Bot Auto侯晓迪最新发文：CPM是区分自动驾驶卡车是否炒作的关键 | Linear Voice

从CTO变成CEO，在自动驾驶行业深耕十年的侯晓迪，在亲身经历过行业沉浮后从"唯技术论"转向"运营为王"，努力寻找技术与商业模式之间的平衡实现点。

近日，侯晓迪撰文分享了「Bot Auto」对于行业实践的最新思考，并提出：CPM（Cost Per Mile，每英里成本）是区分自动驾驶卡车行业炒作与真实商业化的关键指标。侯晓迪强调，对于自动驾驶卡车来说，简单实现"车内没有司机"是远远不够的，自动驾驶卡车还必须比现有模式更便宜、更高效、更具可规模化。只要CPM仍高于传统车队，自动驾驶终究只是一项昂贵的科学实验。

线性资本是「Bot Auto」Pre-A轮联合领投方，我们将该内容编译整理成文，与大家分享。**

"吃着火锅唱着歌，总重三十几吨的半挂卡车，就能在AI技术的指挥下日夜穿行于东西海岸间，实现物流效率的飞跃。"——这一美好的未来愿景，在被提出十年后仍未真正实现。

相反，在实现自动驾驶的道路上，总是充满各种"放鸽子"的发布日期、失控超支的研发投入，以及因成本过高而难以推广的试点项目。

这背后的症结何在？ 因为很少有公司真正意识到，自动驾驶行业的关键指标其实是CPM（Cost Per Mile，每英里成本）。 在我看来，CPM指标是区分行业炒作与真实商业化的关键。**对于自动驾驶来说，简单实现"车内没有司机"是远远不够的，自动驾驶还必须比现有模式更便宜、更高效、更易于规模化。**只要CPM仍高于传统车队，自动驾驶终究只是一项昂贵的科学实验。在这个行业里，CPM并非可有可无的注脚，而是整场比赛的计分板。

**探索自动驾驶卡车技术的意义，并非在于替换掉司机，而是要从根本上重塑传统货运的经济模式。**BCG在其最新发布的白皮书中指出："唯有可量化，行业才有可能进步。若自动驾驶卡车想在大规模运营上与传统方式竞争，行业需要一种标准化方法来衡量其真实成本与对于运营的影响。"

每英里成本这一框架（Cost Per Mile Framework），对不同技术与商业模式进行了有意义的评估，创建了一个相对标准化、全面的指标，涵盖了几乎所有的相关运营成本。

作为这个行业的一员，我深刻地体会到，我们过去总是狂奔在追求技术成功的征途中，而忽略了商业世界的很多运行逻辑。**自动驾驶行业总是陷入"资源至上论"的误区，并夸下很多无法兑现的海口。**这种思维认为，只需投入更多资金、工程师和算力，就必然能推动行业发展。

然而，**如果长期以这种路径前进，终将导致边际收益递减。企业投入日增，产出却日渐式微。**同时，大家总是自欺欺人地将那些微小的、渐进的改进，视为巨额投入的合理回报。

我过去也曾在这种思维上踩过很多的坑。但历经挫折与不断反思后，我认为对于自动驾驶行业来说，是时候少吹一些好高骛远的概念包装了，而是应当回归"产品价值"这一根本出发点。

BCG在报告中强调，全面的CPM计算分析必须包含以下要素：

• 司机成本 (Driver cost)
• 燃油成本 (Fuel cost)
• 传统运营成本 (Conventional operating cost)
• 自动驾驶运营成本 (Autonomous operating cost)
• 车辆硬件成本 (Vehicle hardware cost)
• 基础设施/场地成本 (Infrastructure / facility cost)
• 其他间接成本 (Other overhead cost)

关于CPM的讨论已然开始。我们相信，这个行业唯一可行的前进道路，是勇敢地直面自动驾驶货运在现实世界中的全部挑战。对于企业来说，目标不应是兜售那些简化而模糊的数字，而是为我们的客户算好背后复杂的经济账。

