人類歷史上，任何行業的崛起都經歷三個過程：技術先導，產品跟上，商業閉環，最終形成推進社會進步的力量。

時至今日，沒人會懷疑自動駕駛技術對社會的顛覆性。

然而，當自動駕駛完成“技術先導”環節后，這項技術的商業路徑也出行分叉，其落地場景至少歸為私家車，商用車和共享汽車三種。

而在現階段，“共享”是自動駕駛的最佳應用場景，似乎已成行業共識（理由后面會細說）。

在APP上預訂，一輛汽車自動駛來，帶你到指定地點，你下車，它自動去接下一單——這種想象場景，估計你已倒背如流。

而“自動駕駛+共享汽車”對社會效能的改善也已是常識：就在此刻，這個世界上大多數汽車都處于閑置狀態（私家車95%的時間是停放中），Uber和滴滴的崛起，已經讓公眾看到了共享汽車在緩解交通擁堵和環境污染上的巨大潛力，而當24小時不停歇的新能源自動駕駛疊加其中，這種潛力無疑會加倍釋放。

進一步拓展思維，“自動駕駛+共享汽車”的單點創新，可以讓人們重新思考城市空間。

滴滴出行總裁柳青就曾暢想：“晚上不行駛的車可以停在郊外，城市中心的停車場將被綠地，學校和醫院取代。

”也有美國學者認為，共享自動駕駛汽車會像二戰后興建的高速公路一樣加速城市化擴張，“州際高速公路產生前，人們都以30mph的時速旅行，那時的城市擴張速度完全比不上現在。

”——考慮到2025年全球城市人口有可能達到46億，這會導致超大城市的出現，而共享自動駕駛汽車的普及，或許將模糊“郊區”與“市中心”的邊界。

這種想象看似遙遠，但事實上，它的落地速度也遠超你想象：在國外，Uber已在匹茲堡和加州等地獲準進行無人駕駛路測；谷歌旗下自動駕駛汽車公司Waymo也計劃推出自動駕駛叫車服務，未來可通過Lyft叫一輛自動駕駛汽車。

在國內，百度Apollo平臺也已與首汽約車達成合作，2018年就會在部分城市地段開展自動駕駛網約車體驗。

當然，共享汽車的產業邏輯不止網約車一種。

有不少業內人士預計：在新能源汽車不斷涌入市場的背景下，分時租賃這一低調市場也將迎來爆發。

普華永道預計，未來5年汽車分時租賃市場將以超過50%的增幅發展；羅蘭貝格更是算過一筆賬：2025年大約將有600萬輛分時租賃汽車，按每輛車每天3-4單，日訂單量約2000萬單，客單價在40元算，這就已經是個千億美金市場。

這也意味著，在共享經濟浪潮中，分時租賃亦是自動駕駛技術最重要的嫁接場景之一。

百度，力帆汽車，新能源共享汽車平臺盼達用車就在最近開創了自動駕駛和分時租賃跨界合作的先例，他們將聯合開發自動駕駛汽車分時租賃服務，探索自動駕駛共享出行車的商業落地空間。

自動駕駛與分時租賃的結合并不意外。

在過去和現在，分時租賃是車對人的服務，網約車是人對人的服務——但倘若你承認“共享汽車+自動駕駛”是未來人類出行的總趨勢，那么網約車和分時租賃勢必將殊途同歸。

早有業內人士預計，2025年左右，專車、出租車、租車和分時租賃等服務將與自動駕駛技術充分融合，提供統一的出行服務方式，實現真正意義上的汽車共享。

“自動駕駛+共享汽車”的大勢所趨在此場景來臨之前，有必要先回答一個問題：在現階段，為什么相比其他商業模式，共享是自動駕駛技術最佳的落地場景？原因之一或許是“教育市場”。

在這項顛覆性技術誕生伊始，與已經成熟的共享汽車市場合作，是普及拓展自動駕駛的最佳選擇——你知道，在“早期嘗鮮者”之外，對未知事物產生恐懼，進而本能排斥，是更多大眾用戶的習慣行為，尤其對自動駕駛這種事關安全的革命性技術，他們接受的速度有多快，取決于應用場景的建立有多熟悉。

譬如，谷歌Waymo就選擇以打車服務作為自動駕駛商業化的最初路徑。

過去幾年，他們與Lyft，Avis和AutoNation等移動出行服務商達成合作伙伴關系，試圖建立一只規模龐大的無人車隊。

Waymo CEO Krafcik解釋道：“共享出行服務具有巨大潛力，人們將通過這種方式率先體驗Waymo完全自動駕駛技術，而讓更多人更早體驗完全自動駕駛汽車很有價值。

”而在中國，滴滴也已在硅谷成立人工智能實驗室，將自動駕駛視作這家公司最重要的遠景戰略。

確實，當更多人可以更容易地體驗一把自動駕駛，勢必將大幅降低對新技術的接受度，這也是把整個自動駕駛市場這張“餅”做大的基本要素。

而說共享是自動駕駛最佳落地場景，原因之二是數據。

如你所知，自動駕駛技術需要無時無刻的精進。

在現階段，數據采集的唯一方式就是一公里一公里去跑，借助共享平臺讓更多車跑起來，收集數據，能夠為自動駕駛提供一個完善的道路測試平臺。

事實上，Waymo與Lyft合作的重要原因就是數據支持。

半個月前首汽約車和百度合作的一項重要內容也是數據合作：首汽的數據支持可以讓百度進一步完善地圖精度，讓自動駕駛技術系統迭代升級；首汽自有的TAD智能運營系統也能通過大數據分析城市交通熱點，當它與自動駕駛融合，可以更好地解決乘客集中時段和區域的出行問題。

