2020年下半年，近乎“沉寂”的RoboTaxi突然活跃起来。
这个被业界视为“自动驾驶终极境界”的领域，曾因“无法在短期内落地”而饱受非议。过去一年间，不少企业在现金压力下谋求新的营收方式。如何在短期内盈利，始终是所有RoboTaxi相关企业的思考重点。
近日，自动驾驶公司Momenta发布了“飞轮式”L4级自动驾驶的最新进展，以及其在RoboTaxi领域的落地规划与盈利方面的思考。
“这是我们实现规模化完全无人驾驶的关键技术路径。”Momenta CEO曹旭东如是描述“飞轮式”L4级自动驾驶在公司的地位。
顾名思义，所谓“飞轮式”L4，指的便是以量产数据、数据驱动算法以及闭环自动化三大因子为核心因素，逐层推动L4级自动驾驶这个“轮子”的转动。随着数据量的不断积累与算法的逐步优化，自动化工具链能够加快迭代，以此实现“飞轮”的加速运转，最终达到无人驾驶规模化落地的目标。
在曹旭东看来，RoboTaxi只有在每个城市部署超过一万辆车，并至少在十个路况复杂的城市实现落地，才能称之为“规模化商业落地”。
以“行驶一亿公里出现一次致命事故的人类驾驶水平”为参考，要实现以上目标，自动驾驶汽车至少要进行千亿公里的测试——相当于100万辆车，以每天10个小时的频率不间断行驶1年。这并不是只靠时间就能达成的目标，车辆还需解决百万长尾问题，才能确保乘客安全。
目前，能够部署超过100辆自动驾驶汽车的企业仍屈指可数，更不必提“每天10小时不间断行驶1年”的条件了。抛开这些因素，实现“规模化商业落地”还需要庞大的数据成本和研发成本。
显然，单靠人力难以解决庞大的成本问题。Momenta的秘诀在于公司的量产解决方案——Mpilot。去年（2019年）3月，Momenta发布Mpilot规划，包括高速路场景的自动驾驶方案Mpilot Highway、自主泊车解决方案Mpilot Parking、及针对城区场景的自动驾驶解决方案Mpilot Urban。彼时，曹旭东表示一切方案均以可量产传感器为基础。
如特斯拉一般，通过在量产车上的大量搭载，Mpilot能够为Momenta回传大量真实世界的数据，“只要能收集足够多的数据，就能自动化地解决绝大部分问题，从而降低研发成本。”曹旭东说道。
这也是“飞轮式L4”方案的核心所在，Momenta选择以量产数据驱动（Data-Driven）和众包的方式迭代方案。降低研发成本的同时，大量真实数据也能记录长尾问题，促进软件算法持续升级迭代，降低单公里数据成本。
而通过自建的自动化工具链，Momenta计划在数据和算法之间形成自动迭代闭环，不断建立对问题自动化发现、记录、标注、训练、验证的闭环过程，为技术和产品提供自动化迭代能力。
以此方案为基础，Momenta预计在2022实现全流程数据驱动的算法，2023年利用闭环自动化实现算法100%自动化迭代。
据曹旭东介绍，Momenta已于今年6月获得苏州首块Robotaxi示范应用牌照，后续会在苏州打造“样板模式”，确保车企、运营方、地方政府等各参与方都能取得营收。
在他看来，参照网约车模式，以目前每个司机每年10万元的成本来计算，其5年的成本为50万元，“预计2024年，自动驾驶方案中价格最高的激光雷达和计算芯片的成本都会大幅下降，整套方案成本会控制在50万元以内。”
按照规划，Momenta将在2022年在苏州实现Robotaxi部分车辆车端无安全员试运营。2024年完全去掉安全员，同时实现单车盈利，完成“商业模式0-1”的验证，之后做到RoboTaxi多地规模化落地运营，实现“数据和技术上1-N的扩张”。
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