作財務報表中的一筆壞账，就此勾銷。

福特汽車CEO吉姆法利對此解釋道：“2017年當我們投資Argo AI時，公司的預期是在2021年將L4級自動駕駛汽車推向市場。但如今情況發生了變化……”

法利的話鋒一轉，隨機展望道：“如今福特面對巨大的機遇，有望將現代生活中最具價值的商品——時間——交給使用福特汽車的用戶……要實現這一目標，福特的當務之急是研發出具有差異性的L2+級智能駕駛功能。”

雖然法利補充說，對最終實現L4仍感到樂觀，但他作爲公司CEO做出的決策，才是他真實想法的寫照。

同日，大衆集團也在官網上發布了有關Argo AI的公告，要點如下： 大衆集團將不再投資Argo AI，大衆商用車部門將尋求其他自動駕駛合作方（待宣布）；大衆商用車部門基於ID. Buzz、2025年在漢堡實現自動駕駛運營的商業計劃保持不變，將與網約車企業MOIA合作。 在乘用車領域，CARIAD將承載大衆集團智能駕駛研發。其中，中國市場將與地平线合作，全球其他市場將與博世合作。CARIAD與博世合作打造的首批智能駕駛功能，將於2023年在量產車上部署。 大衆集團CEO奧博穆認爲，就智能駕駛技術而言，當前最重要的是“專注”和“速度”，大衆的目標是在盡可能短的時間內，推出盡可能強大的智能輔助駕駛功能。

在當前這個時間節點，福特與大衆同時針對智能駕駛做出以上相似的表態，可看出是酝釀已久的一步。

公平地說，福特和大衆做出了正確的決定——拋棄以L4爲商業目標的“不良資產”，全力吸納Argo AI的優秀人才和技術成果，加快推出更具競爭力的ADAS產品。

但苛刻地說，福特和大衆們的轉身還是太過緩慢了。

2015年，當福特开始布局自動駕駛技術之時，特斯拉仍在基於Mobileye的黑盒打造產品，中國的“蔚小理”們成立不久，距推出首款整車產品還有3-4年時間。

7年後的今天，非但福特銷售給用戶的汽車產品不具備堪與以上幾家對比的智能駕駛能力，甚至在其公司內部，還沒有建立起全棧自研智能駕駛的能力。

圄於認知和組織，福特們在這7年裏損失的不僅是巨額投資，更是時間——原本足夠他們依靠巨大的資金、資源優勢搶佔領先地位的時間。

三

關於如何實現自動駕駛，直接做L4與“漸進式”兩種路线之爭，在過去2年裏變得不那么激烈了。

越來越多的L4公司，已經或轉移、或擴展到了L2領域，开始爲量產車打造輔助駕駛系統。

在美國，典型代表是Cruise。隨着前CEO Dan Ammann在2021年底離職，Cruise的核心目標從實現Robotaxi商業化運營，變成了爲通用汽車打造Ultra Cruise智駕系統。

在中國，百度Apollo一方面推出ANP系統向車企輸出能力，另一方面通過集度汽車直接進入造車領域。

之所以出現這樣的現象，是L4公司在技術、商業模式、法規標准、供應鏈等方面遇到的困難決定的。

技術上看，L4公司多爲在AI領域擁有多年積累的科技企業，其面向Robotaxi車隊研發的自動駕駛系統處於技術發展曲线的最上端，需解決的往往是最後1%的corner case，難度遠大於旨在緩解司機疲勞、提升安全性的輔助駕駛系統。

商業模式方面，只有在實現車端無人、且面對任何corner case時都有安全解決方案（包括通過遠程代駕）時，Robotaxi才能進入真正意義上的商業運營，從而比人類司機駕駛的出租車更有成本優勢。而在相對面，量產車銷售帶來的持續收入，更能保障持續高昂的研發投入。

法規標准方面，L2級輔助駕駛，包括能夠實現door-to-door的全場景NOA輔助駕駛系統，其駕駛責任主體是人類司機；而L4級Robotaxi的駕駛責任主體是車輛（自動駕駛企業），因此決定了L4公司在短期內無法大規模泛化推廣。

供應鏈方面的差異源於規模。以激光雷達爲例：理想L9、蔚來ET5等標配激光雷達的車型，能夠實現單車型單月使用10,000台以上激光雷達，從而將單台激光雷達成本降至1000美元以內。而直到2021年，在L4的世界裏廣泛使用的仍是機械旋轉式激光雷達——全球每年出貨量不足萬台，單台價格仍超過1萬美元。

相比量產車ADAS市場，L4公司在以上四個方面處於明顯劣勢，結果便是ADAS市場必然在商業化和規模上率先爆發。

規模和現金流帶來的優勢是巨大的。

智能駕駛的產業特性，決定了這是一個數據爲王的產業。

觀察2021年至今的特斯拉AI DAY、小鵬科技日、毫末AI DAY以及蔚來、理想汽車在智能駕駛領域的分享，可以得出的粗略結論是：在軟件算法層面，各個玩家的方向是趨於一致的。

過去在媒體層面討論頗豐的“純視覺與融合感知路线之爭”，如今看來同樣已不存在本質的區別——通過引入Occupancy Network神經網絡，特斯拉實現了其他廠商運用激光雷達實現的感知結果。

而大模型、自動標注、高效運算、仿真、數據引擎，正在成爲各個玩家都在擁抱的共識。

在各家軟件趨同、數據閉環搭建完成的階段，車隊規模帶來的數據規模，以及充足的超算基礎設施資源、高效的超算訓練，將成爲決定自動駕駛系統進化速度的核心因素。

這便是爲何，在當前階段，每一個擁有自動駕駛野心的車企都要竭盡全力提升銷量、佔據市場份額。

與量產車玩家相比，L4公司需要補足的劣勢主要在於數據來源（車隊規模）和資金來源（持續的研發投入、超算等基礎設施投入）。

在當前局面下，將L4研發中積累的技術能力應用於可在量產車上搭載的ADAS系統，同時迭代自身產品、融入由量產車市場帶動的芯片、Lidar等硬件供應鏈體系，是L4公司的識時務之舉。

總結

自動駕駛的路线之爭可以休矣。

可以預見的是，無論是百度Apollo、Waymo們限於物理圍欄內的無人駕駛出租車，還是特斯拉、蔚小理們的不受圍欄限制但卻需要人工接管的量產車，其實現L4級自動駕駛的過程都將是漸進式的——無論是物理範圍層面的漸進，還是能力層面的漸進。

人工智能的一個優點是，其進步是呈指數級加速的——前提是投喂以足量、正確標注的數據，和部署足夠的運算能力。

就目前已知信息，要實現自動駕駛，應圍繞上述兩點原則，盡可能加速系統的迭代。

-END-

鄭重聲明：本文版權歸原作者所有，轉載文章僅為傳播信息之目的，不構成任何投資建議，如有侵權行為，請第一時間聯絡我們修改或刪除，多謝。

---

標題：福特與大衆投資的自動駕駛公司Argo AI宣告倒閉

地址：https://www.breakthing.com/post/26304.html