Uber 的自动驾驶布局被莱万多夫斯基的剽窃门给搅和的没动静了，再加上 Uber 上半年连走背字儿，现在处于无 CEO 状态，看上去不太能把自动驾驶做起来。与此同时，美国另一家大型专车公司 Lyft 也开始了自动驾驶的布局。本质上，自动驾驶用来做出行服务是非常可行的，但 Lyft 能把这事儿做成吗?本文转载自新智驾，作者张梦华。
过去自动驾驶的产业格局通常是这样的：聪明的科技公司，如谷歌 Waymo，研究自动驾驶软件;聪明的芯片公司，如英伟达，提供计算能力;聪明的零部件供应商，如德尔福，生产零配件;聪明的汽车制造商，如通用，完成整车的制造......而所有这些需求又都是 Uber 和 Lyft 这种聪明的租车公司创造的。
这条思路解释了为什么这个产业里的玩家都喜欢搭伙合作，就好像不这样他们就很难活下去。实际上，当你乘坐自动驾驶汽车从 A 点到 B 点时，以上每一方都发挥着自己的作用。
不过，也有一些公司想要发挥更大作用。今天，美国第二大打车公司 Lyft 就公开了其自动驾驶研究的软、硬件部门，正式宣布进军自动驾驶领域。
“对我们来说，这是一个非常重要的战略，不是在玩票。”Luc Vincent 说到。他曾参与谷歌街景等重要项目，现在主要负责 Lyft 这项计划的技术开拓。
其实，一直以来，Lyft 的策略看起来都像在通用这样的汽车厂商和 Waymo 这种技术公司之间摇摆，这项计划的推出算是定下了 Lyft 在自动驾驶方面的方向。
而就在上个月，Lyft 才刚刚与 nuTonomy 达成合作，计划于今年年底，在波士顿推出自动驾驶的打车服务。官方这次也表示，之后他们还会继续和 nuTonomy 的合作。但 Lyft 独立掌握自动驾驶技术的策略决定也暗示着，这个蓬勃向上的产业商业模式还远没有定下来。
自动驾驶策略
其实，Lyft 进入自动驾驶，并不被很多人看好。
从 2010 年开始，Waymo 就开始在湾区测试自己的自动驾驶汽车，目前已经积累了超过 300 万英里公开道路上的有效数据。而 Lyft 的最大对手 Uber，也在 2015 年从卡耐基梅隆大学挖走了大量顶尖的机器人人才，以此组建了自己的自动驾驶团队。
相比于汽车厂商，对于 Lyft 这种公司来说，将来之不易的资金投入到自动驾驶方面，要冒很大风险。看一下其它公司要烧的钱就知道了：福特投入了 198 亿美元，通用也有 166 亿美元。
而 Lyft 的估值也才只有 75 亿美元。
而据新智驾了解，一年前还在寻找买家收购的 Lyft 2016 年亏损达到 6 亿美元，因此，很难确定将要加入烧钱大战的这家出行公司，是否真的做好了充分的准备。
“通用不仅自己手里有钱，它的资金成本也远低于 Lyft。”在密歇根大学罗斯商学院做企业研究的 Erik Gordon 说道。
相对来说，大企业的损耗会少很多。
不过，也很难说 Lyft 采取的是否仅仅是一种防御性措施。“这种被重重包围的状态会让 Lyft 非常焦虑。”Evan Rawley 说道，他在明尼苏达州大学教授企业战略。“Waymo 是自动驾驶公司中的领导者。一旦谷歌推出打车服务，Lyft 很难在自己的核心领域保持竞争优势。”
他认为，今天 Lyft 的举措和谷歌在安卓上的做法非常相似。后者为了打破苹果在智能手机方面的垄断趋势(硬件，软件，和 APP Store 的各种应用)，推出了安卓这个操作系统。
即使苹果手机打败了很多对手，但是谷歌可以借此保证自己在智能手机领域的地位。现在很多硬件公司都将安卓作为自己的操作系统，运行在谷歌平台上的手机几乎无处不在。
Lyft 和谷歌一样，实际上是在做两手准备。
最坏的情况也就是 Lyft 将自己出售给某个自动驾驶巨头。现在，这家公司希望自动驾驶行业保持“乱局”，有更多伙伴加入这个买卖。“我们想采取积极措施，推动行业形态的更加开放。”Lyft 首席战略官 Raj Kapoor 说。
之后，Lyft 将会与合作伙伴共享自己的数据，提供车辆行驶的辅助工具。
现在，没有人知道自动驾驶未来会是什么样子，也没人清楚，一旦人类驾驶员在打车服务中被淘汰，像 Uber 和 Lyft 这样的公司还能否保持优势。“到那时，共享出行平台可能就没什么价值了。”Gordon 说。
也许，进行相关的软件开发是进入这个快速变化的自动驾驶行业的唯一方。
Lyft 的优势
现在，Lyft 正在积极做出准备。虽然没有公布在自动驾驶方面的资金投入，但他们在 Palo Alto 的新办公室已经聘请了几百位工程师。
同时，官方宣称拥有 12 亿英里的有效数据，包括交通流量，出行时间，乘客目的地等。公司会利用其自动驾驶网络进行软件训练，并通过 Express Drive 程序，在出租车上安装传感器收集数据。
Lyft 的工程师 Vincent 表示，为了尽可能积累大量数据，公司可能还会鼓励司机在自己的车辆上安装传感器。但是，Lyft 所持的态度是，至少近 30 年内，人类驾驶员和自动驾驶车辆会同时并存，很多机器驾驭不了的时候，仍然需要人类驾驶员。