易被忽視的是，諸如盼達這樣的頭部分時租賃平臺，也同樣擁有包括用戶駕駛行為，車輛運行軌跡，以及設備狀況等各種海量數據，這些數據也可以幫助自動駕駛技術完成精進。

而頗值一提的是，無論是擁有京B獨家車牌號的首汽約車，還是盼達這種分時租賃公司，他們的共同點是：對自家汽車擁有所有權，對車輛的操控性更強——這意味著，相比滴滴和Uber的難以控制，他們是自動駕駛技術迭代最完美的試驗田。

當然，業內看中“共享汽車+自動駕駛”的原因之三，其實有些老生常談：即便整車廠商也無法否認，所謂“駕駛樂趣”正在年輕人中日趨衰減。

普華永道甚至預測，運用自動駕駛后，美國汽車保有量將從現在的2.45億輛減少到240萬輛。

嗯，工業時代的悖論是，人們需要的是一個孔，卻只能買來一個打孔機。

汽車亦如此，很多時候人們想要的不是汽車，只是方便快捷的出行。

尤其在中國，告別了父輩對“擁有一輛汽車”的自豪，當共享出行平臺如此發達，年輕人的出行觀念也更傾向于使用而非擁有一臺汽車——哪怕是一臺很酷的自動駕駛汽車，當它每天只使用一兩個小時，對不少人來說也算得上是生活的累贅。

所以綜上所述，五年之后，“自動駕駛+共享汽車”，必將迎來井噴之勢。

從分時租賃看價值網絡的力量而在整個共享汽車市場版圖中，如今最被低估的一環就是分時租賃，尤其在中國，其市場潛力遠未被釋放——理由很簡單，中國汽車出行需求遠未被滿足。

雖是汽車大國，但中國汽車供給量卻嚴重不足。

按照險峰長青投資人楊潤心的分析：“中國居民的日均機動車出行的次數要遠遠小于發達國家……以北京為例，刨除步行、單車、公交、地鐵等出行方式，北京每天小客車的出行需求2420萬人次，其中有1500萬人次是私家車，出租車+黑車400萬次，剩下約500萬次因為沒有私家車或者打不到車被迫坐地鐵和公交。

”此外，城市擁堵和尾氣污染現象的嚴峻，讓北京等城市采取了搖號和限號等非市場經濟行為，也使得私家車的供給無法實現粗放式增長——但作為替代性方案，由于種種原因，目前出租車和網約車數量也都接近上限。

另外，更重要的是，誠如楊潤心所言：“滴滴只解決0-10公里出行，而占據45%比例的10-100公里出行需求完全沒有一個對應的供給，是出行服務真空市場……隨著政策積極推動、車輛成本下降、續駛里程變長、充電樁逐步覆蓋，分時租車企業已經實現區域市場單車盈虧平衡，市場臨近奇點。

”不過，“奇點”來臨之前，分時租賃的“痛點”也同樣明顯。

相比滴滴和Uber的輕資產，目前分時租賃存在調度困難，運營成本高（停車位，充電樁和維修等）等問題。

這也就不難理解，為什么分時租賃平臺會對自動駕駛技術敞開懷抱。

自動駕駛技術的強勢介入，能解決上述所有問題，大幅降低車輛調度難度和運營成本。

以百度，力帆和盼達的合作為例：Apollo開放平臺將在高精地圖和自動駕駛等領域全方位賦能力帆汽車；力帆負責整車制造，協調盼達用車的試驗車輛及市場運營車輛；盼達則提供落地應用場景——在三方的期許中，這次合作將達成技術與場景的優勢互補，提前占據自動駕駛和分時租賃兩個潛力巨大的風口。

尤其對于在自動駕駛上野心勃勃的百度來說，與分時租賃平臺合作，標志著Apollo開放平臺又添一個新的落地場景，而在我看來，這次合作也是一個理解Apollo計劃可能性的窗口。

眾所周知，Apollo目前是全球涵蓋產業最豐富的自動駕駛生態，凝聚了自動駕駛全產業鏈上70多個重量級玩家。

而就像這次三方合作，當這些玩家被百度Apollo整合在一起，無疑會通過資源重組，涌現出各種合作可能——更重要的是，這種聯盟優勢，會充分釋放每一個合作伙伴的最強項。

而Apollo也能依據不同合作伙伴的需求，排列組合出各種解決方案，最終建立一個完整有序的自動駕駛協作鏈條。

事實上，正是這種價值網絡的構建，讓百度在自動駕駛的市場競爭中優勢明顯。

如開篇所言，人類歷史任何行業的崛起都經歷三個過程：技術先導，產品跟上，商業閉環。

而不難發現，目前百度Apollo在這三個過程中都蓄勢待發，在技術、量產產品、落地城市和運營場景等方面多線并進，這種戰略布局和長遠規劃，或許才是Apollo計劃值得期許的本質原因。

而從一個普通乘客的視角，這或許意味著，在APP上預訂，一輛汽車自動駛來，帶你到指定地點，你下車，它自動去接下一單——這種倒背如流的科幻場景，真的已經不遠了。