BCG的这个框架也与我的想法不谋而合，其在报告中提到，**"自动驾驶卡车的成本影响，绝非是在节省司机工资与增加车辆成本之间的简单权衡。相反，其影响深度渗透至运营的各个环节。"**这包括自动驾驶技术维护、远程协助运营、最后一英里配送成本以及道路故障救援等。

诚实的计算必须囊括所有运营成本，而非仅关注那些显性因素。 这包括由于自动驾驶系统复杂性所带来的一切直接和间接成本。粉饰这些复杂性无助于行业解决问题，只会将挑战后置，使各种各样看似微小的运营障碍深植于系统设计之中，最终演变为未来难以解决的成本负担。我们呼吁全行业能就计算方法达成共识，确保其反映经济现实，将来任何会计师事务所分析同一运营实体时，可以得出相同的净利润数字。

在行业深耕十年后，我领悟到自动驾驶卡车的复杂业务可归结为一个简洁公式：

• Product value = Driver Cost (saved) - Operating Cost**
• 产品价值 = （节省的）司机成本 - 运营成本

在这个市场主要有两类玩家：销售软硬件技术的（软件/硬件即服务，SaaS/HaaS） 与销售运输服务的（运输即服务，TaaS）。技术销售商往往倾向于只强调节省的"司机成本"，而将真实的"运营成本"转嫁给客户。这很容易导致产品半途而废，公司最终走向死胡同。

Bot Auto作为TaaS提供商，我们的模式旨在为客户降低在复杂运营中的干扰，而去努力承担因此带来的挑战：算好整个经济账，并持续不懈地降低自身的每英里成本（CPM），为客户提供完整且具有真正经济价值的服务。

在Bot Auto，我们的无人驾驶项目并非为了炫技。今天，我们已经在用真实的卡车运输真实的货物，这是因为在这过程中我们一直不断问自己两个问题：

1）**客户真的会使用我们的产品吗？**要想回答这个问题，唯有在真实世界中实践，任何仿真实验都无法给出答案。

2）我们能否实现盈利？ 唯有那些真实的道路里程数据，才能全面揭示CPM的真实影响。

我们正在用现实世界的证据回答这些问题，来不断建立客户的信任。**客户希望购买的并非技术本身，而是能够兼顾系统安全和经济优势的产品。**在卡车运输业，客户的信心建立在CPM之上。我们运输的每一批货物都在优化这个数字。我们相信，每削减一分成本，都是在将自动驾驶物流运输从新奇事物推向行业标配。

自动驾驶卡车行业存在的一个普遍误解是：实现盈利需要依靠一支庞大且迅速扩张的车队。而我们的数据却证明并非如此。

基于CPM建模，我们明确了两组里程碑数据：一支仅由30辆自动驾驶卡车组成的车队，在特定的高价值货运线路上，仅需两年即可实现盈亏平衡；若要超越人工驾驶车队平均2.25美元/英里的CPM，所需数量约为100辆自动驾驶卡车，而非成千上万。这就是自动驾驶卡车由此从"技术画饼"蜕变为"商业现实"的盈利路径。

**自动驾驶卡车行业应当采用标准化的CPM计算方法，以实现公平比较、减少资源错配，并为大众建立合理预期。**BCG这个报告中提到，"全行业采用这一CPM框架将提高透明度，鼓励技术与商业模式间的公平比较，并推动成本和性能的持续改进。"

我对此深表赞同。**这不仅仅关乎透明度，更关乎自动驾驶行业能否挣脱过去"资源至上论"的桎梏。**那样僵化的教条将这个行业困在边际收益不断递减的恶性循环中。

要解决自动驾驶行业过去不断画饼不断食言的问题，最好的办法就是各家携手，承诺对结果负责。这个承诺的名字，叫做Cost Per Mile。